Наукообразная чушь. Разоблачение мошенничества, предвзятости, недобросовестности и хайпа в науке

Слабым утешением здесь может послужить довольно удручающий факт, свидетельствующий об уменьшении ущерба, который наносят подобные недобросовестные публикационные практики. Вот он: огромное количество этих статей практически не привлекают внимания других ученых. В одной работе было показано, что за пять лет с момента публикации примерно на 12 % статей о медицинских исследованиях и на 30 % статей по естественным и социальным наукам ни разу никто не сослался[648]. Не исключено, что эти всеми заброшенные работы в конце концов будут кем-то процитированы, а может, в процессе анализа какие-то цитирования оказались пропущены[649]. Но хотя, наверное, хорошо, что низкокачественные продукты системы по максимизации количества не оказывают большого влияния, это служит сигналом: что-то не так. Не напрасно ли мы тратим время и деньги на эти исследования, которые вносят столь незначительный вклад в научную литературу? Низкое число цитирований не обязательно, конечно, говорит о качестве статьи. Это может быть, например, недооцененная работа. Однако если ученые публикуют бесполезные статьи только для того, чтобы получить место или грант, а не ради развития науки, то неудивительно, что столь многие из этих статей не представляют для других ученых интереса.

Триада нарезки, жульнических журналов и мошенничества с рецензиями ясно показывает, что не стоит оценивать ученых по общему числу публикаций: количество слишком уж легко подтасовать. Для решения этой проблемы предложено было оценивать ученых по числу ссылок на их работы. Как мы только что обсудили, этот показатель должен давать более точное представление о реальном вкладе в науку или пользе для общества. Правда, в крайнем случае ученый может написать единственную очень успешную работу с тысячами цитирований, а затем наштамповать десятки бесполезных статей, которые никто никогда читать не будет. В такой ситуации суммарное количество цитирований не будет хорошим показателем общего вклада этого ученого в науку.

В 2005 году физик Хорхе Хирш придумал способ обойти эту проблему – использовать h-индекс, или индекс Хирша[650]. Ученый с индексом Хирша h имеет h работ, каждая из которых была процитирована как минимум h раз. Это значит, что если ваш индекс Хирша равен 33, как у меня на момент написания этих строк, то у вас есть тридцать три статьи, на каждую из которых сослались не менее тридцати трех раз. Хитрость задумки в том, что увеличивать индекс Хирша становится чем дальше, тем труднее. Чтобы повысить свой до 34, мне нужно написать еще одну статью, которую процитируют по меньшей мере тридцать четыре раза, да еще и увеличить минимальное количество цитирований до тридцати четырех для других тридцати трех своих работ. Таким образом, требуется много труда – и внимания со стороны других исследователей, – чтобы в итоге обзавестись индексом Хирша, равным нескольким сотням, как у некоторых выдающихся ученых. Специализированная академическая поисковая система Google Scholar автоматически вычисляет индекс Хирша, и многие ученые – к ним, увы, отношусь и я – немного стыдятся того, сколь часто заходят на свою страницу в Google Scholar, чтобы проверить, не поменялся ли индекс с ростом числа цитирований. (По моему опыту, когда ученый, даже если он высмеивает саму идею каких-либо показателей для оценки исследователей, говорит вам, что его совершенно не интересует проверка собственного индекса Хирша, он, скорее всего, либо лукавит, либо не слышал о Google Scholar[651].)

Как вы, наверное, догадались, индекс Хирша ученого часто в явном виде учитывается при принятии решений о приеме на работу и продвижении по службе. Таким образом, у ученых есть сильный стимул обеспечивать себе цитируемость, равно как и публиковать все больше и больше работ, которые могут быть процитированы. И опять-таки: несмотря на то, что индекс Хирша стали использовать из лучших побуждений, порождаемые им стремления могут вызывать такое поведение, какое отвечает интересам самой системы, а не целям науки.

Очевидно, что лучший способ добиться цитирования – это получить важные, революционные результаты. И некоторые исследователи, как мы уже видели, тратят неимоверно много времени на попытки убедить журналы (и весь мир) в том, что их результаты именно таковы. Раскрутка, обсуждавшаяся в предыдущей главе, помогает с цитированиями: в одном исследовании было показано, что на статьи со значимыми результатами ссылаются в 1,6 раза чаще, чем на те, что сообщают о результатах отрицательных, однако на работы, в которых авторы открытым текстом заключали, что результаты подтверждают их гипотезу, ссылались в 2,7 раза чаще[652]. Мораль ясна: если вы хотите, чтобы вас цитировали, пишите статью в более позитивном ключе – даже если это означает, что придется в словесной форме сгладить у своих результатов все острые, но реальные края.