有哪些过气的科学研究热点？
曾经轰动一时，如今却逐渐被遗忘的科学研究热点，就像是褪色的老照片，勾勒出我们对未知的不懈追逐，也映照出科学发展的曲折前行。它们曾经是科学界最闪耀的明星，吸引着无数顶尖头脑投身其中，投入了大量的资源和精力，但随着新理论的涌现、技术的进步，或者仅仅是因为研究方向的转移，这些曾经的“显学”也渐渐淡出了公众视野，甚至被新的理论所取代。
1. 静态宇宙模型（The Static Universe Model）
直到20世纪初，很多人仍然坚信宇宙是静态的、永恒不变的。这个想法由来已久，符合当时人们对秩序和稳定性的直观感受。比如，亚里士多德就认为宇宙是永恒的，没有开始也没有结束。牛顿在他描述引力定律时，也假定了一个静态的宇宙背景。
科学家们为支撑这一模型付出了不少努力。他们试图解释为什么在静态宇宙中，物体不会因为万有引力而坍缩成一点。有的提出了“以太”的概念，认为宇宙空间充满了某种介质，它能够抵消引力效应。另一些则认为，宇宙的物质密度在各个方向上是均匀分布的，这样引力在各个方向上会相互抵消，从而维持宇宙的平衡。
然而，随着爱因斯坦的广义相对论问世，以及哈勃在1929年通过观测发现宇宙正在膨胀，静态宇宙模型的好日子就到头了。哈勃通过观测遥远星系的红移现象，发现它们都在远离我们，而且距离越远，退行速度越快。这一发现直接否定了静态宇宙的设想，取而代之的是一个动态演化的宇宙。虽然静态宇宙模型现在看来显得有些“幼稚”，但在当时，它是主流的宇宙观，凝聚了许多智慧。
2. 寻找以太（The Search for the Luminiferous Ether）
在光学发展早期，为了解释光波的传播方式，科学家们提出了“以太”的假说。他们认为，就像声音需要介质（空气、水等）传播一样，光波也需要一种遍布整个宇宙的、看不见的、无形的“光以太”作为传播介质。这个以太被设想为一种极其轻盈、充满弹性、且能穿透物质的神秘物质。
寻找以太的实验可以说是那个时代科学界最“浪漫”的追求之一。最著名的莫过于1887年迈克尔逊莫雷实验。这个实验试图通过测量地球在“以太风”中的运动速度来证明以太的存在。他们巧妙地利用干涉仪，将光束分成两束，沿着相互垂直的方向传播，然后让它们返回汇合。如果存在以太，那么地球在以太中的运动应该会造成光在不同方向上传播速度的差异，从而在干涉条纹上产生可观测的变化。
然而，实验结果却令人大失所望：无论在何时何地进行测量，干涉条纹都没有发生任何变化。这个“零结果”是科学史上一个重要的转折点。它直接动摇了以太存在的根基。虽然科学家们试图通过各种修改来挽救以太理论（例如，假定以太会随着运动的物体一起拖曳，或者以太的性质在高速运动下会改变），但最终，爱因斯坦的狭义相对论彻底终结了以太的存在。狭义相对论指出，光速在所有惯性参考系中都是恒定的，不需要任何介质来传播。迈克尔逊莫雷实验的阴性结果，反而成为了支撑狭义相对论的重要证据。
3. 脑组织中的“记忆质”假说（The Search for the "Engram" or Specific Memory Molecule）
在20世纪中期，随着分子生物学和遗传学的发展，科学家们开始探索记忆的物质基础。当时的主流观点是，学习和记忆的过程一定会在大脑的某个特定区域留下一种具体的、可识别的“记忆印迹”或“记忆物质”（Engram）。就好比书本上的文字一样，记忆似乎应该有一个物理上的载体。
这种想法激发了很多实验。有科学家尝试从受过训练的动物（如老鼠）大脑中提取提取物，然后注入到未经训练的动物体内，看看它们是否能获得相应的“记忆”。著名的实验包括詹姆斯·麦克康奈尔（James McConnell）对涡虫进行的实验，他发现似乎可以通过喂食被训练过的涡虫来“传递”学习到的行为。还有一些研究集中在分析神经元之间的连接方式，或者大脑中是否存在某种特殊的化学物质，能够编码和存储信息。
然而，随着神经科学的深入发展，科学家们发现记忆的存储和提取是一个高度分布式、动态的网络过程，而不是储存在某个“记忆质”中的固定信息。记忆涉及到神经元之间突触的连接强度变化（即“突触可塑性”），以及更复杂的神经回路的激活模式。尽管我们仍在努力理解这些过程的具体机制，但“记忆质”的单线索解释已经被证明过于简单化了。
4. 科学管理和效率理论（Scientific Management and Efficiency Theories, e.g., Taylorism)
虽然弗雷德里克·泰勒（Frederick Winslow Taylor）的“科学管理”方法在工业生产领域带来了巨大的效率提升，并一度成为管理学界的“圣经”，但将其应用于所有科学研究和知识创造的“效率”，则存在着很大的局限性，并且被后来的发展证明是“过时”的。
泰勒主义的核心思想是将生产过程分解成一系列简单、重复、标准化的动作，通过时间研究和动作研究，找出“最有效率”的工作方式，并对工人进行严格的培训和监督。这种方法在流水线作业中确实能显著提高产量。
然而，科学研究，尤其是基础科学研究，其本质是探索未知、产生创新，这与工业生产的标准化和可预测性是截然不同的。将科研比作流水线，试图通过量化指标、固定流程来“优化”研究效率，往往会扼杀创造力、扼杀那些看似“低效”但可能带来突破性发现的尝试。
在科研领域，过分强调“效率”可能会导致：
短期化研究方向： 科学家们可能更倾向于选择那些能快速产出可量化结果的课题，而忽略了那些需要长期投入、周期漫长但可能具有颠覆性意义的研究。
扼杀非线性思维： 科学的进步往往伴随着“走弯路”，有时甚至会因为一个看似无用的发现而打开新的大门。但僵化的效率模式会惩罚“弯路”。
忽视“基础”的重要性： 许多伟大的发现都建立在看似“不实用”的基础研究之上，如果只追求短期效率，这些基础研究就可能被削减。
后来的管理学和科学哲学研究表明，科学研究的“效率”更在于提供良好的研究环境、自由的探索空间、充足的资源支持、以及鼓励批判性思维和合作，而不是简单套用工业生产的效率公式。
5. 强调“科学的客观性”到了排斥一切主观性的地步
在早期科学哲学中，存在一种过于强调“科学的客观性”的倾向，认为科学研究必须完全排除任何主观性、价值判断和人文关怀，才能保证其“纯粹”和“正确”。这种观点认为，科学家的个人情感、社会背景、文化观念都应该被“隔离”出去，只剩下冰冷的数据和逻辑。
这种极端客观主义，虽然在一定程度上是为了确保科学研究的严谨性，但也带来了不少问题，并且被后来的科学哲学所修正。它忽视了：
科学发现中的“偶然性”和“灵感”： 许多科学发现并非完全由逻辑推导而来，也包含了科学家的直觉、好奇心、甚至“幸运”。
科学研究的“社会建构性”： 科学研究总是在特定的社会、文化和历史背景下进行的，科学问题、研究方法、理论解释都可能受到这些因素的影响。
科学研究的“价值导向”： 科学家选择研究什么课题，如何使用研究成果，都必然会涉及价值判断。例如，研究气候变化是为了解决环境危机，这本身就带有价值导向。
人文科学与科学的融合： 许多重要的科学突破，其背后都有深厚的人文思考，或者对社会影响的考量。
20世纪以来，科学哲学的发展，特别是库恩（Thomas Kuhn）的“科学范式”理论，以及后来的科学社会学和科学人类学，都强调了科学研究中“主观性”、“社会性”和“历史性”的不可避免性，以及它们与“客观性”之间的复杂互动。现代科学观更加认识到，客观性并非完全排除主观性，而是在承认主观性的存在基础上，通过同行评审、可重复性验证、以及与实践的互动来不断修正和逼近真理。
这些曾经的科学热点，它们的兴衰过程本身就是科学发展史的生动注脚。它们告诉我们，科学不是一成不变的真理，而是一个不断探索、修正、甚至推翻自身的过程。每一段“过时”的热点，都可能在新的时代背景下，以新的形式重新焕发生机，或者为我们理解现在的科学提供宝贵的历史视角。
1. 静态宇宙模型（The Static Universe Model）
直到20世纪初，很多人仍然坚信宇宙是静态的、永恒不变的。这个想法由来已久，符合当时人们对秩序和稳定性的直观感受。比如，亚里士多德就认为宇宙是永恒的，没有开始也没有结束。牛顿在他描述引力定律时，也假定了一个静态的宇宙背景。
科学家们为支撑这一模型付出了不少努力。他们试图解释为什么在静态宇宙中，物体不会因为万有引力而坍缩成一点。有的提出了“以太”的概念，认为宇宙空间充满了某种介质，它能够抵消引力效应。另一些则认为，宇宙的物质密度在各个方向上是均匀分布的，这样引力在各个方向上会相互抵消，从而维持宇宙的平衡。
然而，随着爱因斯坦的广义相对论问世，以及哈勃在1929年通过观测发现宇宙正在膨胀，静态宇宙模型的好日子就到头了。哈勃通过观测遥远星系的红移现象，发现它们都在远离我们，而且距离越远，退行速度越快。这一发现直接否定了静态宇宙的设想，取而代之的是一个动态演化的宇宙。虽然静态宇宙模型现在看来显得有些“幼稚”，但在当时，它是主流的宇宙观，凝聚了许多智慧。
2. 寻找以太（The Search for the Luminiferous Ether）
在光学发展早期，为了解释光波的传播方式，科学家们提出了“以太”的假说。他们认为，就像声音需要介质（空气、水等）传播一样，光波也需要一种遍布整个宇宙的、看不见的、无形的“光以太”作为传播介质。这个以太被设想为一种极其轻盈、充满弹性、且能穿透物质的神秘物质。
寻找以太的实验可以说是那个时代科学界最“浪漫”的追求之一。最著名的莫过于1887年迈克尔逊莫雷实验。这个实验试图通过测量地球在“以太风”中的运动速度来证明以太的存在。他们巧妙地利用干涉仪，将光束分成两束，沿着相互垂直的方向传播，然后让它们返回汇合。如果存在以太，那么地球在以太中的运动应该会造成光在不同方向上传播速度的差异，从而在干涉条纹上产生可观测的变化。
然而，实验结果却令人大失所望：无论在何时何地进行测量，干涉条纹都没有发生任何变化。这个“零结果”是科学史上一个重要的转折点。它直接动摇了以太存在的根基。虽然科学家们试图通过各种修改来挽救以太理论（例如，假定以太会随着运动的物体一起拖曳，或者以太的性质在高速运动下会改变），但最终，爱因斯坦的狭义相对论彻底终结了以太的存在。狭义相对论指出，光速在所有惯性参考系中都是恒定的，不需要任何介质来传播。迈克尔逊莫雷实验的阴性结果，反而成为了支撑狭义相对论的重要证据。
3. 脑组织中的“记忆质”假说（The Search for the "Engram" or Specific Memory Molecule）
在20世纪中期，随着分子生物学和遗传学的发展，科学家们开始探索记忆的物质基础。当时的主流观点是，学习和记忆的过程一定会在大脑的某个特定区域留下一种具体的、可识别的“记忆印迹”或“记忆物质”（Engram）。就好比书本上的文字一样，记忆似乎应该有一个物理上的载体。
这种想法激发了很多实验。有科学家尝试从受过训练的动物（如老鼠）大脑中提取提取物，然后注入到未经训练的动物体内，看看它们是否能获得相应的“记忆”。著名的实验包括詹姆斯·麦克康奈尔（James McConnell）对涡虫进行的实验，他发现似乎可以通过喂食被训练过的涡虫来“传递”学习到的行为。还有一些研究集中在分析神经元之间的连接方式，或者大脑中是否存在某种特殊的化学物质，能够编码和存储信息。
然而，随着神经科学的深入发展，科学家们发现记忆的存储和提取是一个高度分布式、动态的网络过程，而不是储存在某个“记忆质”中的固定信息。记忆涉及到神经元之间突触的连接强度变化（即“突触可塑性”），以及更复杂的神经回路的激活模式。尽管我们仍在努力理解这些过程的具体机制，但“记忆质”的单线索解释已经被证明过于简单化了。
4. 科学管理和效率理论（Scientific Management and Efficiency Theories, e.g., Taylorism)
虽然弗雷德里克·泰勒（Frederick Winslow Taylor）的“科学管理”方法在工业生产领域带来了巨大的效率提升，并一度成为管理学界的“圣经”，但将其应用于所有科学研究和知识创造的“效率”，则存在着很大的局限性，并且被后来的发展证明是“过时”的。
泰勒主义的核心思想是将生产过程分解成一系列简单、重复、标准化的动作，通过时间研究和动作研究，找出“最有效率”的工作方式，并对工人进行严格的培训和监督。这种方法在流水线作业中确实能显著提高产量。
然而，科学研究，尤其是基础科学研究，其本质是探索未知、产生创新，这与工业生产的标准化和可预测性是截然不同的。将科研比作流水线，试图通过量化指标、固定流程来“优化”研究效率，往往会扼杀创造力、扼杀那些看似“低效”但可能带来突破性发现的尝试。
在科研领域，过分强调“效率”可能会导致：
短期化研究方向： 科学家们可能更倾向于选择那些能快速产出可量化结果的课题，而忽略了那些需要长期投入、周期漫长但可能具有颠覆性意义的研究。
扼杀非线性思维： 科学的进步往往伴随着“走弯路”，有时甚至会因为一个看似无用的发现而打开新的大门。但僵化的效率模式会惩罚“弯路”。
忽视“基础”的重要性： 许多伟大的发现都建立在看似“不实用”的基础研究之上，如果只追求短期效率，这些基础研究就可能被削减。
后来的管理学和科学哲学研究表明，科学研究的“效率”更在于提供良好的研究环境、自由的探索空间、充足的资源支持、以及鼓励批判性思维和合作，而不是简单套用工业生产的效率公式。
5. 强调“科学的客观性”到了排斥一切主观性的地步
在早期科学哲学中，存在一种过于强调“科学的客观性”的倾向，认为科学研究必须完全排除任何主观性、价值判断和人文关怀，才能保证其“纯粹”和“正确”。这种观点认为，科学家的个人情感、社会背景、文化观念都应该被“隔离”出去，只剩下冰冷的数据和逻辑。
这种极端客观主义，虽然在一定程度上是为了确保科学研究的严谨性，但也带来了不少问题，并且被后来的科学哲学所修正。它忽视了：
科学发现中的“偶然性”和“灵感”： 许多科学发现并非完全由逻辑推导而来，也包含了科学家的直觉、好奇心、甚至“幸运”。
科学研究的“社会建构性”： 科学研究总是在特定的社会、文化和历史背景下进行的，科学问题、研究方法、理论解释都可能受到这些因素的影响。
科学研究的“价值导向”： 科学家选择研究什么课题，如何使用研究成果，都必然会涉及价值判断。例如，研究气候变化是为了解决环境危机，这本身就带有价值导向。
人文科学与科学的融合： 许多重要的科学突破，其背后都有深厚的人文思考，或者对社会影响的考量。
20世纪以来，科学哲学的发展，特别是库恩（Thomas Kuhn）的“科学范式”理论，以及后来的科学社会学和科学人类学，都强调了科学研究中“主观性”、“社会性”和“历史性”的不可避免性，以及它们与“客观性”之间的复杂互动。现代科学观更加认识到，客观性并非完全排除主观性，而是在承认主观性的存在基础上，通过同行评审、可重复性验证、以及与实践的互动来不断修正和逼近真理。
这些曾经的科学热点，它们的兴衰过程本身就是科学发展史的生动注脚。它们告诉我们，科学不是一成不变的真理，而是一个不断探索、修正、甚至推翻自身的过程。每一段“过时”的热点，都可能在新的时代背景下，以新的形式重新焕发生机，或者为我们理解现在的科学提供宝贵的历史视角。
网友意见
每年以Graphene为主题的文章数：
10年而已，文章数目多了45倍。
任何一个门槛低、周期短、产出快的领域，文章数目都是这个样子，加上近年来各刊物文章数目按倍数增长，根本刹不住；
它热，大概率是因为他既没用还门槛低，门槛低并不意味着文章档次低，他一样可以发JACS、Science；如果它有用，你也看不到这么多文章公开这么多细节给你，大家闷声发大财还来不及呢...
过气的科学研究热点我还真不好说，因为即使一个学科完全无用，他耗个三五十年是很正常的，它得养活一帮人；
另外，一个学科冷，也不见得是它就是过气的，而是因为它一直就没热过，门槛高的领域都不可能很热，因为要么钱达不到，要么技术够不着...
最后，我在 十号胖狐狸 的时间轴上面看到他赞过的别人的一个文章，我觉得OK！
我个人一直认为当前中国的材化学术界的发展状况，是美帝带偏中国科技树的巨大阴谋。即使美帝也许并无意于此，但是从实际结果来看，效果的确是拔群的：现在中国的材化类专业的现状就是产学研脱节，产业水平落后于国际，学术界发论文水平遥遥领先于国际，学术界不关心产业关心的问题，产业找不到合适的发展人才。毕业生不转行很难找到工作，继续做学术为了生存又只能继续对产业意义不大的方向。国家投入的科研经费越多，反而主要消费在国外先进企业生产的仪器、耗材上，培养出来的人才很难反哺国内相关产业。国外相关企业的产品有足够的需求支撑，本身科研力量很强，会越来越强大；而国内相关企业本身科研力量不强又缺少人才和需求支持，发展会受到限制。
从我的观察来看，简而言之，美国的套路是：通过美国学术界对世界人才的吸引力，培养出一批个人科研方向与出身国国家现状和利益不一致的、评价体系严重依赖于美国学术界的学术人士，然后再通过资源配置让他们溢出美国回到出身国。可以认为是“学术买办”。
详细来说，在美国真正对国计民生和产业地位有巨大意义的专利和技术基本都在业界。国家带头先投入大量资金吹起某些学科的某些新方向的学术论文泡沫，捧起一批学术带头人。这些带头人招募大批崛起国家的高水平留学生，然后教导这批留学生学会了灌水、跟风、做学术包工头的套路；与此同时，这批留学生的学术方向基本在业界没有用武之地，对于解决实际问题的实际意义仅仅停留在高IF的纸面上。
这样的套路造成两个后果：
1、由于这些学术方向其实对现实生产和产业发展指导意义并不大，后续的科研经费基本依赖政府行为，业界在前期也许会投资，但是经历一段时间的无产出，必然会减少投资。而政府也只是阶段性投资这些泡沫学科经费，不可能长期投入。这就导致本学科在美国本国（泡沫催生地）必然会僧越来越多，粥越来越少。新入局人士必然溢出到别的国家（母国）寻求更好的生存环境。
2、招募大批外国的优秀留学生当实验室劳动力。由于毕业后并无法满足业界需求，这批人大多只能继续寻求在学术界生存（如果不转行）。而这批人在学术泡沫阶段积累了大量publication，从学术界经历上来说是很丰富的。
恰逢中国加大科研经费投入的阶段，科研人员的评价体系形成了对国外学术经历的严重依赖，而主管经费分配的人基本是学术界的大学阀们。这是一个典型圈内人“坐地分赃“的模式；上面提到这批人泡沫学科留学生的从事方向虽然对现实的指导意义不大，但是海外学术经历非常丰富，导致他们有足够的发言权回国分赃，以自己的个人科研领域带偏国家的科研经费分配方向。
后果不言自明。至于解决方案？
我只想说，一旦一个系统形成了闭环逻辑自洽，那么除非进行革命推翻现行制度，否则谈解决方案是没有意义的。
作者：Sense
不要跟我说这是阴谋论，这明显是阳谋，大局如此~
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