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大数据时代，科学家需要养成的科学思维

郑志明

北京航空航天大学人工智能研究院院长，中国科学院院士

近三十年来，国际学术界对于复杂性科学尤其是网络科学的关注方兴未艾，数学、物理、计算机、生物、社会科学等领域的科学工作者从理论和实证两方面，在这一交叉学科领域进行了大量创新性研究，在多个方面取得了突破性进展。科学学这一新兴领域，即研究科学本身的发展与演化规律的学科，本质上就是一个复杂、自组织的社会系统，其形成和演化过程具有时变、非线性、多重耦合等复杂系统的常态特征。学术团队是以人为基本单位的群体，学术团队间的合作互动也构成了一类典型的复杂网络。由于此类系统的个体为人，因此比自然界的其他复杂系统具有更高的随机性和多样性，而实证数据中的噪声和多种多样的扰动因素又令这类系统更加复杂。此外，科学学的研究内容涉及学术论文发表、经费资助、高校招聘与升职等方面，直接关乎国家科研系统的体制改革和创新工作，为探索新一代科学人才培养和奖励机制提供理论支持。这就需要我们在现有的数理研究基础上，结合实际数据探索新型理论和模型，研究和预测学术系统的实证发展规律，为个人学术工作者、高校和科研院所以及国家科学发展政策的制定提供新思路。

随着互联网和计算机技术的普及推广，在大数据时代的背景下，我们得以大规模采集和整理关于论文发表、学术引用、经费资助以及学术工作者其他方面的数据，为研究科学学这一新兴学科提供了基础。本书结合复杂系统、网络科学、统计学、机器学习等方法，对科学学几个重要方面的研究内容做了系统而翔实的综述。本书两位作者利用多年时间，深入研究了“科学家个人的年龄、机构背景等因素与其长期学术产出和影响力之间的关系，尤其深入剖析了“马太效应”，即“成功孕育成功”现象在科学家职业发展过程中的作用。他们的研究成果对一线学术工作者具有重要的指导意义。在研究团队对于个人的影响方面，两位作者以合作者网络为切入点，探讨了团队规模对团队课题选择与学术影响力的关系，并对团队成果中个体荣誉分配问题做了定量研究。此外，两位作者以独特的视角论述了在互联网和大数据时代，随着社交媒体、人工智能等新技术的普及推广，科研工作者将面临的机遇与挑战。对于科学学研究中的注意事项，例如因果推断方法的使用场合和幸存者偏差等现象，两位作者也给出了建议，从而提升课题设计的合理性，避免陷入错误解读统计结果等误区。

本书的第一作者王大顺为美国西北大学凯洛格商学院和麦考密克工程学院教授，美国西北大学科学学与创新研究中心主任，并荣获复杂系统学会和网络科学学会颁发的多项突出成就奖，包括“厄尔多斯-伦伊奖”（Erdős–Rényi Prize）。他致力于运用复杂系统、网络科学、人工智能等理论方法研究科学学。他的研究成果发表在《科学》《自然》等顶级国际学术期刊上。本书的另一位作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西是美国东北大学教授、网络科学研究中心主任、网络科学Robert-Gray-Dodge教授、杰出教授，以及哈佛大学媒体学院医学院教授。巴拉巴西教授是复杂网络领域的领军人物，他提出的著名无标度网络模型，以及网络抗毁性、信息传播、脑网络和其他生物、医药和社会学网络的产生和演变理论，深刻影响了过去二十年复杂网络研究的发展。同时，他在科学学等方面取得了大量重要成果，其中很多成果已发表在《科学》《自然》上。

两位作者联合其他知名学者于2018年发表在《科学》杂志上的关于科学学的综述文章，系统地总结了科学学近年来的发展和研究成果，为未来研究提供了新的思路和方向。如今，两位作者再次合作，撰写了《给科学家的科学思维》。这部作品称得上科学学领域首部系统性研究论著。随着《给科学家的科学思维》的出版，我们有理由期待，本书将会为有志于科研的学生和已经进入研究阶段的博士生提供职业规划方面的帮助。同时，本书还能为学术工作者、高校和科研院所管理者、基金评审机构、国家科研政策制定者等各类从事科研相关工作的个人和团体提供理论和实证方面的帮助，为更好地建设新型大学、提高我国科学管理水平提供参考和建议。