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撰文 Colleen Flaherty 编译 徐寒易 2013年，在彼得·希格斯获得诺贝尔物理奖之后不久，发表了一些叫人吃惊的言论。他称，在当前的学术系统中，别说得到终身教职了，他甚至怀疑自己是否能找到工作。这位爱丁堡大学的荣誉教授认为，按照当今的学术圈的论文发表标准，他完全不够“多产”。他认为，如果在当前的学术环境下工作，他可能没有机会发现带质量的基本粒子是如何获得希格斯场的质量的。 他和英国《卫报》的记者说：“我很难想象在现在的学术圈里怎样才能获得我1964年做研究时的安心不浮躁的心态。” 希格斯的言论引起了许多科学家的共鸣，因为他们深受“科研经费-学术合作-发表论文”的怪圈之苦。然而，即使所有人都对“不发论文就死”（publish or perish）的科研圈潜规则的后果（比如增加创新的成本、减少对教学和科研指导工作的专注）心知肚明，他们并没有实际数据来支持这点。但最近一些科学家对此进行了研究，他们认为，发表论文的压力会导致论文变得越来越平庸，而真正的科学大突破会变得少见。 这项研究称，“在科研圈，追求创新是一种赌博，因为整体上讲，创新要承担的风险与收益不符。但是，科学的进步是靠不拘一格的创新，靠跳出思维框架的出格者，靠研究主题的多元化。” 这篇研究叫做《科研策略中的传统与创新》（Tradition and Innovation in Scientists’ Research Strategies），发表在《美国社会学综述》（American Sociological Review）上。这篇文章的第一作者，加州大学洛杉矶分校的社会学教授Jacob B. Foster和同事为了进行这项研究，搜集了1934年到2008年间发表的超过640万篇生物医学与化学论文，并建立了一个数据库。 他们用美国国家医学图书馆的化学注脚数据建立了一个数据网，接着研究了同一篇论文中相互关联的化合物。他们将这些关联分为两大类：充性的（传统的）研究，以及真正能为这个数据网贡献新的关联的原创性的研究。 作者们对每年的文章分别进行研究，看其中会出现多少种知识关联，由此推断研究者是的套路是更传统还是更创新。基于这样的分类数据，Foster和同事通过一系列的回归分析来研究具有创新性的文章是否更容易被引用。 他们接着又创建了一个数据库，在这个数据库里，他们将137个主要学术大奖的获奖者和他们发表的论文结合到一起，用来比较这个“学霸”数据库和一般科研人员数据库之间的差别。他们据此制出了一张图，将具有创新性的和传统的研究分门归类。他们还分析了每篇文献的创新性和另两种学术成就（即引用率和学术大奖）之间的相关性。 结果并不出人所料：获奖科学家的论文比一般科学家更具有创新性。然而整体而言，60%的论文并不具有创新性，它们是建立在已知的研究的基础上。 Foster和合作者、芝加哥大学社会学副教授James Evans，以及药学和人类基因学教授Andrey Rzhetsky认为，研究已知问题的科学家的研究更容易被发表。那些激进的科学家的科研成果则更少面世，但是发表后通常会一鸣惊人，得到更大的引用率。Foster认为他们的这项研究“非常与众不同，因为涉及的数据规模很大。” “我们能够研究科研圈这种现象全靠科技进步——越来越多的文献电子化，电脑计算能力得到提升，以及能够进行数据分析及展示的网络技术不断被研发出来。”他说，“最新的技术让我们能够对传统与创新这个话题进行大规模的研究。” Foster和同事提出了一些激励创新的方法，比如不要用简单粗暴的方式将职业保障与论文发表数量相结合。他们举了一个例子，贝尔实验室曾经使用过一种成功的策略来激励创新：科学家可以花一年时间安心做一个项目而不用担心出不了成果，因为在这一年中贝尔实验室不会对项目成果进行评估。其他的激励策略还包括，给科学家本人而不是研究方案提供经费，或者对科研方案的创新性进行资助。 一些大学开始鼓励学者研究风险性更高的问题，美国国立卫生研究院以及一些私人机构也开始尝试那些能够激励创新的方法。虽然发表论文的压力依然存在，但是对于目前的进步Foster表示“非常乐观”。 他认为，科学家应当抵制“用大量平庸的研究来代替优质的创新性研究的诱惑”，“一流学府强调他们对论文的数量或者被引用率并不感兴趣，他们在评估求职者时会对其研究的质量进行考核。” 在攀登学术界的升职阶梯时，许多科学家都会感到压力，这种压力“迫使让他们去做那些具有较高确定性并且容易操作的研究。”Foster谈道，“至少如此一来他们有论文可以发表，难道不是吗？我希望我们要谨记这点：要为科学家提供能够冒险的空间（或者说时间）。这就是终身教职的意义所在，这也是为什么那些要求取消终身教职的呼声令人感到忧虑的原因所在。这种呼声非常短视，并且最终是起反作用的。” 当然，有时做一些传统的研究并没有坏处。比如最近的一项研究发现，大多数心理学研究并不能被复制。这项研究的领头人，弗吉尼亚大学的心理学教授Brian Nosek认为，虽然他对Foster的研究方法不太熟悉，但是Foster的观点“非常有意思”，并且提出，“创新和证据的积累并不冲突。” “当事实与预期不符时，创新就产生了。”Nosek谈道，“重复性的研究实际上能够促成创新，因为一旦重复研究成功，那么我们就对已知的结果的普遍性更有信心；如果重复性研究失败了，那么就会出现创新性的研究来解释为什么出现了不同的结果。” Foster同意Nosek的观点，即已知是未知的基石。但是他同时也好奇，创新应该在多大程度上参与他所谓的“科研劳动力的分化（即创新性研究与传统研究的分离）”。 他认为，“如果创新太多，那么科学就会变得混杂。但是太多传统研究的话，科学又会止步不前。” |
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