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 репутация7 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 наукМнения 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.

Дата добавления: 2015-08-09