ПСИХОЛОГИЯ И ИНФОРМАТИКА

ПСИХОЛОГИЯ И ИНФОРМАТИКА'

Применительно к людям науки компьютерная грамотность имеет особое значение, определяемое спецификой их деятельности. Следует обратиться к интеллектуально-мотивационным особенностям этой деятельности, чтобы проанализировать характер тех преобразований, которые теперь уже начинает производить в ней компьютер. Нет никаких оснований сомневаться в том, что эти преобразования уже в ближайшее время будут нарастать в непредсказуемых масштабах и направлениях. Но нет также оснований сомневаться и в другом: сколь невообразимыми они бы ни оказались, их характер и впредь будет определяться сущностью науки, каковой она сложилась в веках.

Наука - это производство нового знания, соответствующего исторически принятым критериям. Это производство, как и любое другое, имеет своего субъекта и требует организационных структур. Обычно под субъектом имеют в виду конкретного индивида. Но каждый индивид, работающий в науке, каким бы уникальным и оригинальным по своим идеям он ни был, является членом сообщества, группы, школы, научного микросоциума и научного макросоциума. Каждое его личное достижение (новое знание) находится под их контролем и оценкой. Это создает одну из главных психологических коллизий научного творчества. Свою социальную миссию ученый выполнит при следующем непременном условии: он добудет такое знание, которое до него не было записано в памяти науки. Только тогда он может претендовать на права и привилегии, которые общество предоставляет ученым. Его индивидуальное, личное достижение не имеет значения, если оно не получит социальную апробацию. Ученый мир должен согласиться с его притязанием на то, что он первым добыл знание, достойное быть оцененным как научная истина - хотя бы и самая малая. Обитатели ученого мира оповещают его об этом, в частности, в форме ссылок на него. В свою очередь, у него нет иного способа определить новизну собственного вклада, как сопоставить его с вкладами других. Поэтому он, публикуя результаты исследования, не просто излагает установленные им самим факты и теоретические данные, но включает в свой текст сведения о том, что сделано другими, отсылает к их работам, прилагает список использованной литературы. В каждом научном тексте представлена наряду с информацией об исследованных объектах информация о людях, в об-

*При участии В. А. Маркусовой.

148

щении со взглядами которых на объекты сформировалось собственное видение ученого. Он ведет себя определенным образом как по отношению к изучаемым объектам (наблюдая, экспериментируя, вычисляя и т. д.), так и по отношению к другим индивидам, занятым сходной деятельностью. Зафиксированным выражением его отношения к этим другим является его особое поведение в научном мире, которое может быть условно названо цитат-поведением.

Под "цитат-поведением" мы понимаем деятельность ученых по использованию в своих публикациях научных ссылок.

Поскольку добывание научной истины - это дело коллективного разума, мысли и тексты любого отдельного ученого предельно насыщены цитатами безотносительно к тому, взяты они в кавычки, соединены ли с чьим-либо именем или нет. В отношении определенных авторов отдельный ученый считает нужным официально выразить свое отношение к ним в виде ссылок.

Научная информация о предметах и явлениях сливается с информацией о мнениях других по поводу этих предметов и явлений. В широком смысле и добывание сведений о самих объектах, и добывание сведений о мнениях других по их поводу может быть названо информационной деятельностью. Она столь же древняя, как сама наука. Чтобы успешно выполнить свою главную социальную роль (которая заключается в производстве нового знания), ученый непременно должен быть информирован о том, что было известно до него. В противном случае он может оказаться в положении открывателя уже установленных истин.

По образному выражению Д. Прайса, ученые во все времена качались на информационных волнах в море научной литературы. Таким образом, привычное нам выражение "информационный взрыв", характеризующее информационную ситуацию в настоящее время, можно считать корректным, лишь допустив, что взрыв длится тысячелетие...

Отмечая стремительный рост фондов знаменитой Александрийской библиотеки в древности, известный швейцарский эллинист А. Боннар писал: "Библиотека росла не только за счет времени... Нам известны имена более тысячи ста эллинистических писателей, включая ученых и философов. Просто наводнение. Литературная катастрофа!" Это книжное наводнение произошло во II веке до н. э. Добавим, что во времена Цезаря, по свидетельству историков. Александрийская библиотека хранила 700 тыс. томов. И все-таки нынешняя информационная ситуация не идет ни в какое сравнение не только с теми "ужасами", о которых писал Боннар, но и с положением в более близкие времена. Наблюдается резкое увеличение объемов научной ин-

149

формации и количества ее потребителей, т. е. ученых, испытывающих потребность в информации.

Эта потребность привела к созданию принципиально новых средств информационного поиска. Пионером их разработки стал американец Ю. Гарфилд. Химик по образованию, работая в лаборатории, он поставил несколько неудачных опытов, приведших к взрывам, после чего решил, что сможет сохранить здоровье и жизнь, лишь основательно изучив литературу. Ее было необъятно много, и он заинтересовался машинными методами индексирования информации, начав выпускать с 1958 г. первое в мире сигнальное издание "Current Contents", содержащее оглавления только что вышедших научных журналов в самых различных областях знаний от физики до психологии и литературы. Еженедельные выпуски "Current Contents" стали необходимым источником информации для мирового научного сообщества. Следующим огромным событием в деятельности Ю. Гарфилда и созданного им Института научной информации (ИНИ) США стало издание в 1964 г. Индекса Цитирования - Science Citation Index (SCI). SCI - это мультидисциплинарный указатель, в основу которого положена новая и необычная техника индексирования библиографических ссылок, позволяющая не только производить оперативный и многоаспектный поиск, но и проследить применение и развитие научных идей, не соблюдая дисциплинарных границ и снимая семантические ограничения традиционных предметных указателей. Начиная с 1967 г. ИНИ приступил к изданию Индекса Цитирования по гуманитарным и общественным наукам - Social Science Citation Index (SCCI).

Это дело стало отраслью научной индустрии, вроде научного приборостроения. Поскольку за каждой ссылкой скрыт ее автор, она оказалась знаком не только научного результата, в поисках которого ученый обращается к тексту, но и конкретного лица, с которым автор текста пожелал соотнести свой результат. За связью идей обнажились связи людей. А там, где замешаны люди, неизбежно вступают в действие психологические факторы. Новая информационная технология, изобретенная для решения информационных задач, которые прежде решались библиографическими средствами, позволила новыми глазами взглянуть на социальную жизнь науки, вторгнуться в глубины психологии ее людей. Компьютер совершил то, что никогда не могли бы сделать библиотечные каталоги. Он начал производить работу, которая не под силу ни одному библиографу, какой бы могучей памятью он ни обладал. Прежде всего он ответил на вопрос: кто, кого и с какой частотой цитирует в сотнях тысяч научных публикаций. Его подсчеты позволили получить новое знание,

150

выраженное в количественных величинах. Это уже само по себе было интересно для исследователей такого сложнейшего объекта, как наука.

И прежде предпринимались попытки взглянуть на науку под углом зрения числа. Но что подсчитывалось? Количество занятых ею людей, журналов, публикаций. Эти измерения спорадически предпринимались с целью подкрепить данными о науке некоторые теоретические и идеологические соображения. Известно, в частности, что Ф. Гальтон использовал статистический метод в своей книге "Английские люди науки" с целью доказать, в противовес Декандолю (Гальтон использовал данные о семьях, из которых происходят ученые), что любые способности, в том числе и к научной деятельности, предопределены генетически. И. М. Сеченов в условиях, когда готовилась реакционная реформа университетов в царской России, собрал группу профессоров, совместно с которой подсчитал количество публикаций русских ученых по различным дисциплинам; из этих подсчетов явствовало, что русская наука не только не отстает от мировой, но по ряду направлений, прежде всего в химии и биологии, занимает приоритетные позиции. Русский химик П. И. Вальден установил, что большинство крупнейших открытий в физике и химии конца XIX - начала XX века сделано учеными в возрасте 25-30 лет. Эти отдельные выкладки "вручную" не оказали влияния ни на научное творчество, ни на организацию науки.

Счетная работа компьютера радикально изменила ситуацию. Бесстрастно и безразлично к чьим-либо интересам машина выдала числа, которые фиксировали не только количество журналов, публикаций и т.д. (притом по разным странам), но также и частоту, с какой те или иные авторы упоминаются по всему фронту исследований, каким он развернут в отобранных для обработки журналах. В сетях цитирования сразу же обнаружились "звезды" - ученые, получающие сравнительно с другими наибольшее количество ссылок. По данным Института научной информации, мировой массив статей, попадающих в сети цитирования, распределяется следующим образом: около 70% статей цитируется 1 раз в год, 24% статей - 2-4 раза, около 5% статей - от 5 до 9 раз, менее 1 % статей - свыше 10 и более раз в год.

В прежние времена весомость вклада ученого оценивалась научным сообществом по содержательным качественным критериям. Механизм оценки был неизвестен, но все признавали, что вклад, скажем, Дарвина или Павлова превышает многие другие. Теперь сухие числа выстраивали в новый ряд, и место в нем определялось вниманием, которое уделили цитируемому исследователю его коллеги. Удостоить внимания - значит не быть

151

безразличным к данной публикации и ее автору, признать их причастными к собственному труду и в этом смысле оказать на него влияние. Исходя из предположения, что чем большее число лиц испытывает это влияние, тем крупнее роль цитируемого автора в науке как форме коллективного творчества, показания компьютера стали принимать за свободные от субъективных пристрастий свидетельства "веса" ученого в научном мире. Компьютеру задали вопрос: кого чаще цитируют? - а выданный им ответ прочитали: кто есть кто в науке? Тут неизбежно оказались затронутыми притязания и интересы ученых в современной большой науке, в условиях прямой зависимости труда отдельных ученых от отнюдь не безграничных финансовых и кадровых ресурсов, выделяемых обществом на занятия наукой. И при отсутствии объективных критериев оценки потенциала ученого и результата его труда, которые дали бы ему основания претендовать на часть этих ресурсов, вокруг индекса цитирования разгорелись страсти. Конечно, любому исследователю лестно найти себя в списке обильно цитируемых ученых, к тому же в престижных изданиях; Но следует, прежде всего, уточнить: что хотят выяснить подсчетом ссылок? Вклад ученого или воздействие конкретной работы на ход исследований, актуальность тематики или научный уровень работы, авторитет и влияние конкретного ученого и научной школы, которую он представляет, активность и коммуникабельность автора? Компьютер, выявляя сети цитирования, выдает данные, интересные также для социолога, изучающего отношения между людьми науки, способы их объединения, процессы распада и преобразования научных группировок. Ведь, оставаясь в пределах внешней по отношению к его творчеству организационной структуры, ученый может в интеллектуальном плане наиболее продуктивно взаимодействовать с исследователями, работающими в других структурах (научных организациях). Компьютерный анализ сетей цитирования позволяет выявить это обстоятельство, важное как для социолога, так и для организатора науки, который лишь тогда способен эффективно управлять коллективом, когда имеет достоверные сведения о реальных научных интересах и связях каждого из его членов, о маршруте, которым он следует на карте науки.

Ю. Гарфилд обратил внимание научной общественности на тот факт, что анализ цитируемости может привлечь внимание к статьям, которые внезапно были открыты или переоткрыты через несколько лет. Можно привести множество примеров важных открытий, которые имели малое воздействие на современные исследования. Широко известно, например, что значение работы Менделя не было замечено свыше 30 лет. Нобелевская

152

премия по медицине была присуждена П. Роусу в 1966 г. за исследование вируса рака, получившего название "саркома Роу-са", который открыл этот вирус в 1909 г., и только после того, как вирус лейкемии был изолирован в 1951 г., работа Роуса была по достоинству оценена. Историки и социологи могут изучать научное сопротивление на примерах отсроченного признания статей, выявленных анализом сетей цитирования.

Вместе с тем широкое поле открывается перед историками в плане объективного, а не "на глазок" изучения взаимодействия на большом историческом пробеге той роли, которую играют в современной динамике знаний научные традиции и идеи, в том числе традиции, сложившиеся на определенной социокультурной почве. Приведем в качестве примера ответ на вопрос о "весе" в современных исследованиях вклада русской физиолого-пси-хологической школы в мировую науку. Для этого можно использовать такой показатель, как частота ссылок на работы создателей этой школы И. М Сеченова и И. П. Павлова в публикациях современных западных исследователей. По данным Ю. Гар-филда, в среднем один современный ученый цитируется около восьми раз. Цитируемость Нобелевских лауреатов в 70-х годах была в среднем около 150 раз. В опубликованном Ю. Гарфилдом списке наиболее цитируемых статей по интересующей нас тематике физиологической психологии и поведения животных цитируемость работ за период 1961-1973 гг. достигала 350 раз. На работы И. П. Павлова за период 1970-1979 гг. было сделано 1362 ссылки, на работы И. М. Сеченова - свыше 1200 ссылок. Выпущенные ИНИ кумулятивные Индексы Цитирования по гуманитарным и общественным наукам на лазерных дисках - SCCI-CDR за период 1980-1990 гг. позволили взглянуть на данные цитирования И. П. Павлова и Л. С. Выготского. Работы И. П. Павлова были процитированы более 900 раз и работы Л. С. Выготского - более 800 раз. Иначе говоря, цитируемость их работ в публикациях, отражающих исследования, ведущиеся в современных лабораториях и центрах, идет приблизительно на уровне цитирования современных лауреатов Нобелевской премии. Это ли не показатель активного включения идей наших классиков в творчество на переднем крае мировой науки? Феномен влияния русской психологической школы на современное научное сообщество заслуживает особого исследования.

Дальнейшее развитие информационной технологии позволило составлять карты науки, выделять группы высокоцитируемых, взаимосвязанных статей, образующих так называемые кластеры. Методика их создания была разработана одновременно в нашей стране и в ИНИ США.

153

Первый этап отбора материала для включения в кластер основан на допущении, что в высокоцитируемых статьях вводятся или обсуждаются важные понятия или методы. Отбираются статьи, цитируемые определенное число раз, например не менее 15 раз. Это дает возможность ежегодно выявлять группу статей (свыше 25 тысяч), которые рассматриваются как наиболее важные для ученых всего мира. На следующем этапе определяется, какие из этих высокоцитируемых статей связаны социтированием, т. е. цитируются попарно одновременно в разных статьях. Считается, что статьи, которые часто цитируются совместно, должны обсуждать близкие или сходные понятия или методы. Если мы соединим все высокоцитируемые статьи связями соци-тирования, а затем сотрем слабые связи, не достигающие некоторого порога, то и получим группу, "пучок", "гроздь" наиболее связанных статей, или кластер. Специалисты присваивают кластеру название на основе заглавий текущей литературы, цитирующей кластер.

Очевидно, что появление компьютерных "карт науки" - важное событие в условиях перехода науки на интенсивный путь развития. Ведь от быстрой и адекватной ориентации в картине движения идей в мировой науке зависит направленность локальных исследовательских усилий.

Кластеры могут изменяться очень быстро. Так, например, развитие химии идет такими стремительными темпами, что приходится создавать кластеры еженедельно. Данные этой новой информационной технологии уже теперь требуют от исследователей (в особенности от организаторов науки) психологической перестройки, освоения непривычных понятий и навыков. Это тем более важно, что компьютерный анализ цитирования - только инструмент и подобно любому инструменту может быть различно использован. Нож в руках столяра, бандита и повара - это не одно и то же орудие.

Частота цитирования - это далеко не однозначный показатель как применительно к научному направлению, так и к отдельному ученому. По справедливому замечанию Б. Кронина, "цитирование - это индивидуальный процесс, а результат этого процесса имеет огромное значение в сфере науки". Будучи индивидуальным решением, указание на научный результат (публикацию) другого ученого выражает особенности мотивации того, кто на него ссылается. Изучение мотивов цитирования предпринято рядом западных ученых, обративших внимание на различные виды этих мотивов. Автор знает, какие работы престижны среди коллег, и цитирует именно их. Важнейшей, как показали социально-психологические исследования Т. Брукса, явля

154

ется мотивация убеждения - автор "шарит по литературе", чтобы убедиться в правоте своей точки зрения.

Ссылка фиксирует круг общения ученого. Но он может быть и оппонентным кругом, т. е. включать исследователей, с которыми автор полемизирует, подвергает критике их идеи и факты, противопоставляя им собственные. Эта полемика также влияет на цитат-поведение, притом не всегда в открытой форме. Ученый может умолчать об использованной им публикации, поскольку не приемлет ее автора.

В цитат-поведений могут возникнуть некие ритуальные моменты, отражающие не столько реальные научные связи, сколько особую мотивацию, порожденную ситуацией в макросоциуме, где "поклоны" в адрес отдельных персон выражают стремление заслужить их благосклонность, в особенности если эти персоны занимают административные посты в учреждениях, журналах, являются членами ученых советов и т. п.

Казалось бы, компьютер сам по себе, снимая налет субъективности, способен оценить истинный вклад ученого. В действительности же, выявляя связи, ускользающие от отдельных экспертов, компьютер дает и материал для более адекватной оценки вклада. Сама же оценка предполагает построение субъектом соответствующего Образа открытия, раскрытие его предметно-смыслового значения, работу психического аппарата, который обогащается данными компьютера, но не может быть заменен им в принципе.

Говоря о компьютерной грамотности, заметим, что она, подобно нашей обычной грамотности, требует умений не только читать, в частности вычитывать по компьютерным картам науки состояние и динамику исследований, но и писать - составлять научный текст таким образом, чтобы он обогащал, а не засорял память науки. О ритуальном цитат-поведений, препятствующем адекватной оценке научных вкладов, мы уже говорили. Каждый ученый, включая в текст публикации чье-то имя, должен иметь в виду, что компьютер будет индексировать это имя, ничего не зная о симпатиях, антипатиях и других скрытых ненаучных мотивах автора источника. При каждом акте цитирования ученый, учитывая приобретенную отныне благодаря новой информационной технологии неведомую прежним временам социальную значимость этого акта, должен действовать столь же ответственно, как и при представлении на суд сообщества своих научных результатов. Требуется высоконравственное отношение к любой вносимой в текст ссылке на другой источник, на другого автора, ибо она будет подсчитана компьютером при составлении "карты науки", на которую в дальнейшем смогут ориенти-

155

роваться другие исследователи и организаторы науки, подобно тому как они опираются сейчас на данные экспериментов и теоретические выкладки других ученых.

Адекватность цитирования должна подлежать столь же жесткому контролю со стороны научного сообщества, как и все другие феномены исследовательской практики.

Выработка навыков высоконравственного и адекватного цитат-поведения - только один момент в общей компьютерной грамотности ученого, осуществляющего информационную деятельность. Не менее важными являются навыки построения научных текстов под углом зрения их доступности для формализации средствами информатики. Выработка этих навыков, как и любых других, требует их специального психологического анализа с целью подготовки практических конкретных рекомендаций, подобных тем, которые созданы психологией применительно к обучению обычной грамоте.

Прогресс информационной технологии открывает новые перспективы компьютерного анализа научных текстов. Предсказывается, что в ближайшее десятилетие объектом такого анализа станет не только ссылочный аппарат, но и полный текст, что позволит сопоставлять публикации по их содержанию и тем самым, прослеживать динамику понятий. Это предсказание приобретет реальность с появлением машины, способной распознавать образы.

Кластеры строит машина, но понять и использовать их способен только субъект научной деятельности с его когнитивно-мотивационным аппаратом. Научное знание об этом аппарате можно почерпнуть только в психологии. От ее способности освоить в своих собственных категориях закономерности и механизмы поведения человека в информационной среде зависит эффективное использование новой технологии. Стремительные успехи этой технологии уже теперь дают основание некоторым авторам утверждать, что мы на пороге эры, когда все больший вес будет приобретать бесписьменная наука.

156

Индекс цитирования. Роль и эффективность индексов цитирования.

чку зрения об эффективности индекса цитирования, как критерия оценки работы ученого.

Говоря об индексах цитирования, можно заметить, что проблема делится на две:

1. полезны ли такие критерии строго в том виде, в каком они предлагаются к использованию «здесь и сейчас»
2. и полезны ли они вообще.

Важно:

1) Сейчас при определении индексов цитирования бесспорный приоритет отдается журналам, а в некоторых областях науки основные результаты принято публиковать в сборниках статей и в монографиях;

2) Даже для журналов, при опоре на такие системы, как Scopus и особенно Web of Science, не учитываются публикации во многих авторитетных в области изданиях, (например, в лингвистике Linguistic Typology (между прочим, ведущий журнал по лингвистической типологии в мире!), Scando-Slavica (один из везущих журналов по славистике) и др.)

3) В массовом порядке игнорируются публикации не на английском языке, а для многих областей науки, в отличие, может быть, от естественных наук, они остаются важными – речь не только о русскоязычных изданиях, в сходном положении находятся публикации, допустим, на французском или немецком, не говоря уже о других языках.

4) Система критериев представляется слишком американоцентричной – она, плохо ли, хорошо ли, но «заточена» под оценку профессиональной пригодности сотрудников американских университетов. Но так ли мы уверены в том, что если произвольно взятый исследователь в произвольно взятой стране по каким-то причинам не подходит для американского университета, то он вообще не представляет ценности как ученый?

Иными словами, действующая система составлена так, чтобы определить, насколько часто ваши работы цитируют физики и химики в американских журналах…

Исходя из этого можно судить о том, насколько она полезна для оценки работы российских гуманитариев. Если такая система попадет в руки невежественных и самоуверенных бюрократов, которые, не понимая сути данной научной области, начнут на основании таких инструментов принимать кадровые и прочие решения – последствия могут быть катастрофическими.

Вторая часть проблемы. Представим себе, что индекс цитирования идеален и учитывает всё, что только можно учесть – и журналы, и сборники, и монографии, и издания на финском и корейском… И можно действительно понять, какого исследователя цитируют много, а какого – мало, какого – только в своей стране, а какого – во всём мире, какого – на протяжении многих лет, а какого – недолго, и т.д., и т.п. Это интересные и важные данные (постольку, поскольку они достоверны), но – в плане оценки значимости исследователя – они, увы, почти ни о чём не свидетельствуют. И об этом уже тоже бесконечно говорилось. Отличить по формальным критериям хорошего учёного от плохого (и особенно – хорошего учёного от ловкого имитатора) – задача сложная и почти неразрешимая: на то и существуют имитаторы, чтобы копировать как раз внешние признаки успешного исследователя. Лучше всего, как показывает опыт, всё-таки решать эту задачу с помощью специально подобранных экспертов, хотя и они, как известно, ошибаются. Отказаться от услуг экспертов, от «человеческого фактора» и опираться на простые количественные показатели – путь соблазнительный, но тупиковый. Это те самые «простые решения», которые ведут туда же, куда и все прочие благие намерения. Но этот разговор во многом беспредметен, потому что до идеальных индексов цитирования нам сейчас всё равно космически далеко. Так что в целом моя позиция по отношению к новейшей кампании «индексопоклонства» резко отрицательная.

Модная в последнее время наукометрия на основе показателей цитирования имеет целый ряд несомненных достоинств, которые, надо думать, будут определять все более и более широкое ее использование. Прежде всего, при использовании таких параметров мы имеем внешнюю, независимую экспертизу работы ученого. Причем, это экспертиза не каких-то громких фраз и грандиозных мега-планов, а экспертиза результатов (т.е. статей) и их уровня. А поскольку при этом используются преимущественно международные системы (Web of Science, Scopus), то на выходе мы получаем оценку международного уровня.

Более того, при использовании наукометрических параметров ученые попадают в относительно прогнозируемую ситуацию, когда оценка деятельности в минимальной степени зависит от произвола окружающих. В конечном счете, в каком журнале будет опубликована статья и будет ли она цитироваться, это зависит от таланта и трудолюбия ученого. Можно ставить себе цели и постепенно их добиваться.

Основное неприятие наукометрии, как мне представляется, связано не с недостатками этих инструментов, а с нелюбовью к внешней экспертизе. Она часто дает совсем не те результаты, которые хотелось бы получить. К сожалению, ситуация, когда одни и те же люди и проводят экспертизу заявок и выигрывают потом конкурсы, стала распространенной и давно уже не воспринимается как нечто неправильное и непорядочное.

Имеющиеся наукометрические инструменты не идеальны (идеальной научной экспертизы человечество пока еще не придумало), и в ряде ситуаций они не работают или даже приносят вред. Но это свойство любого инструмента – даже самый прекрасный микроскоп плохо годится для забивания гвоздей. Если же пользоваться с толком, то такие подходы могут быть полезным подспорьем при принятии административных решений в области науки. По крайней мере, до тех пор пока в стране не будет выстроена система нормальной научной экспертизы.

Недостатки и ограничения:

Во-первых, понятно, что специалистов и организации по этим индексам цитирования сравнивать надо очень аккуратно. Все зависит от того, о какой науке и дисциплине идет речь.

Во-вторых: есть научные направления, которые очень нужно развивать, но работы в этих направлениях никто не будет цитировать, потому что так уж сложилось, что этой темой в мире занимается не так много людей. Например, систематика какого-то семейства ископаемых трилобитов. Изучать надо все. И кто-то изучает этих богом забытых трилобитов. Но таких людей в мире, например, всего 5 человек. Они друг друга цитируют, но высокого индекса цитирования у них никогда не будет. Потому что кроме этих пятерых, никому в мире не интересны эти несчастные зверюшки, вымершие 500 миллионов лет назад. В палеонтологии – это типичная ситуация. Классический вид деятельности в палеонтологии – описание морфологии, систематики, родственных связей каких-то конкретных ископаемых групп. Это – основа работы палеонтолога, на этом строятся все дальнейшие обобщения, глобальные выводы, но база, основа – это описание ископаемого материала. И в подавляющем большинстве случаев, за исключением каких-то уникальных находок, вроде археоптерикса, такие работы с описанием ископаемых цитируются очень редко. Соответственно, очень хороший палеонтолог будет иметь весьма и весьма скромный индекс цитирования, даже если он – величина мирового уровня в своей группе. Даже если он – лучший в мире специалист по трилобитам, по сравнению с каким-нибудь молекулярным генетиком у него все равно индекс цитирования будет низкий. То есть, лучший в мире специалист по трилобитам отряда Agnostida будет иметь индекс цитирования гораздо ниже, чем рядовой молекулярный биолог.

Если российская наука перейдет на активное использование индексов цитирования, произойдет смена правил игры. У людей, которые в науке с 1987 года не было стимула стараться повышать свой индекс цитирования. Карьера научного работника, его репутация в глазах коллег, его «вес» в науке измерялся другими вещами. А если и использовался какой-то количественный показатель, то это было просто количество публикаций, независимо от того, цитируют их, или нет. Количество публикаций упоминалось в отчетах. И потом – какие публикации? У нас, например, в Палеонтологическом институте всегда была и остается такая традиция: самые серьезные, самые ценные, важные научные результаты публикуются в виде монографий. Есть серия «Труды палеонтологического института», в которой несколько сотен томов. Эти монографии рецензируются, и рецензируются гораздо тщательнее и строже, чем журнальные статьи в российских РАНовских журналах. Но в «Scopus» эти монографии просто не фигурируют. Они считаются книжками и идут как нерецензируемые издания. И те, кто написал много ценных монографий, сейчас, при переходе на индекс цитирования, как критерий оценки работы ученого, получат большую фигу. Потому что это все «не считается». Это – смена правил игры. Нечестно вот так брать и выгонять теперь на улицу тех палеонтологов, которые писали монографии, вместо того, чтобы писать статьи в Палеонтологический журнал.

Карьера научного сотрудника у нас до сих пор практически не зависит от публикации в зарубежных журналах. Когда пишешь отчет в конце года, составляешь список публикаций, и чем больше список публикаций, тем лучше. Поэтому перед научным сотрудником стоит выбор: он тратит втрое больше времени на статью, но публикует ее в высокорейтинговом журнале, и тогда список публикаций в отчете в конце года будет радикально коротким. Или он не тратит время, чтобы довести статью до уровня журнала, а отдает ее в наш журнал, вроде «Общей биологии» или «Зоологический журнал». И пишет еще и еще. То есть написать три статьи в наши журналы выгоднее, чем одну – в высокорейтинговый. Люди же приспосабливаются, ведут себя в соответствии с теми правилами, которые существуют. Сейчас существуют такие правила. Для нас индекс цитирования никогда ничего не значил. На практике мы о нем и не заботились, соответственно. А сейчас происходит смена правил игры во время игры.

Михаил Соколов

кандидат социологических наук, доцент Европейского университета в Санкт-Петербурге, научный сотрудник Центра независимых социологических исследований. В сферу профессиональных научных интересов входит микросоциологическая теория, национализм и националистические движения

Индекс цитирования можно использовать тремя способами: для поиска информации, для исследований науки, и для оценки работы ученых. Первый и второй из этих способов не вызывают ни у кого никаких возражений, а вот о третьем ведутся ожесточенные споры. В первую очередь, индекс как таковой – это система библиографического поиска. Если, например, вы хотите найти людей, которые занимаются близкими вам темами, то посмотрите на тех, кто цитирует те же статьи, что и вы, или вас самих — и, скорее всего, вы найдете возможных партнеров и будущих коллег. Второе возможное использование – это использование как средство исследовать динамику науки. Например, можно строить карты академического пространства, основанные на том, кто кого цитирует, и получается вполне убедительная, правдоподобная и красивая картинка, демонстрирующая, как разные области знания связаны между собой (вот особенно прекрасные примеры: http://scimaps.org/ www.mapofscience.com).

Проблемы начинаются тогда, когда мы подходим к третьему типу использования индексов – к оценке научной работы. С самого начала истории современных индексов (60-70-е годы) было выдвинуто несколько возражений против того, чтобы считать количество ссылок на работу ученых показателем ее качества. Они связаны с тем, что цитирование, во-первых, организовано по-разному в разных дисциплинах, во-вторых, разные группу ученых имеют разный доступ к медиа, которые покрывает индекс, и в-третьих, приобретает разное значение в разных карьерных контекстах.

Прежде всего, есть различия между областями знания: в разных дисциплинах существует разная культура цитирования, и поэтому само по себе число цитирований не очень показательно. Например, где-то библиографические списки традиционно очень длинные, а где-то – короткие. Кроме того, где-то самих ученых очень много, а где-то – мало. Исследованиями в медицине занимаются в тысячи раз больше людей, чем в античной филологии. Наконец, где-то – в естественных науках, в первую очередь – новая литература быстро вытесняет старую, а в других – это происходит очень медленно. Показатель полужизни – время, за которое среднестатистическая статья набирает половину цитирований – составляет год-полтора для микробиологии, а для истории этот период больше 20 лет. Поэтому сами по себе цифры для сравнения не очень показательны.

Есть, по крайней мере, четыре разные идеологии нормализации, которые предлагают способы уравнять цитирования в разных дисциплинах между собой. Это совсем нетривиальная задача, учитывая, например, что распределения т.н. безмасштабные, и обычные средние для них не показательны, а границы между областями подвижны и неопределенны. До сих пор консенсуса по поводу того, как это делать, не существует.

Вторая большая проблема связана с тем, что цитирования должны извлекаться из какой-то базы. Сейчас это преимущественно база англоязычных журналов. Тут два ключевых слова – «журналов» и «англоязычных». База, в которую вошли бы все журналы, книги и прочие издания, в которых встречаются научные цитирования, не существует и, скорее всего, в обозримом будущем ее никто не создаст. Книги есть в GoogleScholar, и «Web of Science», старейший и главный индекс цитирования, тоже объявил о том, что он собирается интегрировать монографии, но это только первые попытки. В результате, те дисциплины, в которых коммуникация во многом происходит через монографии, до сих пор оказывались как бы исключенными из подсчетов (опять же, пример — гуманитарные науки и история).

FAQ: Академическая репутация

7 фактов о значении и источниках внутрипрофессионального суждения в академической среде

Когда проблему с монографиями вроде бы начали решать, появилась новая: коммуникация между учеными постепенно перемещается из печатных журналов и книг в электронные медиа. И в недалекой перспективе тут появятся проблемы вроде: считать, ли «лайки» в Facebook эквивалентом цитирования в научной статье? Основной контраргумент – «лайк» в Facebook может поставить кто угодно, а статья в профессиональном журнале все-таки предполагает, что автор специалист в данной области. С другой стороны, среди самих профессионалов есть ощущение, что журнальная система устарела, поскольку коммуникация через социальные сети быстрее и эффективнее. То есть может сложиться ситуация, когда обмениваться информацией ученые будут через социальные сети, а печататься в журналах станут только для того, чтобы кого-то процитировать. Фактически, Facebook при этом станет основным средством коммуникации, а журналы – приложением к нему, где можно расставлять «лайки» (см. о научных журналах в http://postnauka.ru/faq/12936 ). Правда, уже есть исследования, показывающие, что «лайки» в социальных сетях в естественных науках позволяют предсказывать последующие цитирования в научных журналах с высокой точностью, так что непонятно, сохранит ли отдельная база Web of Science при этом хоть какой-то смысл.

Помимо неопределенности с тем, какие медиа включать в базу, есть еще проблемы связанные с представленность в ней печатной продукции из разных стран. Несмотря на приобретение английским статуса «новой латыни», коммуникация между учеными все равно ведется в значительной мере на национальных языках. Web of Science (как и второй крупнейший индекс – Scopus), однако, исходно ориентировался на максимально полное покрытие именно англоязычной периодики. В результате, национальные научные миры предельно неоднородны по тому, сколько индексируемых журналов приходится на одного ученого – от Голландии, в которых на сто исследователей приходится один журнал, до Украины, в которой один журнал приходится на десять с лишним тысяч.

Третья большая проблема связана с тем, что расшифровать значение того или иного уровня публикационной активности и цитирования можно, только зная достаточно много об устройстве карьеры в определенной области знания. Скажем, для историка во многих странах нормально, если их первая публикация – монография, основанная на результатах диссертации – выходит к сорокалетию (например, Фернан Бродель опубликовал свою первую работу в 47 лет — это было трехтомное «Средиземное море», ставшее одним из главных исторических бестселлеров 20 века). Для математика не опубликовать ничего ценного к 30 годам считается смертными приговором. Иными словами, в индексе цитирования содержится много полезной информации для оценки исследовательского потенциала, но извлечь эту информацию может только очень специфический круг людей, которые знают, как устроена научная биография в данной области – когда люди достигают своего интеллектуального пика, каковы затраты, необходимые для того, чтобы «войти в тему» и собрать материал, каковы, наконец, традиции в данной области.

Когда индексы воспринимаются в качестве бюрократического инструмента, обычно предполагается, что они могут решить очень большую важную проблему: они создают что-то вроде универсальной метрики научной важности. Как богатство можно измерить в долларах, а, скажем, политическая популярность в голосах, так научное влияние можно измерить в цитированиях.

Точка зрения | Будущее Российской академии наук

Мнения экспертов ПостНауки о перспективах развития Российской академии наук

Но представьте себе, что есть большая страна, и кому-то поручили проехать по разным регионам этой страны с очень разнородным населением и узнать, где какой губернатор самый популярный. Это очень сложно, потому что, во-первых, если вы журналист и путешествуете от дома к дому, то у вас есть риск попасть к людям из одной среды: когда вы подходите к первой двери и спрашиваете, кого они поддерживают, вам отвечают. Когда спрашиваете, с кем еще можно поговорить — вас посылают дальше по улице, причем, скорее всего, посылают к единомышленникам. Вы как бы заблудились в одном социальном кругу. А это – один из главных страхов политиков и администраторов, когда они имеют дело с научной экспертизой. Допустим, чиновник попросил знакомого ученого сказать, кто самый талантливый и известный, а тот назвал своего приятеля, который, в свою очередь, пошлет чиновника назад к нему же. Чиновник попал в круг взаимного обожания, который возникает совершенно непроизвольно – просто ученым, как и всем остальным людям, нравятся те, кто думает как они, и кому нравятся они сами. Вроде бы цитирование помогает выйти из этого положения, потому что, вместо того, чтобы говорить с отдельными экспертами, вы можете узнать, что думают десятки, сотни и тысячи людей. Вместо того, чтобы опрашивать отдельных информантов, вы провели плебисцит, в котором подать голос мог каждый представитель «республики ученых».

К сожалению, в нашей стране оказывается, что избирательные участки распределены очень неравномерно – где-то их нет вообще, где-то они натыканы очень густо. Где-то население не знает, как голосовать. Где-то избирательные комиссии научились фальсифицировать результаты так, что этого никто не замечает. Опять же, это не делает результаты голосования совершенно бессмысленными — но для того, чтобы их интерпретировать, надо очень хорошо знать страну. Раньше вы опирались на информантов, чтобы они сказали вам, кого поддерживает население, а сейчас вам нужны информанты, чтобы они сказали, что значат результаты голосования этого населения. И, к сожалению, главную политическую задачу, какой ее видят бюрократы – избавить аутсайдеров от влияния местных экспертов – цитирование не решает.

Сергей Попов

доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник ГАИШ МГУ

— Петька, приборы!

— Семьдесят.

— Что «семьдесят»?

— А что «приборы»?

(старый анекдот)

Информация – полезна человеку, принимающему решения. Любые библиометрические данные являются информацией. Если про информацию известно, как она получена, то она может быть эффективно использована. Например, как «информация к размышлению». Было бы кому и над чем размышлять.

В случае библиометрических данных всегда есть понятное подробное описание их получения. Соответственно, заведомо существует круг задач, где критерии могут быть применены. Таким образом, нет смысла просто ругать, например, индекс Хирша или цитируемость. Надо думать, где они могут быть использованы, а где нет. Тоже самое – про другие параметры. Если для ваших типичных задач существующие данные не очень подходят, то стоит попытаться влиять на их создателей, чтобы что-то менялось. Или создавать свои. Ведь, довольно странно в мире, наполненном цифровой информацией, компьютерами и сетями, не использовать преимущество легкости работы с данными для более эффективных экспертных оценок. А оценки всегда делает эксперт. Хороший ли, плохой ли, но это всегда человек. Люди разрабатывают критерии (ученые, чиновники, ….). Чем больше осмысленной информации при этом можно использовать – тем лучше.

Конечно, существующие библиометрические данные лучше подходят для фундаментальных естественных наук. Они максимально открыты и глобализированы. Не думаю, что эксперт, принимающий решения касательно этих областей, может делать это эффективно без использования подобной информации. Другое дело, что надо над ней думать, понимать, как она получена и т.д. Полагаю, что и в других областях постепенно ситуация будет меняться к лучшему. Скажем, ничто не мешает прийти к тому, что академические издательства будут выкладывать списки цитирования монографий, как сейчас это делают издатели научных журналов. Так что нет сомнений, что роль библиометрии будет расти. Важно, чтобы делалось это максимально разумно.

Напоследок отмечу, что формальные критерии могут быть использованы для очень быстрых оценок. Например, журналист хочет взять комментарий. Ему предлагают какой-то контакт. Как узнать, что человек адекватен в своей области? Можно зайти в базу данных и посмотреть. Ага, космолог. Сколько обычно ссылок на средненьких космологов – сотни, на хороших – тысячи, на очень хороших – многие тысячи. А на нашего – две. И не важно уже, что он доктор наук и ведущий научный сотрудник. Видно, что в области, где никаких секретных данных нет, развитие очень быстро (т.е., не работает аргумент «оценят потомки») и наука максимально глобальна, у него востребованных результатов нет. Значит – не надо у него брать комментарий.

Также, нет смысла говорить, кто лучше: человек с хиршем 19 или 20. А вот если в одной области у людей одного возраста и т.д. хирши 2 и 22, то это кое о чем говорит, и при необходимости быстрой оценки можно принять решение.

ПостНаука

редакция проекта ПостНаука

Все материалы автора

ПСИХОЛОГИЯ И ИНФОРМАТИКА