Một bài báo thú vị vừa được công bố trên tạp chí Science. Các tác giả phân tích các con đường sự nghiệp của những người xuất sắc trong nhiều lĩnh vực, bao gồm các nhà lãnh đạo Nobel, các kỳ thủ cờ vua xuất sắc, các vận động viên giành huy chương vàng Olympic, và nhiều hơn nữa. Phát hiện chính của họ thách thức một niềm tin phổ biến. Đào tạo chuyên sâu trong một lĩnh vực duy nhất từ khi còn nhỏ确实 mang lại lợi thế sớm, nhưng lợi thế này sẽ phai nhạt theo thời gian. Ngược lại, những cá nhân được tiếp xúc với thực hành đa ngành từ sớm thường bắt đầu chậm hơn. Tuy nhiên, về lâu dài, họ có khả năng đạt được hiệu suất đẳng cấp thế giới cao hơn, cuối cùng vượt qua những chuyên gia sớm, những người thường dừng lại ngay dưới đỉnh cao nhất. Một lời nhắc nhở quan trọng rằng sự đa dạng từ sớm có thể là một khoản đầu tư mạnh mẽ cho sự xuất sắc lâu dài. Liên kết đến bài báo trong phản hồi đầu tiên.

Bây giờ đã có trong Nature Human Behaviour! 🚀🚀 Trong vài thập kỷ qua, nghiên cứu về hành vi tập thể của con người đã dựa rất nhiều vào mạng lưới. Điều này là hợp lý: con người tương tác với nhau. Tuy nhiên, chúng tôi cho rằng khung lý thuyết này bỏ lỡ một yếu tố quan trọng. Các mạng lưới truyền thống đại diện cho các tác nhân như là các nút và các mối quan hệ cặp đôi như là các cạnh. Kết quả là, chúng cơ bản giả định rằng các tương tác xã hội có thể được phân tách thành các cặp. Tuy nhiên, nhiều quá trình xã hội là không thể giảm thiểu thành nhóm. Một ví dụ đơn giản: một nhóm ba đồng tác giả viết một bài báo không thể được giảm thành ba cặp đồng tác giả độc lập. Nhóm đó tự nó có ý nghĩa. Trong bài viết này, chúng tôi xem xét một loạt các trường hợp thực nghiệm và lý thuyết mà trong đó các tương tác nhóm không thể được phân tách thành các tương tác cặp, và cho thấy rằng các tương tác bậc cao hình thành hành vi tập thể vượt ra ngoài các mối liên kết đôi. Chúng tôi khuyến khích nghiên cứu hành vi tập thể trên các hypergraph, nơi mà các tương tác có thể liên quan đến nhiều tác nhân cùng một lúc. Chúng tôi xem xét cách mà các hypergraph cung cấp những hiểu biết mới trong nhiều lĩnh vực, bao gồm mạng lưới liên kết và hợp tác, các thiết lập tiếp xúc tần suất cao (gia đình, bạn bè), và các quá trình xã hội quan trọng như lây lan xã hội, hợp tác, nói thật, và hành vi đạo đức. Cuối cùng, chúng tôi phác thảo những hướng nghiên cứu hứa hẹn cho tương lai: giải quyết các thách thức tính toán của các mô hình bậc cao; nghiên cứu thiên lệch và bất bình đẳng trong động lực nhóm; kết hợp hypergraph và các mô hình ngôn ngữ lớn để điều tra sự đồng tiến hóa của ngôn ngữ và hành vi; và sử dụng các mạng lưới bậc cao để mô phỏng tác động của các chính sách trước khi thực hiện; và nhiều hơn nữa. Chúng tôi rất hào hứng về công việc này và hy vọng nó sẽ truyền cảm hứng cho các nghiên cứu tiếp theo trong một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có ý nghĩa cơ bản với những tác động thực tế rộng lớn. Liên kết đến bài báo trong phản hồi đầu tiên Công việc này được dẫn dắt một cách xuất sắc bởi Federico Battiston (@fede7j), với một đội ngũ đồng tác giả xuất sắc: Fariba Karimi (@fariba_k), Sune Lehmann, Andrea Bamberg Migliano, Onkar Sadekar (@OnkarSadekar), Angel Sanchez, & Matjaz Perc (@matjazperc)