《给科学家的科学思维》这本书讲述了科学家应该具备的科学思维，包括怀疑精神、实证主义、理性思维等。作者通过丰富的案例和实践经验，深入浅出地阐释了科学思维对于科学家的重要性，并提出了培养科学思维的方法和建议。这本书对于提高科学家的思维水平和科研能力有着重要的指导意义。
给科学家的科学思维读后感第一篇
每个以科学为事业的人都可以读这本书。值得复读。对于非科研人员，此书可能读起来有点懵。内容并非关于科学家的科学思维，而是关于科学家career和科学界现象的，不建议圈外读者阅读。如果感兴趣的话可能找一本网络科学的好书可能能得到类似的收获（例如作者导师的书）。
非常有趣的内容，以网络科学的视角描述科学文献和科学家的诸多现象。尤其是本来就是数据相关领域的读者来说，其具体的分析方法也挺有趣的。分析是针对科研“行业”的（如果做研究也是一个行业的话
给科学家的科学思维读后感第二篇
就像农民未必了解怎么务农可以系统地提高产出，科学家，甚至是成功的科学家，对科学的认知也可能有疏漏与偏差的地方～ 对于科学家来说，其眼光不仅仅放在求索自然规律与人类发展的大问题上，也会同时需要了解那些影响职业生涯成功，团队合作，以及提升科学影响力等一系列关于科学工作的职业规划和发展的问题。科学学深深扎根于科学家现实需求的土壤中，是一门关于科学，属于科学，服务于科学的学问。 《科学革命的结构》标志了科学学的诞生，科恩提出的范式转变已成为所有创新领域的背景色。沿着科学史，科学哲学的纺线，编织上复杂网络，系统科学，以及基于文献计量学的数据量化分析，科学学试图把每位科学家心中极为关注的上述一系列问题显性化，摆到桌面上来看。如两位作者所言，科学学在重塑科学的未来。 一本书的可读性最终落实在它本身的趣味上，相比让人哈欠连连那种只有骨架式的科学介绍，这本书的沿途风景优美，分析切中肯綮，书中提供的一些角度比如连战连胜模型，高产母鸡组队实验，初出茅庐侥幸成功与不幸失败的个体，其职业生涯的表现研究等，都饶有趣味。相信可以给那些坚持在路上的朋友，或者对创新规律感兴趣的朋友，提供一些启发～
给科学家的科学思维读后感第三篇
我一般喜欢读一些“道”或者大框架的书，很少读完“术”或者扣细节的书。这本书是例外，它处于我决定职业生涯的时候，我觉得从一个广角看一看这个职业的全貌可能会有帮助。
通篇讲了很多内容，如果把细节补起来可以算得上科学学101课了。印象最深的是index的有用性、马太效应、指数现象及其背后原因（优先链接什么的）、合作、成功的pattern。
我们身处其中的人其实都挺抱怨指数的，什么i10之类的，不过如果跳出来从一个客观广阔视角去想，指数是量化的第一步，但所有指数永远都有空子，即如果用指数衡量“成功”或者“突破”，以成功或突破为目的的人在指数意义下不会高于以指数为目的的人。所以指数应该时常更新并不应该透明到让人可以掌握。也许AI是个比人手设计指数更好的方法。但如何训练（如何定义成功或突破）是个问题。
马太效应、large scale的规律及其背后原因就不说了，我觉得这些属于更广阔的内容，应该拔到更高的角度理解。马太效应应该放到人类学社会学心理学框架下再阐释，large scale的规律应该放到广义的复杂系统里面去思考。
合作以及科学成功的pattern是更细的、指导我职业选择的点。从这里我们看出，合作是有利的，而且都是天才的合作很难成功，这其实和我之前在同事行为里总结的规律并不一样，怪不得我之前的合作都非常艰辛：社会要求个人想象的“好”的样子其实有时候并不对。另外，科学上成功依靠天赋和运气（和施一公演讲有所吻合）的成分比积累更多，一次成功可以开启一个高产期、每个人一生的高产期很难超过一次。这些和我对自己的合作的negative evaluation都算是我想转行的一小部分原因吧。
总之，算是一本工具书和科学学入门书。之后也许在某个点会入坑科学学也不一定，毕竟复杂系统真的很有意思，而如何做好科学、如何利用新的工具更宏观的理解科学也是很有用的。我之前LLM刚火的时候其实想做一个自动整理文献、把握学科脉络和人际关系的app不过还没空搞，如果有这种方便易用的app我觉得会方便很多。
给科学家的科学思维读后感第四篇
作者：马费成（武汉大学人文社科资深教授）
身处大数据时代，我们的生活与工作、进步与变革，都被数字围绕、描绘以及解构。实际上，大数据并没有“告诉”我们世界如何运转，而仅仅是呈现给我们需要解读的材料。大数据时代，科学家更需要科学想象力以及客观的科学思维，从而更好地理解世界与改变世界。我想这也是大顺与巴拉巴西两位教授写《给科学家的科学思维》这本新书时，与我不谋而合的地方。
作为科学家，我们永远在追索世界运行的大问题和人类发展的大未来，也同样在探究：我们什么时候能够达到最佳的工作状态？什么样的团队与合作方式能为科学带来最终进步？我们如何能做出改变世界的科研成果？这些问题的答案根植于一个新兴的研究领域“科学学”。它脱胎于传统的科学史、科学哲学，成长于文献计量学的量化分析，并在近期伴随着复杂网络、物理学、系统科学的交叉，进入了一个崭新的发展阶段。我们可以使用量化的模型大规模地分析科学出版物和科学家以及他们之间的引用、合作等关系，深入挖掘科学背后隐藏的内在机制，从而对这些科学家常常思考的问题做出解答。
鉴于科学学产生的背景和特征，本书非常重视量化分析，乍看上去，似乎一切从量开始——科学家的发文量、总引量用、平均引用量、h指数、Q因子等，而这也是当前广被诟病的科学评价方式。作者对此有清晰的认知，他们指出，任何计量指标，无论多么出色地实现了预期目标，其作用都是有限的。用它来评价一个人的产出率、研究质量或者科研影响之前，我们要对此有充分的认识。因此，本书运用计量指标分析问题时，特别关注隐藏在计量指标后面那些不可计量的因素。爱因斯坦告诫我们：“许多能数清楚的东西并不重要，许多数不清楚的东西却极有价值。”本书在量化科学和科学家时始终坚守这一信条。
王大顺和巴拉巴西都是网络科学领域的知名学者。他们有物理学背景，研究科学学，因此既熟悉自然科学，又了解社会科学。他们深谙网络科学和数据科学，将大数据与网络科学的方法结合，在科学计量领域发表了大量产生重要影响的论著。本书是两位作者多年研究成果的汇集，而不是一本简单的有关“科学学”的专著，是一本写给所有科学家读的书。它讲述了科学家如何让自己的职业生涯更精彩，如何让团队获得更大的胜利，如何最大限度地提升自己的科研影响力。它更像是一本写给年青科技工作者的成才指南，引导科学家们重新思考自己的职业生涯与预期的科学贡献。在本书中，他们用科学学的最新研究成果，重塑了一个科学家应该具备的全新的思维框架，这个框架分为3个层面——关于职业生涯成功的科学新思维，关于团队合作成功的科学新思维，关于科学家影响力升级的科学新思维。
首先，关于职业生涯成功的科学新思维。以前很多科研工作者关注更多的是科研成果的产出率、论文的发表量，但在现在这个时代，我们还要兼顾科研成果的影响力，就像本书中写的一样：没有人的职业生涯应该用单一数字衡量，只有产出率与影响力二者合力，才能孕育出连战连胜的科研神话。当然，最关键的是我们不应该被年龄所困扰。虽然中青年时期是科学成就的巅峰，但是年长的科学家也不必气馁，只要一直努力，仍然有可能获得想要的成果。
其次，关于团队合作成功的科学新思维。以前我们对于团队合作比较保守，但是这个数智时代，我们更要合作，要做超级合作者。我们应该联合全世界的力量，只有这样才可能真的做出改变世界的事情。而且，我们不应该拘泥于团队的大或者小，因为大顺和巴拉巴西的科学研究发现，大团队与小团队各有千秋，各有所长，大团队可以让我们发展科学，拓展创新规模，小团队反而常常是颠覆创新的关键。这样看的话，不管是大团队还是小团队，在组建的时候最重要的是符合科学规律，而这些规律就包含在这本书中。
最后，关于科学家影响力升级的科学新思维。科学家要明白的一点是，只有成功才能带来更多成功。所以，想要提升影响力，要一直不断地去积累影响力，积累成功，这就是科学中的马太效应。当然，努力的方向非常重要，在这个数智时代，适者生存，适者成功。
作者对以上三个层面的思维不是说教式论述，而是既有理论分析，又有数据支撑，还有生动的案例佐证。特别是科学史上那些充满传奇色彩的经典故事，使得本书内容丰满，有经验、有教训、有启迪、有思考。这些故事有的令人惋惜，有的催人奋进，读罢令人掩卷深思。毫无疑问，科学家的未来正在被全面重塑。只有掌握符合时代的科学思维，才能做好符合时代的科学研究，也才有可能获得更好的职业发展和影响力。作为新时代的科学家，我们应该重新建立一个新的科学思维框架，而本书恰好可以作为“起点”，值得每一个科学家去阅读。
当然，作者也没有忘记呼啸而来的新科学对创造性科学和科学家创造的影响，比如人工智能可以通过两种主要途径影响我们从事科学的方式：一种是极大地改进信息的获取，优化科学的各个方面，另一种是对复杂问题迅速给出创造性答案。也许，人工智能会在反乌托邦的世界里取代科学家，以一种我们今天难以想象的速度和精度推动科学进步。那时，我们还需要评价科学、科学创造和科学家的影响力吗？但我相信到了那时，科学、科学家和科学学一定会有全新的任务！
给科学家的科学思维读后感第五篇
拿到这本厚厚的书《给科学家的科学思维》，我不由得产生了疑问：科学家本身不是就是科学思维吗？给科学家的科学思维会是些什么呢？
虽然不是理科类的专业的我，但这本书读起来也比较通俗易懂。这本书不是枯燥的学术理论和夸夸其谈的说教，而是有例有据的展开生动的案例来佐证，为未来科学家们提供了建立全面的科学思维框架以及重新塑造的解决方案。作为想了解符合时代影响力和职业发展的科学家和学者，这本书毫无疑问是一个崭新的开启方式。给未来的科学家们的成才指南，如何考量自己的职业生涯获得更大的成功？如何提升自己在科学领域团队合作的成功率？
这本书里我接触到了一个新的概念词“科学学”，因为不是学习科学类的学科，对此还真要做科学词汇的普及，我检索了一下关于科学学的词汇解释为：研究科学和科学活动的发展规律及其社会功能（影响）的综合性新兴学科。
武汉大学人文社科资深教授马费成在序中谈到，所谓的科学学就是（of the science），属于科学（by the science），服务于科学（for the science）的学问。
这就是把“科学”作为研究对象，用科学的方法和工具来研究“科学”，并服务于科学的学问。
作者王大顺和艾伯特.拉斯洛.巴拉巴西都是知名的网络科学领域的学者，既有物理学背景，又熟悉自然科学，而且对社会科学也有研究。他们深谙网络科学和数据科学，将大数据与网络科学的方法结合，在科学计量领域发表了大量产生重要影响的论著。本书是两位作者多年研究成果的汇集，而不是一本简单的有关“科学学”的理论概念书籍。
1、 关于职业生涯成功的科学新思维
作者在文中提出科学家的产出能否决定科学家的影响力，他们在研究表明，论文产出的量多的科学家会增加成功的概率，但是并不是决定性因素，一个人的高产能和他的其他研究成果，有一个长期的、有追溯的论文发表记录和研究成果的呈现才是关键。
的确如此，这让我想起2018年清华大学教授原副校长施一公说过：“我以前曾经预测，中国会在2020年论文数超过美国，没想到我们提前完成了。”并未透露出骄傲，反倒是一脸担忧，语调沉重。这是为什么？
在全国政协十三届一次会议上，施一公在参与讨论《政府工作报告》时发现，过去5年里，国内有效发明专利拥有量增加了两倍，技术交易额翻了一番。“如果较真一点，假设国内有效发明专利从100增加到300，技术交易额从100变成了200，那么单个专利交易额其实是不增反降了，是5年前的66%。”施一公算了一笔账。
这一数据折射出来的，是科技评价体系的问题。施一公教授说，在各个单位，不论是晋升还是考量绩效，都会把专利、发表文章、文章的引用数和文章所发表杂志的影响因子作为标准，而且这一风气愈演愈烈。
但是各个学科单位以数量作为考核目标，科学论文数量上去了，我们国家科研成果和科研论文被引用量上去才是硬道理啊！本木倒置会把大量的人才时间精力浪费在做数据上去。
2、 关于团队合作成功的科学新思维
每个科学家都不是全科全能选手，对于本领域内或者涉及其他领域的科学项目，还是需要有科学团队的共同研究探索，就像这本书的作者就有两位，一位是王大顺复杂系统研究所柯欣教授，专门攻读科学学，一位是全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛.巴拉巴西。两位专业相同的顶尖学者双剑合璧撰写出了这本《给科学家的科学思维》这本书，那些正在研究路上，或者已经在团队合作的科学家们对于合作当作的出现的问题，也有着很专业的调查数据和案例参考，他告诉我们科学家之间有着高度的依赖性，在科学上没有孤独的人才，在合作中荣誉的获得的归属问题以及获得团队合作的功劳问题，集体荣誉的分配算法新的见解，以及马太效应的产生和反马太效应的形成有很有意思的案例说明。值得年轻的学者们去借鉴和思考。
3、 关于科学家影响力升级的科学新思维
前辈们的科学成果是那么让人惊叹，我们又如何站在巨人的肩膀之上去摘取更多甜美多汁的苹果呢？苹果会越来越少吗？其实不仅如此，虽然前辈们开拓了关阔的天地，新一代的科学家有更多的资源和能量去开拓自己的思路和创新技术来研究和发现。作者也分析了现在科学家遇到的困境以及解决方法，指出这个时代会有更多领域的科学学者给社会和科学界带来新的革命，会给我们人类以难以想象的新成就。
作者继续论述了论文的优质程度和数量带给科学家的影响力是锦上添花的效应。
更专业的一些数据和论断，对于我这个门外汉来说没办法能用简单的语言来描述，如果有正在步入科学领域的学生和年轻的学者，我非常建议他去读读这本书。无论对于哪个行业的研究项目的学者，对于科学学新思维创新和开拓思路都会很有帮助。
给科学家的科学思维读后感第六篇
拿到这本厚厚的书《给科学家的科学思维》，我不由得产生了疑问：科学家本身不是就是科学思维吗？给科学家的科学思维会是些什么呢？
虽然不是理科类的专业的我，但这本书读起来也比较通俗易懂。这本书不是枯燥的学术理论和夸夸其谈的说教，而是有例有据的展开生动的案例来佐证，为未来科学家们提供了建立全面的科学思维框架以及重新塑造的解决方案。作为想了解符合时代影响力和职业发展的科学家和学者，这本书毫无疑问是一个崭新的开启方式。给未来的科学家们的成才指南，如何考量自己的职业生涯获得更大的成功？如何提升自己在科学领域团队合作的成功率？
这本书里我接触到了一个新的概念词“科学学”，因为不是学习科学类的学科，对此还真要做科学词汇的普及，我检索了一下关于科学学的词汇解释为：研究科学和科学活动的发展规律及其社会功能（影响）的综合性新兴学科。
武汉大学人文社科资深教授马费成在序中谈到，所谓的科学学就是（of the science），属于科学（by the science），服务于科学（for the science）的学问。
这就是把“科学”作为研究对象，用科学的方法和工具来研究“科学”，并服务于科学的学问。
作者王大顺和艾伯特.拉斯洛.巴拉巴西都是知名的网络科学领域的学者，既有物理学背景，又熟悉自然科学，而且对社会科学也有研究。他们深谙网络科学和数据科学，将大数据与网络科学的方法结合，在科学计量领域发表了大量产生重要影响的论著。本书是两位作者多年研究成果的汇集，而不是一本简单的有关“科学学”的理论概念书籍。
1、 关于职业生涯成功的科学新思维
作者在文中提出科学家的产出能否决定科学家的影响力，他们在研究表明，论文产出的量多的科学家会增加成功的概率，但是并不是决定性因素，一个人的高产能和他的其他研究成果，有一个长期的、有追溯的论文发表记录和研究成果的呈现才是关键。
的确如此，这让我想起2018年清华大学教授原副校长施一公说过：“我以前曾经预测，中国会在2020年论文数超过美国，没想到我们提前完成了。”并未透露出骄傲，反倒是一脸担忧，语调沉重。这是为什么？
在全国政协十三届一次会议上，施一公在参与讨论《政府工作报告》时发现，过去5年里，国内有效发明专利拥有量增加了两倍，技术交易额翻了一番。“如果较真一点，假设国内有效发明专利从100增加到300，技术交易额从100变成了200，那么单个专利交易额其实是不增反降了，是5年前的66%。”施一公算了一笔账。
这一数据折射出来的，是科技评价体系的问题。施一公教授说，在各个单位，不论是晋升还是考量绩效，都会把专利、发表文章、文章的引用数和文章所发表杂志的影响因子作为标准，而且这一风气愈演愈烈。
但是各个学科单位以数量作为考核目标，科学论文数量上去了，我们国家科研成果和科研论文被引用量上去才是硬道理啊！本木倒置会把大量的人才时间精力浪费在做数据上去。
2、 关于团队合作成功的科学新思维
每个科学家都不是全科全能选手，对于本领域内或者涉及其他领域的科学项目，还是需要有科学团队的共同研究探索，就像这本书的作者就有两位，一位是王大顺复杂系统研究所柯欣教授，专门攻读科学学，一位是全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛.巴拉巴西。两位专业相同的顶尖学者双剑合璧撰写出了这本《给科学家的科学思维》这本书，那些正在研究路上，或者已经在团队合作的科学家们对于合作当作的出现的问题，也有着很专业的调查数据和案例参考，他告诉我们科学家之间有着高度的依赖性，在科学上没有孤独的人才，在合作中荣誉的获得的归属问题以及获得团队合作的功劳问题，集体荣誉的分配算法新的见解，以及马太效应的产生和反马太效应的形成有很有意思的案例说明。值得年轻的学者们去借鉴和思考。
3、 关于科学家影响力升级的科学新思维
前辈们的科学成果是那么让人惊叹，我们又如何站在巨人的肩膀之上去摘取更多甜美多汁的苹果呢？苹果会越来越少吗？其实不仅如此，虽然前辈们开拓了关阔的天地，新一代的科学家有更多的资源和能量去开拓自己的思路和创新技术来研究和发现。作者也分析了现在科学家遇到的困境以及解决方法，指出这个时代会有更多领域的科学学者给社会和科学界带来新的革命，会给我们人类以难以想象的新成就。
作者继续论述了论文的优质程度和数量带给科学家的影响力是锦上添花的效应。
更专业的一些数据和论断，对于我这个门外汉来说没办法能用简单的语言来描述，如果有正在步入科学领域的学生和年轻的学者，我非常建议他去读读这本书。无论对于哪个行业的研究项目的学者，对于科学学新思维创新和开拓思路都会很有帮助。
