24 марта 2019, воскресенье, 18:50
VK.comFacebookTwitterTelegramInstagramYouTubeЯндекс.Дзен

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

СКОЛКОВО

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

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

Редакция

Электронная почта: [email protected]
Адрес: 129090, г. Москва, Проспект Мира, дом 19, стр.1, пом.1, ком.5
Телефон: +7 929 588 33 89
Яндекс.Метрика
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. 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, 1998–2019.