Аннотация. На ряде примеров показан негативный эффект социальных влияний, органично присущих современному обществу, на производство научного знания. В отличие от влияний экономических, эти не приходят извне, а возникают в процессе внутринаучной коммуникации, когда эта последняя организуется конкурентным образом. Обсуждается связь увеличения конкурентности научного производства и его негативных эффектов с влияниями «большого общества»
Влияние нейровизуализации: переисследование
Кирилл Стасевич
Излишнее доверие к «нейрокартинкам», получаемым с помощью современных методов нейровизуализации, иногда вводит исследователей в заблуждение о достоверности научных данных. Впрочем, эффект этот зависит от контекста и даёт о себе знать не так уж часто.
Редко какое современное нейробиологическое исследование обходится без магнитно-резонансной томографии (и её разнообразных вариаций), позитронно-эмиссионной томографии или какого-либо ещё метода нейровизуализации. Действительно, и МРТ, и ПЭТ, и прочие способы всматривания в мозг удачно сочетают высокую информативность с наглядностью: мы можем следить за реакцией мозга в реальном времени и с разными уровнями детализации. В общем, понятно, почему эти методы ждал оглушительный успех и почему они продолжают совершенствоваться.
Однако со временем эффективность технологий нейровизуализации сыграла с ними злую шутку: их, если можно так сказать, убеждающая сила превзошла достоверность результатов, которые достигаются с их помощью. Понятно, что дело тут не столько в самой МРТ и иже с ней, сколько в психологических особенностях самих исследователей и околонаучных людей. Это можно назвать «вау-фактором», и в 2008 году были даже проведены психологические эксперименты, показавшие, что такой вау-фактор заставляет нейробиологов видеть в результатах то, чего в них нет.
Но вот сейчас Ник Швейцер из Университета штата Аризона (США) вместе с коллегами решил перепроверить данные экспериментов 2008 года — и оказалось, что учёные могут относиться к нейровизуализации вполне критически. [Оригинал работы]
В эксперименте «подопытные» нейробиологи читали два кратких содержания неких научных работ с сомнительными выводами, однако в одном исследовании эти выводы подкреплялись высокотехнологичной трёхмерной «нейрокартинкой». От испытуемого требовалось оценить научную достоверность работы, и картинка оказывалась весьма кстати: научность сомнительных выводов, подкреплённых нейровизуализацией, с субъективной точки зрения оказывалась выше. Всё это вполне согласовывалось с результатами 2008 года.
Почему так происходит, легко понять: если человеку предлагают сразу два блока данных, то он в той или иной степени станет их сравнивать. Пусть в обоих случаях будет враньё, но добавление нейровизуализации делает одно враньё, скажем так, более научным: есть вероятность, что «нейрокартинка» свидетельствует о некоей доле истины. Но это опять же только в сравнении с другой работой. Если же соревновательного элемента нет, то читающий нейробиолог будет оценивать данные по более или менее абсолютным научным критериям (сочетание «абсолютности» и «более или менее» в данном случае вполне уместно). И тогда недостоверность выводов никакая «нейрокартинка» уже не спасёт.
То есть нельзя говорить, что вау-фактор безраздельно царит в нейровизуализации и туманит разум специалистам. Однако нельзя утверждать и то, что этого фактора вообще нет. Он есть, но его действие сильно зависит от контекста, в котором находятся и нейробиологические данные, и тот, кто их оценивает.
С одной стороны, всё не так плохо, как могло бы показаться, с другой — не будем забывать, что в современной науке соревновательный элемент весьма силён, и особенно он силён, надо полагать, в редакциях научных журналах, которым приходится выбирать, какую статью пропустить на полосу, а какую — отвергнуть. Да и вряд ли влияние вау-фактора ограничивается исключительно нейробиологией… / Компулента
Обратите внимание, что повышенное доверие связано именно с конкурентной ситуацией, когда выбирается, какую работу предпочесть для публикации или заявку на грант – для финансирования. Это – одно из многих воздействий[1], превращающих стиль научного доклада и публикации из доказательного суждения в рекламное сообщение.
Рецензенты ошибаются, реагируя на публичные сигналы системы внутринаучной коммуникации
Другое происходит при рецензировании работ, присланных для публикации: если они сравниваются с «общим уровнем» данной дисциплины, у рецензента включается общий нам всем конформизм. Ему же учёные подвластны не менее, чем простые смертные, и это оказывает влияние на результаты:
«Как ни парадоксально, иногда агрегация частных, субъективных мнений позволяет увидеть правду, а попытка судить объективно порождает стадное поведение. Это справедливо и для науки, и для финансовых рынков.
Классическое представление о науке как о самокорректирующейся системе неоднократно подвергалось сомнению. И философы, и учёные давно заметили, что, как только гипотеза получает широкое признание, большинство перестаёт видеть её слабые стороны. Американский социолог Джереми Фриз высказался на этот счёт особенно остроумно: «Вместо эмпирических гипотезы становятся вампирическими: их нельзя убить простыми фактами».
Предложено по крайней мере три объяснения этому странному обстоятельству. Во-первых, учёные тоже люди, и, хотя они изо всех сил пытаются мыслить рационально, несовершенство нашего общего психического аппарата заставляет их отдавать предпочтение одним взглядам перед другими по иррациональным причинам. Во-вторых, некоторые учёные на самом деле озабочены не поиском истины, а собственной карьерой, поэтому стараются сделать такое «открытие», которое принесёт им деньги и славу. В-третьих, современное научное сообщество развращено правилом «публикация или смерть»: сознательно и бессознательно многие специалисты подтасовывают данные, лишь бы они согласовывались с нужным выводом.
Роль самокорректора вроде бы должна выполнять система рецензирования. Надежда на то, что желание познать мир подскажет учёному правильную оценку, которой заслуживает работа коллег. А то, что рецензии пишут сразу несколько человек, позволит избежать необъективности.
К сожалению, действительность не столь радужна. Некоторые даже призывают отказаться от этой системы. Другие, впрочем, считают её меньшим из зол. «На самом деле система рецензий не так уж плоха», — говорит г-н Писи, и он не голословен. Вместе с коллегами он разработал компьютерную модель поведения научного сообщества.
Представьте себе группу учёных, которым надлежит выбрать между гипотезами А и Б. Существует некоторая вероятность, что каждый конкретный учёный склонится к тому или иному решению. Всё начинается с того, что некий специалист отправляет в журнал статью в поддержку одной из гипотез. Модель упрощённая, поэтому предполагается, что редакция никому не отказывает, отдавая рукопись на рецензирование. Теперь от коллег зависит, будет ли она опубликована. После этого они решают, в пользу какой гипотезы выступить в своих собственных работах.
(В реальности корректна только одна из гипотез, и если большинство будет поддерживать правильную, это ей не повредит. Но экспериментаторов интересовал иной аспект проблемы, поэтому самим гипотезам не присваивалось никакое значение, которое характеризовало бы их истинность.)
Моделировались три варианта развития событий. 1) Учёные оценивали рукопись на основании собственных ещё не опубликованных (субъективных) результатов, 2) были максимально объективными или же 3) вообще не привлекались к рецензированию (статья публиковалась просто так). Рассматривалась вероятность трёх исходов: возникновения стадного чувства (учёные пишут статьи в поддержку гипотезы, с которой они не согласны, но которую поддерживает большинство), формирования заблуждения (научные представления далеки от истины) и одобрения статьи. Первый сценарий победил по всем показателям. Именно в первом варианте стадное чувство держалось дольше всего, шансы на заблуждение находились на самом низком уровне, а вероятность одобрения статьи не отличалась от результатов двух других сценариев.
Получается, учёным не надо бояться своего субъективного мнения при оценке рукописи. Редакции требуют от рецензентов быть максимально объективными, но г-н Писи предлагает оценивать работу по другим критериям: «Насколько интересной показалась вам статья?» «Как вы думаете, окажет ли статья серьёзное влияние на развитие данной области исследований?» [т.е. по критерию долговременного выигрыша в виде перспектив теоретического развития данного направления с использование представленных в статье результатов или идей, а не кратковременного выигрыша, в виде преимуществ/недостатков данной работы в сравнении с возможными конкурентами.]
В то же время не может не беспокоить то, что стадное чувство возникало во всех трёх сценариях. И сейчас вам станет ясно, почему в начале нашей заметки упоминались банкиры. Именно финансовые рынки больше, чем другие сферы деятельности человека, страдают от стадного поведения. Поэтому для корректной оценки ситуации поведенческая экономика рекомендует реагировать не на публичные сигналы (данные о покупке и продаже), а на частные. Иными словами, здесь так же, как и в случае с исследованием г-на Писи, максимально объективное суждение далеко не всегда оказывается верным. Единственный выход — накапливать индивидуальные суждения, то есть банкирам надо больше прислушиваться к аналитикам, чем к статистике, а учёным — к субъективным мнениям друг друга.
Достаточно вспомнить, что существуют журналы с высоким индексом цитирования и с низким. Означает ли это, что в первых чаще публикуются самые важные и правдивые статьи? Специалисты в этом сомневаются. Кстати, г-н Писи опубликовал свою работу в престижном журнале Nature на горячую тему, и его модель (а модели для исследования человеческого поведения иногда сравнивают с дышлом) подтверждает выводы других учёных. Не заразился ли он сам стадным чувством?»
Дмитрий Целиков. На пути к истине учёные спотыкаются не менее простых смертных.
Коллективизм производства научного знания и его последствия
Как замечал известный биохимик Альберт Сент-Дьерди, человеческий мозг приспособлен для выживания, а не познания истины, почему склонен принимать за неё то, что является просто преимуществом. Накопления знания ведёт к последовательному движению «от преимущества к истине» (а не, скажем, к новым полезным фикциям) потому, что наука коллективистична по своему методу[2], а не только по форме организации. Хотя эмпирические данные или идеи «производятся» отдельными исследователями, свою окончательную форму они получают лишь после обсуждения в сообществе, когда комментарии, критика или поддержка коллег существенно меняют их форму, область определения или область значений. Лишь после раундов комментирования и критики «добытое» и «произведённое» (непосредственные данные, эмпирические зависимости, модели и пр. теоретические конструкции) становятся знанием, до этого же они были мнением, более или менее обоснованным.
Поэтому реакция на публичные сигналы системы обманывает больше, чем на частные. Легко видеть, что сложившееся представление о качестве работ, перспективности теорий, авторитетности исследователей и представляемых ими направлений отражает не только «добытое» знание, познанную относительную истину, но и сложившееся «соотношение сил» в плане самых влиятельных журналов, концепций, школ и отдельных исследователей, оцениваемых известными способами наукометрии. Второе показывает социальную сторону внутринаучной коммуникации, которая и пересиливает при ориентации на публичные сигналы. Это ещё один минус данного способа оценки, в дополнение к уже известным и активно обсуждаемым.
Так получается не только при рецензировании, но и в других случаях конкурентной оценки, когда к соответствующему ресурсу (публикаций, средств на исследования и пр.) допускаются самые лучшие по критерию краткосрочного преимущества [оцениваемого продукта научной деятельности перед подобными конкурентов], а не все способные по критерию долгосрочной устойчивости [производительного существования в науке]. Соответственно, «единицей» науки как системы, производящей знание для общества в целом, оказывается не отдельный исследователь, более или менее продуктивный/авторитетный[3], а сеть коллег, обсуждающих и комментирующих его идеи/методы, воспроизводящих его результаты в случае заинтересованности и пр.
Важно подчеркнуть, что данные сети не только производят научное знание, но и воспроизводят кадры исследователей – именно они производят отбор и оценку студентов и аспирантов, кто талантлив, кто нет, кого пригласить заняться такой-то и такой-то темой, неформальным, но общепризнанным образом, как некогда мастер подмастерьев для продолжения дела. Соответственно общество, желая влиять на воспроизводство научного знания (скажем, поднять его уровень, радикально упавший с советских времён по любому виду оценки) управлять должно единицами, а вот элементы выращивать, в системе образования. Соответственно, важно не подменять внутринаучную систему оценки, ориентированную на долгосрочную годность исследователей, её увеличение и специализацию, с «экономическим» оцениванием через конкурентное распределение ресурсов по данным наукометрии, у них разные сферы, одно не должно подменять или вытеснять второе.
Вернёмся к вненаучным (социальным) влияниям, описанным выше. Главные воздействия такого рода исходят из практик «большого общества» (бизнес с политикой) и вызванных ими внутринаучных изменений, именно оценки научной продуктивности через индексы цитирования-импакты журналов и конкурсного распределения средств на исследования (грантовая система). Они неприятны подрывом научного воспроизводства везде, кроме центра системы, где производится всё большая часть знания и куда «сходятся» потоки «мозгов» (то бишь США)[4], и вносимым в исследования риском коррумпирования науки как таковой. Помимо примеров, описанных выше в статье польского орнитолога Томаша Весоловски, см., скажем например, «эффект куколки»: как плохие научные результаты превращаются в хорошие статьи.
«На днях в Journal of Management вышла довольно скандальная статья [1] «The Chrysalis Effect:How Ugly Initial Results Metamorphosize Into Beautiful Articles». Авторы проследили путь 142 PhD-диссертаций по менеджменту и прикладной психологии от текста диссертаций до статей, опубликованных в журналах. Анализ показал массовое использование сомнительных манипуляций с данными: удаление или добавление данных после проверки гипотез, выборочное удаление или добавление переменных, добавление или удаление гипотез.
В частности оказалось, что из 1978 гипотез, содержащихся в диссертациях, 889 (44.9%) были статистически подтверждены. При этом из 978 гипотез, опубликованных в журнальных статьях, статистически подтвердились 645 (т.е. уже 65.9%) гипотез. Другими словами на пути от диссертации до статьи в журнале количество подтвердившихся предположений выросло на 21.0%, т.е. соотношение подтвердившихся и неподтвердившихся гипотез выросло более чем в два раза (от 0.82 к 1.00 в диссертациях до 1.94 к 1.00 в статьях). Причина такого несоответствия понятна – неподтвердившиеся гипотезы просто не упоминаются в статьях. Это не совсем честная практика, т.к. во-первых, часть знания (которым неподтвердившиеся гипотезы также, несомненно, являются) остаётся скрытой от сообщества, во-вторых, побуждает других авторов делать тоже самое, т.к. в статьях, которые они читают, содержатся исключительно подтвердившиеся гипотезы. Но сдвиг в сторону подтвердившихся гипотез – это не самое страшное, что выяснилось в исследовании.
Из 272 статистически неподтвердившихся гипотез, содержащихся в диссертациях, 56 (т.е. 20.6%) превратились в статистически подтвердившиеся, дойдя до журнальных статей, а 17 из 373 (4.6%) подтвердившихся в диссертациях, наоборот, превратились в неподтвердившиеся. Видимо такое несоответствие – это результат добавления или удаления части выборки. Получив отрицательный результат, авторы расстроились и решили увеличить выборку или исключить из неё какую-то часть в надежде на более позитивные результаты. Однако в 77 случаях объём выборки от диссертации до статьи не изменился, а средние значения, стандартные отклонения и корреляции изменились, что, скорее всего, свидетельствует о более серьёзных манипуляциях с данными.
Наиболее эффективный способ борьбы с такими теневыми технологиями, придуманный на сегодняшний день, – предварительная регистрация исследований. Перед тем, как провести исследование, автор публично объявляет, что у него есть такие-то гипотезы, которые он будет проверять таким-то способом. Далее он проводит исследование, результаты которого легко можно сравнить с первоначальным планом. Система предварительной регистрации позволяет учёным и финансирующим органам избегать ненужного дублирования в проверке гипотез, выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах процесса исследований, а также способствует публикации результатов о неподтвердившихся предположениях (чего не очень любят делать ни редакторы журналов, ни сами авторы).
В области клинических исследований практика предварительной регистрации существует уже несколько лет. Однако исследовательский процесс в разных науках устроен немного по-разному. В отличие от клинических исследований исследования в управленческих науках и прикладной психологии часто проводятся в рамках консалтинговых проектов (исследование Rynes et al. показало, что таких случаев около 26% [2]), поэтому с предварительной регистрацией исследований здесь могут возникнуть дополнительные сложности (временные, этические и корпоративные причины). Но, по всей видимости, на данный момент пререгистрация – это единственный способ противодействия манипуляциям с данными и гипотезами.
_______________________________________________
[1] O’Boyle, E. H., Banks, G. C., & Gonzalez-Mulé, E. (2014). The Chrysalis Effect: How Ugly Initial Results Metamorphosize Into Beautiful Articles. Journal of Management. doi: 10.1177/0149206314527133
[2] Rynes, S. L., McNatt, D. B., & Bretz, R. D. (1999). Academic research inside organizations: Inputs, processes, and outcomes. Personnel Psychology, 52(4), 869–898. doi: 10.1111/j.1744-6570.1999.tb00183.x»
Другие признаки того же ряда — активно обсуждаемое падение воспроизводимости результатов[5].
Всё перечисленное связано со свойствами человеческой природы, помянутыми Сент-Дьёрди.
Если учёные были бы идеальными логическими машинами, они должны были бы лучше всего запоминать самые умные аргументы и самые достоверные факты «вообще», независимо от того, относятся ли они к «нашей» теории или к оппонирующей ей. Или если бы приращение научного знания шло «по Попперу», то исследователи лучше бы помнили самые сильные доводы «против» собственных теорий и «за» конкурирующие. На деле происходит прямо наоборот – у исследователей дело обстоит также, как у «обычных людей»: они лучше всего помнят сильные аргументы и факты «за» собственную концепцию (или против «чужой») и самые слабые – «за» конкурирующие, а «против» своей вообще опускают. То и другое легко объяснимо исходя из теории когнитивного диссонанса Леона Фестингера[6].
Глупый аргумент (и сомнительный факт) в пользу собственной позиции вызывает некоторый диссонанс, поскольку заставляет сомневаться в разумности выбранной позиции или мнения с которым человек соглашается. Этот же диссонанс создаёт умный аргумент в пользу противоположной позиции, ибо увеличивает уверенность в том, что альтернативная точка зрения ближе к истине, чем своя собственная, что неприятно и больно. Поэтому человек старается от диссонанса избавиться: не думать об этих доводах, просто забыть их и пр. Ровно то же самое относится и к впечатлениям от жизни, от общения с другими людьми и т.п.
Как пишет один из ведущих современных приматологов Франс де Ваал, «учёные тоже люди, а людям свойственны качества, которые психологи называют «предвзятостью подтверждения» (confirmation biases; Мы обожаем доказательства, подтверждающие наши собственные взгляды) и «предвзятостью несоответствия» (disconfirmation biases; мы отбрасываем доказательства, которые могут поколебать наше мнение)[7]. Тот факт, что учёные систематически противятся новым открытиям, ещё в 1961 г. был описан на страницах журнала Science[8], редакция которого добавила к названию статьи озорной подзаголовок: «Происхождение этого сопротивления ещё предстоит изучить по религиозным и идеологическим источникам».
В качестве аналогии можно назвать пример с искажением вкуса. Человек так хорошо помнит пищу, которой однажды отравился, что начинает давиться при одной мысли о ней. Подобная реакция очень полезна для выживания, но нарушает догмы бихевиоризма. Бихевиоризм, основанные Б.Скиннером, утверждает, что всякое проведение формируется под воздействием системы поощрений и наказаний, которые работают тем лучше, чем меньше интервал между действием и его последствиями. Так что, когда американский психолог Джон Гарсия сообщил, что крысы отказываются есть отравленную пищу уже после одного-единственного случая отравления, хотя тошнота наступает лишь через несколько часов, ему никто не поверил. Ведущие учёные позаботились о том, чтобы его статья не попала ни в один из основных научных журналов. Автор получал отказ за отказом, и самым позорным из них стало письмо, в котором говорилось, что описываемые им события не более вероятны, чем обнаружение птичьего помёта в часах с кукушкой. Сегодня «эффект Гарсия» признан всеми, но первая реакция на него хорошо показывает, как сильно учёные ненавидят неожиданности.
У меня в жизни тоже был аналогичный случай. Произошло это в середине 1970-х, и речь шла о том, что шимпанзе после драки, мирясь, целуют и обнимают своих противников. На сегодняшний день стратегии примирения наблюдаются у многих приматов, но тогда одной из моих студенток потребовалось защищать результаты этого исследования перед комиссией психологов, и чего она только не наслушалась. Мы наивно полагали, что эти психологи, прежде работавшие только с крысами, не могут основательно рассуждать о приматах, однако учёные твёрдо стояли на своём и утверждали, что примирение у животных невозможно. Это противоречило их взглядам, ведь зоопсихология [тогда] полностью исключала из рассмотрения эмоции, социальные отношения и вообще всё, что делает животных интересными. Я попытался переубедить их, пригласив в зоопарк, где работал; там они могли бы увидеть своими глазами, что делают шимпанзе после драки. Однако на это предложение последовал поразительный ответ: «Какой смысл смотреть на реальных животных? Нам проще оставаться объективными без этого постороннего влияния». / Франс де Ваал. Истоки морали. В поисках человеческого у приматов. М.: Альпина Нон-Фикшн, 2014. С.145-146.
Поэтому исследователи, будучи живыми существами, а не логическими машинами, склонны некритически воспринимать информацию, соответствующую их концепции[9], и гиперкритически – информацию, входящую с ними в клинч. Даже если первая недостоверна, а вторая – более чем. И только научный метод превращает столкновение идей в благо – рост научного знания, однако это происходит на уровне сообщества в целом, а не отдельных исследователей. Комментируя и критикуя идеи и результаты друг друга, исследователи коллективными усилиями отбрасывают теории, непригодные вовсе, а наиболее пригодные развивают до уровня, наиболее совместимого с новыми фактами. Соответственно, научное знание, как его преподносят в учебниках – продукт, «вырабатываемый» сообществом в целом, а не отдельными исследователями, пусть даже «лучшими» на сегодня по оценке коллег.
Ужесточение конкурентности вкупе с «подвешенностью» исследователей в отношении всех вышеописанных смещений выбора и оценивания лишь переводит количество в качество, делая их багом, а не фичей. Как только конкурентная ситуация обостряется настолько[10], что сама возможность продолжить занятия наукой каждый раз критически зависит от успешного прохождения конкурса здесь и сейчас, будь то публикация в приличном журнале или заявка на грант, а не устанавливается сразу надолго через одобрение коллегами выполненной квалификационной работы или серии работ, мнение, зависящее от авторитетности, с высокой вероятностью пересилит которые обостряются в конкурентной ой
Поэтому, цитируемость результатов как признак «качества» теснит воспроизводимость, с понятными отрицательными последствиями, вскрывающимися то здесь, то там. Поэтому многие научные направления, концепты, исследовательские программы, последние 30-40 лет «держатся» долго после того, как было показано их несоответствие эмпирическим данным. Социобиологические построения – один из примеров (наиболее лично знакомый). Как причинно связано с повсюдным переходом к «железной чашки риса» к «стеклянной» (от сметного финансирования к грантам, от «внутренней оценки» коллегами к наукометрической, существующей больше для администрации[11]) я напишу вскоре.
Примечания:
[1] См. подробнее «Наука, политика и бизнес: формы взаимодействия в наши дни»; «Интернет и познание».
[2]Классик социологии науки Р. Мертон сформулировал её официальные нормы — «универсализм», «незаинтересованность», «коммунизм» и «организованный скептицизм». «Коммунизм» здесь, помимо коллективности в производстве знания, значит равенство во внутринаучной коммуникации. Как в рулетке не увеличивается шанс в следующий раз остановиться на красном, если она до этого 17 раз останавливалась на чёрном, так при обсуждении каждого следующего научного результата или теории правота зависит лишь от качества аргументации, представленной именно по этому поводу, не от большей или меньшей успешности (цитируемости, влиятельности) прошлых исследований.
[3] Он выступает элементом системы; см.разницу между анализом по единицам и по элементам, обоснованную Л.С.Выготским.
[4] Подробнее см. «Крохотки научно-образовательные», пп.2-4.
[5]См., например «Кризис воспроизводимости в науке: кто виноват и что делать?»; сравните с результатами воспроизведения 15 социально-психологических эффектов, установленных и вошедших в учебники. Плюс социальные стимулы, вроде описанных выше, толкают исследователей к «вольностям» со статистикой, описанным в докладе Н.Хромова-Борисова «Кризис воспроизводимости в биомедицине». Подобная лакировка данных облегчает публикации, но понятным образом, плохо действует на их воспроизводимость.
[6] См. «Почему я не верю «случаям из жизни» (в том числе и своим собственным)?»
[7] В русской психологической литературе, похоже, нет точных аналогов для этих терминов. Существует предложение объединить термином «предвзятость подтверждения» оба смысла: и охотное принятие аргументов, подтверждающих желание субъекта, и отрицание аргументов, способных подорвать сложившееся мнение
[8]Barber B., 1961. Resistance by scientists to scientific discovery// Science. Vol.134. P.596-602.
[9] А тем более соответствующую идеологии (или, мягче, философской базе), лежащей в подоснове используемой концепции.
[10] Особенно в случае организационных изменений последних лет, после которых исследователь и преподаватель всё время находится в подвешенном состоянии, при увеличении жёсткости конкурентной среды и всё более «узких вратах», позволяющих устойчиво заниматься любимым делом – исследованиями, а не только преподавать конвейерным способом. См. «Чем академия напоминает наркокартель?» и «Прервать молчание. Скрытые травмы неолиберальной академии».
[11]Одной из многих «средневековых» особенностей научного производства в противоположность, скажем, промышленному, оказывается самоуправление. В норме управляющие и администраторы (научных учреждений) выдвигаются из той же самой исследовательской среды, возможность управлять исследованиями в своей области связано не с капиталом, должностью и правом собственности, а научными заслугами. Наконец, управляющий очень долго (в идеале же – навсегда) остаётся исследователем с соответствующими приоритетами и ценностями, не превращаясь в предпринимателя (менеджера, финансиста) «своего дела», как это неизменно случалось с талантливыми ювелирами, инженерами, изобретателями и пр., создавшими предприятие и начавшими работать на рынок.
Что, между прочим, является одним из проявлений «коммунизма» научной деятельности по Мертону. Именно это ликвидирует грантовая система 1) превращая часть исследователей (причём «лучшую» по её собственным критериям оценивания) в чиновников и/или предпринимателей и 2) стимулируя расслоение исследователей, в норме функционирующих как сообщество равных, на «предпринимателей» и «рабочих». В отношениях же между ними неустранимы власть и зависимость, как всегда будет с людьми, находящимися в подвешенном состоянии, как это описано в «Прервать молчание…», тогда как их держащие в таком состоянии всегда помнят, что их эта участь минула чисто случайно, они не «лучше» тех, кто соответствующим конкурентным механизмом был вытеснен из науки или вынужден был ограничиться преподаванием.
Всё перечисленное понятным образом сужает круг внутринаучной коммуникации, в котором принимают окончательную форму идеи и результаты, «выставленные для обсуждения» разными авторами, и деформирует его, создавая иерархию, основанную на прошлых успехах, вместо обсуждения «выставленного» на равных и проверки на опыте. Это ещё как-то направляло бы производство знания к истине, если б науки развивались преемственно, добавлением уточнений к старому знанию или заполнением «белых пятен» с неясностями. Но наука-то развивается по Куну, посредством революций, изменяющих всю «картину» добытого знания; соответственно, «нормальная наука», вначале полезная именно парадигмальностью, решением «головоломок» одна за другой, становится тормозом и препятствием.