1. 导语

结构洞，顾名思义，是网络中将缺乏直接联系的两个或多个群体连接起来的桥梁位置，缺少这个桥梁，网络中就会存在一个“漏洞”，故而结构洞在网络中占据关键位置。美国社会学家罗纳德·伯特（Ronald Burt）认为，个人在网络中的位置比关系的强弱更为重要。处于结构洞的人获取更多元的信息，汇集更丰富的资源，享有更广泛的声望……似乎站在结构洞便拥有一切，无所不能！

对于科研人员而言，其合作关系构成了一个个网络，那么处于合作网络中结构洞的科研人员会具有怎样的天然优势呢？来自苏州大学的Yue Wang及其合作者在Scientometrics发表的一篇文章验证了科研人员处于结构洞位置对于其产出新颖性和颠覆性研究成果的积极作用，还发现了这一作用对于女性科研人员更加显著。阅读本文，让我们一起来看作者如何得出这一结论~

2. 研究内容

开宗明义，定义为先。在作者看来，新颖性研究整合了先前相互分立的研究领域，颠覆性研究突破了传统的理论并引入了新的观点。当前，国内外学者围绕研究团队的规模、新鲜度、性别多样性以及国际合作、跨机构合作等因素与研究成果的新颖性和颠覆性的关系，已展开了较丰富的探讨。本文作者则创新性地从网络视角出发，重点探究：

²  科研人员是否处于合作网络中的结构洞位置与其研究成果的新颖性和颠覆性之间有何关联？

3. 数据与方法

本文以物理学领域为例，采用美国物理学会（American Physical Society, APS）提供的数据集，通过一系列预处理工作（详见原文），最终得到52,110名科研人员发表的383,988篇研究成果。针对单篇论文，获取其标题、唯一标识符（DOI）、作者姓名、隶属机构、参考文献以及物理学和天文学分类代码（Physics and Astronomy Classification Scheme，简称PACS）。需要说明的是，由于作者所采用的颠覆性计算指标需要施引文献数据，为预留充足的引文窗口，将成果发表年份限定在2010年之前。

本文主要借助统计分析方法来探究科研人员的结构洞性质与其产出新颖性成果和颠覆性成果数量之间的联系，变量的选取来源于合作网络、研究成果、控制变量三个方面。在合作网络方面，指标包括度中心性、中介中心性、结构洞和聚类系数；在研究成果方面，考虑研究影响、新颖性成果和颠覆性成果三个维度；在控制变量方面，对职业生涯长度、机构排名、研究领域等因素进行控制。特别地，作者采用经典的Disruption指标来度量研究成果的颠覆性，采用创新成果数量（NoveltyU）和创新成果概率（NoveltyW）两个指标来度量研究成果的新颖性。其中，NoveltyU指标将文章中知识组合（操作化处理为PACS代码组合）“出现频次低于期望值”的情况视为“新颖”，用于计算科研人员在整个职业生涯中发表的新颖性论文数量；而NoveltyW指标则是将知识组合“以前从未出现”的情况视为“新颖”，用于计算科研人员是否在其职业生涯中发表过新颖性论文。指标的具体计算方法详见原文。

4. 研究结果

（1）合作网络基本属性

在过去的几十年里，科学经历了前所未有的高速发展，进入了大科学时代，使得科研合作成为一种普遍现象。如图1所示，通过对合作网络的可视化分析可以发现，经常在同一期刊上发表论文的科研人员比在不同期刊上发表论文的科研人员会更频繁地进行合作（图1.a），处于同一学科子领域的科研人员也往往会产生更密切的合作，跨领域的合作相对更少（图1.b），这使得合作网络呈现明显的模块化结构。

图1. 物理学领域合作网络

a: 节点颜色表示该学者主要发表论文的期刊; b: 节点颜色表示该学者的主要研究领域. 边表示合作强度.

 （2）合作网络结构对学者产出及影响力的影响

在回归分析之前，作者首先对回归模型进行检验，对自变量的方差膨胀系数（VIF）检验结果表明，模型不存在多重共线性。如表1所示，对科研人员学术表现（h-index）和论文产出数量的回归分析表明，科研人员所处的合作网络位置对其学术表现有显著影响：结构洞指标和度中心性与科研人员的学术表现呈显著正相关，聚集系数与科研人员的学术表现呈显著负相关，中介中心性与科研人员的论文产出数量呈正相关，但与学术表现呈现显著负相关。分析结果表明，在合作网络中占据结构洞位置的学者往往有更好的学术表现。

表1. 科研人员学术表现（h-index）与发表论文数负二项回归分析结果

 （3）合作网络结构对创新成果产出的影响

如图2所示，合作网络结构不仅影响科研人员的论文总产出数量及其影响力，还与其创新成果产出存在关联：在合作网络中占据结构洞位置的科研人员更可能发表具有颠覆性（Disruption）和新颖性（NoveltyU, NoveltyW）的论文。为消除可能的混杂因素的影响，作者对结构洞指标与创新成果产出进行了负二项回归分析，其结果如表2所示。

图2. 结构洞指标与颠覆性成果数量（子图a），创新成果数量（NoveltyU, 子图b），创新成果概率（NoveltyW, 子图c）的关联关系

表2. 颠覆性成果数量（Disruption）与创新成果数量（NoveltyU）的负二项回归分析结果及是否产出创新成果概率（NoveltyW）的logistics回归分析结果

由上表可知，在排除职业生涯开始时间、职业生涯长度、所属机构排名等因素干扰的条件下，结构洞指标与创新成果产出存在显著的正向关联，即处于合作网络中结构洞位置的科研人员会产出更多的创新成果。具体而言，结构洞指标水平每增加一个标准差，其产出的颠覆性成果数量（Disruption）平均会上升16.5%，发表创新成果的数量（NoveltyU）和概率（NoveltyW）分别上升12.2%和14.4%。利用固定效应回归模型的重复实验（表3）再次验证了上述负二项回归模型的结果：科研人员所处的合作网络结构位置与其创新成果产出存在显著关联。

表3. 产出创新/颠覆性成果概率的固定效应回归分析结果

 （4）合作网络结构对学术产出影响效应的性别差异

为进一步探究科研人员个体因素对合作网络结构影响效应的影响，作者将性别作为自变量引入回归模型，并构建性别和结构洞指标的交互项，固定效应回归模型结果如表4所示。分析结果表明，当使用NoveltyU作为创新成果的度量指标时，合作网络的结构洞效应对女性科研人员群体的影响效果更强，即当结构洞指标增加一个标准差时，女性科研人员发表创新成果的概率提升程度相较于男性科研人员而言会额外高出0.9%。值得一提的是，当采用NoveltyW和Disruption指标作为创新/颠覆性成果的度量指标时，结构洞对创新成果产出的积极影响在男性与女性科研人员之间并未表现出显著差异，这表明相关结论尚有待进一步探索验证。

表4. 男性与女性科研人员产出创新/颠覆性成果概率差异的固定效应回归分析结果（Disruption, NoveltyU）与logistics回归分析结果（NoveltyW）

5. 结语

阅读至此，可以看到本研究并未采用任何晦涩难懂的理论方法，却结合了现有研究的合作网络、创新成果、性别差异等多种视角，得出了有趣且有意义的结论。结果显示，科研人员的合作网络通常具有鲜明的模块化结构，处于结构洞位置对于科研人员的学术表现及创新成果的产生都有一定程度的促进作用，这一作用在男性与女性科研人员之间存在差异。研究发现对于科研人员的职业发展与科研合作具有一定的参考价值。

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原文信息：Wang, Y., Li, N., Zhang, B. et al. The effect of structural holes on producing novel and disruptive research in physics. Scientometrics 128, 1801–1823 (2023). https://doi.org/10.1007/s11192-023-04635-3