skip to main |
skip to sidebar
Часто бачу одну й ту саму ситуацію. Молодий дослідник за вечір вигадує кілька запитань, переносить їх у Google Forms, розсилає анкету колегам, а вже через кілька днів аналізує відповіді та пише висновки. Усе виглядає майже як справжнє дослідження. Але найважливіше питання так і залишається без відповіді: звідки ми знаємо, що ця анкета взагалі працює?
Зазвичай про людську природу знання говорять філософи, історики чи гуманітарії. Однак, цього разу про це заговорили математики. У червні група провідних математиків опублікувала Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics. Підписанти декларації не виступають проти ШІ як такого, але закликають математичну спільноту не втрачати контроль над розвитком власної дисципліни в умовах стрімкої автоматизації. Найбільше мене вразила їхня головна теза – метою математичних досліджень є не просто отримання правильних відповідей.
У новому номері Scientometrics вийшла стаття Чінції Дарайо, Вольфганга Гленцеля та Хуана Горрайса про відповідальне використання бібліометрії в оцінюванні досліджень. Якщо коротко, то жодних революцій чи проривів тут немає. Автори не відкрили нову метрику і не знайшли спосіб оцінити вченого одним чарівним числом. Навпаки – вони вкотре нагадують речі, які багатьом фахівцям давно відомі: метрики потрібно використовувати обережно, з урахуванням контексту, цілей оцінювання, дисциплінарних особливостей та рівня аналізу. І саме тому ця стаття є важливою.
Як продовження попереднього допису про бібліотеки Європи – кілька вражень від бібліотеки Центральноєвропейського університету (Central European University, CEU) у Будапешті. Для тих, хто раптом не знає, це той самий університет, створення і розвиток якого значною мірою фінансував Джордж Сорос. Загалом на університет було витрачено близько 900 мільйонів доларів. Як вчений та бібліотекар вважаю, що це значно корисніше вкладення грошей, ніж п'ятиповерхова яхта чи футбольний клуб.
У непростий воєнний час вдалося побувати за кордоном, зокрема в Австрійській національній бібліотеці. Щось побачив, про щось доповів, тому особливо прикро, що українські чиновники продовжують створювати проблеми з перетином кордону для науковців лише тому, що можуть. Якщо ігнорувати розумних і начитаних людей, то від цього ані світогляд, ані тексти регуляторних документів кращими не стануть. Втім, повернімося до Österreichische Nationalbibliothek.
Для роботи потрібно було почитати чудову книгу Річарда Ф. Хеллера “Distributing Knowledge. Openness, Equity, and Higher Education Transformation” (рекомендую) і так я відкрив для себе платформу Open Book Publishers – британське некомерційне академічне видавництво відкритого доступу. Цікавинка платформи: книгу можна безплатно читати онлайн або завантажити у PDF, але якщо хочеш EPUB – заплати кілька євро.
Доктор Кайл Сайлер з Торонтського університету досліджує дуже цікаве явище в академічному видавництві: що відбувається, коли редакційна команда масово залишає журнал і створює новий. Автор вводить поняття: breakaway journal – новий журнал, створений колишніми редакторами; zombie journal – старий журнал, який зберіг бренд і індексацію, але втратив свою наукову спільноту.
Натрапив на цікаву давно назрілу статтю про відкриті дослідницькі практики в соціальних і гуманітарних науках. Почитаєте самі, але коротко: автори пропонують дивитися на відкритість значно ширше, а не лише як на open data, preregistration і всі ці інші STEM-атрибути. Відкритість у соціогуманітарних науках – це багатовимірна система, де важливими є участь людей у дослідженні, визнання різних типів знання, прозорість процесу, робота з матеріалами, доступність результатів і здатність комунікувати їх поза академією.
Дуже часто в бібліометрії виникає потреба перевірити, чим одна група публікацій відрізняється від іншої. Наприклад, українські дослідження від польських чи відкриті журнали від передплатних. Популярні нині наукометричні інструменти або не дають чіткої відповіді, або все зводиться до суто візуальних вражень. І ось нещодавно у журналі Scientometrics представили бібліотеку Biblium – Python-інструмент для бібліометричного аналізу, який дозволяє проводити статистичне порівняння підмножин наукових робіт.
Дуже часто українські дискусії про “забагато співавторів” у наукових статтях нагадують не систематичний аналіз, а інтуїтивні судження. Комусь здається, що 7 авторів – це вже підозріло, комусь – що й 127 нормально. Проблема вітчизняної наукової політики в тому, що такі розмови зазвичай не мають нічого спільного з емпіричними даними. Погляньмо як з цими викликами собі радить сучасна наукометрія. У свіжій статті в Journal of Informetrics проаналізовано понад 52 мільйони публікацій (дані Scopus за 2003-2024 роки), щоб зрозуміти, де закінчується нормальна співпраця і розпочинається гіперавторство – коли кількість авторів виходить за межі типової для конкретної галузі.
Це потрібно знати редакторам наукових журналів, науковцям, бібліотекарям і всім, хто дотичний до науки. У системі ISSN з’явився новий ідентифікатор – ISSN-H, який повертає журналам пам’ять. Почнімо з простого. Добрий-старий ISSN – це унікальний номер серіального видання. Щось типу номера паспорта, який не змінюється, навіть якщо змінюється обкладинка. Пізніше з’явився ISSN-L, який об’єднав різні формати одного і того ж журналу – зазвичай друкований і онлайн. І от тепер маємо ISSN-H (h = history), що об’єднує всю історію видання.
З’явився ще один онлайн інструмент, який обіцяє виправити головну несправедливість наукометрії – те, що метрики старих професорів, як правило, мають кращий, потужніший вигляд за метрики молодих науковців. Угорський ресурс Scientometrics.org пропонує порівнювати вчених тільки серед “однолітків”. Беремо Scopus ID (або OpenAlex ID), вставляємо та натискаємо кнопку й отримуємо не просто “h-index 10”, а “цей вчений десь посередині серед інших вчених з таким самим стажем і в цій самій галузі”.
Дослідницька група SCImago представила ще один новий інструмент – SCImago Journal Value. Ідея проста і водночас провокативна: якщо журнали мають науковий вплив, то чи можна оцінити їхню приблизну “економічну вартість”? Не доходи, не реальні APC (Article Processing Charge – плата за публікацію наукової статті у відкритих журналах, яку автор або його установа сплачує після прийняття рукопису), а саме умовну цінність знання, яке цей журнал поширює. Алгоритм бере показник SJR, переводить його у теоретичну “вартість статті”, а далі множить на кількість опублікованих робіт. Виходить цікава картинка: журнали перетворюються на щось на кшталт активів, які генерують мільйони доларів “наукової вартості”.
Є новина, яка для більшості людей виглядає як просто ще один рядок у бюрократичному документі. Але для тих, хто бодай раз оформлював список літератури до курсової, дипломної чи дисертації, це майже історична подія! В Україні скасовано стандарт ДСТУ ГОСТ 7.1:2006, який десятиліттями визначав правила складання бібліографічного опису. Саме той стандарт, що змушував покоління студентів і науковців відтворювати знайому конструкцію з двокрапками, тире і скісною рискою, чи рисками. Для когось ця пунктуація була просто дивною, а для когось – майже окремим видом академічного страждання.
Іноді складається враження, що сучасні науковці публікують статті так само як конвеєр виробляє деталі: швидко, багато, але не завжди зрозуміло, як саме ці детальки складуться потім у щось корисне. Саме на цьому тлі з’явилася ініціатива Pop-Up Journal Initiative – спроба радикально змінити логіку наукової комунікації, змістивши фокус із публікації статей на отримання відповідей. Ідея, на перший погляд, проста, але насправді доволі підривна для звичної системи: замість журналів, що об’єднують статті за темою, пропонується створювати тимчасові журнали під одне конкретне запитання (наприклад: “Яка реальна віддача від інвестицій у науку?”). Такий журнал працює кілька років, збирає всі релевантні дослідження, стимулює появу нових, синтезує результати й намагається дати узгоджену відповідь.
SCImago тихо викотив новий інструмент – Integrity Risk Indicators (IRIS). І якщо звичайні рейтинги ще дозволяють деяким оптимістичним українцям жити в ілюзії “ми ростемо”, то цей ресурс дає можливість подивитися, що насправді стоїть за кількісними показниками. Дев’ять індикаторів і жодного зайвого: ретракції, самоцитування, публікації у виключених журналах, гіперавторство, гіперпродуктивні автори, внутрішні журнали, “нарізка салямі”, мультиафіліації та навіть така дрібниця, як чи здатен університет робити сильні роботи сам, а не тільки в компанії сильніших партнерів. Усе це зведено до однієї шкали, де 0 – це середнє по світу, а “significant” – це вже не просто аномалія, це вже повний провал.
Останнім часом з’являється дуже багато ШІ-інструментів, які намагаються автоматизувати роботу з науковими джерелами, але Scholara вирізняється тим, що охоплює весь процес систематичного огляду. Йдеться не про окремі підказки чи пошук статей, а про спробу відтворити повну процедуру – від формулювання питання до узагальнення результатів. Систематичний огляд – це формалізований спосіб аналізу наукових публікацій, коли дослідник заздалегідь визначає дослідницьке питання, критерії відбору, межі пошуку і послідовно проходить через всі знайдені джерела. Важливо, що кожен крок має бути прозорим і відтворюваним, щоб інший дослідник міг перевірити отримані висновки.
Останні кілька днів я тестую новий інструмент від OpenAI – Prism. Його офіційно позиціюють як робочий простір для наукового письма з інтегрованим ШІ. Це точно не генератор текстів, швидше, інструмент для внутрішнього рецензування вже готового рукопису. Можете запропонувати Prism перевірити логіку переходів між розділами, вказати на місця, де ваша аргументація виглядає стрибками, або де емпіричні спостереження ще не пов’язані з теоретичною рамкою. За своєю логікою все це дуже схоже на зауваження нормального людського рецензента, тільки отримане ще до сабміту рукопису в журнал.
Для тих, хто чекав на новини про Порядок формування Переліку наукових фахових видань України – МОН опублікувало фінальну версію змін (наказ від 19.01.2026 №56). Тепер можна спокійно подивитися що змінилося, а що залишилося як було. Як людина, яка подавала зауваження до проєкту, коротко скажу так: технічний абсурд трохи підчистили, однак концептуальний – залишили майже без змін.
ШІ-інструмент Elicit намагається автоматизувати один із наймарудніших етапів дослідницької роботи – первинний огляд літератури. Це саме та стадія, коли ви годинами переглядаєте результати пошуку в різних академічних системах, відкриваєте десятки PDF-файлів, чи просто читаєте абстракти й намагаєтесь зрозуміти, що з цього справді має стосунок до вашої теми. Зараз можна покликати собі на допомогу Elicit, що позиціює себе не як “розумний чатбот”, а як асистент для систематичної роботи з науковими джерелами.
