就算意见相左，你还是可以引用其文——但是科学计量学的诸多领域仍致力于探索文献引用之间的关系、科学影响以及不同科学家的重要性。
通过这种方法，科学计量学甚至可以判断什么类型的团队做出的研究影响最大。例如，美国西北大学（Northwestern University）的一组研究人员7发现，影响力大的研究成果往往来自于协作团队，而非单独的科学家。换句话说，孕育爱因斯坦式的孤胆英雄的时代正在渐行渐远，你也可以算算看。
文献引用也可以作为其他度量标准的基石。统计一下一本期刊里文章被引用的平均次数，我们便得到了所谓的影响因子（impact factor）。影响因子被广泛使用，而且经受了深度考量：科学家希望自己的论文发表在影响因子较高的期刊上，因为这样可以名利双收。影响因子最高的期刊包括《自然》（Nature）和《科学》（Science）这样的一般科学性出版物，也包括《新英格兰医学杂志》（New England Journal of Medicine）这样高收益的医学期刊，它们甚至已经渗透到公众的意识当中——毫无疑问这是由于那一篇篇引用频率高的论文。
科学计量学甚至让科学家有了吹嘘的工具，比如h指数（h-index），它衡量的是一篇论文对其他研究人员的影响。它是由乔治·赫希（Jorge Hirsch）提出的8（注意到h，是他用自己的名字来命名的），主要用来计算一位科学家发表的多少文章被引用的多少次数。如果你的h指数为45，就意味着你有45篇文章，每一篇被引用了至少45次（虽然可能你发表过的文章多于45篇，被引用的次数少于45次）。额外收获是，从统计数据来看，你更可能成为一位美国国家科学院（National Academy of Sciences）院士。
这么说你也无须惊讶：在过去的半个世纪里，科学计量学领域发生了爆炸式增长。当时普赖斯和他的同事们是手动把引文列表，他的研究生团队做了很多枯燥乏味的重复性工作；现在我们有了计算机和庞大的数据库，就可以更加轻松地处理棘手的分析项目。例如：现在许多科学数据库（包括谷歌学术搜索功能）能够自动计算h指数，而这在几十年前几乎是无法想象的。由于具备了这种能力，现在我们的科学计量结果遍地开花。我们每年花费数十亿美元进行研究，依靠科学实现了诸如治疗癌症和太空旅行之类的事情，我们也开始用工具来分析到底什么样的研究才有用。
科学计量学能证明金钱与研究成果的关系。美国国家科学基金会（The National Science Foundation）研究了科学家们每发表一篇文章时，他们的大学付出的相应花费9。其他的研究着眼于年龄与科学的关系。例如，在过去的几十年里，获美国国立卫生研究院资助的科学家的年龄逐年上升，这一定程度上引发了对较年轻的科学家能力的担忧。
甚至有研究在探讨德高望重与科学产出之间的关系。例如，在20世纪60年代，哈里特·朱克曼（Harriet Zuckerman）——一位从事科研人员及群体互动研究的科学社会学家——决定研究一下诺贝尔奖得主的科研产量10，以探求他们有别于稍逊色的同行们的根源。她惊人地发现了诺贝尔奖得主的善行，朱克曼称之为位高则任重。总的来说，在科研论文发表时，贡献最大的作者的名字排在最前面。不过也有例外，而且各个领域都不尽相同，但是朱克曼认为这是一个有用的经验法则。她发现，职业生涯早期时，诺贝尔奖得主是众多出版物的第一作者。但是不久之后，他们开始把第一作者身份让给自己的年轻同事。而且这种情况早在他们获得诺贝尔奖之前就存在了。
正如一位慷慨的诺贝尔化学奖得主所说：“年轻人成为主要作者、第一作者是有好处的，而且即使我的名字排得靠后，这也无损于我的名誉。”而对于那些成就不如诺贝尔奖得主的同行来说，他们会更努力地为自己保住第一作者的身份，从而为自己赢得更多的荣誉。到40多岁时，诺贝尔奖得主只在26％的论文中任第一作者，与此相对，成就不及他们的同行则在56％的论文中任第一作者。更友善的人确实更有创意，更成功，甚至更容易赢得诺贝尔奖。
这一点在科研工作者身上似乎再明显不过，至少我们把所有人群作为研究对象时是这么个理儿。但是，与知识本身相关的规律是怎样的，它们又是如何产生的呢？要回答这个问题，我们得思考一下小行星。
亚瑟·C·克拉克（Arthur C. Clarke）是我年轻时最喜欢的作家。他对世界的认知富有远见，他虚构未来，构想丰富，而且往往预示着人类最积极的一面。他因《2001年：太空漫游》（2001: A Space Odyssey）一书名声大噪，此外他还写了几十本著作，发表过多篇散文和短篇小说。
他在1973年出版的另一本著作《与拉玛相会》（Rendezv