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标题: Nat:科学技术大的研究团队并不总是表现更好 [打印本页]

作者: 邓文龙 时间: 2019-2-24 12:20
标题: Nat:科学技术大的研究团队并不总是表现更好
本帖最后由邓文龙于 2019-2-24 12:23 编辑

Nature期刊发文指出在科学技术领域，规模更大的研究团队并不总是表现更好

2019-02-23 23:51

2019年2月23日讯/生物谷BIOON/---一篇于2019年2月13日在线发表在Nature期刊上的标题为“Large teams develop and small teams disrupt science and technology”的论文总结道，要想取得打破科学现状的突破，研究人员可能最好在小型团队中从事科学研究。通过研究数千万篇研究论文和专利的引用情况，他们指出大型团队往往从事于现有理论研究而不会提出新的理论。

图片来自Nature, 2019, doi:10.1038/s41586-019-0941-9。

美国密歇根大学社会学家Jason Owen-Smith（未参与这项研究）说道，“在团队规模越来越大的长期趋势下，小型科研团队倾向于产生更具颠覆性的科学发现。这个核心发现是非常有趣的。”这篇论文指出“我们需要考虑支持. . . 研究型企业的多样性”。

美国亚利桑那大学社会学家Erin Leahey（未参与这项研究）对此表示赞同。她在发送给《科学家》杂志的一封电子邮件中写道，这些研究结果“缓和了对大型团队的一些热情，并证实大型团队的益处可能确实会在一个临界点之后开始下降。论文作者们并没有确定一个最佳点，而是发现小型团队和大型团队以不同的方式为科学做出重大贡献。”

通过使用当前可用的度量标准（metric），可以很好地确定较大的研究团队倾向于根据引用次数来产生影响更大的论文。不过，领导这项研究的芝加哥大学的James Evans说，一篇被广泛引用的论文并不一定是一篇突破性的论文。比如，综述文章往往被高度引用，但很少改变科学范式（scientific paradigm）。

为了调查一项研究可能存在多大的开创性或“颠覆性”，Evans和他的团队采用了一种度量标准（之前由Owen-Smith和明尼苏达大学管理战略家Russell Funk设计出来）来决定一项研究的被引用方式，而不仅仅是被引用次数。

通过使用这种细微差别的方法，一篇论文的颠覆性按照以下方法确定：如果后续的研究文章引用一篇给定的论文而且这篇论文自身也引用了许多文章，那么这就表明这篇论文建立在现有的研究基础之上。然而，Owen-Smith解释道，如果仅后续的研究文章引用了这篇给定的论文，那么这表明这项论文具有变革性，或者是一个新的研究领域的“起点”。

Owen-Smith和Funk自己使用这种度量标准的研究表明来自大学的专利往往比来自公司的专利更具颠覆性。

如今，Evans团队已将这种算法应用到一个更大更多样化的数据集，这个数据集包括在科学网（Web of Science）列出的4200万篇科学出版物（在1954年至2014年之间出版）、美国专利商标局授予的500万件专利（从1976年到2014年）和1600万个上传到GitHub网站上的软件产品，其中GitHub是一个基于网络的面向软件开发人员的托管服务网站。

这种分析表明最具颠覆性的论文、专利和软件产品往往是由小团体创造的，而且随着团队规模的扩大，颠覆性也会下降。即便按照科学学科、出版年份和作者加以调整之后，这种趋势仍然适用。确实，随着共同作者人数的增加，颠覆性在下降。

在美国卡内基梅隆大学泰珀商学院研究组织行为和团队合作的Anita Woolley（未参与这项研究）说，“这是一种非常谨慎的做法，并探索了许多其他解释。[在调整潜在的混杂因素之后]，这种影响仍然非常引人注目。”

Evans团队还发现，在最具颠覆性的论文当中，获得诺贝尔奖的论文往往排在前2%，而综述文章排在末尾的46%以内。

Woolley说，“很多伟大的想法都来自于颠覆。”但是，她补充道，资助机构经常“经常推动我们朝着拥有越来越大的团队的方向发展。这项[研究]确实对这一点提出了质疑”。

Owen-Smith说，这篇论文并不是说大型团队对科学没有价值。毕竟，建立在现有理论的基础之上是一项必不可少的研究工作。他说，它仅是揭示了不同规模的团队倾向于参与的科学类型，并强调了重视小型合作的重要性。

Owen-Smith说，归根结底，“如果我们希望科学推动人类知识的发展，并为不确定的未来提供一种社会保险政策，那么我们就需要将发展和加强现有想法的大型团队与执行高风险、高回报和创新项目的小型团队结合起来。”他补充道，这项关于颠覆性和团队规模的研究的好处是它让“我们开始针对我们如何调整这种系统来获得我们所需要的组合提出一些问题”。（生物谷 Bioon.com）

参考资料：

1. Bigger Is Not Always Better for Team Science
https://www.the-scientist.com/ne ... -team-science-65463

2. L. Wu et al. Large teams develop and small teams disrupt science and technology. Nature, 2019, doi:10.1038/s41586-019-0941-9.
https://dx.doi.org/10.1038/s41586-019-0941-9

3. Bigger teams aren't always better in science and tech
https://phys.org/news/2019-02-bigger-teams-science-tech.html

http://news.bioon.com/article/6734245.html

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