导语

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

认知层面上，从复杂系统的视角研究科学，能否给我们带来对科学更深刻的理解？个人科研实践中，什么样的论文高引？怎样规划科研路线？哪些课题大有可为？欢迎来集智科学学读书会找到答案。报名方式见下文：

背景

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：

创新是如何发生的
科学思想与知识是如何传播的
各学科发展的趋势是什么
跨学科研究何以不断涌现
团队规模如何影响科研成果
科学家的职业生涯与成就有无规律可循

…

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统，人工智能，脑与意识，量子纠缠，张量网络，计算社会科学等，凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

“复杂系统视角下的科学学”是一个系列读书会，每次探索科学学中的一个主题，暂定 5 期。每周会有读书会成员按照主题论文列表（见文末）或结合自己的研究，制作论文解读的 ppt，在腾讯会议软件上进行论文解读和研究分享。

参与方式及时间

参与人员：

采用公开招募的形式，欢迎对复杂系统和科学感兴趣、或正在进行科学学相关研究，或想要从科学学层面认识自己所在学科领域的朋友加入进来，一起云科研。

运行模式：

从 6 月 19 日（周五）开始，每周由 1-2 名读书会成员领读相关论文（主讲人线上PPT讲解，读书会成员互动讨论）。

本系列读书会侧重成员间的线上讨论，欢迎感兴趣的朋友报名参与深度探讨。原则上不全程直播，如果某期有直播，会提前预告。

时间：

每周五晚 19:00 开始，预计 2 小时

方式：

此次读书会为线上读书会，采用的会议软件是腾讯会议（请提前下载安装）。

参加读书会你能获得：

1. 与每一期解读者深入探讨的机会（已邀请部分论文原作者亲自解读）

2. 从参与者中找到潜在的科研合作伙伴

3. 从讨论中找到科研灵感或技术应用场景

4. 习得一套清晰、高效的学术报告技能（附PPT模板）

费用：

为了找到真正对科学复杂系统感兴趣的人，也为了激励小伙伴们坚持学习，鼓励读书会成员产出，本系列读书会将采取收费-退款的保证金模式。

具体规则如下：

1. 读书会（暂定 5 期），保证金共计 299/人

2. 满足如下条件者全额退款：

贡献了一次讲座（半小时以上）内容的（需要提前向主持人申请并通过试讲）；完成了一篇以上读书笔记写作的（读书笔记标准：字数3千以上，图文并茂，具体请参照此文：因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果）；
复现读书会中某篇讲读论文的结果并提交代码；

3. 满足以下条件之一的不仅可以全额退款，还有额外奖励：

由读书会内容启发，产生了靠谱的新产品创意，并在读书会结束 2 个月内提交了详细的产品策划方案，并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩的；
由读书会内容启发，萌发了科研论文创意，并在读书会结束 2 个月内完成初稿，并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩的；

上述规则的最终解释权归集智俱乐部所有。

报名：（长期有效）

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。

第三步：添加负责人微信号，支付保证金。

第四步：拉入群聊。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，欢迎大家关注！录播地址，请关注后续推文信息。

研究主题与文献列表

基于科学学的主题，我们选出了以下待读的文献列表：

综述

Zeng A, Shen Z, Zhou J, et al. The science of science: From the perspective of complex systems[J]. Physics Reports, 2017, 714: 1-73.

简评：本综述梳理了从复杂系统视角研究科学学的方法和文献，本次读书会框架和主题主要参考此篇综述。
Fortunato S, Bergstrom C T, Börner K, et al. Science of science[J]. Science, 2018, 359(6379): eaao0185.

简评：本综述介绍了科学学中的研究主题和进展，以及展望。

科学家合作网络主题

Newman M E J. Coauthorship networks and patterns of scientific collaboration[J]. Proceedings of the national academy of sciences, 2004, 101(suppl 1): 5200-5205.

简评：科学家合作网络早期的基本研究。
Newman M E J. Assortative mixing in networks[J]. Physical review letters, 2002, 89(20): 208701.

简评：本文研究了复杂网络中的 asoortative 特性，这一特性在科学家合作网络中有显著体现与影响。
Wu L, Wang D, Evans J A. Large teams develop and small teams disrupt science and technology[J]. Nature, 2019, 566(7744): 378-382.

简评：本文研究了团队规模对科研的影响。

引文网络主题

Redner S. How popular is your paper? An empirical study of the citation distribution[J]. The European Physical Journal B-Condensed Matter and Complex Systems, 1998, 4(2): 131-134.

简评：引文网络早期研究，总结了引文网络入度和出度的分布规律等特性。
Broder A, Kumar R, Maghoul F, et al. Graph structure in the web[J]. Computer networks, 2000, 33(1-6): 309-320.

简评：研究了宏观网络的一般结构，其中的 bow-tie 特性可以用来分析包括引文网络在内的大多数有向网络。
Radicchi F, Fortunato S, Castellano C. Universality of citation distributions: Toward an objective measure of scientific impact[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2008, 105(45): 17268-17272.

简评：本文提出了适用于各个学科和发表年份的的通用论文评价指标。

科学网络动力学主题

Barabási A L, Albert R. Emergence of scaling in random networks[J]. science, 1999, 286(5439): 509-512.

简评：本文提出了著名的无标度网络的概念，其中的网络生长和偏好连接是网络动力学的经典。
Van Raan A F J. Sleeping beauties in science[J]. Scientometrics, 2004, 59(3): 467-472.

简评：本文提出了科学文献中的“睡美人”现象，即科学作品开始不为人知而后来流传开。
Barabâsi A L, Jeong H, Néda Z, et al. Evolution of the social network of scientific collaborations[J]. Physica A: Statistical mechanics and its applications, 2002, 311(3-4): 590-614.

简评：本文研究了合作网络演化的基本特性。
Börner K, Maru J T, Goldstone R L. The simultaneous evolution of author and paper networks[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2004, 101(suppl 1): 5266-5273.

简评：学者合作网络是学者论文二分网络的投影，本文提出的模型同步考虑学者网络和引文网络的演化，并能推导出各自的基本特性。

学科趋势主题

Sinatra R, Deville P, Szell M, et al. A century of physics[J]. Nature Physics, 2015, 11(10): 791-796.

简评：本文研究了 wos 一百年来的数据，揭示了学科发展规律和逐渐增强的跨学科联系。
Herrera M, Roberts D C, Gulbahce N. Mapping the evolution of scientific fields[J]. PloS one, 2010, 5(5).

简评：本文利用学科编码建立学科网络，并用社区检测算法揭示了哪些学科发展更好。

更详细的论文清单，请扫描下方二维码获取👇