НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ СТРАТЕГИЙ В ГЛОБАЛЬНОЙ НАУКЕ
Ключевые слова: научные центры, уровень исследований, оценка, инструменты, аналитические сервисы, научно-технологическое развитие, национальные стратегии.
Keywords: research centers, the level of research, assessment tools, analytical services, research and technological development, national strategy.
Аннотация: Анализируется новый международный тренд визуализации и алгоритмизации научной продуктивности исследовательских центров и оценки мирового уровня исследований университетов, институтов и отдельных ученых. Используемые интеллектуальные сервисы, созданные в 2008–2011 гг., становятся все более употребимыми инструментами при принятии решений о финансировании и регулировании научно-исследовательской деятельности, а также при формировании стратегий научно-технического и технологического развития стран.
Abstract: We analyze a new international trend of visualization, and algorithmization of scientific productivity of research centers and evaluation world-level research of universities, institutes and scientists. The smart services created in 2008–2011, becoming increasingly used tools in making decisions on funding and managing of research activities, as well as in the formation of strategies for scientific research and technological development of countries.
С конца 1990‐х годов государство и общество проявляют особый интерес к науке и оценке результатов научной деятельности исследовательских организаций и университетов. Эта тенденция напрямую связана с доминированием в хозяйственном укладе экономики, основанной на знаниях, и ростом интеллектуальной капитализации общественной жизни, в частности увеличением человеческого и интеллектуального капитала.
Что же происходит в настоящее время с наукой во всем мире? Во‐первых, возрастают объемы финансирования фундаментальной и прикладной науки, что связано с увеличением стоимости научных исследований. Во‐вторых, усиливается конкуренция наукоемких разработок и технологий на мировом и национальных рынках. В‐третьих, происходит очевидная глобализация науки, обеспечивающая доступ к научному знанию в любой географической точке его генерации, привлечение исследовательских групп к проведению заказных исследований в режиме научного аутсорсинга или оффшорных научных исследований. Даже крупные промышленные корпорации сокращают свои научные подразделения и от формата R&D (research and development) переходят к формату C&D (connect and development), т.е. предпочитают искать результаты уже проведенных исследований, которые могут быть использованы при выполнении корпоративных инновационных проектов.
И все же главным новым трендом является нарастание в общественном сознании неудовлетворенности отдачей от инвестиций в науку и слабой корреляцией между объемом государственных вложений и ростом благосостояния страны. Так, известный специалист по экономической истории науки, профессор, почетный ректор Букингемского университета Теренс Кили считает, что не существует прямой связи между уровнем государственного финансирования науки и экономическим ростом государства [4]. Он отметил, что страны – технологические лидеры последних двухсот лет – Великобритания и США – становились обладателями самых больших ВВП в отсутствие заметных вложений в науку. Франция и Германия, напротив, делали гигантские инвестиции в фундаментальные и прикладные исследования, однако нет оснований утверждать, что они преуспели в научном или экономическом плане значительно больше конкурентов. СССР и Индия также до последнего времени инвестировали в науку огромные деньги. Тем не менее ни Советский Союз, ни Индия не стали благодаря этому лидерами в науке и экономике. Экономический рост в Индии наметился только после того, как в 1989 г. индийское правительство либерализовало экономику, торговлю, сняло производственные барьеры. В Китае в 1976 г. коммунистическая партия освободила рынок, что незамедлительно привело к экономическому росту, и только благодаря этому резко выросло финансирование науки в этой стране [4].
В основе заблуждения о наличии связи между уровнем финансирования национальной науки и экономическим благополучием нации, по мнению Т. Кили, лежит так называемая линейная модель экономического роста, предложенная Фрэнсисом Бэконом: науку должно финансировать государство, потому что, во‐первых, именно из фундаментальной науки вырастают новые технологии, а во‐вторых, именно новые технологии обеспечивают экономический рост. То есть эту линейную модель можно представить следующим образом: государственное финансирование → фундаментальная наука → прикладная наука → экономический рост. Однако, как отмечает ученый, еще Адам Смит опроверг эту модель в 1776 г. в своей книге «Исследование о природе и причинах богатства народов». Он считал, что академическая наука «вытекает» из прикладной или «промышленной» науки, а не наоборот: «Улучшения, внесенные в современную эпоху в ряд областей философии [науки], большей частью родились не в университетах» [цит. по: 1]. Также поводом усомниться в эффективности использования денег, выделяемых государством университетам, для Адама Смита была коррупция в тогдашних Кембридже и Оксфорде.
Иллюстрацией неэффективного использования национальных государственных бюджетов на научные исследования являются результаты проверки Росфиннадзора, проведенной в 2010 г., которая оценила ущерб от неэффективного использования госрасходов на НИОКР в 2009 г. в 480 млн. руб. Экспертиза научных отчетов показала, что никакой научной ценности они не представляют: их содержание не актуально и не соответствует поставленным целям НИОКР. При проверке отчетов через систему «Антиплагиат» выяснилось, что либо авторы использовали чужой текст без оформления ссылок, либо от 5 до 58 % текста составляют цитаты и выдержки из российского законодательства. Общая сумма неэффективного использования бюджетных денег из-за перепечатки чужих авторских текстов в научных отчетах, по данным Росфиннадзора, составляет 157,3 млн. руб.
Еще одна проблема, на которую указывает Росфиннадзор, – отсутствие запатентованных результатов НИОКР. В 2009 г. было заключено 1586 госконтрактов на 6,2 млрд. руб., их результатом стали всего лишь две разработки программного обеспечения стоимостью 30 млн. руб., подлежащие правовой защите, да и они оказались не зарегистрированы в Роспатенте.
Отсутствие диффузии национального научного знания, а значит и неэффективное его использование, слабая интегрированность в глобальное профессиональное знание иллюстрирует следующий обнаруженный нами факт. Более половины из 395 медицинских российских журналов в Российском индексе научного цитирования по состоянию на май 2011 г. имели нулевой импакт-фактор. Иными словами, их никто не читает и не цитирует! Вот типичная статистика по цитируемости публикаций одного из самых публикующихся российских медицинских исследовательских центров – НИИ онкологии им. Н.Н. Петрова. Из 600 статей института, опубликованных за 2006–2011 гг., 445 статей никто ни разу не процитировал и лишь одна статья за пять лет процитирована 30 раз [2]. Для сравнения статья нобелевского лауреата К.С. Новоселова получила более 4700 ссылок за пять лет с момента своего опубликования.
Общественное мнение все чаще недоумевает и по поводу прогностических возможностей науки. Разразившийся финансовый кризис, который не был предсказан ведущими экономическими школами, полное бессилие мирового метеорологического сообщества в прогнозировании природных катаклизмов, неспособность медицины в разы сократить случаи сердечнососудистых, неврологических, онкологических и прочих заболеваний – все это делает небезосновательными упреки в адрес науки и ставит под сомнение необходимость увеличения расходов на ее финансирование.
Все вышеизложенное дает объяснение тому факту, что все государства, ведущие масштабные научные исследования, пытаются повысить эффективность финансовых вложений в научно-исследовательские направления и проекты, дифференцировать свои затраты, найти ответы на вопросы о том, какие области фундаментальной науки и прикладной науки следует поддерживать в большем, а какие в меньшем объеме, какие организационные, кадровые и технологические ресурсы и средства потребуются для развития инновационной экономики.
Однако предложить объективные ответы на все эти вопросы не может ни одно профессиональное экспертное сообщество (как бы тщательно оно ни было сформировано), в силу того что научное знание прирастает в такой геометрической прогрессии, что охватить его, проанализировать и длительное время отслеживать физиологически невозможно.
Именно поэтому международным трендом, сформировавшимся буквально в последние три года, стала детальная алгоритмизация и визуализация развития различных научных направлений или дисциплин, что позволяет увидеть соответствие национального и мирового уровня исследований по целой совокупности наукометрических показателей.
В 2008–2011 гг. в качестве интеллектуальных сервисов к информационным ресурсам компаний «Thomson Reuters», «Elsevier» и «Questel» были разработаны уникальные аналитические системы, позволяющие алгоритмизировать процесс мониторинга развития отдельных областей науки и оценки соответствия национальных исследований лучшему мировому уровню. Одновременно появилось несколько семантических поисковых систем, реализующих принцип «легче и дешевле найти нужное научное решение в том, что уже изучено, чем заказывать новое».
Целью настоящей статьи является ознакомление с возможностями новых аналитических сервисов и систем семантического поиска, коренным образом меняющих практику разработки исследовательских стратегий и поиска инвестиционно привлекательных разработок.
Данные из базы «Essential science indicators» (ESI) используются для определения актуального уровня и перспектив развития международной и национальной науки во многих странах. В ESI в агрегированном виде представлены результаты библиометрических измерений и анализа данных из «Web of science». По сути ESI представляет статистическую компиляцию, аналитическую выборку по основным 22 научным областям. Пользователь базы может получать информацию о ключевых научных исследованиях в мире, выявлять основные тенденции развития научных областей, исследовательских фронтов, получать списки ученых, организаций, стран, журналов, ранжированные по основным библиометрическим показателям в разных научных областях. В базе можно проанализировать исследовательскую деятельность компаний, научных организаций, стран, журналов.
В интерфейсе ESI результаты мировых научных исследований анализируются по спискам самых цитируемых статей (Citation rankings), которые составляются по ученым, журналам, организациям и странам. В каждом из этих разделов можно посмотреть позицию, занимаемую объектом в определенной научной области, и проранжировать списки по основным показателям. В разделе «Most cited papers» реализована возможность получить списки самых цитируемых статей за последние 10 лет (Highly cited papers) и последние два года (Hot papers) в разных научных областях по ученым, организациям, странам и журналам. При этом списки «Hot papers» отражают статьи с необычно высоким цитированием и являются предметом пристального изучения Нобелевского комитета. В раздел «Highly cited papers» по состоянию на 20.12.10 вошли 1021 отечественных высокоцитируемых статей. Российская академия медицинских наук, например, за период с 01.01.00 по 31.10.10 представлена всего 20‐ю высокоцитируемыми статьями и занимает 1109‐й ранг из 4339 высокоцитируемых организаций мира [3].
В разделе «Citation analysis» представлена информация по анализу цитирования статей в 22 научных областях (Baselines) и перспективным научным исследованиям или исследовательским фронтам (Research fronts). Для каждой научной области определен ежегодный средний мировой уровень цитируемости. В разделе «Research fronts» предоставляются возможности для анализа отдельных исследовательских тем (фронтов). Исследовательский фронт – это группа высокоцитируемых публикаций, которые обозначаются как «ядерные статьи» (Core papers), объединенные единой тематической направленностью. Распределение статей по тематическим группам происходит на основе кластерного анализа с использованием метода ко-цитирования: в тематический кластер, т.е. исследовательский фронт, попадают те статьи, которые сами получали высокое цитирование и для которых одновременно был отмечен высокий уровень взаимного цитирования. Исследовательский фронт объединяет, таким образом, публикации переднего края науки, соотносимые с критерием актуальности научной деятельности. На основании анализа данных из «Research fronts» можно составить прогноз об актуальности и перспективе развития того или иного исследовательского кластера или научной темы.
Конец ознакомительного фрагмента.