2025-10-16 | 科研部 南科大马一方团队揭示获奖科学家持续创新的关键网络机制

近日，南方科技大学统计与数据科学系助理教授马一方课题组联合多位学者在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表题为“The distinctive innovation patterns and network embeddedness of scientific prizewinners”的研究论文，揭示了获奖科学家持续创新的关键网络机制。

科学奖项在学术界具有极高的象征意义，被视为是创新与卓越研究的标志。然而，学界长期存在争议：获奖者是否真的比其他同样优秀的科学家更具创新性？还是奖项仅仅反映了学术声望的积累？此外，奖项是否会引发“马太效应”，即少数精英获得越来越多资源，而其他同样优秀者被忽视？这些问题在科学奖励体系不断扩张的背景下显得愈发重要。

研究团队整合了1900至2018年间全球2,460个科学奖项及其7,353位获奖者的信息，并从OpenAlex大规模文献数据库中获取相应的科研论文数据构建引用网络，并整理得到了学者间的合作记录信息。团队采用动态最优匹配算法，为每位获奖者匹配至多五位在学科、职业阶段、产出与影响力均相当的非获奖科学家，确保控制对照比较的公正性与统计平衡性。

图1.科学奖项得主与非获奖者的匹配过程及验证结果

研究团队利用三种经实证检验的创新维度——新颖性、融合性和跨学科性对科学家的创新程度进行量化，并在此基础上分析出其合作网络的结构特征。具体包括：合作持续时间、合作者重叠度与研究主题相似度。

研究发现，科学奖项获得者在职业生涯中往往表现出持续而显著的创新优势。他们的科研工作更倾向于以全新的方式对既有知识进行重组，并将传统领域的基础理论与前沿方向有机融合，从而在学科交汇处孕育出具有突破性的研究成果。这种高水平的创新并非偶然出现，而是贯穿其科研生涯的长期特征。研究进一步表明，获奖者的创新优势通常在获奖前数年便已显现。在获奖前4–5年，获奖者在学术方面的新颖性与跨学科性指标便开始显著高于同领域的非获奖同行，且在获奖后持续保持领先。这意味着，科学奖项的授予，更多是对科学家长期创新表现的认可，而非仅仅源于对突破性研究成果的激励机制。

图2.科学奖项得主与非获奖者创新水平的长期变化趋势

研究表明，获奖者与非获奖者在合作网络结构方面存在显著差异。相较于非获奖者，获奖者更倾向于建立更为多元、开放的合作网络：合作关系平均持续时间较短，合作者之间的重叠度更低，研究主题的范围更广。这种“松散而多样”的合作模式，有助于科学家不断接触新思想、吸收异质知识，从而因多学科交叉融合而产生源源不断的创新动力。

图3.科学奖项得主与非获奖者的合作网络结构的动态演化

综上所述，该研究揭示了科学奖项获得者的卓越创新能力并非个体天赋，而是科学家在长期学术积累中，通过灵活的合作策略和多元的知识网络不断激发创造力的体现。此外，研究并未发现高声望学术奖项会进一步放大获奖者现有的创新优势。本研究首次在全球范围内系统量化了科学奖项获得者的创新模式及其合作网络机制，为理解科学创新的社会结构提供了新的实证依据。该发现有助于优化科研评价体系，为科学奖励制度的公平性与有效性提供理论参考。

南方科技大学统计与数据科学系为论文第一单位，博士研究生田朝林为论文第一作者，马一方助理教授和美国西北大学Brian Uzzi教授为论文共同通讯作者。南方科技大学博士研究生黄煜锐和英国华威大学Ching Jin助理教授为本研究作出重要贡献。该研究得到了国家自然科学基金项目等基金的支持。

论文链接：https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.2424143122

供稿：统计与数据科学系

通讯员：滕悦然

编辑：任奕霏