Книга Ошибки в оценке науки, или Как правильно использовать библиометрию, страница 21. Автор книги Ив Жэнгра

Разделитель для чтения книг в онлайн библиотеке

Онлайн книга «Ошибки в оценке науки, или Как правильно использовать библиометрию»

Cтраница 21

Таким образом, источник используемых данных представляет собой важный аспект любого оценивания. Соревнование между фирмами, участвующими на этом рынке, непосредственно влияет на содержимое библиометрических баз данных. Примерно с середины 2000-х годов наблюдается существенный рост числа журналов, зарегистрированных в WoS. Во времена, когда у Института научной информации Гарфилда была монополия на библиометрические данные, он один определял критерии качества и не стремился увеличивать число анализируемых журналов, индексируя лишь наиболее значимые издания. С выходом на этот рынок Scopus конъюнктура изменилась: владелец новой базы данных, издательский дом «Эльзевир», сделал своим конкурентным преимуществом тот факт, что он покрывает намного больше журналов. А это привлекательно для библиотек, чьей целью является максимально широкий охват научной периодики. Таким образом, количество включенных в базу данных журналов стало аргументом продаж и веской причиной для того, чтобы купить подписку: Scopus ежегодно индексирует более 16 000 журналов, а Web of Science — чуть более 12 000. Следует, однако, отметить, что состав обеих баз данных совпадает более чем на 50 % [140].

Ограничения библиометрических показателей

Локальный или, напротив, универсальный характер предметов в разных дисциплинах не может не влиять на валидность библиометрических показателей, учитывая неполное освещение некоторых областей науки в самых популярных базах данных (Web of Science и Scopus). Так, очевидно, что невозможно использовать удельный вес статей в международном соавторстве в качестве индикатора интернационализации в областях, где преобладают практики единоличного авторства статей, как это, например, до сих пор имеет место в истории или философии. Точно так же сложно ожидать одинакового уровня международного сотрудничества от исследований, имеющих объектом сельское хозяйство в Северной Франции и распределение черных дыр во Вселенной. Эти простые примеры напоминают нам, насколько важно хорошо понимать природу используемых данных, если мы хотим быть уверенными, что они адекватно отвечают на поставленный вопрос. Они также в очередной раз указывают на необходимость принимать во внимание специфику дисциплин и их предметов, от которой зависит релевантность используемого показателя. Следует помнить и о том, что широта охвата дисциплин, специальностей и стран варьирует в зависимости от используемой базы данных.

Другое важное ограничение библиометрии состоит в том, что базы данных включают не все журналы, в которых публикуются исследователи. Этот факт неоднократно подчеркивался аналитиками из разных лабораторий, которые смогли точно установить присутствие или отсутствие публикаций своих сотрудников в различных базах данных [141]. Учитывая закон больших чисел, чем меньше масштаб анализа, тем менее надежны и репрезентативны результаты и тем осторожнее их следует анализировать. Явная тенденция рассматривать базы данных как вещи в себе заставляет забывать тот простой факт, что не учтенные в них работы (и особенно работы не на английском языке) тем самым обесцениваются, а между тем никто еще не доказал, что не внесенные в базы журналы обладают худшим качеством.

Часто отмечают, что в Web of Science (или в Scopus) не индексируются книги, что на деле путают с цитированием книг. Ведь совершенно очевидно, что Web of Science (так же как и Scopus) содержит библиографические описания всех книг, процитированных в статьях. Вполне возможно, что распределение ссылок в журналах по общественным наукам похоже на то, которое обнаруживается в книгах по тем же дисциплинам. Действительно, было бы крайне удивительным, если бы какой-либо автор, мало цитируемый в журналах, вдруг стал бы обильно цитироваться в книгах, тем более что последние часто основываются на уже опубликованных статьях, отредактированных и собранных вместе. Если это так, то можно с полным основанием заключить, что инвестиция в создание индекса книг компанией Thomson Reuters, недавно выпустившей на рынок Индекс цитирования книг (Book Citation Index), окажется бесполезной. Ведь важно не абсолютное число ссылок, а их распределение и относительная представленность в той или иной области. Грубо говоря, библиометрия имеет дело с чем-то вроде репрезентативной выборки. В результате добавления воды в бассейн ее средний уровень повышается, однако ее состав от этого не меняется — иначе говоря, структура выборки остается прежней. Вот почему рейтинги совокупной продукции стран в базах данных Scopus и Web of Science примерно одинаковы, хотя на уровне дисциплин иногда выявляются существенные различия [142]. И наконец, следует отметить, что Индекс цитирования книг еще более ориентирован на англо-американскую продукцию, чем базы данных журналов (которые с годами мало-помалу диверсифицировались), а это делает его использование для оценки еще более проблематичным.

Многомерный мир

В дискуссиях об оценивании более всего раздражает стремление все свести к одной-единственной цифре. Примитивность такого подхода можно проиллюстрировать при помощи следующего образа: многомерное пространство, сведенное до пространства с нулевым измерением, то есть до точки! В самом деле, при суммировании взвешенных значений нескольких показателей для получения одной цифры теряется информация о каждой из осей многомерного пространства, которые репрезентируют тот или иной показатель. Только одновременный учет сразу нескольких показателей позволяет охватить разные измерения того или иного понятия, например понятия влияния (импакта) исследовательской работы.

Так, академическую среду интересует прежде всего научное влияние публикаций, но нельзя пренебрегать и другими типами влияния, для измерения которых подобрать корректные показатели не так трудно. Например, речь может идти об экономическом, социетальном, культурном, экологическом и политическом влиянии научных исследований. Иначе говоря, в случае университетов исследовательская функция институции должна рассматриваться наряду с другими ее функциями. К примеру, качество преподавания не может оцениваться исключительно в свете проводимых в университете исследований без учета той среды, в которую погружены учащиеся там студенты (качество зданий, библиотечные ресурсы и т. п.). Чтобы эти параметры получили надлежащее освещение, следует избавляться от «синдрома фонаря», то есть от привычки искать ключи там, где светло, а не в том месте (пусть и темном), где они были потеряны. Таким образом, необходимо отказаться от использования легкодоступных показателей и, подробно изучив отдельные кейсы, оценить наличие некоторых из этих типов влияния для каждого из основных показателей. Такой качественный подход затратен, однако он необходим для адекватной оценки влияния исследований в различных секторах [143].

Вход
Поиск по сайту
Ищем:
Календарь
Навигация