Оказавшись важной отраслью народного хозяйства, наука, естественно, стала подчиняться многим факторам, характерным для хозяйственной деятельности. От науки стали ожидать, чтобы она была выгодной, прибыльной, рентабельной, как и любая предпринимательская деятельность. Но при этом возникает определенная сложность. Цель любого хозяйственного предприятия – извлечение прибыли на базе производства определенных продуктов и услуг. Цель же науки на самом деле заключается в создании новых знаний, в открытии новых фактов, в проникновении в сущность природы, общества и человека. Отказавшись от этих целей, «забыв» о них, наука перестает быть наукой. И вот здесь возникает вопрос: как совместить познавательную миссию науки с ее экономической рентабельностью?
Как и во всякой массовой хозяйственной деятельности, в науке должны появиться, и они действительно появляются, менеджеры, т.е. чиновники («службисты»), управляющие данной сферой деятельности. И совсем не очевидно, что чиновники, управляющие наукой, разбираются в ней, чувствуют «дух научности», без чего управлять наукой невозможно. Но точно так же не факт, что удачливые ученые, переходящие на должности научных менеджеров, могут быть столь же удачливыми управленцами, хорошими «государевыми слугами». Вот здесь-то и возникает проблема науковедения и наукометрии.
Посмотрим сначала, каковы количественные инструменты наукометрии, что они дают, в чем их достоинства и в чем недостатки. Для того чтобы эффективно управлять определенной деятельностью, скажем хозяйственной, менеджеру необходимо знать, какова цена сырья, требуемого для производства данного вида продукции, какую прибыль можно получить от ее реализации на рынке, какова производительность труда на управляемом предприятии, каковы единицы, с помощью которых она измеряется, издержки производства в целом; что нужно сделать, чтобы их понизить и вместе с тем повысить доходы от реализации производимых продукции и услуг. В конечном счете все эти сведения приводят к одному общему знаменателю, а именно к деньгам. Просто, удобно и общепринято. Ни покупатели, ни менеджеры, ни производители операций против денежной оценки своей деятельности не возражают. Да и других, более удобных и практичных способов измерения эффективности труда, конкурентоспособности продукции и услуг, адекватности менеджмента и т.д. просто не существует.
С наукой дела обстоят иначе. Как в денежных единицах измерить, например, эффективность знаменитых трудов Ч. Дарвина, посвященных биологической эволюции или происхождению человека? Измерять число цитат бессмысленно. Например, две знаменитые статьи К. Геделя, посвященные проблемам полноты и разрешимости формализованных языков определенного типа, до поры до времени имели значение лишь для небольшого числа ученых, занимавшихся высшими разделами математики и математической логики. Но когда были созданы мощные современные компьютеры и возник вопрос о том, смогут ли они вывести или доказать непротиворечивость, полноту и разрешимость всех истинных предложений (теорем) той или иной современной науки и смогут ли компьютеры с этой точки зрения заменить живое человеческое мышление, статус теорем К. Геделя изменился. Оказалось, что они могут иметь практический смыл и значение. Специалисты в соответствующих областях математики и информатики в своих статьях сослались на них десятки тысяч раз.
Несмотря на неоднозначность метода подсчета числа цитирований, именно он получил широкое распространение в наше время. С целью измерения научно-исследовательской деятельности в единицах цитирования во второй половине XX в. начали создавать специальную электронную базу данных «Web of Science», содержащую информацию о количестве цитирований той или иной статьи. Как часто цитируют каждого данного ученого или каждый научно-исследовательский коллектив? Сколько цитат приходится за несколько лет на долю исследовательского института, лаборатории или отделения? Были даже придуманы особые взвешенные показатели (индекс Хирша и т.д.). Чем выше этот индекс, тем авторитетнее считается ученый, тем выше его научный престиж.
Казалось бы, что проще? Проблема с количественной оценкой эффективности и производительности труда ученых решена. Соответствующим менеджерам нужно просто подсчитывать цитаты ученых и лабораторий, работающих в подведомственной научной организации. В соответствии с этими подсчетами они будут определять затраты на заработную плату ученых, на оплату их заграничных командировок, приобретение оборудования и расходных материалов и т.д. Но внимательный анализ, произведенный самими учеными, показал, что все не так просто, как кажется.
В 2013 г. Институтом проблем управления им. В.А. Трапезникова был опубликован сборник «Наукометрия и экспертиза в управлении наукой» [10]. На его страницах экономисты, химики, математики, психологи и другие ученые, интересующиеся проблемами науковедения и наукометрии, подвергли всестороннему анализу количественные методы оценки научных исследований и их результатов и выявили их серьезную ограниченность. А в ряде случаев – и полную неадекватность [12]. Было показано, что заинтересованные в росте цитирования специалисты зачастую гонятся за большим числом публикаций в ущерб их качеству. Нередко возникает парадоксальная ситуация, когда часто цитируемые авторы, хорошо известные научному сообществу и пользующиеся авторитетом, имеют низкий индекс Хирша. В то же время погоня за количественными индикаторами может привести к тому, что возникает своего рода научная клановость. Связанные личными контактами авторы усиленно цитируют друг друга независимо от качества цитируемых работ.
Возникает и прямо парадоксальная ситуация, связанная с подсчетом количества публикаций. Так, результаты большинства естественно-научных, математических и инженерно-технических исследований резюмируются в статьях. В то же время результаты социально-гуманитарных исследований зачастую излагаются в монографиях, на написание которых требуется много времени и число которых у каждого исследователя может быть невелико, хотя эти монографии могут содержать серьезные научные результаты.
Многие специалисты в области науковедения считают, что чисто количественным методам оценки научной работы следует противопоставить экспертные оценки, которые дают высшие научные авторитеты трудам и достижениям других ученых. На первый взгляд этот подход кажется достаточно убедительным. Но при более пристальном рассмотрении обнаруживается, что и он не свободен от противоречий и недостатков. Первые же вопросы, которые возникают относительно методов экспертных оценок, снова приводят нас к парадоксальным результатам в рамках самой научной реальности. Каким образом мы выбираем экспертов? Каков метод оценки авторитетности самого эксперта?
Самый простой и, на первый взгляд, наиболее правдоподобный ответ снова бросает нас в объятия наукометрии. Эксперт – это ученый, у которого самое большое число цитат в определенной области научного знания, который, стало быть, в силу этого оказывает наибольшее влияние на развитие науки и, следовательно, обладает наивысшим авторитетом.
В Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) исследователи сгруппированы по принятому в этой электронной поисковой системе рубрикатору (всего 90 наименований). Тот или иной автор включен в рубрику «Экономика. Экономические науки», «История. Исторические науки», «Математика», «Физика», «Философия», «Науковедение» и т.д. При этом возникает весьма любопытная ситуация, для иллюстрации которой я выбираю самого себя.
Так как сфера моих интересов охватывает две рубрики: «Науковедение» и «Философия», то я намерен рассмотреть свою позицию в этих кластерах на сегодняшний день1. В рубрике «Науковедение» я занимаю второе место с числом цитат 954 и, следовательно, попадаю в первую десятку потенциальных экспертов. Если бы я одновременно был внесен в рубрику «Философия», то занимал бы в ней 17-ю позицию. Если считать, что экспертами следует считать первых 10 специалистов в каждой рубрике, то в разделе «Философия» я не попал бы в число экспертов. При этом надо учесть, что специалистов в области науковедения, по крайней мере цитируемых, на день написания этой статьи – 321, а в рубрике философия – 2302. Если отнести к числу экспертов всего 1% наиболее цитируемых авторов, то я должен был бы считаться экспертом и в той, и в другой рубрике. Абсолютные численные значения цитируемости и процентные значения позволяют относить к числу экспертов разное количество специалистов. Какая классификация экспертов более справедливая – вопрос, нуждающийся в обсуждении.
