那些对科学的贡献堪比专业科学家们的非专业人士，那些达尔文们和孟德尔们，在哪里呢？如今，非专业人士的文章并不想拿去发表在科学期刊上，这些人也不希望被邀请到科学会议上发言。当然，也有例外——比如，杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）[171]关于大脑功能的研究，32雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）[172]对衰老生物学的研究，史蒂芬·沃尔福瑞姆（Stephen Wolfram）的研究等等——但是这些人，大多本身的背景也和科技领域有交叉。看起来，要论非专业人士对科学观念的影响，19世纪时反而比现在网络时代要大得多。这也并不特别令人吃惊。人们的科学知识已经普遍增加了，技术也得以让我们去探索更为细微的问题，那留给非专业科学家的余地自然也就变窄了。通常，如果你没有被接纳进科研机构，没有接受有针对性的培训，无法接触到必须的技术设备，那么，想成为一个专业人士是非常困难的。有进入机构的通道，才能获得机构的资质证明。
但是如果我们不是仅仅去看单个人做了什么，而是聚焦于非专业人士形成的网络，我们会发现，非专业人士的贡献正越来越多而且重要。比如，“星系动物园”的技术领头人阿丰·史密斯（Arfon Smith），就给我讲述了“绿色豌豆”星系是如何被发现的故事。志愿者们在一些星系照片上发现了绿色物体，最开始他们只是把这当做一个笑话在在线讨论区里谈论。但大概一百多条讨论之后，星系动物园的志愿者们意识到，这可能是专业人士没有注意到的一种天体。“2008年年中的时候，”史密斯说，“他们把一些图像样本组合在一起，交给我们，并且坚持让我们给与注意。”结果证明，“这些绿色豌豆星系非常重要。而我们只是刚刚开始理解它们的重要性。”33这个灵感以及此后的进展，都发生在一群业余天文学家的网络中；如果只是单个人的观察，那么“绿色豌豆”星系的重要性将永远不会被人注意到。
的确，专业的、受到信任的科学所生存的空间，正日益明显地与它所在的环境交织在一起。比如，2010年8月6日，数学家维奈·迪奥拉利卡（Vinay Deolalikar）给同事们寄了一份手稿，在里面提出了对一个数学难题的解决方案。这道数学难题“久负盛名”，解答出来的人可以得到100万美元的奖金。34“P≠NP”这个难题，已经放倒了许多聪明的数学家，他们以为自己解决了这道难题，但事实上并没有。这一次不同。最初提出这一难题的人，将迪奥拉利卡的答案寄给了自己的同事，并说，“在P是不是等于NP的问题上，这看起来像是个相对靠谱的答案。”这个极具权威的肯定，令迪奥拉利卡的论文被疯狂传播，至少在对这个问题感兴趣的数学家圈子里更是广为传之。不幸的是，两天之内，迪奥拉利卡的论文就遭遇了和前辈们一样的失败命运。科技博客TechCrunch这样写道：“不管是在评论里还是在随后的博文里，不管是业余还是专业的数学权威，都发现了论文中存在的基本错误。”35难题提出者的信誉，帮助迪奥拉利卡的论文广泛传播，但是人们并没有因为这种信誉而放弃了批评。
当然，在网络出现之前，非专业人士也可以参与到对这种证明方法的评价中。但前提是，迪奥拉利卡的论文首先要经过有资质的专家的认可，之后它要发表在面向专家们的期刊上。而非专业人士，除了能够给期刊的编辑寄封信——对于没有资质的人来说这真是个艰苦的历程——之外，根本无处可以表达自己的批评之声。而现在，整个生态已经大为不同了。每个人都能看到所有的材料，每个人都可以随时向系统反馈。的确，这么讲有些夸大其词：毕竟不是所有材料都上网，不是每个人都能接触到网络，不是每个人都能顺利回帖，不是所有的回复都能被人看到，很多内容都淹没在了网络之中。但是请注意，上面这个资质清单上，并没有出现“不是所有人都有资质”这一项。
科学的圈子依然存在着门槛。专属期刊依旧具有排他性，学术部门仍旧将资质看得非常重要。大多数科学成果在发表之前依旧要经历重重筛选。这是稀缺性带来的不可避免的后果：纸质期刊上就这么多页，教职的尊贵席上就那么多位子。但是，非专业人士通过网络参与科学，以及专业人士和他们的合作，已经普遍得让人觉得是理所当然。这种参与是如此自然，就好像本应如此：业余爱好者对科学感兴趣，很自然；科学家想和那些同样拥有科学热情的业余爱好者合作，也很自然。
结果并不是得到一个完全扁平的网络拓扑。一篇文章被《自然》收录，自然比你把它贴在自己的个人博客上重要得多，如果文章被一个非常有名的博客链接，就会有更多的人看到这篇文章，增加它的声望。不过，如果文章能被众多博客讨论，通过邮件传播，被脸书使用者点“赞”，或者被Reddit网站推送到前面，那也能达到同样的效果。现在，一篇文章对科学思想的影响，已经无法与它在社交网络——正式和非正式的——之上在科学家、非专业人士和普通公民间所激发的浪潮相分离。
这和传统并不相同。比如，如何衡量科学期刊的重要性？人们采用一种叫做“影响因子”的打分制度，它在1955年由尤金·加菲尔德（Eugene Garfield）[173]提出之后，它成了评价期刊是否权威的实际测量方法。因为它如此重要，以至于曾任《英国医学杂志》（British Medical Journal）编辑的理查德·史密斯（Richard Smith）这样形容它：“编辑们会因为小数点后面的数字增加了1而欣喜得开香槟庆祝，也会因为小数点后面的数字下降了而伤心得泪流满面。”36这个得分的计算方法是：某期刊前两年发表的论文被引用的总次数除以该期刊在同一时间段内发表的论文总量。然而，得分可以操作。史密斯写道：“作者们可以自己引用，或者形成‘引用卡特尔’彼此互相引用，来提高他们的影响因子。还有一些编辑会要求作者引用本期刊的论文，来增加期刊的影响因子。”37但就算没有这些，影响因子也存在另一个问题：这种方法与印刷速度相关。“如果我今天写了一篇文章，然后一年后通过了同行评审，又过了一年才发表，”维克多·亨宁（Victor Henning）说，“那今天的影响因子反映的其实是两三年前的重要程度。”
亨宁是一款软件应用程序Mendeley的创始人之一。Mendeley提供了衡量影响力大小的另一种方式，并且在科学家中越来越受欢迎。亨宁和另一个联合创始人刚刚想出这个主意的时候，还都只是在伦敦学习的研究生。“我们两人意识到，虽然我们身处不同的学科，但我们都遇到了同样的问题：如何处理知识的过载问题。”亨宁告诉我说。38他俩都在自己的硬盘里，下载了数百篇文献，其中大多数都是PDF格式。那么为什么不编写一个软件，不仅能够自动抓取那些文献信息，而且还能允许用户做注释、标注出有趣的段落呢？为什么不让这些文献也便于查找呢？为什么不能自动抓取关键词，让文献查找更加精确呢？如果你知道别人在下载哪些文献，他们觉得哪些部分更加重要，那为什么不能利用这个信息展示科研的趋势，指导人们去找到他们可能不知道的文献呢？2008年1月，他们推出了Mendeley，20个月之后，就吸引了45万人成为注册用户，包含了3300万份文献。39
就连Mendeley注册用户之外的人群也已经感受到了它的影响力，因为Mendeley能比影响因子更快地告诉人们，哪些论文对科学家很重要？Mendeley还能对这种重要性做更加详细的细分。比如，现在对系统生物学家最重要的是哪些？对气候科学家呢？对进化生物学家呢？正如亨宁说的那样，“他们有没有从上到下看这篇文章？重点标注出具体的章节？并提出了特定的关键词？”Mendeley集合的信息，不会因为论文的来源很权威而给它特殊“关照”。Mendeley希望能够推广一种网络化的评价方式：它给你的建议中，参考了你的社交网络中朋友们的阅读行为和推荐。
Mendeley是网络化科学新生态的一个缩影。它并没有抹掉资质的重要性，也没有将没受过专业训练的业余爱好者拔高到和得到认证的专家们一样的高度。但是，Mendeley提供了一个环境，这个环境中，更多人能够更加方便无阻地参与进来；新形式的资质和权威在诞生；社会和权威机构间的关系变得越来越复杂，而权威性的版图更加杂乱、更加“颗粒化”。这正是我们在网络上屡见不鲜的：如果无法移除高墙，那就在高墙周围蔓延。
