报告简介：
人类的技术和科学发展史，常常面临重大转型。每一次重大转折中，都会出现导致“颠覆性创新”的团队或者个人，其贡献的知识或者技术，不是沿着既有技术发展，而是冒着巨大风险开辟了新的方向。随着新的方向逐渐树立，小团队成长大为团队，年轻成员成为资深专家，他们获得原来越多的资源和注意力，要维持越来越多的合作关系，工作日程日趋繁忙，思想决策却日趋保守，形成又一轮的技术锁定，等待着新一轮技术突破的产生。报告人分析了Web of Science数据库中在一百年（1915-2015）中记录的四千五百万论文团队，美国专利数据库中在四十年（1975-2015）中记录的五百万专利团队，和GitHub数据库在四年中记录的一千五百万开源代码团队，揭示了团队规模及成员分工对团队创新能力的影响。研究发现，小团队经常以小博大，以慢制快，来实现颠覆性创新。
相关论文：https://arxiv.org/abs/1709.02445
主办方：集智俱乐部
协办：腾讯研究院
时间：2017年12月24日上午
议程：一个小时报告，半个小时Q&A，休息十分钟后一个小时讨论时间。欢迎社会各界人士参与。
报告人简介：
目前是芝加哥大学社会学系博士后。研究兴趣是组织创新与学习。通过使用数学模型和机器学习方法，通过研究来自科学界（例如Web of Science 和 ORCID数据）、工业界（例如美国专利数据）、和互联网众包社区（例如Stack Exchange 和 GitHub）大量团队的人员结构与产出的关系，报告人致力于寻找组织创新与学习的一般规律，促进组织管理和政策制定。
2013年从香港城市大学获得传播学博士学位。博士最后一年曾在百度推荐与个性化部作为算法工程师实习生。在到芝加哥大学前曾在亚利桑那州立大学人类行为、制度与环境研究中心担任博士后研究员两年。
Bio:
I am currently a postdoctoral scholar from Department of Sociology at the University of Chicago. My research interest is organizational innovation and learning. I apply mathematical models and machine learning techniques to analyze organizations, including tens of millions of teams in Academia (Web of Science and ORCID), Industry (U.S. patents), and online crowd-sourcing communities (Stack Exchange and GitHub). My works were published on journals including Physical Review E, Scientific Reports, PloS ONE, and also generated broad interested among diverse audience in New Scientists and Science Daily.
I got my PhD in Communication from the City University of Hong Kong in 2013. Overlapping with the PhD program I spent a year in Baidu as an algorithm engineer (internship). I joined Knowledge Lab in 2016 after working two years in the Center for Behavior, Institutions and the Environment at Arizona State University as a post-doc researcher.
