Екатерина Ерохина
11.09.2020 23:03 | Общество
3
Фото: Jeff Pachoud/Getty Images
Утечку умов оценили по библиометрии.
Какие страны притягивают ученых из России, как рассчитать потери научной дисциплины от эмиграции и зачем демографам машинное обучение, читайте в материале Indicator.Ru.
Есть печальный анекдот: в начале нулевых планерки в лабораториях многих университетов США проходили на русском языке. Утечка умов из российской науки — общеизвестное явление, и по поводу ее преодоления много говорилось и даже делалось. Сегодня медийная картина и некоторые статистические показатели показывают, что ситуация меняется. Известны имена маститых ученых, продолжающих научную карьеру в России после успеха за рубежом, а начинающие исследователи чаще находят возможности для работы в отечественной науке. Но оценить интенсивность миграционных потоков ученых из России и обратно непросто. Официальная статистика учитывает только тех, кто снялся с регистрационного учета, и совсем не дает представления, к какой профессиональной категории принадлежат уехавшие и где они осели.
Оценить миграцию ученых в разрезе географии и научных направлений помогают библиометрические данные, а именно указанные в опубликованных статьях места работы или учебы авторов — их аффилиации. В привязке к профилям авторов эта информация скапливается в библиографических базах данных, и дело, в общем-то, за малым: выгрузить профили с нужными характеристиками из Scopus или Web Of Science и посмотреть, как аффилиации в них менялись со временем. Это не новый подход, но для анализа российской академической мобильности он пока применялся нечасто.
Новую впечатляющую попытку сделали исследователи из лаборатории цифровой и вычислительной демографии Института демографических исследований Макса Планка в Германии. В последние два года в лаборатории развивается проект по изучению исследовательской мобильности по библиометрическим данным. Работу по применению этих подходов к российским миграционным процессам группа выполнила в сотрудничестве с аспирантом Высшей школы современных социальных наук МГУ имени М. В. Ломоносова Александром Субботиным. Результат опубликован в серии препринтов института.
Стоит остановиться на методах исследования. Конечно, на самом деле «выгрузить и посмотреть» данные из библиографической базы не так уж просто. Во-первых, речь идет о по-настоящему больших по меркам библиометрии данных. Авторы выбрали базу Scopus, поскольку она оценивается как крупнейшая библиографическая база данных, и период с 1996 по апрель 2020 года. Именно с 1996 года, по словам Александра Субботина, данные Scopus обладают более высоким качеством. Первоначальная выборка составляла 659 тысяч авторских профилей: у всех в какой-то момент карьеры появлялась российская аффилиация. За найденными профилями в Scopus числилось больше двух миллионов публикаций. Учитывая цели исследования, демографы «почистили» данные и сфокусировались на тех профилях, в которых наряду с российскими указывались и зарубежные аффилиации. Выборка сократилась до 30 тысяч профилей с 522 тысячами публикаций. Остальные профили также рассматривались, но основные выводы были сделаны именно на этой сокращенной выборке.
Вторая сложность — разница в оформлении аффилиаций. Почти у 10 тысяч авторских профилей в некоторых публикациях были указаны места работы, но не страны, с которыми они аффилированы. Чтобы восстановить по названию организации государство, была использована нейронная сеть, созданная сотрудниками лаборатории ранее в ходе проекта. Во второй раз методы машинного обучения пригодились, чтобы разделить объединенных системой в один профиль разных авторов со схожими именами. В результате из трех с половиной тысяч профилей получилось почти 12 тысяч.
Третий шаг в работе с данными состоял в определении области работы ученых по массиву их статей. Авторы отнесли каждый профиль в выборке к одному из четырех широких предметных кластеров: физические науки (имеются в виду не только физика и астрономия, но и химия, науки о Земле, инженерные дисциплины и другие области), науки о жизни, медицинские науки, социальные науки. Те, чьи статьи оказались слишком разнообразны, оказались в группе междисциплинарных исследователей. Кроме того, для каждого профиля был определен вклад в более узкие дисциплины, например химию, математику, психологию и так далее. На основе этих данных позже определялась активность в разных дисциплинах исследователей с различными миграционными статусами.
Наконец, сами эти миграционные статусы определялись по времени появления в авторских профилях статей с разными аффилиациями. Адрес в самой первой публикации определял страну происхождения, в последней — страну назначения. Получилось четыре категории ученых: эмигранты, у которых первоначальные российские аффилиации сменились зарубежными; иммигранты, у которых все наоборот; возвратные мигранты с российскими аффилиациями в первых и последних статьях и с зарубежными в промежуточных; и транзитные ученые, у кого, напротив, российские организации оказались только временной остановкой. При этом, отмечает Александр Субботин, авторы были консервативны в определении факта миграции.
Ученые рассматривались в качестве мигрантов только в случае, если наиболее часто встречающаяся страна аффилиации менялась со временем.
Александр Субботин
Аспирант Высшей школы современных социальных наук МГУ
Если кто-то решит провести аналогичное исследование на данных, например, Web Of Science и сравнить результаты с этой работой, нужно будет учесть особенности подхода к Scopus.
Анализ показал особенную значимость пяти географических направлений в миграционных потоках ученых с российскими аффилиациями. США, Германия, Великобритания, Франция и Украина оказались и основными целями эмигрантов, и главными источниками иммигрантов. При этом первое место и в исходящей (что неудивительно), и во входящей (а это уже не так очевидно) мобильности за США. Но исходящий поток из России в США за исследованные 24 года в целом превышает входящий. Это справедливо и для остальных стран из «пятерки», кроме Украины: в два с половиной раза больше ученых сменили украинские аффилиации на российские, чем наоборот. В этом она отличается от большинства других упомянутых в исследовании стран. Что ни возьми — Швеция, Нидерланды, Китай, Чехия, Австрия, Норвегия, Испания, Южная Корея, Швейцария, Австралия — все по данным библиометрии привлекли с 1996 года больше ученых-эмигрантов из России, чем дали иммигрантов. Канада и Финляндия, например, втрое больше. Наряду с Украиной на этом фоне выделяются другие страны с советским или социалистическим прошлым: Узбекистан и Беларусь (поток ученых в Россию из обеих стран превышает исходящий), Польша (соотношение эмигрантов и иммигрантов почти равное).
В разрезе областей наук результаты выглядят аналогично с небольшим исключением в социальных науках: тут по двум странам, США и Великобритании, авторы отмечают большее число иммигрантов, чем эмигрантов. Делать далеко идущие выводы об особенной востребованности русскоязычных гуманитариев, экономистов и социологов в США и Великобритании тем не менее не приходится. «Необходимо обратить внимание на то, что миграционные потоки исследователей в области социогуманитарных наук являются самыми малочисленными (в области естественных наук — самыми многочисленными), то есть в данном случае направления потоков в ту или иную сторону наиболее чувствительны. Здесь речь идет не о том, что мигрантов из США и Великобритании в разы больше, чем из России, а о незначительном превышении числа первых над вторыми», — подчеркивает Субботин. В целом ситуация выглядит так: исходящие миграционные потоки почти во всех направлениях в течение 24 лет были сильнее входящих, и эмигрантами становились более цитируемые ученые. Больше всего эмигрантов работают в области физических наук.
Что касается возвращения ученых, которые начинали с российских аффилиаций, потом некоторое время публиковались с зарубежными, а теперь вновь подписываются как сотрудники отечественных организаций, повторяется та же пятерка стран. Возвращаются больше всего из США, Германии, Франции, Великобритании и Украины (именно в таком порядке).
Но это расчеты для всего периода. Изменения миграционных потоков во времени авторы оценили по коэффициенту чистой миграции. Он рассчитывался как отношение разницы между количеством иммигрантов и эмигрантов за определенный год к общему числу ученых с российскими аффилиациями на начало этого года. Если эмигрантов больше, чем иммигрантов, коэффициент становится отрицательным. Самое низкое значение авторы получили для 2001 года. В следующие годы показатель постепенно рос, пока не стал положительным в 2015 году. С тех пор он вновь снижается.
Самой сложной частью анализа стала попытка авторов оценить влияние академической мобильности на развитие отдельных дисциплин, объединив в одном показателе «нормализованной по области чистой утечки умов» все категории ученых: эмигрантов, иммигрантов, возвратных и транзитных. При этом, правда, не учитывались цитируемость или другие наукометрические показатели — только вклад ученых в ту или иную дисциплину по числу написанных ими статей. Наибольший дисбаланс миграционных потоков и самые заметные потери в связи с этим понесли, согласно выводам авторов, российские нейронауки, наука о принятии решений, стоматология, биохимия, генетика, молекулярная биология, математика, химия, фармакология, токсикология, фармацевтика, химическая технология и материаловедение. Остальные дисциплины тоже не в плюсе; ближе всего приблизились хотя бы к равновесию экономические науки и экология.
Работа, отмечает Александр Субботин, носит описательный характер, и выделить причины изменений миграционных трендов сложно.
Обратившись еще раз к результатам исследования, можно заметить, что пессимистичный тренд был «сломлен» не одномоментно, а постепенно, начиная с 2001 года (когда был достигнут минимальный коэффициент нетто-миграции исследователей), тенденция была направлена на улучшение ситуации с новыми взлетами и падениями. Но, безусловно, кричать во всеуслышание, что Россия — наконец привлекательная для ученых страна, еще очень рано.
Александр Субботин
Аспирант Высшей школы современных социальных наук МГУ
В целом проект Института демографических исследований Макса Планка «Моделирование и анализ миграции и мобильности ученых» находится на начальной стадии, и сравнить ситуацию с миграцией в российской науке с другими странами тоже пока не получается. Некоторые выводы позволяет сделать одно из исследований, посвященное высокомобильным ученым (кто имел аффилиации более чем в двух разных странах). «Было выявлено, что США и Китай являются крупнейшими хабами среди таких исследователей. Значимыми центрами научной системы оказались также Германия и Великобритания. Причем Китай оказался основной страной назначения для таких ученых, что, согласно авторам, скорее всего свидетельствует о достижении Китаем плана по становлению крупным научным центром, — рассказывает Субботин. — Как раз говоря о Китае, с моей точки зрения, можно назвать конкретную причину, сыгравшую далеко не последнюю роль в таком прогрессе, — это правительственная программа «Тысяча талантов», в рамках которой в страну возвращаются ученые, получившие признание и добившиеся успеха за рубежом. При этом если у России достаточно сильные связи как с США, так и с Германией и Великобританией, то с Китаем эти связи есть, но они пока не такие значительные. Сейчас очень важный этап, и в зависимости от направления вектора развития и будет зависеть, станет Россия одним из крупных научных центров с круговоротом умов, или нет».
Конечно, библиометрические данные нельзя считать исчерпывающими для демографических исследований. Как отметили авторы в самой работе, библиографические базы не охватывают всех стран и языков науки — в них преобладают англоязычные издания, а остальные учитываются реже и не всегда корректно. Выход научной статьи не совпадает с самим моментом миграции, так как на проведение и публикацию исследования требуется время. На достоверности результатов может сказаться и выбранный период, так как к 1996 году многие ученые уже покинули Россию. В обсуждениях в социальных сетях к обозначенными самими авторами ограничениям добавили еще два важных уточнения. Во-первых, такой подход принимает «покупку аффилиаций» за миграцию, а это снижает доверие к найденным входящим потокам. Во-вторых, от внимания библиометрии ускользают молодые исследователи, покинувшие страну еще до первой «скопусовской» публикации. Если талантливый выпускник получил базовое образование в российском университете, а аспирантуру выбрал за рубежом, считать ли его ученым-эмигрантом? Возможно, не в прямом смысле слова, но научный потенциал страны с отъездом такого «будущего ученого» тоже уменьшается.
Александр Субботин ответил на эти замечания, подчеркнув, что феномен «покупки аффилиаций» очень сложно распознать. Например, стоит ли относить к нему аффилированных с российскими организациями исследователей, которые не имеют совместных публикаций с российскими коллегами? Но в определенной степени от учета «покупки аффилиаций» под видом реальной миграции защищает принятый авторами «консервативный» подход, подчеркивает Субботин.
Исследователь с зарубежными аффилиациями, чтобы считаться «мигрантом», должен наибольшее количество работ опубликовать с российскими аффилиациями за какой-то год. С моей точки зрения, такие приглашенные исследователи скорее публикуют свои работы с различными местами в одинаковом количестве, по сути, просто «приписывая» ту или иную аффилиацию, и тем самым не попадают в наше обозрение. Не исключено, что отдельные случаи действительно проскальзывают, но все же очень маловероятно, что они превалируют в академическом сообществе (по крайней мере, очень хочется в это верить) и могут существенно влиять на потоки.
Александр Субботин
Аспирант Высшей школы современных социальных наук МГУ
Что касается учета молодых исследователей, есть и другая сторона: и российские выпускники уезжают в зарубежную аспирантуру, но и из-за рубежа в Россию приезжают молодые ученые, и их первые индексируемые в базе данных Scopus публикации выходят с российскими аффилиациями. Да, как и у любых больших данных, у библиометрических есть свои недостатки, но анализировать их безусловно важно. Александр Субботин с коллегами продолжают работу по Scopus и готовятся поделиться новыми выводами.
К текущему моменту нами проведен ряд вычислений как в отношении исследователей, так и в отношении предметных областей, но абсолютно закономерной выглядит необходимость дополнительных расчетов, которые позволят уточнить уже имеющиеся результаты. А также для получения более детальной картины нужно расширить исследование, добавив новые показатели, например пол и уровень опыта.
Источник: