在科学、运动和音乐领域，成功有迹可循吗？| 专题综述（附论文下载）
对于“success”各式各样的研究由来已久，近期 Advances in Complex Systems 整理了一组计算社会科学对“success”的最新研究，揭示了科学、运动和音乐领域内的“成功模型”。
编译：集智俱乐部翻译组
来源：worldscientific.com
在公众号后台回复“success”，即可获得论文合集。
引言
人类活动相关的数字数据日益增长的可用性使计算社会学得以出现，计算社会科学是计算机科学，数学建模和社会科学的交叉研究领域。在众多热点概念中，我们发现了“成功”。
成功科学的前提在于观察“表现”与“成功”之间的差异：“表现”，代表在某活动领域中可客观量化的成就总和，如科学家的出版记录，运动员或团队的获胜记录，体现个体的行为。相比之下，“成功”，体现于名气，名人效应，受欢迎程度，影响力或关注度，是一种集体衡量标准，代表着群体对个体表现的反馈和接纳。这两者之间的联系虽然经常被视为理所当然，但实际上远未被理解并且经常引起争议。
“成功”本身就是一个模糊的术语，因为我们每个人都会对“成功”有自己的主观看法。然而，如果我们承认它的集体性质，在很多情况下，“成功”的结果可以量化，这引起了对机制的寻找或是发现机制的缺乏，可能解释了某些事情“成功”的原因。
拿足球队举例子，这是一个复杂系统的典型，一个足球队不只是其球员们的数量总和，更是由球员们个人技能产生的集体质量来定义的。充分利用体育运动中的数据来识别出有利于“成功”的因素，进而对体育运动经理人起到指导作用是否是可行的呢？
同样，在科学界，近几十年来，衡量研究人员和科学团队产出的指标逐渐普及。但是，一个“成功”的结果（在此情况中，例如被高度引用的论文）来源于机会，马太效应和本质的结合。
因此，至关重要的是通过实证研究，建模工作或两者的结合，来理解这些因素是如何影响“成功”的度量标准，并限制预测个体未来是否成功的能力的。以Twitter为例，一个经常被转发的个体在未来比一个随机被转发的个体有更高的被转发机会，但转发数量是偏态分布的，以至于对该过程的单一实现的观察往往是不确定性的。
1、量化足球运动中
球队通常表现与成功的关系
论文：
Quantifying the relation between performance and success in soccer
地址：
https://doi.org/10.1142/S021952591750014X
如今体育运动中海量数据的可用性为量化球队通常表现与成功之间的关系提供了机会。在这项研究中，我们分析了六大欧洲联赛中超过6000多场比赛和1000万场的赛事，并在足球比赛中调研这种关系。
我们发现一个团队在比赛最终排名中的位置与其通常表现显著相关，正如从足球运动数据中提取的一组技术参数所描述的那样。此外，我们发现，尽管比赛过程中的团队表现可以解释胜负，但用机器学习的方法检测平局却很困难。
然后，我们仅依靠技术数据并利用过去赛季数据训练的机器学习模型，来模拟每场联赛整个赛季的结果。模拟产生的团队排名与实际排名相似，这表明从复杂系统的视角看足球运动很有可能揭示了关于球队通常表现与成功之间关系的隐藏模式。
关键词：数据科学，成功科学，体育分析，足球分析，体育科学，复杂系统，机器学习，预测分析
2、科学中的性别差异？
——辍学，生产力，合作与成功
论文：
Gender Disparities in Science? Dropout, Productivity, Collaborations and Success of Male and Female Computer Scientists
地址：
https://doi.org/10.1142/S0219525917500114
科学合作塑造了创意和创新，它们既是学术职业生涯的基础也是结果。近期研究表明，性别不平等仍然存在于许多科学实践中，涉及从招聘到同行评议过程与经费申请。
在本课题中，我们调研了超过一百万计算机科学家在47年间的协作模式中的性别差异。我们探讨这些模式是如何随着时间和职业年龄而变化，以及它们如何影响科研成效。
我们的研究结果显示了成功的男性和女性科学家具有相同的协作模式：与同职业年龄的科学家相比，他们倾向于与更多的同事而非其他科学家在一起合作，作为中间人来寻求创新，并建立更为长久与频繁的合作关系。
然而，女性通常不太可能采用与成功相关的协作模式，她们更有可能嵌入没有结构洞的自我中心网络中，并且在整个职业生涯中，她们表现出比男性更强的性别同质性以及持续更高的辍学率。
关键词：计算社会科学，网络分析，性别偏见，成功科学，团队科学
3、流行音乐
榜单的动态变化规律
论文：
On-chart Success Dynamics of Popular Songs
地址：
https://doi.org/10.1142/S021952591850008X
在高度商品化的文化产品为大众消费而激烈竞争的近现代，找到“成功”这个复杂过程背后的原则，热门产品的研发仍然是一个重要的科学目标，需要跨学科的方法。
在这里，我们提出了一个框架，用于追踪产品繁荣与衰落的循环过程，以深入了解决定其成功的有影响力和有效的因素。作为快速，高吞吐量的公众偏好指标，人气榜单已经成为查找产品市场表现模式的有用信息源，我们称之为榜单生命轨迹，显示产品如何进入榜单，在其中经营，并最终退出。
我们提出定量参数来描述生命轨迹，并分析了一个涵盖来自Gaon Chart的近7000首歌曲的大规模数据集，GaonChart是韩国主要的周流行音乐（K-Pop）榜单，时间跨度为六年。我们发现非音乐的外在因素发挥了重要作用，例如艺术家的既定粉丝基础和制作公司在歌曲榜单上的成功运作能力，强烈表明了现代文化产品的商品性。
我们还回顾了此现象的一种可能的数学模型，并讨论了一些被我们称之为“Late Bloomers”和“Re-entrants”的非常有趣的轨迹，这些轨迹似乎是由大众媒体的偶然曝光和季节变化所强烈驱动的。
关键词：排行，榜单动态变化规律，榜单成功背后因素，量化成功
4、足球传球
有效性的计算建模
论文：
Computational Modeling of Pass Effectiveness in Soccer
地址：
https://doi.org/10.1142/S0219525918500108
体育领域新兴的数据爆炸为实现更深入和更大规模的赛事分析提供了实践数据科学与分析的新机会。
由于存在22个人之间的协作和竞争，足球通常被视为一个复杂系统。更具体地说，每场比赛通常被建模成一个网络图，球员作为节点，他们之间的传球作为节点之间的边。传球的数量通常定义每条边的权重，通过使用网络建模理论，这些权重被用于识别关键球员。但是，传球次数指标认为每次传球都是等价的，并且无法区分正在进行普通传球（通常是在自己的场传给一个近的队友）的球员和那些在进行关键传球（发起或推动进攻）的球员。
作为一种解决方案，在本文中，我们提出了一个描述性模型来量化足球传球的有效性，以区分关键传球和对球队的发挥贡献不大的常规传球。我们的模型通过仔细结合风险和收益评估来捕捉领域专家的观点。我们已经在一个足球数据分析软件中使用了我们的模型。
我们与领域专家进行了用户研究，结果显示我们的模型以94％的准确率捕获了一些示例场景的领域专家评估。所提出的模型在计算上并不苛刻，这允许在商用硬件上如我们的软件原型所展示那样进行比赛的实时传球评估。
关键词：数据分析，信息建模，遗传算法，体育分析，复杂系统
5、天赋VS运气：
随机性在成功和失败中的作用
论文：
Talent VS Luck: The Role of Randomness in Success and Failure
地址：
https://doi.org/10.1142/S0219525918500145
高度竞争性的西方文化中很大程度上占据主导地位的精英范式，根植于对成功主要归功于个人品质，如天赋，智慧，技能，聪明，努力，意志力，勤奋或冒险的信仰。
有时，我们愿意承认，一定程度的运气也可以在取得重大成功方面发挥作用。但是事实上，低估外部力量在个人成功故事中的重要性是相当普遍的。
众所周知，智力（或更普遍地说，天赋和个人素质）在人群中呈现高斯分布，而财富分配——通常被视为成功的代表--通常遵循幂律（帕累托定律），绝大多数穷人和极少数亿万富翁。有典型规模（平均天赋或智力）的正态分布的输入与规模不变分布的输出之间的矛盾表明，一些隐藏成分在幕后起作用。
在本文中，我们认为这种成分只是随机性。特别是，我们简单的基于主体的模型表明，如果在生活中取得成功拥有某种程度的天赋是必要的，但是达到成功的最高峰的几乎从来不是最有天赋的人，而是那些天赋平平但是明显更幸运的个体。
据我们所知，这一违反直觉的结果——尽管已在大量文学作品中含蓄地提出过——在这里首次被量化。它揭示了在达到成功水平的基础上来评估价值的效力，强调了向此类人分配过多荣誉或资源的风险，这些人最终可能仅仅比其他人更幸运。
我们还比较了几个政策假设，以表明公共资助研究的最有效策略，旨在改善精英制度，思想的多样性以及创新。
关键词：成功，天赋，运气，基于主体的模型，机缘巧合
翻译：李柯瑶
编辑：王怡蔺
原文：
https://www.worldscientific.com/worldscinet/acs
推荐阅读
集智俱乐部QQ群｜292641157
商务合作及投稿转载｜swarma@swarma.org
◆ ◆ ◆
搜索公众号：集智俱乐部
加入“没有围墙的研究所”
让苹果砸得更猛烈些吧！