科学进步真的变慢了吗？一场关于“颠覆性”的学术大论战
“科学进步正在放缓”是一个经久不衰的话题。2023年，明尼苏达大学的Michael Park等人在《自然》（Nature）发表了一篇轰动一时的论文 [1]。他们分析了4500万篇科学论文和390万项专利的引用模式，得出结论：自1950年代以来，科学与技术的“颠覆性”（disruptiveness）呈断崖式下跌 [1]。这一发现曾引发广泛关注，甚至被写进了美国国会听证会报告和白宫官员的演讲中 [1]。
然而，2026年8月12日，《自然》发表的一篇后续研究给出了反转：所谓的“颠覆性骤降”可能只是数据错误带来的幻觉 [1]。
什么是“颠覆性”指数？
原研究的核心指标是“巩固-颠覆指数”（CD指数，范围从-1到1），用来衡量一项研究对该领域的冲击力 [1]：
- 巩固型（趋近-1）：后来的研究既引用了你的论文，也引用了你论文背后的参考文献。说明你只是对前人工作的巩固与补充 [1]。
- 颠覆型（趋近1）：后来的研究只引用你的论文，而忽略了你的参考文献。说明你的研究具有开创性，直接让旧研究变得无关紧要 [1]。
数据源里的“致命漏洞”
布鲁塞尔自由大学的博士生Vincent Holst及其团队在最新论文中指出，原研究中有约97万篇论文和14.2万项专利的CD指数被评为满分1（即最大颠覆性），而这仅仅是因为数据库显示它们“没有任何参考文献” [1]。
Holst团队随机抽取了100份样本进行验证，结果令人大跌眼镜：93%的论文和98%的专利实际上是有参考文献的，只是被数据库错误分类了 [1]。由于早期的数据库录入错误较多，随着时间推移，这种漏记的情况越来越少 [1]。这意味着，早期很多被判定为“极具颠覆性”的研究其实是数据缺失造成的假象 [1]。一旦剔除这些被“误判”的早期文献，所谓的颠覆性暴跌便基本消失了 [1]。
双方的激烈交锋
Park团队对此并不买账。他们在同期发表的反驳声明中指出，即使按照Holst的修正方法，数据中依然存在显著的颠覆性下降趋势 [1]。
双方的争论焦点之一在于数据库的选择 [1]。Park原研究使用的是闭源的Web of Science，而Holst团队则使用了开源的SciSciNet进行重构 [1]。Park团队指责开源数据库存在更多无引用漏洞；而Holst则坚称，他们重构Web of Science数据后的批评依然成立 [1]。对此，Park的合作者Russell Funk在邮件中反驳称，Holst的重构方式存在缺陷 [1]。
科学真的在变慢吗？
这并非Park的结论首次受到质疑 [1]。加州大学默塞德分校的Alexander Michael Petersen等人曾指出，随着科学文献总量激增，出现了“引用膨胀”现象 [1]。因为可引用的文献变多了，论文的平均CD得分自然会随之下降 [1]。他们重新分析数据后甚至发现，在2005至2015年间，科学的颠覆性可能是不降反升的 [1]。
不过，“科学进步放缓”也非空穴来风 [1]。斯坦福大学经济学家Nicholas Bloom等人在2020年的一项研究中，通过分析生产率数据得出结论：许多行业的技术进步成本正逐年增高，每一年的技术进步都变得比前一年更加昂贵 [1]。
科学创新的源泉是否正在枯竭？关于“颠覆性指数”的算法争议或许还会继续，但这个问题本身，依然是科学界最大的谜题之一 [1]。