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Q參數啊!請告訴我何時才能在學術圈出人頭地?

莊 霈淳
・2017/01/10 ・2361字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 580 ・九年級

編譯/莊霈淳|成功大學心理系學生,PanX 實習生

成功是什麼?對科學家們來說,賺不賺大錢不一定是重點,但自己努力大半輩子的研究成果,若不被世人所接受,那可不是「藍瘦,香菇」就能形容的辛酸了。

少年得志的科學家並不少,像是達爾文(Charles Darwin)、瑪莉‧居禮(Marie Curie)、愛因斯坦(Albert Einstein),都在三十歲前就發表了奠定自己科學影響力地位的學說,成為該領域重量級的人物。

但有些科學家就沒那麼幸運了。例如電腦科學之父圖靈(Alan Turing)在戰後遭受迫害、統計大師費雪(R. A. Fisher)則在學術生涯中受到另一位統計先驅皮爾森(Karl Pearson)打壓。他們所做的貢獻,一直要到晚年甚至是在他們過世之後,才重新被世人重視且讚揚。

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有些科學家就沒那麼幸運,像統計大師費雪在學術生涯中受到另一位統計先驅皮爾森打壓,有些到晚年甚至過世後,才被重視。圖/By Pearson Portraits, 公有領域, wikimedia commons

這些科學家的生命故事,看似都是毫無關聯的個案。但是,一個人的學術生涯是否飛黃騰達、或鬱鬱不得志,究竟能不能用模型預測呢?

論文的引用像是買樂透?

2016 年 11 月,一份發表在《科學》(Science)期刊上的論文,研究者為了回答「如何以模型預測科學家影響力」的命題,分析了多個領域的科學家所發表的論文。

如果說要定義一篇論文的影響力,該用什麼方法將影響力量化?在這篇論文中,研究者將影響力的參數設定為 C10,也就是一篇論文出版十年後的總引用數。

讓你猜猜,科學家一生中最具影響力的論文,會出現在他學術生涯的哪個階段?

一般來說,我們會設想到了學術生涯的後期,科學家會隨著學識的累積和研究經驗成熟,產出更好的研究,而這現象應該會反映在論文引用的數量上——也就是科學家越後期的研究論文,被他人引用的次數應該會更多。不過要讓你失望了,此研究的預測模型並沒有偵測到這個趨勢。

研究者發現,科學家們的高引用次數著作是隨機出現在他們學術生涯中的。可能是初次發表的論文就獲得了極高引用數,或是在學術生涯中期、甚至是最後一篇發表的論文,這種隨機性出現在不同學科、不同職業生涯長度、著作是獨自發表的或是與其他學者聯名發表的科學家身上。

以兩位諾貝爾獎得主:物理學家威查克(Frank A. Wilczek)和化學家芬恩(John B. Fenn)為例,兩者引用數最高的論文(也是得諾貝爾獎的論文)分別發表在研究生涯初期和晚期,也沒有出現較晚期發表的論文影響力越大的趨勢。圖/Science
以兩位諾貝爾獎得主:物理學家威查克(Frank A. Wilczek)和化學家芬恩(John B. Fenn)為例,兩者引用數最高的論文(也是得諾貝爾獎的論文)分別發表在研究生涯初期和晚期,也沒有出現較晚期發表的論文影響力越大的趨勢。圖/Science

匈牙利中歐大學(Central European University Budapest Hungary)教授羅伯塔.辛納屈(Roberta Sinatra)告訴 Science 的記者:「科學論文本身比較像是樂透彩券,能被多少人引用幾乎是靠運氣。所以發表越多論文,就像是買越多張樂透彩券。在你發表論文數量越多的那幾年,你作為科學家的影響力就可能越大。」

不過有些情況是,研究人員不僅發表論文數量相同,連發表的期刊都相去不遠,但其中偏偏有人的論文就是可以被更多人看到,得到更多引用數。這時候就不能僅用買樂透的運氣來解釋了。

要成為廣為人知且備受肯定的科學家,可能是做了具有開創性的實驗,懂得與其他研究成員共同合作,且能很清楚的闡述自己的研究內容。雖然常常聽到有些人,被詢問是如何取得這般成就時,會以自謙的語氣回答:「沒有啦,運氣好而已。」但認真說來,他的成功其實是綜合天時地利人和的結果。

用參數 Q 預測你的學術地位

該怎麼去分析一個科學家未來發表的論文,對於科學界、人類社會的影響力?圖/By Jason Truscott @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0
該怎麼去分析一個科學家未來發表的論文,對於科學界、人類社會的影響力?圖/By Jason Truscott @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

這份研究分析了 2887 名符合「學術生涯至少 20 年、發表過至少 10 篇論文,且至少每 5 年有一篇論文發表」這組條件的科學家們。並將這個綜合「天時地利人和」的科學家成功因素,定為參數 Q,講白了點 Q 指的就是個體差異,特別是:口才、團隊合作能力、創作力等能力。研究團隊結合隨機性參數和固定性因素,搭建出預測學術生涯論文影響力的 Q 模型。

研究者表示,透過這個 Q 模型,他們有 80% 的機率能準測預測一個有 20 篇論文、10 年論文發表經驗的科學家 ,第 40 篇發表論文能獲得的引用數。

美國密西根州立大學(Michigan State University)的心理學教授札克.哈布瑞克(Zach Hambrick)如此評論這個預測模型中的參數 Q:

「Q 參數非常有趣,因為它可能涵蓋了一些人們的確擁有,但並不那麼重視的能力:像是清楚說明的能力。比方說,你可能發表了一篇有意思的數學心理學論文,但如果文章不好讀,你就無法獲得廣泛的影響力,因為沒人明白你在說什麼。」

不過也有人懷疑,與其說這個參數 Q 是科學家的個人技能因素,也有可能是科學家的背景、種族、甚至是非理性群體思維和潮流效應等外在因素。

這會是個幫科學家打分數的方式嗎?

艾倫人工智慧研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的計算機科學家歐倫.伊茲歐尼(Oren Etzioni)認為,對於充斥著各種衡量科學家成就的工具的現代,這份研究著實提供了一份具有價值的參考。

不過當 Science 記者詢問辛納屈自己的 Q 參數時,她說她還沒有達到 20 篇論文的門檻,因此也沒有計算過自己的 Q 參數。至於未來到達了預測門檻,是否會計算自己的 Q 參數,辛納屈也坦白說自己將不會計算。

那麼如果是你,你想知道自己的 Q 參數嗎?

 

原始論文:

參考資料:


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莊 霈淳
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PanX 實習編輯。 左手文、右手理,舉頭三尺想社會。不擅長二元對立,解決問題需要理性與感性並用。


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「好奇心」不只是珍貴的學習動機,還能讓孩子學得更好、記得更牢!

數感實驗室_96
・2022/05/12 ・1781字 ・閱讀時間約 3 分鐘

大家或許都有這樣的經驗:隔天要考試了,卻不管怎麼背誦依然記不得內容,反倒是平常無意間看到的有趣事情,那怕再冷僻或有些困難,卻深深印在腦海裡,就算隔了好一陣子依然記得很清楚。
就算隔了好一陣子依然記得很清楚。或者回想一些學習能力很強的友人、孩子,好像也特別愛問「為什麼」,對事物都充滿好奇。

一些學習能力很強的友人、孩子,好像也特別愛問「為什麼」,對事物都充滿好奇。圖/envato elements

究竟,好奇心跟學習有甚麼關聯呢?

好奇心讓你記得更清楚

戴維斯加州大學曾作過一項研究相關研究。他們邀請了一群受試者,給他們快速看過一系列題目,不用作答,只需自評對題目的「把握度」及「好奇度」。評分完畢後,實驗者將一邊進行 fMRI 掃描大腦活動,一邊觀看方才「把握度較低」的 50 餘組題目與對應解答。

全部看完後休息 20 分鐘,受試者被要求再次作答同樣、但順序調整過的題目。由於都不是選擇題,受試者完全無法猜答案。22.5 小時後,受試者被要求第二次作答。

有趣的結果發生了。

實驗結果發現,受試者20分鐘後,針對「好奇度高」的題目答對率高達 70.6%;「好奇度低」的題目答對率只有 54.1%。

22.5小時後,「好奇度高」的題目答對率依然有 45.9%;「好奇度低」的題目答對率只剩 28.1%。

好奇心讓你記得。圖/數感實驗室

與問題無關的資訊也能記得牢牢的!

不只如此,實驗裡還設計了一個很特別的橋段:在每題的【題目】與【解答】中間,隨機插入一些人臉,之後的兩次測驗中,同時請受測者辨認那些人臉照片是否有出現在原本的題目中。

實驗結果發現,受試者在看到比較好奇的題目,不只答案會記得比較牢,連辨認在題目和答案中間呈現的人臉的正確率也比較高!圖/envato elements

實驗結果發現,受試者在看到比較好奇的題目,不只答案會記得比較牢,連辨認在題目和答案中間呈現的人臉的正確率也比較高!

好奇度高與好奇度低的題目,各自有著 42.4% 與 38.2% 的人臉辨識正確率。換句話說,好奇心不僅能幫助記得關心的事件,還能連帶強化和事件無關資訊的記憶力。

為什麼會這樣呢?研究人員利用 fMRI 掃描,發現好奇心引發的強化記憶迴路,和外在動機啟動的區域非常相似,同樣仰賴多巴胺在神經間進行傳遞。

受試者看到他們比較好奇的題目時,會活化大腦內部一條與獎勵機制有關的途徑,增加負責大腦記憶的海馬迴活動。此時,大腦會處在能夠吸收各種資訊並記憶下來的狀態,所以即使是與問題無關的無聊資訊,也比較容易記住。

過去我們一直鼓勵探索、鼓勵孩子喜歡數學,激發學習動機。這次跟大家分享的研究,更進一步展現了「好奇心」與「喜歡」的價值。它不只是學習的起點,不只是讓孩子學習時快樂些,更是學習路上的加速器,能讓孩子學得更好、更有效率。

好奇心讓學習更快樂也更有效率!圖/envato elements

那麼,好奇心要去哪裡買?

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參考資料

  • Matthias J. Gruber, Bernard D. Gelman, Charan Ranganath. States of Curiosity Modulate Hippocampus-Dependent Learning via the Dopaminergic Circuit. Neuron, 2014 DOI: 10.1016/j.neuron.2014.08.060

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數感實驗室_96
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數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/