团队合作是当今科学研究中的一个典型特征。已有实证研究指出，单篇文章的作者团队规模一直呈现增长态势，团队规模分布已从指数转变为幂律形式，而团队规模与团队开展创新性研究的欲望和能力有着密切关系。虽然人们对于科研团队规模的演化和影响有了较为深入的认识，但是对于科研团队的内在组成结构及其对科学研究的影响还鲜有讨论。科研团队的组成是多样化的，可以是从来没有合作过的****一起组成，也可能是互相熟悉的科学家再次合作。这些不同情况带来了复杂的团队内在结构。而厘清这些结构如何影响着团队的创新能力，是也将为科技政策的制定提供重要的依据。


近日，北京师范大学系统科学学院副教授曾安，联合系统科学学院樊瑛教授，狄增如教授和王有贵教授，与以色列巴伊兰大学Shlomo Havlin教授共同撰文揭示了新团队在原创性研究和多学科影响力上的关键作用。该文通过分析团队成员的历史发表数据提出了一种基于网络的团队新旧程度量化指标(见下图)。研究发现，新团队发表的文章在原创性和多学科影响力方面比旧团队更有优势，且这种效应在大规模团队中更加明显。此外，研究还发现，相比于团队成员之间的新的合作关系，团队中新成员比例能更好的对应团队在原创性和多学科影响力方面的表现。最后，该文讨论了团队成员所处的科研生涯阶段与团队创造力之间的关系。该研究不仅在理论上揭示了团队创造力的又一重要关联指标，并在实践上对科学家建立高效的合作关系具有指导意义。


文章于2021年4月5日发表于Nature Human Behaviour。这一成果是系统科学学院团队在科研大数据的基础上，应用系统科学和网络科学方法开展科学学研究以来，继2017年在《Physics Reports》(影响因子25.8)上发表科学学大型综述和2019年在《Nature Communications》上揭示科学家兴趣迁移规律后取得的又一重要进展。本研究受到国家自然科学基金项目(项目号：71843005和71731002)的资助。



图1，(a-b)新旧团队的定量化计算方法以及(c)论文原创性和学科交叉性的量化方法展示。其中团队的新旧程度由团队成员的历史合作网络来量化。论文的原创性由其施引文献对其参考文献的引用比例来量化，学科交叉性由其施引文献间的相似程度来量化。


原文链接：https://dx.doi.org/10.1038/s41562-021-01084-x