全世界只有3.14 % 的人关注了
数据与算法之美
【导读】
现代科学研究团队的规模越来越大，一般认为，大团队往往有着更充足的经费支持和多样化的研究人员，更有利于科学创新。但近日Nature发表封面文章，认为大团队往往因为失败代价太高而走了中庸之路， 而 小团队反而更容易做出“ 颠覆性”的创新，你同意吗？
团队科学的倡导者认为，在科学和技术领域向更大的团队转变，满足了解决现代社会中复杂且需要跨学科解决方案的问题的基本功能。尽管团队规模对团队成员的专业性和职业收益已经得到充分证明，但几乎没有论据支持这样的观点，即更大的团队在知识发现和技术发明方面有优势。
对群体的实验和观察研究表明，在大群体中，个体的思维和行为是不同的——他们产生的新想法更少，能回忆起的学过的信息更少，更频繁地拒绝外部观点，而且倾向于相互平衡彼此的观点。小型团队和大型团队对与创新相关的风险的反应也可能不同。大型团队，比如大型企业组织，可能会专注于拥有巨大潜在市场的有把握的赌注，而小型团队可损失的甚少，因此可能倾向于接受新的、未经测试的机会，这些机会同时具有高增长潜力和很大的失败可能，从而导致明显不同的结果。这些可能性促使我们探索小团队和大团队对科技进步的影响，以及这些团队如何以不同的方式搜索和组合知识。
过去的研究已经表明，大型研究团队和专利团队获得的引用次数更多。然而，单是引用计数并不能代表不同类型的贡献。这可以从两篇著名文章的不同之处看出：一篇关于自组织临界性(以作者姓名首字母命名的BTW模型)，另一篇关于玻色-爱因斯坦凝聚(Wolfgang Ketterle因此获得2001年诺贝尔物理学奖)(见图1)。
图1
这两篇文章被引用的数量接近，但是BTW模型论文之后的大多数研究只引用了该模型本身，没有提及该论文中的引用。相比之下，玻色-爱因斯坦凝聚的文章几乎总是与玻色、爱因斯坦和其他前人文章共同被引。这两篇论文的差异不是反映在被引用次数上，而在于它们是否提出或解决了科学问题——它们是否分别颠覆或发展了现有的科学思想。BTW模型开创了新的研究领域，而玻色-爱因斯坦凝聚的实验实现则是在先前提出的可能性的基础上进一步阐述。
为了系统地评估小型团队和大型团队在科学技术进步中的角色，我们从3个相关但又不同的领域收集了大规模数据集：
(1) Web of Science (WOS)数据库，其中包含超过4200万篇发表在1954年至2014年间的论文，其中涉及的引用有6.111亿篇；
(2)1976年至2014年间美国专利商标局授予的500万件专利，以及专利申请人提供的6500万个引用；
(3) GitHub在2011-2014年的1600万个软件项目，涉及900万个forks。GitHub是一个流行的网络平台，允许用户在同一个代码库上进行协作，并通过复制和构建代码来“引用”其他代码库。
对于每个数据集，我们评估了每个工作对其所属的科学或技术领域的颠覆程度。我们使用了一种以前设计来识别专利发明的不稳定性和固化性的方法；该指标在−1和1之间，分别对应于发展(develops)或颠覆(disrupts)科技(图1)。
我们用几种方法验证了这个“颠覆性”度量(disruption measure)。
首先，我们调查了颠覆性在科学论文中的分布情况(图1b)；比如，颠覆性的BTW模型论文位于分布的前1%，而发展性的玻色-爱因斯坦凝聚论文位于颠覆性分布的后3%。我们还发现，平均而言，获得诺贝尔奖的论文在最具颠覆性的前2%之列。综述类文章是发展性的，分布在后46%，而他们综述的原始研究分布在前23%。最后，我们发现在文章标题中，与颠覆性相关的词汇(“提出”、“测量”、“改变”和“进步)和与发展性相关的词汇(“赞同”、“确认”、“证明”、“理论”和“模型”)有所不同(图1c)。
图2：大型团队更重于拓展，小型团队更重于颠覆
我们预测，小型团队的工作比大团队的工作更具颠覆性。我们的论文、专利和软件数据库有力地证实了这一预测。这些数据在范围和领域上有所不同，但我们始终观察到，在过去的60年里，更大规模的团队中，每增加一个团队成员，产生的论文、专利和软件的颠覆性得分是显著下降的(图2 a - c)。
具体而言，随着团队从1个成员增长到50个成员，他们的论文、专利和产品的颠覆性得分分别下降了70%、30%和50%。在每种情况下，这都突出了从颠覆性到发展性的过渡。这些结果证明了这样一个假设，即大型团队可能更好地被激励发展当前的科学技术，而小型团队则会通过新的问题和机遇来颠覆科学技术。
随着工作影响力的增加，大型团队和小型团队的工作在颠覆性方面的差异会被放大(图3a)；小团队发表的高影响力论文是最具颠覆性的，而大团队发表的高影响力论文是最具发展性的。
图3：小型团队在各个层级、各个领域实现颠覆性创新
我们进一步将论文按照时间段(图3c)和科学领域(图3b，图4)进行了分析，发现这些将颠覆性和团队规模联系起来的模式在所有时间段和90%的学科中都是稳定的。唯一的例外是工程和计算机科学，因该领域会议论文而非期刊论文是出版规范(WOS数据库只索引期刊论文)。
图4：大型团队和小型团队在对过去成果的搜索偏好和行为上存在明显差异
我们考虑了小型团队和大型团队的工作之间观察到的差异是否可以简单地归因于它们所产生的不同类型的文章在颠覆性潜力方面的差异；例如，小团队可以产生更多的理论创新，而大团队可以产生更多的实证分析。
借鉴以前的方法，我们将www.arXiv上的论文与WOS数据库上的论文进行了匹配，并重复了这一分析，控制项是每篇论文中的图表数量(图5a)，因为实证论文往往比理论论文有更多的图表。
我们的分析结果表明，小型团队和大型团队的工作之间，颠覆性的差异主要不是由他们贡献的是理论论文还是实证论文的差异所造成的。当考虑其他区别时，包括综述文章与原始研究文章的区别时，这种联系仍然保持不变。作者较少的综述文章比作者较多的综述文章更具颠覆性，正如原始研究论文一样(图5b)。
图5：小团队的颠覆性创新（控制任务、研究机构、平台和项目规模等变量）
对我们的结果的另一个可能的解释是，我们观察到的团队效应是因为参与大型团队的科学家，发明者和软件设计师与那些由较小团队的成员在质量上存在差异。但是，当我们根据团队规模预测研究的颠覆性，将发表年份、主题和作者当作控制变量时，我们发现随着团队规模的扩大，颠覆性创新的下降趋势仍在继续，控制作者变量时尤其明显。
我们进一步测试了我们的结果对“颠覆性“的几种不同定义标准的稳健性，包括删除自引用的链接，排除除了高影响参考文献之外的所有参考和其他变量。在对所有变化后进行测试后，我们的结论仍然成立。
大型和小型团队之间在颠覆性成果方面的巨大差异引发了一些问题，这些问题与团队如何搜索过去的成果，来规划其下一篇论文、专利或产品的彼此差异有关。当对团队的搜索行为进行剖析时，我们发现大型和小型团队的一些显著不同的行为与研究的颠覆性和创造性的不同贡献有关。
具体而言，我们将搜索深度作为引用的参考文献的平均相对年限，并将搜索受欢迎度作为焦点成果参考的中位数来引用。我们研究了跨学科领域，技术和软件领域，时间段和影响水平等搜索策略。我们还将这些搜索策略与这些成果产生影响的时间延迟联系起来，考察了研究成果随着时间推移，被引用数量上出现的延迟爆发现象，这种延迟可以用所谓“睡美人”指数来反映。
图6：小型团队更多地引用更早、知名度更低的研究
我们发现，独立作者和小团队更多地将时间花在较旧的、不那么受欢迎的想法上（图6）。而较大的团队更多地将最近发表的高影响力成果作为其主要研究的灵感来源，而且，这种趋势随团队规模的增加而愈加显著。
图7：小团队、颠覆性创新团队的“引用延迟”现象
由此可见，大型团队可以迅速获得更多的引用数，因为他们的成果与更多同时代人的成果直接相关，他们的理念得到了发展，也更容易获得受众的欣赏和欢迎。相比之下，规模较小的团队往往会经历更长的“引用延迟”。单人和双人研究团队的平均“睡美人指数”百分位数是10人团队的两倍（图7）。因此，即使小团队由于集体注意力迅速衰退而得到的认可较少，他们的成功研究成果也产生了连锁反应，这成为后来大型团队获得成功的重要来源。（图8）。
图8：研究团队规模缩小带来的“涟漪效应”
我们还考虑了这些独特的搜索机制与最近的研究成果之间的关系，这些研究表明多学科和跨学科团队更多地将研究成果与不同领域联系起来。我们检查了文章参考列表中期刊组合的新旧程度，以及与研究团队规模相关的文章中的关键词组合。结果表明团队规模的新颖性随着边际的增加而逐渐降低，因此每个新团队成员的新的贡献都会减少（图9）。
此外，使用先前的非典型组合量度，我们发现非典型组合缓慢增加到大约10人的团队，然后急剧下降。一般来讲，团队规模越大，搜索范围越广，团队规模越小，搜索深度越深。
图9
总之，我们呈现了一种以前未见的通用化模式，系统区分了小型和大型团队在科学论文产出、技术专利和软件产品研发方面的贡献。小型团队倾向通过探索和扩大那些较旧、知名度较低的成果，发现有前途的想法和理念，来产生颠覆性的技术。而大型研究团队通过解决公认的问题和完善常见的设计来对近期的成果进行开发和研究。
这种差异的一部分原因在于，小型和大型团队所处理的科学和技术存在实质性的不同，但更多原因似乎是团队规模本身差异的造成的结果。某些类型的研究需要大型团队的资源，但是大型团队需要持续的资金流和成果来支撑自身的运转，这使得他们对因为失败造成的声誉损失更加敏感。
我们的研究结果与其他领域的团队的实地研究是一致的，这些研究表明，获得更多收益且损失更少的小型研究团队，更有可能把握住高增长、高失败风险的新的、未经验证的机会。我们的研究结果同样与群体的实验和观察研究相一致，这些研究表明大型群体中的个体与小群体中的个体的思考和行为方式的巨大差异。
小型和大型团队对于蓬勃发展的科学和技术生态同样至关重要。总的来说，现在大型研究团队越来越占据主导地位，对于目前的研究资助机构来说，直接赞助小团队的研究项目可能不足以维持其自身的利益。
我们分析了2004年至2014年发表的一些文章，这些文章都获得了世界各地多个国家政府机构的财政支持，结果发现这些论文中，小性团队与大型团队没有区别，因为这些研究倾向于拓展，而不是颠覆所在的领域。与获诺贝尔奖的研究论文（颠覆性高居同时代研究的前2%）相比，这些受资助的论文的颠覆性排在最后31％。
这可能由于保守的审核流程造成的。当我们比较两种主要的科学政策激励（资助或奖金）时，我们发现获得诺贝尔奖的文章对小型颠覆性的团队进行了大量抽样，而那些受美国国家科学基金会资助的研究文章则更多地对大型开发团队进行了大量抽样。
无论主导驱动因素如何，这些结果都描绘了资助不足的独立研究人员和小型研究团队的统一特征，这类人员和团队往往通过在更深入和更广泛的信息搜索的基础上，摸索出新的方向来产生颠覆性的科学和技术。这些结果表明，政府，行业和非营利性的科学和技术资助者需要更多关注对小型团队在扩大知识前沿方面的关键作用。
超模君新书发售
免费 赠书 10 本
活动截止时间：3月6日
点击图片 立即领取
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-019-0941-9
版权归原作者所有，转载仅供学习使用，不用于任何商业用途，如有侵权请留言联系删除，感谢合作。
精品课程推荐：
选购数学科普正版读物
严选“数学思维好物”
送给孩子的益智礼物 | 办公室神器
算法工程师成长阅读 | 居家高科技
理工科男女实用型礼物精选
----
点击头像关注----
超级数学建模
数据与算法之美
少年数学家
数锐学堂
惊喜酱（个人号）
玩酷屋COOL
