Ошибки в оценке науки, или Как правильно использовать библиометрию

Ил. 12. Сеть международного научного сотрудничества между 50 самыми производительными странами (2000–2005). Размер точек пропорционален числу статей, опубликованных в международном соавторстве. Для наглядности линии на рисунке отображаются, если минимальное число совместных статей равно 500

Относительную стабильность в этом отношении сохраняли гуманитарные дисциплины: в этих областях знания у абсолютного большинства статей только один автор (ил. 9). Поэтому не имеет смысла использовать данный показатель для описания динамики гуманитарных областей. Зато распространенность международного соавторства в естественных науках придает этому показателю высокую значимость, поскольку он позволяет измерить степень интернационализации науки. С его помощью можно также констатировать, что эта тенденция гораздо более давняя, чем нынешняя риторика интернационализации науки, и что она обусловлена внутренней динамикой научных дисциплин, хотя, конечно, ее могут поощрять и специальные программы в сфере научной политики.

Научные сети

Возможности библиометрических баз данных отнюдь не ограничиваются простым подсчетом публикаций. Благодаря этим базам можно узнать не только из каких стран происходят соавторы тех или иных статей, но и какова их институциональная принадлежность. А методы сетевого анализа позволяют наглядно представить сети международного сотрудничества. На ил. 12 показана сеть международных коллабораций между исследователями из стран, лидирующих в сфере научного производства, с 2000 по 2005 год. Здесь ясно видно, что Франция поддерживает тесные отношения с ведущими в научном отношении странами, которые окружены более периферийными странами с менее диверсифицированными сетями сотрудничества. Можно было бы также показать связи между разными институциями внутри той или иной страны.

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]. 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]. Как показано на ил. 13[55], 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].