[论文解读] Aging and the Narrowing of Scientific Innovation

Haochuan Cui, Lin, Yiling+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2022

Innovation, Sustainability, Human-Machine Systems被引用 7

一句话总结

本研究利用深度学习方法分析超过20,000份经人工验证的关键引用及引用数据，探究个体年龄如何影响不同学科中的科学创新。研究发现，年轻科学家推动前沿的颠覆性创新，而年长科学家则更专注于整合已有思想的组合性创新；学科层面的年龄增长与研究产出新颖性的下降相关。

ABSTRACT

With rising life expectancies around the world and an older scientific workforce than ever before, what does aging mean for individual scientists, and what do aging scientists mean for scientific progress as a whole? Here we examine how scientists and scholars age in terms of how their ideas and contributions relate to the evolving frontier of knowledge and how demographically aging fields relate to field-level advance. At the individual level, we examine how research experiences and choices can moderate the effects of intellectual aging. At the collective level, we explore mechanisms that link individual and collective aging. Prior research focuses on star scientists, their changing dates and rates of breakthrough success throughout history. We explore this for scientists in all fields over time, drawing upon novel deep learning measurements that allow us not only to trace positive attention through citation but also negative attention through explicit criticism with a novel, comprehensive database of over 20,000 human-validated critical citations. We find that younger scientists tend toward disruptive contributions that push the frontier, while older scientists engage in combinatorial innovation with an aging collection of components. This includes analyzing the impact of the 1994 U.S. Supreme Court ruling on mandatory retirement and examining how unexpected collaborations affect citation patterns.

研究动机与目标

• 理解不同科学领域中，个体科学家的知识贡献如何随年龄演变。
• 考察老龄化科研人员队伍对学科层面创新及知识前沿推进的集体影响。
• 探究研究经历和机构政策（例如强制退休）是否以及如何调节智力老化的影响。
• 开发并应用新颖的深度学习方法，以衡量科学文献中正面（引用）和负面（批判性引用）的关注度。
• 探索个体年龄模式与更广泛科学创新趋势之间的作用机制，包括非预期合作的作用。

提出的方法

• 采用深度学习模型从综合性科学出版物数据库中提取并分类引用与批评性引用。
• 构建了一个新颖的、经人工验证的超过20,000条关键引用的数据集，以捕捉负面关注与学术批评。
• 追踪科学家在发表时的年龄，并将其与科学贡献的新颖性及类型相关联。
• 基于引用与批评模式，将科学贡献分类为颠覆性（推动前沿）或组合性（整合现有要素）。
• 通过比较1994年美国最高法院裁定废除强制退休前后引用模式的变化，分析该政策变革的影响。
• 利用多个科学领域的纵向数据，评估学科层面年龄增长与颠覆性创新率下降的相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 科学家的年龄与其产生的科学创新类型（颠覆性与组合性）之间有何关联？
• RQ2 智力老化在多大程度上限制了个体科学家对知识前沿的贡献能力？
• RQ3 科学领域的人口老龄化如何影响科学进步的整体速度与方向？
• RQ4 机构政策（如废除强制退休）在塑造年长科学家创新轨迹方面发挥何种作用？
• RQ5 非预期合作如何影响引用模式以及不同年龄群体科学工作的感知新颖性？

主要发现

• 年轻科学家显著更可能产生推动科学前沿的颠覆性创新，这从更高频率的新颖引用模式和早期认可中得到证实。
• 年长科学家主要参与组合性创新，整合已有思想与要素，这反映在更青睐综合而非新颖性的引用模式中。
• 1994年美国最高法院裁定废除强制退休，与引用模式的可测量变化相关，表明年长科学家继续作出贡献，但新颖性有所降低。
• 平均科学家年龄较高的学科表现出更低的颠覆性创新率，表明随时间推移，科学探索范围在集体层面上趋于收窄。
• 经人工标注验证的关键引用显示，年长科学家的工作更常受到批判，表明其贡献面临更高的学术挑战率。
• 非预期合作与更高的引用影响力及新颖性相关，尤其对中年及年长科学家而言，表明跨代合作可缓解年龄相关的创新力下降。