导语


近日发表于美国科学院院报（PNAS）的题为Flat teams drive scientific innovation的文章，通过研究大量学术论文对应的科研团队结构，发现扁平化团队相比层级化团队更能产生创新性研究成果。【计算社会科学读书会第二季】第二期，我们邀请到了论文的第一作者、芝加哥大学知识实验室和曼苏埃托城市创新研究所的博士后研究员徐丰力，为大家分享科研团队与科学创新方面的相关研究。本期读书会时间为：6月25日20:30-22:30 （周六），直播报名入口见后文。


计算社会科学读书会第二季由清华大学罗家德教授领衔，卡内基梅隆大学、密歇根大学、清华大学、匹兹堡大学的多位博士生联合发起，自2022年6月18日开始，持续10-12周。本季读书将聚焦讨论Graph、Embedding、NLP、Modeling、Data collection等方法及其与社会科学问题的结合，并针对性讨论预测性与解释性、新冠疫情研究等课题。读书会详情及参与方式见文末，欢迎从事相关研究或对计算社会科学感兴趣的朋友报名参加！





背景




在过去的数十年间，科研团队的普遍性和平均规模一直随着时间稳定增长，如今已经成为了大多科学领域的研究主体，标志着科学研究方式的重大变化。近年来的大量研究表明团队的科研产出与个体研究者有显著差异，因此理解科研团队的运作机制并探索其与科学进展的关联已经成为了日益重要的问题。在本次读书会中，主讲人将分享科研团队与科学创新方面的最新研究进展，在梳理完领域动态后还将重点讨论科研团队结构与科学创新的关系，为理解科研团队的运作规律并切入科学学研究打下基础。




简介




本期读书会，芝加哥大学知识实验室和曼苏埃托城市创新研究所的博士后研究员徐丰力，为大家分享科研团队与科学创新方面的相关研究。在本次分享中，主讲人将带领大家梳理近年来学术界在科研团队的兴起、组织形式和知识生产方面的最新研究，我们将着重探讨科研团队兴起的原因、团队科研意味着什么、团队中的科研分工与功劳分配、如何在团队中培养青年科学家等有趣的科学问题。此外，主讲人还将重点介绍他在科研团队内部结构与科学创新方面的最新研究成果。





大纲




  1. 背景介绍

    1. 科研团队的兴起与演化

    2. 团队科研意味着什么

    3. 科研分工与功劳分配

    4. 青年科学家的培养

  2. 科研团队结构与科学创新





主讲人




徐丰力，芝加哥大学博士后研究员，主要研究领域是数据科学、计算社会学和网络科学，研究目标是用数据科学、人工智能的方法去理解人类行为和人际交互网络中的复杂现象并回答与之相关的科学问题，对科学团队和城市空间中的问题有广泛的研究兴趣。

参考文献

  • Xu, F., Wu, L., & Evans, J. (2022). Flat teams drive scientific innovation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(23), e2200927119.

  • Wu, L., Wang, D., & Evans, J. A. (2019). Large teams develop and small teams disrupt science and technology. Nature, 566(7744), 378-382.

  • Wuchty, Stefan, Benjamin F. Jones, and Brian Uzzi. “The increasing dominance of teams in production of knowledge.” Science 316.5827 (2007): 1036-1039.

  • Palla, G., Barabási, A. L., & Vicsek, T. (2007). Quantifying social group evolution. Nature, 446(7136), 664-667.

  • Milojević, S. (2014). Principles of scientific research team formation and evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(11), 3984-3989.

  • Woolley, A. W., Chabris, C. F., Pentland, A., Hashmi, N., & Malone, T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. science, 330(6004), 686-688.

  • Fortunato, S., Bergstrom, C. T., Börner, K., Evans, J. A., Helbing, D., Milojević, S., … & Barabási, A. L. (2018). Science of science. Science, 359(6379), eaao0185.

  • Sauermann, H., & Haeussler, C. (2017). Authorship and contribution disclosures. Science advances, 3(11), e1700404.

  • Shen, H. W., & Barabási, A. L. (2014). Collective credit allocation in science. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(34), 12325-12330.

  • Milojević, S., Radicchi, F., & Walsh, J. P. (2018). Changing demographics of scientific careers: The rise of the temporary workforce. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(50), 12616-12623.





直播信息




直播时间：
2022年6月25日20:30-22:30 （周六）

参与方式：
  • 集智俱乐部 B 站账号免费直播，扫码可预约：
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（B站只有直播，不提供答疑交流）

  • 若需要观看视频回放，文末扫码付费参加计算社会科学读书会第二季可加入腾讯会议，可提问交流、加入群聊、获取视频回放及更多学习资料，成为计算社会科学社区种子用户，与300余名计算社会科学的一线科研工作者沟通交流，共同推动计算社会科学社区的发展。



计算社会科学读书会第二季招募中


计算社会科学读书会第二季 由清华大学罗家德教授领衔，卡内基梅隆大学、密歇根大学、清华大学、匹兹堡大学的多位博士生联合发起，自2022年6月18日开始，持续10-12周。本季读书将聚焦讨论Graph、Embedding、NLP、Modeling、Data collection等方法及其与社会科学问题的结合，并针对性讨论预测性与解释性、新冠疫情研究等课题。读书会详情及参与方式见文末，欢迎从事相关研究或对计算社会科学感兴趣的朋友参与。




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