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科学界马太效应的批判
科学界马太效应的批判
作者:
王雪源
摘要:
科学社会学的开山人物——默顿在运用社会学的方法进行科学研究时,揭示了科学界普遍存在的一种现象,即科学奖励与报酬制度存在的不平等、不公平现象,默顿将其称之为马太效应。
马太效应实质是一种优势累积效应。
关于马太效应已有诸多文章进行解析,甚至有专业的博士论文进行评析。
在此尝试着对马太效应进行自己的解读与批判,并以此为契机,力求将马太效应的提出及其原因有一个清晰深入的了解,同时加深对科学社会学的正确把握。
关键词:
科学界马太效应批判
一、马太效应及其表现
1.马太效应
在科学界可以观察到这样一种现象:
有些科学家已经有相当的声望和社会地位,这些科学家很容易得到与他们的科学贡献不成正比的更大的荣誉和报偿;然而那些不出名的科学家也得到了与他们的科学贡献不成比例的较小的荣誉和贡献。
默顿将科学奖励制度中这种不公平的分配现象称之为“马太效应”。
“马太效应”揭示了存在于科学奖励制度中的一种普遍现象——优势积累效应。
马太一词源于《马太福音》中的庄严词句:
“因为凡有的,还要加给他,叫他有余,没有的,连他所有的,也要夺过来”。
(《新旧约全书·马太福音》第二十章。
)
2.马太效应的表现
“马太效应”所揭示的现象是普遍存在的。
朱克曼在《科学界的精英》一书中关于诺贝尔奖金的获得,谈到了获奖人的社会出身、师徒关系、跨进科学界的精英行列所形成的科学优势的积累都是有利于获奖的,相反没有进行这些优势积累的科学家可能做出了比诺贝尔奖获得者更大的贡献,反而屈居于“第四十一位”。
哈格斯特洛姆在他的《科学共同体》一书也说明了这个问题。
他认为以前做出优秀成果的科学家在以后更容易因工作良好而得到报偿;而那些不出名的科学家,可能仍然不会出名。
所以,一个诺贝尔物理学奖获得者说过:
在怎样给予报偿这件事情上,这个世界是奇特的,它趋向于把奖励给予那些已经出名的人物。
二、马太效应的作用
“马太效应”现象在科学界是普遍存在的,而且发挥着各种效应。
在科学界不同领域、不同情况下,马太效应有积极性的,也有消极性的。
(一)马太效应的积极作用。
1.“棘轮效应”。
“棘轮效应”源于经济学,默顿把它引入科学社会学领域来解释“马太效应”起作用的机制。
“棘轮效应”用来说明科学家在他们的科学生涯中,如果做出了成就,获得了声望和地位,就很难回到原来的水平与位置;例如诺贝尔奖获得者,就会永远保持这种荣誉称号。
科学家的荣誉和威望可能会因为科学的进步和发展会相对淡化,但是对于获奖科学家个人来说,他的水平和位置不会倒退。
这种现象就好像棘轮装置,只会往前,不会倒退,所以称为“棘轮效应”。
这种效应具有积极的作用,它会引导科学家继续努力,取得更大的科学成就,来证明自己有更高的水平。
在外人看来,获奖者似乎已经达到高峰,躺在荣誉上就可以不劳而获了,但事实上这只是科学生涯中的一个站点,是取得更大成绩的新平台。
获得的荣誉越高,科学共同体与社会的期望就越高,这是一种压力,也是一种动力。
科学界上层人物很少有休息的时间,原因就在于此。
2.促进信息交流。
根据默顿的科学理论,科学的根本任务在于促进知识的增长,科学家的科学活动促进了知识的增长,而这种知识是需要科学共同体承认的,需要向社会公布的,因此离不开知识信息的传播与交流。
从科学知识交流体系来看,高威望、高地位和高荣誉的科学家所做的科学贡献,更容易尽快进入交流体系,并且引起广泛的注意,因而能加速科学的发展。
这种促进信息交流的作用是非常重要的,因为在当今知识大爆炸的时代,科学家进行文献阅读时,面临一种选择,而且很难根据论文的内在价值进行选阅。
在这种情况下没根据社会学家的研究,是有窍门的。
窍门之一就是阅读那些具有专业声望的作者的作品。
美国心里学会对心理学家阅读行为的调查说明,有15—23%的读者是基于他对作者的认识选读论文的。
这就具体说明了科学家的声望促进了科学信息的交流与传播。
3.促进人才集中和培养。
马太效应的优势积累作用,也有利于集中人才。
在人才辈出的单位,由于“马太效应”的作用,更容易集中优秀人才,更容易得到各种资源,形成难以抗衡的巨大优势,成为一流的学术机构。
具体来说,人才总是往人才集中的地方流动。
诺贝尔奖获得者领导的实验室,著名科学家领导的研究所、名牌大学的领先院系更容易吸引更多的优秀人才,而人才集中又容易造成硕果累累、英雄辈出。
朱克曼在《科学界的精英》一书中指出,著名研究机构的声誉决不仅仅是它的成员声誉的总和。
杰出科学家的作用决不限于能够吸引优秀人才和获得各种资助,他们对于自己所在的机构及其工作人员的地位和水平具有促进作用。
(二)马太效应的消极作用。
“马太效应”并不总是具有积极作用的。
它所强调的优势积累,不仅仅是对知名科学家的更大的回报,还指对不知名的小人物的工作得不到应有报偿与荣誉。
这就是说荣誉背景具有增强作用,这种作用不断的强化过去的趋势,使之达到极端。
这种荣誉增强的作用导致荣誉分配的不公正。
1. 合作研究成果发表的不公正。
合作研究至少有二人以上,如果合作者之一在专业领域里是很有威望的人,另外的合作者是科学界不知名的人物,那么读者会习惯性的把工作归之于那位已有名望的人,而不去追究实际的研究状况如何,事实上也确实这样。
有获得诺贝尔奖的科学家曾经说,如果我在合作研究成果发表时署名在前,人们认为署名在后的都是技术实验员;如果我署名在后,人们又会认为全部工作都是由我完成的。
因此,有的知名科学家拒绝署名在前,甚至拒绝在合作研究成果发表时署名。
马太效应的这种不公正作用,导致了部分不知名的科学家在一段时期内,即使有了科学贡献,也没有得到科学共同体的承认,甚至有些人从此退出科学界,从事其他领域的工作。
2. 科学发现优先权承认的不公正。
声望和水平不同的科学家同时独立作出发现的时候得到科学共同体的承认时也是不公平的。
如果同一个思想或同一发现同时出现在科学交流系统中,一篇是知名科学家发表的,另一篇是尚不为人知的科学家发表的,那么一定是知名科学家的成果首先得到科学共同体的承认,不知名的科学家可能仍然默默无闻。
有的后来成名的科学家曾经指出:
有某个人出现了,他指出了显然你早已指出的东西,人人都把功劳归于他,只不过因为他是那个领域已经知名的任务而已。
3. 无名氏成果认可的不公正。
社会学家调查时发现,有的不出名的科学家的论文用知名科学家的名字发表,以便得到发表的机会和引起科学界的注意。
这种做法是引起同行注意的一种策略,但是代价是很大的。
这种假借名人效应发表的成果,存在诸多风险,处理不好,容易引起知识产权、著作权等的法律纠纷,甚至埋没人才,非常不可取。
由此可见,马太效应在科学界存在的优势积累效应的多方面的,不应简单的对它进行评价,科学家的科学贡献在获得科学共同体承认的过程中,是一个非常复杂的过程。
无论有怎样的优势积累效应,进行科学研究的科学家都应该对马太效应有足够的重视,扬长避短,促进科学研究的进行。
三、马太效应的原因分析
科学界存在的马太效应现象是非常普遍的,它的效应也是多方面的,在科学界的各种领域里都发挥着作用。
那么究竟是什么原因导致的这种马太效应现象呢?
当然原因是多方面的,既有社会的因素,也有人类心理的因素,还有科学发展的内在逻辑因素等等。
1.心理原因分析。
社会学家默顿指出,科学史上的那些伟大人物,不仅作出了伟大的科学成就,而且还具有伟大的人品和素质,具有启发别人作出卓越贡献的能力。
他们不仅把自己的技术、方法、资料和理论教授给新手们,还把支配着他们的重大研究的规范与价值观念传播给合作者们。
这些重要人物的影响、他们的优秀的个人品质在他们逝世后可以常规化,可以影响他们活动的整个领域。
伟大人物的优秀品质体制化以后,形成的研究传统和学术思想影响着一代又一代的科学家。
这种长期形成的体制,容易产生一种权威崇拜。
在这种情况下,马太效应的作用就表现为一种自我实现的预言的特殊应用,这就是一种权威崇拜心里。
2.社会原因分析。
在社会学家的调查过程中,许多青年科学家都谈到他们从优秀科学家那里学到的东西和受到的影响,知名科学家为他们的学生及其工作人员和所在单位提供了良好的环境。
优秀科学家所强调的是具体解决问题的办法,特别是那些使他们获得成功的能力,如评价能力、权衡与捕捉重大课题的能力,等等。
在这些优秀科学家的周围,形成了一种创造性的工作氛围,形成了一种适合培养精英人才的气氛。
3.根本原因分析。
马太效应的出现有心理学的原因、也有社会学的原因,也有其它因素的影响,但是最为重要的的原因是科学发展本身的逻辑必然性。
根据默顿的科学理论,科学的根本任务就是促进知识的增长,这是任何从事科学工作人员的根本目标。
科学家们为了达到这个目标,就必须付出艰苦的努力,还必须把研究成果公开发表,得到同行的承认。
科学家所做的所有工作可以说都是为了科学知识的增长,那么谁促进了知识的增长,说首先有了科学发现,这是科学家的骄傲、科学界的骄傲,也是科学的骄傲。
那些拥有名望的优秀科学家之所以有名望和地位,就是因为他促进了知识的增长,拥有知识。
科学权威的形成,马太效应的普遍存在,说道底就是科学家和社会对知识的渴望。
之所以是科学权威,因为权威掌握了知识,之所以马太效应普遍存在,也是因为知识的作用,优秀的科学家,好的科研机构,好的科研群体等掌握了更多更大的知识,这就是马太效应的根本原因。
四、马太效应的启示
其实,“马太效应”就是一种连锁反应,不仅仅存在科学界,其他领域也是存在的,如政界、军界、文艺界、教育界、金融界、企业界等等,甚至可以说“马太效应”存在于社会的各个领域,而且都时时刻刻在发挥着作用,那么身处不同领域的我们究竟该怎样做,才能像《马太福音》中说的那样,“没有的,连他所有的,也要夺过来”。
这就是“马太效应”给的启示。
1.利用马太效应,强者愈强,而弱者要想用较小的投入进入强者之林,关键的是一个好的战略策划,思路决定出路,只要走对路,再加上坚持不懈的努力,照样可以后来者居上。
2.在目标领域有强大对手的情况下,就要另辟蹊径,找准对手的弱项和自己的优势,确定自己的核心竞争力,用最短的时间,集中最多的力量,在目标领域迅速做大,然后不断的保持这一优势。
如果没有实力在某个领域迅速领先,那么,请寻找新的发展领域。
3.模仿其实也是一个捷径,模仿者少了一个市场开拓和经验积累的过程,一起步就站在了巨人的肩膀上,但是要想超越,就必须在模仿和学习的基础上进行创新,这种“拿来主义”其实要大家拿来的是前者的思想和理念。
4.要想在某一个领域保持优势,就必须在此领域迅速做大。
当你成为某个领域的领头羊的时候,即使投资回报率相同,你也能更轻易的获得比弱小的同行更大的收益。
而若没有实力迅速在某个领域做大做强,就要不停地寻找新的发展领域,才能保证获得较好的回报。
主要参考文献:
[1]刘珺珺.科学社会学[M]上海人民出版社,1990
[2](美)朱克曼著,周叶谦等译.科学界的精英[M]商务印书馆,1982
[3]乔纳森·科尔斯蒂芬·科尔.科学界的社会分层[M]华夏出版社,1989
我国跨省区科学合作中的马太效应与地域倾向
梁立明朱凌侯长红
【标题注释】国家自然科学基金项目(70073007)成果。
【作者】
【作者简介】梁立明(1949-)女,河南师范大学科技与社会研究所教授、所长。
河南师范大学,新乡 453002 朱凌(1977-)女,河南师范大学科技与社会研究所99级硕士生。
河南师范大学,新乡 453002 侯长红(1977-)女,河南师范大学科技与社会研究所99级硕士生。
河南师范大学,新乡 453002
【内容提要】基于对中国科学引文数据库(CSCD)中异省区作者共同署名的论文的计量分析,本文揭示了我国跨省区科学合作的模式。
这种模式具有三个特征。
第一,跨省区科学合作的频度与省区科学生产能力相关:
随着省区科学生产能力的下降,跨省区合作论文的比例反而升高。
第二,我国跨省区科学合作中存在马太效应:
无论是科学论文的低产省区,还是中产省区,都倾向于与高产省区合作;在跨省区科学合作中,科学生产能力较高的省区作为第一作者省区的比例远远大于科学生产能力较低的省区,表现出科学合作中相对高产省区与相对低产省区地位的不对称性。
第三,地理接近是决定我国跨省区科学合作的重要因素:
省区间的合作强度随省区间直线距离的增大而降低,呈负幂分布;最密切合作省区中接壤省区的几率高达80%。
【关键词】跨省区科学合作/马太效应/地理接近
【正文】
〔中图分类号〕G311 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000-0763(2002)01-0042-09
一、引言
我国有34个行政区,包括23个省,5个自治区,4个直辖市以及香港、澳门两个特别行政区。
省区间的科技发展是不平衡的,主要表现在三个方面:
科技工作者队伍的构成,研究与发展经费的投入,科技产出的数量与质量。
科技实力分布和科技资源配置的不均衡性是引发科学合作的重要原因。
和世界上其他国家一样,我国不同省区的科技工作者也在各个学科领域频繁合作。
在基础研究与应用基础研究领域,科学合作成果的主要形式是联合署名的学术论文。
实际上,不仅科学社会学家感兴趣,政策制定者与科技管理者也想了解,我国不同地区间的科学家究竟是怎样合作的。
合作倾向的表现,合作结构的形成,合作机制的揭示,都是关注点。
我们的文章就从科学论文的联合署名出发,探讨这些问题。
运用科学计量学方法研究科学社会学问题是著名科学社会学家默顿所倡导和身体力行的。
早在1933-1935年撰写博士论文时,默顿就曾对6000多篇人物传记,2000多篇文章和数百篇研究报告作了统计分析。
[1]自普赖斯的科学计量学奠基作《小科学、大科学》[2]发表之后,近40年来科学计量学的发展更为科学社会学的研究提供了有效的模型与方法。
有关科学合作模式的研究也早已突破对合著率的比较与对合作频次的简单统计。
组合数学模型、数理统计方法等都是常用的工具。
近年来,一种被称作mapping的可视化网络分析技术也频频用于展示科学合作的结构。
[3]我们也尝试运用科学计量学方法研究我国省区间科学合作中的科学社会学问题,特别是马太效应与合作的地域倾向性。
从社会学、心理学与科学计量学文献中可以检索到许多有关科学合作的论文。
这些论文涉及不同层面科学合作的结构与特征,包括个人间的科学合作,跨学科、跨机构的科学合作,地区、国家间的科学合作等。
其中,研究国与国之间科学合作模式与机制的文献对我们研究我国省区间的科学合作模式很有启发。
[4-8]近年来,我国两个著名的国内论文数据库CSCD[9]和CSTPC[10]提供了省区间科学合作的数据。
这些数据使得运用科学计量学方法研究我国省区间科学合作的模式成为现实。
我们的研究兴趣集中在以下三个方面:
第一,跨省区联合署名论文的频度分布:
谁与谁合作?
合作频度如何?
第二,科学生产能力与科学合作的关系:
选择合作伙伴是否具有倾向性?
科学论文的高产省区(低产省区)愿意与低产省区合作,还是与高产省区合作?
在跨省区科学合作的过程中是否存在马太效应和波敦克效应?
第三,地域接近对跨省区科学合作的影响:
省区间的合作强度与省区间距离的量化关系是怎样的?
相邻省区间的合作是否为跨省区科学合作中的优势组合?
二、数据与方法
1.数据
本项研究所用的数据取自CSCD(ChineseScienceCitationDatabase)数据库。
该数据库全称为“中国科学引文数据库”,是由中科院文献情报中心创建的。
数据源为国内具有较高学术水平的582种专业期刊,覆盖了数学、物理学、化学、生命科学、地球科学、农林科学、医药卫生、工程技术以及环境科学等主要科学技术领域。
社会科学与人文科学期刊不在收录范围。
我们选取CSCD数据库1999年版收录的大陆31省区的科学论文为计量样本。
台湾、香港和澳门产出的论文暂未考虑。
表1列出的是31省区的CSCD论文产出情况,包括同一省区作者完成的论文和省区间合作完成的论文,也包括省区间合作频度的分布。
以下是一些概念的界定。
省区内论文:
独著论文或同省区作者合作的论文。
省区间合作论文:
由至少来自两省区的作者共同署名的论文。
跨省区合作关系:
不同省区的作者在一篇论文中共同署名,我们认定署名省区间存在合作关系。
例如,一篇由北京和上海作者共同署名的论文包含了一个北京-上海间的跨省区合作关系。
当一篇合著论文由3个或3个以上省区的作者共同完成时,这篇合著论文就会包含3个或者3个以上的跨省区合作关系。
例如,一篇5人合作论文的作者排序是:
北京作者-上海作者-上海作者-广东作者-北京作者,这其中包含北京-上海、北京-广东、上海-广东3种省区合作关系。
受数据来源限制,本文只考虑了第一作者省区与非第一作者省区的合作关系,非第一作者省区之间的合作关系暂未考虑。
因此,3种省区合作关系中,只有北京-上海,北京-广东的合作关系在我们的计量范围之内。
合作频度:
跨省区合作关系中一省区出现的次数被称为合作频度。
上例中,对于北京来说,作为第一作者省区的合作频度为2,上海和广东作为非第一作者省区的合作频度分别为1。
需要注意的是,某一省区的作者在一篇论文署名中出现的次数与省区间的合作频度无关。
因此,尽管上例中有2位上海作者,但上海作为非第一作者省区与北京合作的频度依然为1。
论文总数:
某省区的论文总数包括单纯由省区内作者完成的论文,和该省区与他省区合作的论文。
跨省区合作论文中,仅包括该省区为第一作者的论文。
在表1及其后各表中,31个省区均依照各省区论文总数降序排列。
特别需要强调的是,在本文中,我们将一省区的论文总数作为表征其科学生产能力的指标。
表1 31省区论文与合作频度分布
序号 省区 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ(%) Ⅷ
1 北京 14528 12043 2485 1940 1860 3800 17.1 1.04
2 上海 6785 5805 980 733 719 1452 14.4 1.02
3 江苏 5147 4105 1042 792 624 1416 20.2 1.27
4 广东 4257 3421 836 645 458 1103 19.6 1.41
5 湖北 3896 3300 596 468 470 938 15.3 1.00
6 陕西 3592 3132 460 414 521 935 12.8 0.79
7 山东 2969 2360 609 515 406 921 20.5 1.27
8 四川 2750 2251 499 338 348 686 18.1 0.97
9 辽宁 2532 2273 259 296 469 765 10.2 0.63
10 浙江 2436 1954 482 292 277 569 19.8 1.05
1-10 48892 40644 8248 6433 6152 12585 16.9 1.05
11 吉林 2218 1980 238 330 384 714 10.7 0.86
12 湖南 2157 1736 421 286 206 492 19.5 1.39
13 天津 2139 1881 258 282 289 571 12.1 0.98
14 安徽 1798 1408 390 302 248 550 21.7 1.22
15 黑龙江1703 1522 181 267 362 629 10.6 0.74
16 福建 1553 1165 388 143 154 297 25.0 0.93
17 重庆 1323 1087 236 184 224 408 17.8 0.82
18 甘肃 1090 860 230 189 216 405 21.1 0.88
19 河北 1015 782 233 281 290 571 23.0 0.97
20 河南 987 764 223 207 286 493 22.6 0.72
11-20 15983 131852798 2471 2659 5130 17.5 0.93
21 山西 829 636 193 158 144 302 23.3 1.10
22 云南 828 669 159 93 115 208 19.2 0.81
23 广西 427 292 135 82 65 147 31.6 1.26
24 内蒙古 405 312 93 63 102 165 23.0 0.62
25 江西 353 239 114 62 86 148 32.3 0.72
26 新疆 350 267 83 77 110 187 23.7 0.70
27 贵州 339 239 100 94 64 158 29.5 1.47
28 青海 112 78 34 21 26 47 30.4 0.81
29 海南 106 77 29 21 34 55 27.4 0.62
30 宁夏 93 62 31 22 28 50 33.3 0.79
31 西藏 22 14 8 8 20 28 36.4 0.40
21-31 38642885 979 701794 1495 25.3 0.88
合计 687395671412025 96059605 19210 17.5 1.00
Ⅰ:
论文总数,Ⅱ:
省区内论文,Ⅲ=Ⅰ-Ⅱ:
与他省区合作的第一作者论文,Ⅳ:
作为第一作者省区与非第一作者省区的合作频度,Ⅴ:
作为非第一作者省区与第一作者省区的合作频度,Ⅵ=Ⅳ+Ⅴ,Ⅶ=Ⅲ/Ⅰ,Ⅷ=Ⅳ/Ⅴ
表2是跨省区科学合作频度的观察值矩阵,记为观察值矩阵A。
在矩阵A中,第一作者省区与非第一作者省区的总合作频度为9605。
该矩阵左边所列省区是第一作者省区,依各省区论文总数多少从高到低排列。
矩阵上方所列省区是非第一作者省区,依各省区论文总数多少由左至右排列。
矩阵对角线元素空缺,排除了省区内合作论文。
记观察值矩阵中第i行与第j列交叉处的元素为x[,ij],x[,ij]就是以排序第i位的省区的作者为第一作者与排序第j位的省区的作者为非第一作者合作的频度,简记为i省区与j省区的合作频度。
表2 观察值矩阵A:
省区间科学合作频度分布
附图
以观察值矩阵A为基础,构建新矩阵。
将A中关于对角线对称的两元素x[,ij]与x[,ji]相加得到新元素x[ij,*],x[ij,*]表征的是当不考虑合作双方谁是第一作者省区谁是非第一作者省区时i省区与j省区的实际合作频度。
由于x[ij,*]=x[ji,*],新矩阵是关于对角线对称的矩阵。
记新矩阵为观察值矩阵A[*]。
在矩阵A[*]中,左侧排列的省区与上方排列的省区不再有第一作者省区与非第一作者省区之分。
(因篇幅所限,矩阵A[*]略)
2.方法
在构建表1和观察值矩阵A时,已经融入了两种研究思路。
第一种思路是,在宏观层面考察全国跨省区合作的模式时,将跨省区合作与各省区的科学生产能力联系起来。
第二种思路是,为了研究科学合作中的分层结构及马太效应,我们对第一作者省区与非第一作者省区在科学合作中的地位加以区分。
此外,还有两种方法论方面的考虑。
一种考虑是,构建跨省区科学合作的期望值矩阵,以便与观察值矩阵进行比较,并进一步得到观察值与期望值的比例矩阵,从而消除省区科学研究规模(size)的差异对计量两省区间科学合作倾向的影响。
另一种考虑是,在分析地域接近对跨省区合作的影响时,用定量的方法考察省区间距离与省区合
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