Однако эти вычислительные исследования также выявили более эффективные подходы к максимальному открытию и определили подходы, которые чаще используются учеными, получившими Нобелевские премии и другие престижные награды.
Вместе исследования, опубликованные в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) и American Sociological Review (ASR), дают количественную оценку преимуществ и недостатков современной науки и предлагают шаги для более продуктивного будущего.
«Идея заключалась в том, чтобы выяснить, насколько научная деятельность является инновационной и меняет контуры поля, а какая – традиционной и укрепляет устоявшиеся представления», – сказал Джеймс Эванс, доцент социологии в Калифорнийском университете в Чикаго и директор лаборатории знаний в Вычислительный институт (CI), совместная инициатива Калифорнийского университета в Чикаго и Аргоннской национальной лаборатории. "Научные учреждения вознаграждают ученых за постепенное расширение существующих знаний даже перед лицом взрывающихся возможностей. Мы обнаруживаем, что это приводит к неэффективному исследованию пространства открытий, особенно по мере того, как месторождения созревают."
Обе статьи основывались на новых сетях научных знаний, извлеченных из миллионов статей и патентов в биомедицинских журналах. Соавторы Эванс, Андрей Ржецкий и Джейкоб Фостер из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (с добавлением директора ИТ-инфраструктуры Яна Фостера в статье PNAS) сгруппировали статьи и патенты на основе молекул, используемых в исследовании, с сетевой ссылкой создается между каждой парой молекул, которые появляются вместе в одном документе.
Полученные сети, состоящие из тысяч молекулярных «узлов» и миллионов ссылок, позволили исследователям определить стратегию, используемую в каждой научной статье.
Сообщает ли он о новых отношениях между двумя молекулами, создавая новое звено в сети?? Или это репликация ранее известной ссылки? Спонтанная организация сети в «кластеры знаний», соответствующие научным областям, позволила исследователям определить, связывает ли новое звено удаленные, ранее не связанные между собой молекулы или объединяет соседние объекты в рамках единого кластера. Исследователи также использовали сети для измерения скорости открытия новых знаний.
«Глядя на то, как комбинации химических названий возникают и развиваются в миллионах публикаций с течением времени, мы можем моделировать научные знания как сеть связей между важными молекулами», – сказал Ржецкий, профессор медицины и генетики человека в Калифорнийском университете в Чикаго, старший научный сотрудник CI и директор Центра вычислительной нейропсихиатрической геномики Конте. "Это позволяет нам посмотреть, как в настоящее время работают исследователи, чтобы раскрыть эту сеть, и какие могут быть оптимальные стратегии."
В первой статье, опубликованной в PNAS, использовалась сеть знаний для определения эффективности научных исследований; например, измеряя, сколько экспериментов было необходимо, чтобы раскрыть важные новые знания.
Исторически, как показал анализ, исследования в данной области со временем становятся все более консервативными, и ученые уделяют больше внимания хорошо изученным центральным молекулам.
И наоборот, более эффективные стратегии, определенные путем тестирования тысяч различных стратегий на суперкомпьютере Beagle Чикагского университета, используют противоположный подход: эксперименты становятся все более рискованными и со временем ищут более удаленные соединения. Исследователи обнаружили, что если исследования с высокой степенью риска будут лучше стимулированы, увеличение количества публикаций о неудачных экспериментах также ускорит темпы открытий.
«Ученые часто могут попасть в ловушку, концентрируясь на небольшой части сети и тратя большие объемы ресурсов, пытаясь решить ту же проблему», – сказал Ржецкий. "Это работает для новых областей, где многие эксперименты имеют высокие шансы успешно выявить новую связь.
Но нужно потратить гораздо больше усилий, времени и ресурсов, чтобы сделать новые открытия в хорошо зарекомендовавших себя областях. Чтобы максимизировать темпы успешных научных достижений, лучший подход – быть предприимчивым и исследовать как можно более широко."
В статье ASR исследователи проверили «существенное напряжение» науки: баланс между постепенными, консервативными исследованиями и инновационными, новыми стратегиями. Авторы обнаружили, что ученые в шесть раз чаще проводили «повторные» исследования, чем исследования, которые устанавливали новые связи между химическими веществами – пропорция, которая оставалась стабильной на протяжении 25 лет изучения, несмотря на стремительно растущее число новых исследовательских возможностей.
В случае публикации инновационные статьи, которые устанавливают новые ссылки, будут цитироваться с большей вероятностью, с более широким разбросом цитирования и более высоким средним числом цитирований, чем более традиционные выводы. Кроме того, статьи авторов, получивших Нобелевскую премию или другие престижные научные премии, гораздо чаще знакомили с новыми молекулами и связями.
Но авторы утверждают, что эти дополнительные вознаграждения все еще не уравновешивают большие риски инновационных исследований.
Устойчивое предпочтение консервативных исследований, несмотря на значительно расширенный доступ к новым молекулам, методам и сотрудничеству, а также возможность получения большего вознаграждения, предполагает, что институциональные структуры стимулируют исследования с меньшим риском. Например, молодой исследователь, которого заставляют часто публиковаться, будет поддерживать дополнительные эксперименты, которые с большей вероятностью будут приняты журналами.
«Если мы хотим снизить этот риск, нам придется изменить рецепт», – сказал Эванс. «Нам придется вознаграждать на уровне группы, как это делала Bell Labs в период своего расцвета, или финансировать отдельных исследователей, независимых от проекта, чтобы они могли разумно распределять риски по своим личным исследовательским портфелям."
«Традиции и инновации в исследовательских стратегиях ученых» Джейкоба Фостера, Андрея Ржецкого и Джеймса Эванса были опубликованы в Интернете 1 сентября 2015 г. на сайте American Sociological Review. «Выбор экспериментов для ускорения открытий» Ржецкого, Джейкоба Фостера, Яна Фостера и Эванса будет опубликован в Интернете 9 ноября 2015 г. в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Обе статьи были поддержаны грантом NSF SBE 0915730 и Фондом Джона Темплтона; Бумага PNAS также была поддержана грантами NIH 1P50MH094267 и U01HL108634-01, контрактом DARPA Big Mechanism W911NF1410333 и грантом AFOSR FA9550-15-1-0162.