我們往往把科學看成是一份天才的、孤獨的工作。吸引我們關注的科學家和科學故事，也總是天才歷經困苦后偶然間獲得靈感，改變世界同時一舉成名的故事。
這種故事充滿英雄主義和浪漫色彩，但遮蔽了科學研究中的權力關系?，F代的科學研究早已不是天才的個人冒險，而是依附龐大機構，有著明確等級的工作。把學術生產力和影響力的提升只歸功于個人的天賦和努力，就會忽視團隊的作用。一份刊登在《科學進展》上的研究報告，對美國262所授予博士學位的院校中，超過78,000位終身制教師進行了分析。研究表明，知名研究機構的教師具有較高的學術生產力，大約是非知名研究機構教師的兩倍[2]。這個觀察從表面上看是常識，知名的機構有更優(yōu)秀的學者，做出更好的工作簡直再正常不過。但這項研究發(fā)現，更有聲望的研究機構中學者表現更好，并非因為他們個人能力更優(yōu)秀，而是因為他們可以領導更多研究生和博士后。越是著名的科研機構，越是擁有龐大的科研團隊?？恐窒聢F隊的努力，大牛們的學術產出才能傲視同行。這項研究考察了每個系的受資助研究人員（研究生、博士后等）數量，以及他們和終身教職員工的比例。受資助研究人員越多，意味著教職員工掌握的下屬就越多，團隊越大。在聲望排名前十分之一的機構中，平均每位獲得終身教職的員工掌握的下屬數量，大概是排名最低機構的4倍以上。不同的學科之間的差距也是不同的，心理學只有1.4倍，生物學卻高達8.1倍。研究團隊還區(qū)分了個人的學術生產力和團隊的學術生產力，發(fā)現無論什么學科，個人的生產力和研究機構的聲望都沒太大關系。但在知名的機構里，有著合作傳統(tǒng)的學科團隊生產力會明顯提高，這就推高了大牛們的總產出。相反，在合作規(guī)模小的學科，小團隊對學術生產力的提升就很不明顯。對于那些沒有團隊的教職人員來說，即使身在知名研究機構，個人的產量也不會提高。大牛們也清楚團隊的生產力對自己學術生涯的助力，只是很少明說。前幾年一位生物學界大牛曾給實驗室成員發(fā)了一封備受爭議的郵件，要求實驗室成員每星期在實驗室工作50小時以上，此外還制定了多項嚴格的規(guī)定。之所以會發(fā)這封郵件，是因為他覺得自己的實驗室已經沒有了以前的生產力，不再是高產出實驗室。非?，F實的是，盡管學術大牛們名下的論文產量驚人，但根本惠及不到辛苦做工的研究生和博士后頭上。這項研究發(fā)現，知名機構和非知名機構的受資助研究人員生產力差不多。這個數據同時引出了另一個結論，知名機構導師在產量上能壓過非知名機構同行一頭，無非就是依靠團隊的規(guī)模。也就是說，學術大牛突出的科學生產力，更多是因為他們掌握著巨大的勞動力優(yōu)勢，而不是個人能力上的差距。科學事業(yè)并非任人唯賢，而是獎勵那些掌握最多資源的人。科學研究并不是天才的冒險，同樣也不是孤獨的事業(yè)。就如小威廉·休厄爾所說，“對于學術圈外的人來說，學術似乎是一個孤獨的職業(yè)，但圈中人則了解，研究是極具社交性的。”
大多數科學活動都需要各種各樣的社會互動網絡充當媒介，如科學培訓、招聘、合作、教學、引用、同行評審和爭論等等。作為一個現在還保留導師制度和介紹信傳統(tǒng)的行業(yè)，社會關系或者說人脈的重要性在學術界是非常重要的。在《自然通訊》（Nature Communications）上發(fā)表的一篇文章中，作者們闡述了合作網絡是如何塑造科學家的學術生產力和影響力的。這篇文章的團隊和《科學進展》那篇論文有部分重疊，內容也有關聯。都是在解釋了學術大牛生產力和影響力的由來，只是采取了不同角度。該研究從微軟學術圖譜數據庫中提取了1950年以來，2000萬篇研究文章中的合著信息，以此為基礎建立模型。這次不僅考慮了學術生產力（發(fā)文數量），還考慮了影響力（高影響力論文數量）。這項研究發(fā)現，知名機構研究人員在學術影響力和生產力上顯著強于同行，在生涯的前15年里，他們的被引用數量比同行高出 62.1%，合作網絡的差異能部分解釋這個差距。作者認為，合作網絡可以被視作一種社會資本，能夠在資深研究者和青年研究者之間“轉移”，論文合作就是方式之一。如果一位學者生涯早期在行業(yè)排名前十的精英機構工作，那他和大牛合作的機會就會顯著高于同行[3]。這也就解釋了，為什么那些精英研究機構永遠不缺研究生、博士后，畢竟和大牛合作的機會難得。我們總以為天才和毅力是成功的關鍵，但事實可能是，一次和知名教授閑聊就可能改變整個學術生涯。大牛的提攜有多重要？研究人員如果能在職業(yè)生涯的早期和大牛合作發(fā)表論文，在生涯中期自己變身大牛的可能性會高很多。學者如果能在職業(yè)生涯前5年與高產或者高影響力資深科學家合作，到職業(yè)生涯中期自己成為大牛的概率就會增加六成到八成。對那些非精英機構的學者來說，和大牛合作后中年逆襲的概率甚至會翻倍。綜合著兩項研究的發(fā)現，我們能看到一條打造大牛的無情生產線。年輕的研究者需要大牛的合作，于是爭相前往精英研究機構和大牛搭上線，做著超量低薪的工作同時期待未來翻身。坐擁大量校內外人才儲備的大牛們，靠著擴張團隊規(guī)模增加自己的學術生產力和聲望，把個人品牌打造得越來越光鮮。這使得學術階層的分化更加嚴重。大牛的聲望和掌握的人力越集中，精英機構和其他機構的差別就越大，更多的學者無法出頭。個人的才能與毅力之上，資源的分配已經在很大程度上決定了誰會做出發(fā)現，誰的發(fā)現會受關注。女性大牛少，問題出在哪里？
《自然通訊》這項研究的另一個發(fā)現是，學者職業(yè)中期在生產力和影響力上的性別差異，在很大程度上也可以通過合作網絡的差異來解釋。
作者們選擇了6個STEM專業(yè)，發(fā)現在職業(yè)生涯中期，男性的平均總生產力比女性高11.0%，被引用次數比女性多5.0%。在控制了機構聲望、首次發(fā)表年份和研究領域后，女性研究者的表現仍然不及男性，但在控制了論文共同作者人數后，這一差別就會大大縮小。作者們得出的結論是，男女研究人員在學術生產力和地位上的不平等，在很大程度上可以解釋為一種網絡效應。并非男女研究者自身的內在差異導致了這一現象，而是他們在當地合作網絡的組成和規(guī)模上存在差異，女性研究者的合作網絡相比男性更小。造就女性研究者更小“朋友圈”的具體原因可能有很多，一個可能是大部分女性研究者過早退場。在學術生涯前五年至少發(fā)表過三篇論文的研究人員中，男性工作到職業(yè)生涯中期的可能性為 20.6%，而女性僅為 15.7%。這個數據也能得到其他研究的支持。普林斯頓大學當代中國研究中心的博士后助理研究員黃俊銘和合作者在《美國科學院院刊》（PNAS）上的論文指出，男性科研工作者的平均職業(yè)生涯為11.0年，而女性的平均職業(yè)生涯只有9.3年，每年因各種原因退出學術界的女性科研人員比男性多2%。女性額外的退出風險，可以單獨解釋總發(fā)文量和總引用數上約2/3的性別差異[4]。也就是說，女性科研人員的學術成就低于男性的原因可能很簡單，她們退出了學術行業(yè)。如果女性研究者沒有過早退出，成就會如何？《自然通訊》這項研究發(fā)現，堅持到學術生涯中期的女性研究人員，在學術生產力和影響力的表現上和生涯中期的男性同行有著同等地位。鑒于合作關系在學術生產力與影響力上所扮演的角色，這些堅持不下牌桌的女性研究者，應該已經積累到了足夠的合作伙伴。但女性研究者在學術界堅持下去是更困難的。即使不提更隱蔽的不平等待遇，作為承擔更多育兒職責的一方，要維持合作網絡、不下牌桌，女性研究者需要做出更多取舍。作者們建議，應該對女性研究人員的合作網絡提供直接的支持，例如提供支持深入開展新合作的女性獎學金，特別是在育兒期間。這些支持有助于創(chuàng)造一個更公平的環(huán)境，對科學發(fā)展也更有益。才華之外
綜合這兩篇論文的結論我們可以發(fā)現，對于所有雄心勃勃的學者來說，如果他們想通過發(fā)表大量出版物和積累引用來主宰自己的領域，除了才華之外，和他們結交的朋友、周圍環(huán)境的聲望也有很大關系。
這并不是在否認科學工作者的才華與努力，只是提醒大家學術工作遠非大家想象的那樣浪漫。即使在學術界，大多數人成名之路的關鍵也不在于通過研究改變世界，而是和其他行業(yè)的成功者一樣，更多關注個人品牌、預算控制和人際網絡的培養(yǎng)。[1] Ioannidis, J. P., Klavans, R., & Boyack, K. W. (2018). Thousands of scientists publish a paper every five days.
[2]Zhang, S., Wapman, K. H., Larremore, D. B., & Clauset, A. (2022). Labor advantages drive the greater productivity of faculty at elite universities. Science Advances, 8(46), eabq7056.
[3]Li, W., Zhang, S., Zheng, Z., Cranmer, S. J., & Clauset, A. (2022). Untangling the network effects of productivity and prominence among scientists. Nature communications, 13(1), 4907.
[4]Huang, J., Gates, A. J., Sinatra, R., & Barabási, A. L. (2020). Historical comparison of gender inequality in scientific careers across countries and disciplines. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(9), 4609-4616.
