本文转自：中国科学报

团队规模、“新鲜”程度、利益驱动、层级结构……

什么在影响科研团队创新能力

图片来源：视觉中国

■本报记者陈彬

回想起自己初入课题组的时候，国内某地方高校助理研究员刘山印象最深刻的是团队带头人的一句话：“你们来得好，队伍能多点儿活力。”

最初，刘山对此不太理解：“课题组的平均年龄并不大，更没有‘老态龙钟’之感，我能增加什么‘活力’？”

然而，随着时间的推移，他开始理解了这句话——课题组的人不少，但相当一部分属于本校培养，不管是知识构成还是思维模式都比较相似。作为“外来和尚”的刘山，自然更容易和他们碰撞出火花。

“有时觉得自己挺像一条‘小鲇鱼’的，搅不起太大浪花，但多少能给团队增加一些创造力。”刘山笑着说。

这个比喻只是刘山随口一说，但对于如他这样的“小鲇鱼”是否真的可以提升团队的创新能力，有人却作了认真研究。

规模：

小团队擅长创新，大团队适合验证

让时间回到年。

彼时，由于疫情防控需要，北京师范大学系统科学学院副教授曾安不得不居家授课，由此也多了一些空闲。正是在那段时间里，他看到了美国匹兹堡大学计算机与信息学院助理教授吴令飞的一篇论文。

在这篇论文中，吴令飞团队研究了这样一个问题——规模对科研团队的创新能力会产生何种影响。

“这背后有一个历史背景。”接受《中国科学报》采访时，吴令飞表示，在过去十几年间，科研团队的主要组成从小部分合作者，逐渐变成了规模很大的团体。“团队人数甚至远超一支球队。”团队规模扩大的好处显而易见——可以吸纳更多公共经费预算，完成小团队无法负担的科研任务，其工作也更容易形成影响力。“这一点在世界范围内都是共通的。”

然而，如果将视角对准团队的科研创新能力，团队规模越大，是否意味着其创新能力就越强呢？

在回答这一问题之前，吴令飞团队首先要解决一个棘手的难题——团队的“创新能力”怎么衡量？

“这并不好界定，但最终我们找到了方法。”他打了一个比方，“天上的月亮越亮，被其遮挡的星光也就越多。同样，一项成果的创新性越强，其‘遮挡’的历史成果也就应该越多。”

具体来说，一篇论文的完成往往需要参考很多文献，当其发表后，也会被其他论文所引用。“如果引用它的论文同时也会引用其参考文献，说明该论文大概率是一篇传承性论文；反之，则说明该论文具有很强的原创性。”

严格来说，这种影响力的评价思路并非吴令飞团队首创，但他们将其计算公式变得更加简洁易懂，并形成一套“颠覆创新指数”。通过定性和定量方法的多方验证，他们发现该指数在判断团队成果创新性上，比其他方法的准确性要高得多。

在这一指数基础上，吴令飞团队借助大数据，收集并分析了年以来的万篇科研论文，以及相关的专利申请和开源软件项目的引用模式。最终，他们得出结论——科研小组规模越小，就越有可能产生颠覆性创新的思想。大型科研团队仍然是进步的重要推动力，但它们更适合验证和巩固已有发现，而非做出新发现。

“这一结论会出乎一些人的意料。”吴令飞说，因为有些人会认为，团队越大，越容易包容具有不同观点的成员，创新潜力也就越强。但从研究结果看，仅凭扩大团队规模似乎并不能实现真正的创新。“这也启发我们，在科研团队规模普遍扩大的今天，是否可以同时鼓励和支持一些相对独立化的小团队，从而激发整个科学共同体的创造力。”

年2月，吴令飞的论文被《自然》选为当期的封面论文。一年后，曾安偶然间看到这篇文章，脑海中冒出一个新的想法。

结构：

“新鲜度”有助提升创新

在北师大系统科学学院，曾安的科研方向是复杂网络，“也就是由点和线构成的网络结构”。自从硕士期间进入这一领域，他进行相关研究已经有十几年了，以至于产生了一种“网络情结”，“看到一些论文或研究成果时，就会不知不觉地想，这里面有没有什么网络结构”。

然而，吴令飞的研究中恰恰缺乏“结构”。

“吴老师的研究只是涉及了团队规模，但并没有考虑团队内部成员的结构和组成。既然如此，我能不能在此基础上建立一个‘网络’呢？”曾安觉得，在团队规模不变的情况下，内部结构的变化一定会对团队的创造力产生影响。他决定通过自己的研究验证这一点。

曾安决定将研究的落脚点放在团队的“新鲜度”上，即团队中新成员比例和新合作关系比例对团队创新能力有何影响。

“通过传统方式，我们很难大规模地判断团队成员是否稳定，但借助大数据，做到这一点却并非不可能。”他告诉《中国科学报》，伴随团队规模扩大，单篇论文的作者数量也在增加。如果团队中的某个成员在之前跟其他成员没有合作关系，他对于团队来说，大概率就是一名新成员。基于此，就可以通过团队连接新成员的比例量化团队的新鲜度。

研究中，曾安借鉴了吴令飞团队“颠覆创新指数”的评价模式，并将其中的自变量从“团队规模”变为“团队新鲜度”。在此基础上，研究团队分析了—年间发表的超过48万篇论文中，双作者、四作者、八作者团队对应的新鲜度。

结果显示，在科学研究中，全新的团队相对较为少见，但是新团队的研究工作具有更大的颠覆创新性，并且新团队论文的多学科影响力也比旧团队的论文要大得多。“而且，这种效应在大规模团队中更加明显。”

尽管有了这样的发现，但曾安强调，团队新鲜度的高低与团队创新能力的高低并不是简单的线性对应关系。“也就是说，看一个团队比另一个团队的新鲜度高两倍，并不能就此认定其创新能力也会比后者高两倍。”

曾安告诉《中国科学报》，他们的研究只是简单地发现团队新鲜度与团队创新能力之间存在一定的关联关系，但其背后的产生机制还有待进一步挖掘。不过他相信，这与新团队成员之间具有更加明显的学科差异、更容易产生学科交叉有直接的关系。

对此，刘山深以为然。

“以我个人为例。且不说知识结构乃至研究方向的差异，仅在思维模式上，我作为初入团队的‘新人’，有时就能明显感觉出自己很多想法与团队中的‘主流想法’有所不同。”他说，“好在我们的团队氛围很好，这种思考方式的差异产生的往往并不是争执，而是互相启发。”

不过刘山也有些担心，在团队待的时间久了，自己可能也会慢慢被“同化”。如果没有新人加入，团队的创新能力会不会下降呢？

争论：成员互动，作用几何

年4月，曾安团队的研究成果在《自然-人类行为》上以封面文章的形式刊发，随即引发了广泛