最近,一篇由芝加哥大学Wu,Wang和Evans发在《自然》上的文章(Nature,566,378-382,2019)用了一个被他们称为颠覆因子(Disruption)的指标研究了论文、专利和软件。
研究的论文是1954年到2014发表,收录在Web of Science数据库里的4200万篇论文和它们的6亿次引用。研究的专利是美国1976-2014年间500万发明专利以及它们的6500万引用。研究的软件是放在GitHub上的1600万的公开程序以及程序之间的互相使用。
这项研究可以说包含了科学和技术的发展。
在这篇文章中,一篇论文(或者专利、软件)的颠覆因子(D)是引用了该论文、但没有引用该论文所引用论文的论文数(ni)减去那些同时引用了该论文和该论文所引用论文的论文数(nj),然后用引用该论文的论文数(ni+nj)加上那些没有引用该论文却引用了该论文所引用论文的论文数(nk)来归一[D=( ni-nj)/( ni+nj+nk)]。
这个颠覆因子衡量一篇论文是后来工作的起点 (原创性工作,D~1),还是研究工作发展中的中转站(跟风、发展性工作,D~-1)。
他们用诺贝尔获奖论文(高颠覆因子)、综述论文(低颠覆因子)、专家的调查、关键词汇的使用来验证了颠覆因子。
用这个颠覆因子,他们发现了什么呢?
他们发现原创性或者颠覆性工作,不管是科学还是技术,都往往是小团队完成的。
同时他们发现颠覆性工作往往有引用迟后(所谓的睡美人文章)、引用时间长。而大团队常常跟踪热点、很快能得到大多数引用(immediate impact),所以影响因子高(影响因子是跟据3年内的引用)。
除此之外他们还发现感谢基金的论文更多出自于大团队,也就是说大团队更容易拿到基金。
该论文认为,上述结果不过是验证长期以来大家的猜想。(我以前一篇博文也提出了大项目的问题《大项目研究经费分配中出现的问题不是中国文化引起的》。)小团队原创是因为只有小团队才能承担得起大风险,船小好掉头,失败了换个课题容易。
相比较而言,大项目、大投资不允许失败,所以只能局限于在一个原创工作的基础上做进一步的发展性工作。
同时大团队人多口杂,要大家意见一致不容易,一旦有什么创新,怀疑的多,相信的少,随大流就只能走保守的路线了。
这篇论文告诉了我们什么?
首先,片面追求影响因子往往导致追求热门课题,因为跟踪热门课题是得到3年内高引用的捷径。
我最近就有一篇论文被一高影响因子的杂志所拒,编辑告诉我是因为该论文不会有立竿见影的影响(immediate impact)。
所以想要推动原创,不能用影响因子来推动,必须看长期引用,计算颠覆因子。
其次,虽然要鼓励多学科交叉,但是大团队只适合发展学科。
三个和尚的故事大家应该都听过。讲的是一个和尚挑水,二个和尚抬水,而有了三个和尚却反而吃不成水的故事。
在西方也有所谓的80/20规则,80%的工作是20%的人做的,而80%的人只做了20%的贡献。
也就是说,大团队里往往只有一小部分人在真正起作用,小团队也许可以做的更好。所以原创,还是要以支持一两个人的小团队为主。
因为大团队是产生原创的障碍,成功的学科交叉只需要的是少数人自发的组合,而不是为申请钱而拼凑起来的团队。
也就是说,科学研究的原创需要小而美,而要评价一个人的原创能力,忘了影响因子,看看颠覆因子吧!
【附】
顺便说一下,这篇论文本身并不是发明颠覆因子的原创,颠覆因子是Frank和Owen-Smith发明的。他们用这个因子通过专利来研究技术发展的稳定性。
文章在2017年Management Science发表,其影响因子只有3.5,所以再一次说明不能用发表论文的杂志来评贡献。lization of high-entropy (Fe0.25Co0.25Ni0.25Cr0.125Mo0.125)86?89B11?14 amorphous phase