WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 21 |

Таким образом, первое характерное свойство научных сетей – небольшое «расстояние» между любыми взаимосвязанными узлами сети. Это свойство, присущее многим социальным сетям, получило отражение в такой характеристике сетей как «маленький мир». Оно может быть сформулировано следующим образом: между любыми двумя узлами социальной сети существует связь, включающая очень небольшое число «посредников». Другими словами, среднее «расстояние» между любыми двумя взаимосвязанными людьми включает очень небольшое количество «посредников». Это свойство было открыто исследованиями С. Милгрэма (Milgram, 1967). Он провел следующий эксперимент: написал письма в Бостоне, адресованные знакомому брокеру из Массачусетса, и обратился с просьбой к знакомым доставить их адресату. Однако условием доставки писем была пересылка письма только лично знакомым людям, которые, в свою очередь, должны были отослать его своим знакомым, так что цепочка передач оказалась только из людей, лично знающих друг друга. Такой способ передачи позволил сосчитать «расстояние» между двумя людьми в социальной группе, как число звеньев в цепочке лично знакомых людей, на концах которой находятся автор письма в Бостоне и адресат в Массачусетсе. Люди по-разному выбирали способ передачи письма: одни имели знакомых в городах, расположенных близко к адресату, другие посылали письма знакомым брокерам, которые могли иметь общих знакомых с адресатом. Однако оказалось, что число передач (степеней) связи было незначительным – в среднем около шести, и такое свойство наблюдается в любых социальных сетях. В научной сети, «расстояние» между сотрудничающими учеными определяется числом пар ученых, имеющих совместные работы, между любыми двумя учеными, которые в принципе работают в соавторстве. Такое расстояние является важной характеристикой интенсивности научных контактов и свидетельствует в пользу того, что научное сообщество, как правило, имеет возможность кооперации. Среднее расстояние между учеными также меняется во времени и в пространстве дисциплин, например, расчеты показали, что в физике высоких энергий среднее расстояние между учеными составило 4,0, тогда как в астрофизических науках – 4,6, а в информатике – 9,7 и других точных науках – около 6. Это объясняется как особенностями использованных баз данных, так и, по видимому отчасти прикладным использованием информатики и ограничениями, связанными с конкуренцией.

Второе свойство социальных сетей – кластеризация. В приложении к ученым это означает, что для интенсивно публикующихся ученых вероятность того, что два соавтора одного ученого также напишут совместную статью, существенно выше, чем вероятность написания совместной статьи случайно выбранными из сети учеными. Для характеристики уровня кластеризации можно использовать коэффициент кластеризации, который показывает, насколько интенсивность связей в малых группах выше, чем в целом по совокупности данных. Коэффициент отражает отношение пар соавторов, которые связаны также еще с одним автором, к общему числу связанных «триад», т.е. объединений авторов, в котором, по крайней мере, один связан с двумя остальными.

3 Число авторов, имеющих совместные работыс двумя соавторами С = Число связанных"триад", в которых по крайней мере один автор связан с двумя остальными Коэффициент кластеризации характеризует отношение двух величин – реального числа соавторов одного ученого, имеющих общую работу, и максимально возможного числа общих работ (N) в «триадах». С = 1, когда все авторы имеют совместные работы; С = = 1/N, когда N становится большим.

Пример. Автор А имеет работы с В и С. Тогда числитель коэффициента будет равен 3. Если автор В также имеет совместную работу с С, то знаменатель также будет равен 3, и коэффициент принимает максимальное значение, равное единице. Если в группу входит еще один автор – D, который не пришел вместе с соавторами А, то максимальное значение числа «триад» в группе – количество комбинаций из 4 по 3, т.е. ABC, ABD, ADC и BCD, коэффициент кластеризации уменьшается до 0,75.

Другой способ расчета коэффициента кластеризации основан на подсчете отношения числа авторов, которые пишут статьи вдвоем, т.е. работают в соавторстве, к общему числу связей между всеми авторами. Если i – один из авторов, и количество связей, между этим автором и другими составляет ki, тo максимальное количество связей между всеми авторами (число комбинаций) составит ki (ki –1)/2, если Ni – реальное число связей между соавторами за вычетом автора i, то значение коэффициента кластеризации можно определить, разделив реальное число связей на максимально возможное значение – получим Сi=2Ni /ki (ki–1).

Среднее значение для всех ученых имеющих соавторов, N Ci i=С = N Общий коэффициент кластеризации показывает, сколько в среднем ученых, работающих вместе с одним и тем же ученым, работают также и друг с другом. Смысл коэффициента состоит в определении числового значение тесноты связей между учеными, или представляя эту связь графически, «густоту» сети. Расчеты показывают, что коэффициент кластеризации для математиков, традиционно предпочитающих работать без соавторов, составляет 0,6–0,7, тогда как для нейронауки он существенно выше, поскольку работы связаны с использованием оборудования, и составляет 0,8–0,85.

В науке короткое расстояние между учеными, занятыми в одном научном направлении, обусловлено двумя дополняющими друг друга факторами. Во-первых, быстрым развитием специализации и потому относительно малой численностью кластеров, лидеры которых, как правило, не только хорошо известны лидерам других кластеров, но и близко знакомы друг с другом. Поэтому поиск специалиста, обладающего специальным знанием, может быть осуществлен очень быстро. Во-вторых, продолжительным периодом подготовки ученого, охватывающим, как старшие курсы институтов, так и аспирантуру (т.е. период около 5 лет). За это время структура направлений и ее лидеры становятся широко известны молодым специалистам.

Таким образом, маленький мир в науке – это сочетание коротких путей нахождения связей между любыми акторами, включенными в сеть научной дисциплины, и ее структурных свойств, прежде всего, наличия кластеров и степенного распределения.

Третье свойство социальной системы, которое неоднократно было проверено для разных научных направлений и специальностей – степенное распределение, имеющее сильную асимметрию.

Первоначально (Newman, 2001) предполагалось, что сеть ученых, занятых в научном направлении, является случайным графом, в котором каждый узел связан с другим с постоянной вероятностью р.

Тогда вероятность наличия k связей подчиняется биномиальному закону распределения и определяется как zk pk = CkN -1pk (1- p)N -1-k e- z.

k! В этом выражении С – число комбинаций из N–1 элементов по k, z – нормированное значение числа связей (соавторов или совместных статей) и k – показатель степени распределения. При большом значении N последнее равенство выполняется точно. Если представить это выражение в логарифмах, оно становится прямой линией (1) (как показано на рис. 2.3). Однако многочисленные экспериментальные оценки показали, что степенная функция, которая получена в предположении о равной вероятности связей между узлами социальной сети, недостаточно точно отображает ее свойства, рассмотренные ранее (малый мир и кластерная структура). Для того, чтобы приблизить функцию к данным, полученным на больших массивах информации о соавторстве, в нее была введена (Newman, 2001(b) дополнительно экспоненциальная функция (2) (рис. 2.3), которая увеличивает долю ученых с минимальным количеством связей. Со ответственно, большая часть деятельности, связанной с сотрудничеством между учеными, приходится на очень незначительное их количество. Произведение функций дает достаточно точное приближение к экспериментальным данным о сети научного сотрудничества (кривая 3 на рис. 2.3). Она может быть представлена в виде следующей формулы:

P(z) z-ez / zc и zc – параметры, которые можно определить с помощью статистических методов. В процессе проверки для такой функции были получены лучшие приближения по всем научным направлениям, которые исследовались в работе.

Смысл параметра zc – это ограничение максимального числа соавторов для каждого актора в сети. Его введение оправдывается, вопервых, характером данных, поскольку для анализа используется ограниченный период (длительность 5–7 лет). Даже если получить информацию за продолжительный период, все равно жизненный цикл в карьере ученого существует.

Рис. 2.3. Кривые распределения связей в сети научного соавторства, представленные в логарифмической шкале По значениям параметров – функции (3) и средним характеристикам направлений можно сформулировать различия в характере «невидимых колледжей» разных научных дисциплин. Например, в теоретических направлениях, таких, как теория физики высоких энергий и информатика, максимальное значение числа соавторов одной статьи составляет примерно 10. В других направлениях, требующих значительных затрат на экспериментальные установки или клинические испытания (биология и медицина), это число составляет 18, экспериментальная физика высоких энергий занимает первое место, и число соавторов в ней достигает 173 (Newman, 2002). Соответственно меняется и граничное значение количества связей для одного автора, которое в теоретической физике опять-таки незначительно, но существенно больше в экспериментальных дисциплинах.

Особый характер таких связей наглядно виден в дисциплинах, связанных с биологией и медициной. Например, в этих науках прослеживается незначительное число больших кластеров связей и еще меньшее число индивидуумов, имеющих очень много соавторов.

Наиболее правдоподобное объяснение такой особенности состоит в том, что заведующий лабораторией (директор) вписывает свое имя в большую часть работ, выполненных в его коллективе. Легко представить, что в организации, состоящей из нескольких очень больших лабораторий, число авторов, имеющих очень большое количество соавторов, примерно равно количеству лабораторией. Возможно, что такой механизм работает и в экспериментальной физике.

Большое значение для оценки свойств «невидимого колледжа» имеет и параметр, т.е. характеристика наклона степенной функции.

Значение = 2 образует границу, отделяющую «большую науку», в которой основной вклад делают несколько лидеров ( < 2), от «трудоемкой», где результаты чаще получаются как итог кропотливого труда коллектива ученых, не обязательно лидеров ( > 2)10.

Как следствие роста специализации, с одной стороны, и кооперации, – с другой, в большинстве научных направлений наблюдается следующий процесс: при небольшом количестве связей между уче Эти выводы основаны на свойствах трех рассмотренных выше функций.

ными существует несколько довольно обособленных кластеров в виде островов, которые по мере роста интенсивности связей постепенно сливаются, образуя один доминирующий кластер, где практически все ученые связаны между собой. Этот процесс в разных дисциплинах происходит с неодинаковой скоростью, поэтому размеры максимального кластера в них различны. Например, в большинстве баз данных размер наибольшего кластера достигает 90%, следующие по величине кластеры несопоставимы с ним по размерам. Так же, как раньше, большим уровнем индивидуальности обладают теоретическая физика и информатика, в которых максимальный кластер включает немногим более половины авторов.

Расчеты характеристик кластеризации научных дисциплин показали, что минимальный коэффициент кластеризации научной дисциплины наблюдается в биомедицинских исследованиях. Этот результат, в сочетании с ранее выявленными особенностями, намечает направление анализа воздействия организационных структур на формирование связей между учеными. Специфика этих наук состоит в значительной доле государственно финансируемых лабораторий и жесткой системе распределения ресурсов, доступ к которым производит директор (заведующий лабораторией, сектором и т.д.), тем самым проводящий мониторинг и оценку эффективности работы групп. Результативность работ очень сильно зависит от качества оборудования, препаратов, возможности проводить клинические испытания. Лаборатории являются довольно крупными коллективами. В этих условиях образование крупного кластера ведущего направления в целом затруднено, поскольку руководитель, так или иначе распоряжающийся ресурсами, вынужден насаждать иерархическую структуру связей – выбирать темы для исследований в малых коллективах в соответствии с внутренней иерархией. Как результат организационной структуры «сверху – вниз», возможности ученых для проявления собственной инициативы при установлении контактов с другими учеными существенно меньше, чем в других науках. Отметим, что организация подобных работ при ограниченных ресурсах не дает возможности финансировать конкурирующие направления и тем самым устанавливать истину в последней инстанции путем воспроизведения и проверки результатов, полученных конкурирующими группами. Для того чтобы устранить конкуренцию между группами, можно использовать иерархическую организацию, поэтому группы работают достаточно изолированно друг от друга, не пересекаясь между собой. Следовательно, они имеют низкий кластерный коэффициент и, что важнее, минимальные возможности для обмена знаниями и кооперации в исследованиях.

Приведенные показатели структуры сети различных научных дисциплин демонстрируют возможности изучения поведения ученых с целью установления кооперативных связей. Эти связи становятся «видимыми», когда реализуются в форме совместных статей, или отношений ученик–учитель, или даже цитирования и коцитирования. Однако во всех исследованиях этого явления подчеркивается, что наиболее эффективным инструментом установления связей является непосредственное общение ученых между собой, которое происходит, как в процессе совместных работ в рамках одной организации, так и в форме регулярных конференций с почти постоянным «ядром» участников. Однако надо признать, что практически постоянный состав таких конференций приводит к старению направления, и бывают случаи, когда коллеги заранее могут предсказать тему и результаты выступлений некоторых участников, особенно в том случае, когда прямые показатели участия в «мероприятиях» включаются в рейтинги или баллы, повышающие оплату труда.

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 21 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.