科学家的行动会产生数据，而一个被称为“科学学”（science of science）的量化研究领域，多年来一直致力于分析这些大数据，考察科学的运作规律，并希望为政策制定者提供洞见，帮助优化资金分配，了解科学研究如何能更好地满足公众需求。Nature Human Behaviour 近期发表的评论文章指出，随着该领域的成熟，科学学下一步的发展需要将数据驱动的观察与干预实验结合，扩大研究范围并使数据来源多样化，从而使科学学研究在现实世界留下切实的印记。
科学学不应该只是告诉我们科学的世界现在是怎样的——它还应该推动我们走向可能的科学。通过分析大数据，研究人员证实了科学产出和出版中根深蒂固的跨学科不平等。他们对多样性的各个方面（从性别、种族或民族构成到跨学科情况和地理）与结果（是否发表）之间的关系有着相当好的理解[1]。美国西北大学科学与创新中心（Center for Science of Science and Innovation）主任王大顺表示：“基于大规模数据集的相关性分析已经成功地揭示了一大批高度可重复的事实和模式，这些在各个领域都具有高度的普遍性。”但是相关性仅仅反映了数据中的内容，它们并不直接意味着行动计划。相关性还受到科学界广泛存在的偏见的影响。这些不平等反映在现有数据和传统的影响指标中。与机器学习中的偏差类似，基于数据相关性的决策可能会放大而不是改善现有的不平等。例如，如果资金充足的团队比资金较少的团队获得更多引用，这是否意味着我们应该增加他们的资金份额[2]？如果多学科团队积累更少的引文，我们是否应该阻止这种合作[3]？我们需要来自科学学的、由数据驱动的洞见来解决科学事业中的一些大问题。科学学研究人员越来越意识到，他们需要用因果推理和干预技术来补充相关工作。学术文章中的引文多样性声明是改进科学的一个切实步骤，旨在纠正引文列表中的性别和种族/民族差异[4]。“我们意识到科学领域存在大量的性别偏见，但我们仍像1995年那样引用。科学界的性别构成没有反映在引用模式上,”宾夕法尼亚大学教授、引用多样性声明倡议背后的研究人员之一Dani Bassett表示。“至关重要的是，仅仅知道这些偏见的存在本身不会改变这个领域——我们还需要测试具体的干预措施和推动力。”科学指示的实践和科学政策可能需要干预性研究，而不仅仅是相关性研究。不过，这并不意味着纯数据驱动的工作没有价值，海量数据本身就是一个优势。计算分析的广度可以帮助研究人员设计正确的干预措施。“在经济学中常见的狭义干预研究，有时可能会忽略我们在大数据中看到的一些更广泛的模式，”王大顺表示。“未来的科学学将同时受益于观察和实验研究的蓬勃发展。”这个未来，似乎注定要模糊科学学（起源于计算科学的领域）与其他研究分支（如关于科学的经济及心理研究）之间的界限。
本文翻译自 Nature Human Behaviour 评论文章。原文题目：Broader scope is key to the future of ‘science of science’原文地址：https://www.nature.com/articles/s41562-022-01424-5
参考文献1 Wang, D. & Barabási, A. L. The Science of Science (Cambridge Univ. Press, 2021).Wuchty, S., Jones, B. F. & Uzzi, B. Science 316, 1036–1039 (2007).2 Sun, Y., Livan, G., Ma, A. & Latora, V. Commun. Phys. 4, 263 (2021).3 Zurn, P., Bassett, D. S. & Rust, N. C. Trends Cogn. Sci. 24, 669–672 (2020).4 Zurn, P., Bassett, D. S. & Rust, N. C. Trends Cogn. Sci. 24, 669–672 (2020).5 Google Scholar reveals its most influential papers for 2021. Nature Index https://go.nature.com/3amP25O (2021).6 Quaderi, N. Journal Citation Reports 2022: COVID-19 research continues to drive increased citation impact. Clarivate https://go.nature.com/3OPu8LD (2022).7 Singh Chawla, D. Nature https://doi.org/10.1038/d41586-022-00138-y (2022).