一項面向全球學者的協(xié)作計劃

在科學發(fā)展的過程中，沒有任何學科是一成不變的。復雜系統(tǒng)科學與網(wǎng)絡科學同樣如此，其理論框架、方法體系與應用邊界始終處于不斷演化之中。

本項目為一項非商業(yè)學術計劃，由帕多瓦大學的Manlio De Domenico研究團隊發(fā)起。

Manlio De Domenico教授長期從事統(tǒng)計物理與復雜系統(tǒng)交叉領域研究，主要聚焦復雜系統(tǒng)與復雜網(wǎng)絡動力學，研究對象涵蓋生物系統(tǒng)、社會—技術系統(tǒng)及工程網(wǎng)絡等現(xiàn)實世界復雜系統(tǒng)，重點探索多層耦合與相互依賴關系對系統(tǒng)涌現(xiàn)行為、傳播過程及韌性機制的影響。

本項目旨在：

系統(tǒng)識別并梳理真正奠定學科基礎的關鍵貢獻

構建一個跨領域、結構化的知識圖譜

反映復雜性科學在不同子領域中的實際使用方式與理解框架

為什么需要這項工作？

近年來，大模型與自動化工具使我們能夠快速整合海量科研信息。然而，要識別哪些成果是基礎性的——即真正塑造學科概念與方法核心的工作——仍然離不開專家的判斷。

本項目旨在作為算法方法的有益補充，通過匯聚來自不同領域研究者的獨立視角，借助集體智慧（collective intelligence），構建一個更加全面且結構化的學科基礎認知。

需要強調的是，本項目的目標并非簡單地對高被引論文進行排名，而是嘗試構建一個反映學科真實基礎結構的知識圖譜，包括那些可能被關鍵詞或引用分析所忽略的重要貢獻。

項目范圍

目前，項目已基于專家意見與精選資料建立了一個初步文獻庫。當前階段的重點在于通過社區(qū)參與，對該文獻庫進行擴展與完善，特別關注識別那些尚未被充分代表的重要工作。

本項目的范圍不限于明確標注為復雜系統(tǒng)或網(wǎng)絡科學的研究，還包括來自相關領域的基礎性貢獻，這些工作在概念層面深刻影響了該學科的發(fā)展，例如信息、動力學、演化、計算、組織與適應等。

換言之，我們關注的是構成復雜性科學概念基礎的來源，而不僅僅是學科標簽本身。

如何參與？

如果你從事復雜系統(tǒng)、網(wǎng)絡科學或相關交叉領域的研究，歡迎參與本次調研。

你只需提交少量關鍵論文（使用 DOI 形式），包括被廣泛認可的經(jīng)典工作，以及你認為重要但可能被忽視的貢獻。

問卷填寫時間不到10分鐘。

所有提交內容將被匯總、去重，并在不同子領域與貢獻類型之間進行分析，例如理論框架、方法、應用、跨學科橋梁，以及來自鄰近領域的基礎性輸入。

參與者將有機會獲得署名致謝，并可優(yōu)先獲取該項目研究成果。

與既有工作的關系

本項目是對當前基于計算與計量方法的復雜系統(tǒng)研究圖譜的一種補充，例如基于關鍵詞的文獻分析、大規(guī)模書目數(shù)據(jù)庫挖掘以及自動化主題發(fā)現(xiàn)等方法。

這些方法有助于揭示研究的顯性結構，但往往難以捕捉那些不使用當代術語的概念源頭，或跨學科引入的重要思想。

此外，本項目也借鑒了以往的社區(qū)實踐經(jīng)驗，例如 Complexity Explained（已被翻譯為15種語言）以及 Complexity Thoughts（復雜性科學傳播項目）。本次工作在此基礎上，進一步邁向更加系統(tǒng)化與社區(qū)驅動的綜合性梳理。

學術背景

研究成果將向所有參與者及更廣泛的學術社區(qū)開放共享。

本項目不收集個人隱私信息，所有數(shù)據(jù)僅以匯總形式使用。

結語

復雜性科學的形成，從來不是單一學科內部演化的結果，而是多種思想長期交匯的產(chǎn)物。

本項目希望通過集體智慧，勾勒出這一學科真正的知識底座。

如果你也在這一領域探索，歡迎貢獻你的視角，讓我們吸引更多的研究人員加入復雜系統(tǒng)與網(wǎng)絡科學研究。

原文:

https://manliodedomenico.com/complexity_map.php