Nature發文：基礎科學創新速度放緩，已經進入「增量時代」

過去幾十年裡，全世界範圍內科學技術研究論文發表的數量激增。但根據對論文與先前的文獻的分析，科學家發現，這些論文的「顛覆性」正在急劇下降。

來自數百萬份手稿的數據顯示，與20 世紀中期相比，21 世紀以來完成的研究更像是「逐步地」推動科學領域內的發展，而不是開拓一個新的方向並讓以前的工作徹底過時。對 1976 年至 2010 年的專利分析顯示了同樣的趨勢。

這份報告於 1 月 4 日發表在《自然》雜誌。美國明尼蘇達大學的社會學家、分析報告的共同作者Russell Funk 表示：「這些數據表明，某些東西正在發生變化，以前那種顛覆性發現的強度不再有了。」

#引用量說明了什麼？

儘管上個世紀見證了科學技術知識的空前擴張，人們開始擔心創新活動正在放緩。與先前的工作相比，論文、專利甚至撥款申請都變得不那麼具有新穎性，也不太可能將不同的知識領域連結起來。此外，諾貝爾獎的發現年份與獲得年份之間的差距也越來越大，這表明現在一些貢獻的重要性已無法與以往相匹敵。

這種創新的放緩需要嚴謹的分析解釋。報告作者推斷，如果一項研究具有高度的顛覆性，那麼後續的研究將不太可能引用該研究的參考文獻，而會引用該研究本身。

因此，研究人員透過分析Web of Science (WoS) 中的2500 萬篇論文（1945-2010 年）和美國專利商標局(USPTO) 專利視圖資料庫中的390萬項專利（1976-2010 年）來理解創新差距的產生。 WoS 數據包括 3.9 億次引用、2500 萬篇論文標題和 1300 萬篇摘要；Patents View 數據包括 3500 萬次引用、390 萬個專利標題和 390 萬個摘要。隨後，他們在另外四個資料集（JSTOR、美國物理學會語料庫、Microsoft Academic Graph 和 PubMed）上使用了相同的分析方法，其中包含 2,000 萬篇論文。

利用這4500 萬份論文手稿和390 萬項專利的引用數據，研究人員計算出了一個衡量顛覆性的指標，稱為“CD index”，其數值從- 1 到1 分佈，即從顛覆性最小的工作到顛覆性最大的工作。

從 1945 年到 2010 年，研究手稿的平均 CD index 下降了 90% 以上，而從 1980 年到 2010 年，專利的平均 CD index 下降了 78% 以上。在所有被分析的研究領域和專利類型中，顛覆性都在下降，即使考慮了諸如引文慣例等因素的潛在差異，結果也是如此。

語言習慣的變化

作者也分析了手稿中最常用的動詞，並發現20 世紀50 年代的研究更有可能使用意味著創造或發現的詞語，如“產生”或“確定”，而2010 年代的研究則更有可能提到漸進式的進展，使用“改善”或“加強”等術語。

伊利諾伊州埃文斯頓西北大學的計算社會科學家Dashun Wang 說：「這種現象能以如此細緻的方式被記錄下來，是很好的。他們以100種不同的方式觀察了這個問題，我覺得總體上非常有說服力。」

從論文和專利語言的變化中可以看出顛覆性科學技術的衰退。

同樣在西北大學的計算社會科學家 Yian Yin 表示，其他研究表明，科學創新在最近幾十年也有所放緩。但這項研究提供了一個「以數據驅動的方式研究科學如何變化的新起點」，他補充道。

Dashun Wang 說，顛覆性本身未必是好事，同時，增量科學也不一定是壞事。他也提到一個情況：例如，重力波的首次直接觀測，既是革命性的成果，也是增量科學的產物。

亞特蘭大喬治亞理工學院的科技政策專家John Walsh 說，理想的情況是增量和顛覆性研究的健康組合：「在一個我們關注研究結果有效性的世界裡，有更多的複製而再生產可能是一件好事。」

是什麼讓創新放緩？

到底是什麼導致了顛覆性的下降？

John Walsh 表示，了解這種劇烈變化的原因很重要，部分原因或許源自於科學事業的變化。例如，現在的研究人員比 1940 年代多得多，這創造了一個更具競爭性的環境，提高了發表研究和尋求專利的風險。這反過來又改變了研究人員如何進行工作的動機。例如，大型研究團隊變得更加普遍，而 Dashun Wang 和他的同事也發現，大型團隊更有可能產生漸進式科學而不是顛覆性科學。

John Walsh 說，為這種下降趨勢找到一個解釋並不容易。儘管在 1945 年至 2010 年間，顛覆性研究的整體比例大幅下降，但高度顛覆性研究的數量卻基本保持不變。

資料顯示，高度顛覆性研究的出現與創新速度的放緩並不矛盾。

同時，下降的速度也是令人費解的。 CD index 從 1945 年到 1970 年急劇下降，然後從 20 世紀 90 年代末到 2010 年更明顯地下降了。

他說：「無論對顛覆性的下降有什麼解釋，你都需要對它在 2000 年代趨於平穩做出解釋。」

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