Захоплююча стаття, щойно опублікована в Science. Автори аналізують кар'єрні траєкторії найкращих гравців у різних сферах, включно з лауреатами Нобелівської премії, елітними шахістами, олімпійськими чемпіоністами та іншими. Їхнє центральне відкриття кидає виклик поширеній вірі. Інтенсивне навчання з однією дисципліною в ранньому віці дає ранню перевагу, але з часом ця перевага зникає. Натомість особи, які знайомляться з мультидисциплінарною практикою в ранньому віці, зазвичай починають повільніше. Однак у довгостроковій перспективі вони з більшою ймовірністю досягнуть світового рівня, зрештою обганяючи ранніх спеціалістів, які часто застрягають трохи нижче вершини. Важливе нагадування про те, що широта на початку може стати потужною інвестицією у довгострокову досконалість. Посилання на статтю в першій відповіді.

Тепер у Nature Human Behavior! 🚀🚀 За останні десятиліття дослідження колективної людської поведінки значною мірою спиралися на мережі. Це інтуїтивно: люди взаємодіють з іншими людьми. Однак ми стверджуємо, що ця домінуюча структура пропускає важливий елемент. Традиційні мережі представляють агентів як вузли, а парні відношення — як ребра. Внаслідок цього вони фундаментально припускають, що соціальні взаємодії можна розкласти на пари. Проте багато соціальних процесів невідкладно залежать від груп. Простий приклад: групу з трьох співавторів, які пишуть статтю, не можна звести до трьох незалежних пар співавторів. Сама група має значення. У цій статті ми розглядаємо широкий спектр емпіричних і теоретичних випадків, коли групові взаємодії не можна розкласти на парні, і показуємо, що взаємодії вищого порядку формують колективну поведінку поза межами діадичних зв'язків. Ми виступаємо за вивчення колективної поведінки на гіперграфах, де взаємодії можуть одночасно залучати кількох агентів. Ми аналізуємо, як гіперграфи дають нові інсайти у різних сферах, включно з мережами афіліації та співпраці, високочастотними контактами (сім'ї, друзі) та ключовими соціальними процесами, такими як соціальне зараження, співпраця, розкриття правди та моральна поведінка. Нарешті, ми окреслюємо перспективні напрямки для майбутніх досліджень: вирішення обчислювальних викликів моделей вищого порядку; вивчення упередженості та нерівності в груповій динаміці; поєднання гіперграфів і великих мовних моделей для дослідження коеволюції мови та поведінки; та використання мереж вищого порядку для моделювання впливу політик до впровадження; та інші. Ми дуже раді цій роботі і сподіваємося, що вона надихне на подальші дослідження у швидкозростаючій і фундаментальній галузі з широкими реальними наслідками. Посилання на статтю у першій відповіді Цю роботу блискуче очолив Федеріко Баттістон (@fede7j) з видатною командою співавторів: Фаріба Карімі (@fariba_k), Сюне Леманн, Андреа Бамберг Мільяно, Онкар Садекар (@OnkarSadekar), Анхель Санчес і Матяз Перц (@matjazperc)