【给科学家的科学思维豆瓣在线阅读】罗素国产区构想的潜力

选自《给科学家的科学思维内容》王大顺著

人的全同人 罗素国产区 构想的潜力以及将其真正实现的

*_产出量也很重要。即便g和P(z)相同，具有更高A值的科学
人 目，并将其转化为能产生高影响力
(clo0) 的论文。

问题在于，不能期待这些因素都相互独立存在: 4值高的个人可能
同时拥有发现高潜力项目的才能，因而他们的P(z) 分布可能偏向较高
的z值，那些发表较高影响力论文的人，可能同时拥有更多的资源去发
表更多的论文，因而他们的产出量也会很高。也就是说，公式6-1的结
果由联合概率PP ，& 力决定，但六 和 /忱间的相关性是未知的。要
了解真实职业生涯的情况，我们需要计算这3个参数之间的相关性。我

们最终得到了如下协方差矩阵了6。

呈 oo ov] fo93 000 000
三|三 ao |=|0.00 021 0.09 2了
aow ooy 地 0.00 ”0.09 0.33

这产生了有关个人职业生涯的两个出人意料的预测。

\"” 9 nro r六0表明，初始构想的值zx很大程度上独立于科
学家的产出量/懂者他的6因子。因此，科学家随机地从PCz) 中
寻求灵感，而这一分布对所有人都是相同的，代表着影响力背
后普适的运气成分，而这是与科学家个人无关的。

非零的oo 表明，隐藏参数0和产出量A确实相关，但
9 4 /的值较小，说明高的g值与高产出仅有很小的关联。构想值r和 〈Q@ AM 之间缺少相关性，使我们可以进行解析计算，

玉

寻找最高影响力论文 会怎样随着产
出量的变化而变化。6异型的预测与数据十分吻合，表明隐藏的因子

和产出量A的个体差异，可以解释我们从实验中观察到的科学家之间影
响力的不同，从而修正了异型的缺陷〈见图6-1) 。

利用除运气之外的其他参数来描述科学家职业生涯的影响力，这
种做法是有根据的。不难想象，科学家个体之间有差别，因此我们需
要将其考虑在内，以便对真正的职业生涯有一个准确的描述。但奇怪
的是,除了运气，我们似乎仅需要增加一个参数。单独引入4因子一
项，就足以解释为何科学家的影响力各不相同。

4异型究竟在哪一点上弥补了/异型的不足呢? /异型的失败告诉我
们，一个人职业生涯中的成功靠的不仅仅是运气。%因子准确地指出了
职业生涯的一个关键特征: 优秀的科学家在所有的科研项目上都很优
秀。每位科学家可能都有一篇使他们声名准起的重要论文，但那篇论
文的出现并不是靠运气。一位卓越科学家的第二篇最佳或第三篇最佳
乃至许多篇论文，通常都是引用量较高的论文。这也意味着，一位能
够始终发表杰出论文的科学家，总有某些与众不同的特点。而4所体现
的正是这种特点。换名话说，虽然运气很重要，但仅赁它并不能带来
府全 6因子体现了如何将运气转化为具有持续高影响力的职业生
涯。你的g值是多少

6异型不仅有助于逐个分析高影响力职业生涯的各个关联因素，还
使我们能够根据论文发表序列计算出每位科学家的6因子。b的精确表
达式涉及一定程度的数学推导，但当某位科学家发表足够数量的论文
以后，我们可以通过一个简单的公式大概估算出他的QLI6。假定有这
样一位科学家 他发表的论文.在10年中总共获得了cio, zj的引用量。
对每一篇论文的引用量 cio, ;到对数，然后再对所有论文引用量的对数
取平均数。@即是该平均数的指数值;

oO - os) (6-3)

其中，4p是归一化因子，取决于所有科学家职业生涯中的产出。
考虑到4依赖于clo ?对数的平均值，因此它不会受到某个具有高 (或
低) 影响力的成果的支配，而是反映某位科学家长期系统性地将研究
项目转化为高〈或低) 影响力论文的能力。为了更好地理解 来看一
个例子〈(见图6-2) 。

1 1 ec- axa| ao

am | | ao 200
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图6-2 ”具有不同4因子的职业生涯

图6-2显示了论文产出量类似(W<100) 的3位科学家的职业发展。由于4因子不同，他们发表的论文呈现
出显著的差别-

图6-2中的3位科学家具有相似的产出量，他们都发表了大约100篇
论文 (As 100) ，但是他们职业生涯的影响力却明显不同。利用公式
6-2，我们能够计算出他们每一位的b因子，得到的结果分别是9. 99、
3. 31和1. 49。《因子反映了科学家论文序列中的影响力的持续性差异:
6为9. 99的科学家一篇接一篇地产出具有高影响力的论文。而4为1. 49

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《给科学家的科学思维内容》信息

书名：给科学家的科学思维内容
作者：瑞·达利欧
出版社：天津科学技术出版社
出版时间：2021-12
ISBN：9787557696856
页数: 408