«Наука всемирна, она не знает границ»

Фуад Алескеров

© Высшая школа экономики

Разработанные ординарным профессором, директором Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ Фуадом Алескеровым и его коллегами методы сетевого анализа в библиометрии позволили определить особенности появления, взаимного влияния и цитирования публикаций в научных журналах. Частое цитирование разными изданиями одного или нескольких исследований означает высокое качество работы, а перекрестные ссылки внутри ограниченного круга журналов повышают вероятность формирования сети хищнических изданий.

Выводы, подготовленные на основе анализа почти 40 000 статей о болезни Паркинсона, эксперты изложили в книге «Библиометрический анализ с помощью сетевых моделей. Выявление тенденций в научной литературе», вышедшей в издательстве «Шпрингер» (Springer). О подготовке книги и новых направлениях работы новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с Фуадом Алескеровым.

— Как появилась идея книги?

— Изначально мы думали не о книге. Началось с того, что несколько лет назад один из зампредов Центробанка позвонил мне и сообщил, что они проанализировали межбанковские кредиты как сетевую структуру и проанализировали с точки зрения центральности и получили контринтуитивные результаты.

И тогда мы предложили индексы центральности, учитывающие параметры вершин и групповые влияния вершин на вершины, и разработали сложные индексы на основе тех, которые применялись ранее в игровых моделях. А затем удалось придумать более простые и применить их для анализа публикаций. Мы с коллегами опубликовали сначала в «Журнале Новой экономической ассоциации» статью, где показали, при каких параметрах вершин (ими выступали экономические журналы, а дуги означали цитирование) могут выявляться определенные тенденции, как позитивные, так и негативные.

— Фуад Тагиевич, можно объяснить читателям азы сетевого анализа?

— Сеть строится в зависимости от задачи. Вершинами могут быть объекты (журналы, статьи, авторы). Они соединены связями, которые называются дугами, дуги бывают ориентированные и неориентированные. Например, журнал А цитирует журнал В 600 раз, а наоборот — 5 раз, и получается сеть.

А индексы центральности выявляют те вершины, которые наиболее важны в сети, главные передатчики информации. Есть более 400 индексов центральности, считающих ключевые вершины в сетях.

Мы впервые предложили модели, учитывающие параметры вершин и групповые влияния вершин на вершину.

— Почему это важно?

— Давайте я приведу такой пример: если я возьму у Сбера миллион и не верну, то максимум, что случится, — это со мной перестанут здороваться Герман Греф и другие руководители банка, но Сбер не рухнет. А вот маленький банк в таком случае может рухнуть. Или другой вариант: мы с вами возьмем по 500 000 у маленького банка, один из нас отдаст кредит, а другой нет, тогда банк выкарабкается, а если не отдадим мы оба, то не выживет. Похожий принцип мы решили применить к журналам.

© Высшая школа экономики

— Как было построено исследование?

— Объектом исследования было цитирование журналов, параметрами вершин был процент цитирований от их общего числа. Если среднее число цитирований 300, то для оказания группового влияния необходимо, чтобы доля цитирований была не меньше 10%, а сам параметр — не ниже 30.

Когда мы применили это к экономическим журналам, то на первое место вышел American Economic Review, что справедливо.

А вот при увеличении параметров вперед вышли журналы, которые взаимно цитируют друг друга. В экономических журналах лидерами снова оказались качественные издания, но в других сферах можно выделить и хищнические журналы.

— Почему вы решили проанализировать медицинские журналы?

— Ольга Хуторская, наша коллега из Института проблем управления РАН, изучала кибернетические методы лечения болезни Паркинсона, я согласился, что это серьезная тема, и мы решили изучить публикации 2014–2021 годов.

— По какому принципу отбирались статьи и как их анализировали?

— Мы взяли базу Microsoft Academic (ее затем, к сожалению, перестали поддерживать), там было около 70 000 статей, коллеги отфильтровали их по наличию DOI, отсеяли безымянные, не имевшие англоязычной версии и материалы, ссылавшиеся на будущие статьи, и в итоге в базу для изучения было включено 39 811 статей.

Две моих студентки-бакалавра, Ксения Зиновьева и Анна Степочкина, провели грандиозную работу по отбору статей и анализу данных о цитировании, я им обещал, что они будут соавторами, а недавно ушедший от нас Вячеслав Якуба занимался программным обеспечением.

Мы проанализировали следующие компоненты: цитирование статей, журналов, авторов, организаций и терминов — по отдельным годам и за все годы.

— Что показал анализ?

— Получились очень интересные результаты с точки зрения журналов, соавторства и других критериев. Иногда возникало большое искушение написать, что выявлены хищнические журналы, взаимно цитирующие друг друга, но мы решили, что пусть специалисты по медицине и наукометрии решают, хорошие это журналы или хищнические.

Например, на первый план выплывали статьи, рассказывавшие о симптомах, по которым ставится диагноз, — это самые главные. Причем этим чаще занимались журналы с малыми значениями цитируемости. То же самое можно сказать о некоторых организациях и авторах.

Но не менее важно и другое: мы проанализировали термины, и было видно, как интересы научного сообщества меняются даже за короткий период. Если в начале статьи фокусировались на хирургии, то в конце — на генетике.

Можно сказать, что качество научных исследований всегда оценивалось экспертным сообществом, а не рейтингом журналов, но сейчас пошел такой вал публикаций, что возникла необходимость создания количественных методов оценки, и надо сказать, что это иной взгляд на мир, новый подход к библио- и наукометрии.

© Высшая школа экономики

— Насколько сложным был процесс согласования материала с западным издательством?

— Когда подготовили текст, мы обратились в «Шпрингер», они охотно взяли рукопись, но потом процесс замедлился, они сетовали, что не могут заплатить гонорар. Когда мы предложили перечислить его в благотворительный фонд, держали готовую книгу около года и в итоге издали в нынешнем году. Это связано с событиями последних лет.

— Как вы к этому относитесь?

— Спокойно. Я объясняю студентам, что есть национальные ученые, но не бывает российской или американской математики, физики или химии. Наука всемирна, она не знает границ. И если бы «Шпрингер» сказал, что мы не будем печатать российских ученых, — это означает, что мировая наука лишилась бы части новых знаний. К счастью, этого не произошло, научное сотрудничество продолжается.

— Как к книге отнеслись зарубежные коллеги?

— Очень хорошо, поздравили. Мы получили много очень теплых отзывов.

— Каковы ваши творческие замыслы?

— Сейчас мы подготовили работу на основе данных о сейсмической активности и подвижках земной коры. Движения земной коры фиксируются станциями, и когда мы смогли вставить их в модель, то удивились, что это работает.

Получились очень серьезные модели, позволяющие прогнозировать землетрясение за несколько часов с вероятностью до 80%, сказать, произойдет оно или нет. Эти результаты следует показать всему миру: Китаю, Индии, Турции, Бразилии и, конечно, Японии, а также подверженным землетрясениям странам Южной Европы.

Надеюсь, что будет новая книга, мы выступали на серии серьезных конференций по этому поводу и получили положительные отзывы коллег. Если это реализовать, можно предотвратить тысячи смертей.