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Nature發文:基礎科學創新速度放緩,已經進入「增量時代」

人工智能 新聞
在過去的半個世紀里,能夠「將一個領域推向全新方向」的研究比例急劇下降。

過去幾十年里,全世界范圍內科學技術研究論文發表的數量激增。但根據對論文與以前的文獻的分析,科學家們發現,這些論文的「顛覆性」在急劇下降。

來自數百萬份手稿的數據顯示,與 20 世紀中期相比,21 世紀以來完成的研究更像是「逐步地」推動科學領域內的發展,而不是開拓一個新的方向并讓以前的工作徹底過時。對 1976 年至 2010 年的專利分析顯示了同樣的趨勢。

這份報告于 1 月 4 日發表在《自然》雜志上。美國明尼蘇達大學的社會學家、分析報告的共同作者 Russell Funk 表示:「這些數據表明,某些東西正在發生變化,以前那種顛覆性發現的強度不再有了。」

引用量說明了什么?

盡管上個世紀見證了科學技術知識的空前擴張,人們開始擔心創新活動正在放緩。與之前的工作相比,論文、專利甚至撥款申請都變得不那么具備新穎性,并且不太可能將不同的知識領域聯系起來。此外,諾貝爾獎的發現年份與獲得年份之間的差距也越來越大,這表明現在一些貢獻的重要程度已無法與以往相匹敵。

這種創新的放緩需要嚴謹的分析解釋。報告作者推斷,如果一項研究具有高度的顛覆性,那么后續的研究將不太可能引用該研究的參考文獻,而會引用該研究本身。

因此,研究人員通過分析 Web of Science (WoS) 中的 2500 萬篇論文(1945-2010 年)和美國專利商標局 (USPTO) 專利視圖數據庫中的 390 萬項專利(1976-2010 年)來理解創新差距的產生。WoS 數據包括 3.9 億次引用、2500 萬篇論文標題和 1300 萬篇摘要;Patents View 數據包括 3500 萬次引用、390 萬個專利標題和 390 萬個摘要。隨后,他們在另外四個數據集(JSTOR、美國物理學會語料庫、Microsoft Academic Graph 和 PubMed)上使用了同樣的分析方法,其中包含 2000 萬篇論文。

利用這 4500 萬份論文手稿和 390 萬項專利的引用數據,研究人員計算出了一個衡量顛覆性的指標,稱為「CD index」,其數值從 - 1 到 1 分布,即從顛覆性最小的工作到顛覆性最大的工作。

從 1945 年到 2010 年,研究手稿的平均 CD index 下降了 90% 以上,而從 1980 年到 2010 年,專利的平均 CD index 下降了 78% 以上。在所有被分析的研究領域和專利類型中,顛覆性都在下降,即使考慮了諸如引文慣例等因素的潛在差異,結果也是如此。

語言習慣的變化

作者還分析了手稿中最常用的動詞,并發現 20 世紀 50 年代的研究更有可能使用意味著創造或發現的詞語,如「產生」或「確定」,而 2010 年代的研究則更有可能提到漸進式的進展,使用「改善」或「加強」等術語。

伊利諾伊州埃文斯頓西北大學的計算社會科學家 Dashun Wang 說:「這種現象能以如此細致的方式被記錄下來,是很好的。他們以 100 種不同的方式觀察了這個問題,我覺得總體上非常有說服力。」

圖片

從論文和專利語言的變化中可以看出顛覆性科學技術的衰落。

同樣在西北大學的計算社會科學家 Yian Yin 表示,其他研究表明,科學創新在最近幾十年也有所放緩。但這項研究提供了一個「以數據驅動的方式研究科學如何變化的新起點」,他補充道。

Dashun Wang 說,顛覆性本身未必是好事,同時,增量科學也不一定是壞事。他還提到一種情況:例如,對引力波的首次直接觀測,既是革命性的成果,也是增量科學的產物。

亞特蘭大佐治亞理工學院的科技政策專家 John Walsh 說,理想的情況是增量和顛覆性研究的健康組合:「在一個我們關注研究結果有效性的世界里,有更多的復制和再生產可能是一件好事?!?/span>

是什么讓創新放緩?

到底是什么導致了顛覆性的下降?

John Walsh 表示,了解這種劇烈變化的原因很重要,部分原因或許源于科學事業的變化。例如,現在的研究人員比 1940 年代多得多,這創造了一個更具競爭性的環境,提高了發表研究和尋求專利的風險。這反過來又改變了研究人員如何開展工作的動機。例如,大型研究團隊變得更加普遍,而 Dashun Wang 和他的同事也發現,大型團隊更有可能產生增量科學而不是顛覆性科學。

John Walsh 說,為這種下降趨勢找到一個解釋并不容易。盡管在 1945 年至 2010 年間,顛覆性研究的整體比例大幅下降,但高度顛覆性研究的數量卻基本保持不變。

圖片

數據顯示,高度顛覆性研究的出現與創新速度的放緩并不矛盾。

與此同時,下降的速度也是令人費解的。CD index 從 1945 年到 1970 年急劇下降,然后從 20 世紀 90 年代末到 2010 年更明顯地下降了。

他說:「無論對顛覆性的下降有什么解釋,你都需要對它在 2000 年代趨于平穩做出解釋?!?/span>

責任編輯:張燕妮 來源: 機器之心
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