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广告 给科学家的科学思维作者：王大顺 [匈牙利]艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西 著 贾韬 汪小帆 译 湛庐文化 出品 当当 科学革命通常由新工具的发明所驱动，显微镜、望远镜、基因组测序等工具和技术的发明从根本上改变了我们对世界的感知、度量和推理能力。我们可以使用的最新工具是什么呢？是当今社会意外衍生出的大量数据资源，它足以勾勒出科学事业的全景，能够出色地帮助我们在深度和广度两个层面上了解科学事业自身的发展规律。实际上，现今的科学家每年都会产出数以百万计的出版刊物、预印本、基金申请书和专利，从而使那些令人叹服的成果及其实现方式得以巨细靡遗地保留下来。对这些数据的运用催生了一个新的多学科交叉研究领域——科学学。通过帮助我们以定量的形式认识科学的演化，这门学科有望在科学、技术、教育领域具有巨大的价值。 随着这种数据不断提高的可用性，人们终于有机会来认真探讨科学的产出和回报了。数据科学、网络科学以及人工智能方面的平行发展，为我们理解数以百万计的数据点提供了强有力的工具和技术。所有这些要素的结合，给予我们一些复杂而深刻的启迪，从科学事业是如何发展的，到协作如何促进科学发现以及如何通过多种相互关联的因素的组合来促进科学的进步。这些机遇以及随之而来的挑战，催生了一个多学科交叉的新兴研究群体，这个群体中的科学家为了进一步认识和了解科学而走到了一起。这些科学学的践行者运用科学的方法研究他们自身，审视那些运行正常或者业已失败的项目，量化科学发现与创新的各种模式，为科学的整体进步提供经验教训。本书将致力于介绍这一快速发展的新兴学科，探讨它丰富的历史背景、令人振奋的近期发展以及广阔的应用前景。 在撰写本书的过程中，我们主要考虑的读者是所有对科学背后的机制充满好奇心的科学家与学生。科学学的创立者之一托马斯·库恩（Thomas Kuhn），原本是一位物理学家，后来成为哲学家。他于1962年出版的《科学革命的结构》（The Structure of Scientic Revolutions）一书，激发了全世界对科学进行研究的兴趣。库恩提出的“范式转移”（paradigm shift）概念，今天仍然适用于几乎所有的创造性活动，并且继续主导我们对科学界新思想的产生与普遍认同的认识。沿着这个思路，科学学在很多方面都应该是下一个重要的里程碑式研究领域，它有望解决每位科学家都极为关注的一系列问题，甚至超出库恩的最初设想：科学家什么时候能够达到他们的最佳工作状态？科学创新的生命周期是多久？职业生涯中出现突破性进展的迹象是否存在？什么样的合作会带来成功，什么样的合作则注定会导致灾难？年轻的研究人员怎样将他们的成功概率最大化？所有一线科学家都可借助本书这个工具，并且依托数据，更好地洞察科学事业的内在发展规律，从而有可能在科研机构和学术圈中明确方向，实现职业生涯的良性发展。 科学学的广泛影响力还包括它对政策制定的影响的可能性。因此，本书对学术机构的管理者大有裨益，他们可以借助科学学做出基于实证的决策。从系主任到院长，再到负责科研的副校长，高校的管理人员在制定和实施科研战略时需要面对重大的人事和投资决策。虽然这些问题有大量的实证经验可以借鉴，但是由于缺乏连贯性的总结归纳，很难从可能的信息噪声中提取出问题的本质。正因为如此，本书将提供资料与数据，帮助他们更好地利用科学学研究所提供的深刻见解。例如，对于物理系教师寻求终身教职的问题，h指数为25究竟告诉了我什么样的信息？是招聘青年教师还是资深学者可以让学院受益最大？我们什么时候需要投入巨资雇用一位学术大佬？而我们期待他们发挥的作用是什么？ 对于美国国家自然科学基金会、美国国家卫生研究院以及其他公共机构和私人基金资助机构的项目负责人，我们也希望他们能够发现本书的价值，从而更好地资助高绩效的个人和团队，以解决科学中出现的挑战。当前，许多民事机构、军事机构、政府机构、非营利性组织、私人基金会都已在收集数据，开发基于科学学理念的工具。在接下来的章节中，我们要介绍的框架将帮助他们更好地利用这些数据实现各自的目的，建立有效的资助机制，最终造福科学与社会。 不断变化的科学版图同样还影响着学术出版商。他们相互竞争，期望出版对科学发展的方向和进度产生重大影响的学术论文。我们希望期刊编辑们也能够发现科学学在一系列实用目标上的价值，不管是认识某一发现的影响力所具有的自然生命周期，还是提前甄别能引起轰动的观点。这同样也能增加他们的刊物的影响力。 此外，本书也适用于那些目前正在从事科学学研究的科研人员，或者希望进入这一令人兴奋的研究领域的人。本书的目的就是总结这一学科中的现有成果，提供一份连贯的综述。我们相信这样的综述是极有必要的，因为这一领域的研究人员具有高度的学科交叉特点。事实上，科学学研究的重要进展源自多学科研究者的共同努力，其中所涉及的领域十分广泛，从图书情报学到社会科学、物理学和生物学，再到工程和设计。正因为如此，不同研究人员的方法和视角存在差别，在各自领域中发表的成果也没有完全重合的读者群。因此，科学学的研究群体通常被学科边界所分割，这助长了狭隘的行业术语、领域用词以及学科自身价值的盛行。在本书中，我们致力于将各学科领域内迥然不同的见解进行归纳总结，予以解释，将它们连贯而全面地呈现给学生和研究人员。我们不仅会强调这个领域内那些从各种思想中沿袭下来的共同知识传承，还将提供新的研究方法，指引新的研究方向。因此，我们也希望本书对初涉该领域的研究人员以及感兴趣的学生，具有参考价值。 本书由4部分构成：第一部分关注科研人员个人的职业发展道路，探讨我们何时能进入最佳工作状态以及如何衡量个体特征。第二部分探讨团队合作的优势和隐患，分析如何组建成功的团队以及团队成果的荣誉归属等问题。第三部分讨论科学见解与其影响力的内在机制。第四部分总结了学科前沿最热门的课题，从人工智能的作用到偏差性和因果性。每个部分都以各自的引言开始，用问题和逸事诠释主题，这些问题也将在各章相关部分予以讨论，并且每章都涵盖了与此相关的科学领域。 科学学通过分析科学界通行的产出与奖励体系中的海量数据，发现具有普适性或领域特异性的规律，它不仅能就各自学科的特点提供独到的见解，同时也可能有效地改善我们的工作。随着对具有影响力的科学先行者了解的深入，我们将极有可能改善科研体制和政策，让每一位科研人员和每一笔科研投资都有更高的成功率，从而让科学整体具有更好的发展前景。 王大顺教授的研究多次发表在《自然》《科学》等期刊上。凭借在研究和教学方面的突出贡献，他荣获了AFOSR青年研究员奖、复杂系统学会和网络科学学会颁发的多项突出成就奖，如“厄尔多斯-伦伊奖”，入围Poets & Quants评选的“全球40位40岁以下最杰出商学院教授”榜单，并获得“2021全球最具影响力的50大管理思想家”称号。【目录】推荐序2 大数据时代，科学家更需要科学想象力以及客观的科学思维 译者序1 一位成功的科学家，对科学的认知可能也是有限的 译者序2 用科学方法衡量科研成果的长期影响力 前 言 科学学，正在全面重塑科学的未来 第一部分 事业成功的科学新思维 产出与影响力，合力孕育连战连胜的科研神话 01 科学家的产出，能否决定科学家的影响力 我们发表了多少论文 不同学科的产出量有何不同 产出量：你有可能会明显超出竞争者 02 h指数，综合考虑产出和影响力的指标 什么是h指数 h指数，预测个人影响力的最佳指标 没有人的职业生涯应该用单一数字衡量 为什么会这样多产 03 成功孕育成功，科学声誉的马太效应 姓名的魅力 身份地位，影响力提升的红利 这真是马太效应吗 04 年龄与科研成就，科学界头号问题 职业生涯的中期，科学成就的巅峰 科研人员的职业周期 知识负担与工作性质，影响我们攀上科研高峰的时间 05 成功概率恒定，你需要在成功前反复尝试 被打乱的科学家的职业生涯 巅峰会在职业生涯的任何时刻出现 06 Q因子，运气之外的成功参数 纯粹的巧合 Q因子，将运气转化为持久的高影响力 你的Q值是多少 预测影响力 07 连战连胜，描绘职业生涯更为精细的画面 成功的爆发 连战连胜模型 连战连胜意味着什么 第二部分 团队组建的科学新思维 大团队解决现有问题发展科学，小团队提出新问题颠覆创新 08 团队在科学中日益增长的主导地位 最优秀、最聪明的科学家更愿意合作 科学团队化的两大驱动因素 距离的消失 09 看不见的大学：科学家互相之间具有高度的依赖性 活跃的氛围 在科学上，没有孤独的天才 10 科学合作背后的复杂网络 合作者网络的两大特征 合作者的数量 小世界与大世界 连通分量：80%的科学家都在同一个网络中 11 一个成功团队的组建，取决于人才的平衡 有“能人太多”这回事吗 适当的平衡：多样性与团队的表现 组建一个常胜团队 合作的演化 12 大团队与小团队 不是规模上的简单变化 团队规模：总是越大越好吗 大型团队发展科学，小型团队颠覆科学 既需要大团队，也需要小团队 13 “谁应该获得荣誉”Vs. “谁将获得荣誉” 论文属于哪位作者 排名第一或是末尾 从 A 到 Z，每个人都是公平的 合作对女性的不公 14 功劳分配：谁最终获得了合作成果的功劳 马太效应与反转马太效应 集体荣誉分配算法带来的新见解 第三部分 影响力升级的科学新思维 优先连接 + 适者成功，影响力源自“积累”的 力量 15 大科学时代，指数级增长的科学仍然拥有前所未有的朝气与活力 科学体量的指数级增长 指数级增长的意义 当一名科学家越来越难了吗 “苹果”越来越难以摘到了吗 16 论文引用量的差异 引用量也遵循二八定律 引用分布的普适性 引用能反映什么 17 适应度，最终决定论文影响力的高低 累计优势，“锦上添花”现象之源 先发优势，不是推动引用量增长的唯一动力 适应度，后来者居上的秘密 18 创新与报道，改变科学影响力的两个因素 创新的涌现和科学影响力的关系 报道可以提升你的“能见度” 19 科学的时间维度 是站在巨人的肩膀上，还是关注最新的成果 科学发现的热点 早期发现不断增长的影响力 你的失效日期 小结 20 引用动态演化规律，决定最终的影响力 单篇论文引用的动态演化 引用的动态演化：显著的普适性 最终的影响力 未来的影响力 第四部分 呼啸而来的新科学 爆发的前沿新科技，正在催生科学学的全新使命 21 当机器可以做出新发现时，科学能否被加速 机器科学家的知识闭环 选择下一个实验 白色空间，我们将迎来全新挑战 22 人工智能颠覆下的科学与科学家 “刚才发生了什么” 这波人工智能浪潮有什么不同 更智能的人工智能，更多的创造性创新 人工智能与人类智能 23 科学中的偏差和因果性 失败让你成为更好的自己 影响力更广泛的定义 解释因果性，做出更好的科学决策 结语 拥抱科学学，进入全新时代 附录1 模拟团队组建 附录2 引用建模 参考文献 作者：王大顺 [匈牙利]艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西 著 贾韬 汪小帆 译 湛庐文化 出品 |
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