初筛建议使用Microsoft Academic 。这个网页的优势是可以找到细分领域的学者排名（学科分类是算法通过分析文献关键词自动分类，可以非常细）。下面用我自己做的一个搜索举个栗子。我所在的领域是演化生物学。在这个方向上，近年来有一个比较活跃的子方向，叫做“演化适应度地形（Fitness Landscape)"。这是个非常细的领域，一般的领域排名，不管是大学排名还是学者排名，是不会排这个方向的。然而Microsoft Academic 可以找到：

作为初筛，这个排名个人看还是挺靠谱的，一些这个领域绕不过去的学者，比如Stuart Kauffman(著名的NK landscape就是他提出的）,Martin Nowak, Joachim Krug等，都在上面。注意到这个排名根据的是Saliency（看它的算法描述，应该是个类似Page Rank的东东，跟Google 给网页排名的算法类似）。你还可以根据别的指标排名，比如大家熟悉的H-index：

会给出不一样的结果。还可以选择不同年代的数据。比如选择近五年的的数据，这就不一一赘述了。接下来大家就可以用这些名字去搜索引擎找他们的课题组网页，应该就不用多做介绍。在Microsoft Academic排名里面点击他们的名字，也可以看他们在这个数据库里的profile。

这个网页的页面很直接，稍微explore一下大家就懂了。

另一个就是大名鼎鼎的Google Scholar。这里有个小技巧，就是Google Scholar其实是可以根据关键词搜索学者的profile的：

但是分类没有Microsoft Academic那么细，比如Fitness Landscape就查不出来什么：

其他的数据库，比如web of science,scopus其实也能做类似的事情，但是需要自己下载数据做一下，比如我之前用Web of science上下下来的一些文献数据做Fitness Landscape方向的学者集群：

稍微麻烦一点。还有一些辅助工具，比如Academic family tree，可以找到这些大佬的师承和弟子，也很有用，尤其是这些大佬的学生新开实验室的时候---新晋的PI手上很多时候有一两个已经成型的project，加入进去，发paper比较快。当然新PI坑多也是真的。grantome 可以查这些学者的Funding状况---是HHMI的话，当我没说。

以上的办法可以做一些初筛。如果有了一个基本的list，就可以顺藤摸瓜，阅读相关的文献，熟悉自己的子领域。熟悉了，很多问题自然就解决了。另外找领域内的人交流做进一步的了解也很必要，尤其是找导师的时候。很多信息，比如这些大佬的人品怎么样，网上也搜不出来。

对一般的track学术进展和申请找导师，以上的这些简单易用的傻瓜式工具应该就够用了。不过，很多上面提到的网站，其实是可以系统地把数据下载下来做一些更有趣的分析的。