Ещё про вред конкурентности для науки

Пересказывается исследование, показавшие, что требование публиковаться больше и быстрей снижает качество исследований. Также рассказывается о "социальных язвах" высокой конкурентности, вредящих сообществу исследователей как целому, при том что научное знание - результат его коллективной работы, а не гения отдельных исследователей.

Print Friendly Version of this pagePrint Get a PDF version of this webpagePDF

Резюме. В продолжение темы, как конкуренция вредит науке пересказывается исследование, показавшие, что требование публиковаться больше и быстрей, в более престижных журналах, чтобы получать гранты, и наоборот (связка «гранты — импакты — публикации»)  разными способами действует в одну сторону — снижения качества исследований, и монополии модных теорий даже вопреки накоплению данных об их невязках с реальностью. Также рассказывается о «социальных язвах» высокой конкурентности, вредящих сообществу исследователей как целому, при том что научное знание — результат его коллективной работы, а не гения отдельных исследователей.

Кэтлин О’Грэди

Требование публиковаться больше и быстрей снижает качество исследований

«Леонид Тиохин, мета-ученый из Технологического университета Эйндховена, рано научился бояться, что его опередят. Он вспоминает электронные письма от своего научного консультанта в бакалавриате, делавшие ударение на важность опубликоваться первыми:

«Нам лучше поторопиться, лучше поторопиться».

Новый анализ Тиохина и его коллег показывает, насколько рискованна конкуренция для науки. Их модель показывает, что вознаграждение исследователей, публикующих статьи первыми, толкает их «срезать углы». И хотя некоторые предлагаемые реформы в науке могут помочь [справиться с этим минусом], модель предполагает, что другие могут непреднамеренно усугубить эту проблему.

Команда Тиохина не первая, кто утверждает, что конкуренция опасна для науки, говорит Пол Смальдино, когнитивист из Калифорнийского университета в Мерседе (UC), не принимавший участия в исследовании. Но эта модель — первая, чьи компоненты позволяют точно исследовать проявление данных рисков, говорит он.

«Я думаю, это очень мощный инструмент».

В цифровой модели Тиохин и его коллеги имитировали сообщество из 120 ученых-“ботов”, соревнующихся за награды, «причитающиеся» за исследования по разным вопросам и публикацию их результатов. Разных «учёных» программировали на разные стратегии сбора данных: одни были более склонны работать тщательней, собирать больший объём и более значимых данных чем другие. Некоторые были склонны оставлять данную тему исследований, если их кто-то опередил, опубликовавшись первым, другие же упрямо держались любимой темы. По мере того, как боты совершали открытия и публиковали статьи, они накапливали награды, а накопившие наибольшее совокупное вознаграждение с большей вероятностью передавали «свою» исследовательскую стратегию следующему поколению исследований (научное сообщество, как и все человеческие, держится социальной трансляцией).

Тиохин с соавт. зафиксировали успешные (в смысле наград и передачи научной молодёжи) тактики, выработанные за 500 поколений «ученых» при прогоне модели с разными параметрами. Когда увеличивается награда за публикацию первыми, начинается гонка, торопливость в исследованиях, и данных собирается меньше. Результаты этих работ оказываются более шаткими. При уменьшении разницы вознаграждений «учёные» переключались на сбор большего объёма данных и более медленный темп публикаций.

Моделирование также позволило Тиохину и его коллегам проверить эффекты реформ, направленных на повышение качества научных исследований [снижение которого отмечается в большинстве областей, оно вызвано именно конкуренцией (отчасти и невиданной ранее массовостью науки, и вызывает общее беспокойство. Прим.публикатора]. Скажем, журналы PLOS и eLife предлагают «защиту от обгона», дающую возможность исследователям опубликовать работу, даже если они вторые. В реальном мире пока нет доказательств, что это работает, но модель показывает что должно: рост вознаграждения за проведенное исследование сделал сбор большего массива данных более выигрышной тактикой.

Моделирование принесло и сюрпризы. Чтобы справиться с т.н. publication bias (предвзятость публикации, когда отрицательные результаты скрываются, а без них не составить полную картину реальности, почему развиваемые теории кажутся более состоятельными, чем есть на самом деле) — одной из проблем современной науки — часто предлагается публиковать отрицательные результаты. Однако модель показала, что это снижает качество исследований: быстро «выяснилось», что можно собрать мало данных, поэтому не найти ничего интересного, и опубликовать, получив награду.

Модель показывает, что вознаграждение за публикацию отрицательных результатов без акцента на качество работы стимулирует к самым дерьмовым исследованиям, насколько это возможно. [дело, правда, может быть потому что учитываются и моделируются лишь конкурентные отношения, а есть и то общее что всех исследователей объединяет: любовь к делу и природе, т.ч. сообщающих что-л.интересное и новое с удовольствием слушают и учитывают в своей работе. Т.ч. если отрицательный результат интересен, его будут обсуждать — но мотивацию «интереса» (и следующей из него конкуренции за преимущественное внимание коллег к нашедшим что-л. новое или важное) не моделировали, лишь конкуренцию за награды]

Если затруднить ботам возможность «гнать вал», в модели эта проблема решается. По мнению авторов, это показывает ценность таких реформ в реальном мире, как зарегистрированные отчеты [будущих исследований], которые представляют собой планы их проведения, проверенные и оцененные экспертами перед самим сбором данных, что заставляет отдельных исследователей держать качество своей работы «по верхней планке» всего сообщества, вместо её снижения, когда оцениваются лишь публикации, и препятствует т.н. черри-пикингу (англ.выхватывание вишенок — направленный подбор данных под любимую теорию, вместо рассмотрения всего множества относящихся к делу фактов).

Наука предназначена для поиска истины и самокоррекции, и эта модель помогает объяснить, в силу каких социальных обстоятельств она отклоняется от этого идеала, — говорит Кейлин О’Коннор, философ науки из Калифорнийского университета в Ирвине (UC), которая не принимала участия в этой работе. По ее словам, эта имитационная модель — с конкурентным сбором данных и проверкой значимости результатов — больше других отражает исследования в таких областях, как психология, натуралистические исследования и медицина. Однако выявленный паттерн должен быть одинаков в разных дисциплинах, т.к. никакие детали модели не привязаны к их частным особенностям.

Научные дисциплины различаются точно так же, как и моделируемые миры — по тому, насколько они вознаграждают за публикацию первыми, о тому, насколько они вознаграждают за публикацию первыми, насколько вероятно, что они опубликуют отрицательные результаты, и насколько сложно запустить проект. Теперь Тиохин надеется, что метаисследователи будут использовать эту модель, чтобы исследовать, как это работает с учеными из плоти и крови.

Источник в Science

Оригинал в Nature Human Behaviour

Про вред для научного знания и «производящих» его исследователей много пишет известный биохимик, работающий в Нью-Йорке, ЖЖ-юзер kilativ:

А здесь всё по-другому

«Забавная история. В начале 90-х один из наших профессоров проходил стажировку в США и поразился тому, как мотивируют своих работников американские коллеги. В США у какого-то выдающегося ученого (видимо, азиата) его постдоки делали одну и ту жен работу. То есть, двум постдокам давали один и тот же проект и тот, кто его сделает быстрее и качественнее, получал публикацию и тому продлевался контракт, а неудачник оставался ни с чем и шел на улицу без рекомендации. Учитывая, что работали там в основном китайцы, это означало позорное возвращение в Китай.

Постдоки работали практически на износ 24 часа в сутки. Удачливые сотрудники очень быстро получали статьи в крутых журналах и со временем сами становились профессорами. Ну а неудачники получали что заслужили. Мечта социал-дарвинистов и «сделай себя сам» философов! Так вот, этот российский профессор потирая руки сказал: у нас будет точно так же! И знаете что? У него полностью встала ВСЯ работа. Ведь здесь не важен результат, важно, что бы у соперника ничего не получилось! Начался саботаж любой работы: выключались инкубаторы, в реактивы подсыпалась всякая фигня, плевали в пробирки с культурами.

Профессор рвал и метал, обещал всех разогнать к едрене-фене, но в итоге каких бы он не нанимал людей (речь в основном об аспирантах и курсовиках, кого можно относительно легко выгнать и найти замену) — бвло все одно и тоже. Вместо фантастической работы как лошадь с возвышением виннеров и топтанием лузеров, получилась катастрофа. Он потом довольно быстро сдался. Не тот народ, не тот менталитет.
Я бы подумал, что все это попахивает байками, поскольку сам в той лаборатории не работал, но приехав в США обнаружил, что в азиатских лабораториях если не так, то близко к тому. У нас в департаменте была такая. Начальница заставляла работать по 12 часов в сутки без выходных и отпусков и по любому поводу грозила депортацией своим постдокам. Кончилось для нее тоже печально — работа застопорилась, теньюр ей не дали. Она потом судилась с универом и её выдворяли с территории под конвоем.

Одну постдокшу, из Болгарии, которая как-то не слишком серьезно отнеслась к суровому графику и на законных выходных поехала на свадьбу, профессорша пыталась уволить в 24 часа, для чего пошла к нашему администратору, чтобы это утвердить, хотя администратор только приходила в себя после операции по онкологии в больничной палате! Но болгары не китайцы, права знают, тем более отучившись в МГУ, по этой причине постдокша потом еще месяц, как положено, искала новую работу (и нашла), а профессорша кипя от негодования, платила ей зарплату.
А в Колумбийском универе так вообще была лаборатория где рабы-постдоки для предотвращения кражи данных и саботажа прятали свои образцы и подписывали их шифром!»

Источник

 Про гиперконкуренцию в науке

PNAS недавно опубликовал статью про жопу в американской био-медицинской науке. Если коротко, то проблемы накапливались многие годы, пока совсем не прорвало с началом великой рецессии и началась гиперконкуренция. Избыточная конкуренция всегда непродуктивна и вредит результатам деятельности, поглощает впустую ресурсы, и останавливает развитие (на развитие не остается ни денег ни времени). Обстановка почти как в России в 90-е годы.

Если в деталях, то в год в США выпускают 8 тысяч кандидатов около-медицинских и биологических наук, а работы на всех явно нет. Система финансирования науки была заточена под непрерывный рост финансирования, и наем аспирантов из-за рубежа, и даже при росте работала со скрипом. Когда рост остановился, то началась всеобщая грызня за остатки денег. От себя добавлю, что деньги на науку такой грызни не стоят, но ученые больше ничего не умеют. Некоторые ученые не умеют даже заниматься наукой, зато умеют получать научные гранты. Научные гранты при этом дают тем кто их умеет получать и отчитываться. Дают деньги тем кто гарантированно сделает работу, а значит планка уровня работ все время снижается, зато формальные требования и роль связей все время растёт.

Авторы делают выводы, что надо сократить количество аспирантов, вместо аспирантов нанимать штатных сотрудников, для этого надо не давать финансировать аспирантов из грантов как встарь и прочие благоглупости. Проблема в том, что некуда деть имеющиеся кадры. Я бы предложил посылать всех кандидатов в аспиранты на службу в армию, или там на гражданскую службу бороться в Африке с Эболой или с Чагасом в Мексике, но это не наш метод.

На деле в США дикая нехватка врачей и сильно завышены цены на медицину. Если 3/4 от всех PhD отправить на краткие курсы врачей за счет государства лучше будет всем, кроме врачебного картеля. Цены и общие расходы на медицину от этого резко упадут.

Источник

Диспут доктора Андрея Соловьева, касающийся Науки и Академии

1. Есть Наука — высшая область применения человеческих талантов, и есть Академия — искусственно созданная система для занятия Наукой.
2. Целью ученого должно быть научное открытие, а не получение денег, титулов и статей.
3. Ученые все больше говорят о деньгах, чем о Науке. От профессора требуют быть бизнесменом, при этом большинство профессоров — плохие бизнесмены.
4. Преподавание — историческая обязанность профессоров — уходит на второй план. Можно быть успешным профессором и при этом ужасным преподавателем.
5. Академия превратилась в бизнес. Деньги нужны не для Науки, а чтобы поддерживать штаны во время написания следующего гранта.
6. Грантовая система, развившаяся в США с 1960-х годов привела к зависимости Академии от государства. Ученые не знают, где взять денег на Науку, кроме как у NIH, NSF, DOE и так далее.
7. Нынешняя система раздачи грантов слишком дорогая и забюрократизированная. Чтобы раздать $7 млрд, надо потратить $1 млрд на присосавшихся чиновников. Надо переселить их из Arlington, VA в Manhattan, KS — как минимум.
8. Чиновники, принимающие решение о выдаче грантов, не обладают ни квалификацией, ни временем для принятия справедливых решений. Вряд ли они вообще читают научную литературу по теме.
9. Рецензенты, имеющие квалификацию, слишком связаны конфликтами интересов, чтобы выносить справедливые решения.
10. Полный синтетик поддержит другого полного синтетика, чтобы тот поддержал потом его и чтобы создать искусственную значимость своей области.
11. Если, конечно, у них нет личных обид и прочих тараканов, распространяющихся на профессиональные суждения о работах друг друга.
12. Люди тратят слишком много времени на написание и рецензирование грантов, на подковерную борьбу вместо того, чтобы тратить это время на Науку.
13. С каждым годом гранты становится все сложнее получить, и получают их не те, у кого идеи лучше, а кто больше потратил времени на удовлетворение искусственных требований к пропозалам и на поддержание хороших отношений с нужными людьми.
14. Существуют компании и отдельные личности, которые помогают писать гранты за комиссионный процент. Эти помощники могут принести только больше красивых слов, а не идей. Значит, современные гранты спонсируют подвешенные языки, а не мощные мозги.
15. В пропозалах требуют из пальца высасывать практическую пользу, даже там, где ее нет. Честные ученые, признающие, что их работа практической пользы не имеет, отваливаются. Остаются «остапы бендеры» от науки, готовые рисовать радужные картины, насколько их мелкие и узкие результаты будут важны для всего человечества.
16. Требование быть экспертом в предлагаемой области загоняет ученых в узкие рамки проектов, которые они делали будучи аспирантами или постдоками, которые достались им во многом случайно и не отражают их текущих интересов и истинных талантов.
17. Грантовая система не поощряет новые смелые идеи, а благоволит уже испытанным и минимально рискованным.
18. В условиях, когда старые профессора на пенсию не собираются, выпускают по несколько новых PhD каждый год, из которых половина хочет тоже быть профессорами, грантовая система неустойчива. Грантов на всех не хватит.
19. Сто лет назад людей с PhD было 0,01% населения и каждый человек с PhD был умен. Сейчас 1% населения гордится PhD. И только каждый сотый обладатель PhD умен. Степени подчиняются инфляции, мозги — закону сохранения.
20. Научные группы стали слишком большими, чтобы профессор мог управлять ими эффективно. На мой взгляд, 20 подчиненных это максимум — дальше начинается профанация, отмахивание и делегирование вместо руководства.
21. Однако большая группа позволяет профессору скрыть общую неэффективность. Кто-нибудь из десятка постдоков придумает и опубликует интересную вещь, а профессор свое имя со звездочкой подмахнет, даже если его вклад в статью стремится к нулю или был отрицательным.
22. Профессор всегда возьмет студента или постдока, у которых есть свои деньги, независимо от квалификации апликанта и от потребности профессора в еще одном сотруднике.
23. Людей берут на позиции, желая угодить их предыдущим профессорам, учитывая имя и рейтинг университета, где они учились.
24. Рост количества «вечных постдоков» тревожит. Наукой серьезно можно заниматься до 50 лет, я не знаю, чтобы кто-то делал научные открытия позже этого возраста.
25. Профессор должен сам делать эксперименты, иначе весь накопленный опыт за время аспирантуры и постдочества заменяется работой с бумагами, в которой у начинающих профессоров как раз никакого опыта нет.
26. Профессор спихивает на подчиненных скучную и рутинную работу и рад, что на полгода-год загрузил человека. Так у студентов начинает воспитываться отвращение к Науке.
27. Профессора получают зарплату выше средней, приносят минимум пользы для общества и при этом жалуются, что им не доплачивают.
28. Своими мобильными приложениями, петицией на грин-карту и даже жж-блогом я горжусь больше, чем своими научными статьями. Их прочитали больше людей, они больше изменили мир. (UPD: В 2018 году я создал сайт с примером петиции на грин-карту и ответами на вопросы о ней).
29. Ситуация с финансированием Академии в других странах обстоит еще хуже, чем в США. А если у саудитов денег много, то это временно.
30. Признавая необходимость денег для занятия Наукой, я призываю ученых искать их в собственном кошельке, а не в государственном, и тратить их с той же бережливостью, как тратят они свои собственные деньги.
31. Обманывают себя и остальных те, кто верят и говорят, что их исследования окажутся полезными через 50-100-200 лет. Меньше обманешься, если будешь верить, что выиграешь в лотерею или 10 раз подряд в рулетку.
32. Количество научных публикаций растет, качество подает. Растет число невоспроизводимых и статистически недостоверных результатов.
33. Современные ученые все больше скатываются в частности. Не потому что научное открытие стало сделать сложнее. Слишком много времени уходит на мышиную возню, а не на Науку.
34. Некоторых заносит в такие дебри, что даже ближайшие коллеги и эксперты не понимают, зачем этим заниматься. Но технически все верно, поэтому публикуются. Статья есть статья.
35. Налогоплательщики Техаса выделяют деньги на борьбу с раком. Их передают Николаоу на синтез маитотоксина. Он перебирается из Скрипса в Райс, потому что там больше платят.
36. Многие одержимы мыслью не открыть что-то новое, а сделать нечто, довольно очевидное, быстрее остальных. Если несколько групп одновременно выдают один и тот же результат, значит идея не была так уж оригинальна.
37. Деньги тратятся на конференции, хотя давно все вопросы можно обсудить по е-мейлу, Скайпу, в крайнем случае приехать лично, но в университет, а не в Шератон на Гавайях.
38. Куча грантовых денег тратится неэффективно на ненужное или переоцененное оборудование или софтвер только потому, что «деньги остались, надо потратить: если вернем — в следующий раз дадут меньше».
39. Размеры грантов в компьютерных науках, где ничего не нужно, кроме компов, и в химии, где с того же гранта покупается куча оборудования и реактивов, одинаковые. Потому постдоки-компьютерщики получают в 1,5 раза больше, чем химики, работая меньше. Это справедливо?
40. Технические, надуманные параметры, такие как импакт-факторы, индексы Хирша, рейтинги университетов подсчитываются на полном серьезе и применяются там, где они неприменимы.
41. Многие научные статьи закрыты. Ученым продают назад их же творения за несправедливо большие деньги.
42. И ученые продолжают отказываться от своих прав, поощряют жадность издателей, не наказывают их бойкотом, выкладыванием статей в открытый доступ.
43. Издательства приносят минимальную пользу в современную эпоху. Если Конгресс хочет потратить деньги на Науку, то он должен выкупить назад статьи и запретить копирайт на научную информацию, а не спонсировать издательства через университетские подписки.
44. Научная информация публикуется слишком медленно, учитывая возможности современных технологий. Или не публикуется вообще, оставаясь достоянием лабораторных журналов и «know-how» группы.
45. Открытое пост-рецензирование научных статей было бы лучше, чем существующее закрытое и затянутое пре-рецензирование ограниченным кругом лиц, которое все равно не спасает от ошибок, но усложняет их исправление после публикации.
46. Порядок авторов — техническая по сути вещь — становится важным. Оксюмороном «второй первый автор» никого не удивишь. Четвертым быть лучше, чем восьмым. Лучше ли?
47. Когда о такой ерунде пекутся студенты, мне смешно. Когда порядку авторов начинают придавать значение профессора и администраторы, мне грустно. Цветовая дифференциация штанов да и только.
48. Погоня за количеством статей приводит к излишнему дроблению результатов и прочему организационному шлаку. Типа бесчисленных обзоров на «горячие» темы, которые пишут ради еще одной публикации.
49. Большинство цитирований в статьях не на ту литературу, которая была использована, а на свои предыдущие статьи, на банальности («синтез пиридинов важен») и на то, чтобы не забыть никого из уважаемых коллег, работающих над тем же синтезом пиридинов.
50. Многим профессорам настолько важно попасть в престижный журнал, что они готовы жертвовать скоростью публикации данных и ждать очередного отлупа из Science, только затем, чтобы послать тот же манускрипт в Nature.
51. Медлительность с публикациями приводит к тому, что сырые данные охраняются как военная тайна. В редких случаях я могу отнестись к этой практике с пониманием, но чаще всего она тормозит развитие Науки.
52. Ни название журнала, ни число цитирований, ни число страниц не является мерой значимости статьи для Науки. Академия, наоборот, слишком печется о внешнем успехе.
53. Я еще понимаю, зачем студент или начинающий профессор стремится опубликоваться в крутом журнале. Но зачем это пожилому профессору, у которого этих JACS’ов уже 100 штук. Его новую работу прочтут, где бы она ни была опубликована.
54. Если результат опубликован в индексируемом (хотя бы Гуглом) месте в понятной форме (на английском языке), то Наука и История все расставят по местам, кто ученый, а кто академик.
55. Споры о приоритете и вкладе не красят ученых. Чаще всего это детский сад или сутяжничество, на которое смотреть противно.
56. Мне нравится высказывание древнеримского сенатора: «Я предпочитаю, чтобы вы спрашивали друг друга: «Почему не воздвигнут памятник Катону?», нежели недоумевали: «Зачем ему поставили памятник?»
57. Студентам и постдокам дается минимум полезной информации о возможных карьерных путях, о том, как устроена грантовая система, Академия, прием на работу.
58. Вся информированность держится на устных преданиях, слухах и откровенной дезинформации.
59. Надежным способом найти позицию до сих пор остается только спамить всех подряд или попросить своего руководителя сделать звонок нужным людям.
60. Большинство ученых — консерваторы, когда речь заходит об изучении новых областей, переходе на новые технологии (с Word на TeX) или изменении Академии.
61. Персональные веб-страницы у многих профессоров сделаны ужасно, не обновляются, не содержат важной информации в структурированном виде.
62. Большинство ученых — расисты и сексисты: русские смеются над китайским акцентом и индийскими статьями, мужчины презрительно относятся к женщинам-ученым, а женщины-ученые — и к мужчинам, и к женщинам.
63. В США легальна дискриминация по гражданству. Информация о получении грин-карт для ученых от представителей университетов минимальна и полна ошибок.
64. За PhD грин-карту не дают, хотя по закону требования к PhD вполне совпадают с требованиями к EB2-NIW. Многие иностранцы остаются в Академии ради сохранения статуса, но это же псевдомотивация.
65. Профессора недовольны, когда у их иностранных подчиненных возникают проблемы с визами, разрешениями на работу и так далее, но ничего не делают, чтобы изменить эту ситуацию.
66. Многие профессора — злые люди, которым доставляет удовольствие троллинг и издевательство над студентами и вообще всеми, кто от них зависит.
67. Многие профессора плохо знают свой предмет, свою область, прикрываются старыми заслугами, заслугами своих студентов и постдоков или вообще непонятно откуда имеют незаслуженный авторитет.
68. Студентам и постдокам вбивается в голову рабское сознание, что вне Академии жизни нет, что стоит поссориться с руководителем, как не получишь ни рекомендательных писем, ни позиции и умрешь, работая кассиром в Таргете.
69. Мне кажется очень полезным, чтобы каждый аспирант провел хотя бы 3 месяца в другой лабе или компании в качестве интерна, чтобы лучше представлять мир за пределами собственной лабы. К сожалению, в химии это нетипично и получить помощь от профессоров в поиске интерншипа проблематично.
70. Требования профессоров работать в выходные, по праздникам, по ночам нарушают нормы этики и трудового законодательства. Хотя бы деньги за это платили или рассыпались в благодарностях. Так ведь нет.
71. Эффективность часто оценивается по числу часов, проведенных в лабе, по количеству, а не по качеству результатов. Неудивительно, что большинство студентов быстро выучивается создавать видимость тяжелой работы.
72. Академия не подразумевает отдыха. Если ты отдыхаешь несколько месяцев или лет (а для Науки такой отдых часто необходим), то ты лентяй, которого надо списывать со счетов. Другое дело, если ты 80 часов в неделю торчишь в лабе. Это хороший ученый, пусть он 60 часов из 80 пьет чай и сидит в фейсбуке.
73. Профессора создают в группе нездоровую конкуренцию и противостояние. Единственным противником ученого должна быть научная проблема, а не другие люди. Но кто из нас не испытывал страх перед очередной встречей с научным руководителем?
74. Сменить руководителя подчас настолько сложно, что студенты продолжают работать в группах, где они несчастны и непродуктивны.
75. Профессора считают, что если они были в аспирантуре идиотами, работавшими по 80 часов в неделю над ерундой, то и их студенты должны. И крайне обижаются, когда студенты отказываются быть идиотами и тратить всю свою молодость на ерунду.
76. Молодые беcтеньюрные профессора загоняют студентов, чтобы быстрее получить результат, теньюред профессора часто безразличны к научным результатам и уже ничего не хотят.
77. Больше половины успеха зависит от проекта, а проекты студентам и постдокам назначают профессора.
78. Часто слабые студенты добиваются бóльших успехов благодаря везению с проектом, который работает, чем сильные студенты, которым не повезло с проектом.
79. Профессиональная и моральная обязанность профессора в том, чтобы преуспел каждый его студент. Это отличает хорошего руководителя от плохого.
80. Хороший профессор умеет развить сильные стороны даже у слабых студентов. No grad student or postdoc left behind.
81. Плохие профессора полагаются только на сильных студентов, которые уже имеют опыт и сами могут заниматься Наукой. Такими студентами и дурак может успешно руководить.
82. Профессора игнорируют роль проекта и считают, что студент тот хорош, у кого статей больше. И увеличивают неравенство, пробивая награды и стипендии для тех, у кого и так уже много публикаций, выступлений на конференциях и прочих плюшек.
83. Так богатые становятся богаче, а бедные беднее из-за случайности. Так и одним профессорам сваливается непропорционально много наград, грантов и позиций.
84. Они могут нанять еще больше студентов и постдоков, выбирать самых лучших, публиковаться в лучших журналах не потому, что их результаты лучше, а потому что они уже публиковались в подобных журналах и публиковались много.
85. Поменять проект самому студенту или постдоку сложно, так как проекты часто привязаны к грантам и узкой специализации профессора.
86. Если студент проявляет инициативу, то в случае удачи профессор охотно разделит с ним все награды, в случае неудачи — повесит на студента всех собак.
87. Профессора упорствуют в продолжении тупиковых проектов, особенно если могут продолжать находить на них деньги. В конце концов, у них проектов много, все что работает идет в плюс, а что не работает в минус не идет.
88. Для студента же или постдока на неработающем проекте это вопрос успешной или провальной карьеры, эйфории или душевной травмы от работы.
89. Все эти вещи вызывают в студентах и постдоках, которые их наблюдают, разочарование в Академии, которое они смешивают с разочарованием в Науке.
90. Давление со стороны руководства, требование результатов и примешивание в это дело денег приводит к возрастанию случаев фальсификаций, саботажей и мелких жульничеств в Академии.
91. За все проблемы в статье должен отвечать деньгами, карьерой и свободой тот, кто поставил звездочку напротив своего имени. Валить после этого вину на студентов недостойно ученого и взрослого человека. Даже если студенты виноваты.
92. Ученые — от студента до профессоров — пребывают на работе в депрессии из-за дедлайнов, страха неудачи и наказания. Занятие Наукой вместо удовольствия приносит страдания.
93. С признания проблем и ухода из Академии начинается путь к решению. Оставаться в Академии, тем более на руководящей должности, зная об этих проблемах, было бы для меня лицемерием.
94. Многие, кто уходят из Академии, уходят и из Науки. Потому что уходят слишком поздно, от отчаяния, а не от понимания сути вещей и процессов.
95. В отдельных областях (computer science) ситуация более радужная, но это временно. На любую проблему найдется исключение, но отдельным праведникам не спасти Академию.

Интересно

В науке очень высока конкуренция, особенно в «горячих» областях или в тех, где исследования ведутся давно и неисследованных аспектов остается немного (как у нас). Я знаю множество групп, у которых с креативностью не очень и они стараются узнать, что делают другие группы, чтобы быстро сварганить что-то своё в этом направлении, застолбить поляну и отчитаться по грантам. Особенно этим страдают, как вы можете догадаться, азиаты и феменистки преклонного возраста, что сделали карьеру скандалами. В принципе, научно-академический шпионаж происходит разными способами, но я думаю, что не за горами еще один, очень эффективный и малозаметный. Достаточно перехватить список статей, что читают в данный момент конкуренты и составится неплохая картина, в каком направлении они сейчас работают, где надо «копать». Не знаю, как это осуществить технически (да оно мне и не надо), но подозреваю, что самый простой способ — перехват поисковых запросов системы PubMed. К примеру, отслеживать все запросы по поиску статей из конкретной лаборатории за день и потом анализировать данные. Вряд ли таких статей будет больше 3-4 десятков за день, а значит можно уяснить, в каком направлении копают конкуренты, что им интересно, какими лабораторными методиками они пользуются. Дальше методом дедукции совсем несложно получить неплохую картину чем же они занимаются.
Чует моё сердце, китайцы уже шарашат в этом направлении.

Профессора клинтоновского призыва

В своё время США достигли наивысшего пика могущества и развития в конце 90-х, в благословенное клинтоновское время. Лукавый Билли мог гулять налево, но при нем страна имела профицит бюджета и не вела дорогостоящих зарубежных войн: так, слегка побомбить в течении недели, не больше.
Как результат, на науку давалось столько денег, что практически любой начинающий профессор с мало-мальской толковой идеей мог получить и позицию и грант. Примерно треть грантов получала фондирование. Для сравнения, сейчас — 5%. Это привело к тому, что среди профессоров образовалась значительная прослойка реально приятных людей, которым для успеха не нужно было грызть глотки и идти по головам. Да, многого они не достигли, но они делали крепкую науку без фальсификата и дешевых сенсаций. Этакий костяк научного развития.
Сейчас времена поменялись и эти достойнейшие уважения люди погибают в конкуретной борьбе. Их добротная наука не выдерживает конкуренции с «молодыми (и не очень) хищниками» и эти профессора массово теряют гранты. Из за наличия системы теньюров, это не полная катастрофа — они тихо преподают, теряя последние связи с реальной наукой, медлено угасая.
Мораль же такова: нельзя в голодные годы заниматься наукой имея помимо чисто интеллектуальных качеств еще и душевную доброту. Съедят. Нужно быть жёстким, рисковым и очень упёртым и упорным, а иногда беспринципным и просто жестоким, чтобы выплыть.
Риск, что тебя опередят, заставляет учёных прибегать к некачественным методам В гонке за вакцину от COVID-19 второе место по-прежнему приносит славу - в отличие от некоторых областей науки.

Риск, что тебя опередят, заставляет учёных прибегать к некачественным методам
В гонке за вакцину от COVID-19 второе место по-прежнему приносит славу — в отличие от некоторых областей науки.

Об авторе Редактор