CC BY
12
2018.04.020. МИРОВСКИ Ф. БУДУЩЕЕ ОТКРЫТОЙ НАУКИ. MIROWSKI Ph. The future (s) of open science // Social studies of science. - 2018. - Vol. 48, N 2. - P. 171-203. - D0I:10.1177/ 0306312718772086.
Ключевые слова: неолиберальная наука; открытая наука; капитализм платформ; радикальное сотрудничество; наука и демократия.
Автор, сотрудник Университета Нотр-Дам (США), пытается развенчать миф об «открытой науке» как о панацее, которая способна решить все проблемы, связанные с научными исследованиями.
В настоящее время будущее науки у многих, особенно у тех, кто занимается научной политикой, вызывает серьезное беспокойство; примечательно, что выход они видят в движении к «открытой науке». Но остается неясным, означает ли это, что прежде наука была «закрытой», и кто должен сломать барьеры и сделать ее «открытой»? (с. 172).
Концепт «открытая наука» имеет разные толкования. Для одних он означает более широкий доступ к существующим научным публикациям; для других - доступ к данным исследований; для третьих - это прежде всего открытая процедура «оценки равных»; для наиболее радикально настроенных он означает возможность участвовать в научном процессе неспециалистам под рубрикой «науки граждан» (с. 173). Автор показывает, что диада «открытая - закрытая» сама по себе не способна адекватно описать тот режим, в котором существовала наука в прошлом и который современные реформаторы так усердно критикуют (с. 173).
На основе обзора литературы он выделяет те недуги современной науки, панацеей от которых, как предполагается, должна послужить ее «открытость».
Недоверие по отношению к науке со стороны населения растет. Неверие в науку в последнее время прорывается на поверхность в виде разного рода «отрицаний», будь то глобальное потепление, отказ от прививок, маркирование ГМО, эффективность лекарственных средств, клонирование человека и т. д. Так, данные недавнего опроса, проведенного в США, показали, что 68% сторонников демократической партии и 20% - республикан-
ской согласны с тем, что изменение климата - это серьезная проблема (с. 174).
Та же тенденция наблюдается в медицинской науке. Опрос, в котором приняли участие более 1,5 тыс. родителей, показал: один из четырех респондентов верит, что вакцины могут привести к возникновению аутизма у здоровых детей, и как минимум один из десяти отказался по крайней мере от одной из рекомендуемых прививок. Другой опрос показал, что около 2/3 взрослых людей полагают, что ученые не знают о возможных последствиях употребления в пищу генно-модифицированных круп (с. 174).
Энтузиасты «открытой науки» предлагают ее в качестве способа преодоления этого недоверия, в частности в блогах они видят способ демифологизации науки и полагают, что публика должна знать, как делается наука. Автор же утверждает обратное: более широкие знания скорее способны породить недоверие к научным результатам. В США с 1974 по 2010 г. отмечается статистически значимое ослабление веры в научное сообщество у людей, считающих себя консерваторами. Один из неожиданных результатов состоял в том, что чем более высокий уровень образования, тем сильнее эта тенденция (с. 175). Подобные исследования прямо противоречат широко распространенному убеждению, что большая «открытость» науки неизбежно приведет к более благожелательному отношению к ней со стороны публики.
Наука страдает от дефицита демократии. Эта распространенная жалоба, как показывает автор, уходит корнями на 100 лет назад, к американскому движению прагматизма, и прежде всего к философу Джону Дьюи. Он первым заговорил о том, что публика станет поддерживать и принимать науку, если та откажется от своих претензий на монополию в развитии и использовании валидного знания. Предполагается, что этот процесс демократизации науки постепенно нарастал на протяжении XX в. Однако, по словам автора, на этом пути возникло как минимум два драматических сбоя - сначала во время холодной войны, а затем в 1980-е годы.
По сравнению с 1980 г. ситуация в науке изменилась радикально: произошел переход от в большой степени военной и финансируемой государством науки к науке, преимущественно подчиняющейся рынку. И сама демократия тоже претерпела существенные изменения, будучи низведенной до рынка интересов
и получаемых за доллары голосов, когда из «гражданства» были вышелушены все присущие ему изначально права и обязанности. В этой ситуации, утверждает автор, современный лозунг «демократизации» науки имеет абсолютно иную коннотацию, чем это было у Дж. Дьюи. Он означает расширение рынка идей, что позволит не сертифицированной публике участвовать в различных аспектах исследовательского процесса, но не в планировании или управлении наукой.
Один из главных путей «демократизации» науки сторонники этой идеи видят в так называемой «науке граждан». Предполагается, что чем больше аутсайдеров в любом качестве включатся в научный процесс, тем больше публика станет уважать и поддерживать науку и тем пышнее расцветет демократия. Автор к этой логике относится критически. Он пишет о «досадной пустоте понятия "демократия" в данном случае, которое приравнивает большее количество людей, выполняющих мелкие, вспомогательные роли, к высокой степени демократического участия, когда на самом деле они в основном служат пассивной резервной армией труда на рынке идей» (с. 177). Заниматься реальной наукой сложно и трудно, тогда как «наука граждан» - «это забавная игра, игра и еще раз игра, пока папа не отберет компьютер» (с. 177).
В настоящее время уже существует целый ряд организаций, поддерживающих сторонников «науки граждан», например Ассоциация науки граждан, которая возникла по инициативе Корнелль-ской лаборатории орнитологии в 2007 г., Европейская ассоциация науки граждан и пр. (с. 178). Вопреки декларациям подобных организаций, как считает автор, глубинный мотив, который двигает людьми с улицы, - это желание, не прилагая серьезных усилий по получению нужных знаний, изображать из себя ученого и имитировать некоторые виды его деятельности. Если этим бы все и ограничивалось, то это была бы безобидная, а частично даже полезная игра, но защитники «науки граждан» утверждают, что имеют более высокие и далеко идущие цели.
Регулярно повторяющийся силлогизм «мы за это заплатили, поэтому мы имеем право на полный и свободный доступ к результатам исследования» автор считает одним из мертворожденных плодов современного движения по демократизации науки. Это становится очевидным, если задаться вопросом: способен ли
обычный гражданин понять и выборочно распространять результаты новейших исследований, или вместо него это сделает руководитель исследовательского отдела в корпорации?
Замедление роста научной продуктивности. Защитники «открытой науки» любят говорить о том, что отдача от науки старого образца снижается, она становится менее продуктивной. Подобный вывод, по мнению автора, малоубедителен. Существует слишком много исследовательских областей и способов измерения продуктивности, чтобы любой вывод не вызывал критики и неразрешимых споров (с. 179). Поэтому он попытался проанализировать данный тезис на примере одной области, а именно фармакологии.
На протяжении последних 20 лет появилось множество работ, которые «оплакивают» тот факт, что с 1980-х годов, несмотря на обильное финансирование, число принципиально новых лекарственных средств снижается (с. 180). Существует множество попыток объяснить это явление, некоторые указывают на дефекты в самом исследовательском процессе. Представители фармакологической промышленности говорят о том, что около половины биомедицинских исследований в итоге оказываются пустышками. В 2011 г. группа исследователей из корпорации «Байер» попыталась воспроизвести результаты 67 проектов, посвященных разработке лекарственных средств против рака. Более чем в 75% случаях они не смогли повторить эти результаты, несмотря на то что эти результаты были опубликованы в ведущих журналах типа «Science», «Nature», «Cell» и пр. (там же).
Решение проблемы опять ищут в повышении открытости этой области. Но первое, что бросается в глаза, по мнению автора, -это иная трактовка «открытого научного проекта» в фармакологии по сравнению с «открытостью», о которой говорят его сторонники. Краеугольный камень современной фармакологической промышленности - это ограничения, связанные с законодательством об интеллектуальной собственности, и правила, регламентирующие поведение врачей. Поэтому в планах таких корпораций никакой реальной «открытости» не было и нет (с. 181).
Рост числа отзывов статей и фальсификаций в науке. Не претендуя на повышение столь иллюзорного параметра, как качество научных исследований, некоторые адепты «открытой
науки» говорят, что способны справиться с таким вопиющим фактом современной науки, как рост числа отзывов научных статей. До 2000 г. такие случаи были единичными. Теперь же, по данным блога Retraction Watch, происходит 600-700 отзывов в год; за период с 2001 по 2011 г. число отзывов выросло в 10 раз, тогда как число опубликованных статей - всего на 44% (с. 183). Опрос, проведенный «Nature» в 2016 г., показал, что 90% ученых в той или иной степени поддержали тезис о том, что наука переживает кризис (с. 184). По данным доклада, опубликованного Национальными институтами здравоохранения (НИЗ) в 2015 г., в среднем 28 млрд долл. в год тратятся на биомедицинские исследования, результаты которых оказываются невоспроизводимыми.
Редакторы научных журналов считают ученых ответственными за сложившуюся ситуацию, тогда как поборники «открытой науки» обвиняют журналы, которые пользуются устаревшими процедурами. Они полагают, что сама институция научного журнала безнадежно устарела и что нужен принципиально новый подход.
Сегодня панацею от кризиса в науке, включая и отзывы статей, многие видят в увеличении «прозрачности» науки, которая достигается с помощью строго регламентированного стиля социально-медийных интернет-платформ. Иногда их защитники утверждают, что такие платформы постепенно полностью вытеснят старомодные журналы. Например, М. Эйсен (M. Eisen), создатель электронных журналов e-Biomed и PLOS, прямо говорит, что необходимо отказаться от журналов и перейти к полностью открытым препринтам и постпубликационной системе рецензирования.
Некоторые антрепренеры открыто отстаивают идею «Фейс-бука для науки». Другие превозносят «Match.com meets Amazon for citizen science». Они начинали с обещания большей прозрачности, а затем трансформировали эту идею в новую модель радикально коллаборативного исследования, в котором персона автора постепенно исчезает. Современное движение «открытой науки» дрейфует в сторону полной реконструкции производства научных знаний, начиная с самой ранней, зачаточной стадии исследовательского проекта до финальной стадии распространения его результатов и их оценки (с. 187).
Автор критикует эту позицию, демонстрируя, что болезни и кризис современной науки, описанные в его статье, во многом бы-
ли инициированы неолиберализмом. Неолиберальные «мозговые центры» первыми задали тон недоверию к науке, которое затем распространилось среди населения. «Именно неолибералы подвели базу под укрепление интеллектуальной собственности; они же разработали и поддержали политический проект по отнятию академического сектора от "груди" государства и его развороту в сторону требований рынка; неолиберальная администрация стала делать из университетов "дойную корову" и потеряла ведущие дисциплины...» (с. 188).
Парадокс состоит в том, что хотя недуги, поразившие современную науку, во многом связаны с предшествующими «реформами», предлагаемое лекарство состоит в усилении неолиберальной политики, теперь под рубрикой «открытая наука». Проект «открытой науки» продвигается и организуется преимущественно с помощью ряда веб-сайтов, по всей видимости опирающихся на свободные службы, но учрежденные в качестве коммерческих корпораций (с. 189).
Эти веб-сайты пытаются полностью перестроить исследовательский процесс. Так, Academia.edu, Mendeley и ResearchGate ставят своей целью привлечение широкого круга людей, как профессионалов, так и непрофессионалов, к обсуждению и поиску тем для будущих исследований. ЦЕРН создал Zendor для того, чтобы стандартизировать процесс обмена первыми результатами исследовательских проектов. Open notebook и Open collaboration - платформы, цель которых - организовать ранние стадии исследования и сделать их открытыми, вплоть до уровня «проведения виртуальных экспериментов». Есть специальные сайты для «науки граждан».
Параллельно с этим существует большое количество платформ, которые занимаются публикациями и их обзорами; многие из них - частные, в противоположность платформам типа пред-публикационного сайта физиков arXiv.org. Существует множество других платформ, нацеленных на автоматизацию разных аспектов исследовательского процесса, включая публикации и их рецензирование (с. 190).
Всю эту систему автор называет «капитализмом платформ» (platform capitalism), нацеленным на получение прибылей и подчинение себе науки. «Каждая из этих инициатив "открытой науки",
вроде бы направленная на то, чтобы сделать научное знание более доступным для широкой публики, а исследования более ответственными, в итоге оказывается отвлекающей тактикой и чрезмерной самонадеянностью» (с. 193).
Т.В. Виноградова
2018.04.021. БЛАСКЕС Д., ДОМЕНЕЧ Х. ИСТОЧНИКИ И МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ СОЦИАЛЬНОГО И ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА.
BLAZQUEZ D., DOMENECH J. Big Data sources and methods for social and economic analyses // Technological forecasting & social change. - 2018. - Vol. 130. - P. 99-113. - Mode of access: http://dx. doi.org/10.1016/j. techfore.2017.07.027
Ключевые слова: архитектура больших данных; прогнозирование будущего; прогнозирование текущего состояния; жизненный цикл данных; социоэкономические данные; нетрадиционные источники данных; нетрадиционные методы анализа.
Свою цель авторы, сотрудники Политехнического университета Валенсии (Испания), видят в том, чтобы наметить пути и способы, которые позволили бы использовать большие данные в со-циоэкономической сфере.
Концепт «большие данные» появился в конце 1990-х годов и в начале 2000-х годов стал определяться как модель 3V: объем (volume), скорость (velocity) и вариативность (variety). Эта модель эволюционировала, приспосабливаясь к новой цифровой реальности, и превратилась в модель 4V: был добавлен такой параметр, как ценность (value) - процесс извлечения ценной информации из набора данных, известный как аналитика больших данных. В настоящее время концепт «большие данные» чаще определяют уже в терминах модели 5V, в которую добавлен параметр достоверности (veracity), означающий адекватное управление данными и соблюдение права на частную жизнь (с. 99).
Предполагается, что феномен больших данных внесет радикальные изменения в формирование социоэкономической политики, управление и исследования в этой области. Выявление того, какие источники данных доступны, какой тип данных они поставляют и как с ними обращаться, служит основой, позволяющей ге-
