本报记者 陈彬
回想起自己初入课题组的时候，国内某地方高校助理研究员刘山印象最深刻的是团队带头人的一句话：“你们来得好，队伍能多点儿活力。”
最初，刘山对此不太理解：“课题组的平均年龄并不大，更没有‘老态龙钟’之感，我能增加什么‘活力’？”
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然而，随着时间的推移，他开始理解了这句话——课题组的人不少，但相当一部分属于本校培养，不管是知识构成还是思维模式都比较相似。作为“外来和尚”的刘山，自然更容易和他们碰撞出火花。
“有时觉得自己挺像一条‘小鲇鱼’的，搅不起太大浪花，但多少能给团队增加一些创造力。”刘山笑着说。
这个比喻只是刘山随口一说，但对于如他这样的“小鲇鱼”是否真的可以提升团队的创新能力，有人却作了认真研究。
规模：
小团队擅长创新，大团队适合验证
让时间回到2020年。
彼时，由于疫情防控需要，北京师范大学系统科学学院副教授曾安不得不居家授课，由此也多了一些空闲。正是在那段时间里，他看到了美国匹兹堡大学计算机与信息学院助理教授吴令飞的一篇论文。
在这篇论文中，吴令飞团队研究了这样一个问题——规模对科研团队的创新能力会产生何种影响。
“这背后有一个历史背景。”接受《中国科学报》采访时，吴令飞表示，在过去十几年间，科研团队的主要组成从小部分合作者，逐渐变成了规模很大的团体。“团队人数甚至远超一支球队。”团队规模扩大的好处显而易见——可以吸纳更多公共经费预算，完成小团队无法负担的科研任务，其工作也更容易形成影响力。“这一点在世界范围内都是共通的。”
然而，如果将视角对准团队的科研创新能力，团队规模越大，是否意味着其创新能力就越强呢？
在回答这一问题之前，吴令飞团队首先要解决一个棘手的难题——团队的“创新能力”怎么衡量？
“这并不好界定，但最终我们找到了方法。”他打了一个比方，“天上的月亮越亮，被其遮挡的星光也就越多。同样，一项成果的创新性越强，其‘遮挡’的历史成果也就应该越多。”
具体来说，一篇论文的完成往往需要参考很多文献，当其发表后，也会被其他论文所引用。“如果引用它的论文同时也会引用其参考文献，说明该论文大概率是一篇传承性论文；反之，则说明该论文具有很强的原创性。”
严格来说，这种影响力的评价思路并非吴令飞团队首创，但他们将其计算公式变得更加简洁易懂，并形成一套“颠覆创新指数”。通过定性和定量方法的多方验证，他们发现该指数在判断团队成果创新性上，比其他方法的准确性要高得多。
在这一指数基础上，吴令飞团队借助大数据，收集并分析了1950年以来的6500万篇科研论文，以及相关的专利申请和开源软件项目的引用模式。最终，他们得出结论——科研小组规模越小，就越有可能产生颠覆性创新的思想。大型科研团队仍然是进步的重要推动力，但它们更适合验证和巩固已有发现，而非做出新发现。
“这一结论会出乎一些人的意料。”吴令飞说，因为有些人会认为，团队越大，越容易包容具有不同观点的成员，创新潜力也就越强。但从研究结果看，仅凭扩大团队规模似乎并不能实现真正的创新。“这也启发我们，在科研团队规模普遍扩大的今天，是否可以同时鼓励和支持一些相对独立化的小团队，从而激发整个科学共同体的创造力。”
2019年2月，吴令飞的论文被《自然》选为当期的封面论文。一年后，曾安偶然间看到这篇文章，脑海中冒出一个新的想法。
结构：
“新鲜度”有助提升创新
在北师大系统科学学院，曾安的科研方向是复杂网络，“也就是由点和线构成的网络结构”。自从硕士期间进入这一领域，他进行相关研究已经有十几年了，以至于产生了一种“网络情结”，“看到一些论文或研究成果时，就会不知不觉地想，这里面有没有什么网络结构”。
然而，吴令飞的研究中恰恰缺乏“结构”。
“吴老师的研究只是涉及了团队规模，但并没有考虑团队内部成员的结构和组成。既然如此，我能不能在此基础上建立一个‘网络’呢？”曾安觉得，在团队规模不变的情况下，内部结构的变化一定会对团队的创造力产生影响。他决定通过自己的研究验证这一点。
曾安决定将研究的落脚点放在团队的“新鲜度”上，即团队中新成员比例和新合作关系比例对团队创新能力有何影响。
“通过传统方式，我们很难大规模地判断团队成员是否稳定，但借助大数据，做到这一点却并非不可能。”他告诉《中国科学报》，伴随团队规模扩大，单篇论文的作者数量也在增加。如果团队中的某个成员在之前跟其他成员没有合作关系，他对于团队来说，大概率就是一名新成员。基于此，就可以通过团队连接新成员的比例量化团队的新鲜度。
研究中，曾安借鉴了吴令飞团队“颠覆创新指数”的评价模式，并将其中的自变量从“团队规模”变为“团队新鲜度”。在此基础上，研究团队分析了1893—2010年间发表的超过48万篇论文中，双作者、四作者、八作者团队对应的新鲜度。
结果显示，在科学研究中，全新的团队相对较为少见，但是新团队的研究工作具有更大的颠覆创新性，并且新团队论文的多学科影响力也比旧团队的论文要大得多。“而且，这种效应在大规模团队中更加明显。”
尽管有了这样的发现，但曾安强调，团队新鲜度的高低与团队创新能力的高低并不是简单的线性对应关系。“也就是说，看一个团队比另一个团队的新鲜度高两倍，并不能就此认定其创新能力也会比后者高两倍。”
曾安告诉《中国科学报》，他们的研究只是简单地发现团队新鲜度与团队创新能力之间存在一定的关联关系，但其背后的产生机制还有待进一步挖掘。不过他相信，这与新团队成员之间具有更加明显的学科差异、更容易产生学科交叉有直接的关系。
对此，刘山深以为然。
“以我个人为例。且不说知识结构乃至研究方向的差异，仅在思维模式上，我作为初入团队的‘新人’，有时就能明显感觉出自己很多想法与团队中的‘主流想法’有所不同。”他说，“好在我们的团队氛围很好，这种思考方式的差异产生的往往并不是争执，而是互相启发。”
不过刘山也有些担心，在团队待的时间久了，自己可能也会慢慢被“同化”。如果没有新人加入，团队的创新能力会不会下降呢？
争论：成员互动，作用几何
2021年4月，曾安团队的研究成果在《自然-人类行为》上以封面文章的形式刊发，随即引发了广泛关注。同样在这一年，哈尔滨师范大学管理学院教授刘岩芳也开始了一项关于科研团队创新能力的研究。
根据这项研究，刘山显然有些“多虑”了。
在研究中，刘岩芳团队结合高校科研实际，设计了一套关于科研团队创造力影响因素的调查问卷，并对228份有效问卷进行了分析。结果显示，高校科研团队创造力的影响因素权重，从大到小依次为利益驱动、团队领导和成员个体能力结构。
根据刘岩芳的研究，科研工作者在名声、荣誉和学术地位的驱动下，必然会激发自己的潜能，尽最大努力去完成科研任务，在此过程中会伴随着创造力成果的产出。如果按照各影响因素的权重计算，利益驱动对高校科研团队创造力的路径影响系数为0.408。
这一数字代表着，在理想条件下，其他影响因素不变时，每增加利益驱动力一个单位，高校科研团队创造力可增加 0.408个单位。而相比之下，团队领导和成员个体能力结构的路径影响系数分别为0.405和0.305。
值得注意的是，在曾安的设想中，新团队或团队新成员的加入之所以能够提升团队创新能力，很大程度上正是通过改变团队成员之间的互动、增加跨学科的思想交流实现的。但刘岩芳并不认为这是提升团队创新能力的“主要原因”。
“新成员的加入当然有利于提升原有团队的创新能力，毕竟新成员会带来一些‘新东西’，但如果是一个全新团队，由于成员间要经历一个彼此磨合的过程，在这一过程中，最初的这种‘磨合’是否有利于团队创新力的快速提升，需要做进一步探索。”刘岩芳说。
对于这样的分歧，吴令飞并不觉得奇怪。
“两者的研究思路和目的不一样，”他告诉《中国科学报》，从研究思路上，不管是曾安还是他自己，均受世纪之交兴起的“复杂网络科学”等思潮影响较深，希望使用大数据和机器学习等方式，寻找一种类似物理规律一样高度稳定的人类客观行为规律。
“相比之下，刘老师作为管理学领域的学者，其关注的创新活动更多是一种基于个人意愿和能力的活动，并且通过问卷调查、访问等方式，重点寻找有效激励、控制这些活动的政策。”他说。
在吴令飞看来，造成这一分歧的双方，恰恰构建出了在讨论团队创新能力时需要兼顾的两个层面，即一方面要通过严谨的科学研究，从规模、结构等方面寻找客观规律，搭建起更容易激发团队创新能力的“硬科学原理”；另一方面，还要在此基础上，深入到每一个团队成员的诉求中，从团队成员的个体层面寻找能激发其内心利益驱动力的“软科学实践”，最终影响科技政策。
“从这个角度说，这一系列的研究恰恰形成了一个‘整体’。”吴令飞说。
反思：
科研的“产品”是论文还是科学家
对于上述种种争论，作为科研一线人员的刘山并不十分在意。眼下的他更关注的是自己马上要进行的一个项目。
“是我们团队承担的一个课题之下的子课题，和我之前的研究方向稍有些偏差。老实说，一开始不太想接这个课题，但最终还是接下了，毕竟是团队的工作。”刘山的话语中多少有些无奈。
对于这样的无奈，很多科研人员都感同身受。在接受《中国科学报》采访时，福建工程学院交通运输学院院长陈德旺便直言，随着国内高校科研团队规模的日益扩大，团队内部的组织化也更加明显。这种“有组织的科研”在攻克重大科研项目中的优势显而易见，但与此同时，还要在团队的组织化与团队成员个人的科研志趣之间寻找一种平衡。
“与科研院所相比，高校科研人员的组织性要差一点，这并不是出于个人原因，而是因为高校教师的科研方向往往更加个性化，同时还需要兼顾教学等其他任务。这一现实情况我们必须要考虑到。”陈德旺说。
刘岩芳在研究中发现，团队领导通过团队氛围的中介效应，在提高科研团队创造力方面的作用十分明显。她同时也表示，如何能在团队组织化和团队成员个人发展空间之间找到一种平衡，也是体现团队领导能力高低的重要标准。
然而，一个团队能在多大程度上尊重个人意愿，在一定程度上还取决于团队内部的层级结构。
不久前，一篇发表在美国《国家科学院院刊》的文章里，吴令飞团队发现，不同层级结构的团队，其创新能力也有所不同。
“科研团队的层级结构和其科研产出之间存在显著相关性。在越相对扁平化的科研团队中，撰写出高度新颖性论文的概率越高。”吴令飞说，而更加层级化的团队则更可能遵循已有的研究思路，做出颠覆性创新的概率也更低。
需要注意的是，根据吴令飞团队的研究，层级化小组虽然创造力不如扁平化小组，但其论文产出量却要高于后者。
“这并不难理解，毕竟层级化的增加，往往意味着团队规模的扩大，而这种相对固定的组织化是有利于团队成员论文发表的。”吴令飞表示。不过值得注意的是，这些论文往往缺乏创造性，而且论文发表收益也往往会集中在团队的几名核心骨干成员中。
“这些问题的背后，是过多的层级结构更容易限制年轻科研人员自由发挥的空间，毕竟团队层级增多，往往意味着一线科研人员的主要精力用于对上‘汇报’和接受‘管理’上。相比之下，扁平化结构则更利于年轻团队成员彼此间的沟通与碰撞。” 他说。
如果将这一话题深入，吴令飞觉得其实可以提出一个更加“哲学化”的终极思考——科研的目的究竟是什么？
“如果你认为科研的目的和产品是制造论文和科学发现，那么无论是层级模式还是扁平化模式，都各有好处。”吴令飞说，“但如果说下一代‘科学家’才是科研的终极‘产品’，大部分论文发表只是训练他们的副产品，那么在人才竞争日益激烈的当下，如何通过一定的制度安排和人文手段，培养出一批真正具有创新能力的年轻学者，才是所有政策制定者都应该深入思考的问题。”
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