Полiт.ua Государственная сеть Государственные люди Войти
15 августа 2018, среда, 02:56
Facebook Twitter VK.com Telegram

НОВОСТИ

СТАТЬИ

АВТОРЫ

ЛЕКЦИИ

PRO SCIENCE

СКОЛКОВО

РЕГИОНЫ

08 июня 2018, 14:00

Классификация ученых

Иллюстрация пресс-службы МФТИ. Дизайнер — Lion_on_helium

По данным ЮНЕСКО количество ученых во всем мире в 2013 году составило 7,8 миллионов человек. То есть 0,1% всей человеческой популяции профессионально занимается наукой. Финансирование исследований значительной доли этих людей зачастую регулируется чиновниками, далекими от науки. И в этом вопросе научно обоснованная систематизация ученых была бы очень кстати. Подобной социологией научного сообщества озаботились математики из Института проблем управления и Московского физико-технического института. Работа опубликована в журнале «Управление большими системами» и на общероссийском математическом портале Math-Net.Ru, о ее результатах сообщается в пресс-релизе МФТИ.

В разных областях науки от психологии до экономики ученые стремятся построить модели поведения и мышления человека, каким-то образом выделить возможные типы людей. Куда реже ученые пробовали классифицировать и оценивать по каким-то критериям себя самих.

Тем не менее задача оценки деятельности ученых, которая непременно включает в себя и систематику, сегодня довольно актуальна для России. Еще 6 лет назад на государственном уровне было принято решение о необходимости увеличения в полтора раза числа публикаций отечественных ученых в рецензируемых базами Web of Science и Scopus журналах. На 2011 год доля российских ученых в мировом потоке публикаций составляла 1,66%, и к 2015 году должна была увеличиться до 2,44%. Количество публикаций действительно выросло, но вместе с тем в научном сообществе появилась дискуссия о критериях оценки работы ученых.

Сегодня в России, как и в остальном мире, оценка деятельности ученых определяется преимущественно престижностью их публикаций: весомостью журнала, числом цитирований работ. Но как это часто бывает, любое хорошее начинание начинает со временем вырождаться. Подобное происходит и с этим методом оценки: в 2005 году американский физик Хорхе Хирш предложил свой знаменитый индекс, основанный на количестве публикаций и количестве цитирований этих публикаций, в последние же годы в научном сообществе растет сомнение в верности такой методики. Все больше крупных ученых говорят о неправильности использования библиометрических данных в качестве единственного независимого критерия оценки исследований. Самый простой пример: статья может часто цитироваться в качестве примера ошибочного суждения исследователя.

Все чаще идет погоня за числом публикаций. Одно исследование, которое было бы разумно опубликовать в виде одной статьи, учёные начинают разбивать на разные этапы и публиковать каждый этап отдельно. Таким образом, новые подходы к оценке работы отдельных ученых и научных коллективов, попытки систематизации разных методов и типизации самих ученых на разных принципах обретают все больший смысл. И, возможно, особенно актуальны эти вопросы именно для нашей страны, где процесс реформирования института научной деятельности растянулся на годы.

Одной из проблем в этой сфере является типизация научных сотрудников в разных областях знания. Исследование этого вопроса провели заведующий лабораторией математических методов анализа многоагентных систем Института проблем управления РАН, профессор МФТИ Павел Чеботарев и магистрант МФТИ Илья Васильев.

Авторы работы постарались ответить на вопрос о возможности выделения отчетливых типов ученых на основе косвенного анализа стиля работы, восприятия их научным сообществом и эффекта от публикаций. Также авторам было важно определить, будет ли зависеть такая типизация от области науки.

«В каждой науке свой стиль работы, свои особенности публикационной активности и цитирования, свои признаки, по которым выделяют лидеров. Даже для разделов одной науки всё это может отличаться кардинально. Вывод: невозможно создать унифицированную систему оценки любых ученых от биологов до филологов, как бы этого ни хотелось. Все существующие в мире разумные системы настраиваются на каждый тип научной деятельности и используют те критерии, которые применяют сами ученые, решая, кто есть кто в своей среде. Например, в Институте ядерных исследований РАН всех сотрудников разделили по тематике на пять групп и прямое сравнение считают возможным только внутри групп», — рассказывает Павел Чеботарев.

За основу исследования была взята общедоступная информация о цитировании из библиографической базы данных Google Scholar. Авторы исходили из принципа выявления типов ученых в результате анализа показателей цитируемости множества исследователей и последующей интерпретации полученных данных для выделения кластеров ученых.

Для своего исследования математики выделили четыре группы, составленные из наиболее цитируемых ученых, указавших в своих профилях в качестве области исследований название своей науки. В них вошли два множества математиков: первые 500 и 543 ученых, начиная со 199-го по порядку; первые 515 физиков и первые 556 психологов. Далее анализировалась динамика цитируемости каждого ученого от начала карьеры с введением различных вспомогательных индексов.

Рисунок 1. Три кластера математиков. Иллюстрация предоставлена авторами статьи

Первоначально были выделены три кластера, условно названные «лидеры», «смена» и «пахари». «Лидерами» были названы опытные ученые, имеющие большие успехи в своей области, которые обеспечивают им рост годовой цитируемости. «Смена» — молодые ученые, в среднем достигшие большего числа цитирований, чем «пахари». «Пахари» в свою очередь — ученые, многолетним трудом добившиеся высоких библиометрических показателей, но не имеющие ярких научных достижений.

В случае с математиками разбиение на кластеры оказалось следующим: в категорию «пахарей» попало 52% ученых, «лидеров» — 22,2%, и «смена» составила 25,8% от первых 500 ученых, указавших область деятельности «mathematics».

Рисунок 2. Три кластера физиков. Иллюстрация предоставлена авторами статьи

Для физиков распределение вышло немного иным: «пахарей» оказалось 48,5%, «лидеров» 19,8%, а на «смену» пришлось 31,7%. Таким образом, за счет меньшего количества «лидеров» и «пахарей» среди физиков оказывается большее число молодых успешных ученых. В данных можно обнаружить подтверждение представления о математике как о более индивидуальной науке, чем физика.

Рисунок 3. Три кластера психологов. Иллюстрация предоставлена авторами статьи

Наконец, в случае с психологами «пахарей» набралось 47,7%, «лидеров» — 34%, и «смена» составила 18,3% от выборки.  Сравнивая распределения для рассмотренных дисциплин, авторы приходят к заключению, что молодых ученых, быстро добившихся успеха, больше всего в математике.

Скрупулезный анализ позволил авторам выявить более тонкую кластерную структуру. В выборке математиков выделяется кластер наиболее молодых и успешных — «акселераты», далее «молодые» — также успешные, но с менее ярким научным дебютом, «корифеи» — признанные научные авторитеты и, наконец, «инерционные» — группа опытных ученых, чья годовая цитируемость в последние годы растет медленно либо падает. Распределение по этим кластерам — соответственно 4%, 29%, 52% и 15%. Для физиков — 4,3% «акселератов», 31,7% «молодых», 50% «корифеев» и 14% «инерционных» — доли очень похожи.

Еще один способ кластеризации физиков позволяет выделить группу ученых, чьи дела «пошли в гору» предположительно после их присоединения к крупным международным коллаборациям. Среди психологов соотношение другое: 18,3% «акселератов» (не столь юных, как в группах математиков и физиков), 59,2% достаточно молодых и 22,5% наиболее опытных и маститых. Группа «инерционных» не выделяется: те, кого активно цитировали, в основном остаются в поле внимания. Границы кластеров в случае психологов оказываются более размытыми, что, по мнению авторов, может быть связано с гуманитарной составляющей этой науки.

«В нашем пилотном исследовании мы обнаружили даже большее сходство кластеризаций математиков и физиков, чем ожидали. А вот в психологии – всё по-другому, разница существенна. И чуть больше сходство с математикой, чем с физикой. Может быть, в чем-то правы те, кто говорят о родстве математики с гуманитарными науками. На следующем этапе исследования мы расширили круг сравниваемых дисциплин. И надеемся через некоторое время представить новые результаты», — заключает Павел Чеботарев.

Обсудите в соцсетях

Система Orphus
Loading...
Подпишитесь
чтобы вовремя узнавать о новых спектаклях и других мероприятиях ProScience театра!
3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM MERS PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi Адыгея акустика Александр Лавров альтернативная энергетика «Ангара» антибиотики античность археология архитектура астероиды астрофизика аутизм Африка бактерии бедность библиотеки биология биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера бозон Хиггса Византия викинги вирусы военная полиция Вольное историческое общество воспитание Вселенная вулканология гаджеты генетика география геология геофизика глобальное потепление гравитация грибы грипп дельфины демография демократия дети динозавры ДНК Древний Египет естественные и точные науки животные жизнь вне Земли Западная Африка защита диссертаций землетрясение змеи зоопарк зрение Иерусалим изобретения иммунология импорт инновации интернет инфекции информационные технологии искусственный интеллект ислам исламизм история история искусства история цивилизаций История человека. История институтов исчезающие языки карикатура картография католицизм квантовая физика квантовые технологии КГИ киты климатология комета кометы компаративистика компьютерная безопасность компьютерные технологии космический мусор космос криминалистика культура культурная антропология лазер Латинская Америка лексика лженаука лингвистика Луна льготы мамонты Марс математика материаловедение МГУ медицина междисциплинарные исследования Международный арбитражный суд в Гааге местное самоуправление Металлургия метеориты микробиология микроорганизмы Минобрнауки мифология млекопитающие мобильные приложения мозг моллюски Монголия музеи НАСА насекомые научный юмор неандертальцы нейробиология неолит Нобелевская премия НПО им.Лавочкина обезьяны обучение общество одаренные дети онкология открытия палеолит палеонтология память папирусы паразиты педагогика перевод персональные данные планетология погода подготовка космонавтов политика право преподавание истории приматы продолжительность жизни происхождение человека Протон-М психоанализ психология психофизиология птицы РадиоАстрон ракета растения РБК РВК РГГУ религиоведение рептилии РКК «Энергия» робототехника Роскосмос Роспатент Росприроднадзор Российская империя Россотрудничество Русал русский язык рыбы Сергиев Посад сердце Сингапур сланцевая революция смертность СМИ Солнце сон социология спутники старение старообрядцы стартапы статистика такси технологии тигры топливо торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология физика физиология финансовый рынок фольклор химия христианство Центр им.Хруничева черные дыры школа эволюция экология эмбриональное развитие эпидемии эпидемиология этнические конфликты этология Юпитер ядерная физика язык

Редакция

Электронная почта: politru.edit1@gmail.com
Адрес: 129090, г. Москва, Проспект Мира, дом 19, стр.1, пом.1, ком.5
Телефон: +7 495 980 1894.
Яндекс.Метрика
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003г. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2014.