CC BY
10
заны с накладными расходами по поиску совместимых исследователей. Финансирующие агентства могли бы способствовать созданию новых форм сотрудничества, организуя конференции, семинары и симпозиумы, но наиболее результативной оказывается проверка исследователей на совместимость в процессе исследования. Вместо того чтобы просто предоставлять средства для новых форм сотрудничества, финансирующим агентствам следует рассмотреть все возможности того, как они могли бы регулировать научное сотрудничество в перспективных направлениях.
С.М. Пястолов
2017.01.014. ЛЕТИНА С. ВЛИЯНИЕ СЕТЕЙ И ДЕЯТЕЛЬНОСТ-НЫХ АТРИБУТОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАБОТЫ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ В ДВУХ ОБЛАСТЯХ ОБЩЕСТВЕННЫХ НАУК В МАЛОЧИСЛЕННОМ ПЕРИФЕРИЙНОМ СООБЩЕСТВЕ. LETINA S. Network and actor attribute effects on the performance of researchers in two fields of social science in a small peripheral community // Journal of informetrics. - Elsevier, 2016. - Vol. 10, N 2. -Р. 571-595.
Ключевые слова: публикации; коллективное авторство; эго-
сеть.
Автор статьи, эксперт Института социальных исследований (Загреб, Хорватия), рассматривает проблемы коллективного характера научной деятельности. В качестве свидетельства усиления «совместного» характера науки приводятся данные о постоянном повышении доли публикаций с коллективным авторством (с. 571). Причем это явление отмечено даже для тех областей общественных наук (социология и психология), где команды исследователей не столь многочисленны и работа не требует наличия дорогостоящего оборудования, как это имеет место в естественных или биомедицинских науках.
Методология, принятая в исследованиях социальных сетей в научной сфере, позволяет выдвигать некоторые общие исследовательские гипотезы. Одна из них - о формировании сети контактов (эгосеть), которую создает ученый, выбирая соавторов для совместных публикаций. Эгосеть формируется вокруг особого «эго-узла». В связи с этим в качестве теоретического фона в социальном
исследовании сети часто используется понятие «социальный капитал». В статье упоминаются два противоположных представления об оптимальной структуре эгосети относительно того, как она производит социальный капитал человека: теория структурных дыр Берта (Burt's structural hole theory, 1992) и теория социальной герметизации Коулмена (Coleman's social closure theory, 1990).
Очевидно, представление о неизбежности выбора между структурами эгосети будет чрезмерно упрощенным в контексте соавторства. Предыдущие исследования показывают, что только приблизительно у половины ученых в сети соавторства есть эго-сеть. Фактически абсолютно открытая «звездная» структура и полностью закрытая «клановая» структура могут рассматриваться как противоположности одного и того же континуума, и большинство эгосетей ученых находятся где-нибудь между этими крайностями. По мнению некоторых исследователей, возможно, оптимальная структура в большинстве контекстов может содержать элементы и открытых, и закрытых структур (с. 573).
Обзоры публикаций о предыдущих исследованиях выявили следующие проблемы. Во-первых, большинство исследований использует один и тот же набор индикаторов и критериев качества работы. В этом случае индикатор деятельности (сотрудничество) является продуктом той же самой деятельности (публикаций), что не позволяет эмпирически исследовать отношения между этими двумя параметрами, и правдоподобность других влияний данных отношений может быть сомнительной. Во-вторых, характеристики актора (например, возраст, пол) часто игнорируются, наиболее вероятно - из-за нехватки таких данных в используемых источниках, таким образом, не учитываются потенциально значимые переменные.
Ожидается, что сотрудничество с успешным ученым может положительно влиять на последующие результаты актора. Это может стать одной из причин того, что любые изменения сети отдельной публикации следует принимать во внимание. Результаты предыдущих исследований подтверждают это предположение, но они также указывают на то, что лучшее положение в сети не обязательно имеет положительное влияние, а может иметь и отрицательный эффект. Возможно, в этом случае следует учитывать различия в ученых званиях акторов.
Наконец, большинство переменных сети, отобранных для статистического анализа, как правило, существенно взаимно кор-релированы, следовательно, в исследовании таких эффектов необходимы соответствующее преобразование параметров или использование специальных методов, обработка мультиколлинеарности.
Цель работы состояла в том, чтобы исследовать сеть и влияние персональных характеристик наиболее продуктивных ученых в рамках национальной и дисциплинарной областей. В большинстве исследований сетей один аспект упоминается очень редко: значения параметров сети связаны с ее определенными особенностями (например, размер, плотность, число компонентов), поэтому соответствующие эффекты в различных исследованиях сложно сравнивать.
Выбор соавторов не всегда зависит от ученого, особенно на ранних этапах карьеры. Но опытные исследователи самостоятельно ищут новых сотрудников, которые могут оказать положительное влияние на их будущую производительность. Они имеют разные мотивы и критерии выбора партнера, иногда это дело простого случая. Кроме того, любое решение о сотрудничестве должно быть двусторонним. Сотрудничество - это общественная деятельность, которая имеет место в рамках институциональных контекстов, а не просто стратегия рационального агента, стремящегося максимизировать производительность (с. 589).
В исследовании используется класс кроссекционных частных моделей сети, что позволяет понять, как поведение субъекта (центральный признак в этом исследовании - будущая продуктивность ученого) может быть ограничено или облегчено его положением в сети и поведением других акторов в той сети (национальная и дисциплинарная сеть ^авторства в этом исследовании).
Автор использует модель ALAAM (Auto-logistic actor attribute models), которая относится к классу «моделей социального влияния» (social influence models), или «моделей эффектов авторитета» (peer effects models), расширению экспоненциальных рандомизированных моделей графов (exponential random graph models - ERGM). ERGM используются для того, чтобы прогнозировать связи сети, в то время как ALAAM использует связи сети в качестве внешних факторов с целью получения прогнозов характеристик акторов в сети (с. 577). Другими словами, по сравнению с ERGM ALAAM -
это подход, более «ориентированный на актора». Эта аналитическая методология, по мнению автора, обеспечивает ответы на вопросы о результатах деятельности в сети на микроуровнях взаимозависимости характеристик человека и коллективных акторов - на макроуровне с точки зрения кроссекционного анализа.
Данные собирали в течение 2013 г., и этот процесс включал несколько этапов: поиск данных из трех различных источников, очищение данных, слияние различных наборов данных в одну оригинальную базу данных, форматирование данных о сети. На начальном этапе был составлен список имен всех активных ученых в Хорватии в двух областях общественных наук - психологии и социологии. Этот список включал 241 ученого, работающего в области психологии, и 196 ученых, работающих в области социологии. В выборку попали только те ученые, у кого была по крайней мере одна публикация в 1992-2001 гг. Информация о демографии (пол, возраст) ученых и об особенностях их учреждений (местоположение, тип) была получена из национального регистра ученых.
Использовались международные базы данных: Web of science (Thomson-Reuters) и Scopus (Elsevier), а также одна национальная база данных - каталог онлайн-библиотеки Национальной и университетской библиотеки (National and University Library in Zagreb -NUL). Для каждого ученого был экспортирован по крайней мере один csv файл (два или больше, когда у автора было несколько версий имени), содержащий основную библиометрическую информацию о публикациях (имена соавторов, название публикации, год публикации, число цитат) по каждой базе данных.
Были получены следующие результаты. Плотность, процент узлов в главном компоненте, средний уровень и кластерный коэффициент в психологии указывают на то, что данная сеть более связана, чем сеть социологии. Более высокая транзитивность демонстрирует, что конфигурации триады и склонность работать в небольших группах наблюдаются чаще в социологии, чем в психологии. Самое заметное различие между этими двумя сетями заключается в том, что больше чем половина акторов в социологии работают изолированно (60,8%), в то время как в психологии изолированы только около 1/4 (24,8%) (с. 582).
В итоге оказывается, что вероятность входить в группу 50% самых продуктивных хорватских ученых в областях психологии и
социологии в 2002-2012 гг. зависит от пребывания в сети соавторства в пределах национального и дисциплинарного сообщества в период 1992-2001 гг. Различные структурные параметры могут дать важный прогноз, и их влияние на будущие результаты в двух исследованных областях различается. Сотрудничество с другими учеными само по себе не означает более высокой производительности в будущем.
Психология и социология - дисциплины с различными дисциплинарными культурами. Некоторые предметы исследования, методологии, частота, размер и предпочтительный тип публикаций относительно подобны. Однако можно ожидать некоторых дисциплинарных различий в побуждениях, способах и эффектах сотрудничества, в оптимальном размере и структуре сети сотрудничества. Судя по выборке, в социологии меньше примеров сотрудничества и команды меньше по размеру; социологи меньше сотрудничают с соавторами из других дисциплин и стран. Эти тенденции можно объяснить различием в предметах исследования, которые в локальном масштабе более релевантны и более теоретически и качественно ориентируемы. Эти обстоятельства, а также относительно меньший размер сети социологов могли бы сделать эффекты сети более сильными в этом сообществе. Учитывая, что психологи вовлечены в исследования более универсальных предметов, они могли бы быть более открытыми для междисциплинарного и международного сотрудничества, работать в более многочисленных командах и использовать подходы, которые подразумевают участие большего количества сотрудников. Из этого следует, что их результаты в будущем могли бы меньше зависеть от характеристик их локальной сети.
Полученные результаты могут быть частично обусловлены спецификой периферийных и малочисленных научных сообществ, где научная производительность ниже, символические и материальные ресурсы менее достаточны, источники финансирования менее доступны и научная традиция не столь сильна, как в более крупных (центральных) сообществах. Ученым из таких сообществ предлагается формировать так называемые «слабые связи» - сотрудничать с учеными из других, более центральных сообществ. Эти виды сотрудничества могут привести к публикации в престижных журналах с более высокими показателями цитирования, что
увеличивает возможность получения финансирования от различных фондов и влияет на рост продуктивности в будущем.
Наличие отрицательных влияний некоторых структурных эффектов и отсутствие положительных структурных эффектов для локальной сети указывают на то, что деятельность продуктивных акторов в такой сети будет незначимой для их будущих результатов, поскольку их решающие связи могут быть сформированы за ее пределами. Если источник их социального капитала, успеха и репутации не находится в их собственном сообществе, это поднимает вопросы о ценности и функциях такого сообщества.
С.М. Пястолов
2017.01.015. ПРОЕКТИРУЯ СЛОЖНЫЕ МЕЖДУНАРОДНЫЕ НАУЧНЫЕ, ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ И ИННОВАЦИОННЫЕ ПАРТНЕРСТВА: ИССЛЕДОВАНИЕ ЧЕТЫРЕХ ПРИМЕРОВ ГЛОБАЛЬНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА МАССАЧУСЕТСКОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИНСТИТУТА / ФОТЕНГАУЭР С М., ВУД Д., РУС Д., НЬЮМАН Д.
Architecting complex international science, technology and innovation partnerships (CISTIP): A study of four global MIT collaborations / Pfotenhauer S.M., Wood D., Roos D., Newman D. // Technological forecasting & social change. - 2016. - Vol. 104. - Р. 38-56.
Ключевые слова: инновационная политика; сотрудничество в исследованиях; региональное развитие; университетские партнерства; системная архитектура; международные партнерства.
Группа экспертов Массачусетского технологического института (МТИ) (С.М. Фотенгауэр является также профессором Мюнхенского технического университета) рассматривает сложные международные партнерства (complex international partnerships) в научной и технологической сфере в качестве нового стратегического инструмента в построении национальной инновационной системы. Возникновению этого мощного инструмента способствовали три тенденции, наблюдающиеся в инновационной политике: растущее внимание к университетам; акцент на международные связи и сотрудничество; усложнение политических стратегий.
В последние десятилетия многие страны инициировали крупномасштабные проекты создания международных партнерств
