Академик Георгий Георгиев в статье «Как правильно оценить НИИ РАН» предложил оценивать институты на основании прежде всего независимых научных единиц: лабораторий, отделов и научных групп. По его мнению, «сумма оценок коллективов плюс некоторые дополнительные сведения об институте в целом дадут полную информацию об эффективности его деятельности». Это предложение поддержала начальник отдела по организации инновационной деятельности Российской академии медицинских наук (РАМН) Наталия Куракова.

Наталия Куракова применила библиометрические методики SciVal Spotlight и Essential Science Indicators для оценки результативности институтов РАМН

Международным трендом, сформировавшимся буквально в последние три года, стала детальная статистическая обработка и визуализация развития различных научных направлений или дисциплин, что позволяет увидеть соответствие национального и мирового уровня исследований по целой совокупности наукометрических показателей.

В 2008–2011 годах в противостоянии двух гигантов – Thomson Reuters и Elsevier – родилось несколько уникальных аналитических систем, позволяющих проводить оценку соответствия национальных исследований лучшему мировому уровню. Любопытна хронология и внутренняя логика создания этих интеллектуальных сервисов: от оценки и рейтинга исследовательских центров (2009) к визуализации уровня исследований отдельных лабораторий, научных коллективов (2010) и отдельных учёных (2011). В эти же годы появилось и несколько семантических поисковых систем, реализующих принцип «быстрее и дешевле найти нужное научное решение в том, что уже опубликовано, чем заказывать новое».

При проведении тестового деления учреждений РАМН по трём категориям научной продуктивности, наряду с принятой правительством типовой методикой оценки результативности мы использовали некоторые из этих сервисов, получив при этом довольно неожиданные результаты.

Разработчики SciVal Spotlight разъяли науку на 84 тысячи кластеров и для создания «карты науки организации» вычисляют количество кластеров, по которым в ней ведутся исследования мирового уровня, и определяют уровень соответствия этих исследований мировым трендам.

Обзор публикаций РАМН в SciVal показал следующее: учёные из научно-исследовательских учреждений РАМН опубликовали за период 2006–2010 годов 2381 статью (учитываются только статьи, индексирующиеся в базе Scopus), из которых лишь 345 участвуют в образовании 28 компетенций РАМН.

На рис. 1 представлена карта науки РАМН в виде матрицы, позволяющей оценить инвестиционную привлекательность её научных программ.

Рис. 1. Карта науки Российской академии медицинских наук, составленная по данным SciVal Spotlight

Каждый круг представляет компетенции РАМН. Чем больше диаметр круга, тем больше статей находится в этой компетенции. Кластеры, расположенные над горизонтальной осью, идентифицируют области исследований, по которым нарастает публикационная активность во всём мире. Кластеры, находящиеся справа от вертикальной оси, идентифицируют области исследований, по которым данная организация имеет заметную долю статей (в рамках данной компетенции) от мирового публикационного потока. Таким образом, перспективными для научного роста и инвестиционно привлекательными для финансирующих структур и инновационных менеджеров считаются в первую очередь кластеры, находящиеся в верхнем правом сегменте. По карте организации также можно определить, в каких областях идёт рост или отставание её доли в глобальном исследовательском процессе.

Как следует из рис. 1, в двух (см. первые две позиции в таб. 1) динамично развивающихся во всём мире кластерах отечественные учёные представлены заметной долей публикаций, и именно эти направления исследований следует финансировать в максимальном объёме. Ещё в четырёх кластерах РАМН входит в число мировых лидеров по публикациям.

Таб. 1. Кластеры, в которых отечественные исследователи являются лидерами по публикационной активности

Для сравнения на рис. 2 визуализированы фронты (см. определение ниже. – STRF.ru) медицинских исследований Гарвардского университета, занимающего, согласно рейтингу SСImago, первое место в мире по качеству и интенсивности медицинских исследований.

Рис. 2. Карта науки Гарвардского университета, составленная по данным SciVal Spotlight

Университет ведёт 563 кластера, 72 из которых имеют статус отличительных компетенций, 491 кластер – статус потенциальных компетенций, и, как видим, огромное число кластеров попадают именно в инвестиционно привлекательный сегмент. Ниже, на рис. 3, представлена карта Центра исследований рака Германии, находящегося на 283 месте в мире по рейтингу SСImago. Как следует из карты, общее число кластеров центра – 76, из них отличительных – 17, потенциальных – 59. И хотя доля статей из Центра исследований рака Германии от общего числа опубликованных в мире по медицине составляет 0,058 процента, по ежегодному росту числа статей центр опережает Гарвардский университет с показателем +2,67 процента.

Рис. 3. Карта науки Центра исследований рака Германии, составленная по данным SciVal Spotlight

Далее мы провели сравнение показателей российских медицинских центров по количеству исследовательских кластеров. Результаты представлены в таб. 2.

Таб. 2 Показатели российских медицинских центров по количеству кластеров

Удивительно, но, согласно типовой методике оценки, НИИ экспериментальной медицины РАМН, имеющий лучшие по академии показатели мирового уровня исследований, попал в категорию слабых НИИ.

Также SciVal помог увидеть персонально тех российских исследователей, которые сформировали кластеры с отличительными и потенциальными компетенциями. Один из таких кластеров связан с созданием лекарственных средств для регенеративной медицины на основе аналогов эндогенных регуляторов функций стволовых клеток и разрабатывается сотрудником НИИ фармакологии СО РАМН Глебом Зюзьковым (см. таб. 1), автором новой стратегии клеточной терапии. Докторскую диссертацию по этой теме он защитил в 2006 году в возрасте 28 лет.

Чтобы использовать этот ресурс как методологию анализа соответствия мировому уровню научных исследований, нужно в качестве объекта сравнения выбирать число исследовательских фронтов с российскими статьями.

Такой анализ провёл Павел Арефьев из Научной электронной библиотеки, обнаруживший, что российская клиническая медицина занимает второе место после физики по уровню исследований, соответствующих переднему краю науки, заметно опережая химию, традиционно считавшуюся «лицом российской науки». Правда, если сравнить российские достижения по показателю доли исследовательских фронтов с российскими статьями (соавторами) от общего числа фронтов в предметной области в мире, российская клиническая медицина среди прочих предметных направлений занимает лишь шестое место, уступая физике, наукам о Земле, наукам о космосе, техническим наукам. Причина заключается в том, что во всём мире общее число кластеров передовых исследований в области клинической медицины насчитывает 1565, тогда как число российских публикаций и статей с российским соавторством в этой области составляет всего 47. Как это ни парадоксально звучит, верхнюю позицию среди доли исследовательских фронтов с российским участием занимают междисциплинарные исследования – 33,33 процента от общемировых показателей (3 фронта с российским участием из 9 во всём мире), опережая даже физику с её 18,12 процента (102 «российских» фронта из 563 в мире). Статья с результатами этого исследования – «Оценка уровня национальных медицинских исследований с использованием новых инструментов прогнозирования научно-технического развития» авторов Н. Г. Куракова, П. Г. Арефьева, Л. А. Цветкова – принята к печати в «Вестник РГМУ».

Из приведённых примеров следует, что предложения академика Георгиева об оценке институтов не в целом, а по отдельным подразделениям, о необходимости целевой поддержки наиболее сильных и продуктивных подразделений не только находятся в абсолютном соответствии с новыми мировыми трендами менеджмента научных исследований, но и имеют инструменты для своего воплощения.

Различают два вида компетенций – отличительные и потенциальные. Отличительные компетенции (DC – distinctive competencies) – кластеры, в которых страна или организация является лидером. Потенциальные компетенции (ЕC – emerging competencies) – кластеры, в которых страна или организация является участником, но не лидером

Исследовательский фронт – группа публикаций (статей), отражающих исследования переднего края науки. Статьи в исследовательском фронте группируются на основе кластерного анализа при выборке из 9,6 миллиона публикаций в 11,5 тысячи ведущих рецензируемых международных журналах за период с 2001 по 2011 год включительно. Статьи в кластере могут представлять одну или несколько предметных областей. В исследовательский фронт попадают только статьи с высоким уровнем цитируемости. Всего в базе Essential Science Indicators насчитывается 6762 уникальных кластера исследовательских фронтов. Российская наука представлена публикациями в 284-х исследовательских фронтах, входящих в 19 предметных областей

Источник: http://pharmapractice.ru/46278