Повна версія

Головна arrow Соціологія arrow НАУКОМЕТРІЯ. ІНДИКАТОРИ НАУКИ І ТЕХНОЛОГІЇ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

ІСТОРІЯ ІНДИКАТОРІВ НАУКИ І ТЕХНОЛОГІЇ

ВИТОКИ НАУКОМЕТРІЇ

Засновником наукометрии слід вважати англійського вченого Френсіса Гальтона, який відомий в історії науки в основному завдяки своїм дослідженням в області спадковості і євгеніки, з одного боку, і в області статистики, з іншого. Власне, ці дві сфери інтересів Гальтона з'єдналися в розроблених ним перших методах вимірювання науки.

Гальюн прийшов до ідеї вимірювання науки під впливом своєю переконання в тому, що прогрес людства забезпечується невеликою кількістю великих людей, що відрізняються неординарними інтелектуальними здібностями. Використовуючи засоби статистики Гальтон прийшов до висновку про те, що інтелектуальний потенціал людства нс відтворюється в достатній мірі.

У своїй роботі «Спадковість таланта» [30] Гальтон вивчив сімейні історії англійців з неординарними розумовими здібностями, виходячи з уявлення про те, що психічні властивості успадковуються за аналогією з фізичними, з метою виявлення умов «виробництва» людей вищого типу. Для цього Гальтон побудував шкалу здібностей, виходячи з припущення про те, що інтелектуальні здібності діють за законом нормального розподілу. На вершині шкали містилися категорії: «генії», «видатні» і «відомі». Класифікацію знаменитих людей Гальтон виробляв по біографічного збірника "Men of the Time," обмеживши свій аналіз лише людьми старше п'ятдесяти років. Такий підхід дозволив йому виключити тих інтелектуалів, чиї популярність грунтувалася на одноразовому досягненні, і сконцентруватися на тих, хто зберігав своє випуклість протягом / ти гельною часу. Таким чином, Гальтон оцінює талант в термінах репутації, яка є, на його думку, досить точною мірою здібностей [30,46].

Результати дослідження показали, що Великобританія не виробляє достатньої кількості інтелектуалів, необхідного для се поступального розвитку. Фактично йшлося про недостатню народжуваності в видних англійських сім'ях, яку Гальтон назвав «продуктивністю» (productivity) [30, 36]. Таким чином, продуктивність науки розумілася Гальтон в фізичному сенсі - як відтворення людських ресурсів.

В опублікованому кілька років по тому спеціальному дослідженні, присвяченому відтворення людей науки, Гальтон прийшов до висновку про те, що соціальні умови не сприяють зростанню кількості вчених. На підставі зібраної ним за допомогою опитувальних листів статистики він встановив, що в сім'ях сучасних вчених менше дітей, ніж у сім'ях їхніх батьків, і що, крім того, заняття наукою нс мають в суспільстві такого ж престижу, як заняття політикою або інший громадською діяльністю [ 31,38, 258-9].

Таким чином, внесок Гальтона в подальший розвиток наукометрии проявився, по-перше, в розробці їм методики оцінки інтелектуального потенціалу вчених на підставі репутації, який заклав основу пошуків адекватного виміру наукової результативності. Ще більш важливим стало введення Гальюном поняття наукової «продуктивності», яке ставилося до відтворення людей в рамках сім'ї або нації і могло бути виміряна у вигляді числа або коефіцієнта, який зв'язує народжуваність в певній групі з народжуваністю населення в цілому. Таким чином було закладено основу для проведення порівнянь між різними соціальними групами, класами і націями.

Паралельно з Гальтон своє дослідження про соціальні чинники, що впливають на розвиток науки, опублікував швейцарський біолог Альфонс де Кандоль [17]. Він провів обстеження іноземних членів трьох академій наук (Паризької, Лондонської та Берлінської), виправдовуючи свій вибір тим, що в кожної академії кількість таких звань обмежена і, отже, відбір проводиться більш ретельно [17, 12].

Де Кандолім цікавлять в першу чергу причини наукової «продуктивності». На відміну від Гальтона, він не надає визначального значення спадковості, а поряд з нею виділяє вісімнадцять соціально-культурних чинників, включаючи освіту, релігію, сім'ю, цінності, форму правління, інститути, культуру і мову. Він також зібрав статистичні дані про іноземні членах академій з дисциплін, їх національному і соціальному походженню. Важливим внеском де Кандолім в розвиток наукометрии стало введене ним обчислення частки людей науки в населенні в цілому з метою проведення порівняльних досліджень. Цей індикатор досі використовується для характеристики наукового потенціалу Отран.

Введене Гальтон поняття наукової «продуктивності» було використано його учнем Джеймсом Кеттела. У 1906 році Кеттел, декан факультету психології Колумбійського універеітета, опублікував перше видання свого індексу «Американські люди науки» [12], що містив біографічну інформацію про чотири тисячі американських вчених, яка включала в себе такі розділи, як місце роботи і посада, освіта, вчений ступінь, почесні звання, сфера наукових інтересів, членство в наукових товариствах.

Кеггел розглядав свій перелік як інструмент вивчення одночасно кількісної та якісної сторони наукової діяльності, тобто «Продуктивності» (чисельності) вчених і їх результативності. Вивчення найбільш видатних представників наукової спільноти дозволяло, вважає він, зробити висновки про стан науки в тих чи інших регіонах країни, а також в окремих університетах і на окремих факультетах. На підставі біофафіческіх даних можна було також встановити кореляції наукової результативності з віком, освітою, місцем проживання та іншими факторами. Нарешті, це давало можливість провести порівняльний аналіз стану науки в США і інших країнах.

Все це в цілому повинно було сприяти розвитку американської науки. На початку XX століття американська наука сильно відставала від європейської багато в чому через відсутність нормального фінансування: приватні фонди знаходилися в зародковому стані, а державна підтримка промислових досліджень було явно недостатньою. У своїх роботах Кеттел дійшов висновку, що у американських вчених відсутня можливість присвячувати весь свій час науковим дослідженням і тим самим сприяти зростанню наукової продуктивності. Основним засобом поліпшення становища американських вчених і стану науки повинен був стати, на думку Кеггела, «науковий метод», Г.Є. статистика, що дозволяє виявити умови, що сприяють або перешкоджають профсссу науки [15].

Кеттел належать перші в історії статистичні ряди даних по науковій продуктивності за тридцять років. У своїх дослідженнях він спустився з рівня нації на рівень окремих штатів, міст і інститутів, вимірюючи як абсолютне, так і відносне (на мільйон населення) кількість науковців. Порівнюючи кількість народжених в будь-якому регіоні вчених із загальним числом жителів, Кеттел створив найпростіший метод оцінки наукового потенціалу різних регіонів [13].

Вивчаючи тимчасові ряди даних, Кеггел підтвердив висновок Гальюн про відсутність самовідтворення наукових сімей. Вирішення питання він бачив в підтримці, яку має надавати суспільство дітям вчених. Він, зокрема, пропонував університетам надавати стипендії таким дітям стипендії та сплачувати одруженим професорам велику зарплату [16].

У заслугу Кеттела можна поставити подальший розвиток понять наукових продуктивності і результативності. Дотримуючись Гальтону, Кеттел розглядає «продуктивність» як кількість вчених, яке виробляє країна, проте новизна полягає в його методі вивчення цього параметра: Кеттел розглядає як просторовий розподіл вчених по країні, так і динаміку часових рядів. Вимірювання продуктивності науки в термінах кількості вчених залишалося найважливішим статистичним інструментом аж до 1960-х років, коли основний вимірюваноївеличиною став обсяг виділених на наукову діяльність фінансових коштів.

У той час як «продуктивність» вимірювалася в кількісних величинах, результативність (performance) розумілася Кеттела як якісна характеристика, що вказувала на вклад в розвиток науки. Тут Кеттел в основному покладається на оцінки колег. Якщо Гальтон розглядав як об'єктивних джерел даних біографічні довідники, то Кеттел вважав «кращим і в кінцевому рахунку єдиним критерієм результативності» експертну оцінку [14, 702]. Обгрунтовуючи свій метод, Кеггел порівнював його з процедурою виборів в наукових асоціаціях. Введення поняття результативності дозволило Кеттела точніше оцінити науковий потенціал окремих регіонів і університетів.

 
<<   ЗМІСТ   >>