Наукометрия: Измеряя науку цифрами

Наукометрия (от англ. scientometrics) — это область науковедения, которая проводит исследование науки количественными методами. Она изучает эволюцию науки через многочисленные измерения и статистическую обработку научной информации, такую как количество научных статей, опубликованных в данный период времени, цитируемость и другие показатели.

Основная цель наукометрии — предоставить объективные данные для оценки продуктивности ученых, научных групп, институтов и даже целых стран. Это помогает не только в распределении финансирования, но и в выявлении тенденций в развитии научных дисциплин.

Интересный факт: Наукометрия тесно связана с другими дисциплинами, такими как библиометрия (изучение библиографических материалов) и инфометрия (анализ информационных потоков).

Термин "наукометрия" был впервые введен в 1969 году советским и российским математиком и философом Василием Васильевичем Налимовым в монографии "Наукометрия: Изучение науки как информационного процесса", изданной совместно с З. М. Мульченко.

Однако основы этой дисциплины заложил Юджин Гарфилд, американский ученый, который в 1960 году разработал Science Citation Index (SCI) — первый индекс цитирования, позволивший систематически отслеживать цитирования научных работ. Гарфилд также способствовал популяризации термина scientometrics, который звучал более точно, чем "науковедение" (science of science).

Историческая веха: В 1978 году был основан журнал Scientometrics, который значительно способствовал развитию и распространению наукометрических исследований по всему миру.

Статья про наукометрические базы данных

Ключевые показатели

Наукометрия опирается на множество показателей, которые можно разделить на три основные категории: показатели автора, публикации и журнала.

Показатели автора

• Число публикаций: Количество научных работ, опубликованных автором. Это базовый показатель продуктивности, но он не отражает качество или влияние статей.
• Индекс цитируемости: Общее количество цитирований, полученных работами автора. Показывает влияние исследований на научное сообщество.
• Индекс Хирша (h-индекс): Комбинированный показатель, который учитывает как продуктивность, так влияние. Например, h-индекс равен 5, если у ученого есть 5 статей, каждая из которых была процитирована не менее 5 раз.

Показатели публикации

• Field Citation Ratio (FCR): Отношение количества цитирований публикации к среднему количеству цитирований в данной научной области. Например, если FCR работы равен 2, то ее цитируют в два раза чаще, чем "среднюю" статью в этой области.

Показатели журнала

• Импакт-фактор (Impact Factor): Показатель, отражающий среднее количество цитирований статей, опубликованных в журнале за определенный период. Рассчитывается как отношение количества цитирований к числу опубликованных статей.
• CiteScore: Аналог импакт-фактора, разработанный базой данных Scopus. Учитывает цитирования за четырехлетний период.
• SJR (Scimago Journal Rank): Показатель, который учитывает не только количество цитирований, но и "вес" или авторитетность цитирующих журналов.
• Квартиль журнала: Категория, которая присваивается журналу на основе его показателей цитируемости относительно других журналов в той же области. Q1 — самые престижные журналы, Q4 — наименее престижные.

Таблица 1: Основные наукометрические показатели и их характеристики

Базы данных

Наукометрические показатели рассчитываются на основе данных из наукомерических баз данных. Наиболее известными являются:

• Web of Science (WoS): Одна из старейших баз данных, разработанная Юджином Гарфилдом. Индексирует высококачественные журналы по всему миру.
• Scopus: Крупная база данных, принадлежащая издательству Elsevier. Охватывает более широкий спектр журналов и конференций по сравнению с WoS.
• Российский индекс научного цитирования (РИНЦ): Национальная база данных, которая аккумулирует публикации российских ученых и журналов.

Статья про наукометрические базы данных

Важно: Одни и те же показатели могут значительно варьироваться в зависимости от базы данных, так как каждая из них индексирует разные наборы журналов и использует различные алгоритмы расчета.

Критика и ограничения

Несмотря на широкое использование, наукометрия подвергается серьезной критике.

Редукционизм

Наука — это сложная и многогранная деятельность, которую невозможно полностью оценить с помощью универсальной "наукометрической" формулы. Количественные показатели часто упрощают реальные достижения и влияние исследователей.

Дисциплинарные различия

Показатели цитируемости сильно различаются между дисциплинами. Например, в биологии и медицине количество публикаций и цитирований значительно выше, чем в физике, химии или гуманитарных науках. Поэтому сравнение ученых из разных областей по одним и тем же показателям некорректно.

Нежелательные последствия

Использование наукометрических показателей в качестве KPI (ключевых показателей эффективности) может lead к нежелательным последствиям, таким как:

• "Напуск" публикаций: Ученые могут стремиться публиковать больше статей в менее требовательных журналах, чтобы увеличить количество публикаций, но в ущерб качеству.
• Игнорирование междисциплинарных исследований: Некоторые важные исследования могут оставаться незамеченными, если они не попадают в mainstream высокоцитируемых журналов.

Самоцитирование и манипуляции

Показатели цитируемости могут быть искусственно завышены за счет самоцитирования или создания "цитатных кружков", когда группы ученых договариваются цитировать друг друга.

Этические принципы

Для минимизации рисков и нежелательных последствий были разработаны руководства по ответственному использованию наукометрии. Наиболее известным является Лейденский манифест (Leiden Manifesto), который включает 10 принципов, таких как :

1. Обоснованность использования метрик: Количественные показатели должны применяться только там, где они действительно отражают качество исследований.
2. Учет дисциплинарных особенностей: Нельзя использовать одинаковые метрики для оценки разных научных областей.
3. Прозрачность: Все данные и методы расчета должны быть открыты для проверки.

Для России с учетом ее специфики был разработан дополнительный свод рекомендаций, который подчеркивает необходимость использования "белых списков" лучших журналов, составленных экспертами, а не только квартилей.

Будущее наукометрии

Наукометрия продолжает развиваться. Одним из перспективных направлений является альтметрика (altmetrics), которая учитывает не только традиционные цитирования, но и упоминания в социальных сетях, блогах, новостях и других онлайн-источниках. Это позволяет оценить влияние науки на общество в более широком контексте.

Кроме того, растет интерес к нормализованным показателям, которые позволяют более справедливо сравнивать исследователей из разных дисциплин.

Перспектива: В будущем наукометрия, вероятно, станет более комплексной, сочетая количественные данные с качественной экспертной оценкой, чтобы обеспечить более сбалансированный взгляд на научную деятельность.

Заключение

Наукометрия — это мощный инструмент для анализа и оценки научной деятельности. Она предоставляет ценные данные для принятия решений в области финансирования, управления наукой и карьерного роста ученых. Однако, как и любой инструмент, она требует взвешенного и критического подхода.

Следует помнить, что цифры — это лишь часть картины. Настоящий прогресс в науке измеряется не только количеством публикаций и цитирований, но и глубиной идей, новаторством методов и влиянием на общество. Поэтому будущее наукометрии lies в сочетании количественных метрик с качественной экспертной оценкой, чтобы обеспечить всестороннее и справедливое оценивание научного труда.

💭 "Наукометрия — это не цель, а средство для понимания и улучшения науки."

Особое мнение

Цифры против смысла

Несмотря на всю свою математическую точность, наукометрия остается областью острых дискуссий. Ряд влиятельных ученых и философов науки высказывают серьезные опасения, что сегодня мы стали заложниками созданной нами же системы измерений.

Главный аргумент критиков заключается в том, что наукометрия, по иронии судьбы, начала тормозить само развитие науки. Когда главной целью исследователя становится не открытие, а повышение индекса Хирша или публикация в журнале Q1, происходит подмена цели. Ученые вынуждены играть в «метрические игры»: выбирать «модные» темы, гарантирующие быстрые цитирования, дробить одно исследование на несколько публикаций (salami publishing) и избегать рискованных, прорывных тем, которые могут не дать сиюминутного метрического результата.

Фундаментальная проблема, которую отмечают скептики, — это иллюзия объективности.

Цифры кажутся беспристрастными, но сами метрики являются продуктом субъективных решений: какие журналы включать в базу данных, как рассчитывать импакт-фактор, какой вес придавать цитированиям. Таким образом, оценка научной деятельности не становится объективной — она просто становится стандартизированной, а это не одно и то же.

Критики призывают к возвращению к экспертной оценке (peer review). Ни один алгоритм, по их мнению, не способен заменить глубокое, содержательное знакомство с работами коллег. Качество идеи, изящество методики, реальный вклад в дисциплину — все это по-прежнему можно оценить лишь человеческим, профессиональным суждением.

Заключение особого мнения: Наукометрические показатели — это полезный сервисный инструмент для анализа больших массивов данных, но они никогда не должны становиться единственным мерилом научного успеха. Науку творят люди, а не индексы, и ее истинная ценность измеряется не цитатами, а тем, насколько она меняет наше понимание мира.