skip to main |
skip to sidebar
У Journal of Data and Information Science вийшло дослідження про те, як змінювалось наукове життя в Україні з 2005 по 2023 рік. Автори проаналізували понад 26 тисяч публікацій українських дослідників (Dimensions) і спробували зрозуміти: хто публікується, куди переїжджають науковці, і чи зростає науковий вплив їхніх робіт. Дані показують кардинальні зміни в інституційній структурі науки: якщо у 2005-2013 роках майже половина публікацій належала вченим Національної академії наук України (НАНУ), то у 2014-2023 роках ситуація різко змінилася – частка університетських науковців зросла до 86%, а роль НАНУ скоротилася майже утричі. Таким чином, саме університети стали головним місцем наукової продукції, тоді як Академія поступово втрачає дослідників.
Мій попередній допис про GAIDeT (Generative AI Delegation Taxonomy) безумовно був інформативним та структурованим, однак виявилося, що для багатьох ще не зовсім зрозуміло, як цю таксономію застосовувати на практиці для розкриття того, які саме завдання були делеговані генеративному ШІ в науковій роботі. Тепер ситуація змінилася. У відкритому доступі з’явився лінивчик від Бердянського державного педагогічного університету з готовими рекомендаціями для авторів, редакторів журналів та адміністраторів репозиторіїв.
Поки ChatGPT і його родичі пишуть “унікальні” курсові та дипломні, у світі намагаються розв'язати просте питання: як чесно сказати, що до вашої наукової роботи доклав руку штучний інтелект? Генеративний ШІ уже став повсякденним інструментом для науковців, авторів, редакторів, бібліотекарів. Він допомагає планувати дослідження, аналізувати дані, писати тексти, редагувати та створювати візуалізації. Але як зрозуміти, хто, коли та для чого застосовував ШІ? Як забезпечити прозорість і чесність наукових публікацій?
Нова тривожна робота в PNAS про наукове шахрайство, мережі горе-авторів і редакторів, працівників так званих “паперових фабрик”, які спільно продукують та публікують фейкові наукові роботи у величезному масштабі. Найбільше вражає динаміка зростання фальсифікованих публікацій. Кількість підозрілих робіт подвоюється кожні півтора року – у десять разів швидше, ніж зростає сама наукова література. Водночас наявні інструменти боротьби, як-от відкликання статей або деіндексація журналів у реферативних базах даних, не встигають за цим зростанням. У результаті тисячі сумнівних публікацій залишаються частиною наукового обігу.
I log into the journal’s website, enter my credentials, and navigate to the Submissions Being Processed tab. It’s been three weeks, and my manuscript’s status hasn’t changed. Undergoing Initial Checking. Again. And again. I sigh and close the tab. But, of course, I’ll check again tomorrow. Nine months ago, I found myself in the same situation – my manuscript sat Under Review for months, only for me to receive a formal rejection with no explanation. Now, every time my submission lingers in editorial limbo, a familiar sense of unease creeps in: What if it happens again?
У науковому середовищі багато говорять про відкритість, співпрацю і спільне прагнення до знань. Але за фасадом прогресу приховані менш приємні реалії – і одна з них отримала образну назву “Ефект Ґоллума” (Gollum effect). Цей термін походить із творів Дж. Р. Р. Толкіна, де Ґоллум – це істота, яка одержимо охороняє “своє золотце”, магічний перстень, і готова на все, аби ніхто інший його не отримав. У науці Ґоллумом називають тих, хто чинить подібно: привласнює ідеї, теми досліджень, доступ до ресурсів, даних – і всіляко перешкоджає іншим науковцям працювати в цих напрямках.
Результати опитування понад 7800 італійських викладачів-дослідників, опубліковані в журналі Research Policy, засвідчують очевидне, але часто недооцінене: науковці мають різні просторові потреби, і те, де вони продуктивніше працюють, залежить від типу завдань і галузі досліджень. Зокрема, доступ до лабораторії істотно збільшує частку часу, який дослідники в природничих, сільськогосподарських і технічних науках проводять в університеті. Це й не дивно – без лабораторного середовища експериментальні дослідження залишаться теоретичними припущеннями.
Аналітичний огляд Сташі Мілоєвіч міждисциплінарну галузь "науки про науку" опублікований у журналі Scientometrics. Авторка досліджує історію становлення цієї дисципліни, починаючи з її зародження у 1920-х роках, і наголошує на сучасних викликах, які стоять перед science of science. Знову лунає критика надмірного захоплення цитуваннями як головного показника якості, що створює “культуру цитувань”, у якій посилання на попередні роботи перестають бути засобом оцінки реального наукового внеску, а стають самоціллю. У відповідь на ці проблеми дослідники закликають виходити за межі традиційних бібліографічних метаданих – потрібно створювати відкриті бази даних нового покоління із залученням ШІ, які інтегруватимуть не лише публікації, а й патенти, інформацію про фінансування, клінічні дослідження, згадки в ЗМІ тощо.
МОН України знову неприємно здивував. Замість того, щоб підтримувати наукові журнали у складний для країни час, Міністерство вирішило повернутися у темні часи табачниківських муток запропонувавши для громадського обговорення "Проєкт змін до Порядку формування Переліку наукових фахових видань України". Я прочитав цей документ. Відчай. Здається, хтось серйозно вирішив, що реформа – це коли ти запихаєш своїх, малюєш таблички з балами й категоріями та забороняєш академічним журналам жити своїм життям.
Нещодавно в одній академічній онлайн спільноті трапилась історія, яка добре ілюструє, як саме працюють санкції проти російської агресії в науковому світі. Один український дослідник отримав відмову від видавництва PeerJ, яке діє у партнерстві з Taylor & Francis. У листі пояснювалося, що видавець не має права публікувати рукописи авторів, чия афіляція пов’язана з територіями, які підпадають під міжнародні санкції. Проблема полягала у тому, що в афіляції була вказана адреса установи, яка нині розташована на тимчасово окупованій території. Найімовірніше, якби замість цього автор вказав адресу переміщеного університету на підконтрольній Україні території, жодних ускладнень не виникло б.
Публікація наукових наборів даних стає дедалі важливішою у сучасному дослідницькому середовищі, оскільки відкритість науки вимагає не лише доступу до результатів досліджень, але й до самих даних, які лежать в їх основі. Саме тому з’являються спеціальні data papers – статті, повністю присвячені опису, обробці та повторному використанню наукових даних. Проте як саме такі публікації оцінюються науковими журналами і які вимоги до них висувають рецензенти?
У свіжому номері Scientific Data вийшла важлива робота, де автори взяли принципи CARE, розроблені для захисту даних корінних народів, і вдало адаптували їх до сучасних реалій війни в Україні, де персональні дані стали інструментом репресій та злочинів. Головні тези роботи: дані повинні слугувати добробуту спільнот, а не інтересам третіх сторін, і люди повинні мати змогу самі вирішувати, хто і як використовує їхню інформацію.
З початком повномасштабного вторгнення росії українські науковці почали дякувати не лише колегам і фондам, а й захисникам у своїх статтях. У журналі Scientometrics пишуть, що такі «воєнні подяки» стали символом того, що навіть у найскладніші часи українська наука живе, і її серце б’ється разом із країною. Сидить вчений на робочому місці, вдома чи в бомбосховищі з ноутбуком, пише статтю, а десь зовсім поряд звучать вибухи й вчений подумки: «Дякую, ЗСУ, що я можу продовжувати займатися своїми дослідженнями!». Потім ця думка перетворюється на текст у секції Acknowledgment, наприклад: «Щиро вдячний захисникам України за можливість завершити це дослідження».
«Моделі штучного інтелекту руйнуються при тренуванні на рекурсивно згенерованих даних». Так вважає Ілля Шумайлов разом з колегами, які на сторінках Nature досліджують явище "колапсу моделі" – процес, під час якого поступово знижується якість моделей ШІ, що треновані на даних, згенерованих попередніми версіями моделей ШІ. Автори дослідження демонструють, що моделі втрачають інформацію у кожному новому поколінні та наводять приклади колапсу для різних типів, зокрема великих мовних моделей, варіаційних автокодувальників та моделей суміші Гауса.
Ефект вуличного ліхтаря, або принцип пошуку п'яного – це тип упередженості спостереження, який виникає, коли люди шукають щось лише там, де це найлегше знайти. У журналі Scientometrics представлено результати дослідження у якому проаналізовано чи впливає ефект вуличного ліхтаря на рецензентів платформи PubPeer. Підозра ось яка – повні тексти статей у відкритому доступі можна безперешкодно переглядати, відтак, можливо, цим відкритим статтям частіше дістається на горіхи, аніж закритим статтям у передплатних журналах, тільки тому, що читачі та рецензенти завжди мають до них зручний доступ?
Назва наукової статті не тільки повідомляє основну тему дослідження, але й привертає увагу читачів. У Scientometrics з'явилась робота про використання назв відомих фільмів у заголовках наукових статей відповідно до рейтингу класичних фільмів Rotten Tomatoes. Дослідження показало, що загалом назви фільмів використовуються в наукових статтях рідко і 83% з досліджених статей отримали менше цитувань, ніж в середньому отримали інші статті, що опубліковані у тих самих журналах у ті самі роки. Таким чином, використовувати назви відомих фільмів для просування наукових робіт – це малоефективний трюк.
Якось я вже агітував молодих науковців не соромитись інструментів, матеріалів та методів, а нині закликатиму вас не боятися зізнатись, якщо щось раптом пішло не так у процесі дослідження. Але спочатку кілька загальних слів про неймовірну роботу, яка з'явилася цього місяця на сторінках Science. Щоб зрозуміти як працює людський мозок, потрібно з'ясувати його структуру на субклітинному рівні. Олександр Шапсон-Кое разом з колегами за допомогою електронного мікроскопа зісканували (1,4 петабайта даних!) та зробили 3D модель 1 кубічного міліметра скроневої частки кори головного мозку людини, класифікували та кількісно оцінили типи клітин, судин і синапсів. Автори також розробили вільнодоступний інструмент для візуалізації та аналізу цих даних і тепер кожен може зазирнути на рівень окремих нейронів та їхніх синаптичних з'єднань.
З'явилась нова стаття в The Journal of Academic Librarianship про китайський журнальний список для “раннього попередження” Chinese Early Warning Journal List (EWJL). У статті розглянуто сильні та слабкі сторони EWJL, однак у дописі я хочу більше розповісти як цей список цікаво пов'язаний з оцінюванням науки в Китаї. Кожен з нас може ознайомитись з цим списком, однак інтуїтивно складно зрозуміти в чому особливість цієї ініціативи.
Джованні Абрамо на сторінках Research Evaluation поділився своїми думками щодо безперспективності зусиль членів Коаліції з питань покращення оцінювання наукових досліджень – Coalition for Advancing Research Assessment, CoARA. Ще з часів Юджина Гарфілда наукометристи чітко пояснюють для чого варто, а для чого не варто застосовувати метрики, проте наша пісня гарна нова – члени CoARA вперто бачать проблему у самих наукометричних показниках, а не в людях, які намагаються використовувати наукометрію без належних знань та досвіду.
Пригадуєте світлі Інтернет-часи, коли можна було зайти на будь-який онлайн-форум і ввічливо поспілкуватись: Доброго здоров'ячка, шановний пане! Гарного дня, вродлива пані! Звісно не було ніколи такого, але, як ви гадаєте – Чи за останні кілька років вебспілкування стало брутальнішим? Група італійських науковців дослідила на токсичність (= брутальний, зневажливий або необґрунтований коментар, який може змусити когось покинути дискусію) приблизно 500 мільйонів коментарів на 8 платформах за 34 роки та поділилася своїми висновками на сторінках Nature.
