学术活动｜戴良灏 参与观察与访谈：跨学科合作是如何形成的？

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方法的夏天（第2季）：

面向图情档研究问题的研究方法

第2讲  戴良灏 浙江大学副教授

参与观察与访谈：跨学科合作是如何形成的？

2020/08/05（周四）19:00-21:00

研究方法

参与观察、半结构访谈。本讲座将重点介绍这两种方法使用时的隐知识，包括面临study up时的破局，入田野的策略，访谈技巧，田野反思，随田野改进研究问题，以及数据保护等。

研究问题与发现

跨学科合作中的科学家们时刻面临着一种张力：他们既要保持各自知识体系、研究旨趣之不同，以使该合作有价值，他们又同时需要找到共同的研究问题并一起工作。科学家们对这种张力的感知和处理使得跨学科合作的形成过程困难，缓慢，并充满不确定性。故解答科学家们如何克服知识层面的障碍，找到共同的题目并实现合作研究这一问题极有必要。本研究采用参与观察和半结构访谈的方法，跟踪14位德国某高等研究机构的科学家们的会议和合作过程。本研究发现，科学家们找到共同题目需要经历如下步骤：1，情景化。2，概念整合。而他们形成合作的必要不充分条件是：1，对于理论-方法合作范式，需保持共享至少一组概念结构。2，对于技术和互补型合作范式则需保持共享至少一个概念点。本研究的结果为高效形成跨学科合作以及跨学科合作的评估提供了相应的政策性建议。

论文出处

Dai, L., & Boos, M. (2019). Mapping the Right Fit for Knowledge Sharing. Nature. 

DOI: 10.1038/d41586-019-03558-5

Dai, L., & Boos, M. (2017). How Much Sharing Is Enough? Cognitive Patterns in Building Interdisciplinary Collaborations. In Social Network Analysis (pp. 41-70). CRC Press.

Dai, L. (2019). Opening the Black Box: Cognitive and Interpersonal Mechanics of Knowledge Interactions in Interdisciplinary Collaborative Teams. Doctoral Thesis. (Chapter three)

主讲人介绍

戴良灏，哥廷根大学社会学博士，现任浙江大学社会学系“百人计划B”研究员、副教授。研究领域包括科学社会学，科学与技术研究（STS），社会网理论，认知图等。当下重点关注科学知识生产过程中的跨学科合作问题和学术劳工问题。相关研究论文和报告发表在Nature，Natureindex，ACM-KDD等刊著上。

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