朱 晶｜科学合作中的网络认识论：科学家的社会交互如何影响认知交互

摘要

当下的科学发展已突破了传统认识论对科学发现的定性、静态描述。认识论研究需要重新理解：科学合作与学科交叉中的认知资源和方法如何进行交互，科学家的社会交互如何通过影响认知交互来形成复杂的网络认识论，以及复杂网络中认识论进步的担保机制是什么。基于对科学合作复杂网络中的认识论特征所进行的考察，可以发现多重认识论节点形成了一种超图结构，认知资源与方法的社会交互动态地影响着节点的形成、强弱与演化。科学共同体独特的社会建制和运行机制，使得优化网络认识论时表现出四种张力。从专长交易区和认识论信任出发，可以调整网络张力来取得认识论进步，为集体理性提供担保，并启发科学政策涵养网络认识论中的生态多样性。

作者简介

朱　晶，华东师范大学哲学系副教授

基金项目

本文系国家社科基金项目“认知劳力分配视角下的科学合作研究”(项目编号：19BZX041)的阶段性成果

● 本文刊载于《社会科学》2021年第5期 ●

当下科学的发展已经突破了传统的科学哲学对科学发现的定性、静态描述。科学合作与学科交叉成为当代科学研究的常态，合作不仅跨越了学科界限，还在地域、机构、文化、性别、规模等方面呈现出越来越丰富的多样性与异质性，在时间和空间上的演化越来越复杂，形成了复杂的社会网络与认识论网络。科学合作引起了计算机科学、社会学和心理学等领域的广泛关注，特别是借助计算机技术和大数据挖掘，研究者对科学合作与学科交叉的模式和复杂性进行了实证分析。这些研究不仅揭示了真实科学合作中的静态模式和动态机制，还能提高对科学发现进行预测的能力，并可以利用模型发掘促进科学进步的多重因素，为科学发现的社会过程提供更加丰富的科学理解。随着社会网络与复杂性理论的发展，科学合作被视作集合了研究者、项目、论文和思想概念的复杂网络，该网络是自组织的，并且不断发生着演化。与此同时，这些研究揭示出的社会网络也引发了一系列待考察的哲学问题：科学合作与学科交叉如何推动认识论进步，认识论网络和认识论群体如何形成并关联，科学合作的社会网络与认识论网络结构之间的关系如何，以及如何对认识论网络进行优化，等等。

对科学合作进行哲学考察，是科学哲学和社会认识论领域的新兴议题。虽然科学哲学正开始从关注个体科学家或单独学科领域转移到关注科学合作和集体知识上来，却依然只有少量的哲学考察关注科学合作与认识论进步之间的动态关系。现有研究多将科学合作的动力机制看作是由一只“看不见的手”在封闭系统中进行内部调整，较少关注影响科学合作的内在科学概念变化与外部因素的互动，较少探讨合作的复杂性与动态演化如何影响认识论上的进步。因此，本文将通过对科学合作复杂网络中的认识论特征进行考察，试图揭示科学合作中的网络认识论结构与认识论成果取得之间的动态关联，网络结构的演化特征，集体理性的担保机制，并对科学合作中的网络认识论研究如何启发科学政策给出尝试性建议。

作为复杂网络的

科学合作与社会认识论

科学社会学和科学计量学的研究，越来越多地揭示出科学不再是个体科学家的活动，而是一个网络系统。科学合作的复杂性，不仅仅表现在地域文化等外在因素和合作方式的多样性上，科学家之间的社会交互，还带来了网络认识论的形成与认识论的多样性。这种多样性的特征，不仅仅表现为不同科学家在解决不同问题，还表现为解决同一个问题的科学家有不同的解决方案，同时合作团队中的科学家解决问题的方案和策略还会受到科学共同体中的奖励和评价系统、规范结构的驱动。这些实证研究为对科学合作中蕴含的认识论问题进行哲学考察提供了基础。

除了对合作者社会关系进行分析，科学社会学和计量学的研究还发现，科学合作在内部认识论与科学成果的外在呈现上有明显差异。例如，认识论内容的增长趋势与科学论文数量的增长并不一致；相比个体科学家，团队合作能多出38%的可能性来将新颖的想法整合进入熟悉的领域；团队能够整合不同的专长，产生更多的洞见。不过，对合作者社会关系的分析，并不能反映科学概念的增长与形成，只能发掘科学合作的社会结构，不能勾勒出认识论和认知资源的网络结构，以及网络中的多节点特征。

目前已有的科学哲学研究虽然也关注科学合作中的认识论蕴含，关注合作中的认知劳动分工（division of cognitive labor）。但是，这些研究大多都只是关注概念连接和变化本身，而忽略了科学合作网络节点中自主体（agent）的多样性。比如萨加德（Paul Thagard）讨论了认识论依赖的群体在进行分布式认知时的理论、模型和工具。不过，这些自主体不仅有概念和思想，还有互相交互的行动者，外部因素也会影响概念连接的方式。以生物医学和化学领域的合作为例，科学合作中的概念连接可能是与同一个小分子反应，被同一种方法分析或者分离，也可能是如催化酶这种多个科学团队的研究对象。复杂的科学网络呈现了关于科学家是如何思考的丰富的多级结构。

另外，社会认识论领域对科学合作的研究刚起步，且不太关注作为网络的科学合作，仅有少量研究探讨了认识论网络中的交流结构，例如佐尔曼（Kevin J．S.Zollman）用数学模型讨论了认识论群体中最优化的交流模式。这些工作为探讨科学团队内部认识论差异与交流结构之间的互动，依然留下了大量空间。尽管大部分哲学家赞同科学知识的产生涉及社会层面，但在何种意义上科学知识可以被理解成社会的，迄今还有争论。即便有少量从科学的社会维度进行的哲学探究，也有从科学共同体中同行交流和社会组织等宏观尺度进行的探讨，但这些研究都忽略了从团队科学合作的微观层面进行精细考察。

尽管如此，这些工作启发科学哲学应该将科学合作复杂性的研究与认识论目的结合起来，不应该忽视科学合作在认识论上的多样性，不能仅仅考察科学概念的变迁，还要注意到合作中科学家的策略和交流模式等如何影响概念网络的形成与认识论进步。科学哲学可以借鉴科学计量学等领域的实证研究，从关注个体性的科学发现转向由团队研究形成的网络认识论。

合作网络中的

多重认识论节点与动态演化

当我们同时考虑科学合作中概念、思想等内部认识论要素和科学家交互的外部社会结构时，合作会呈现出复杂的认识论网络结构。那么，认识论网络将由哪些节点连接起来？节点之间的关系是怎样的？内部认识论结构与外部的科学家社会交互将如何共同影响节点的生成、强弱和演化？

概念是最基本，也是最重要的网络认识论节点。在合作呈现出来的复杂网络中，问题发现和解决的认识论目标与实现过程发生在概念网络之中，带来了节点的动态变化。已有的计算机建模与模拟研究，刻画出科学合作从最初的小科学家集簇转向大的合作组分时，新的科学概念会带来科学合作方式的动态结构重组。新思想和概念的出现，会从小的变化开始，逐渐形成合作图谱中的超大组分。虽然不同学科领域的认知范围大小及增长速度不一样，比如碳纳米管研究领域出现爆炸性增长，而量子计算机领域的增长缓慢而平稳，但这种结构性转变在不同学科领域却是普遍的，概念变化使得合作网络表现出拓扑转化。

以概念和理论作为一级结构，科学合作中的认识论主体、对象和方法，构成了复杂网络中的次级结构。研究方法背后的模型建立与仪器技术等，在次级节点中发挥着桥梁作用。如果在已经发表的科学论文中建立动态超图模型，那么就可以发现合作中的次级结构呈现出纤维状构造和连接。以生物医学为例，网络中的次级连接点可以是研究者、方法、疾病，也可以是某个化合物。这些次级节点之间的网络距离非常小，可以通过任意路径进行连接，比如方法和疾病、化合物和疾病、研究者和化合物，等等。特别是，科学家的研究方法动态地连接着不同的次级节点，“行走”于科学的智识地图之中，将新的节点植入科学地图，影响科学家们对新问题的探寻。亦即，当我们考察认识论网络的次级结构时，研究方法决定了局部网络的连接方式和演化。不同科学家对研究方法的偏好，导致了他们在解决问题的过程中采取的模式具有差异。有的科学家倾向于将方法和非方法联系起来，有的倾向于将疾病和非疾病联系起来，或者将化合物和仪器联系起来。研究路线的变化会产生不同的认识论模式，同时也反映了一种“提取引发遗忘”的认知现象。即，一旦科学家思考与实验有关的节点时，便会降低其他节点的重要性。科学家可以引入新的化合物和化学关系，或者对传统知识钻研得更深，也可以巩固已有的知识簇，或者在已有知识之间构建起新的桥梁。

值得注意的是，当只考虑科学家的社会结构时，在两个科学家之间随机建立起合作联系，至少需要五至六步，这种小世界的合作网络，是功能化的科学共同体的显著特征。但是，当我们将作为认识论主体的科学家、认识论对象、理论、方法等编织进入合作网络之中时，在超图网络的节点之间建立联系只需要两步。是什么使得认识论网络节点之间的联系比社会网络更加紧密？这就涉及科学家认知资源与方法的社会交互，包括科学家的不同专长、科学的制度化结构与体制化运行的动力机制。因为创造性的认识论主体在执行研究方法时，会在节点之间建立联系。学科交叉和大科学带来的科学合作中，项目、基金等在节点之间建立起更加密切的连锁（interlocking）关系。来自不同机构和基金资助的合作者，在概念之间建立起了新的联系。比如新的疾病或者方法，可以和不同研究机构建立起同一种联系，从而影响科学家关注的概念和理论。竞争、奖励和评价也会动态地影响节点的变化，比如对高引用率的追求、对创新的界定和不同理解、对投入和收益之间的平衡的考虑，都会影响科学家在认识论概念网络中的“行走”模式和团队形成机制。同时，科学家的社会交互也会影响节点的强弱，科学家基于相似的研究兴趣或者基于研究机构之间的合作，形成的弱的社会节点，可能会带来新的合作团队的形成。但强的社会节点，比如过去成功合作过，则有助于维持团队取得认识论进展。

这些外部因素是如何与科学内部结构中的概念网络节点的形成和演变发生互动的呢？合作中的科学家的研究策略是两者发生联系的中介变量。科学家通常是亚专业化的，他们具有不同的认知资源和专长，在合作团队中出现认知分异时，认知资源的共享和交流在合作中可以呈现出开放和流动状态。在进行合作时，不同的科学家既有核心的认知资源，又有隐性知识的交流，合作中的跨学科带来认知资源之间的多重联系，发展出共享的智力模型，引起概念、认识论对象和方法之间形成新的多重节点。新节点的形成，使得概念、方法等能够流通到不同领域，让合作者在认识论上受益，从而能够将更多的认知资源投入到求解科学难题之中，实现在不同领域整合资源，激发出新的研究路径，最终推动科学难题的解决。同时，合作者创造出来的物理上的人造物可以跨越学科界限，推动不同科学家的共同理解，让新的概念融合进已有的理论框架中，并综合不同领域生成新的概念框架。比如，计算机科学家发明的计算机辅助药物设计与筛选方法，作为技术性人造物，带来了药物化学、医学、分子生物学、病理生理学等多个学科领域的合作，将新的药物设计与筛选概念带入疾病靶点、药物分子与蛋白质的结合特异性理论框架之中，发展出从以靶点为核心到综合表型筛选的新的概念框架。X－射线衍射晶体学家对晶体结构的研究，带来了蛋白质晶体学等新的学科交叉群的产生。在合作团队中，科学家具有不同的研究策略与风格，科学合作还涉及到不同的认识论价值。此外，合作团队的多样性特征，比如不同的性别、种族和文化背景等，作为认识论多样性的重要来源，会影响认识论网络中的节点形成及变化。这些社会因素不仅会塑造团队的形成和产出，还会影响合作中的认识论交互作用。

上述分析表明，科学合作中的多重认识论节点形成了一种超图结构，呈现出内部和外部两种结构，内部的认识论网络又呈现出层级结构。概念和理论是认识论网络中的一级结构，认识论主体、对象和方法构成复杂网络的次级结构。基金资助、团队的多样性等外部结构作为科学运行的动力机制影响着认识论节点的形成和变化。连接内部结构和外部影响的中介是合作中科学家的认知资源与方法的社会交互。

网络认识论中的

四种张力与集体理性

既然合作中的科学家存在认知资源与方法的社会交互，连接着合作网络中认识论节点形成与变化的内部与外部结构，那么，作为中介变量的个体科学家的认知资源与方法，如何通过互动具体影响集体认识论目标的获取？什么样的认识论网络是最好的？认识论节点的多少和强度如何影响认识论目标的取得？这就涉及认识论网络中的交流方式、规模、中心性等问题。认识论网络的复杂性让我们在综合分析已有的科学计量学研究结果后，发现在团队合作实现认识论目标上存在着四种类型的张力：团队规模的大与小、合作团队的中心性与非中心性、合作共同体交流的多与少、不同的团队研究策略选择与认识论价值。

科学合作团队的规模越大、多样性越丰富，就会带来越多产出吗？一般认为，认识论上最好的群体由认识论上最好的个体组成，认识论上最好的个体必定会组成最好的群体。诚然，当不同研究风格或专长的科学家进行合作时，团队合作规模扩大带来的多样性增加，有助于求解科学难题。团队成员个体特征的多样性可以在认识论网络中产生更多、更独特的关联，比如视角或者方法的多样性可以直接（通过合作者）或者间接（通过网络连接）促进产出。但是增加团队成员之间的多样性，不一定会增加研究的影响力。事实上，大型团队的工作一般会在更大的领域获得更多的引用和影响力，而小团队则更容易产生新颖的发现。大团队的研究覆盖的认知领域往往更小，小团队更容易扩展新的认知疆域。对不同研究风格的合作类型进行的计算模拟也显示，当团队中作为追随者、而非领头羊的成员人数达到一定限额后，继续扩展团队规模并不会带来认知效率的增长，反而会减少边际效应。

科学合作是否越集中越好？合作网络的中心性会带来更大的研究影响力，比如高产学者、杰出学者更有可能在网络中呈现出高度中心性，吸引更多的合作者，取得更高影响力的研究成果。但是，中心性越强的团队，越倾向于使用相似的研究方法，这种团队更容易有多个共同的作者，却往往提出较少的可重复性论断。因为中心性强的认识论网络会产生同质性，导致合作者就某个科学探索会很快达成一致，甚至产生错误的共识。而且，如果科学合作的中心性太强，核心科学家会得到一些额外的优先性，对新证据不太负责任的个体将能够继续检验替代性假说。相反，去中心化的合作群体会使用更加多样化的方法，含有更多独立的小团队，更容易彼此检验新论断的客观性，提高科学解释的充分性与内在融贯性。比如，鼓励去中心化的合作，往往会增加生物医学研究中新的科学发现的稳健性。

既然科学合作能够促进认识论进步的核心在于合作带来科学家个体之间的交流，科学家能够了解彼此的工作，带来概念、方法和解题路径的传递，进而影响彼此的科学探究行为，丰富科学家关注点的多样性，那么，是不是交流越多越好？事实上，对交流模式的计算模拟发现，交流结构更少的群体反而更容易选择正确的科学理论。科学合作是从已有研究中建立的信念、科学生涯训练中形成的认识论标准等出发，基于共同的标准和准则对新的概念和理论的客观性做出判断的。不过，由于个体研究的策略差异、因专长不同而产生的社会分层、不同学科领域的认知劳动分工有别等因素，合作群体中内部成员之间的交流会有不同形式，比如等级交流、单向线性交流或者单向环形交流、多向度交流等。无论是对已经发表的科学合作论文贡献类型的分布分析，还是对实验室的田野考察，这些研究都发现，医学、分子生物学领域的合作比数学、物理学领域的合作有更高的认知劳动分工，医学、分子生物学领域的技术、数据、思想、概念等往往由不同的合作者完成，而数学和物理学领域往往是合作者共同完成所有的认知劳动。概念性工作多与高资历的作者产生联系，技术性工作多为年轻学者承担。在不同认知劳动的耦合上，撰写文章与做实验这两者呈现出更加明显的分离趋势。这种分工上的差异是由于不同学科的认识论目标对技术、仪器等人造物的使用专长和技巧的依赖程度不同，因而会影响合作中的交流方式。比如生物医学领域的合作更倾向于等级交流，行星天文学领域的合作更倾向于环形交流。在环形交流结构中，更多的交流会带来更好的认识论结果；在等级结构中，交流会增加成本，反而不能提高团队的认知能力；在单向交流中，增加交流会导致对新颖的科学问题的探索过早地被放弃。在文化或者研究策略等多样性丰富的合作中，因为缺乏相互尊重和信任，反而会因为交流带来认识论上的分歧。例如消化性溃疡成因的科学探索过程就是这样。科学家们在19世纪末几乎同时提出了胃酸过多和细菌引起溃疡两种不同假说，且细菌理论逐渐获得了更多的证据支持。但1954年，一位胃肠病学家提出细菌理论不正确，认为此前对细菌的观察都是实验污染带来的。由于该观点的充分传播和交流，此后细菌理论被普遍放弃，胃酸过多理论成为主流。这种充分交流信息带来的多样性的缺失，使得细菌理论直到1984年才重新被证实。因此，并不存在认识论上最好的交流结构，团队成员与其他人交流的最好方式，非常依赖于他们所面临的认识论上的问题。

合作团队的认识论策略与认识论价值之间也存在着张力。不同科学家在面对科学难题时，会选择不同的理论、方法，在实际研究中最后做出真正选择的，是使用特定方法解决特定问题的科学路线。科学家还会在具有不同认识论价值的科学问题面前做出选择。不同于个体科学家的单独策略，合作中的科学团队在面对做开创型研究还是做验证、推进型工作时，合作群体会有不同的策略和风险考量。开创型研究往往带来重大理论的发现，验证、推进型工作会带来与重大理论相关联的一般性知识。不过，这两类选择带来的风险也不同。在风险低但认识论价值也较低的验证、推进型/保守型策略，与高风险但认识论价值较高的开创型/风险型策略之间，不同的合作群体会做出不一样的选择。对不同策略群体追求不同的认识论目标所进行的计算模拟发现，采用开创型策略群体的认知效率高于混合群体，但是开创型策略比保守型策略需要投入更高的成本。当合作跨越的领域比较大时，因为缺乏共同范式，科学家愿意选择创新型策略。同样，在新出现的子领域中也是如此，因为新的领域积累的共同假定比较少。处于不同科学生涯的科学家对问题的选择也不同，比如研究生和杰出科学家会有不同的策略选择。对不同策略群体的定性研究也发现，生物医学和化学领域在追求论文产量传统和风险创新之间存在更加明显的张力。

上述分析表明，由于这四种张力，科学合作中不存在最优化的认识论网络。张力背后的原因，是科学研究特有的社会建制和动态运行机制。一方面，科学研究要在认识论上确保科学知识的客观性；另一方面，科学研究独有的奖励和评价机制会影响合作中的科学家个体与集体的认识论价值、策略与偏好，进而影响合作中的交流、规模、中心性和强度等。不仅如此，科学研究中的奖励和评价以科学共同体对科学发现优先权的承认为基础，科学独特的理性特点不是科学家个体的特质，而是科学共同体的内秉性。为此，合作中的科学家存在团队规模、多样性与中心性等方面的张力，是科学共同体对客观性的检验所形成的集体理性带来的结果。科学合作中的交流多与少的张力、认知策略与认识论价值上的张力，受到以优先权规则为主导的奖励方案的驱动和限制。合作中的科学家在进行认知劳动的分工时，以优先权规则为主导的奖励方案会促使科学家投入到最有可能取得成功的研究计划上，同时也会促使一些科学家投入到其他较少人探究、但依然有可能取得小概率成功的研究计划中。合作中的科学家群体希望能够达成理性的分配，从而带来最大收益，这种收益不就是认识论目标的实现，还包括认识论目标实现之后带来的荣誉和奖励，这是科学事业运转的动力机制。在对科学家已经发表的海量论文进行计量研究后发现，采取高风险创新策略的科学家很少，虽然新颖的成果更容易获得高影响力，但是由此带来的额外奖励并不能够补偿创新失败的风险。所以科学家选择保守型策略会带来更高的研究产出，会更好地将认识论目标的实现转化为合作群体在科学职业上的受益，从而可靠地积累科学资本，比如科学家社会分层中的层级变迁、职业与学科声望的增加等。因此，科学合作中的四种张力，是科学共同体独特的运行机制所带来的集体理性的表现。

网络中的

交易区与认识论信任

既然科学合作中不存在最好或者最优化的认识论网络，且认知资源与方法通过科学家的社会交互而实现流通和交换，对于合作网络的形成和认识论目标的取得非常重要，那么，认知资源进行流通并取得认识论进步的基础是什么？如何为集体知识的形成提供担保？不同强弱的网络节点形成和演变的认识论基础是什么？借用科学合作中的交易区（trading zones）概念，我们将尝试对这些问题给出回答。加利森（Peter Galison）在科学的社会研究中提出了“交易区”的概念，试图解决库恩的范式不可通约性，解决科学家如何跨越学科范式和障碍来实现交流的问题。柯林斯（Harry Collins）等学者进一步将交易区界定为有着深度交流问题的共同体试图去交流的区域，其中特别重要的是，如果没有交流问题，那么就只是交易，而不是交易区域。

科学家之间需要合作的根本原因，不是个体科学家或者实验室能够解决的问题变少、科学的专业化程度增强，而是个体科学家在认知资源上的趋同，使得合作有了共同的认识论基础。同时，不同的科学家有不同的工具、技巧和解决方法等专长，合作中他们会发挥各自特定的技巧、共享隐性知识，从而促使新的概念和解决路径出现，并且在自我纠错的同时，平衡合作不仅可以实现认识论目标，还可以让不同合作者获得新的专长而在认识论上受益。因而，之所以能够在交易区内进行深度交流，是因为不同科学家有不同的专长可供交互，或者是因为有连锁专长的科学家或者桥梁型人物，在交互过程中能够发展出共同的语言、混杂语，甚至是新的术语来进行交流。比如科学家和工程师发展出相同的符号和科学上的混杂语来进行信息交换，产生出新的共同专长。因此，科学合作的认识论网络中虽然存在张力，却可以通过交易区进行调节，因为认识论目标的实现和科学家在认识论上受益，并不是发生在每一个节点之中，而是发生在科学合作的交易区。连锁专长作为重要的认识论网络关联者，在认识论交易区的形成、共识达成以及认识论信任中扮演着重要角色。

因而，科学合作的重要价值在于认知资源与方法的流通，调节上述四种张力来优化认识论网络，要从交易区、连锁专长、建立强的网络节点开始。不同领域的专长交互，会形成认识论网络的强节点。比如，生物学家和化学家的合作，产生了生物化学这一新领域，同时生物化学领域的科学家需要新的专长来跨越化学和生物学。在雷达和高能粒子探测器领域，科学家和工程师通过交流发展出混杂了科学与工程的术语。对当下生物学与物理学交叉的研究也表明，生物学领域对物理学家的需要逐渐增加，对受过数学训练的物理学家的需要更加紧急。同样，具有跨越不同领域专长的连锁专家，有能力整合网络中科学家各自提供的专长与贡献，联系分散于不同科学家的认知资源。因此，对不同贡献的整合度越高，所需的连锁专家的专长所涵盖的范围就越广。其结果是，网络认识论中的强节点，往往是一些彼此分立的关键点上的连锁专家，节点强弱的差别，与连锁专家的专长范围、认知资源的连锁程度密切相关。合作团队的形成过程，呈现出核心团队、扩展型团队和标准核心团队等不同类型。天文学领域的团队形成与演化表明，扩展型团队的平均规模在扩大，而核心团队的规模并没有发生大的变化。这种趋势恰好说明了核心团队、特别是连锁专家在核心团队中的重要性。无论是交互型专长，还是连锁专家，都在合作中扮演着重要角色，促进了认识论交易区进行真正有价值的交流、合作与沟通。从交易区出发，合作团队中研究策略和中心性问题就变得容易理解了。中心性越强的合作团队，对核心科学家的依赖越强，越倾向于使用共同的方法论，连锁专家的研究策略和专长对于团队的认识论价值的影响就越大，多样性的丢失损害了科学发现的可重复性与客观性。

传统的认识论往往忽略了科学合作中认识论目标的实现，这是因为认知资源的流通和交换，团队成员的交流实际上大量依赖潜在的学习。科学家之间的交流能够促进认知劳动的分工。不同认知策略的科学家所组成的混合群体，相比单一群体能够拥有更好的群体认知效率，其关键就在于交流过程中的学习。虽然科学合作中并没有最优化的交流模式，但好的科学合作中团队规模与认识论多样性的价值，是传递中的多样性或者认识论交流中新增的多样性。亦即，在交流过程中，隐性知识、技巧和专长（甚至包括最新的实验室设备的使用、研究数据等核心资源的优先访问权等）只有通过学习才能得到充分传递，才能够保证实验或者研究理论取得成功并且具有可重复性。传统的认识论忽视了交流所带来的传递中的方法或者策略的多样性所具有的价值。事实上，交流过程塑造了重要的学习情境，有效的理论或者方法等信息只能通过科学家的交流来积极探寻。此外，不同合作者的专长要实现转换，在短暂的交流或者合作中是不可能实现的，这也凸显了稳定合作的重要性。比如，行星天文学中存在着合作成员特有的专长区域，通过学习，合作者形成了一个专长聚集区。而在分子生物学的合作中，合作成员有的已经形成了专长，有的缺乏专长，通过学习与交流，各自缩小了认知劳动分工上的差异。在交流与合作的过程中，团队中的科学家开始认识到每个人的专业技巧，隐性知识开始变得透明，在交互过程中取得新的专长，从而发展出共享的智力模型。

值得注意的是，既然合作中的科学家已经不再是认识论的自主体，不再具备认识论目标取得所需的所有知识，也不在认识论上相互依赖，因此团队中的认知劳动分工是合作性的而不是竞争性的，那么挑战个体认识论的问题就出现了。团队成员为什么会信任其他成员？这是因为，除了科学家的集体理性与个体理性，科学研究方法的特殊性与所遵循的规范为科学家之间的信任提供了担保，此外，专长是决定合作者可信赖度的重要标准，对已有贡献的科学质量的考察是信任的基础。是否相信合作者，与在多大程度上与彼此拥有相关的科学专长密切相关，这是一种以经过辩护的科学知识为中心的信任。科学合作实践中的认识论信任是交互与动态的，这种信任随着合作获得的成功而增强。比如，行星天文学领域的合作是基于仪器获取的经验数据来增强信任；分子生物学领域的合作是基于方法上的信任。随着信任带来的风险在合作中逐渐被降低，合作中的科学家通过认识论上的警觉以及持续的内部循环来增强信任。如果在交互的过程中，信任被误置了，则很快会表现出实验上的失败或者数据模型上的不一致，或者是科学共同体同行评议上的失败。因此，合作者个体持有的基于知识的信任，与合作过程中成功地对科学知识的持续创造密切相关。

走向作为生态系统的

网络认识论

当今天的科学研究从竞争性的个体科学家转向合作中的群体时，科学哲学需要而且可以重新审视科学合作形成的网络认识论。科学哲学基于复杂网络计算模拟、案例分析和人类学观察等实证研究的结果，对科学合作特别是对合作实践中网络认识论的考察，对科学合作中内部的认识论结构如何与科学的制度化结构实现良好互动的探讨，不仅可以丰富对当下科学发展的理解，还可以为科学政策提供启发。

当我们识别出认识论网络中的拓扑结构、多重节点和强弱后会发现，虽然并不存在最优的网络结构，也很难对复杂网络中的科学研究如何获取成功进行准确的预测，但是科学家在合作中会根据节点的变化进行研究策略与认知资源上的调整，进而调适认知劳动的分工，在合作中通过学习和交流，建立认识论信任，通过认识论受益来最终取得科学进步。这就像复杂的生态系统一样，认识论网络中的每个节点类似于基因组合，自主体在复杂网络中的随机移动类似于基因的随机突变，自然选择类似于科学研究独特的理性特点与社会运行机制，网络节点的强弱变化代表了生物对环境的适应过程，科学合作中的认识论网络和生态系统一样，也具有自我组织与自我调节的特点。科学政策需要做的工作，就是培育多样化的生态系统，涵养和维护不同的科学专长，鼓励不同的研究策略。一方面，由连锁专家或者连锁专长形成的交易区是网络中的关键节点，科学政策应以此为抓手来促进科学合作带来创新。比如，从交易区开始，激励核心团队的形成，鼓励连锁专家采纳高风险的创新型策略，鼓励去中心化的合作来保证认识论成果的客观性，协调跨学科团队中的晋升与职业压力，在交叉学科的基金资助与评审中使用不同的管理和评价方式，组建由具有不同技巧和专长的专家组成的评审团队。另一方面，认识论网络又具有复杂性，网络中适量的多样性有利于认识论进步，科学政策应该建立更合理的、适用于合作的奖励系统与荣誉分配，将认识论受益更好地转化为科学家的职业受益。比如，将合作过程中建立的稳健合作网络、仪器和数据共享等都视为过程性成果纳入评价，而不是以单一的高水平论文或者新颖发现作为评价；以合作中的实际贡献而非署名顺序作为评价标准；谨慎使用基于过去的成功的评价，避免加剧社会分层的不平等而挫败新颖的创新。总之，这种多样化的生态系统的培育，不仅可以让杰出的科学家发挥连锁专长，还可以让初级科学家在贡献新颖洞见的同时在认识论上受益，促进稳定而强的网络节点的形成，让科学研究独特的理性特点与社会运行机制发挥自然选择的功能，从而带来更多新颖的发现。