Вісник НАН України. 2017. № 7.53-61
https://doi.org/10.15407/visn2017.07.054
МРИГЛОД Олеся Ігорівна —
кандидат технічних наук, старший науковий співробітник лабораторії статистичної фізики складних систем Інституту фізики конденсованих систем НАН України
ORCID: 0000-0003-4415-7061
ВІД ФІЗИКИ ДО НАУКОМЕТРІЇ: ЗАДАЧІ АНАЛІЗУ СКЛАДНИХ СИСТЕМ
За матеріалами наукового повідомлення на засіданні Президії НАН України 29 березня 2017 року
У рамках міждисциплінарного напряму науки про складні системи фізики застосовують власні підходи та методи до вирішення нефізичних задач різної природи. Наука як об’єкт вивчення також належить до складних систем з особливими типами соціальних взаємодій. Отже, наукометричні проблеми стали прикладом новітнього застосування в тому числі методів статистичної фізики. У доповіді проілюстровано приклади таких задач: у першій досліджено еволюцію наукового напряму; у другій здійснено аналіз процесу онлайн-завантажень наукових публікацій як основи для кількісної оцінки їх привабливості; у третій перевірено кореляції між експертними оцінками наукових установ та відповідними цитат-індексами.
Ключові слова: складні системи, наукометрія, еволюція наукового напряму, альтметрики, експертні та кількісні оцінки.
Наука як складна система та об’єкт кількісного вивчення
Задачі аналізу нефізичних об’єктів методами фізики раніше відносили до розряду екзотичних. Нині з таких задач сформувався порівняно новий напрям під назвою фізика складних систем. Чому фізика та у чому складність відповідних систем? Відповіді на ці питання криються, власне, в особливості згаданого напряму: використовуючи понятійний апарат, методи та особливий спосіб «думання», фізики намагаються отримати інформацію (нове знання) про біологічні чи інформаційні системи, кількісно проаналізувати лінгвістичні об’єкти тощо. Спектр таких задач надзвичайно широкий, з формального боку він охоплює системи, що складаються з багатьох взаємодіючих частинок (агентів) та демонструють нетривіальну колективну поведінку. Власне, складні системи досі не мають однозначного визначення, проте вони чітко ідентифікуються за певним набором характеристик [1, 2].
Серед них виділяють такі, як:
- Самоорганізація, зокрема структурна, коли відбувається самовільне утворення певних невипадкових структур у системі. Прикладом може бути сегрегація населення за різними ознаками подібності: соціально-економічним статусом або національною належністю.
- Емерджентність. За відсутності українського аналога, цей англомовний термін характеризує виникнення нової функціональності у поведінці системи як цілого. Передбачити такий ефект, знаючи лише властивості окремих складових системи, — задача далеко не тривіальна.
- Чутливість усієї системи до найменших змін початкових параметрів. Як приклад можна згадати відомий «ефект метелика». Випадковий незначний чинник може спричинити ланцюжок наслідків, який, наче перекинута фішка доміно, спровокує значущу подію в іншому місці у певний час.
- Підпорядкування степеневим законам, коли випадкові величини, що характеризують стан системи, описуються розподілами з «товстими хвостами». Це означає, що гіпотетично малоймовірні події насправді є не такими рідкісними, як могло б випливати з нормального розподілу.
Вже усталений термін «складні», який застосовують для опису вищеозначених систем, в англомовній літературі звучить як complex, що певною мірою знімає антагонізм із поняттям «прості системи». Тому, коли говорять про складні системи, мають на увазі насамперед складність у їх поведінці, що характеризується наведеними вище властивостями.
Дослідження складних систем поступово оформилися в окремий потужний міждисциплінарний напрям науки. Теорія складних систем, або наука про складні системи, активно розвивається, комбінуючи об’єкти та методи з різних дисциплін. Наприклад, у рамках цього підходу ефективно розв’язуються гуманітарні чи соціальні задачі. Багато відомих раніше міждисциплінарних напрямів, таких, скажімо, як соціо- чи еконофізика, нині сміливо можна вважати частиною загальної науки про складні системи. Більше того, в результаті сміливого міксування великої кількості дисциплін було виявлено універсальні закони, яким однаково підпорядковуються системи цілком різної природи. Так, поняття перколяції може пояснити процеси, що відбуваються як у магнетику, так і в соціумі. Той самий концептуальний апарат може бути застосований для опису мереж веб-сторінок, екосистем чи нейронної структури мозку людини. При цьому використовують такі незвичні на перший погляд поняття, як «температура суспільства», «ентропія дій, виконаних гравцями у віртуальному світі» або «фазовий перехід у системі виборців».
Серед об’єктів досліджень науки про складні системи важливе місце посідають соціогуманітарні системи. Уже на інтуїтивному рівні зрозуміло, що фактор наявності людини приводить до труднощів при формалізації системи. У цьому сегменті досліджень перебуває і такий специфічний об’єкт як наука. Наука — як предмет вивчення і як складна система з особливим типом соціальної взаємодії. Традиційно наукою про науку вважали наукознавство, з якого природним чином виділився окремий напрям досліджень — наукометрія, що зосереджується виключно на кількісних аспектах.
Засадничо наукометрія формувалася як міждисциплінарний напрям, до виникнення якого причетні фахівці з різних галузей науки. Достатньо згадати хіміка, лінгвіста та фахівця бібліотечної справи Ю. Гарфілда, філософа і математика В. Налімова, інженера-теплотехніка Г. Доброва. Серед піонерів цих досліджень були й фізики. Так, іменем одного з них, Д. де Солла Прайса, названо почесну медаль, яку нині присуджує Міжнародна асоціація наукометрії та інформетрії (International Society for Scientometrics and Informetrics — ISSI). Зрештою, В. Вернадський, який свого часу ініціював створення комітету історії науки при Академії наук України, також був фізиком за освітою.
Фізики продовжують ефективно використовувати звичні їм методологію та понятійний апарат до вивчення науки як об’єкта дослідження. Зокрема, наукометричні задачі є одним із напрямів діяльності лабораторії статистичної фізики складних систем Інституту фізики конденсованих систем НАН України [3]. Різні за своїми об’єктами та методами аналізу, вони мають безпосередню практичну інтерпретацію і ґрунтуються переважно на даних про наукові публікації. У наступних розділах буде наведено деякі приклади таких задач.