Ив Жангра - Ошибки в оценке науки, или как правильно использовать библиометрию
- Название:Ошибки в оценке науки, или как правильно использовать библиометрию
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:ООО «ЛитРес», www.litres.ru
- Год:2018
- ISBN:нет данных
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Ив Жангра - Ошибки в оценке науки, или как правильно использовать библиометрию краткое содержание
Ошибки в оценке науки, или как правильно использовать библиометрию - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
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] 53 См.: Michael M. Kessler, “Bibliographic coupling between scientific papers,” in American Documentation , 14, 1963, pp. 10–25.
. 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] 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.
. Как показано на ил. 13 [55] 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.upenn.edu/papers/drexelbelvergriffith92001.pdf.
, 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] 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.
.
В последнее десятилетие много работ было посвящено визуализации системы отношений между дисциплинами [57] 57 См.: Kevin W. Boyack, Richard Klavans, Katy Börner, “Mapping the backbone of science,” in Scientometrics , 64, 2005, pp. 351–374.
. 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] 58 См.: Jean Piaget, “Le système et la classification des sciences,” in Jean Piaget (dir.), Logique et connaissance scientifique (Paris: Gallimard, 1967), pp. 1151–1224.
. И замкнуть этот круг позволяет математика, устанавливая отношения между физикой, с одной стороны, и (через статистику) с психологией и социальными науками, с другой [59] 59 См. изображения в: Katy Börner, Atlas of science. Visualizing what we know (Cambridge: MIT Press, 2010); а также на веб-сайте: http://scimaps.org/atlas/maps.
.
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] 60 Conseil des académies canadiennes [Совет канадских академий], Éclairer les choix en matière de recherche: indicateurs et décisions (Ottawa: Conseil des académies canadiennes, 2012).
. А те, кто думает, что без них можно обойтись, рискуют ошибиться в своих расчетах и прогнозах.
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] 61 См.: Vincent Larivière, Éric Archambault, Yves Gingras, “Long-term variations in the aging of scientific literature: from exponential growth to steady-state science (1900–2004),” Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59, 2008, pp. 288–296.
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] 62 См.: Matthew L. Wallace, Vincent Larivière, Yves Gingras, “Modeling a century of citation distributions,” in Journal of Informetrics , 3, 2009, pp. 296–303.
. 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.
Противники цитационного анализа приводят в качестве аргумента тот факт, что статьи с ошибочными и даже поддельными результатами исследований могут широко цитироваться, тогда как новаторские работы иногда игнорируются. Однако с точки зрения истории и социологии науки это не является проблемой. Напротив, изучая такие ссылки, можно выявить динамику научных споров, а также способы научной коммуникации и распространения знаний. Анализ цитирования также позволяет исследовать пути рецепции той или иной теории, не вынося при этом суждения о ее истинности или ложности, ведь этот аспект скорее относится к прерогативам самого научного сообщества. Рассмотрим для примера случай холодного ядерного синтеза, о котором с большой помпой объявили в 1989 году электрохимики Стэнли Понс и Мартин Флейшман. В исследовании, опубликованном ISI, демонстрируется, что через 10 месяцев после объявления об их революционном «открытии», в соответствии с которым ядерный синтез считался возможным при комнатной температуре в пробирке, 52 % ссылок на их статью носили негативный характер, 27 % — позитивный, а все остальные упоминания были нейтральными. Интересный факт: позитивную оценку давали в основном теоретики, пытавшиеся объяснить этот феномен [63] 63 См.: “Citations track the fate of cold fusion,” in New Scientist , 1713, 21 April 1990.
.
Интервал:
Закладка: