Новая метрика, выявляющая «устойчиво прорывные» статьи, дает «проблеск надежды» на фоне признаков снижения инноваций.
Число прорывных научных исследований, имеющих долгосрочное влияние, растет. Таков вывод нового исследования, которое показало, что доля статей, являющихся «устойчиво прорывными» — новая метрика, разработанная авторами, — выросла примерно в пять раз с 1900 по 2019 год. Эти результаты добавляют нюансов к концепции, выдвинутой в нескольких предыдущих исследованиях, о том, что инновационность снизилась во многих научных областях, поскольку исследователи все больше полагаются на узкие существующие знания в рамках своих субдисциплин.
«Это проблеск надежды на фоне множества доказательств того, что инновации даются все труднее», — говорит Рассел Фанк, социолог из Университета Миннесоты в Твин Ситис, соавтор знакового исследования 2023 года, показавшего снижение прорывного характера статей; он не участвовал в новом исследовании, но написал сопроводительный комментарий. Понимание общих черт устойчиво прорывных исследовательских проектов и ученых, которые их проводят, могло бы пролить свет на «способы реальной поддержки ученых и устранения некоторых барьеров на пути к созданию наиболее инновационных работ», добавляет он.
Новое исследование основывается на зарождающейся мере научной инновационности, названной «прорывностью» (disruption), которая измеряет, насколько статья отходит от предшествующего корпуса знаний. Изначально высокопрорывная статья определялась как та, которую последующие работы цитируют, не ссылаясь при этом ни на одну из работ, на которые ссылается исходная статья, — признак того, что статья порвала с существующими парадигмами.
Но Ан Цзэн, исследователь в области системных наук из Пекинского педагогического университета, был озадачен тем, что статьи, названные прорывными, не всегда активно цитируются, как можно было бы ожидать, если бы они содержали смелые, новаторские идеи. В новой работе он и его коллеги стремились выявить эти по-настоящему прорывные статьи, используя новую меру — устойчивую прорывность. Чтобы лучше отличать прорывы от постепенных улучшений, подход вычисляет степень прорывности, которую данная статья получает от каждой цитирующей ее работы, а затем усредняет эти показатели.
Новый метод также анализирует ссылки на цитирующие статьи, чтобы определить, была ли рассматриваемая статья сама впоследствии «подорвана» (disrupted). Статья, оцененная таким образом, помечается как устойчиво прорывная, если она не только активно цитируется без упоминания работ, на которые она ссылается (аналогично исходной метрике прорывности), но и если последующие работы, ссылающиеся на цитирующие ее статьи, также часто ссылаются на рассматриваемую статью, что свидетельствует о ее «живучести».
Проанализировав более 100 миллионов научных публикаций, вышедших с 1800 по 2019 год, и отследив цитирования в течение 10 лет после публикации статьи, авторы обнаружили около 3,6 миллиона статей, которые получили высокие оценки по этим двум параметрам: они «подрывали» своих интеллектуальных предшественников, но сами не были «подорваны» своими преемниками. Эти статьи получили в среднем целых 1637 цитирований, сообщают авторы в журнале Nature Computational Science. «Довольно сложно попасть в эту группу» устойчивых новаторов, говорит Цзэн.
Исследователи обнаружили, что доля таких статей в общем объеме научной литературы удвоилась с 2000 года. Этот результат не противоречит предыдущим выводам о том, что доля прорывных статей в целом снизилась, говорит Цзэн. Но, «те статьи, которые действительно «подрывают» предыдущую работу, сегодня с большей вероятностью будут восприняты будущими исследованиями». Возможное объяснение заключается в том, что качество прорывной работы может улучшаться, предполагает он.
Высокие показатели устойчивой прорывности также коррелируют с другими мерами оригинальности, включая признание Нобелевскими премиями, обнаружили авторы.
Например, старый метод расчета прорывности оценивает работу Чжэньнина Янга, разделившего Нобелевскую премию по физике 1957 года за открытие нарушения закона сохранения четности при определенных ядерных реакциях, как менее прорывную, чем работу другого «типичного» ученого, опубликовавшего примерно столько же статей (имя которого в статье Цзэна не указано).
Новая же метрика показывает, что больше работ Янга были устойчиво прорывными — менее подверженными «вытеснению последующими разработками», чем работы этого другого ученого. Новое исследование также показало, что большие коллективы ученых непропорционально часто создают устойчиво прорывные статьи: команды из 10 человек публиковали их в два раза чаще, чем команды всего из трех человек.
Новая статья «элегантна» и предлагает новый взгляд на то, как развиваются научные идеи и как некоторые из них начинают доминировать в своей области, говорит Илин Линь, аспирантка в области информационных наук Питтсбургского университета, изучавшая прорывность. Однако она предостерегает, что метрика Цзэна может быть искажена, даже в большей степени, чем исходная, из-за неравномерного распределения цитирований, когда некоторые «звездные» статьи привлекают непропорционально много ссылок.
Более того, вывод Цзэна о росте числа «устойчиво прорывных» статей может объясняться не только увеличением числа инновационных работ, но и растущей тенденцией цитирующих их статей развивать или консолидировать их выводы, говорит Линь. «Я думаю, мы все еще на ранней стадии, прежде чем сможем прийти к выводу, какова наилучшая мера прорывности».
Не существует формулы для определения оптимального баланса между прорывными исследованиями и работой, которая постепенно развивает предыдущие результаты, говорит Цзэн. Например, открытие в 2016 году космических гравитационных волн исследователями с помощью Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO) подтвердило элементы общей теории относительности Альберта Эйнштейна, представленной столетием ранее.
Оно было отмечено Нобелевской премией и, безусловно, должно считаться прорывом, говорит Фанк. Но для решения сложных проблем, таких как обеспечение устойчивого развития, адаптация к изменению климата и сокращение неравенства доходов, по словам Фанка, «может потребоваться гораздо более высокий уровень прорывных исследований», чем существует сегодня.
Читайте также: ИИ связывают с резким ростом числа низкокачественных биомедицинских исследований
Комментировать можно ниже в разделе “Добавить комментарий”.