推薦序2 大數據時代，科學傢更需要科學想象力以及客觀的科學思維
譯者序1 一位成功的科學傢，對科學的認知可能也是有限的
譯者序2 用科學方法衡量科研成果的長期影響力
前 言 科學學，正在全麵重塑科學的未來
第一部分 事業成功的科學新思維
産齣與影響力，閤力孕育連戰連勝的科研神話
01 科學傢的産齣，能否決定科學傢的影響力
我們發錶瞭多少論文
不同學科的産齣量有何不同
産齣量：你有可能會明顯超齣競爭者
02 h指數，綜閤考慮産齣和影響力的指標
什麼是h指數
h指數，預測個人影響力的最佳指標
沒有人的職業生涯應該用單一數字衡量
為什麼會這樣多産
03 成功孕育成功，科學聲譽的馬太效應
姓名的魅力
身份地位，影響力提升的紅利
這真是馬太效應嗎
04 年齡與科研成就，科學界頭號問題
職業生涯的中期，科學成就的巔峰
科研人員的職業周期
知識負擔與工作性質，影響我們攀上科研高峰的時間
05 成功概率恒定，你需要在成功前反復嘗試
被打亂的科學傢的職業生涯
巔峰會在職業生涯的任何時刻齣現
06 Q因子，運氣之外的成功參數
純粹的巧閤
Q因子，將運氣轉化為持久的高影響力
你的Q值是多少
預測影響力
07 連戰連勝，描繪職業生涯更為精細的畫麵
成功的爆發
連戰連勝模型
連戰連勝意味著什麼
第二部分 團隊組建的科學新思維
大團隊解決現有問題發展科學，小團隊提齣新問題顛覆創新
08 團隊在科學中日益增長的主導地位
最優秀、最聰明的科學傢更願意閤作
科學團隊化的兩大驅動因素
距離的消失
09 看不見的大學：科學傢互相之間具有高度的依賴性
活躍的氛圍
在科學上，沒有孤獨的天纔
10 科學閤作背後的復雜網絡
閤作者網絡的兩大特徵
閤作者的數量
小世界與大世界
連通分量：80%的科學傢都在同一個網絡中
11 一個成功團隊的組建，取決於人纔的平衡
有“能人太多”這迴事嗎
適當的平衡：多樣性與團隊的錶現
組建一個常勝團隊
閤作的演化
12 大團隊與小團隊
不是規模上的簡單變化
團隊規模：總是越大越好嗎
大型團隊發展科學，小型團隊顛覆科學
既需要大團隊，也需要小團隊
13 “誰應該獲得榮譽”Vs. “誰將獲得榮譽”
論文屬於哪位作者
排名第一或是末尾
從 A 到 Z，每個人都是公平的
閤作對女性的不公
14 功勞分配：誰最終獲得瞭閤作成果的功勞
馬太效應與反轉馬太效應
集體榮譽分配算法帶來的新見解
第三部分 影響力升級的科學新思維
優先連接 + 適者成功，影響力源自“積纍”的 力量
15 大科學時代，指數級增長的科學仍然擁有前所未有的朝氣與活力
科學體量的指數級增長
指數級增長的意義
當一名科學傢越來越難瞭嗎
“蘋果”越來越難以摘到瞭嗎
16 論文引用量的差異
引用量也遵循二八定律
引用分布的普適性
引用能反映什麼
17 適應度，最終決定論文影響力的高低
纍計優勢，“錦上添花”現象之源
先發優勢，不是推動引用量增長的唯一動力
適應度，後來者居上的秘密
18 創新與報道，改變科學影響力的兩個因素
創新的湧現和科學影響力的關係
報道可以提升你的“能見度”
19 科學的時間維度
是站在巨人的肩膀上，還是關注最新的成果
科學發現的熱點
早期發現不斷增長的影響力
你的失效日期
小結
20 引用動態演化規律，決定最終的影響力
單篇論文引用的動態演化
引用的動態演化：顯著的普適性
最終的影響力
未來的影響力
第四部分 呼嘯而來的新科學
爆發的前沿新科技，正在催生科學學的全新使命
21 當機器可以做齣新發現時，科學能否被加速
機器科學傢的知識閉環
選擇下一個實驗
白色空間，我們將迎來全新挑戰
22 人工智能顛覆下的科學與科學傢
“剛纔發生瞭什麼”
這波人工智能浪潮有什麼不同
更智能的人工智能，更多的創造性創新
人工智能與人類智能
23 科學中的偏差和因果性
失敗讓你成為更好的自己
影響力更廣泛的定義
解釋因果性，做齣更好的科學決策
結語 擁抱科學學，進入全新時代
附錄1 模擬團隊組建
附錄2 引用建模
參考文獻
· · · · · · (收起)
具體描述
科學傢什麼時候能夠迎來事業巔峰？科學創新的生命周期是多久？職業生涯中齣現突破性進展的跡象是否存在？什麼樣的閤作會帶來成功？年輕的科研人員如何將成功概率最大化？我們經常忽略這樣一個事實：即使是成功的科學傢，對科學的認知可能也是有限的。有人認為科學傢取得成功是天賦、實力、運氣共同作用的結果，但沒人能說清這些因素在其中所占比重，以及是否存在其他影響因素。
科學學與網絡科學研究權威王大順，網絡科學奠基人、暢銷書《爆發》《鏈接》《巴拉巴西成功定律》作者巴拉巴西通過網絡科學前沿研究，藉助先進的工具定量分析科學自身的演化規律，以及科學傢職業生涯的影響因素，揭示事業成功、團隊常勝以及影響力升級中的客觀規律。
用戶評價
##Pre是第一推動力 對個人：成為科學傢不容易，反復嘗試、持續努力，持續高質量産齣很重要； 對係統：聲譽、發錶、引用、功勞分配、閤作中同行感知竟比成果本身更重要，如何破解科學圈中的眾多馬太效應/優先連接/二八定律/結晶化難題？ 可讀性很強，但感覺在錶達上的明確和統一可以更好，比如“巔峰”“重大突破”“重大創新”“最具影響力”的指嚮，能感覺齣方嚮大概差不多，根據不同情境而變換錶述，可是會造成全書範圍的混亂
評分##科學學成為科學的“元學科”，是不同科學領域的橋梁，對於科學研究有很大的幫助，本書是關於科學學的一本專著，值得每個科學工作者研讀。
評分##聽書
評分##1、H（70/70）、隨機想法光臨P(R）、Q實現化能力。2、團隊匹配RQ，同群效應激發，小團隊跨學科顛覆、大團隊發展競爭。3、想法積纍與高密度輸齣與團隊化擴張。4、前沿+舊經典、長久問題新突破、跨學科場域發明。
評分##新穎、緊隨時代的洞見，頗有啓發。不僅僅是學界，感覺離開學界的研究領域也能從中抽絲剝繭，受益匪淺。
評分##真的特彆贊。清晰簡潔可讀性強，一個學科多齣這樣的書纔能受到認可。
評分書的結構不錯，最後一節的確是科學係統裏最核心的邏輯。
評分##之前大傢對科學傢職業生涯中的規律有些模糊的認識，但是大順團隊用大規模數據集，用更加solid的方法呈現齣瞭其中的規律，比較hard core。 最後，謝謝賈韜老師的翻譯工作
評分##在科學研究競爭日益激烈以及研究領域日趨交叉的環境下，我們如何衡量科學影響力？是選擇大團隊還是小團隊？人工智能將會對科學研究産生哪些影響？兩位作者通過不同領域的大量數據分析，為我們清晰地展示瞭相關結果和啓示。無論對於剛進入科研領域的新手，還是富有經驗的科研工作者與管理者，本書都是非常好的參考書籍。 ——苟利軍 （中國科學院國傢天文颱研究員）
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