上世纪80年代末，美国芝加哥大学情报学家Swanson正在研究关于镁和偏头痛的医学文献。他发现一个有意思的现象：如果同时搜索“镁”和“偏头痛”两个关键词，找不到相关文章；但分别包含“镁”和“偏头痛”这两个关键词的文章却有间接的引用关系。难道镁缺乏会导致偏头痛？Swanson灵光一现！之后，这两者的关联性果然在医学上得到了证实——镁缺乏会导致某种生理改变，而这种改变是与偏头痛相关的。
“这是情报学中一个比较基础的从引文网络的研究视角出发的例子。”中国科学院成都文献情报中心研究员陈云伟表示，人们浏览科学文献时，往往关注的是文献本身记述的内容，但在情报学研究者的眼中，文献作者以及引用或被引用的相关信息中，有诸多草蛇灰线，更值得挖掘。通过这些联系的观察和分析，情报学家可以“挖”出诸多“惊喜”——某一研究领域的趋势、科学家喜欢的“作战”方式、更容易出成果的合作模式等。
陈云伟告诉《中国科学报》，通过对合作网络的分析，科学家为了取得成功、探索科技前沿，越来越重视合作。而且，优秀、聪明的科学家更愿意展开合作。科学家之间的合作可能会由具体的组织或形式确定下来，例如举办会议、成立联盟、设立机构等。
情报学者从不同角度对网络社团进行研究分析，其中，合作网络主要是通过对论文作者的分析统计，了解科学家之间形成的联系圈子，引用网络针对的是不同论文间引用或被引用形成的关联，主题网络研究分析的是各篇论文主题词或相关概念的相似性等。
1963年，社会学家哈丽雅特·朱克曼开始研究杰出科学家的工作方式。她发现，1901年至1972年间的286位诺贝尔奖获得者中，有2/3的人是因与别人合作研究而获奖，即论文多出自合作。而时间越临近当下，合作趋势越明显。例如，在诺贝尔奖设立的前25年，因合作研究而获奖的占比41%，在第二个25年中这一比例达到了65%，上世纪50年代至70年代之间则上升至70%。
科学家合作的组织方式都是什么样的？针对国内外从事量子科技研究的科研单元，陈云伟曾从论文作者的合作网络角度观察科研合作的组织方式。他表示，有的研究单元呈现集团军化的“作战模式”，“合作网络比较稠密，围绕着几位核心科学家形成一个整体”。而有些科研单元的作战模式则相对松散，“呈现出多个小团体，各个小团体的领军人物之间有稀疏的合作”。
2019年，一篇发表于《自然》的封面文章抛出了这样一个论点：较小规模的团队更容易做出颠覆性的创新，而较大规模的团队更倾向于发展现有的理论技术，日趋“中庸”。研究者收集了1954年至2014年间不同领域的论文、专利以及软件项目，其中论文共有4200万余篇，涉及的引用文章超过了6亿次。
在分析并验证了数据库里论文、专利或项目的颠覆性程度后，该研究团队探究了各相关研究团队的规模，又得出一个结论：1954年至2014年间，团队规模每增加一个人，其所研究的论文、专利或软件项目的颠覆性得分就会下降。
“由此可以推出小团队比大团队更会发现新问题、更易提出颠覆性的想法或取得成果这一结论。”但陈云伟强调，这只是反映了一个“趋势”，并不能以此去评判单个团队，“而且规模上‘大’和‘小’的概念也是相对而言”。关于网络社团的任何分析和推论，最终都需要服务于实际决策，给现实研究一定启示，上述研究也不例外。