下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
我们往往会认为，与领域内的顶级研究者共事也会让我们自己变得优秀。但我们的同事真的能使我们变得更优秀吗？在前一章，我们探讨了合作研究对成果影响力的影响。但合作怎样左右科研人员个人的产出和影响力呢？这个问题包含了一系列问题。这种现象在经济学中被称作“同群效应” [148]-[151] 。为了认识同群效应有多大的影响力，我们先来了解一下达特茅斯学院的学生宿舍 [149] 。
对于达特茅斯学院的新生来说，宿舍和室友都是随机分配的。但是，一项研究发现，当年级平均成绩较低的学生被分配到成绩较高学生的宿舍里，前者的成绩也有了提高。由于不同专业的学生住在一起，我们不能够将他们成绩的提高归结为成绩稍差的学生在课程作业上获得了室友的帮助这类因素。他们之所以能变得更好，是因为周围的同伴表现更优。
当人们为共同的目标一道工作时，同群效应也会发挥作用。事实上，在过去20年，大量研究发现同群效应确实存在于各类职业中，包括水果采摘工、超市收银员、物理学家、营销人员 [151] 。比如，研究人员在一个连锁超市的调查中发现，把一位效率不太高的收银员换成一位高效率的收银员后，同班的其他收银员在扫描商品时就会更快一些 [150] 。这种行为上的变化似乎有些违背直觉——毕竟，如果一位明星收银员替换了一位动作稍慢的收银员，其他收银员很可能对此不以为意，会产生一种被称作“搭便车”的心态。然而，这些收银员却表现出完全相反的行为。同伴更有效率，也激励了他们提升自己的表现。
我们必须要了解自己是如何受他人影响的，因为这可能会释放社会的乘数效应，最终改变每个人的行为结果。我们再想一想达特茅斯学院宿舍的例子：如果一些学生的学业表现得到改善，那么他们改善的表现又将改善其他同伴的行为结果，从而持续影响越来越多的学生。
但同群效应在科学界真的存在吗？如果真的存在，学生、科研人员、管理人员，以及政策制定者又该如何利用它呢？
中国古代哲学家孟子是孔子之后最著名的儒家代表人物。有一个尽人皆知的成语叫“孟母三迁”，它是同群效应最早的例证之一。这个成语说的是孟子的母亲三次搬家，最后找到一处适合她儿子成长的地方。孟子很小的时候，父亲就去世了，由母亲独自抚养他长大。由于家里很穷，他们最初住在一片坟地附近。前来悼念的人大声地哭祭逝者，很快，孟母就注意到她的儿子开始模仿别人哭拜。孟母觉得不好，于是决定将家搬到城里的一个市场旁边。但不久以后，孟子又开始模仿商人的叫卖声，而经商在古代被认为是不体面的。于是，忧心忡忡的孟母决定再次搬家。这一次，她将家搬到学堂附近，孟子也开始与学堂的师生打交道，模仿他们的举止，更加专心学习。孟母看到儿子行为上的变化很高兴，将此归结为儿子与学者的近距离接触，于是决定永居于此。最终孟子成为一代大儒。
在与诺贝尔奖获得者多次访谈之后，罗伯特·默顿注意到这些科学家经常会营造“活跃的氛围” [60] 。明星科学家不仅自己成就非凡，还具有激发他人潜力的能力。我们可以通过考察院系在聘用一位新的明星科学家之后所产生的变化，来测量这一能力。在一项研究中，研究人员调查了255个进化生物学系以及这些院系成员在1980至2008年所撰写的149 947篇论文 [152] ，然后他们追踪了明星科学家到来之后，院系每位成员的论文发表和引用记录。他们发现，院系的产出（发表的论文数量，并以每篇论文的引用量作为权重）在明星科学家到达之后增加了54%。这种增长并不是来自明星科学家自己发表的论文：在去除他们的直接贡献后，院系的产出量仍然增加了48%。换句话说，研究人员观察到的增长大部分来自明星科学家同事的产出量提升，而这些同事之前就已经在那里工作了。更重要的是，产出的增长是长期持续的：即使是在明星科学家已经任职8年之后，同事们的产出仍然没有减少。
值得注意的是，产出提升最大的，是那些研究方向与明星科学家的研究最相近的人，即以前引用过这些明星科学家论文的人。与此形成对照的是，研究方向与新来的明星科学家关系不大的同事，受到的影响就要小得多。
明星科学家对他的新院系的最大贡献，并不在于产出的增加，而在于未来聘用的科研人员的水平。明星科学家到来之后，院系聘用的教师水平（由科研人员进入该系时的论文平均引用量来衡量）跃升了68%。按新聘用的教师与明星科学家的研究方向有无相关性进行区分，则有关联的新聘用教师的水平猛增了434%，无关联的新聘用教师的水平也提高了48%。明星科学家似乎不仅激励他们的同事，促进他们成功，同时还会吸引其他的未来明星科学家加入。
观察性研究会依据先前就存在的数据集得出结论。对于同群效应的量化，这类研究方法显得极为吃力，因此就需要谨慎解读这类由数据驱动的研究的结论。例如，有没有可能明星科学家并没有导致产出的提升，反而是院系已有的发展势头吸引了他们加入？或者，会不会有一个未观察到的变量，比如院系资源的正向波动（如慈善捐赠、政府增加拨款、新大楼的建造）为院系聘用明星科学家提供了机遇，而且同样的波动也增加了在职人员的产出，提升了随后的新聘用人员的质量？
要想确认同群效应因果关系的证据，困难是普遍存在的 [153] 。在社会科学领域，这通常被称作“映射问题” [148] 。假设有两位学生艾伦和马克，马克学习更好，艾伦开始和马克走在了一起。我们后来观察到，艾伦的学习成绩提升了。艾伦的进步是因为马克对他的积极影响吗？并不一定。至少还有三个其他机制可能会起作用。
· 艾伦选择和马克走在一起，是因为艾伦本人也是一位优秀的学生。这种现象被称作“选择效应”：个人通常自主选择进入哪个同伴群体，从而很难将真正的同群效应区分出来。
· 艾伦和马克也可能同时相互影响，很难确定马克的行为结果对艾伦的行为结果究竟产生了什么样的影响。
· 艾伦学习成绩的提升，是无法观测到的混合因素引起的。例如，可能只是因为来了一位新老师，或艾伦参加了一项更好的课外培训。
考虑到这些挑战，我们常常依靠随机实验来找出同群效应。这是达特茅斯学院学生宿舍研究背后的概念。学生们被随机分配到不同的宿舍，从而消除了大多数的其他解释。或者，我们也可依靠外在的、意料之外的波动进行所谓的“自然实验”。如果在某个参数上有突然的改变，而另一些变量却保持不变，我们就可以更肯定地认为，系统的响应纯粹是对外在变化的响应。下一节将讨论这样的例子，研究人员利用明星科学家的意外离世，去量化他们对其同事生产力和影响力所产生的影响。
学生和收银员的例子表明，同群效应在个人与其同事有直接联系时最为显著。例如，学生成绩的改善只有在学生个人的房间层面可以检测，但在宿舍层面则不存在 [149] 。也就是说，一个杰出的学生，对走廊尽头宿舍里的同学并没有什么影响。同样，工作效率提升的收银员，也只是那些能够看到明星收银员当班的人。不知道明星收银员在当班的其他收银员并未受此影响，仍会按照自己的节奏工作 [150] 。然而，一个特别有趣的现象是，许多在科学领域观察到的同群效应并不受限于物理距离。更确切地说，它们超越了物理空间，延伸到了思想层面。为了证明这一点，让我们看一看明星科学家突然意外去世后，会有什么样的情况发生。
在一项研究中，研究人员调查了明星科学家突然去世后，与其合作的作者的产出量和影响力（由论文发表量、引用量和美国国家卫生研究院的经费来衡量）会发生什么样的变化 [115] 。随着明星科学家的去世，其合作者的论文产出会有5%～8%的持续下降。有趣的是，这些结果似乎主要是不可替代的思想资源的缺失所导致。研究主题相近的合作作者与研究方向较远的合作作者相比，产出上的下降更为剧烈。如果明星科学家的合作作者的论文曾被大量引用，那么作者产出的下降会比那些不那么有名望的合作者更为明显。17世纪的科学家罗伯特·玻意耳（Robert Boyle）曾提出过一种叫作“看不见的大学”的概念，指的是科学家们会由于某个科研选题或想法而走到一起，形成了一所隐形大学。而上面的研究结果正好佐证了玻意耳的理论，这所大学在失去明星后，便会遭受到永久且影响深远的精神损失。
类似的效应在苏联解体后也出现过。当时，苏联科学家大规模移民，研究人员调查了一些仍然留在国内的数学家，分析当与其合作的作者突然移民其他国家之后，这些数学家的成果产出情况 [154] 。结果发现，如果移民的是普通同事或不那么紧密的合作者，那么这些留下的数学家的科研产出并没有受到影响。事实上，留在国内的这些人在产出上还略有上升，这也许是因为同行离开后，他们有了施展的机会。但是，当研究人员审视高质量合作者（按照产出量来衡量）的流失时，他们发现了严重的后果。按照合作者的水平对论文作者排序，对于排名前5%的论文作者，其合作者中有10%的人移民国外时，他们的论文发表数量将下降8%。这表明，虽然我们可以应付普通合作者的流失，但失去杰出的合作者仍会带来严重的不利影响。
这个发现与德国自然科学教授中出现同群效应的研究结果是一致的，1925—1938年，德国政府解雇了这些教授的同事 [155] 。流失一般水平的合作者，德国教授的科研产出在物理学上下降了13%，在化学上下降了16.5%。但流失高于平均水平的合作者，则会导致更大的产出损失。要知道，这些合作者并不见得是同一所大学的同事，他们遍布于德国的不同机构和城市。这些结果再次表明了这样一种观点，至少在科学界，“看不见的大学”和我们正式工作的大学同样重要 [156] 。
明星科学家通常由他们个人的产出和成果所界定，如引用量、论文发表量、专利以及研究经费 [157] 。但这些属性能准确反映科学家对某个学术机构的价值吗？院系应该雇用哪类科学家：是那些一篇接一篇大量产出高影响力的论文，但绝少在院系会议上露面的人，还是工作节奏稍慢，但愿意解决院系所关切的问题、出席研讨会，并对同事们还未发表的论文提供反馈意见的人呢？
这两种类型的科学家从不同方面看似乎都很重要。的确，我们已经看到一位明星科学家对同事的产出以及对新聘用者所产生的重要影响。但研究表明，“对别人有所帮助”的科学家也提供了一些重要但截然不同的东西。
例如，一项针对论文致谢部分的研究将“对别人有帮助”的科学家定义为经常被感谢的那些人 [158] 。当这些对别人有帮助的科学家意外离世，他们合作者的论文质量（虽然不是数量）陡然下降。与此形成对照的是，对别人帮助不大的科学家去世以后，该研究并未发现同样的下降现象。此外，与通过提供资料、科研工具或者技术支持帮助他人的科学家相比，能够提供概念性反馈（即批评和建议）的科学家会对他们的合作者产生更大的影响。能力表现似乎常常与无形的社会维度有关。帮助他人，与同事讨论，不仅是一件善事，还能实实在在地影响同事的科研产出质量。
在本章，我们证实了科学的高度关联性，表明科学家的生产力和创造性依赖于其合作者和同事的关系网络。尽管我们强调个人才华，颂扬独立的科学思想，但事实上科学家相互之间具有高度的依赖性。我们的生产力受到院系同事们的强烈影响，不管他们是否与我们有着直接的合作关系，或者研究方向与我们是否有所关联。最为重要的是，我们并不只受到隔壁近邻的影响。无论我们的合作者离我们多远，他们的成就也可以通过思想网络广为传播，对我们的职业发展产生长远影响。换言之，孤独的天才这种说法并不正确，在科学上我们从不孤单。