Но, может быть, были другие Майклы, суммарное влияние которых и определило популярность имени?
Нужно сравнить кривую суммарной популярности публичных личностей с одинаковым именем и кривую частоты называния младенцев. Нужно учитывать "локальную" популярность имени. Если в семье случайно появился Майкл, то сын или внук будет иметь повышенную вероятность стать Майклом. Если же первый Майкл был алкоголиком или преступником, то потомки имеют пониженную вероятность стать Майклами. Не верю, чтобы на эту тему не было какой-нибудь науки.
Тот единственный Майкл, которого Вы привели, эффекта не объясняет. Скажите, когда Вас спрашивают как куда проехать Вы тоже отвечаете: где-то может быть дорога, а ещё где-то наверно есть поворот и вдобавок даёте совет не пить за рулём?
Может быть, модель случайно цитирующих учёных и объясняет статистику цитирования. Но это не является доказательством, что так оно и есть. Модель должна быть "физической", т.е. не противоречить логике и очевидным фактам. Факт передачи "гениальности" по наследству является очевидным и чрезвычайно распространенным не только в науке, но и в искусстве. Если модель этого не учитывает, то ее нужно исправлять.
Модель, тем более такая простая, как модель случайно-цитирующих учёных не может объяснить всего. Факты о которых вы говорите больше похожи на заклинания. Хотелось бы увидеть таблицы и графики.
Но, действительно, нельзя исключать, что некоторые "Мэтры" стали ими случайно. Например, если человек опубликовал очень большое количество статей, пусть и малосодержательных, то возрастает вероятность его цитирования. Тогда нужно назвать критическое число публикаций, после которого начинается лавинообразное цитирование. Например, я знаю, что средний западный профессор психологии публикует в год порядка 20 статей.Но это не делает его Мэтром.
Гениальность определяют не общим количеством ссылок, а отдельными высоко-цитируемыми работами.