PNAS:科学奖项指数增长,为什么获奖者却总是那几个人?-集智俱乐部

导语

学术圈似乎存在“阶层固化”,获奖的来来去去总是那么几个者。想要奖?闭门造车是不够的,不如先看看奖项结构和奖者的社交关系。

近日,来自西北大学复杂系统研究所(Northwestern Institute on Complex System)的 Yifang Ma 和 Brian Uzzi 发表了一篇论文,分析了全球超过50个国家在100多年内的3062个科学奖项,涉及10455位奖者。通过网络分析,发现科学奖项之间存在连锁效应,大部分奖者之间也有复杂的社交关系,包括师徒关系和合作关系。

论文题目:

Scientific prize network predicts who pushes the boundaries of science

论文地址:

https://www.pnas.org/content/115/50/12608

奖项增设伴随着“阶层分化”

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图1A

1980年后,全世界迅速增设科研奖项,到现在,每年会新设超过350个奖项(图 1A)。奖项增设带来了观点和学者的多元化,但是也导致了的社会阶层分化和固化。

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图1B

虽然过去得主只有一位的一些奖项现在往往颁给一个团队,例如诺贝尔奖,但是数据显示,奖者的增幅较奖项缓慢(图1B)。换句话说,科研奖项这个蛋糕以指数趋势做大,蛋糕却逐渐集中在少数科研精英手中,当然,平均每位分到的蛋糕比以前更大了。

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图2:科研奖项的指数分布

右上图对比了1985年前后每位科学家的奖数分布,在1985年后分化加剧。左下图对比了4个主要学科和总数的每位科学家的奖数,发现都遵循指数分布,说明许多奖项都颁给了一小部分学者。

一个更直观的指标是每位科学家的奖数分布。图2右上对比了1985年前和1985年后的奖分布,很明显,1985年后的奖项集中程度更高。

图2左下展现了四个主要学科和样本中所有的获奖数,各学科间,每位获奖的获奖数分布差不多都遵循指数分布。超过一半(64.1%)奖者在职业生涯中获得了至少两个不同的科研奖项,获得了至少5个奖项的占13.7%,一些科学家获的奖项甚至超过20个。同时,科研精英不止深钻本学科,往往在不同学科获得了多个奖项。

拿奖拿到手烫:

奖项等级和连锁效应

做出了突破性成果的科学家往往会获得学科内的多个奖项。

比如被誉为“美国诺贝尔”的拉斯克医学研究奖(Lasker Medical Research Awards),86位拉斯克奖得主随后获得了诺贝尔医学奖,近二十年的有32位。比如,2015年诺贝尔生理学或医学奖得主屠呦呦,就曾于2011年获拉斯克临床医学研究奖。

于12月1日逝世的物理学家张首晟,他的老师杨振宁说他迟早会获得诺贝尔奖,Nature也评论说“连续数年,他都在很多研究者心中的诺贝尔奖得主列表上”。这些预测有奖项基础,张首晟包揽了全球物理界的许多重要奖项,其中,国际理论物理学中心狄拉克奖、尤里基础物理学奖、富兰克林奖等奖项的得主,通常也是诺贝尔物理学奖的候选人。

奖项之间真的有连锁反应吗?

为了验证这个猜想,研究者绘制了科学奖项网络。奖项的知名度(点的大小)基于维基百科的月平均网页浏览量,奖项之间的关系(连边)基于共同获得两个奖项的科学家人数。

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图3:科学奖项网络

网络中,节点代表奖项,节点大小体现该奖项在学科领域内的知名度;如果两个奖项被同一位科学家获得,那么两节点间存在连边,连边权重与共同获奖的科学家人数成比。很多奖项专于单一学科领域,但是特定奖项横跨不同学科。仅显示主链提取算法(principal link extracting algorithm)中 P = 3 的重要连边。

图3中,奖项网络的拓扑结构展现了奖项之间的等级秩序和连锁的知识路径。学科间,明显呈现相似的奖项结构。大多数学科有一到三个最著名(10000浏览量)的奖项,一层中等知名度(1000浏览量)的奖项,以及一圈专门奖项(10到100浏览量)。这个发现表明,即使才能、专家人数、赞助、年龄层和期刊数量存在区别,各领域依然存在相似的奖项等级秩序。

奖项的转换概率有如何测算?

奖项之间的关系体现在转换概率(transition probability)上,表示科学家在获得前一奖项的情况下,获得另一个的概率。转换概率越高,科学家越可能获得奖项。

为了量化奖项转换概率,研究者采用奖项网络的概率邻接矩阵,(i,j)代表在奖项j之后获得奖项i的可能性。连锁的规模很广,从一位到150位共同的配对都有。矩阵内的块(block)代表了任意两奖的转换概率的强度。

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图4:奖项之间的转换矩阵

我们从图4的转换矩阵中可以发现三个重要结果:

(1)奖项连锁在学科内最密集,这个发现量化证明了图3中的学科模块化,而且指出,奖项间连锁最紧密的是同一学科的子学科之间;然而,学科间的奖项连锁也存在差异,化学和物理的连锁最紧密;

(2)虽然一些奖项看起来是通向高知名度奖项的垫脚石,相比更高等级的奖项,高转换概率往往出现在同一等级的奖项间;

(3)有些奖项连锁也会跨学科,说明部分和它们的观点连接了奖项网络的不同学科。比如,霍华德休斯医学研究所(HHMI)奖得主在其他学科得到了更多引用,研究思路也更加新颖。

科学奖网络:

多是“师生”或“搭档”

社交和师生网络会影响团队合作、信息检索、新知获取以及跨学科思想。

为了验证这个猜想,研究者获取了2034位的学术家谱,并且从出版物列表中提取了他们的合作网络。如果两位存在师生关系(博士或博士后研究员),或者至少一篇文论的共同作者关系,那么这两位就存在连边。

获奖网络

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图5:的社交网络

隐藏的节点代表,连边代表之间的师生或合作关系。图示网络包括830位,只显示了存在强合作关系(合著至少三篇论文)的连边。师生关系,是学者最初也极为重要的科研关系,在网络中的分布较为均匀;相比之下,合作关系在网络的中心密集存在,随着事业发展,大多数学者之间的合作关系会大量增长。

图5网络中也可以发现:

(1)大部分(74%)存在师生或合作关系;

(2)的师生关系分布相对均匀,合作关系则紧密交缠在网络的中心。事业合作也存在明显的模式:先同指导教授合作,然后是共同作者,表明指导教授是获得第一个奖项的关键,但是,未来的奖项获得需要拓展个人网络,与其他奖项获得者合著论文;

(3)奖项获得者之间的相互联系不仅限于当地,而是覆盖全球、跨机构、跨时域的。所以,不知奖项集中在少部分科研精英身上,科研精英之间也是相互依存、高度关联的群体。

有序逻辑递归模型

为探究获得多个奖项的可能条件,通过有序逻辑递归模型,研究者分析了一位科学家的获奖数(至少为1)和他的师生网络、合作网络之间的关系,预测一位科学家获得多个奖项的可能性。控制变量还包括个人才能、团队合作、毕业年份、院校等级和学科类别。在计算出版和引用相关的练习时,研究者排除了指导教授和学生的合著论文。

在模型1的控制变量回归中,研究者发现了多个普遍模式(图6A)

(1)大学声望,排名靠前的大学更可能会成为著名研究的摇篮;

(2)质量而非数量。论文出版数和获奖个数无关,但是出版物的平均引用影响力(H索引)明显与获奖个数正相关;

(3)团队协作有益于新问题的解决和研究推广;

(4)马太效应。一方面,获得一个奖项的科学家更容易获得其他奖项;另一方面,和奖项得主合作会阻碍奖,数据表现为强烈的负相关。

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图6A:模型1 控制变量回归,列明了获得一个奖项后获得其他奖项的概率

自变量为科学家的师生网络和合作网络,控制变量包括学科、大学声望和毕业日期。

研究者发现,如果一位科学家的指导教授获过奖,他更容易成为多奖得主。结果表明,科研精英凭借师生和合作关系织就一张社交巨网,奖项得主的越发集中也受此影响。

窥见奖项背后的奥妙

我们可以从 Yifang Ma 和 Brian Uzzi 的论文了解到三个有关奖项和的事实:

首先,科研奖项得主出现“阶层分化”。自1980年起,奖项就以指数趋势迅速增长;然而,相对奖项数,奖人数增长趋势较缓,换句话说,奖项更为集中,少数科研精英包揽多个奖项。

其次,社交网络反映了一个人的奖可能。人的本质是一切社会关系的总和。与人交往,相互影响,身边的人也会反映自己的某一侧面或特征。

因此,通过研究社交网络,研究者发现:首先,要抱对大腿——指导教授是获得第一个奖项的关键;但是,未来的奖项获得需要拓展个人网络,与其他合著论文。闭门造车很少能够做出成果。

最后,奖项网络展现了奖项之间的等级秩序和奖项连锁。通过奖项的转换概率(先后获得两个奖项的概率),可以推测未来的奖项获得,规划职业道路。奖项的连锁效应大多在学科内,不过也有科学家跨学科获得多个奖项。

作者:杨清怡

编辑:孟婕

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