В первой части статьи мы рассмотрели проблемы системы научных публикаций, которые затрудняют исследования и распространение данных. Я очень рад, что эта тема оказалась интересной и привлекла множество интересных идей и комментариев.
В этот раз обсудим, какие решения уже придуманы, внедряются и разрабатываются. А в конце я опишу свое видение оптимальной системы обмена научной информацией.
Для людей, не знакомых близко с научным процессом, может быть не очень понятна важность научных статей. Публикация — это не только распространение информации, но и верификация результатов исследований, а еще самая главная мера эффективности научной работы.
Важность публикаций для ученых описывается выражением «Publish or perish» — «Публикуйся или сдохни». Именно всевозможные библиометрические показатели являются основой для получения грантов, подъема по карьерной лестнице и, в конечном итоге, научного успеха. И поэтому проблемы научных публикаций негативно влияют на всю науку в целом.
Итак, мои коллеги-ученые, не спрашивайте, что вы можете сделать для воспроизводимости — спросите, что воспроизводимость может сделать для вас!
Здесь я перечислю пять причин, по которым возможность воспроизводимости данных окупается в долгосрочной перспективе и представляет личный интерес для каждого амбициозного, ориентированного на карьеру ученого.
Сложное уравнение в левой половине черной доски, еще более сложное уравнение — в правой. Краткое предложение связывает два уравнения: «Здесь происходит чудо». Два математика, в глубоких раздумьях. «Я думаю, Вы должны быть более конкретны на втором шаге», — говорит один другому.
Примерно так выглядит ситуация, когда вы пытаетесь понять, как автор перешел от большого и сложного набора данных к плотной статье с множеством сложных графиков. Без доступа к данным и аналитическому коду такой переход можно объяснить разве что чудом. А в науке не должно быть чудес.
Случайно в потоке новостей и информации наткнулся на статью в Nature Scientific Reports. В ней представлены данные опроса 1500 учёных, посвящённого воспроизводимости результатов научных исследований. Если ранее данная проблема поднималась для биологических и медицинских исследований, где она с одной стороны объяснима (ложные корреляции, общая сложность исследуемых систем, иногда даже научный софт обвиняют), с другой стороны имеет феноменологический характер (например, мыши склонны вести себя по разному с учёными разных полов (1 и 2)).
Однако не всё гладко и с более естественнонаучными дисциплинами, такими как физика и инженерные науки, химия, экология. Казалось бы, именно эти дисциплины зиждутся на «абсолютно» воспроизводимых экспериментах, проведённых в максимально контролируемых условиях, увы, потрясающий – во всех смыслах этого слова – результат опроса: до 70% научных исследований и экспериментов НЕвоспроизводимы не только другими группами учёных, НО и самим авторами/соавторами опубликованных научных работ!
Читать полностью »
Научные исследования невозможны без использования компьютеров и программного обеспечения. Такое мнение высказали 69% учёных, принявших участие в опросе Software Sustainability Institute (SSI). При этом в реальности софт используют 92% всех исследователей.
Результаты этого опроса показались бы совершенно банальными, если бы не одна деталь: 56% учёных сказали, что разрабатывают собственное ПО (интересно, что это делают 70% мужчин и 30% женщин, то есть наблюдается определённое гендерное неравенство).
Так вот, каждый пятый учёный из тех, кто создаёт собственное ПО, не имеет никакого образования в области разработки программного обеспечения.
Читать полностью »
