Эксперт Эксперт - Эксперт № 43 (2013)

— Вывод один: нет корректного ответа на вопрос, какова оптимальная процедура оценки труда ученых. Все зависит от того, какие управленческие задачи мы решаем, какие цели перед собой ставим, кто мы, кого мы оцениваем и зачем. Представьте себе, что вы — заведующий лабораторией и хотите принять к себе нового сотрудника. Вы посмотрите на список его публикаций. И поговорите с ним. Вы не будете спрашивать с него в первую очередь индекс Хирша. И не будете смотреть на его цитируемость. Вы будете общаться с ним содержательно. Другая ситуация, когда речь идет об уровне государства, например об оценке институтов при разделении их на какие-то группы «чистых» и «нечистых». Последняя версия положения об оценке институтов, которую утвердило наше правительство, подразумевает, что нужно их разбивать на референтные группы и оценивать «хороший», «средний» или «плохой» в своей референтной группе. Казалось бы, хорошая идея: нельзя же всех, все отрасли науки, в одну кучу класть — все разные. Но при этом мы с вами забываем о возможности, что в какой-то группе могут оказаться все объективно хорошие. Представьте, что, например, в референтной группе трое. И все замечательные. А все остальные вне этой группы вообще ничего не делают. Тогда неизбежно, что один из трех окажется хороший, другой так себе, третий — плохой. Но этот плохой будет намного лучше самого лучшего соседа, не вошедшего в нашу группу. Об этом кто-нибудь думает? Любую процедуру надо тестировать на устойчивость в разных ситуациях, какие результаты она будет давать в тех или иных предельных случаях. Как тестируют компьютерные программы, тестируют любой прибор, так и любая процедура принятия управленческих решений, по аналогии, должна тестироваться.

Я бы сказал, что рациональной будет любая процедура, протестированная на устойчивость к различным крайним комбинациям входных данных и к манипулированию со стороны оцениваемых субъектов. Без этого исследования ни одна процедура не должна запускаться в жизнь.

Сейчас перед нами поставлена цель довести долю России в Web of Science до 2,44 процента. Вроде бы благая цель. Но, во-первых, почему Web of Science? Агентство Thomson Reuters, которое публикует эту базу, — коммерческая организация. Мы сейчас всех заставляем публиковаться в журналах, индексируемых Web of Science, и кормим коммерческую организацию. Это кто же пролоббировал у нас такой закон?

Доступ к этой базе данных стоит бешеных денег. Чтобы получить регулярный доступ к ней, организация платит вполне приличную сумму — порядка нескольких миллионов в год. Просто за доступ к информации. А почему не воспользоваться академией Google — Google Scholar, которая хоть и тоже принадлежит коммерческой организации, но абсолютно открыта, бесплатна, покрывает все остальные базы, потому что индексирует все. И прозрачна, а результаты верифицируемы.

Как повысить долю России в мировой науке? Есть база данных РИНЦ — российский индекс научного цитирования, — которую ведет электронная библиотека e-library. Хорошая она или плохая — можно спорить. Но информации там уже много. Почему бы нам эту информацию централизованно не влить в базу Thomson Reuters? Договориться с ними и централизованно залить. У нас бы тогда скачком выросла доля России в мировой науке, если бы мы учли русскоязычное цитирование, которого нет в Web of Science. Россия же — часть мировой науки, почему мы это не учитываем? Мы бы эти 2,44 процента в полтора раза перепрыгнули легко, одним централизованным действием.

А если мы понимаем, что с таким предложением владельцы Web of Science не согласятся, то зачем ставить такую стратегическую цель: кормить коммерческую организацию, понимая, что она ведет себя не совсем корректно? Давайте более благородные цели ставить.

— Какую бы вы как специалист по теории управления посоветовали создать систему управления наукой, чтобы она позволила и чиновникам как- то ориентироваться в пространстве науки, и ученым чувствовать себя не под пятой случайных оценок?

— Есть несколько видов управления. Есть институциональное управление, в переводе на отношения между чиновником и ученым — это предъявление квалификационных требований к ученому со стороны государства. Скажем, человек, занимающий должность старшего научного сотрудника, должен публиковать не менее такого-то количества статей за определенный период, иначе он не пройдет аттестацию. Существующие сейчас квалификационные требования в Академии наук, в принципе, достаточно жесткие. Если они выполняются, то это уже значит, что халтурщиков нет. То есть люди публикуются. Какого качества результаты, в каких журналах — это отдельный вопрос, здесь нужна экспертиза.

Есть мотивационное управление: ученых деньгами заинтересовывать тяжело, потому что приоритеты не те, но все-таки немножко можно. Была и есть такая неплохая вещь в Академии наук, как ПРНД — показатель результативности научной деятельности, который вычисляется как взвешенная сумма разных публикаций, а вес публикаций зависит от тех журналов, где что опубликовано. К сожалению, денег на эти надбавки выделяют не очень много. В 2007 году, когда начинался трехэтапный пилотный проект реформирования академии, какие-то деньги на это были. Сейчас почти нет. Сделайте так, чтобы за статью в солидном журнале платили в сто раз больше, чем в каком-нибудь местном региональном вестнике, который никто не читает. Тогда люди перестанут писать в «вестники» и будут стараться, кто может, писать в ведущие журналы.

Третий тип управления — информационное. Доступ к англоязычным журналам достаточно дорог и есть далеко не у всех, особенно в провинции. Доступ к Web of Science и прочим базам не для цитируемости, а просто для нормальной работы ученого, для проведения обзоров — он тоже очень дорог и не у всех есть. Обеспечьте людей информацией, и тогда многие проблемы решатся. Заодно подтянем наши научные школы в провинции, многие из которых сейчас оказались в ужасающей ситуации. Наука в СССР была фактически самодостаточной и полной по спектру. Люди имели возможность ездить по стране для обмена опытом, участия в конференциях, повышать квалификацию. С началом 1990-х такая возможность почти исчезла. Сейчас полегче стало, но все равно далеко от идеала. Произошла самоизоляция. За прошедшие двадцать лет многие провинциальные научные школы «окуклились». И они начинают самовоспроизводиться. Хотя там остались квалифицированные люди, скажем, хорошие математики. Им просто нужно дать возможность влиться в мировую науку, дать информацию и возможность контакта с коллегами из России и других стран.