16. Global research report Russia: Research and collaboration in the new geography of science. 2010. Jan. Mode of access: http://researchanalytics.thomsonreuters. com/m/pdfs/grr-russia-jan10.pdf
17. Hargens L. Using the literature: Reference networks, reference contexts, and the social structure of scholarship // American sociological review. Wash., 2000. Vol. 65. P. 148163.
18. Kornhauser W. Scientists in industry conflict and accommodation. Berkeley: University of California press, 1962. 368 р.
19. List of countries by GDP (PPP) per capita // Wikipedia. Mode of access: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_GDP_(PPP)_per_capita
20. Price D.J. de Solla. Little science, big science. New York: Columbia university press, 1963. 119 p.
21. 2010 Quality of life index. Mode of access: http://internationalliving.com/2010/02/ quality-of-life-2010
22. Science and Engineering Indicators 2010. Mode of access: http://www.nsf.gov/ statistics/seind10/pdf/seind10.pdf
23. Subbotsky E. Moving from Russia to the UK: Challenges for a developmental psychologist // Bull. of Brit. and East Europ. psychol. group. Lancaster, 2009. Vol. 28, Summer. Р. 417.
24. Toomela A. 60 years in psychology has gone astray // Integrative psychology & behavioral science. New York, 2007. Vol. 41, N 1. March. Р. 7582.
НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ СТРАТЕГИЙ В ГЛОБАЛЬНОЙ НАУКЕ
Ключевые слова: научные центры, уровень исследований, оценка, инструменты, аналитические сервисы, научно-технологическое развитие, национальные стратегии.
Keywords: research centers, the level of research, assessment tools, analytical services, research and technological development, national strategy.
Аннотация: Анализируется новый международный тренд визуализации и алгоритмизации научной продуктивности исследовательских центров и оценки мирового уровня исследований университетов, институтов и отдельных ученых. Используемые интеллектуальные сервисы, созданные в 20082011 гг., становятся все более употребимыми инструментами при принятии решений о финансировании и регулировании научно-исследовательской деятельности, а также при формировании стратегий научно-технического и технологического развития стран.
Abstract: We analyze a new international trend of visualization, and algorithmization of scientific productivity of research centers and evaluation world-level research of universities, institutes and scientists. The smart services created in 20082011, becoming increasingly used tools in making decisions on funding and managing of research activities, as well as in the formation of strategies for scientific research and technological development of countries.
С конца 1990х годов государство и общество проявляют особый интерес к науке и оценке результатов научной деятельности исследовательских организаций и университетов. Эта тенденция напрямую связана с доминированием в хозяйственном укладе экономики, основанной на знаниях, и ростом интеллектуальной капитализации общественной жизни, в частности увеличением человеческого и интеллектуального капитала.
Что же происходит в настоящее время с наукой во всем мире? Вопервых, возрастают объемы финансирования фундаментальной и прикладной науки, что связано с увеличением стоимости научных исследований. Вовторых, усиливается конкуренция наукоемких разработок и технологий на мировом и национальных рынках. Втретьих, происходит очевидная глобализация науки, обеспечивающая доступ к научному знанию в любой географической точке его генерации, привлечение исследовательских групп к проведению заказных исследований в режиме научного аутсорсинга или оффшорных научных исследований. Даже крупные промышленные корпорации сокращают свои научные подразделения и от формата R&D (research and development) переходят к формату C&D (connect and development), т.е. предпочитают искать результаты уже проведенных исследований, которые могут быть использованы при выполнении корпоративных инновационных проектов.
И все же главным новым трендом является нарастание в общественном сознании неудовлетворенности отдачей от инвестиций в науку и слабой корреляцией между объемом государственных вложений и ростом благосостояния страны. Так, известный специалист по экономической истории науки, профессор, почетный ректор Букингемского университета Теренс Кили считает, что не существует прямой связи между уровнем государственного финансирования науки и экономическим ростом государства [4]. Он отметил, что страны технологические лидеры последних двухсот лет Великобритания и США становились обладателями самых больших ВВП в отсутствие заметных вложений в науку. Франция и Германия, напротив, делали гигантские инвестиции в фундаментальные и прикладные исследования, однако нет оснований утверждать, что они преуспели в научном или экономическом плане значительно больше конкурентов. СССР и Индия также до последнего времени инвестировали в науку огромные деньги. Тем не менее ни Советский Союз, ни Индия не стали благодаря этому лидерами в науке и экономике. Экономический рост в Индии наметился только после того, как в 1989 г. индийское правительство либерализовало экономику, торговлю, сняло производственные барьеры. В Китае в 1976 г. коммунистическая партия освободила рынок, что незамедлительно привело к экономическому росту, и только благодаря этому резко выросло финансирование науки в этой стране [4].
В основе заблуждения о наличии связи между уровнем финансирования национальной науки и экономическим благополучием нации, по мнению Т. Кили, лежит так называемая линейная модель экономического роста, предложенная Фрэнсисом Бэконом: науку должно финансировать государство, потому что, вопервых, именно из фундаментальной науки вырастают новые технологии, а вовторых, именно новые технологии обеспечивают экономический рост. То есть эту линейную модель можно представить следующим образом: государственное финансирование фундаментальная наука прикладная наука экономический рост. Однако, как отмечает ученый, еще Адам Смит опроверг эту модель в 1776 г. в своей книге «Исследование о природе и причинах богатства народов». Он считал, что академическая наука «вытекает» из прикладной или «промышленной» науки, а не наоборот: «Улучшения, внесенные в современную эпоху в ряд областей философии [науки], большей частью родились не в университетах» [цит. по: 1]. Также поводом усомниться в эффективности использования денег, выделяемых государством университетам, для Адама Смита была коррупция в тогдашних Кембридже и Оксфорде.
Иллюстрацией неэффективного использования национальных государственных бюджетов на научные исследования являются результаты проверки Росфиннадзора, проведенной в 2010 г., которая оценила ущерб от неэффективного использования госрасходов на НИОКР в 2009 г. в 480 млн. руб. Экспертиза научных отчетов показала, что никакой научной ценности они не представляют: их содержание не актуально и не соответствует поставленным целям НИОКР. При проверке отчетов через систему «Антиплагиат» выяснилось, что либо авторы использовали чужой текст без оформления ссылок, либо от 5 до 58 % текста составляют цитаты и выдержки из российского законодательства. Общая сумма неэффективного использования бюджетных денег из-за перепечатки чужих авторских текстов в научных отчетах, по данным Росфиннадзора, составляет 157,3 млн. руб.
Еще одна проблема, на которую указывает Росфиннадзор, отсутствие запатентованных результатов НИОКР. В 2009 г. было заключено 1586 госконтрактов на 6,2 млрд. руб., их результатом стали всего лишь две разработки программного обеспечения стоимостью 30 млн. руб., подлежащие правовой защите, да и они оказались не зарегистрированы в Роспатенте.
Отсутствие диффузии национального научного знания, а значит и неэффективное его использование, слабая интегрированность в глобальное профессиональное знание иллюстрирует следующий обнаруженный нами факт. Более половины из 395 медицинских российских журналов в Российском индексе научного цитирования по состоянию на май 2011 г. имели нулевой импакт-фактор. Иными словами, их никто не читает и не цитирует! Вот типичная статистика по цитируемости публикаций одного из самых публикующихся российских медицинских исследовательских центров НИИ онкологии им. Н.Н. Петрова. Из 600 статей института, опубликованных за 20062011 гг., 445 статей никто ни разу не процитировал и лишь одна статья за пять лет процитирована 30 раз [2]. Для сравнения статья нобелевского лауреата К.С. Новоселова получила более 4700 ссылок за пять лет с момента своего опубликования.
Общественное мнение все чаще недоумевает и по поводу прогностических возможностей науки. Разразившийся финансовый кризис, который не был предсказан ведущими экономическими школами, полное бессилие мирового метеорологического сообщества в прогнозировании природных катаклизмов, неспособность медицины в разы сократить случаи сердечнососудистых, неврологических, онкологических и прочих заболеваний все это делает небезосновательными упреки в адрес науки и ставит под сомнение необходимость увеличения расходов на ее финансирование.
Все вышеизложенное дает объяснение тому факту, что все государства, ведущие масштабные научные исследования, пытаются повысить эффективность финансовых вложений в научно-исследовательские направления и проекты, дифференцировать свои затраты, найти ответы на вопросы о том, какие области фундаментальной науки и прикладной науки следует поддерживать в большем, а какие в меньшем объеме, какие организационные, кадровые и технологические ресурсы и средства потребуются для развития инновационной экономики.
Однако предложить объективные ответы на все эти вопросы не может ни одно профессиональное экспертное сообщество (как бы тщательно оно ни было сформировано), в силу того что научное знание прирастает в такой геометрической прогрессии, что охватить его, проанализировать и длительное время отслеживать физиологически невозможно.
Именно поэтому международным трендом, сформировавшимся буквально в последние три года, стала детальная алгоритмизация и визуализация развития различных научных направлений или дисциплин, что позволяет увидеть соответствие национального и мирового уровня исследований по целой совокупности наукометрических показателей.
В 20082011 гг. в качестве интеллектуальных сервисов к информационным ресурсам компаний «Thomson Reuters», «Elsevier» и «Questel» были разработаны уникальные аналитические системы, позволяющие алгоритмизировать процесс мониторинга развития отдельных областей науки и оценки соответствия национальных исследований лучшему мировому уровню. Одновременно появилось несколько семантических поисковых систем, реализующих принцип «легче и дешевле найти нужное научное решение в том, что уже изучено, чем заказывать новое».