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《自然》新研究:1945年以来科研成果激增,但颠覆性突破越来越少「近五年颠覆认知的自然科学」

发布时间:2023-01-19 17:43:09  来源:互联网     背景:

中国美国自然科学研究对比

1月18日消息,本月发表在《自然》杂志上的一篇新研究显示,自1945年以来,虽然成果数量在不断增长,但更多都是循序渐进式的进步,颠覆性突破在全球科学研究成果中所占比例稳步下降。

人们在科技行业所获得的回报与科学研究的进步密切相关。手机、电动汽车以及可重复使用的火箭都是如此。但研究人员报告称,在过去的七八十年时间中,科学研究取得真正突破的总体速度在大幅下降。

本月有研究人员在《自然》(Nature)杂志上发表了一篇报告,他们对几百万篇科学论文和专利的研究表明,全世界科学技术研究的成果数量在不断增长,但研究人员和发明家取得的突破和创新相对较少。三位研究人员发现,从1945年到2010年,颠覆性发现在全部科学研究中所占的比例稳步下降,这表明如今的科研工作更倾向于循序渐进式的进步,而不是在研究方面取得知识飞跃。

近五年颠覆认知的自然科学

“我们本应该处在一个新发现和创新的黄金时代,”论文作者之一、美国明尼苏达大学创业与战略管理博士生迈克尔·帕克(Michael Park)说。

帕克及其同事的新发现表明,科学投资似乎陷入了回报递减的恶性循环,某些方面的科学研究数量超过了质量。这项新研究并没有从根本上解决问题,还提出了新的问题,比如普通科学研究工作对于开辟新的科学领域、解锁原子和宇宙奥秘到底能起到多大作用,又能做些什么来应对颠覆性发现。早期研究虽然也指出科学进步开始放缓,但通常没有那么严格。

帕克和同样来自明尼苏达大学的罗素·J·芬克(Russell J. Funk)以及亚利桑那大学的社会学家艾琳·利希(Erin Leahey)一起,基于一种改进的引文分析方法进行了相关研究。引文分析通常会跟踪研究人员如何引用彼此发表的成果,由此来区分海量论文中的优秀想法和平庸想法。改进后的引文分析方法扩大了分析范围。

“这是一个非常聪明的衡量标准,”麻省理工学院技术创新、创业和战略管理教授皮埃尔·阿祖莱(Pierre Azoulay)说。“我看到它的时候头晕目眩。就像一个新玩具。”

长期以来,研究人员一直在寻求客观方法来评估科学研究现状。如今每年发表的论文数量激增到100多万篇,也就是每天都有3000多篇论文发表,这使得评估变得更加困难。

尽管成果数量激增,专家们还是在争论是科学研究的渐进式进步还是“我发现了!”这种颠覆性突破能改变人们对某一领域的认知。

推特埃隆马斯克

令人惊讶的是,在这项新研究的作者看来,那些被人们普遍誉为开创性的发现,往往只是常规科学研究,而真正飞跃有时并不为常人所知。

在这项研究的举例中,排名第一的突破是基因拼接技术的进步,并不为大众科学所知。这种基因拼接技术能将外源DNA插入人类和动物细胞,而不仅仅是细菌细胞。这一成就为研究人员及其所在的机构哥伦比亚大学(Columbia University)带来了一系列奖项,以及近10亿美元的许可费,推动了全球生物技术业务的发展。

新研究的作者认为,本世纪最著名的两项发现都是普通科学研究的胜利,并不是颠覆性的飞跃。他们表示,mRNA疫苗源于科研人员持续几十年的艰苦劳动;而2015年对引力波的观测并不是不可预见的突破,而是对长达一个世纪之久的理论确认,要归功于几十年的艰苦工作、测试以及传感器设备开发。

“颠覆是好事,”美国西北大学凯洛格商学院与麦考密克工程学院管理与组织专业教授王大顺说,他也在2019年的一项研究中用到了引文分析方法,“你想要新鲜感,但你也需要日常科学。”

三位研究人员在使用改进型引文分析方法时,从1945年到2010年发表的近5000万篇论文和专利中发现了科学研究的渐进式发展趋势。他们研究了生命科学和生物医学、物理科学、技术和社会科学四个类别,发现所谓的“颠覆性”发现稳步下降。他们写道:“我们的研究结果表明,颠覆速度的放缓可能反映了科学技术本质上的转变。”

他们的新方法以及常规的引文分析都是基于科学家需要引用有助于形成他们论文的已发表研究成果。从20世纪50年代开始,研究人员开始统计这些引用内容,以此来确定相关研究的重要性。

但统计数字可能具有误导性。一些作者经常引用他们自己的研究。而科学界的大佬们也会因为原本不起眼的发现而获得大量引用。最糟糕的是,有研究发现,一些被引用最多的论文对科学界广泛使用的主流技术改进效果微乎其微。

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新方法更深入地研究引文,从而更有效地将日常科研工作与真正的颠覆性突破区分开来。新研究不仅统计分析一些科学研究的被引用次数,还统计被引用科学研究之前引用的研究。事实证明,如果科研成果是常规发现,而不是颠覆性突破,那么先前研究工作被引用的次数就要多得多。

芬克博士说,这种改进方法使得新研究的计算量非常大,研究团队有时会使用超级计算机来处理几百万个数据集,“花了一个月左右的时间。”他说,“这种事情在十年前是不可能完成的。现在已经触手可及了。”

这项新技术也帮助了王大顺等其他研究人员。2019年,他和同事报告称,小团队比大团队更具创新性。这一发现的实效性很强,在过去几十年里,科学团队的组成已经逐步转向更大的合作团队。

芝加哥大学社会学家詹姆斯·A·埃文斯(James a . Evans)在接受采访时表示,这种新研究“提出了一些重要的东西”。他补充说,这不仅表明了整个科学领域投资回报率的下降,而且表明了政策改革的日益重要性。

“我们有非常有序的科学,”埃文斯说。“我们对投资领域充满信心。但我们并不是在有可能带来颠覆性影响的全新事物上押注。这篇论文表明,我们需要少一点秩序,多一点混乱。”(辰辰)


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