摘要：在大家要投稿论文的时候，是不是经常会被要求推荐审稿人，但对于第一次投稿的朋友们来说，该去哪里找审稿人？要推荐什么样的审稿人呢？
在大家要投稿论文的时候，是不是经常会被要求推荐审稿人，但对于第一次投稿的朋友们来说，该去哪里找审稿人？要推荐什么样的审稿人呢？
这一篇我们就来详聊一下！
为什么期刊会让你推荐审稿人
一般期刊会让我们推荐审稿人的原因，其实还是挺多方面的。
（1）首先就是能提高审稿效率，期刊的编辑可能对某些细分领域的具体研究方向不够熟悉，尤其是新兴或交叉学科。那我们自己推荐审稿人就可以帮助编辑快速锁定合适的专家，避免因反复搜索而延误审稿进度。
而且我们自己要找的话，肯定是找对我们的领域感兴趣的学者，他们更可能接受审稿邀请，就能降低审稿人拒绝或拖延的风险。
（2）其次是更能确保专业匹配，我们比编辑更清楚自己研究的核心内容和创新点，推荐的审稿人往往是该领域内最相关的学者（如引用文献的作者、关键技术的提出者）。这能确保论文由真正“懂行”的专家评审，避免因审稿人不专业而误判。
还有某些领域分支较细，编辑可能难以准确找到匹配的审稿人，而我们的推荐能填补这一盲区。
（3）还有就是一种学术信任机制，期刊通常默认作者会推荐公正且无利益冲突的审稿人，这也是学术界的一种信任机制。当然编辑还是会核查这些推荐人的背景，避免与作者存在合作关系或竞争关系。
而且编辑也可能结合作者推荐和自主选择的审稿人，形成多元化的审稿意见（如不同学术观点、地域分布等）。
（4）避免利益冲突，许多期刊在要求推荐审稿人的同时，也会要求我们提交需要避嫌的学者名单（如合作者、导师、竞争对手）。这有助于编辑排除不公正的审稿人，确保审稿中立性。
（5）还有一个原因是审稿人资源紧张，论文数量激增，高水平的审稿人供不应求。作者推荐能为期刊补充审稿人资源，尤其是冷门领域。
找审稿人时需要注意什么
（1）首先是研究方向匹配度，看看审稿人是否能真正理解自己的研究内容。可以重点关注你论文中引用文献的作者，尤其是多次引用的学者，研究关键词与你论文高度重叠的学者，关注审稿人近期发表的论文是否与你的主题直接相关。
（2）还有审稿人的学术权威性，审稿人是否在领域内有足够影响力？
优先推荐高被引学者、期刊编委、国际学会会士等，还有选择在顶级会议（如CVPR、Nature Conference）担任过主席或做主旨报告的专家。
尽量不要找没有独立开展研究的学生或初级研究人员（如博士生）。
（3）利益冲突规避，注意审稿人与你是否存在潜在利益关联？比如过去3-5年内有共同发表论文、参与项目或资金往来的学者；同机构人员，同一院系/实验室的同事（即使无直接合作）；研究内容高度重叠且可能产生竞争关系的团队；师生关系：导师或曾指导过自己的学者（即使已毕业）。
（4）审稿活跃度也要看，你想找的审稿人是否仍在积极参与学术评审？如果对方已经不怎么参与论文评审的工作，那推荐也是无用功，所以一定要查看其近年论文发表频率（如每年至少1-2篇相关论文）。
可以通过学术社交平台（ResearchGate、LinkedIn）观察其近期动态，还有在期刊致谢部分查找其是否常被列为审稿人。
推荐审稿人模板与示例
1
Example
推荐审稿人1：
姓名：Prof. [全名]
邮箱：[机构邮箱，如name@univ.edu]
单位：[大学/机构全称 + 院系]
推荐理由：
· 研究方向匹配：[具体说明其研究与论文哪部分相关，如“在XX领域发表10+篇论文”]
· 权威性证据：[如“担任《Journal of XX》编委”或“2022年XX会议主席”]
· 无利益冲突声明：[如“近5年无合作”]
2
Example
推荐审稿人1：
姓名：Prof. Maria Gonzalez
邮箱：m.gonzalez@techuniv.es
单位：Department of Artificial Intelligence, Technical University of Madrid
推荐理由：
· 研究方向匹配：Prof. Gonzalez近5年在《Nature Machine Intelligence》等期刊发表多篇论文，专注于深度学习模型的可解释性（与本研究的第3章直接相关）。
· 权威性证据：现任欧洲人工智能协会（EURAI）理事会成员，2023年ICML领域主席。
· 无利益冲突声明：与作者无合作或竞争关系。
总之，推荐审稿人时需像“学术侦探”一样工作：
· 精准定位：从文献、会议、数据库中筛选真正懂行的专家。
· 严格避嫌：用排除法过滤所有利益关联者。
· 主动平衡：兼顾不同学术观点和地域背景。
· 透明声明：即使不确定是否需要避嫌，也向期刊说明潜在关联。
最终目标是为论文找到专业、公正、高效的审稿人，而非“最可能接受论文”的学者。遵循上述原则，既能提升论文通过率，也能维护学术伦理。
来源：老孙讲科学