內容簡介
科學家什麼時候能夠迎來事業巔峰？科學創新的生命周期是多久？職業生涯中出現突破性進展的跡象是否存在？什麼樣的合作會帶來成功？年輕的科研人員如何將成功概率最大化？我們經常忽略這樣一個事實：即使是成功的科學家，對科學的認知可能也是有限的。有人認為科學家取得成功是天賦、實力、運氣共同作用的結果，但沒人能說清這些因素在其中所占比重，以及是否存在其他影響因素。
科學學與網絡科學研究權威王大順，網絡科學奠基人、暢銷書《爆發》《鏈接》《巴拉巴西成功定律》作者巴拉巴西通過網絡科學前沿研究，借助先進的工具定量分析科學自身的演化規律，以及科學家職業生涯的影響因素，揭示事業成功、團隊常勝以及影響力升級中的客觀規律。
作者簡介
王大順
●美國西北大學凱洛格商學院和麥考密克工程學院終身正教授，美國西北大學科學學與創新中心創始人、主任，複雜係統研究所（NICO）核心教授。他目前的主攻研究方向是科學學：以科學方法和求索精神探究科學家群體，利用並發展複雜科學、人工智能等技術手段，廣泛地探索科學大數據帶來的創新機會和繁盛前景，深入理解科學進程。
●王大順教授的研究多次發表在《自然》《科學》等期刊上。憑借在研究和教學方麵的突出貢獻，他榮獲了AFOSR青年研究員獎、複雜係統學會和網絡科學學會頒發的多項突出成就獎，如“厄爾多斯-倫伊獎”，入圍Poets&Quants評選的“全球40位40歲以下最傑出商學院教授”榜單，並獲得“2021全球最具影響力的50大管理思想家”稱號。
艾伯特－拉斯洛·巴拉巴西
●全球複雜網絡研究權威，“無標度網絡”的創立者。美國物理學會院士，匈牙利科學院院士，歐洲科學院院士。
●美國東北大學教授，網絡科學研究中心創始人、主任，同時任職於哈佛大學媒體學院醫學係，並擔任丹那-法伯癌症研究所癌症係統生物學中心研究員。
目錄
推薦序1大數據時代，科學家需要養成的科學思維推薦序2大數據時代，科學家更需要科學想象力以及客觀的科學思維
譯者序1一位成功的科學家，對科學的認知可能也是有限的
譯者序2用科學方法衡量科研成果的長期影響力
前言科學學，正在全麵重塑科學的未來
第一部分事業成功的科學新思維
產出與影響力，合力孕育連戰連勝的科研神話
01科學家的產出，能否決定科學家的影響力
我們發表了多少論文
不同學科的產出量有何不同
產出量：你有可能會明顯超出競爭者
02h指數，綜合考慮產出和影響力的指標
什麼是h指數
h指數，預測個人影響力的最佳指標
沒有人的職業生涯應該用單一數字衡量
為什麼會這樣多產
03成功孕育成功，科學聲譽的馬太效應
姓名的魅力
身份地位，影響力提升的紅利
這真是馬太效應嗎
04年齡與科研成就，科學界頭號問題
職業生涯的中期，科學成就的巔峰
科研人員的職業周期
知識負擔與工作性質，影響我們攀上科研高峰的時間
05成功概率恒定，你需要在成功前反複嚐試
被打亂的科學家的職業生涯
巔峰會在職業生涯的任何時刻出現
06Q因子，運氣之外的成功參數
純粹的巧合
Q因子，將運氣轉化為持久的高影響力
你的Q值是多少
預測影響力
07連戰連勝，描繪職業生涯更為精細的畫麵
成功的爆發
連戰連勝模型
連戰連勝意味著什麼
第二部分團隊組建的科學新思維
大團隊解決現有問題發展科學，小團隊提出新問題顛覆創新
08團隊在科學中日益增長的主導地位
最優秀、最聰明的科學家更願意合作
科學團隊化的兩大驅動因素
距離的消失
09看不見的大學：科學家互相之間具有高度的依賴性
活躍的氛圍
在科學上，沒有孤獨的天才
10科學合作背後的複雜網絡
合作者網絡的兩大特征
合作者的數量
小世界與大世界
連通分量：80%的科學家都在同一個網絡中
11一個成功團隊的組建，取決於人才的平衡
有“能人太多”這回事嗎
適當的平衡：多樣性與團隊的表現
組建一個常勝團隊
合作的演化
12大團隊與小團隊
不是規模上的簡單變化
團隊規模：總是越大越好嗎
大型團隊發展科學，小型團隊顛覆科學
既需要大團隊，也需要小團隊
13“誰應該獲得榮譽”Vs.“誰將獲得榮譽”
論文屬於哪位作者
排名第一或是末尾
從A到Z，每個人都是公平的
合作對女性的不公
14功勞分配：誰最終獲得了合作成果的功勞
馬太效應與反轉馬太效應
集體榮譽分配算法帶來的新見解
第三部分影響力升級的科學新思維
優先連接+適者成功，影響力源自“積累”的力量
15大科學時代，指數級增長的科學仍然擁有前所未有的朝氣與活力
科學體量的指數級增長
指數級增長的意義
當一名科學家越來越難了嗎
“蘋果”越來越難以摘到了嗎
16論文引用量的差異
引用量也遵循二八定律
引用分布的普適性
引用能反映什麼
17適應度，最終決定論文影響力的高低
累計優勢，“錦上添花”現象之源
先發優勢，不是推動引用量增長的唯一動力
適應度，後來者居上的秘密
18創新與報道，改變科學影響力的兩個因素
創新的湧現和科學影響力的關係
報道可以提升你的“能見度”
19科學的時間維度
是站在巨人的肩膀上，還是關注最新的成果
科學發現的熱點
早期發現不斷增長的影響力
你的失效日期
小結
20引用動態演化規律，決定最終的影響力
單篇論文引用的動態演化
引用的動態演化：顯著的普適性
最終的影響力
未來的影響力
第四部分呼嘯而來的新科學
爆發的前沿新科技，正在催生科學學的全新使命
21當機器可以做出新發現時，科學能否被加速
機器科學家的知識閉環
選擇下一個實驗
白色空間，我們將迎來全新挑戰
22人工智能顛覆下的科學與科學家
“剛才發生了什麼”
這波人工智能浪潮有什麼不同
更智能的人工智能，更多的創造性創新
人工智能與人類智能
23科學中的偏差和因果性
失敗讓你成為更好的自己
影響力更廣泛的定義
解釋因果性，做出更好的科學決策
結語擁抱科學學，進入全新時代
附錄1模擬團隊組建
附錄2引用建模
參考文獻
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最後修改：2022 年 08 月 23 日
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