• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Механика пророчеств

N+1. 11 февраля 2019

В комментарии к игре от N+1 старший научный сотрудник ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Екатерина Стрельцова приоткрыла лишь малую часть механики серьезного научного прогнозирования и профессионального анализа процессов, стоящих за Doing Science в России. 

День науки в России — дата, когда чиновники вручают ученым награды, анонсируют новые научные проекты, напоминают, что наша страна остается одним из лидеров в мировой науке. Правда, как показывает статистика, число российских ученых непрерывно снижается, а расходы на науку остаются примерно на одном уровне (если смотреть на процент от ВВП). В этом году мы сделали для вас калькулятор — простую игрушку, позволяющую посчитать, сколько ученых будет жить и работать в России при определенном уровне финансирования. Мы также просили ученых из Высшей школы экономики рассказать, от каких факторов зависит развитие науки и можно ли предсказать ее будущее.

В 2018 году Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ опубликовал доклад «Российская наука в цифрах», посвященный динамике основных показателей российской научно-технологической сферы. Согласно выводам этого доклада, наука в России до сих пор во многих отношениях остается наукой советского типа. Так, до сих пор очень низкими остаются показатели, связанные с внедрением и коммерциализацией новых разработок. Если на советскую научную «мегамашину» работали около двух миллионов человек, то к 2016 году исследованиями и разработками в России занимались 700 тысяч ученых. Небольшой приток был в 2016 году, но в 2017-м падение снова продолжилось.

Так менялась численность персонала, занятого исследованиями и разработками, с 2001 по 2017 год:

А такой была динамика финансирования российской науки (синие столбики) и вклада России в мировую науку (красные):

Если рассматривать эти ряды данных как параметры процесса, природа которого нам неизвестна, можно попробовать смоделировать его с помощью средств математической статистики, и получить функцию, описывающую этот процесс. Примерно это мы и сделали в нашем калькуляторе. Если вы уже экспериментировали с ним, то знаете, что даже при нулевом уровне расходов на науку в России все равно останется некоторое число ученых, а если потратить на исследования весь ВВП, то ученых будет около шести миллионов (во всех странах ЕС в 2016 году исследованиями и разработками занимались около трех миллионов человек).

Екатерина Стрельцова, старший научный сотрудник отдела исследований результативности научно-технической деятельности ИСИЭЗ, рассказала нам, как такие прогнозы строят настоящие ученые.

Прогнозирование социально-экономических процессов — крайне сложная работа. Например, для того чтобы оценить, сколько ученых будет в России через несколько лет, необходимо определить ключевые факторы, влияющие на численность этой профессиональной группы, затем увязать их в единую модель, удостовериться в надежности данных, наконец, рассмотреть альтернативные сценарии развития событий.

Но даже эти непростые манипуляции не гарантируют, что полученная оценка окажется верна. Изменение среды — например, запуск программ поддержки молодых исследователей или национальная кампания по популяризации науки — может спровоцировать приток людей в науку, который модель не могла предвидеть. Есть и множество других причин, способных изменить наблюдаемую динамику. В калькуляторе в качестве «влияющих» переменных используются только показатели затрат на исследования и разработки. В реальной жизни таких факторов гораздо больше: условия труда, доступ к передовому научному оборудованию, возможности для профессиональной мобильности, качество деловой среды и другие параметры, которые зачастую не так просто измерить.

Один из методов «предсказания» — опрос представителей научного сообщества. Метод экспертных опросов активно используется для прогнозирования экономических показателей, и теперь ученые из ВШЭ попробовали применить этот подход для научной среды и опросили руководителей 361 научной организации. Их попросили дать оценку по пятибалльной шкале разных аспектов жизни научного сообщества (ситуация с кадрами, с научными публикациями и так далее) для текущей ситуации и для предполагаемой ситуации, которая наступит через пять лет. Что получилось, можно увидеть на иллюстрации:

Прогноз показателя — это всегда некий интервал, то есть коридор, внутри которого, как мы ожидаем, его величина будет находиться в определенном году. И да, каждая модель несет в себе некоторую погрешность, а задача экспертов и аналитиков — свести ее к минимуму. Причем при построении прогнозов исследователи опираются на разные источники информации: и статистические данные, и экспертные оценки, и даже результаты массовых опросов.

Статистика, например, дает возможность узнать, что численность ученых в нашей стране постепенно сокращается, хотя и не так резко, как в 1990-е годы. В 2017 году в России численность исследователей (здесь мы не учитываем инженеров и технический персонал), составила 360 тысяч человек, что на 3 процента меньше, чем в предыдущем. Переломить эту тенденцию пока не удается. По-прежнему низкой остается и привлекательность карьеры ученого: большая часть родителей хотели бы видеть своего ребенка скорее в бизнесе, чем в науке.

Прогнозировать публикационную активность также непросто. С одной стороны, число российских статей в последние годы резко возросло. В результате этого всплеска Россия даже поднялась на одну позицию и заняла 14-е место в рейтинге стран по уровню публикационной активности. Но, увы, это еще не показатель грандиозного научного прорыва. Число статей, которые публикуют российские авторы, зависит не только от их личной продуктивности, которая, к слову, тоже имеет свои пределы, но и, например, от успешности продвижения российских журналов за рубежом. В последние годы многие из них были включены в крупнейшие базы данных научного цитирования (Scopus и Web of Science) — в результате выросли и показатели публикационной активности российских авторов, которые, что вполне очевидно, публикуют свои работы именно в отечественных изданиях.

Эти два примера (из множества доступных) показывают, что статистические данные требуют серьезного обращения и вдумчивой работы. Чтобы прогнозировать динамику любого показателя, следует всерьез и надолго погрузиться в исследуемую область. Предсказать будущее российской науки, просто нажав на кнопку, не выйдет.

Источник: N+1

08.02.2019

Другие публикации:

Дайте денег на науку (N+1, 08.02.2019)

С чем поздравить ученых («Ведомости», 11.02.2019)