研究世界是一个复杂的系统。21世纪的科学政策需要开放、透明和可重复的数据科学工具来帮助理解它。
国际计算社会科学会议 (IC2S2) 是大数据、计算分析和社会科学交叉领域科学家的年度会议，该领域在过去十年中发展迅速。今年，我有幸与我的同事 Kostas（他为此次会议撰写了精彩的总结）一起参加了会议，并在会上发表了一篇论文，使用网络科学分析科学研究中的新颖性。
在这篇文章中，我概述了社会科学家如何使用新的数据源和计算方法来分析科学，为什么这很重要，以及在 IC2S2 上展示的其他此类研究示例。我还认为，为了产生更大的影响，研究科学的计算社会科学家需要使他们的方法和指标更加开放，以便每个人都可以在开放的科学中验证和使用它们。
我们为什么需要科学的科学？
2010 年，克劳迪奥·乔菲 (Claudio Cioffi)将伽利略革命性地使用望远镜研究星体与计算社会科学 (CSS) 加深我们对社会理解的潜力进行了比较。正如IC2S2 的计划所表明的那样，CSS 社区很快就将望远镜对准了自己及其同代人；会议举办了 23 场关于“科学研究”的演讲，该领域分析科学知识的生产和传播。
研究人员研究自己和同行并非自恋。研究研究社 哥伦比亚电话号码数据 区和成果的 CSS 从业者明白，了解其结构、动态和底层机制可以为制定更好的科学政策提供信息，并为社会带来更大的利益。
正如《科学》杂志 2018 年的一篇文章《迈向更科学的科学》指出的那样，“关于人们、实践、政策和资源如何影响科学进程的许多观念仍然更多地植根于传统和直觉，而非证据”。文章接着引用了几位领先的计算社会科学家的作品和言论，他们强调了新的面向数据的方法有可能为我们提供一幅更细致入微、更全面的图景，真正捕捉到科学事业的复杂性。
衡量研究进展的传统方法仍然在很大程度上依赖于对出版物产生的引用次数进行简单的计数。我们被各种指标所淹没，这些指标会产生不良激励，容易被操纵，无法描述现实。与此同时，我们看到科学生产力的下降，一些批评人士认为研究活动与社会效益脱节。如果我们想为可持续的研究体系创造适当的条件，并帮助解决世界上一些最大的挑战，我们需要利用新数据源的潜力，取代简单的指标。这正是 IC2S2 科学研究会议上提出的研究成果。
一位演讲者强调了研究影响与团队的性别和种族多样性之间的联系，另一位演讲者则展示了诺贝尔奖获得者在创作获奖作品时如何经历探索和紧密关注两个阶段。我介绍的工作研究了我们如何寻找出版物中提到的主题的新组合来寻找新兴的研究领域，而另一位演讲者则认为这些新的组合是由研究团队中的技能组合驱动的。
这项研究表明，各种新的分析能力都可以提供给参与研究过程的每个人。这是一个绝佳的机会，可以让这些能力超越会议和期刊文章的范围，用于进一步的研究和政策制定。然而，也存在着一种风险，即这些能力是各自为政、各自为政，没有经过三角测量，从而导致方法千差万别、难以复制。