Ив Жангра - Ошибки в оценке науки, или как правильно использовать библиометрию

Помимо этого, уже первые исследования показали, что процент самоцитирования в целом невелик (8 %), что ссылки на собственные публикации в журналах составляют примерно 20 % от их общего числа и что распределение цитирования отличается высокой концентрацией [40] 40 См.: Eugene Garfield & Irving H. Sher, “New factors in the evaluation of scientific literature through citation indexing,” in American Documentation , 14, 1963, pp. 195–201. . И наконец, как показывает ил. 5 , неравномерно распределены не только ссылки, но также сами публикации и гранты, получаемые исследователями [41] 41 См.: Vincent Larivière, Benoît Macaluso, Éric Archambault & Yves Gingras, “Which scientific elites? On the concentration of research funds, publications and citations,” in Research Evaluation , 19, 2010, pp. 45–53. . Речь идет о распределениях типа Парето, подчиняющихся так называемому правилу 20/80: на 20 % исследователей приходится, в общем и целом, 80 % цитат и грантов. У публикаций концентрация несколько ниже: на 20 % исследователей приходится не более 60 % статей.

Ил. 5. Распределение грантов, публикаций и ссылок среди квебекских исследователей (источник: OST)

С середины 1960-х годов ведется поиск корреляций между числом ссылок и различными переменными, характеризующими исследователей, с тем чтобы выявить детерминанты производительности ученых и влияния научных исследований. Так, в исследовании, опубликованном в 1966 году, установлено, что нет корреляции между коэффициентом интеллекта исследователей (IQ) и числом ссылок на их работы! Зато это число коррелирует с местом университета, в котором они защитили диссертацию, на шкале престижа, установленной экспертами [42] 42 См.: Alan E. Bayer & John K. Folger, “Some correlates of a citation measure of productivity in science,” in Sociology of Education , 39, 1966, pp. 381–390. . Используя свой первый индекс (за 1961 год), Гарфилд выявил, что лауреаты Нобелевской премии за 1962 и 1963 годы цитируются в тридцать раз чаще, чем в среднем работы их коллег [43] 43 Eugene Garfield, Irving H. Sher, “New tools for improving and evaluating the effectiveness of research,” in M. C. Yovits, D. M. Gilford, R. H. Wilcox, E. Staveley and H. D. Lemer (dir.), Research Program Effectiveness, Proceedings of the Conference Sponsored by the Office of Naval Research Washington, D. C., July 27–29, 1965 (New York: Gordon and Breach, 1966), pp. 135–146. Текст доступен в интернете: http://www.garfield.library.upenn.edu/papers/onrpaper.html. . Другие исследования впоследствии подтвердили, что существует связь между уровнем цитируемости, производительностью, заслугами и степенью признания исследователей [44] 44 Jonathan R. Cole, Stephen Cole, Social Stratification in Science (Chicago: University of Chicago Press, 1973). .

Ил. 6. Сферы применения библиометрии

Базы данных Web of Science уникальны тем, что охватывают длительный временной промежуток и включают, хотя и в неравной мере, все области знаний. Они позволяют всесторонне изучать социальные и когнитивные трансформации различных научных дисциплин на всем протяжении XX века. Некоторые исследователи прибегают к ним для анализа развития наук под определенным — историческим, социологическим, экономическими или политическим — углом ( ил. 6 ). Рассмотрим несколько примеров.

В своем простейшем виде библиометрия занимается подсчетом документов. Документы могут анализироваться на разных уровнях агрегирования по таким параметрам, как фамилия автора, его институциональная принадлежность, включая название организации (кафедра, университет, лаборатория), регион и страну, в которой она располагается. В плане содержания можно также ассоциировать документ с той или иной дисциплиной или специальностью. Простые вычислительные операции позволяют составить первое представление о сравнительном развитии различных областей науки в разных организациях и странах, а также помогают понять различные аспекты структуры и динамики наук.

Еще задолго до создания в начале 1960-х годов Индекса научного цитирования некоторые ученые стали анализировать количественную динамику публикаций в своих дисциплинах. В 1935 году, изучая кривую роста числа публикаций, посвященных фиксации азота растениями, ученые-агрономы вывели простую, но впоследствии востребованную математическую модель: логистическая кривая, характеризующаяся резким ростом с последующим насыщением [45] 45 См.: Perry W. Wilson et Edwin B. Fred, “The growth curve of a scientific literature,” in Scientific Monthly , 41, 1935, pp. 240–250. . Другой пример использования библиометрии относится к институциональному уровню: сотрудники исследовательской лаборатории компании «Дженерал электрик» в Нью-Йорке показали, что анализ публикаций является полезным методом для идентификации самых активных центров в той или иной научной области [46] 46 См.: Jack H. Westbrook, “Identifying significant research,” in Science , 132, 28 October, 1960, pp. 1229–1234. , а также для оценки уровня фундаментальных научных исследований в научно-производственных лабораториях [47] 47 J. C. Fisher, “Basic research in industry,” in Science , 129, 19 June, 1959, pp. 1653–1657. .