Ошибки в оценке науки, или как правильно использовать библиометрию

Ил. 12. Сеть международного научного сотрудничества между 50 самыми производительными странами (2000–2005). Размер точек пропорционален числу статей, опубликованных в международном соавторстве. Для наглядности линии на рисунке отображаются, если минимальное число совместных статей равно 500

Относительную стабильность в этом отношении сохраняли гуманитарные дисциплины: в этих областях знания у абсолютного большинства статей только один автор (ил. 9). Поэтому не имеет смысла использовать данный показатель для описания динамики гуманитарных областей. Зато распространенность международного соавторства в естественных науках придает этому показателю высокую значимость, поскольку он позволяет измерить степень интернационализации науки. С его помощью можно также констатировать, что эта тенденция гораздо более давняя, чем нынешняя риторика интернационализации науки, и что она обусловлена внутренней динамикой научных дисциплин, хотя, конечно, ее могут поощрять и специальные программы в сфере научной политики.

Научные сети

Возможности библиометрических баз данных отнюдь не ограничиваются простым подсчетом публикаций. Благодаря этим базам можно узнать не только из каких стран происходят соавторы тех или иных статей, но и какова их институциональная принадлежность. А методы сетевого анализа позволяют наглядно представить сети международного сотрудничества. На ил. 12 показана сеть международных коллабораций между исследователями из стран, лидирующих в сфере научного производства, с 2000 по 2005 год. Здесь ясно видно, что Франция поддерживает тесные отношения с ведущими в научном отношении странами, которые окружены более периферийными странами с менее диверсифицированными сетями сотрудничества. Можно было бы также показать связи между разными институциями внутри той или иной страны.

Сравнение сетей сотрудничества в разные периоды показывает, что с течением времени они становятся все более плотными. С 1980-х годов существенно растет не только удельный вес публикаций, написанных в международном соавторстве, но и круг стран, с которыми происходит сотрудничество.

Создание сетей перекрестного цитирования между цитирующими и цитируемыми журналами позволяет выявлять отношения между дисциплинами. Вычисление степени центральности различных узлов сети дает операциональное определение идеям «центра» и «периферии», которые чаще всего используются лишь как метафоры. Определяя изменение центральности той или иной страны или журнала во времени, можно отследить ее траекторию в мировом научном поле.

Библиометрические данные также используются для наблюдения за вновь возникающими исследовательскими полями, такими как нано- или биотехнологии. Корпус текстов для анализа при этом выстраивается на основе ключевых слов, содержащихся в статьях или в названиях публикаций. Данный подход дает возможность исследователям и в особенности компаниям осуществлять научно-технологический мониторинг, позволяющий им быть в курсе последних исследований и открытий в интересующих их сферах.

Ил. 13. Методы анализа тематических связей между публикациями. Слева: библиографическое сопряжение связывает между собой документы А и B через их общие ссылки (c, d, e, f); справа: социтирования связывают друг с другом документы А и В через статьи, которые ссылаются на оба документа (c, d, e, f)

И наконец, с помощью анализа ссылок можно выявить и более концептуальные связи между статьями. Чем более полно совпадают у двух статей списки литературы, тем выше вероятность того, что их объединяет схожая тематика. Данная интуиция положена в основу метода библиографического сопряжения, разработанного в начале 1960-х годов для автоматической классификации документов[53]. Десять лет спустя Генри Смолл, руководитель научных программ в ISI, изобрел так называемый метод социтирования, устанавливающий связь между двумя документами, которые часто цитируются вместе в других документах-источниках[54]. Как показано на ил. 13[55], эти два подхода дополняют друг друга; они позволяют создавать концептуальные сети, обнаруживающие достаточно четкие подгруппы. Подобные техники выявления сообществ применяются для вычленения дисциплин в совокупности научного поля и отдельных специальностей в рамках дисциплин[56].

В последнее десятилетие много работ было посвящено визуализации системы отношений между дисциплинами[57]. На большинстве таких изображений сеть отношений между дисциплинами отличается от линейной иерархической последовательности, как это подразумевалось в большей части классификаций наук от Фрэнсиса Бэкона до Огюста Конта. В своей совокупности дисциплины формируют круг, как это предполагал, один из немногих, Жан Пиаже[58]. И замкнуть этот круг позволяет математика, устанавливая отношения между физикой, с одной стороны, и (через статистику) с психологией и социальными науками, с другой[59].

Примеры эти можно было бы умножать, настолько многочисленны и разнообразны в наше время библиометрические исследования. Но и приведенных выше примеров достаточно для демонстрации того, что библиометрия дает нам информацию о науках, которую невозможно получить иным способом. Она позволяет уйти в исследованиях науки от частных историй, дисциплинарных предпочтений и авторитетных суждений, которые не могут служить серьезным основанием для принятия решений в сфере научно-технической политики. Как недавно подчеркивалось в отчете Совета канадских академий, политические решения, безусловно, не могут основываться исключительно на библиометрических данных, однако последние помогают сделать осведомленный выбор[60]. А те, кто думает, что без них можно обойтись, рискуют ошибиться в своих расчетах и прогнозах.

О некоторых расхожих мнениях по поводу практик цитирования

Библиометрический анализ опровергает некоторые расхожие представления. Возьмем для примера средний возраст ссылок, содержащихся в пристатейных списках литературы. Часто приходится слышать, что цитируются только статьи менее четырех- пятилетней давности и что быстрый рост числа публикаций только усиливает тенденцию ссылаться на самые свежие результаты. Однако глобальное исследование временнóй динамики среднего (или даже медианного) возраста ссылок показывает, что на самом деле в последние тридцать лет он только увеличивается![61] Точно так же несостоятельна идея о том, что бóльшая часть статей никогда не цитируется: в реальности доля нецитируемых статей снижается с течением времени, особенно с 1970-х годов[62]. Значение данного показателя, разумеется, зависит от того, какой временной промежуток взят для анализа. Если ограничиваться двухлетним периодом, то удельный вес нецитируемых статей будет выше в социальных науках, чем в медико-биологических. Зато если увеличить этот временной интервал, например до десяти лет, то разрыв между дисциплинами сокращается. Так что прежде чем приниматься за оценивание, в особенности отдельно взятых исследователей, важно хорошо понимать технические характеристики цитирования.

53

См.: Michael M. Kessler, “Bibliographic coupling between scientific papers,” in American Documentation, 14, 1963, pp. 10–25.

54

См.: Henry Small, “Co-citation in scientific literature: A new measure of relationship between two documents,” in Journal of the American Society for Information Science, 24, 1973, pp. 265–269.

55

Этот график в адаптированном виде взят из: Eugene Garfield, “From bibliographic coupling to co-citation analysis via algorithmic historio-ibliography,” см. на сайте http://garfield.library.upe

56

См.: Matthew L. Wallace, Yves Gingras et Russell Duhon, “A new approach for detecting scientific specialties from raw cocitation networks,” in Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60, 2009, pp. 240–246.

57

См.: Kevin W. Boyack, Richard Klavans, Katy Börner, “Mapping the backbone of science,” in Scientometrics, 64, 2005, pp. 351–374.

58

См.: Jean Piaget, “Le système et la classification des sciences,” in Jean Piaget (dir.), Logique et co