之前繪製現代科技分支之間聯繫的地圖是通過描繪學術文獻之間的引用情況來實現的。這些引用往往以本學科或相關學科文獻的註腳形式出現。引用就相當於網文中的鏈接，它們將你帶回源頭。引用索引按照學科不同來統計這些鏈接。繪圖軟體可以復現鏈接間的內在聯繫模式。以下圖為例：
相關部門剛剛公布了一種描繪學科之間關係的新方法，它描繪的是點擊而非鏈接。這個程序通過讀取提供在線文獻服務（現今最受歡迎的獲取文獻的方式）的伺服器根目錄，記錄下研究人員從一篇文獻跳到另一篇文獻的點擊過程。隨後通過繪製這些點擊過程（這次繪製包含了10億個點擊過程）來釐清文獻間由用戶激發出的關係。下面是一張最新的科學知識聯繫圖 ：
按照這篇文章作者們的觀點，與引文分析法相比，點擊流的優點在於它能給出引文的實時圖景，且範圍更大。他們著重指出：「已記錄的文獻間相互點擊量已遠多於現有文獻引用量。」
我一直在思考谷歌以及搜索引擎的未來。很顯然，互聯網上點擊量多於鏈接量。也就是說，相比於做鏈接，人們更常做的是直接點擊。然而，就我所知，PR值以及其他的搜索索引排名演算法主要還是依據權重鏈接的數量。將大眾在網站中點擊的智慧包含進來不是更好嗎？如果把點擊流和鏈接圖相結合會怎樣？我想谷歌是不是已經這麼做了？現在如此多的網站都在運行谷歌的ADsense（和Analytics）分析軟體，谷歌應該知道人們點擊一個頁面的頻率以及人們從何處點擊到這個頁面，現在點擊在PR排名中究竟起作用了沒有？
我從谷歌一名副總裁那兒得到了對於我的問題的答覆：「搜索質量是基於PR值和『信息檢索得分』（IR）的綜合得分，而IR分值則考慮了點擊（和用戶感興趣的其他指標）。」
換句話說，沒錯，谷歌的確將點擊納入了其創造知識圖景的過程之中。
點擊量將會繼續領先鏈接量，因此我期望未來越來越多的互聯網結構會依靠點擊而非鏈接來決定。
2009年3月16日