Seonglae Cho- 짧을수록 citation 높음 — https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.150266: shorter titles = more downloads & citations
- 결과를 선언하는 제목(declarative)이 citation 높음 — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3351256/: "short titles describing results are cited more"
- Colon(:) subtitle는 양날의 검 — https://www.frontiersin.org/journals/research-metrics-and-analytics/articles/10.3389/frma.2017.00002/full: 사용 증가 중이나 citation 효과는 mixed
- "Study of", "Analysis of" 같은 구조 피하기 — 동사(-ing)가 더 dynamic
- NeurIPS 2025 best paper 패턴: descriptive + specific ("Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity...")
- https://www.nature.com/articles/d41586-024-03355-9: AI 관련 키워드가 제목/abstract에 있으면 top 5% citation에 들 확률 높음
- https://www.doradolist.com/papers/21-most-cited-machine-learning-papers: Top 21 ML papers 제목 패턴 — 대부분 8-10 words, colon 사용 빈번
- Top 21 ML papers 평균 5.9 words — 매우 짧음. "Random Forests" (2w), "Deep Learning" (2w), "Generative Adversarial Nets" (3w) 등 극단적으로 짧은 것도 많음 (https://www.doradolist.com/papers/21-most-cited-machine-learning-papers)
- AI 키워드 = citation boost — Nature (2024): 제목/abstract에 AI method 언급하면 top 5% citation 확률 상승 (https://www.nature.com/articles/d41586-024-03355-9)
- 짧은 제목 = 더 많은 citation — 2015 Royal Society 연구 (20K papers)가 여전히 가장 큰 규모의 근거. 2025 교육연구 분석도 동일 결론 (https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.150266)
- Colon 사용 빈번 — Top 21 중 7개가 colon 구조 (33%). "Name: Description" 패턴 — Adam, Faster R-CNN, TensorFlow 등
- AI 특화 meta-analysis는 부재 — CS/AI 논문 제목 vs citation 관계만 분석한 연구는 아직 없음. 대부분 전체 과학 분야 대상
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