
摘要
科学家和发明家在不断变化的问题、机遇和挑战中确定自己的工作方向,然而对于研究领域之间的转换及其成果的理解仍然有限。有关创造性探索的理论强调了探索的潜在益处,但也指出超越自身专长存在困难。在此,我们引入一个衡量框架来量化研究人员与其现有工作的偏离程度,并将其应用于数百万篇论文和专利。我们发现普遍存在一种“转换惩罚”,即研究人员离其先前工作越远,新研究的影响力就越急剧下降。这种转换惩罚几乎普遍存在于科学和专利领域,并且在过去五十年中其程度不断加大。更大的转换还表现出与既定知识组合的融合度较低、发表成功率更低以及市场影响力更小。对研究领域的意外冲击,可能会将研究人员推离现有领域或拉入新领域,进一步表明存在显著的转换惩罚,包括在新冠疫情的背景下也是如此。这种转型惩罚在不同领域、职业阶段、生产力水平、合作情况和资金背景中普遍存在,凸显了适应性挑战的广泛性和深刻性。总体而言,研究结果表明,有效适应新机遇和新威胁面临着巨大且不断加剧的挑战,这对个体研究人员、研究机构、科学政策以及整个科学界和社会应对新需求的能力都具有重要影响。
关键词:枢轴惩罚(Pivot penalty)、研究适应性(Research adaptability)、再投向度(Pivot size)、撤稿事件(Retraction)、COVID-19 研究转向、创新搜索(Exploration vs. Exploitation)、专业化与跨界、科学政策

集智编辑部丨作者

论文题目:The pivot penalty in research
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-025-09048-1
发表时间:2025年5月28日
论文来源:Nature
在瞬息万变的科研环境中,科学家和发明家时刻面临新的问题与机遇。无论是合成生物学的崛起,还是全球气候变化、COVID-19 大流行,研究者都必须决定是继续深耕既有领域,还是迈向陌生领域。然而,跨越专业边界的难度、科研文化与激励机制的制约,以及对新领域受众与同行评价的担忧,都会影响这种转向的成效。本研究首次提出“研究枢轴”(pivot)测量框架,并揭示了普遍存在且日益严重的“枢轴惩罚”现象,即研究者转向越远,新成果的学术与市场影响力越低,对科学适应性与科研管理具有深远启示。研究作者团队中的殷裔安曾在集智参与了计算社会科学的分析与建模方法的圆桌论坛,感兴趣的朋友可以关注。关注如何应用计算工具以理解影响科技进步和创新成果的个体,社会和环境过程。

量化研究转向:再投向度(Pivot size)框架
量化研究转向:再投向度(Pivot size)框架
科研转向如何量化?文章通过“余弦相似度”构建再投向度 Φ,将每篇新论文或专利所引用的期刊(或专利技术分类)分布,与作者以往工作的期刊分布进行比较。Φ 值介于 0–1 之间:值越接近 0,表示新作与既有方向高度一致;值越接近 1,则表示作者跨界程度越大。对 1970–2020 年 2,580 万篇论文及 1985–2020 年 172 万件美国专利进行大规模计算后发现,无论是论文还是专利,2020 年的转向度分布均横跨整个区间,且在 COVID-19 研究中转向度中位数显著高于非疫情研究。

图 1. 量化研究枢轴。a、枢轴度量将焦点工作与同一研究人员以前的工作进行比较。区间[0,1]上的值越大,表明研究人员先前工作的枢轴越大。在科学领域,期刊被用来定义研究领域(如图);在申请专利时,使用技术分类。b,作者枢轴在2020年的分布(n = 832万篇论文作者观测值)分散在[0,1]区间内。c, 2020年发明人枢轴的分布(n = 166,000个按专利发明人观察值)分散在[0,1]区间内,并且是双峰分布。2020年,COVID-19论文(b)的中位数枢轴值高于其他论文。
枢轴惩罚:研究影响力的代价
枢轴惩罚:研究影响力的代价
核心发现之一是“枢轴惩罚”(Pivot penalty):作者研究转向越远,其工作进入领域前 5% 引文高产成果的概率就越低。具体而言,论文的最高与最低枢轴组别,高影响率分别为 2.2% 与 7.4%,前者较基线 5% 下降 56%,后者则高出 48%;在统计回归中,这种影响力差距在控制作者个体固定效应后依然显著。对于专利,最高与最低枢轴组别高影响率分别为 3.8% 与 8.0%,下降幅度达 24% 与上升 60%。更令人担忧的是,过去五十年间无论在科学还是专利领域,这种“惩罚”都在不断加剧,且在九成以上的细分领域均存在类似趋势。

图 2. 枢轴惩罚。a,在一项对1970年至2015年发表的2580万篇论文的研究中,枢轴越大的论文具有高影响力的概率就越低。b,对于一个特定的作者,其论文的相对影响力随着枢轴大小而急剧下降。c,在一项对1980年至2015年的172万件美国专利授权的研究中,枢轴规模越大的专利具有高影响力的概率就越低。d,对于一个特定的发明者,其专利的相对影响随着枢轴的大小而下降。随着时间的推移,枢轴小与高影响力作品之间的关系在科学出版(e)和专利(f)中变得越来越负相关。
概念框架与作用机制剖析
概念框架与作用机制剖析
为了理解为何高枢轴会导致低回报,文章从声誉与创意生成两大视角展开讨论。
声誉视角:研究者在既有领域的声誉优势(马太效应)难以复制到新领域,而“标签定型”(Typecasting)又会削弱跨界成果在既有社区的接受度。实证上,即便同一作者在同一刊物发表高低枢轴论文,高枢轴论文的影响力依旧显著偏低,但在同一听众群中(同刊)这种惩罚略微减弱 26%,支持声誉迁移的局限性理论。
创意搜索视角:经典的“探索–利用”(exploration vs. exploitation)理论认为,跨界探索虽高风险却可能带来高回报,可惜实证发现高枢轴论文在学术与行业使用(专利引用)中,越是极端高影响(前 1% 或 0.1%),低枢轴组别超额出现 65–91%,高枢轴组别却严重欠缺 69–73%,反映跨界探索难以实现“高风险高回报”想象。
专业化积累视角:持续深入特定领域能掌握更丰富的方法、理论与工具,而高枢轴论文往往缺乏对既有知识的常规整合,其“新颖度”(novelty)虽高,但“常规性”(conventionality)显著不足——这恰恰是高影响论文的“新颖+常规”双重特征。
外部事件下的枢轴反应:撤稿与 COVID-19
外部事件下的枢轴反应:撤稿与 COVID-19
撤稿事件(Push)——利用 Retraction Watch 数据,研究人员对比引用同一刊物、同一年撤稿论文与非撤稿论文的作者,发现撤稿后“被推离”领域的作者再投向度平均上升 2.5–3.7%(P < 0.001),与此同时,其高影响率下降 0.4–0.7%(P < 0.001),并在事后持续数年才逐步回稳,验证了强迫转向所带来的适应成本。

图 3. 枢轴和撤稿事件。a,这种差异中差异分析(difference-in-differences analysis)比较了直接引用被撤稿前的论文的科学家和引用与被撤稿论文相同期刊和年份的其他论文但不引用被撤稿论文的对照科学家。在撤回论文之前,有164988名被处理的作者至少引用过一次(18505名被处理的作者至少引用过两次),但他们本身并不是被撤回论文的作者。将这些被处理科学家的论文的枢轴大小和影响与相同数量的对照科学家在撤稿前后的论文进行比较。b,牵回后,实验组科学家的枢轴大小明显高于对照组科学家(0.025±0.001 s.e)。pivot-size增加,P < 0.0001,回归,n = 582万作者的论文观察值)。当关注引用撤回论文至少两次的科学家时,效果更大(0.037±0.001 s.e.)。pivot-size增加,P < 0.0001,回归,n = 296万作者论文观察值)。c,撤稿后被治疗的科学家的论文点击率下降(- 0.004±0.001,P < 0.0001, n = 582万),并且引用撤稿论文两次以上的科学家的影响更强(- 0.007±0.001,P < 0.0001, n = 296万)。d,e,对治疗组和对照组作者的逐年分析进一步表明,从撤稿年份(d)开始,枢轴大小的增加具有统计学意义(P < 0.001),从撤稿后一年(e)开始,命中率的下降具有统计学意义(P < 0.05)。在b-e中,条形和标记表示差中差回归系数,晶须表示由回归标准误差得出的95%置信区间(见差中差)。
疫情应对(Pull)——面对 COVID-19 的紧急需求,科学界出现大规模“吸引”式枢轴。到 2020 年 5 月,4.5% 的新论文与疫情相关,所有学科均有响应。COVID-19 文章的枢轴中位数(Φ=0.82)远高于同期非疫情论文,且这些高枢轴论文即便在高刊位发表,其“枢轴惩罚”依旧显著——高低枢轴 COVID-19 论文在期刊影响力(历史高影响率代理)上的差距达 61%(P < 0.001),显示“被拉入”紧急领域并不能抵消跨界带来的冲击。

图 4. 枢轴与COVID-19疫情。a,学界在2020年迅速转向COVID-19 (COVID -19)研究,2020年5月,COVID-19出版物占所有科学出版物的4.5%,此后一直保持高比例。b .卫生科学和社会科学的反应最为强烈,但所有从事COVID-19研究的科学领域都是如此。c,撰写COVID-19论文的科学家比他们在之前的工作中、在2020年的其他工作中或比匹配的对照科学家转向的程度更大。d、比较2020年各领域的COVID-19和非COVID-19论文,异常大的枢轴是COVID-19研究的普遍特征。e, COVID-19论文经历了影响溢价,但在COVID-19和非COVID-19研究中都出现了枢轴惩罚。与中值枢轴规模(虚线)相比,由于中值枢轴规模较大,COVID-19的影响溢价基本上被枢轴惩罚抵消。f,g,h,对于COVID-19研究人员来说,与新合作者合作尤其常见,与他们自己以前的工作、2020年的其他出版物以及对照科学家相比,他们与新合作者的合作程度不同寻常(f)。尽管如此,对于大型和小型团队(g)以及聘用新的或现有的共同作者(h)来说,枢轴惩罚仍然存在。i,j,枢轴较高的工作在整个科学领域(蓝色)和COVID-19论文(红色)中承认资金支持的可能性要小得多。COVID-19论文尤其不可能承认资助支持(i),但枢轴惩罚甚至出现在资助工作和非资助工作中(j)。k,尽管个人、合作和资助特征严重制约了科学的适应性反应,但在回归分析中,它们并没有单独或集体克服基本的枢轴惩罚。
讨论与政策启示
讨论与政策启示
本文研究揭示了科研转向的艰难与代价,对个人与机构在快速变化的研究环境中如何布局提出重要思考:
人才布局:单靠现有团队“内部培养”往往难以获得高回报,机构可考虑“并购式”人才引进(acqui-hire),或保持研究队伍多样化,以在不同领域具备储备;
基金与激励:资助机构应权衡“深耕”与“跨界”资助策略,既要鼓励基础积累,也要为高风险高潜力的转向型项目提供长期支持;
风险管理:研究机构可采用“投资组合”理念(Portfolio theory)分散研究项目风险,将资源配置在既有优势领域与新兴前沿领域之间;
学术评价:期刊与评审体系需关注跨界研究的特殊性,为高枢轴论文提供适度宽容与持续跟踪,避免过度依赖传统引用与影响因子指标。
结语
结语
从撤稿冲击到全球大流行,本研究以逾千万篇论文与专利为样本,首次系统量化了科研枢轴行为与其“枢轴惩罚”效应。结果表明,跨专业探索并没有想象中那么容易消化与吸收,即便在最紧急的 COVID-19 研究中也未能例外。这一发现提醒我们,科学适应性不仅需要劳动投入与资金支持,更需对人才结构、评价机制与科研政策进行深度反思,以真正提升整个科研体系应对未知挑战的能力。未来研究可进一步探讨跨界转向的动态路径:在初期枢轴失败后,哪些策略能帮助研究者在新领域扎根,最终实现突破?同时,“枢轴惩罚”是否也普遍存在于产业、企业与社会其他领域?这些问题值得持续关注。
彭晨 | 编译
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