Fascinerend artikel net gepubliceerd in Science. De auteurs analyseren de loopbaantrajecten van top presteerders in verschillende domeinen, waaronder Nobelprijswinnaars, elite schakers, Olympische gouden medaillewinnaars en meer. Hun centrale bevinding daagt een veelvoorkomende overtuiging uit. Intensieve, eendimensionale training op jonge leeftijd biedt weliswaar een vroege voorsprong, maar deze voorsprong vervaagt na verloop van tijd. Daarentegen hebben individuen die vroeg in hun leven worden blootgesteld aan multidisciplinaire oefening de neiging om langzamer te beginnen. Toch zijn ze op de lange termijn waarschijnlijker om wereldklasse prestaties te bereiken, en uiteindelijk de vroege specialisten in te halen, die vaak net onder de top blijven steken. Een belangrijke herinnering dat breedte in het begin een krachtige investering kan zijn in langdurige uitmuntendheid. Link naar het artikel in de eerste reactie.

Nu uit in Nature Human Behaviour! 🚀🚀 In de afgelopen decennia heeft onderzoek naar collectief menselijk gedrag sterk vertrouwd op netwerken. Dit is intuïtief: mensen interageren met andere mensen. Echter, wij beweren dat dit dominante kader een cruciaal ingrediënt mist. Traditionele netwerken vertegenwoordigen agenten als knooppunten en parenrelaties als verbindingen. Als gevolg hiervan veronderstellen ze fundamenteel dat sociale interacties kunnen worden ontleed in paren. Toch zijn veel sociale processen onvermijdelijk groepsgebonden. Een eenvoudig voorbeeld: een groep van drie co-auteurs die een paper schrijven kan niet worden teruggebracht tot drie onafhankelijke paren van co-auteurs. De groep zelf is belangrijk. In dit artikel bekijken we een breed scala aan empirische en theoretische gevallen waarin groepsinteracties niet kunnen worden ontleed in paren, en tonen we aan dat hogere-orde interacties collectief gedrag vormen boven en buiten dyadische banden. We pleiten voor het bestuderen van collectief gedrag op hypergrafen, waar interacties meerdere agenten tegelijkertijd kunnen omvatten. We bekijken hoe hypergrafen nieuwe inzichten bieden in verschillende domeinen, waaronder affiliatie- en samenwerkingsnetwerken, instellingen met hoge frequentiecontacten (gezinnen, vrienden), en belangrijke sociale processen zoals sociale besmetting, samenwerking, waarheidsgetrouwe communicatie en moreel gedrag. Ten slotte schetsen we veelbelovende richtingen voor toekomstig onderzoek: het aanpakken van computationele uitdagingen van hogere-orde modellen; het bestuderen van vooringenomenheid en ongelijkheid in groepsdynamiek; het combineren van hypergrafen en grote taalmodellen om de co-evolutie van taal en gedrag te onderzoeken; en het gebruik van hogere-orde netwerken om de impact van beleid vóór implementatie te simuleren; en anderen. We zijn erg enthousiast over dit werk en hopen dat het verder onderzoek zal inspireren in een snelgroeiend en fundamenteel gebied met brede implicaties voor de echte wereld. Link naar het artikel in de eerste reactie Dit werk werd briljant geleid door Federico Battiston (@fede7j), met een uitstekende team van co-auteurs: Fariba Karimi (@fariba_k), Sune Lehmann, Andrea Bamberg Migliano, Onkar Sadekar (@OnkarSadekar), Angel Sanchez, & Matjaz Perc (@matjazperc)