大数据与科学中的科学

科学领域就像一台有许多活动部件的巨大机器。在它漫长的历史中，我们见证了这台机器的表现。碎片以新的方式组合在一起，产生了新的技能和能力。一个错误的转弯会导致一条全新的前进道路。

机器的一举一动都以学术论文、科学发现和开创性科学家的职业荣誉的形式被记录下来。现在是不是该好好利用这些数据了?

这是被称为科学中的科学的新兴领域的基本前提。在一个星期四发表的论文在杂志中科学,东北大学网络科学家Albert-László Barabási和Alessandro Vespignani与其他同事合作，回顾和分析了过去5到10年发表的关于科学的科学的文献。

“我们正处于大数据时代，”罗伯特·格雷·道奇(Robert Gray Dodge)说，Barabási，网络科学教授和杰出物理学教授，他指导复杂网络研究中心。他说，利用数据来了解更大的科学界是如何运作的，将有助于个别科学家更好地完成他们的工作。

斯特恩伯格家族杰出大学教授、网络科学研究所所长韦斯皮纳尼说，科学的科学领域有潜力帮助预测研究人员、团队和整个学科的成功。

在这里，研究人员解释了科学家、组织和更大的社会如何从科学的科学中受益。

问题一:什么是科学的科学，为什么研究它很重要?

维斯皮纳尼:我们生活在一个需要越来越强的预测能力的世界。当你想到当前的商业分析和预测能力时，似乎有点奇怪，我们不知道应该在哪个科学领域投资，也不知道应该在哪个科学领域推动它进入下一个水平。长期以来，由于缺乏数字数据，一直存在困难。现在，这种情况正在改变。我们正处于大数据革命中——我们拥有庞大的作者、文章、发现模式、从属关系和引用的数据库。这就是社区试图利用来创建科学的科学。

大学如何利用科学中的科学?

维斯皮纳尼:当你是一支足球队的老板或教练时，你想要最好的人——不仅仅是一般人，而是在特定角色的团队合作方面。你想知道每个玩家的优势和劣势。对于大学、研究中心或任何机构来说，了解人们如何合作以及在团队中扮演的具体角色是非常重要的。预测科学家的工作效率也很重要。有了科学中的科学的洞察力，我们能做的最好的事情之一就是我们可以组建最好的团队。最好的团队不是由最好的科学家组成的，而是最好的科学家可以一起工作。

问题3:在这篇论文中，你包括了一部分从研究科学的科学中学到的经验教训，这些经验教训与个别科学家有关。其中之一是研究中如何分配学分。你能详细解释一下吗?

巴拉巴斯:21号有一个棘手的问题^圣在本世纪，影响力最大的工作现在来自于合作论文，有两个或两个以上的合著者。问题是:如果有一个重大发现，当一篇论文有两个甚至100个作者时，谁会被归功于它，这个决定是如何做出的?

这里的一个关键发现是，论文的归属方式与谁实际上在这篇论文上做了大部分工作无关。这与谁做出了发现和谁有洞察力无关，而是社区共同将荣誉授予在该特定发现领域拥有最一致记录的作者。主要的信息是，光靠自己的发现是不够的。你需要为此建立信誉，而建立信誉意味着你需要做出多个发现——独立于论文的其他合著者——在同一主题上，这样社区就会把你视为发现的来源。

问题4:理解科学中的科学如何不仅有益于科学界，而且有益于整个社会?

维斯皮纳尼:当你观察科学的生产和消费时，它可以被形式化为一种经济。我认为我们对知识和科学经济的理解还只是皮毛。我们如何为这一机制提供动力，从而加速科学的发展?

例如，波士顿是一个主要的科学生产基地。这里有一个进出口科学的市场。科学思想、创新和知识流动的特征是什么模式和网络?在科学经济的背后，是实体经济。有投资，大学的支持，政府的支持。你可以想象，对于联邦机构来说，了解在哪里进行适当的投资，或者如何提前发现有前景的领域是多么有趣。它不仅是一种文化练习，而且对我们的生活以及我们如何加速社会发展也有影响。