Роль блокчейн-технологий в социальных практиках современной науки: теоретико-методологический анализ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 22.00.01, кандидат наук Космарский Артем Анатольевич
Космарский Артем Анатольевич
кандидат наук
2022
- Специальность ВАК РФ22.00.01
- Количество страниц 117
Оглавление диссертации кандидат наук Космарский Артем Анатольевич
результаты диссертации
Апробация результатов исследования
Постановка исследовательской проблемы
Объект и предмет исследования
Цель и задачи исследования
Положения, выносимые на защиту
Личный вклад автора в разработку проблемы и сбор данных
Концептуальная рамка исследования. Степень разработанности проблемы
Научная новизна работы
Эмпирический объект исследования. Методы сбора и анализа данных
Основные результаты исследования
Основные выводы исследования
Список литературы
Приложение А. Статья
Приложение В. Статья
Приложение С. Статья
Приложение D. Статья
Работа выполнена в федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»1.
Защита проводится по 4 публикациям, представленным в приложениях А-D:
Список публикаций автора диссертации, в которых отражены основные научные результаты диссертации:
Предоставляемые к защите статьи:
1) Космарский А. А. Блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2019. №№2. С. 388-409. https://monitoringjour-nal. ru/index.php/monitoring/article/view/580/550
2) Космарский А. А., Картавцев В. В., Подорванюк Н. Ю., Боде М. М. Трайбы и транспарентность: перспективы цифровых механизмов самоорганизации в российской науке // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2019. №6. С
https://doi.org/10.14515/monitoring
3) Kosmarski, A. and Gordiychuk, N. Token-curated registry in a scholarly journal: Can blockchain support journal communities? // Learned Publishing. 2020, 33. P. 333-339. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/leap
4) Kosmarski, A. Blockchain Adoption in Academia: Promises and Challenges // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020. Vol. 6. No. 4. Article 117 https://www.mdpi.com/2199-8531/6/4/117
Другие публикации по теме диссертационного исследования:
1 Автор благодарит Н. Подорванюка, В. Картавцева, Н. Гордийчука, И. Тарханова, а также членов комитета по защите диссертации - за вдохновение и неоценимую помощь в продумывании, написании и защите этой работы.
1. Kosmarski, A., Kartavtsev, V., Odinstov, A. Evading transparency, doubting democracy, dreaming big: grassroots perspectives on science governance in Russia // Problems of Post-Communism. Problems of Post-Communism (2022): 1-14. https://doi.org/10.1080/10758216
2. Kosmarski, A. and Gordiychuk, N. (2021), Anthropology and blockchain. Anthropology Today, 37: 1-3. https://doi.org/10.1111/1467-8322
3. Бычкова О. В., Космарский А. А. Блокчейн как res publica: к политической генеалогии распределенного реестра // Философия. Журнал Высшей школы экономики. Том 5. №4. 2021. С. 175-200. https://doi.org/10.17323/2587-8719-2021-4-175-200
4. Космарский А. А. Внедрение блокчейн-технологий в сферу науки: проблемы и трудности // Информационные ресурсы России. 2021. № 1 (179). С
5. Антопольский А. А., Космарский А. А., Гордийчук Н. В. Смарт-контракты в научной деятельности: правовые аспекты // Информационные ресурсы России. 2019. № 5. С
Апробация результатов исследования:
1) Доклад «Блокчейн для науки в 2022 году: проблемы, шансы, перспективы», междисциплинарная конференция «Блокчейн-технологии в науке и образовании: достижения, проблемы, перспективы» (22.01.2022, Государственный академический институт гуманитарных наук, Москва)
https://gaugn.ru/media/news/blokcheyn-tekhnologii-v-nauke-i-obrazovanii-dostizheniya-problemy-perspektivy/
2) Доклад «Блокчейн и смарт-контракты в академической деятельности: прозрачность и децентрализация как образы будущего науки» (XVII Таврические философские чтения «АНАХАРСИС», секция «Долженствование, норма и научное знание в прогнозируемом будущем» (Феодосия, 17.09-19.09.2021), http://anacharsi s. cfuv.ru/pdf7I SBN_Sb ornik_Anakharsi s_2021.pdf
3) Онлайн-доклад «Доверие, данные, децентрализация: фундаментальные проблемы внедрения блокчейна за пределами криптовалют» (с участием, в качестве дискутанта, И. А. Тарханова, с.н.с. ФИЦ ИУ РАН, доцента кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСиС), 29.10.2020 (https://neon.university/en/seminarDetail/45678 ).
4) Выступление в рамках секции «Наукометрия 2.0: цифровая перезагрузка» на Гайдаровском форуме, 15.01.2020, (https://mrm.ranepa.ш/news/?ELEMENTJD=277698)
5) Выступление на расширенной коллегия Министерства науки и высшего образования РФ,
6) Доклад «Цифровизация науки и самоорганизация научного сообщества: чего хотят ученые?», общее собрание межрегиональной общественной организации «Общество научных работников», 13.12.2019 (видеотрансляция: https://www.youtube.com/watch?v=p6lKs2NdJHw)
7) Доклад «Introducing blockchain to academia: why scientists are so hostile and wary - and what can we do about it» [Внедрение блокчейна в академическую среду: почему ученые настроены так враждебно и настороженно - и что мы можем с этим сделать] на конференции 2nd International Conference on Blockchain and Web3 for Science, Research and Knowledge Creation, Берлин, 4-5.11.2019 (https://www.youtube.com/watch?v=ipRdX6p9kx0)
8) Доклад: «"Science is not a game": challenges of introducing novel funding and evaluation tools in academia» [«Наука - это не игра»: проблемы внедрения новых инструментов финансирования и оценки в академической среде], организованной под эгидой Лаборатории открытой науки (Open Science Lab) в Техническо-информационной библиотеке Ганноверского университета (Technische Informationsbibliothek, TIB), 30.10.2019 (https://www.tib. eu/en/ service/events/details/moscow-researcher-artyom-kosmarski-gives-lecture-on-blockchain-topic-in-science-at-the-tib/)
9) Доклад «Блокчейн и смарт-контракты для научных журналов: хайп или спасение?» в рамках научно-практической конференции «SCIENCE ONLINE: электронные информационные ресурсы для науки и образования», 26 мая - 2 июня 2019 г., Испания (https://elibrary.ru/projects/conference/majorca2019/program.pdf ).
10) Доклад «DAO и смарт-контракты как инструменты самоорганизации ученых», в рамках семинара «Блокчейн и смарт-контракты в организации науки: перспективные кейсы и нерешенные проблемы», Европейский университет в Санкт-Петербурге, Санкт-Петербург, 20.05.2019 (https://eusp.org/news/blokchejn-i-smart-kontrakty-v-organizatsii-nauki-perspektivnye-kejsy-i-nereshennye-problemy)
11) Выступление на круглом столе «Проблемы и перспективы применения блокчейна в науке и научных журналах» (в рамках IX Грушинской социологической конференции, Москва, 21-21.03.2019 (https://profi.wciom.ru/fileadmin/image/page/nauka/grusha2019/New%20programms/26. pdf).
Постановка исследовательской проблемы
Технология блокчейна или, как она называется технически более точно, распределенного реестра2 (DLT, digital ledger technologies), вышла за пределы нишевых и экспериментальных разработок и приобрела глобальную значимость в середине 2010-х годов3. Она представляет собой набор блоков данных, соединенных криптографическими инструментами таким образом, чтобы сделать невозможным изменение содержимого одного блока без изменения остальных. В цифровом реестре информация хранится в сети децентрализованных узлов, и все зафиксированные транзакции прозрачны для каждого члена сети. Такой подход к обработке данных (децентрализованный и распределенный) предотвращает ретроактивное изменение данных.
Фактически блокчейн опирается на механизм достижения консенсуса, обеспечивающий точность операций без необходимости доверия к действиям отдельных участников сети4. Блокчейн позволяет верифицировать статус данных любого рода (время их создания или изменения, авторство, содержание), причем верификацию проводит распределенная сеть компьютеров (узлов), не принадлежащая одному лицу или организации. Таким образом, данная технология предоставляет устойчивую к недобросовестным интервенциям и манипуляциям и одновременно открытую систему подтверждения данных и операций с ними5. Если суммировать, то в распределенном реестре данные:
- прозрачны;
- верифицируемы;
- неизменны (технически невозможно изменить их задним числом, не оставив явный след в системе);
- распределены по разным узлам во множестве копий;
- децентрализованы (включаются и убираются из системы при условии консенсуса всех участников, а не одного центрального узла власти).
Социально и экономически успешной технологией DLT стал прежде всего благодаря криптовалютам (Bitcoin, Ethereum и другие). Последние объединили несколько важных свойств: криптографические инструменты, механизм достижения консенсуса внутри системы в условиях недоверия пользователей друг к другу, вознаграждение участникам сети за поддержание ее работы (майнинг). Фактически они завоевали внимание и ресурсы тысяч людей (их деньги, время, машинные мощности), создав платежное средство, которое якобы не зависит от авторитета и инструментов центрального банка, судов и полиции —
2 Технология распределенного реестра - более общий, «зонтичный» термин для обозначения баз данных, которые используют независимые узлы для записи данных и обмена ими в децентрализованной сети, причем блокчейн выступает лишь одним из баз такого типа (в нем применяются криптографические инструменты). В данной работе термины блокчейн и распределенный реестр используются как синонимы.
3 Voshmgir, Sh. Token Economy: How the Web3 reinvents the Internet. Berlin: Blockchain Hub Berlin, 2020; Cowen, N. Market for rules: the promise and peril of blockchain distributed governance // Journal of Entrepreneurship and Public Policy. 2019. 9, 2. P. 213-226; Campbell-Verduyn, M., and Hütten, M. Beyond scandal? Blockchain technologies and the legitimacy of post-2008 finance // Finance and Society. 2019. https://doi.org/ 10.2218/finsoc.v5i2.4137; Herian, R. Regulating blockchain: CTitical perspectives in law and technology. Routledge,
4 Werbach, K. The Blockchain and the New Architecture of Trust; MIT Press: Cambridge, MA, USA,
5 Waal, M.B., Ribeiro, C.D., Ma, M., Haringhuizen, G., Claassen, E., & Burgwal, L.V. Blockchain-facilitated sharing to advance outbreak R&D // Science. 2020. 368,
где сам компьютерный алгоритм выступает гарантией надежности транзакций6. Важно подчеркнуть, что успех биткойна повлиял на вектор развития блокчейна таким образом, что последний развивается не столько как монолитная технология, сколько как удачная констелляция различных технологических решений, многие из которых были теоретически описаны задолго до 2010-х годов, но получили возможность реализации именно в связке с блокчейном - как, например, автоматические (смарт) контракты, или цифровые валюты. Отметим, что именно децентрализация и прозрачность позиционируются как основные ценности и преимущества данной технологии. Вместе с тем блокчейн, как и любая новая технология, не является нейтральным инструментом и не развивается сам по себе. Он описывается, пропагандируется, развивается в «оболочке» из различных, нередко конфликтующих ценностей и моделей устройства общества7
Если относительно блокчейн-технологий в финансовой сфере (криптовалют) уже пройден большой путь научного осмысления (прежде всего с позиций экономики и экономической социологии)8, то столкновение такого рода цифровых проектов с другими институциональными областями9 социального пространства, идеология этих проектов и их восприятие профессиональной аудиторией и широкой общественностью только начинают концептуализироваться и эмпирически изучаться в общественных науках.
Актуальность изучения сопровождающих внедрение блокчейна социальных практик для понимания особенностей социальной организации и институциональной инфраструктуры современной науки связана со следующим.В переживающей разнонаправленные трансформации и подверженной все более сильному менеджериалистскому контролю сфере науки10 интерес к блокчейну исходно возник в силу надежд научного сообщества на повышение эффективности практик оценивания достоверности и качества научных результатов (в том числе из-за ставшего очевидным в
6 Swartz, L. What was Bitcoin, what will it be? The techno-economic imaginaries of a new money technology // Cultural Studies. 2018. 32(4). P. 623-650; Karlstrom, H. Do libertarians dream of electric coins? The material embed-dedness of Bitcoin // Distinktion: Journal of Social Theory. 2014. 15, 1. P. 23-36. https://doi.org/10.1080/1600910X.2013.870083; Nakamoto, S. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. White Paper. 2008. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf
7 Как пример успешной реализации этих принципов за пределами криптовалют и под патронажем крупной корпорации, можно назвать создание компанией IBM блокчейн-приложения BikeBlockchain для решения проблем с кражей велосипедов в Нидерландах: как только велосипед украден, оно отправляет информацию в полицию и страховые компании. В данном случае блокчейн сокращает административные издержки и облегчает взаимодействие структур разного типа (велосипедисты, полиция, страховые компании) - они могут взаимодействовать, не раскрывая приватные процессы и свои данные ни друг другу, ни разработчику приложения (этот кейс рассматривается в Koens, T., Aubel, P.V., & Poll, E. Blockchain adoption drivers: The rationality of irrational choices // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2021, 33).
8 См., например: Swartz, L. What was Bitcoin, what will it be? The techno-economic imaginaries of a new money technology // Cultural Studies. 2018. 32(4). P. 623-650; Karlstrom, H. Do libertarians dream of electric coins? The material embeddedness of Bitcoin // Distinktion: Journal of Social Theory. 2014. 15, 1. P. 23-36; DuPont, Q. The politics of cryptography: Bitcoin and the ordering machines. Journal of Peer Production, 2014, 1 (4),
9 Abrutyn, S. Institutional spheres: The macrostructure and culture of social life. In S. Abrutyn (Ed.), Handbook of contemporary sociological theory (pp. 207-228). Springer,
10 Государственные институты управления наукой реструктурируют университеты в соответствии с нормами новой государственной политики (new public policy): эффективность, метрики, прозрачные критерии качества работы ученых (Spence, C. 'Judgement' versus 'metrics' in higher education management // Higher Education. 2016, 77. P. 761-775; Shore, C. Audit culture and illiberal governance: Universities and the politics of accountability // Anthropological Theory. 2008. Vol. 8. No. 3. P. 278—298.
последние годы кризиса воспроизводимости11), прозрачности соответствующих процедур, «горизонтального» доверия без усиления бюрократических тенденций в научных институциях, поиска альтернативных источников финансирования. Выяснить, как эти проекты реализуются и воспринимаются учеными, какие социальные практики возникают при проникновении блокчейн-технологий в институциональную сферу науки, что оказывается проблематичным, представляется нам важными задачами социологического исследования.
Объект и предмет исследования
Теоретическим объектом диссертационного исследования выступает блокчейн-технологии и связанные с ними существующие и перспективные проекты организации и управления наукой.
В качестве эмпирического объекта исследования выступают причастные к процессам разработки и применения обозначенных выше проектов стейкхолдеры: энтузиасты и евангелисты блокчейна; руководители действующих стартапов, интенсивно использующих технологии блокчейна; академические исследователи DLT-технологий; представители профессорско-преподавательского состава, ^-специалистов, руководства российских вузов и редакторов российских научных журналов, так или иначе сталкивавшихся с блокчейном и пытавшихся внедрить данную технологию.
Предметом диссертационного исследования выступают процессы рецепции блокчейн-технологий и социальные практики, складывающиеся в результате внедрения в научных и научно-образовательных организациях проектов, связанных с этими технологиями.
Цель и задачи исследования
Цель диссертационного исследования - проанализировать социальные процессы, связанные с рецепцией и применением блокчейн-технологий и связанных с ними проектов в сфере организации науки, а также возникающие при этом социальные практики (на примере глобальных и российских стартапов и иных инициатив, а также российских научных и образовательных организаций).
В рамках данной цели намечено решение следующих научных задач:
1) Описать институциональный и идеологический ландшафт блокчейн-проектов в глобальной науке;
2) Определитьвозможные сферы применения блокчейн-технологий;
3) Выявить имплицитные нормативные модели организации науки; описать связанные с блокчейном экспериментальные модели децентрализованного самоуправления и группового принятия решений в науке;
11 Девятко И. Ф. Новые данные, новая статистика: от кризиса воспроизводимости к новым требованиям к анализу и представлению данных в социальных науках // Социологические исследования. 2018. № 12. С
4) Проанализировать основные реакции российского научного сообщества, возникающие в процессе рецепции блокчейн-технологий (распределенного реестра, токенов, смарт-контрактов, DAO);
5) Определить, на какие значимые черты организационного и ценностного устройства российской науки может указать опыт контактов с блокчейном в 2017-2020 годах.
Положения, выносимые на защиту
1. В области банкинга, финансовых транзакций, гейминга, международной логистики блокчейн-решения уже интегрированы значительно теснее, чем в относительно зависимую от государственных бюджетов, крайне неравномерно цифровизированную и в целом консервативную сферу науки. Однако, несмотря на это, в 2017-2020 гг. в разных странах мира возник ряд проектов по внедрению блокчейн-решений в науку. В результате предпринятого в диссертационном исследовании анализа практик реализации подобных проектов в науке выявлены признаки трех основных институциональных идеологии блокчейна, а именно: а) «этатистская», в которой он рассматривается как новая технология государственного управления, увеличивающая подотчетность, прозрачность и подконтрольность процессов; б) корпоративная, в рамках которой блокчейн интерпретируется как инструмент платформизации бизнеса и снижения транзакционных издержек и, наконец, в) демократически-программистская, в которой в качестве основных преимуществ блокчейна рассматриваются уже не автоматизация и увеличение транспарентности процессов, а децентрализация и демократизация управления.
Возникшие в рассматриваемый период блокчейн-решения в области науки оказались ближе всего к третьей из описанных идеологий. Эти идеологии, реконструируемые нами в результате анализа академической литературы, а также разнообразных текстов о применении технологий блокчейна в науке (манифестов, постов, white papers и др. ), в ходе исследования были локализованы в институциональном ландшафте. Среди опрошенных нами основателей блокчейн-проектов, а также евангелистов блокчейна для науки, безусловно преобладают представители третьей идеологии. Однако то же можно сказать и про представителей вузов и НИИ, имевших опыт взаимодействия с блокчейном. По сути, поле блокчейна в науке достаточно далеко от корпоративной и этатистской идеологий внедрения данной технологии (в отличие, например, от блокчейна для финансов, где примерно на равных идет борьба всех трех сил - децентрализованных криптовалют, корпоративных финансовых решений и государственных цифровых валют).
2. Диссертационное исследование показало, что интерес к блокчейн-технологиям среди ключевых акторов науки как институциональной области может быть описан через тематизацию этими акторами следующих ключевых проблем: кризис воспроизводимости, научные махинации, накрутки количественных показателей, кража идей; удлинение публикационного цикла, монополия крупных издательств, слабое вознаграждение труда рецензентов, дефицит финансирования науки, бюрократизация и пристрастность в процессах выделения средств на исследования. Для решения этих проблем изученными нами представителями проектов предлагаются следующие варианты институционального дизайна:
а) Указание времени создания объекта в распределенном реестре, как новый способ защиты идей, более быстрый, нежели патент или публикация в рецензируемом журнале. Кроме того, решения на основе блокчейна позволяет отслеживать весь исследовательский цикл - от формулировки гипотезы до сбора данных.
б) Загрузка информации в публичный реестр, позволяющая научному сообществу проверять дату ее создания (изменения) и целостность, снижает вероятность подтасовки данных. Принципы децентрализации и избавления от посредников, важные для идеологии и практики блокчейна, привели к разработке независимых издательских платформ, где авторы и рецензенты напрямую взаимодействуют друг с другом, без участия издательств, и получают справедливое вознаграждение за свой труд. Наконец, со стороны как блокчейн-евангелистов, так и части опрошенных нами ученых, ожидалось, что вхождение в криптовалютную экономику позволит членам научного сообщества привлекать средства инвесторов, чьи интересы и взгляды сильно отличаются от интересов университетов. Таким образом, по мнению наших информантов, в науке появляется возможность возникновения новых независимых экономических агентов, помимо государств, крупных грантовых фондов и филантропов (что идет в русле либертарианской идеологии, разделяемой многими блокчейн-проектами).
3. Показано, что помимо множества прикладных решений, блокчейн-проекты (как коммерческие инициативы, так и некоммерческие) явно или имплицитно претендуют на установление новых, более справедливых «правил игры» в науке и на «перестройку» практик управления ею. Энтузиасты, руководители блокчейн-проектов и ученые, заинтересованные в практических решениях, основанных на этой технологии, предлагают распространить на науку принципы республиканского самоуправления, уже действующие в других онлайн-сообществах, и таким образом поощрять развитие открытой науки, создавать новые сообщества ученых на основе зафиксированных в программном коде прозрачных правил. Реконструированные нами базовые принципы нового нормативного образа науки в блокчейн-проектах таковы: прозрачность процессов; дебюрократизация; децентрализация; партисипативность; коммунитарность; коллаборативность.
4. Анализ эмпирического материала показывает, что существует значительный разрыв между сенсационной репутацией технологии блокчейна и реальной интеграцией DLT в рабочие процессы учреждений и организаций. Логика блокчейн-решений предполагает ценности индивидуальной пользы и эффективности, тогда как ученые, в отличие от, например, трейдеров или геймеров, работают в рамках сложных институциональных структур, стоимость радикальных инноваций для которых весьма велика. Кроме того, анализ новых проектов указывает на дилемму: с помощью блокчейна предполагается выстроить автономную саморегулирующуюся систему науки, которой управляют сами ученые, то есть создать стимулирующую научный прогресс самоуправляющуюся институциональную инфраструктуру, причем в ее основе лежит гонка за материальными стимулами. Рыночная логика, однако, воспринимается учеными (нашими информантами) как атомизирующая научное сообщество и ударяющая по этосу коллективного поиска истины.
5. В российском научном сообществе наибольшее неприятие вызывает стоящий за блокчейн-проектами новый образ науки, в качестве основных атрибутов которого
декларируются транспарентность, децентрализация, академическое самоуправление. Существующие «мафии» и «клики» в науке даже в условиях коллективного, децентрализированного и дебюрократизированного принятия решений сумеют сохранить влияние и приспособить любые технологические и коммуникационные инструменты под свои нужды, то есть инструментально использовать их в личных и групповых интересах, не принимая декларируемые ценности нового образа науки. Модель открытого и прозрачного самоуправления воспринимается ключевыми акторами как сопряженная с рисками создания еще большей разобщенности среди ученых и нарушения отлаженной системы реципрокных отношений.
Личный вклад автора в разработку проблемы и сбор данных
Диссертационное исследование в основном выполнено на материале, собранном лично диссертантом и его коллегами в 2018-2021 годах в рамках исследовательского проекта «Сетевые договоры (смарт-контракты) как способ регулирования и организации научной деятельности»12. Проект реализовывался на базе Лаборатории исследований блокчейна в образовании и науке (ЛИБОН) Государственного академического университета гуманитарных наук. Наряду с этим в диссертации использовались материалы и результаты проекта «Цифровые механизмы управления и самоорганизации научного сообщества как необходимые условия научно-технологического прорыва» (реализован в 2019-2020 годах)13. По итогам данных проектов вышел ряд статей, в том числе четыре, по которым защищается настоящая диссертация. Диссертант выступил либо единственным, либо первым (основным) автором этих статей, взяв на себя концептуализацию материала, обработку данных и написание текстов.
Концептуальная рамка исследования. Степень разработанности проблемы
Распространение новых технологий, взаимодействия, в которые они вступают с различными элементами экономики, общества, культуры; наконец, сложные изменения, которые они претерпевают в ходе этого процесса - классическое и не теряющее своей актуальности направление исследований в рамках социологии науки и техники, а также междисциплинарной области STS (science and technology studies), оформившейся на стыке социологии, антропологии, истории и психологии14. Однако, в отличие от большинства работающих в данном направлении ученых, мы рассматриваем не устоявшуюся технологию с прочной инфраструктурой, а ту, что все еще находится в процессе становления - ее цели, акторы, политика ее применения; ее локализация, отношение к ней людей и институтов еще не стали самоочевидными и активно трансформируются. Такой
12 Проект поддержан грантом Российского фонда фундаментальных исследований №18-29-16184.
13 Проект поддержан совместным грантом Российского фонда фундаментальных исследований и Экспертного института социальных исследований №19-011-31522 опн.
14 См., inter alia: Латур, Б. Наука в действии: следуя за учеными и инженерами внутри общества. Пер. с англ. К. Федоровой. СПб.: Издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2013; Knorr-Cetina, K. Epistemic Cultures. How Sciences Makes Knowledge. Harvard University Press,
подход - рассматривать инфраструктуру в процессе становления и связанные с этим конфликты и барьеры - вполне легитимен и распространен в социальных науках15.
Кроме того, релевантным для настоящего исследования представляется введенное Бруно Латуром различение между двумя подходами к анализу технологических инноваций. Упрощенной модели диффузии (новые технологии в уже цельном и законченном виде спускаются в общество и «расходятся» по нему, встречая сопротивление от четко оформленных групп, чьим интересам инновации противоречат) Латур противопоставляет модель перевода. Она состоит в том, что инновация приходит как рабочая идея, как прототип, не в идеально работающем виде, а как смесь различных проектов, решений и даже идеологий, которые мобилизуют сети союзников (людей и материальных объектов), видоизменяются в ходе интеракций с этими сетями и затем завоевывают успех, закрепляются в разных сегментах общества, становятся новой нормой или, наоборот, отбрасываются и забываются как нефункциональный анахронизм16. Применительно к данному исследованию можно говорить о том, что отдельные группы ученых (преимущественно молодых), недовольные рядом проблем развития и организации науки, попытались взять себе в союзники новую (и внешнюю относительно науки) технологию, чтобы с ее помощью изменить правила игры. Однако коалиция, которую они собрали, оказалась недостаточно сильной, чтобы «завоевать» большие научные институции и сделать блокчейн элементом повседневности, «нормальности», а не экзотическим инструментом, вызывающим смешанные эмоции. Технологические инновации в исследовательской литературе трактуются не как нейтральный поступательный процесс, а как множество контингентных столкновений, договоренностей, политически окрашенных
17
социальных действий17.
Далее, обращаясь к социологической традиции исследования инноваций, мы выбираем два подхода. Это, во-первых, работы с опорой на понятие контингентности, показавшие, как организационные структуры меняются под влиянием новых технологий и, в свою очередь, меняют отношения между людьми в производственных процессах. Авторы этого направления показали, что децентрализованные и менее формализованные организационные структуры благоприятствуют техническим инновациям, так как они быстрее реагируют на меняющуюся среду18. Также мы опираемся на исследовательское направление, возникшее в русле социального конструктивизма в 1980-е годы и оспаривавшее представление о естественности технологического прогресса: инновации
15 Kennedy, D. The machine in the market: ^mputers and the infrastructure of price at the New York Stock Exchange, 1965-1975. Social Studies of Science. 2017, 47(6). P. 888-917; Collier, S. J. Post-soviet social: neoliberalism, social modernity, biopolitics. Princeton: Princeton University Press, 2011; Law, J. and Mol, A. Globalisation in practice: оп the politics of boiling pigswill. Geoforum. 2008. 39(1). P
16 Латур Б. Наука в действии: следуя за учеными и инженерами внутри общества. Пер. с англ. К. Федоровой. СПб.: Издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2013; Latour, B. Aramis, or the love of technology. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press,
17 Faria, I. Trust, reputation and ambiguous freedoms: financial institutions and subversive libertarians navigating blockchain, markets, and regulation // Journal of Cultural Economy. 2019, 12(2). P. 119-132; Hassan, S. and De Filippi, P. The expansion of algorithmic governance: from code is law to law is code // Field Action Science Reports. 2017, 17. P. 88-90; Bijker, W. E. Of Bicycles, Bakelites, and Bulbs: Toward a Theory of Sociotechnical Change. Cambridge, MA: MIT Press,
18 Burns, T. and Stalker, G. M. The Management of Innovation. London: Tavistock, 1961; Lawrence, P. R., and Lorsch, J. W. Organizations and environment: managing differentiation and integration. Harvard University, Boston: Graduate School of Business Administration, 1967; Donaldson, L. The contingency theory of organizations. Thousands Oak, CA: Sage Publications, Inc.,
существуют только в процессе постоянного взаимодействия между техникой и практиками, представлениями и привычками людей и институтов, от чего зависит в немалой степени успех или провал технологических проектов19.Если говорить о России, то релевантным для данного диссертационного исследования можно назвать работу петербургского социолога М. Соколова. Хотя он работает не с информационными технологиями, его разбор практик наукометрии в России, в рамках сравнительной социологии квантификации20, раскрывает сходный процесс: как и для чего в российские университеты внедряется иностранный «объективный» инструмент управления, меняющий правила игры, но вызывающий сопротивление агентов21. Наконец, сходную с нашей теоретическую и методологическую рамки используют авторы коллективной монографии «Приключения технологий: барьеры цифровизации в России», где разбираются различные кейсы, связанные с внедрением и освоением новых IT-технологий (от беспилотных автомобилей до дейтинговых приложений) в отечественных контекстах.
В связи с тем, что блокчейн-проекты предлагают не просто узкоспециальные технические решения «под капотом» для науки, а более или менее серьезную перестройку процессов ее социальной организации и управления, то есть меняют отношения между ее акторами, приносят новые принципы (прозрачность, децентрализация), для нас также важны некоторые аспекты социологии управления (governance). Речь идет прежде всего о том, как в 2000-2010-ые годы, в связи с ускорением научно-технического прогресса, бурным развитием «горячих» инновационных направлений (нанотехнологии, биомедицина), установлением новых связей между наукой и индустрией в Европе и США возникло понимание, что «жесткое» регулирование и дирижистский подход к управлению сферой науки и технологий непродуктивны. Начались разного рода эксперименты с практиками управления, механизмами регулирования, поиском оптимальных организационных форм22. В ответ на этот запрос в сфере социологии науки и научной политики было выработано несколько концепций, например, участвующее управление (shared governance), при котором все группы внутри университета (а не только начальство)
23
принимают активное участие в принятии решений как полноправные партнеры23, а также цифровое управление (digital governance). Эта парадигма предполагает цифровизацию отношений между гражданами, между государством и гражданами, а также автоматизацию
24
процессов24.
Кроме того, важную параллель с описываемым нами сюжетом (рецепция блокчейн-проектов в науке в 2017-2020 гг., конфликт разных идеологий) можно найти в истории движения «открытого доступа» (open access) в науке, с 1990-х годов до настоящего времени. Изначально принципы открытого доступа продвигали библиотекари, энтузиасты первых
19 Bijker, W., Hughes, T., and Pinch, T. The Social Construction of Technological Systems: New Directions in the Sociology and History of Technology. MIT Press, Cambridge, MA,
20 Berman, E. P. and Hirschman, D. The Sociology of Quantification: Where Are We Now? // Contemporary Sociology: A Journal of Reviews. 2018. 47,
21 Sokolov, M. Can Russian Research Policy be Called Neoliberal? A Study in the Comparative Sociology of Quantification // Europe-Asia Studies. 2021, 73. P
22 C. Sabel, J. Zeitlin (eds.), Experimentalist Governance in the European Union: Towards a New Architecture, Oxford UP, Oxford,
23 Участие в управлении университетом. Отв. ред. О. Бычкова. СПб.: Норма,
24 Margetts, H. and Dunleavy, P. The second wave of digital-era governance: a quasi-paradigm for government on the Web // Philosophical transactions of the Royal Society A. 2013, 371:
онлайн-журналов и представители некоторых дисциплин (физики и астрономии прежде всего), заинтересованные в культуре препринтов (напр., arXiv.org). Затем последовало десятилетие 2000-2009 - рост на 500%, благодаря взрывообразному расширению доступа ученых к интернету, точнее, переходу от интернета электронной почты к интернету доступных через веб ресурсов, и тогда же - появление открытого доступа как бизнес-модели, когда издателю платят не читатели, а авторы статей (вопреки идеалистическим замыслам энтузиастов, полагавших, что информация будет бесплатна для всех). Сейчас противостояние между двумя образами open access только усиливается. С одной стороны, растет число статей и журналов в платном открытом доступе, с увеличивающими ценами для авторов; с другой - мы наблюдаем запущенный прежде всего анархо-коммунистическим проектом Sci-Hub слом издательских моделей и «черный» путь к бесплатному для всех открытому доступу.
Кроме того, комплекс идей, технологических решений и практик, стоящих за open access, вышел за пределы сферы научных публикаций - речь идет уже об «открытой науке», с открытыми данными (императив делать весь процесс исследования публичным) и открытым рецензированием. Стоящие за этим ценности прозрачности и демократизации науки (против больших структур и издателей-монополистов) затронули и блокчейн-
25
проекты в науке, как мы покажем ниже25.
Однако по мере работы над диссертацией едва ли не более актуальной оказалась теоретическая рамка, показывающая истории не успешного внедрения и диффузии новой технологии, но скорее, наоборот, сочетания завышенных ожиданий при дефиците реальных практик использования. Такие процессы описываются, в частности, в социологии организаций с помощью т.н. модели «мусорной корзины»26. В рамках последней принятие решений интерпретируется как продукт стихийного взаимодействия акторов, которые одновременно создают и преодолевают трудности, возникающие по ходу их деятельности (а проблемы и решения одновременно скапливаются в «мусорных корзинах», откуда их время от времени извлекают или кладут обратно). Если говорить о ландшафте блокчейна в академической среде, то, как мы покажем ниже, проблемы и решения идут раздельно. Иными словами, появляется яркое новое решение, и агенты вдруг преисполняются надежды - не решит ли блокчейн их наболевшие проблемы (для кого-то это p-hacking, для кого-то -недостаточное вознаграждение труда рецензентов, для кого -то - административные
25 Подробнее об истории и современных коллизиях, связанных с «открытым доступом» и «открытой наукой», см.: Трищенко Н.Д. Открытый доступ к науке. Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2017; Laakso, M., Welling, P., Bukvova, H., Nyman, L., Bjork, B., & Hedlund, T. The Development of Open Access Journal Publishing from 1993 to 2009 // PLoS ONE, 2011, 6; Tennant, J.P., Waldner, F., Jacques, D.C., Masuzzo, P., Collister, L.B., & Hart-gerink, C. The academic, economic and societal impacts of Open Access: an evidence-based review // F1000Research, 2016, 5; Nicholas, D., Boukacem-Zeghmouri, C., Xu, J., Herman, E., Clark, D.J., Abrizah, A., Rodríguez-Bravo, B., & Swigon, M. Sci-Hub: The new and ultimate disruptor? View from the front // Learned Publishing, 2019, 32; Foster, E.D., and Deardorff, A. Open Science Framework (OSF) // Journal of the Medical Library Association. 2017. 105. P
26 Cohen, M.D.; March, J.G.; Olsen, J.P. (1972). "A garbage can model of organizational choice". Administrative Science Quarterly. 17 (1):
барьеры). Но потом, по разным причинам, оказывается, что блокчейн-технология - это решение без проблемы, и исходный энтузиазм уходит27.
Если обратиться непосредственно к предмету нашего исследования, то настоящая работа относится к развивающемуся научному направлению, которое охватываетвнедрение блокчейна (blockchain adoption) в различных областях, включая транспорт, финансы и образование. В рамках этого направления, на пересечении социологии, экономики и менеджмента, идет изучение факторов, ограничивающих возможности DLT для цифровой трансформации различных сфер жизни. Эти факторы, включают, в частности, недостаточное понимание технологии широкой аудиторией, культурные аспекты(недоверие, антипатию к ценностям децентрализации и прозрачности), регуляторные практики (необходимость новых юридических форм), вопросы управления (кто владеет и управляет сетью DLT), а также технические проблемы, прежде всего масштабируемость и безопасность28.
В последние годы начали появляться более концептуальные работы в русле социальной теории, критически рассматривающие ключевые понятия блокчейн-технологий. В статье де Филиппи и коллег (2020) анализируется, насколько истинно утверждение о DLT как гаранте доверия в ситуации взаимно не доверяющих друг другу субъектов. Авторы показывают, что децентрализованная (точнее, полицентрическая) модель управления фактически гарантированно приводит к тому, что небольшое количество влиятельных акторов начинают неявно контролировать систему29. Хайстер и Ютас (2020) продемонстрировали, какие имплицитные представления о личности (self) и человеческих агентах (восприятие собственной личности как товара, а времени - как монетизируемого ресурса, коммодификация и медиатизация отношений, репутация как основная форма капитала) встроены в блокчейн-проекты30. Рейтерс и Кокельберг (2018) рассмотрели блокчейн как нарративную технологию, завоевывающую авторитет и влияние благодаря новому мифу о замене ненадежных людей автоматизированным кодом31.
Тем не менее, большинство статей о блокчейне и связанных с ним технологиях все еще построены либо как прикладные проекты (что может сделать блокчейн), либо как критический обзор литературы32. В поле посвященных данной технологии работ из области социальных наук ощутимо не хватает текстов, которые использовали бы объяснительные
27 Дискурс о блокчейне как о «solution without a problem/in search of a problem» - достаточно распространен, и за пределами академического сообщества. См., например: Frederik, J. Blockchain, the amazing solution for almost nothing // The Correspondent. 21 August 2020 (https://thecorrespondent.com/655/blockchain-the-amazing-so-lution-for-almost-nothing).
28 Upadhyay, N. Demystifying blockchain: A critical analysis of challenges, applications and opportunities // International Journal of Information Management. 2020. 54, 102-120; Yeoh, P. Regulatory issues in blockchain technology // Journal of Financial Regulation and Compliance. 2017, 25. P. 196-208; 0lnes S.; Ubacht J.; Janssen M. Blockchain in government: enefits and implications of distributed ledger technology for information sharing // Government Information Quarterly. 2017, 34. P
29 Filippi, P., Mannan, M., & Reijers, W. Blockchain as a confidence machine: the problem of trust & challenges of governance // Technology in Society. 2020. 62,
30 Heister, S., & Yuthas, K. The blockchain and how it can influence conceptions of the self // Technology in Society. 2020, 60,
31 Reijers, W., & Coeckelbergh, M. The Blockchain as a Narrative Technology: Investigating the Social Ontology and Normative Configurations of Cryptocurrencies // Philosophy & Technology. 2018, 31. P
32 Как раз на тему данной диссертации: Leible, S.; Schlager, S.; Schubotz, M.; Gipp, B. A Review on Blockchain Technology and Blockchain Projects Fostering Open Science // Frontiers in Blockchain. 2019, 2,
ресурсы социологической теории и методологию качественных исследований33, а авторы которых изучали бы практический опыт внедрения DLT. Имеются в видувозникающие в этом процесе проблемы и, что не менее важно, неочевидные структурные черты тех сфер, куда БЬТ внедряется и тем самым проливает свет на их функционирование.
В российских социальных науках проблематике блокчейна посвящено достаточно много работ, однако, если убрать обзоры34, исследования по техническим наукам и экономике (посвященные в основном криптовалютам35), а также множество статей за пределами ядра РИНЦ, то остается совсем немного релевантных текстов. Пожалуй, наиболее значимой и концептуально независимой можно назвать работу «Блокчейн и социальные концепты: экспозиция проблемного поля» М. Пантыкиной, где ключевые концепты, с помощью которых «продвигаются» блокчейн-технологии (доверие, блок-время, ответственность, майнинг) деконструируются через акторно-сетевую теорию36. Близкие к нашим выводам результаты обнаружились в ходе исследования о перспективах блокчейна в системе трудовых отношений в России, методология которого отчасти совпадала с нашей (серия экспертных интервью с инициаторами внедрения новой технологии и представителями индустрии)37. Автор подчеркивает разрыв между потенциалом новой технологии, ожиданиями от нее и крайне пессимистическими взглядами на перспективы ее использования. Кроме того, главной проблемой исследователь (и его респонденты) считают не техническую (разработка и освоение новой технологии), а социальную - инерцию существующих институтов, слабое понимание цифровизации потенциальными стейкхолдерами.
Таким образом, несмотря на наличие ряда работ в смежных областях общественных наук (экономика и менеджмент прежде всего), как в мировой, так и в отечественной науке налицо явный дефицит социологического осмысления связанных с блокчейном социальных процессов и институциональных изменений. Отсюда и возникает цель данной работы -заполнить существующую лакуну.
33 В том числе такое положение дел связано с быстротой изменений в сфере блокчейн-технологий, где события иногда опережают планы исследователей, честно признающих, что их объект непоправимо трансформировался в ходе работы - как, например, автор текста DuPont, Q. Experiments in algorithmic governance: A history and ethnography of "The DAO," a failed decentralized autonomous organization. In: Campbell-Ver-duyn M. (ed.) Bitcoin and Beyond: Cryptocurrencies, Blockchains, and Global Governance. London: Routledge,
2017. P
34 См., например: Талапина Э. В. Применение блокчейна в государственном управлении: перспективы правового регулирования // Вопросы государственного и муниципального управления. 2020. № 3. С. 96-113; Горбунова М. В., Омётов А. Я., Комаров М. М., Беззатеев С. В. Обзор проблем внедрения технологии распределенного реестра // Информационно-управляющие системы. 2020. №2 (105). С
35 Дёрр Д., Ковальски О., & Невский С.И. Цифровизация и денежный порядок. Проблемы и перспективы регулирования рынка криптовалют // Terra Economicus. 2019. №17 (4). С. 6-22; Фролов Д. П. Постинституциональная теория блокчейна // Журнал экономической теории. 2019. №16 (2). С. 262-278; Баранов И. С. Конструирование доверия на российском рынке криптовалют // Экономическая социология.
2018. №19 (5). С
36 Пантыкина М. Блокчеин и социальные концепты: экспозиция проблемного поля // Социологическое обозрение. 2019. №18 (1). С
37 Долженко Р. А. Блокчейн в системе экономических и трудовых отношений: перспективы и сдерживающие силы // Проблемы теории и практики управления. 2021. №9. С
Хотя теме применения блокчейн-технологий именно в науке посвящено уже около двух десятков работ (с 2015 года)38, комплексных исследований, ориентированных на применение социологических методов и объяснительных моделей социологии, пока не проводилось. Подавляющее большинство доступных на данный момент публикаций представляют собой более и менее разработанные предложения того, как можно было бы применить блокчейн в той или иной сфере (от клинических испытаний препаратов до организации издательского процесса), но не анализ реального опыта (то же самое характерно для единственной ранней русскоязычной работы по теме39). Значимым
40
исключением стало недавнее исследование40, авторы которого попытались систематизировать деятельность современных проектов по блокчейну для науки, выявить их инновации, сильные и слабые места, и поставить вопрос о сложностях этого процесса. Однако,, увы, и эта работа является обзором литературы и лишена опоры на эмпирические изыскания. Из существующих на русском языке исследований первое выполнено коллегами диссертанта, в рамках одного из указанных выше проектов, и оно как раз посвящено экспертным точкам зрения на использование блокчейна и смарт-контрактов в научно-образовательной деятельности (в Западной Европе и США41). Другое же во многом опирается на результаты, полученные автором настоящей диссертационной работы42.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Теория, методология и история социологии», 22.00.01 шифр ВАК
Применение технологии блокчейн с целью повышения доверия пользователей к использованию юридически значимых баз данных2021 год, кандидат наук Кудряшов Сергей Юрьевич
Выбор и реализация карьеры научно-технических кадров в России: мотивация и факторы успешности2021 год, кандидат наук Волкова Галина Леонидовна
Саморегулируемое обучение в МООК: измерение, связь с образовательными результатами и возможности развития навыков при помощи интервенций2022 год, кандидат наук Вилкова Ксения Александровна
Управление рисками онлайн-диагностики здоровья: сравнительный анализ подходов в системах здравоохранения России и США2023 год, кандидат наук Ракова Кристина Викторовна
Оценивание влияния применения технологии блокчейн на эффективность закупочных процедур2022 год, кандидат наук Колосов Антон Михайлович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Роль блокчейн-технологий в социальных практиках современной науки: теоретико-методологический анализ»
Научная новизна работы
Научная новизна диссертационного исследования определяется тем, что впервые в мировой социологии было произведено комплексное исследование возможностей применения блокчейн-технологий для перестройки институционального и организационного ландшафта науки. Среди посвященных данным технологиям работ из области общественных наук ощутимо не хватает текстов, использующих объяснительные ресурсы социологической теории; текстов, авторы которых изучали бы, в том числе, практический опыт внедрения блокчейна. Имеются в виду проблемы, которые в этом процессе возникают и, что не менее важно, неочевидные структурные черты тех сфер, куда блокчейн внедряется и тем самым проливает свет на их функционирование.
В международном контексте предлагаемое диссертационное исследование является первым, где проблематика «блокчейн и наука» рассматривается социологически, с опорой на мнения и позиции представителей научного сообщества, выявленные с помощью как количественных, так и качественных методов. Наконец, в России пионером исследований
38 См. прежде всего: Janowicz, K., Regalia, B., Hitzler, P., Mai, G., Delbecque, S., Fröhlich, M., Martinent, P., & Lazarus, T. On the prospects of blockchain and distributed ledger technologies for open science and academic publishing // Semantic Web. 2018. #9. P. 45-555; Van Rossum, J. Blockchain for Research: Perspectives on a New Paradigm for Scholarly Communication. Digital Science. 2017. URL: https://digitalscience.figshare.com/articles/Block-chain for Research/5607778; Dhillon, V., Metcalf, D., Hooper, M. Blockchain in Science. In: Blockchain Enabled Applications. Apress, Berkeley, CA, 2017. P. 111-124.
39 Чернозуб С.П. Идеология открытой науки и перспективы блокчейна // Общественные науки и современность. 2018. № 6. С. 87-97.
40 Leible, S.; Schlager, S.; Schubotz, M.; Gipp, B. Op. cit.
41 Бычкова О.В., Евсеева И.К., Малюшкин Р.В. Международные оценки перспектив технологии блокчейн и смарт-контрактов в научно-образовательной среде: возможности и ограничения // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2019. № 4. С. 245-261.
42 Тульчинский Г.Л. Гуманитарные науки и цифровизация // Человек. Культура. Образование. 2020. №2 (36). С. 43-57.
блокчейна в науке выступил автор данной работы, став первым, кто систематически приступил к социологическому анализу проблем и перспектив применения БЬТ-технологий в науке, инициировав как ряд исследовательских проектов по данной теме, так
43
и написав установочную статью43.
Эмпирический объект исследования. Метода сбора и анализа данных
Эмпирической основой настоящего исследования стала, прежде всего, серия интервью и фокус-групп, проведенных в 2018-2020 годах и посвященных восприятию респондентами блокчейн-технологий в науке. Не менее важно было проанализировать основные нарративы респондентов и, на их основе, определить ключевые барьеры технологических инноваций, как организационные, так и идеологические. Использовалось целенаправленное построение выборки (purposeful sampling44), чтобы в исследовании были представлены точки зрения различных заинтересованных сторон: энтузиастов и евангелистов блокчейна; руководителей действующих стартапов, как отечественных, так и западных; академических исследователей DLT-технологий; представителей профессорско-преподавательского состава, IT-специалистов и руководства российских вузов, так или иначе сталкивавшихся с блокчейном и пытавшихся внедрить данную технологию. Всего было взято 30 глубинных полуструктурированных интервью, продолжительностью от 30 до 120 минут (лично автором данного исследования - 13 интервью). Интервью проводились лично или дистанционно (по Skype, Zoom). Респонденты рекрутировались по электронной почте и через социальные сети.
Кроме того, были проведены фокус-группы (N=3) с представителями российских университетов, где активно ведутся разработки в области блокчейн-технологий: Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), Санкт-Петербургского политехнического университета и Сколковского института науки и технологий. В общей сложности в фокус-группах приняло участие 19 информантов. Наконец, для выяснения запросов научного сообщества на внедрение блокчейна в сферу научных публикаций автором данного исследования были проведены фокус-группы (N =3) с учеными, редакторами и издателями научных журналов - о насущных проблемах отрасли и о перспективах их решения через новые цифровые инструменты (в частности, смарт-контракты).
Записи интервью и фокус-групп расшифровывались и затем обрабатывались с помощью тематического анализа. Работа с данными велось по методике Д. Джоя (один из
43 Космарский А.А. Блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2019. №2 (150). С. 388-409.
44 Palinkas, L., Horwitz, S., Green, C., Wisdom, J., Duan, N., Hoagwood, K. Purposeful Sampling for Qualitative Data Collection and Analysis in Mixed Method Implementation Research // Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research. 2013. #42. P. 533-544.
вариантов обоснованной теории)45 - от категоризации мнений и нарративов к выделению тем и их кластеризации.
Далее, в ходе исследования 2019 года, были отобраны пять научных/образовательных организаций, отличающихся друг от друга по основным направлениям деятельности (естественные, гуманитарные и технические науки), организационной структуре (вузы или НИИ) и географическому расположению (две организации в Москве и по одной в Санкт-Петербурге, Махачкале и Челябинске). В фокус-группах, проведенных в этих учреждениях с участием автора данного исследования, были задействованы пять-восемь человек разного пола, возраста и академического статуса, причем отдельно оговаривалось, что респонденты не должны принадлежать одному структурному подразделению (кафедра, лаборатория, отдел и т. п.). Средняя продолжительность одной дискуссии составила 120 минут. Записи транскрибировались и проходили процедуру кодирования.
Наконец, опираясь на материалы фокус-групп, автор и его коллеги разработали анкету для онлайн-опроса, объектом которого стала совокупность ученых, академических сотрудников и преподавателей вузов, проживающих на территории РФ. Анкета была оформлена на сервисе SurveyMonkey и распространялась через профильные для научного сообщества каналы: СМИ, специализированные сайты для ученых, группы в социальных сетях, закрытые и открытые групповые чаты в основных мессенджерах, почтовые рассылки. Вопросы анкеты затрагивали как мнения, так и практики научной жизни респондентов - отношение к наукометрии, бюрократической нагрузке, разным площадкам научной коммуникации, принципам рецензирования, разного рода цифровым инновациям, представления о целях, критериях оценки и будущем развитии отечественной науки. Всего было собрано 6166 анкет (полностью заполненных - 3605). Характеристики выборки: неслучайная, конформная, потоковая46. Для снижения влияния выбросов в данных и их смещения на итоговые результаты исследования была произведена процедура корректировки массива с учетом основных характеристик генеральной совокупности (распределения кандидатов и докторов наук по шести основным областям науки и техники, по данным Росстата)47.
Основные результаты исследования
Настоящее диссертационное исследование защищается по сумме статей, в которых был выявлен круг проблем, затрагивающих появление блокчейн-технологий в науке, их восприятие учеными и возникающие при этом коллизии. Раздел «Результаты» структурирован с учетом обозначенных выше задач исследования. Он начинается с описания институционального и идеологического ландшафта проектов, связанных с применением блокчейн-технологий в науке (с опорой прежде всего на статью «Блокчейн
45 Gioia, D., Corley, K.G., Hamilton, A. Seeking Qualitative Rigor in Inductive Research // Organizational Research Methods. 2013. #16. P. 15 - 31.
46 Baker, R., Brick, J., Bates, N.J., Battaglia, M., Couper, M., Dever, J., Gile, K.J., & Tourangeau, R. Summary Report of the AAPOR Task Force on Non-Probability Sampling // Journal of Survey Statistics and Methodology. 2013, 1. P. 90-143.
47 Федеральная служба государственной статистики. Наука и инновации. 2019. URL: https://rosstat. gov.ru/folder/14477?print= 1; Наука. Технологии. Инновации: 2020: краткий статистический сборник / Л.М. Гохберг, К.А. Дитковский, Е.И. Евневич и др. М.: НИУ ВШЭ, 2020.
для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы»). Далее будут рассмотрены предлагаемые в рамках блокчейн-технологий решения проблем науки (по статье «Blockchain Adoption in Academia: Promises and Challenges», а также «Token-Curated Registry in a Scholarly Journal: Can Blockchain Support Journal Communities?»).
Далее делается переход на более высокий уровень абстракции; будет представлен анализ образов и идеологии науки в блокчейн-решениях (с опорой на работу «Трайбы и транспарентность: перспективы цифровых механизмов самоорганизации в российской науке»). Наконец, последний, наиболее подробный раздел «Результатов» посвящен анализу реакций научно-образовательного сообщества (в мире и особенно в России) при столкновении с новой технологией. От наиболее простых, технических проблем мы перейдем к ценностным конфликтам и к тому, какие значимые черты устройства российской науки выявил этот контакт. Мы также остановимся на том, почему вызывают критику новый образ науки, «вшитый» в блокчейн-проекты, и их политические импликации. Этот раздел развивает идеи, изложенные в статьях: «Трайбы и транспарентность: перспективы цифровых механизмов самоорганизации в российской науке», «Blockchain Adoption in Academia: Promises and Challenges», «Evading Transparency, Doubting Democracy, Dreaming Big: Grassroots Perspectives on Science Governance in Russia».
1. Институциональный и идеологический ландшафт проектов, связанных с применением блокчейн-технологий в науке48
Практическое применение блокчейн-технологий в рутинной деятельности агентов той или иной институциональной сферы зависит от степени ее цифровизации, от ее близости к онлайн-финансам, от наличия или отсутствия возможностей получать и увеличивать там прибыли, а также от присутствия сильных заинтересованных корпоративных игроков. Вот почему в области банкинга, финансовых транзакций, гейминга, международной логистики блокчейн-решения уже интегрированы значительно глубже, чем в относительно зависимую от государственных бюджетов, крайне неравномерно цифровизированную и в целом консервативную сферу науки. Первые академические публикации по теме начали выходить только в 2016-2017 гг. Одновременно, на волне ажиотажного интереса к криптовалютам и ICO, прошло несколько волн отчасти оппортунистических, отчасти идеалистических стартапов, обещавших решить все проблемы науки с помощью блокчейна, чтобы освободить ее от олигополий и корпоративных интересов, обеспечить мощные материальные стимулы для ученых и создать более справедливую и оперативную систему публикаций. Часть из них закрылась из-за недостатка средств и несовпадения между амбициозными целями и собственными
48 Подробнее о результатах, изложенных в разделе 1, см. работы: Космарский А. А. Блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2019. №2. С. 388-409; Космарский А. А. Внедрение блокчейн-технопогий в сферу науки: проблемы и трудности // Информационные ресурсы России. 2021. № 1 (179). С. 9-14.
возможностями, часть переформатировала свои задачи, сделав их более конкретными и
49
скромными49.
Параллельно в 2017-2020 годах шел процесс выстраивания сети ученых и заинтересованных IT-специалистов, для которых тема блокчейна и науки кажется перспективной для будущего устройства академической жизни. Важную роль в этом процессе играет ассоциация Blockchain for Science (blockchainforscience.com), базирующаяся в Берлине, но объединяющая экспертов, работающих в Европе, США и Азии. Открылось и работает несколько профильных исследовательских центров (отдел Исследовательского института криптоэкономики Венского университета экономики и бизнеса, Лаборатория исследований блокчейна и общества Амстердамского университета, Лаборатория исследований блокчейна в образовании и науке на базе Государственного академического университета гуманитарных наук). Многие ученые, включенные в тему, работают в рамках таких структур, как Школа физических наук Городского университета Дублина или Фраунгоферовский институт прикладных информационных технологий.
Крупные корпорации некоторое время изучали и даже пытались развивать проекты в данной области (IBM защитила патент на технологию сбора и анализа научных данных с помощью блокчейна, подразделение компании Springer Nature разрабатывало межкорпоративную платформу для рецензирования, гарантирующую защищенность информации о рецензентах). Однако подчеркнуто демократический и антикорпоративный дух блокчейн-проектов, по-видимому, повлиял на них, и их разработки остались на уровне опытных моделей (proof of concept). Этот факт указывает, по нашему мнению, на существующий и даже увеличивающийся разрыв между тремя идеологиями, дающими разные ответы на вопрос, зачем, кому и для чего нужен блокчейн (не только в науке, но и в иных институциональных сферах). Эти идеологии таковы:
- государственная, использующая DLT как новую технологию государственного управления, увеличивающую подотчетность, прозрачность и подконтрольность процессов;
- корпоративная, преследующая те же цели, что и государство, только в рамках одного бизнеса и, кроме того, с использованием автоматизации (через смарт-контракты, особенно в сфере логистики и поставки) и монополизации (создание платформ, куда придут все игроки той или иной индустрии);
- демократически-программистская; на первый план тут выходит не эффективность, а децентрализация, успешный пример криптовалют как альтернативного, эмитируемыми государственными банками деньгам платежного средства; технологии как гарант доверия и безопасности взаимодействий между людьми и институтами; блокчейн как основа для трансграничных форм сотрудничества и цифрового самоуправления50.
49 Наиболее полный каталог релевантных стартапов см. в: Keck, I.R.; Heller, L.; Blumel, I. Distributed Science Infrastructure Projects, Version 1.1 . Zenodo. 2020. URL: https://zenodo.Org/record/3695199#.YP21B-gzY2w
50 Подробнее об этих образах и идеологиях блокчейна см., например: Manski, S., Manski, B. No Gods, No Masters, No Coders? The Future of Sovereignty in a Blockchain World. // Law Critique. 2018. #29. P. 151-162; Herian, R., Regulating blockchain: critical perspectives in law and technology. Routledge, 2018; Faria, I. Trust, reputation and ambiguous freedoms: financial institutions and subversive libertarians navigating blockchain, markets, and regulation // Journal of Cultural Economy. 2014. #12(2). P. 119-132.
Именно проекты, созданные в рамках третьей идеологии, были максимально амбициозны. Они предусматривали перестройку множества сфер - науки, киноиндустрии, медицины, журналистики, по образцу успешных криптопроектов; привлечение всех игроков (например, авторов, рецензентов, редакторов, издателей научных журналов) на новые децентрализованные платформы, с прозрачными процессами, отсутствием олигархий и олигополий51. Среди опрошенных нами в ходе исследования основателей блокчейн-проектов, а также евангелистов блокчейна для науки, безусловно преобладают представители третьей идеологии, но это же можно сказать и про представителей вузов и НИИ, имевших опыт взаимодействия с блокчейном. Высказывались и мнения, что именно государство, как наиболее заинтересованный в общественном благе и одновременно обладающий ресурсами для принуждения ученых к правильному поведению субъект, должно взять на себя внедрение блокчейн-технологий в науку. Однако все группы информантов, независимо от страны, воспринимали блокчейн-решения в науке прежде всего как инициативы и инструменты по созданию горизонтальных связей между агентами, по образцу НКО или соцсети (в большей степени, чем коммерческий сервис или меру государственной политики).
Что касается России, то блокчейн вызвал определенный интерес в научном и образовательном сообществе еще в 2017-2018 годах, но законодательная неурегулированность сферы блокчейна и смежных технологий, а также иные причины, о которых речь пойдет ниже, «заморозили» многие начинания. Тем не менее, выжили и продолжают активно развиваться инициативы в Сибирском федеральном университете (платформа для защиты интеллектуальной собственности ГРишуегейу), Центр технологий распределенных реестров СПбГУ (система голосования КриптоВече) и Государственном академическом университете гуманитарных наук (блокчейн для научных журналов).
2. Анализ предлагаемых в рамках блокчейн-технологий решений для проблем
52
науки52
2.1. Если говорить о кризисе воспроизводимости53, связанном с подгонкой эмпирической информации под гипотезу и «выуживанием» нужной статистической значимости из данных (p-hacking)54, о предотвращении научного мошенничества (scientific fraud) и ускорении научной коммуникации (при одновременной защите прав на идеи), то блокчейн-проекты, облегчая обмен данными, претендуют на создание инструментов, способных сделать исследовательский цикл более открытым и прозрачным. и. Открытия и
51 Попытка аналитического обзора такого рода проектов содержится в: Beutel, T. Decentralising Power, Competence and Incentives - A Case Study on Emerging Visions in the Blockchain Space. MA Thesis, University of Edinburgh Business School. 2018. (https://www.researchgate.net/publication/327427029).
52 Подробнее о результатах, изложенных в разделе 2, см. работы: Космарский А. А. Блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2019. №2. С. 388-409; Kosmarski, A. Block-chain Adoption in Academia: Promises and Challenges // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020. Vol. 6. No. 4. Article 117.
53 Ioannidis, J. P.A. Why Most Published Research Findings Are False // PLOS Medicine. 2005. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124
54 Head, M. L., Holman, L., Lanfear, R., Kahn, A. T. Jennions, M. D. The Extent and Consequences of P-Hacking in Science // PLOS Biology. 2015. https://doi.org/10.1371/journal.pbio. 1002106 ; Simmons J. P., Nelson L. D., Simonsohn U. False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant // Psychological Science. 2011. Vol. 22. No. 11. P. 1359-1366.
новые идеи могут быть зарегистрированы в распределенном реестре, с указанием авторства. Указание времени создания (time-stamp) на блокчейне может стать новым способом защиты идей, более быстрым, нежели патент или публикация в рецензируемом журнале55.
Более того, блокчейн позволяет отслеживать (с помощью верифицированных временных меток) весь исследовательский цикл, от формулировки гипотезы до сбора данных (тут задействован принцип стабильности данных). Загрузка информации в реестр, позволяющая широкому научному сообществу проверять дату ее создания (изменения) и целостность, призвана снизить вероятность подтасовки данных, модификации гипотез постфактум, удаления резко отклоняющихся значений и т.п56. В описанных случаях блокчейн выступает технологической основой для уже давно обсуждавшихся в научном сообществе мер по созданию «Большого статистического брата» и инструментов взаимного надзора ученых над работой с данными57. По состоянию на 2021 год наиболее действенными проектами этого типа можно назвать американскую платформу ARTiFACTS и bloxberg - глобальную сеть (управляется консорциумом университетов и научных организаций), которая обеспечивает систему сертификации данных и инструменты для разработки децентрализованных приложений для ученых.
2.2. Современная система журнальных публикаций, по мнению многих ученых, издателей, организаторов науки, находится в кризисе. Чаще всего отмечается, что публикационный цикл (время от представления рукописи в журнал до публикации) постоянно удлиняется, и одновременно представители многих наук не спешат открывать свои результаты в препринтах, опасаясь воровства идей. Далее, формальная анонимность слепого рецензирования нарушается (рецензенты понимают, на чью работу они пишут отзыв); наконец, рецензенты все больше перегружены, а их труд не вознаграждается58.
Для решения проблем научно-издательского процесса (все более медленная скорость выхода публикаций, растущие ценники на чтение статей и, особенно, взносы за публикации в журналах открытого доступа; монополизация издательского бизнеса - всю работу по написанию и рецензированию статей делают ученые, а все деньги достаются корпорациям) блокчейн-проекты предлагают, в самом минимальном варианте, тот же time-stamping. Утверждается, что запись текста или даже черновика идеи на блокчейне позволяет ученому подтвердить приоритет в открытии и права на интеллектуальную собственность,
55 Benchoufi, M.; Ravaud, P. Blockchain technology for improving clinical research quality // Trials. 2017. 18, 335; Furlanello, C.; De Domenico, M.; Jurman, G.; Bussola, N. Towards a scientific blockchain framework for reproducible data analysis // 2017. arXiv:1707.06552
56 Bartling, S. Blockchain for Open Science and Knowledge Creation - Static Version 4. Zenodo. 2018. URL: https ://zenodo.org/record/60223#. WznpSE0Um70
57 Young, C. Model Uncertainty and the Crisis in Science // Socius: Sociological Research for a Dynamic World. 2018. Vol. 4: 1-7.
58 Kovanis, M., Porcher, R., Ravaud, P., and Trinquart, L. The global burden of journal peer review in the biomedical literature: strong imbalance in the collective enterprise // PLoS One, 2016. 11(11), e0166387. https://doi.org/10.1371/iournal.pone.0166387; Ware, M. Peer review survey 2015. Publishing Research Consortium, 2016. http://publishingresearchconsortium.com/index.php/134-news-main-menu/prc-peer-review-survey-2015-key-findings/ 172-peer-review-survey-2015-key-findings ; Prüfer J., Zetland D. An auction market for journal articles // Public Choice. 2009. Vol. 145. #3 P. 379-403.
после чего он может свободно поделиться текстом в виде препринта, и таким образом публикационный цикл ускоряется59.
Наконец, принципы децентрализации и избавления от посредников, важные для идеологии и практики блокчейна (как и надежды научного сообщества, что можно поправить систему, используя блокчейн как инструмент институционального дизайна), навели многих разработчиков на создание независимых издательских платформ. Авторы и рецензенты напрямую взаимодействуют там друг с другом, без участия издательств, и получают справедливое вознаграждение за свой труд ; помимо публикационного функционала, там работают также системы репутации и поощрения.
Впрочем, как показало наше исследование, создатели таких платформ недостаточно внимания уделили тому факту, что ученые предпочитают публиковаться в известных им «старых» журналах, и не только потому, что эти журналы индексируются в Scopus и Web of Science, обладают импакт-фактором. Дело в том, что вокруг каждого из них кристаллизируется свое исследовательское сообщество, там идут важные для дисциплины дискуссии и так далее. Многие амбициозные публикационные платформы с применением блокчейн-технологий (scienceroot.com, eurekatoken.io, pluto.network) не дошли до стадии MVP или были закрыты, за исключением проекта Orvium60 (orvium.io ), который пережил несколько кризисов и активно развивается.
2.3. Механизмы финансирования науки в современном мире также вызывают немало критики. Те, кто выделяет средства (государства, фонды), стремятся к все большей прозрачности и подотчетности и, главное, эффективности расходования средств, в рамках парадигмы new public management - экспансии бизнес-моделей в социальные сферы (науку, образование, здравоохранение)61, когда от ученых стали требовать измеримых, поддающихся количественной оценке результатов, а также планирования этих результатов. Сами ученые выражают недовольство пристрастностью, громоздкими, непрозрачными и малоэффективными процедурами финансирования. Исследователям приходится тратить все больше своего времени на написание отчетов, заявок и решение других бюрократических задач62. Кроме того, государство постепенно уходит от крупномасштабного финансирования научных исследований63.
Что касается экономии времени, снижения административных издержек и повышения независимости ученых в сфере финансирования собственных проектов, то блокчейн-проекты предлагают, как минимум, возможность создать автоматизированную систему выплаты средств с помощью смарт-контрактов, снижающую нагрузку на
59 Gipp, B.; Breitinger, C.; Meuschke, N.; Beel, J. Cryptsubmit: introducing securely time stamped manuscript submission and peer review feedback using the blockchain. In Proceedings of theACM/IEEE Joint Conference
on Digital Libraries (JCDL), Toronto, ON, Canada, 19-23 June 2017.
60 Его основополагающий документ (white paper): https://docs.orvium.io/Orvium-WP.pdf
61 Plerou, V., Nunes Amaral, L. A., Gopikrishnan, P., Meyer, M., Stanley, H. G. Similarities between the growth dynamics of university research and of competitive economic activities // Nature. 1999. No. 400. P. 433-437; Shore, C. Op. cit.
62 Widener, A. Paperwork рaralysis. Federally funded scientists are overwhelmed by administrative tasks, but attempts to rescind regulations face challenges // Chemical and Engineering News. 2014. Vol. 92. No. 22. P. 20-21; Link, A. N., Swann, C. A., Bozeman, B. (2008). A time allocation study of university faculty. Economics of Education Review. Vol. 27, No. 4. P. 363—374; https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2007.04.002.
63 Stephan, P. How Economics Shapes Science. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press. 2012.
бухгалтерию и самих ученых. Те же смарт-контракты позволяют привязать, например, выплату средств гранта к выполнению заданных грантодателем или руководителем проекта условий (подача рукописи или публикация статьи, предоставление открытых данных, определенный уровень цитирования), или автоматического возврата при невыполнении64. Такой подход реализован, в частности, на платформе DEIP (deip.world). Другой успешный пример, уже из госсектора - проект Национального исследовательского совета Канады, где блокчейн Ethereum применялся для доступной общественности публикации о суммах и целях правительственных и частных грантов, в режиме реального времени65.
Однако автоматизация и транспарентность - далеко не самые инновационные возможности из тех, что предлагает современная блокчейн-среда. Предполагается, что вхождение в криптовалютную экономику позволяет ученым привлекать средства инвесторов, чьи интересы и взгляды сильно отличаются от интересов университетов. Появляется возможность публично привлекать финансирование на научные проекты (даже относящиеся к фундаментальной науке), описывая их таким образом, чтобы заинтересовать относительно широкий круг лиц. Здесь блокчейн, согласно аргументации его энтузиастов, обеспечивает инвесторам некоторую гарантию защиты от мошеннических проектов; исходные данные и процесс развития исследования можно отследить, а привлечение средств - привязать к достижению определенных результатов.
Похожие диссертационные работы по специальности «Теория, методология и история социологии», 22.00.01 шифр ВАК
Метод обеспечения безопасности данных при их обработке в блокчейн-системе за счёт применения искусственных нейронных сетей2022 год, кандидат наук Козин Иван Сергеевич
Принципал-агентская проблема в российской системе финансирования науки по результатам2024 год, кандидат наук Вершинин Иван Владимирович
Проблема тоталитаризма в информационном обществе: социально-философский анализ2023 год, кандидат наук Прошкин Александр Сергеевич
Модели и методы интеллектуальной обработки математических знаний в информационных системах2020 год, кандидат наук Хайдаров Шамиль Махмутович
Механизмы дифференциации политических установок православных россиян2023 год, кандидат наук Карпич Юлия Владимировна
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Космарский Артем Анатольевич, 2022 год
Список литературы
1. Авдеева Д. А. Доверие в России и его связь с уровнем экономического развития // Общественные науки и современность. 2019. № 3. С. 79-93.
2. Баранов И. С. Конструирование доверия на российском рынке криптовалют // Экономическая социология. 2018. №19 (5). С. 90-112.
3. Бурдье П. Клиническая социология поля науки // Социоанализ Пьера Бурдье. Альманах Российско-Французского центра социологии и философии Института социологии Российской Академии наук. СПб., 2001. С. 19-35.
4. Бычкова О.В., Евсеева И.К., Малюшкин Р.В. Международные оценки перспектив технологии блокчейн и смарт-контрактов в научно-образовательной среде: возможности и ограничения // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2019. № 4. С. 245-261.
5. Горбунова М. В., Омётов А. Я., Комаров М. М., Беззатеев С. В. Обзор проблем внедрения технологии распределенного реестра // Информационно-управляющие системы. 2020. №2 (105). С. 10-19.
6. Девятко И. Ф. Новые данные, новая статистика: от кризиса воспроизводимости к новым требованиям к анализу и представлению данных в социальных науках // Социологические исследования. 2018. № 12. С. 30-38.
7. Дёрр Д., Ковальски О., & Невский С.И. Цифровизация и денежный порядок. Проблемы и перспективы регулирования рынка криптовалют // Terra Economicus. 2019. №17 (4). С. 622
8. Долженко Р. А. Блокчейн в системе экономических и трудовых отношений: перспективы и сдерживающие силы // Проблемы теории и практики управления. 2021. №9. С. 138-156.
9. Латур, Б. Наука в действии: следуя за учеными и инженерами внутри общества. Пер. с англ. К. Федоровой. СПб.: Издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2013
10. Наука. Технологии. Инновации: 2020: краткий статистический сборник / Л.М. Гохберг, К.А. Дитковский, Е.И. Евневич и др. М.: НИУ ВШЭ, 2020.
11. Пантыкина М. Блокчеин и социальные концепты: экспозиция проблемного поля // Социологическое обозрение. 2019. №18 (1). С. 158-185.
12. Соколов М. М., Лопатина С. Л., Яковлев Г. А. От товарищества к учреждениям: конституционная история российских вузов // Вопросы образования. 2018. № 3. С. 1 20145.
13. Талапина Э. В. Применение блокчейна в государственном управлении: перспективы правового регулирования // Вопросы государственного и муниципального управления. 2020. № 3. С. 96-113
14. Трищенко Н.Д. Открытый доступ к науке. Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2017.
15. Тульчинский Г.Л. Гуманитарные науки и цифровизация // Человек. Культура. Образование. 2020. №2 (36). С. 43-57.
16. Участие в управлении университетом. Отв. ред. О. Бычкова. СПб.: Норма, 2016.
17. Федеральная служба государственной статистики. Наука и инновации. 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/14477?print=1
18. Фролов Д. П. Постинституциональная теория блокчейна // Журнал экономической теории. 2019. №16 (2). С. 262-278
19. Чернозуб С.П. Идеология открытой науки и перспективы блокчейна // Общественные науки и современ-ность. 2018. № 6. С. 87-97.
20. Abrutyn, S. Institutional spheres: The macrostructure and culture of social life. In S. Abrutyn (Ed.), Handbook of contemporary sociological theory (pp. 207-228). Springer, 2016
21. Baker, R., Brick, J., Bates, N.J., Battaglia, M., Couper, M., Dever, J., Gile, K.J., & Tourangeau, R. Summary Report of the AAPOR Task Force on Non-Probability Sampling // Journal of Survey Statistics and Methodology. 2013, 1. P. 90-143.
22. Banerjee, A. V. A Simple Model of Herd Behavior // Quarterly Journal of Economics. 1992. 107 (3). P. 797-817.
23. Barber, G. What's blockchain actually good for, anyway? For now, not much. Wired, 28 October, 2019. https://www.wired.com/story/whats-blockchain-good-for-not-much/
24. Barnes, J. Class and Committees in a Norwegian Island Parish // Human Relations. 1954. Vol. 7. No. 1. P. 39-58.
25. Bartling, S. Blockchain for Open Science and Knowledge Creation - Static Version 4. Ze-nodo. 2018. URL: https://zenodo.org/record/60223#.WznpSE0Um70
26. Benchoufi, M.; Ravaud, P. Blockchain technology for improving clinical research quality // Trials. 2017. 18, 335;
27. Berg, C. Delegation and Unbundling in a Crypto-Democracy. 2017. https://pa-pers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3001585
28. Berman, E. P. and Hirschman, D. The Sociology of Quantification: Where Are We Now? // Contemporary Sociology: A Journal of Reviews. 2018. 47, 3.
29. Beutel, T. Decentralising Power, Competence and Incentives - A Case Study on Emerging Visions in the Blockchain Space. MA Thesis, University of Edinburgh Business School. 2018. (https://www.researchgate.net/publication/327427029).
30. Bijker, W., Hughes, T., and Pinch, T. The Social Construction of Technological Systems: New Directions in the Sociology and History of Technology. MIT Press, Cambridge, MA, 1994.
31. Bijker, W. E. Of Bicycles, Bakelites, and Bulbs: Toward a Theory of Sociotechnical Change. Cambridge, MA: MIT Press, 1997.
32. Bollen, J.; Crandall, D.; Junk, D.; Ding, Y.; Borner, K. An efficient system to fund science: from proposal review to peer-to-peer distributions // Scientometrics. 2017. 110. P. 521-528.
33. Burns, T. and Stalker, G. M. The Management of Innovation. London: Tavistock, 1961
34. Campbell-Verduyn, M., and Hutten, M. Beyond scandal? Blockchain technologies and the legitimacy of post-2008 finance // Finance and Society. 2019. https://doi.org/10.2218/finsoc.v5i2.4137
35. Cohen, M.D.; March, J.G.; Olsen, J.P. (1972). A garbage can model of organizational choice. Administrative Science Quarterly. 17 (1): 1-25.
36. Collier, S. J. Post-soviet social: neoliberalism, social modernity, biopolitics. Princeton: Princeton University Press, 2011.
37. Collins, H. Tacit and explicit knowledge. Chicago: The University of Chicago Press, 2013.
38. Condos, J., W.H. Sorrell, and S.L. Donegan. Blockchain Technology: Opportunities and Risks. Vermont (Vermont), 2016. P. 1-35.
39. Das, L. Crypto whales — why they matter and how you can track them // https://www.okex. com/academy/en/crypto-whale-transaction-analysis-ways-to-monitor/
40. Dhillon, V., Metcalf, D., Hooper, M. Blockchain in Science. In: Blockchain Enabled Applications. Apress, Berkeley, CA, 2017. P. 111-124.
41. Donaldson, L. The contingency theory of organizations. Thousands Oak, CA: Sage Publications, Inc., 2001
42. DuPont, Q. The politics of cryptography: Bitcoin and the ordering machines. Journal of Peer Production, 2014, 1 (4), 1-29.
43. DuPont, Q. Experiments in algorithmic governance: A history and ethnography of "The DAO," a failed decentralized autonomous organization. In: Campbell-Verduyn M. (ed.) Bitcoin and Beyond: Cryptocurrencies, Blockchains, and Global Governance. London: Routledge, 2017. P. 157-177.
44. Faria, I. Trust, reputation and ambiguous freedoms: financial institutions and subversive libertarians navigating blockchain, markets, and regulation // Journal of Cultural Economy. 2019, 12(2). P. 119-132
45. Filippi, P., Mannan, M., & Reijers, W. Blockchain as a confidence machine: the problem of trust & challenges of governance // Technology in Society. 2020. 62, 101284.
46. Foster, E.D., and Deardorff, A. Open Science Framework (OSF) // Journal of the Medical Library Association. 2017. 105. P. 203-206.
47. Frederik, J. Blockchain, the amazing solution for almost nothing // The Correspondent. 21 August 2020 https://thecorrespondent.com/655/blockchain-the-amazing-solution-for-almost-nothing
48. Furlanello, C.; De Domenico, M.; Jurman, G.; Bussola, N. Towards a scientific blockchain framework for reproducible data analysis // 2017. arXiv:1707.06552
49. Gerard, D. Woolf, the University on the Blockchain — or not. 26 May 2019. https://da-vidgerard.co.uk/blockchain/2019/05/26/woolf-the-university-on-the-blockchain-or-not/
50. Gioia, D., Corley, K.G., Hamilton, A. Seeking Qualitative Rigor in Inductive Research // Organizational Research Methods. 2013. #16. P. 15 - 31.
51. Gipp, B.; Breitinger, C.; Meuschke, N.; Beel, J. Cryptsubmit: introducing securely time stamped manuscript sub-mission and peer review feedback using the blockchain. In Proceedings of theACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL), Toronto, ON, Canada, 19-23 June 2017.
52. Hacking, I. The Taming of Chance. Cambridge: Cambridge University Press, 1990.
53. Hassan, S. and De Filippi, P. The expansion of algorithmic governance: from code is law to law is code // Field Action Science Reports. 2017, 17. P. 88-90.
54. Head, M. L., Holman, L., Lanfear, R., Kahn, A. T. Jennions, M. D. The Extent and Consequences of P-Hacking in Science // PLOS Biology. 2015. https://doi.org/10.1371/_j our-nal.pbio.1002106
55. Heister, S., & Yuthas, K. The blockchain and how it can influence conceptions of the self // Technology in Society. 2020, 60, 101218.
56. Heller L., Blümel, I. Co-Creating the Future of Research Funding? Observations & Ideas from the Literature (And What Else We Need). Talk Given at SEED 2019 in Davos, 25— 28.02.2019. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2019. https://doi.org/10.15488/4457
57. Herian, R. Regulating blockchain: critical perspectives in law and technology. Routledge, 2018
58. Higginson, A. D., Munafo, M. R. Current Incentives for Scientists Lead to Underpowered Studies with Erroneous Conclusions // PLOS Biology. 2016 https://doi.org/10.1371/jour-nal.pbio.2000995
59. Ioannidis, J. P.A. Why Most Published Research Findings Are False // PLOS Medicine. 2005. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124
60. Janowicz, K., Regalia, B., Hitzler, P., Mai, G., Delbecque, S., Fröhlich, M., Martinent, P., & Lazarus, T. On the prospects of blockchain and distributed ledger technologies for open science and academic publishing // Semantic Web. 2018. #9. P. 500-555.
61. Jindal-Snape, D., Snape, J. B. Motivation of scientists in a government research institute: scientists' perceptions and the role of management // Management Decision. 2006. Vol. 44, No. 10. P. 1325-1343.
62. Kalfa, S., Wilkinson, A., Gollan, P. J. The Academic Game: Compliance and Resistance in Universities // Work, Employment and Society. 2019. 32(2). P. 274-291.
63. Kallio, K. M., Kallio, T.J., Tienari, J., Hyvonen, T. Ethos at stake: performance management and academic work in universities // Work, Employment and Society. 2016. 69(3). P. 685-709
64. Karlstrom, H. Do libertarians dream of electric coins? The material embeddedness of Bitcoin // Distinktion: Journal of Social Theory. 2014. 15, 1. P. 23-36. https://doi.org/10.1080/1600910X.2013.870083
65. Keck, I.R.; Heller, L.; Blümel, I. Distributed Science Infrastructure Projects, Version 1.1 . Zenodo. 2020. URL: https ://zenodo. org/record/3695199#.YP21B - gzY2w
66. Kennedy, D. The machine in the market: computers and the infrastructure of price at the New York Stock Exchange, 1965-1975. Social Studies of Science. 2017, 47(6). P. 888-917.
67. Knorr-Cetina, K. Epistemic Cultures. How Sciences Makes Knowledge. Harvard University Press, 1999.
68. Koens, T., Aubel, P.V., & Poll, E. Blockchain adoption drivers: The rationality of irrational choices // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2021, 33
69. Kovanis, M., Porcher, R., Ravaud, P., and Trinquart, L. The global burden of journal peer review in the biomedical literature: strong imbalance in the collective enterprise // PLoS One, 2016. 11(11), e0166387. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166387
70. Laakso, M., Welling, P., Bukvova, H., Nyman, L., Bjork, B., & Hedlund, T. The Development of Open Access Journal Publishing from 1993 to 2009 // PLoS ONE, 2011, 6
71. Latour, B. Aramis, or the love of technology. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press, 1996.
72. Law, J. and Mol, A. Globalisation in practice: on the politics of boiling pigswill. Geoforum. 2008. 39(1). P. 133-143
73. Lawrence, P. R., and Lorsch, J. W. Organizations and environment: managing differentiation and integration. Harvard University, Boston: Graduate School of Business Administration, 1967
74. Leible, S.; Schlager, S.; Schubotz, M.; Gipp, B. A Review on Blockchain Technology and Blockchain Projects Fostering Open Science // Frontiers in Blockchain. 2019, 2, 16.
75. Link, A. N., Swann, C. A., Bozeman, B. (2008). A time allocation study of university faculty. Economics of Educa-tion Review. Vol. 27, No. 4. P. 363—374; https://doi.org/10.1016/j. econedurev.2007.04.002.
76. Lyall, C., Tait, J. Beyond the limits to governance: new rules of engagement for the tentative governance of the life sciences // Research Policy. 2019. Vol. 48. #5. P. 1134-1137.
77. Manski, S., Manski, B. No Gods, No Masters, No Coders? The Future of Sovereignty in a Blockchain World. // Law Critique. 2018. #29. P. 151-162
78. Margetts, H. and Dunleavy, P. The second wave of digital-era governance: a quasi-paradigm for government on the Web // Philosophical transactions of the Royal Society A. 2013, 371: 20120382
79. McConaghy, T. Can Blockchains Go Rogue? (February 27, 2018). URL: https://blog.oceanprotocol.com/can-blockchains-go-rogue 5134300ce790
80. Merton, R. K. The Normative Structure of Science. In: The Sociology of Science: Theoretical and Empirical In-vestigations. University of Chicago Press: Chicago, IL, USA, 1973, P. 267278.
81. Mitchell, T. Colonizing Egypt. California University Press, 1991.
82. Muller, J. Z. The Tyranny of Metrics. Princeton: Princeton University Press, 2018.
83. Nakamoto, S. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. White Paper. 2008. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.
84. Nicholas, D., Boukacem-Zeghmouri, C., Xu, J., Herman, E., Clark, D.J., Abrizah, A., Rodríguez-Bravo, B., & Swigoñ, M. Sci-Hub: The new and ultimate disruptor? View from the front // Learned Publishing, 2019, 32.
85. 0lnes S.; Ubacht J.; Janssen M. Blockchain in government: benefits and implications of distributed ledger technology for information sharing // Government Information Quarterly. 2017, 34. P. 355-364.
86. Palinkas, L., Horwitz, S., Green, C., Wisdom, J., Duan, N., Hoagwood, K. Purposeful Sampling for Qualitative Data Collection and Analysis in Mixed Method Implementation Research // Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research. 2013. #42. P. 533-544.
87. Pateman, C. Participatory Democracy Revisited // Perspectives on Politics. 2012. No. 10. P. 7-19.
88. Pearl, J. DeSci Wiki. A curated list. https://docs.google.com/document/dAaQC6zn-eXflS-mpts0XGE7CawbUEHwnL6o-0FX052PTc/edit
89. Pérez, J.M., Kreinovich, V. Gartner's Hype Cycle: A Simple Explanation // International Journal of Computing. 2018. 5, P. 1-4.
90. Plerou, V., Nunes Amaral, L. A., Gopikrishnan, P., Meyer, M., Stanley, H. G. Similarities between the growth dynamics of university research and of competitive economic activities // Nature. 1999. No. 400. P. 433-437
91. Polanyi M. The Republic of Science: Its Political and Economic Theory // Minerva. 1962. Vol. 1. No. 1. P. 54-73.
92. Porter, Th. Trust in numbers the pursuit of objectivity in science and public life. Princeton: Princeton University Press, 1995
93. Prüfer J., Zetland D. An auction market for journal articles // Public Choice. 2009. Vol. 145. #3 P. 379-403.
94. Ralston S. Postdigital Prospects for Blockchain-Disrupted Higher Education: Beyond the Theater, Memes and Marketing Hype // Post-digital Science and Education. 2020, 2. P. 280-288.
95. Reijers, W., & Coeckelbergh, M. The Blockchain as a Narrative Technology: Investigating the Social Ontology and Normative Configurations of Cryptocurrencies // Philosophy & Technology. 2018, 31. P. 103-130.
96. C. Sabel, J. Zeitlin (eds.), Experimentalist Governance in the European Union: Towards a New Architecture, Ox-ford UP, Oxford, 2010.
97. Shore, C. Audit culture and illiberal governance: Universities and the politics of accountability // Anthropological Theory. 2008. Vol. 8. No. 3. P. 278-298.
98. Simmons J. P., Nelson L. D., Si-monsohn U. False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant // Psychological Science. 2011. Vol. 22. No. 11. P. 1359-1366.
99. Sokolov, M. Can Russian Research Policy be Called Neoliberal? A Study in the Comparative Sociology of Quantification // Europe-Asia Studies. 2021, 73. P. 989-1009.
100. Spence, C. 'Judgement' versus 'metrics' in higher education management // Higher Education. 2016, 77. P. 761-775.
101. Stephan, P. How Economics Shapes Science. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press. 2012.
102. Swartz, L. What was Bitcoin, what will it be? The techno-economic imaginaries of a new money technology // Cultural Studies. 2018. 32(4). P. 623-650.
103. Tennant, J.P., Waldner, F., Jacques, D.C., Masuzzo, P., Collister, L.B., & Hartgerink, C. The academic, economic and societal impacts of Open Access: an evidence-based review // F1000Research, 2016, 5
104. Thivet, D. Thomas Hobbes: a Philosopher of War or Peace? // British Journal for the History of Philosophy. 2008. 16(4). P. 701-721.
105. Upadhyay, N. Demystifying blockchain: A critical analysis of challenges, applications and opportunities // International Journal of Information Management. 2020. 54, 102-120.
106. Van Rossum, J. Blockchain for Research: Perspectives on a New Paradigm for Scholarly Communication. Digital Science. 2017. https://digitalscience.figshare.com/articles/Block-chain_for_Research/5607778
107. Voshmgir, Sh. Token Economy: How the Web3 reinvents the Internet. Berlin: Blockchain Hub Berlin, 2020; Cowen, N. Market for rules: the promise and peril of blockchain distributed governance // Journal of Entrepreneurship and Public Policy. 2019. 9, 2. P. 213-226.
108. Waal, M.B., Ribeiro, C.D., Ma, M., Haringhuizen, G., Claassen, E., & Burgwal, L.V. Blockchain-facilitated sharing to advance outbreak R&D // Science. 2020. 368, 719 -721.
109. Ware, M. Peer review survey 2015. Publishing Research Consortium, 2016. http://publish-ingresearchconsortium.com/index.php/134-news-main-menu/prc-peer-review-survey-2015-key-findings/172-peer-review-survey-2015-key-findings
110. Werbach, K. The Blockchain and the New Architecture of Trust; MIT Press: Cambridge, MA, USA, 2018.
111. Widener, A. Paperwork paralysis. Federally funded scientists are overwhelmed by administrative tasks, but at-tempts to rescind regulations face challenges // Chemical and Engineering News. 2014. Vol. 92. No. 22. P. 20-21.
112. Yeoh, P. Regulatory issues in blockchain technology // Journal of Financial Regulation and Compliance. 2017, 25. P. 196-208.
113. Young, C. Model Uncertainty and the Crisis in Science // Socius: Sociological Research for a Dynamic World. 2018. Vol. 4: 1-7.
ПРИЛОЖЕНИЕ A
Статья «Блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы»
Космарский А. А. Блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2019. №2. С. 388-409.
https://monitoringiournal.ru/index.php/monitoring/article/view/580/550
социология науки
DOI: 10.14515/monitoring.2019.2.16 Правильная ссылка на статью:
Космарский А. А. Блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы //Мониторинг общественного мнения : Экономические и социальные перемены. 2019. № 2. С. 388—409. https://doi.org/10.14515/ monitoring.2019.2.16. For citation:
Kosmarski A. A. (2019) Blockchain for science: revolutionary opportunities, implementation prospects, potential issues. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 2. P. 388—409. https://doi.org/10.14515/monitoring.2019.2.16.
А. А. Космарский
блокчейн для науки: революционные возможности, перспективы внедрения, потенциальные проблемы
БЛОКЧЕЙН ДЛЯ НАУКИ: РЕВОЛЮЦИОННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ, ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ, ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ
КОСМАРСКИЙ Артем Анатольевич — заместитель директора Лаборатории исследований блокчейна в образовании и науке (ЛИБОН), Государственный академический университет гуманитарных наук (ГАУГН), Москва, Россия; научный сотрудник, Институт востоковедения РАН, Москва, Россия E-MAIL: artyom.kosmarski@gmail.com https://orcid.org/0000-0001-8475-0754
Аннотация. В статье рассматриваются перспективы применения технологии блокчейна (распределенного
BLOCKCHAIN FOR SCIENCE: REVOLUTIONARY OPPORTUNITIES, IMPLEMENTATION PROSPECTS, POTENTIAL ISSUES
Artyom A. KOSMARSKI1 2 — Deputy Head of the Laboratory for the Study of Blockchain in Education and Science (LIBON); Research Fellow E-MAIL: artyom.kosmarski@gmail.com https://orcid.org/0000-0001-8475-0754
1 State Academic University for the Humanities (GAUGN), Moscow, Russia
2 Institute of Oriental Studies of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
Abstract. The article discusses the prospects for the use of blockchain (distributed ledger technology) in science. The
реестра) в сфере науки. Объясняется, чем ключевые свойства технологии (децентрализация, гарантия неизменности данных, доверие среди не доверяющих друг другу субъектов) могут быть полезны в организации науки. Подробно рассказывается о том, насколько реально работающие проекты в Европе, США и России смогли воплотить в жизнь обещания новой технологии. Описываются четыре области, где применение блокчейна идет наиболее активно: работа с первичными данными и выход из кризиса воспроизводимости исследований; оптимизация издательских процессов и рецензирования; снижение пристрастности, коррумпированности и бюрократизма в экспертизе и финансировании науки; выстраивание более комплексной, гибкой и «низовой» наукометрии. Наконец, автор обсуждает главные сложности и проблемы, возникающие при интеграции блокчейна в повседневные практики ученых: конфликт между демократическим потенциалом новой технологии и ее использованием в новых инструментах отчетности и контроля над исследователями; опасность исключительно денежной мотивации для ученых (токенизация); плюсы и минусы анархической, коммерческой и государственной «блокчейнизации» науки.
author explains how the key features of this technology (decentralization, immutability of data, trust in trustless environment) may be useful in the organization of science. Successes and failures of relevant blockchain startups from Europe, USA and Russia are delineated. Four areas are described where the use of the blockchain is most active: open data and ways to solve the reproducibility crisis; optimization of publishing processes and peer review; reduction of bias, corruption and red tape in research evaluation and funding; building a more comprehensive, flexible and grassroots scientometrics. Finally, the author discusses the main challenges to integrating blockchain into the everyday practices of scientists: the conflict between the democratic potential of a new technology and its use as a tool of surveillance and control over researchers; the danger of purely monetary incentives for scientists (tokenization); the pros and cons of anarchic, commercial and state-run "blockchainization" of science.
Ключевые слова: блокчейн, смарт-контракты, токенизация, организация науки, мотивация ученых, прикладная наукометрия
Keywords: blockchain, smart contracts, tokenization, organization of scientific activitity, motivation of scientists, applied scientometrics
Благодарность. Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) в рамках научного проекта «Сетевые договоры (смарт-контракты) как способ регулирования
Acknowledgments. The article was prepared with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research (RFBR) within the framework of the scientific project "Network contracts (smart contracts) as a way of regulation
и организации научной деятельности» (№ 18-29-16184).
Автор выражает благодарность Ивану Тарханову (ГАУГН) за ценные советы, высказанные при обсуждении рукописи статьи.
and organization of scientific activity" (№ 18-29-16184).The author expresses his gratitude to Ivan Tarkhanov (GAUGN) for valuable advice during the discussion of the manuscript.
Блокчейн — одна из наиболее перспективных информационных технологий современности. Хотя наибольший резонанс получило его применение в финансовой сфере (биткойн, эфир и другие криптовалюты), в 2017—2018 гг. технология распределенного реестра (DLT, distributed ledger technology), как более нейтрально называют блокчейн 1, начала внедряться в самые разные отрасли реальной экономики и общественной жизни, даже далекие от «цифрового фронтира». Прежде всего это банковское дело 2, логистика и ритейл 3, здравоохранение [Angraal et al., 2017], государственное управление 4, выборы 5 и так далее.
Чем же блокчейн вызвал такой интерес? Распределенный реестр—это, по сути, лишь способ хранения информации: блоки данных, соединенных с помощью криптографических инструментов так, чтобы изменить содержание одного блока стало невозможно, не нарушив целостность всей базы. Внутри такой системы все транзакции прозрачны, а информация о них копируется на компьютеры всех участников. Таким образом достигается децентрализация, не позволяющая манипулировать данными или уничтожать их, взломав «ядро» системы.
Криптовалюты (биткойн и другие) сделали блокчейн успешной технологией, соединив несколько важных свойств: криптографические инструменты, механизм достижения консенсуса внутри системы в условиях недоверия пользователей друг к другу, вознаграждение участникам сети за поддержание ее работы (майнинг). Фактически они завоевали внимание и ресурсы тысяч людей (их деньги, время, машинные мощности), создав платежное средство, которое не зависит от авторитета и инструментов центрального банка, судов и полиции — где сам компьютерный алгоритм выступает гарантом того, что пользователя не ограбят и не обманут. Кроме того, криптовалюты обеспечи-
1 Martha Bennett, Charlie Dal. Predictions 2019: Distributed Ledger Technology. A report. URL: https://www.forrester. com/report/Predlctlons+2019+Dlstrlbuted+Ledger+Technology/-/E-RES 144635?utm_source=fortune&utm_ medium=pr&utm_campaign=predictions_2019&content=blockchain# (дата обращения: 19.01.2019).
2 Mayank Pratap. How is Blockchain Revolutionizing Banking and Financial Markets: Creating Opportunities to Recreate the Financial World. (August 2, 2018). URL: https://hackernoon.com/how-is-blockchain-revolutionizing-banking-and-financial-markets-9241df07c18b (дата обращения: 19.01.2019).
3 Maersk and IBM Introduce TradeLens Blockchain Shipping Solution (August 9, 2018). URL: https://newsroom.ibm. com/2018-08-09-Maersk-and-IBM-Introduce-TradeLens-Blockchain-Shipping-Solution (дата обращения: 19.01.2019); Carrefour launches Europe's first food blockchain (June 3, 2018). URL: http://www.carrefour.com/current-news/carrefour-launches-europes-first-food-blockchain (дата обращения: 19.01.2019).
4 Bennett Garner. Estonia E-Residency & Blockchain Governance, Explained (March 15, 2018). URL: https://coincentral. com/estonia-e-residency-blockchain-governance-explained (дата обращения: 19.01.2019).
5 Stephen Shankland. No, blockchain isn't the answer to our voting system woes — but the distributed, data-protecting storage technology already is being used in the midterm elections (November 5, 2018). URL: https://www.cnet.com/news/ blockchain-isnt-answer-to-voting-system-woes/ (дата обращения: 19.01.2019)
вают доверие внутри системы (участники которой не доверяют друг другу), действуют по заранее заданным правилам (обычно прозрачным — ПО выложено в открытом доступе). Эти правила пользователи могут поменять при определенных условиях (например, сделать форк — ответвление криптовалюты с новыми правилами). Наконец, криптовалюты обеспечивают определенную анонимность транзакций.
Но при чем тут наука? Прежде всего потому, что именно блокчейн, технология распределенного реестра вне криптовалютной сферы, обещает улучшить разного рода «большие» системы экономики, политики и общества. Его ключевые преимущества — гарантия стабильности данных, гарантия доверия среди не доверяющих друг другу субъектов, гарантия успешного взаимодействия между этими субъектами без нужды в центральном управляющем органе. Если сформулировать совсем коротко, интернет произвел революцию тем, что снизил транзакционные издержки на обмен информацией и общение (с дней и часов до секунд), а блокчейн — на взаимодействие и управление (самыми разными ресурсами, в том числе людьми, деньгами, информацией) 6.
В распределенном реестре данные:
— прозрачны;
— верифицируемы;
— неизменны (технически невозможно изменить их задним числом, не оставив явный след в системе);
— распределены по разным узлам, во множестве копий;
— децентрализованы (включаются и убираются из системы при условии консенсуса всех участников, а не одного центрального узла власти).
Можно говорить об определенном типологическом сходстве науки и блокчейна: она тоже децентрализована (нет главного органа власти, который решает все) и развивается благодаря сетям доверия и договоренностям внутри сообщества (современный peer review, или средневековый механизм opinio communie doctorum). Или, в другой формулировке, «научные данные по своей сути представляют собой большой, динамичный корпус информации, которая коллективно (коллаборативно) создается, изменяется, используется и обменивается — что идеально совмещается с технологией блокчейна» [Jorie van Roeeum, 2017: 8].
Однако при таком глубинном сходстве на уровне управления, финансирования, рецензирования, прикладной наукометрии, экспертной оценки в науке очень много «черных ящиков» — систем, процессы внутри которых закрыты и непрозрачны [Bunge, 1963]. Как проходит выбор рецензентов для рукописи, поступившей в журнал — и вообще принятие решений о публикации этой рукописи? Кем и на основе каких показателей оценивается уровень и качество работы ученого? Как и кем определяются получатели гранта? Закрытость этих процессов от научного сообщества, их инертность, бюрократизация, коррумпированность часто вызывают справедливое недовольство ученых. Работа самих исследователей не ме-
6 Эта мысль родилась в разговоре с Дэвидом Бовиллом (David Bovill) на семинаре по блокчейну в науке (Берлин, 08.11.2018).
нее далека от идеала открытой науки 7, и также изобилует «черными ящиками»: подкручиванием данных для достижения нужного результата, подгоном данных под гипотезы постфактум или откровенной манипуляцией исходниками [Fanelli, 2009; Head et al., 2015]. Итак, блокчейн в науке как минимум способен раскрыть некоторые из таких «черных ящиков» и сделать идущие внутри них процессы более открытыми, надежными и эффективными.
Резонно спросить — если перспективы использования блокчейна для науки столь радужны, тогда где же успешные кейсы? Они пока в процессе развития — что неудивительно. Наука, в отличие от цифровых финансов или, например, гейминга, является весьма консервативной и не обещающей больших быстрых прибылей сферой. Первые серьезные дискуссии об использовании блокчейна в науке, а также первые академические публикации по теме начали выходить только в 2016— 2017 гг. Одновременно, на пике спекулятивного бума криптовалют и ICO 8 2017 г., заявили о себе и начали привлекать инвестиции несколько стартапов, обещавших решить все проблемы науки с помощью блокчейна — и освободить ее от олиго-полий и корпоративных интересов, и обеспечить мощные материальные стимулы для ученых, и создать с нуля более справедливую и оперативную систему публикаций, и вообще спасти науку от искажений. Часть этих стартапов представляет собой сомнительные схемы быстрого сбора денег под красивые лозунги (globex.sci, scientificcoin.com), другие — скорее идеалистические проекты, которые со временем могут вылиться во что-то более реалистическое (scienceroot.com, frankl.io, orvium.io). Гораздо более перспективными мне представляются проекты, ставящие более скромные задачи и предлагающие блокчейн-решения для отдельных элементов научной деятельности (рецензирования, наукометрии, распределения финансовых средств) — о них речь пойдет ниже.
Одновременно идет процесс собирания единомышленников и выстраивания сети ученых, IT-специалистов, так или иначе заинтересованных в теме стыковки блокчейна с наукой. Ключевую роль в этом процессе играет ассоциация Blockchain for Science (blockchainforscience.com), которая выросла из разговоров двух берлинских ученых в разветвленную сеть (ассоциация провела первую международную конференцию по теме, которая прошла в Берлине в ноябре 2018 г.). Примечательно, что именно в Европе блокчейн в науке вызывает наибольший интерес: на начало 2019 г. им занимаются лаборатории и исследовательские центры в Берлине, Вене, Амстердаме, Лозанне, швейцарской «криптодолине» кантона Цуг, тогда как в Великобритании, США, Южной Корее интерес проявляют
7 Открытая наука — глобальное движение, цель которого — сделать научные исследования, первичные данные и другую связанную с наукой информацию доступной для всех. Шестью принципами движения считаются: открытые данные, открытый исходный код, открытая методология, открытое рецензирование, публикации по принципам открытого доступа и открытые образовательные материалы.
8 ICO (initial coin offering)—форма привлечения инвестиций в виде продажи инвесторам фиксированного количества новых единиц криптовалют, полученных разовой или ускоренной эмиссией. Очень часто в ходе ICO раздаются или распродаются (в обмен на инвестиции) так называемые токены — единицы учета, не являющейся криптовалютой, и выполняющей функцию «заменителя ценных бумаг» в цифровом мире. Токены представляют собой запись в регистре, распределенную в блокчейн-цепочке. Получить доступ к токену можно через специальные приложения, которые используют схемы электронной подписи. Основная часть существующих на сегодняшний день токенов формируется на протоколе криптовалюты Ethereum. Эти объекты делают возможным процедуру токенизации—создания цифровых аналогов для реальных ценностей с целью быстрой и безопасной работы с ними.
пока отдельные ученые и стартапы. Нельзя не отметить, что в эту сферу начали заходить крупные институциональные игроки—так, IBM получила патент на платформу по сбору и анализу научных данных с помощью блокчейна 9.
Если резюмировать: на начало 2019 г. блокчейн для науки переходит от стадии деклараций и смелых проектов к попыткам внедрения в реальную практику работы ученых и научных организаций. Дальше я расскажу о наиболее перспективных направлениях, а также о фундаментальных проблемах, возникающих при включении инструментов блокчейн-индустрии (распределенного реестра, токенов, смарт-контрактов 10) в организацию науки.
Работа с первичными данными и кризис воспроизводимости
Одна из наиболее серьезных трудностей, с которой в последнее десятилетие столкнулись исследователи — это так называемый кризис воспроизводимости. Во многих науках невозможность воспроизвести эксперимент и независимым образом прийти к выводам других ученых обесценивает эти результаты. В психологии и смежных дисциплинах масштабы бедствия оказались шокирующими: в рамках одного из проектов не удалось воспроизвести результаты 59 из 98 известных работ 11, в другом — провалились 14 из 28 повторных экспериментов 12. Опрос, проведенный журналом Nature в 2016 г., показал, что более 70 % из 1576 опрошенных ученых пытались и не смогли воспроизвести эксперименты коллег 13. В биомедицинских науках проблема стоит не менее остро [loannidis, 2005].
При этом невоспроизводимость—лишь верхушка айсберга. Наука страдает от ошибок и искажений на всех этапах исследовательского цикла, начиная с неудачных процедур сбора данных и ведения протоколов и заканчивая подгонкой эмпирической информации под гипотезу [Simmons et al., 2011], а также «выуживанием» нужной статистической значимости из данных (p-hacking, см. [Head et al., 2015]). Публикационное давление (необходимость постоянно отчитываться статьями) и склонность журналов выбирать статьи с положительными, а не отрицательными результатами (так называемый positive-results bias [Sackett, 1979]) добавляет еще больше «токсичных» результатов и приводит к выстраиванию так называемой ложной цепочки исследований (false chain of research): новые исследования выстраиваются на непроверенных (и, вероятно, ошибочных) старых. Однако при этом нельзя сказать, что эти проблемы вызваны исключительно злым
9 William Suberg. IBM Targets Scientific Research in Latest Blockchain Patent (November 12, 2018) URL: https:// colntelegraph.com/news/lbm-targets-scientific-research-in-latest-blockchaln-patent (дата обращения: 19.01.2019).
10 Смарт-контракт—компьютерный алгоритм, предназначенный для заключения и поддержания самоисполняемых контрактов, выполняемых в блокчейн-среде. Такие контракты позволяют выполнять надежные и конфиденциальные транзакции без участия внешних посредников в лице банков или государственных органов. Кроме того, такие транзакции являются прослеживаемыми, прозрачными и необратимыми. Смарт-контракты не только содержат информацию об обязательствах сторон и санкциях за их нарушение, но и сами автоматически обеспечивают выполнение всех условий договора. Впервые идея смарт-контрактов была предложена в 1994 г. Ником Сабо (еще до появления блокчейна). См.: https://forklog.com/chto-takoe-smart-kontrakt/ (дата обращения: 19.01.2019).
11 Monya Baker. Over half of psychology studies fail reproducibility test (27 August, 2015). URL: https://www.nature.com/ news/over-half-of-psychology-studies-fail-reproducibility-test-1.18248 (дата обращения 19.01.2019).
12 Many Labs 2: Investigating Variation in Replicability Across Sample and Setting [Электронный ресурс]. URL: https:// osf.io/8cd4r/ (дата обращения: 19.01.2019). Doi: 10.17605/0SF.I0/8CD 4R
13 Monya Baker. 1,500 scientists lift the lid on reproducibility (25 May, 2016). URL: https://www.nature.com/news/1-500-scientists-lift-the-lid-on-reproducibility-1.19970 (дата обращения: 19.01.2019).
умыслом или моральной нечистоплотностью ученых. У них множество причин, от банальных неточностей до принуждения к публикациям (pressure to publish), вынуждающего бессознательно склоняться к наиболее выгодным и требующим минимальных временных затрат решениям — например, не ждать пять лет серьезного открытия, а опубликовать сейчас сделанное кое-как, чтобы отчитаться по гранту [Fochler, Sigl, 2018].
Чем же здесь может помочь блокчейн? Открыть и сделать прозрачными базовые этапы научного исследования, облегчив обмен данными и их анализ; зафиксировав в распределенном реестре, кто, когда и к каким результатам пришел. Это позволит одновременно защитить идеи, не прибегая к патентам и публикациям, а также отслеживать все движение научного проекта от гипотезы к сбору данных и к дальнейшему анализу, затрудняя манипуляции на этом пути 14. Ключевую роль здесь играет именно стабильность информации в блокчейне (все изменения видны). Если загрузить данные в такую базу и сделать ее открытой для большого сообщества исследователей, то недобросовестным ученым уже не получится менять их на этапе анализа в целях получения нужного результата, убирать резко отклоняющиеся значения и так далее — или, по крайней мере, объяснять сообществу причины таких изменений 15. Также блокчейн позволяет добиться еще одной цели открытой науки — общедоступности исходных материалов. Например, до публикации результатов исследования в журнале они могут находиться в блок-чейн-базе, с указанием авторства и даты поступления, а уже после выхода статьи рассекречиваться и переходить в общий доступ 16.
Притом что многие (если не большинство) работы по блокчейну в науке 17 превозносят возможности этой технологии для выхода из кризиса воспроизводимости и для достижения идеала открытой науки, где scientific fraud (фальсификации) можно будет сразу выявить, дальше деклараций дело пока не пошло. Полагаю, причина в том, что для «пересадки» на блокчейн всего объема первичных данных и черновых записей потребуются, во-первых, большие вычислительные мощности а иногда и полная переработка программной и аппаратной частей существующих систем. Для многих современных блокчейн-платформ это будет очень длительный и дорогостоящий процесс. Во-вторых, необходима массовая поддержка со стороны ученых—если это сделают только одиночки или даже десятки исследователей, нормой для сообщества такой подход не станет, а иначе как в виде общепринятой нормы он вряд ли имеет смысл. «Блокчейнизация» своей работы потребует от ученых немалых затрат времени и не даст очевидных выгод. Следовательно, провести ее можно только сверху, с помощью административного ресурса — а наука в Западной Европе и США слишком децентрализована, чтобы какая-либо
14 См., например: [Benchoufi et al., 2017], а также: John Moehrke. Blockchain and Smart-Contracts applied to Evidence Notebook (August 29, 2016). URL: https://healthcaresecprivacy.blogspot.com/2016/08/blockchain-and-smart-contracts-applied.html (дата обращения 19.01.2019).
15 Blockchain for Open Science and Knowledge Creation. Living document. P. 14—15. [Электронный ресурс]. URL: https:// docs.google.com/document/d/1Uhjb4K69l0bSx7UXYUStV_rjuPC 7VGo0ERa-7xEsr58/edit (дата обращения 19.01.2019).
16 Ibid.
17 Cм. выше, а также: [Dhillon et al., 2017]; Aleksandra Sokolowska. Why we need to seed blockchain in research: crisis and opportunities for collaboration (August 23,2018). URL: https://medium.com/validitylabs/why-we-need-to-seed-blockchain-in-research-crisis-and-opportunities-for-collaboration-52424d970aa (дата обращения 19.01.2019).
правительственная или частная структура смогли применить этот ресурс (и применить его именно для внедрения блокчейна).
Впрочем, есть и другой выход — не принуждать к открытию «черных ящиков» исследований, а поощрять транспарентность с помощью материальных стимулов. Иными словами, создавать блокчейн-платформы с такими правилами, которые делают следование принципам открытой науки выгодным для ученых. На этом пути продвинулась платформа EUREKA (eurekatoken.io), в равной степени вознаграждающая авторов токенами за публикацию положительных, отрицательных и неопределенных результатов 18. Кроме того, отдельный фонд токенов выделяется на оплату повторных наблюдений и экспериментов — чтобы повысить уровень воспроизводимости научных исследований. Замысел хороший, однако его успех зависит от того, сколько токены EUREKA будут стоить на рынке (пока выход на ICO и запуск платформы для одновременного хранения данных и публикации результатов намечен на середину 2019 г.). Также остается открытым вопрос, насколько адекватно привязывать соблюдение определенных научных норм, этических в основе своей, к простым финансовым стимулам (об этом см. ниже).
Блокчейн в издательских процессах и рецензировании
О кризисной ситуации в области академических публикаций наслышаны, кажется, все. Традиционная издательская модель (paywall и плата за подписку) пяти главных издателей научных статей (Elsevier, Springer Nature, Wiley, Taylor & Francis, SAGE) противостоит настаивающим на open access журналами и университетскими консорциумами [Else, 2018]. Ученые тем временем попали в ситуацию витязя на распутье: направо пойти — платить за чтение статей, налево пойти — платить за собственные публикации, прямо пойти — из правового поля выйти (SciHub).
Далее, представление результатов исследований и разработок крайне замедленно: написание статьи, подача в журнал, поиск рецензентов, получение отзывов и доработка могут затянуться на годы. Исследователи вовлечены в гонку за приоритетом, но существующая система публикаций и патентной охраны существенно замедляет обмен результатами, и тем более — идеями: статью или патент ждут, чтобы «не украли» открытие, и не обсуждают его до публикации.
Наконец, сама процедура рецензирования (peer review) — важнейшая для современной науки (от нее зависит публикация, а от публикации—финансирование, а от финансирования — продолжение исследований) — обладает рядом системных уязвимостей. Рецензии формально анонимные, но часто выбора редактора и информации в тексте достаточно, чтобы рецензент догадался, на кого он пишет отзыв, и проявил свою пристрастность. Но еще важнее то, что написание рецензий, без которого развитие науки бы остановилось, очень слабо вознаграждается. О необходимости реформы этой системы и о введении «академических долларов» именно в peer review говорили еще до распространения криптовалют [Prüfer, Zetland, 2009].
Преимущества технологии блокчейна для решения этих проблем вполне очевидны. Как минимум, он обеспечивает функцию нотариального заверения. Фиксация
18 Tamara Zaytouni. Tackling the reproducibility crisis using blockchain technology (July 18, 2018). URL: https://medium. com/eureka-token/tackling-the-reproducibility-crisis-using-blockchain-technology-5b6bc9c06a46 (дата обращения 19.01.2018).
текста или даже черновика, «сырой» идеи на блокчейне с привязкой ко времени (time stamp) и удостоверенной идентичности автора позволяет утвердить приоритет и право интеллектуальной собственности, после чего ученый может смело делиться своими идеями, не дожидаясь публикации в журнале и не опасаясь того, что эти идеи будут украдены.
Далее, децентрализованность блокчейна и его базовая установка на избавление от посредников наводит на мысль о создании независимой публикационной платформы, где авторы и рецензенты будут взаимодействовать друг с другом напрямую, по ясным и прозрачным правилам. Привлекательность этой идеи настолько велика, что почти все стартапы по блокчейну в науке обещают создать такую open access платформу (scienceroot.com, eurekatoken.io, pluto.network, orvium.io). Однако упускается из вида, что ученые предпочитают публиковаться в известных им «старых» журналах, а не на неведомых платформах — и не только потому, что эти журналы индексируются в Scopus и Web of Science, обладают импакт-фактором, но и потому, что вокруг каждого из них кристаллизируется свое исследовательское сообщество, там идут важные для дисциплины дискуссии и так далее. Здесь мы снова сталкиваемся с упрямым фактом, хорошо описанным в социологии инноваций: революционные преимущества новой технологии оказываются слабее реальных практик взаимодействия и налаженных связей 19.
Есть и другой путь — встраивать блокчейн в уже существующие издательские процессы и обращать его достоинства на службу крупным игрокам рынка. По этому пути пошел проект Blockchain for Peer Review, реализуемый совместно разработчиком Katalysis (katalysis.io) и компанией Digital Science, связанной со Springer Nature 20. Его главная цель — разработка протокола, который позволит собирать от издателей информацию о рецензентах, хранить ее на блокчейне, и затем делать возможным признание заслуг (или, наоборот, фиксацию низкого качества работы) рецензентов при сохранении их анонимности. Иными словами, распределенный реестр позволяет фиксировать связь между автором рецензии и рукописью, не открывая публично личность автора 21. В проекте уже участвуют такие игроки, как Springer Nature, Taylor & Francis, Cambridge University Press, а также ORCID (крупнейший провайдер цифровых идентификаторов ученых). Подчеркну, что о децентрализации, ликвидации посредников в виде издателей и блокчейн-революции тут речь не идет—это именно внутрикорпоративное решение.
Возможно, более гармоничным подходом в этой сфере стало бы создание системы, которая пришла бы на помощь существующим журналам и оптимизировала бы отношения авторов, редакторов и рецензентов — благодаря фиксации идей и текстов, а также смарт-контрактам, с помощью которых все стороны могут удобным для них образом договориться о сроках, творческом участии и вознаграждении за свой труд. При этом пользователями такой
19 Кроме того, как отмечают авторы одной из самых проницательных работ по блокчейну и смарт-контрактам для академических публикаций, для создания действенной экосистемы для нескольких журналов могут потребоваться долгие годы и конфликтный процесс разработки правил такой системы [Janowicz et al. 2018].
20 «Ученый больше не сидит в «башне из слоновой кости»»: Чего ждать от цифровизации науки в России (29 декабря 2017 года). URL: https://indicator.ru/article/2017/12/29/digital-science/ (дата обращения 19.01.2019).
21 Eveline Klumpers. Peer Review and the blockchain. (September 23, 2018). URL: https://medium.com/katalysis-io/ peer-review-and-the-blockchain-7689397eb218 (дата обращения: 19.01.2019).
системы будут не издатели, а индивидуальные ученые: так достигается «золотая середина» между утопическими замыслами блокчейн-энтузиастов и техническим подходом b2b решений.
Блокчейн и финансирование науки
В финансировании науки много пристрастности, громоздких, непрозрачных и малоэффективных процедур—тех самых «черных ящиков». Кроме того, ученым приходится тратить огромную часть своего времени не на исследования, а на написание отчетов и заявок на гранты и другие бюрократические задачи [Link et al., 2008; Widener, 2014].
Наконец, острой проблемой по всему миру становится сокращение финансирования и в целом падение свободы ученых—свободы выбирать направление работы и получать на нее нужные средства. Государство (в самых разных странах мира) постепенно уходит от крупномасштабного финансирования научных исследований, надеясь на то, что бизнес, промышленность, частные фонды его заменят 22. А те или не торопятся брать на себя это бремя, или отдают предпочтение более прикладным и краткосрочным проектам (что «засушивает» многие направления [Stephan, 2012]).
Чем в этой сфере окажется полезной технология распределенного реестра? Например, она уменьшит вероятность злоупотреблений при финансировании научных исследований: и заключения экспертов, и принятые решения, и направление выделенных средств можно представлять на блокчейне, где любые махинации будут заметны. Вообще, работающая автоматизированная система распределения средств с фиксацией транзакций на блокчейне может заметно снизить нагрузку на бухгалтеров, ревизоров, сотрудников фондов и самих ученых, избавляя их от заполнения множества бумаг.
Поможет новая технология и выстроить отношения между, с одной стороны, фондами, инвесторами, другими организациями, финансирующими науку и, с другой стороны, учеными. Смарт-контракты позволят автоматически привязать выделение средств к выполнению грантополучателем определенных условий — например, предоставлению отчета в срок, или публикации в журнале с определенными характеристиками. Другой вариант: встроить опцию автоматического возврата средств фонду в случае мошенничества или невоспроизводимых результатов [Joris van Rossum, 2017: 14].
Наконец, достоинства блокчейна применительно к финансовой сфере (снижение транзакционных издержек, прозрачность, надежность) облегчают эксперименты с принципиально новыми механизмами распределения средств на науку — например, системы, где ученые обязаны распределить 50 % от полученного гранта среди своих коллег [Bollen et al., 2014], или где деньги выделяются через лотереи [Gross, Bergstrom, 2019].
Данные решения используют блокчейн лишь для оптимизации уже устоявшихся процессов в экономике науки. Однако нынешняя система финансирования иссле-
22 Jeffrey Mervis. Data check: U.S. government share of basic research funding falls below 50 % (March 9, 2017). URL: https://www.sciencemag.org/news/2017/03/data-check-us-government-share-basic-research-funding-falls-below-50 (дата обращения: 19.01.2019).
дований и разработок, как верно отмечает Зенке Бартлинг (Sonke Bartling), главный автор основополагающего текста по блокчейну в науке, далека от совершенства: помимо бюрократизма и вала бумаг, она страдает от пристрастности принимающих решения и тяготения к менее рискованным проектам-«середнячкам». И тогда выход в криптовалютную сферу дает ученому шанс найти денег на свое исследование в совершенно других источниках, у инвесторов, чьи интересы и мировоззрение сильно отличаются от государственных структур 23. Блокчейн в таких случаях даст инвесторам гарантию защиты от жульничества и неадекватных проектов: все исходные данные и развитие исследования можно будет проследить, а выделение средств привязать к достижению определенных успехов. Таким образом, создается потенциально мощный канал для финансирования и реализации прорывных идей, даже в фундаментальной науке: «Представьте, что вы инвестировали в теорию относительности на той стадии, когда она еще была лишь безумной идеей» 24.
Выход на ICO — не единственная инновационная форма привлечения средств. Риски ICO сподвигли на создание более доступного и гибкого инструмента, а именно рынков курирования (curation markets) 25. Такие рынки обеспечивают привязку уникального токена к любому нематериальному активу—тексту, идее, проекту, даже отдельному ученому или музыканту. Далее цена токена гибко растет или падает в зависимости от интереса людей к этому активу; кроме того, конструкция системы блокирует финансовые пирамиды, позволяя инвесторам получить свои вложения назад на любом этапе. Вообще, нет предела экспериментированию с различными инструментами финтеха в науке. Например, ученый может открыть проект в духе пари. Он предлагает новую теорию (новое лекарство) — давайте проверим экспериментально, работает она или нет, делайте ставки. Таким образом с 100—1000 ученых, которые заинтересованы в этой сфере, можно собрать деньги на проведение эксперимента. Если он провалился, выигрывают те, кто ставил на провал, если сработал — те, кто ставил на успех.
Однако эти многообещающие возможности наталкиваются на один немаловажный факт: для успешного запуска альтернативных моделей финансирования науки потребуется поменять психологию ученых. Далеко не каждый исследователь готов действовать как инвестор или как руководитель стартапа, привлекающий инвестиции на свой проект (даже если для этого будут созданы удобные инструменты). Но насколько воспитание предпринимательского духа у ученых вероятно, и насколько оно благотворно для науки — вопрос открытый.
Блокчейн и прикладная наукометрия
Прикладная наукометрия — индекс Хирша, импакт-фактор журналов и т. п.— развилась в конце ХХ-начале XXI века в ответ на взрывной рост числа ученых
23 Blockchain for Open Science and Knowledge Creation. Living document. P. 24—25. [Электронный ресурс]. URL: https:// docs.google.com/document/d/1Uhjb4K69l0bSx7UXYUStV_rjuPC 7VGo0ERa-7xEsr58/edit (дата обращения 19.01.2019).
24 Ibid. P. 25.
25 Simon de la Rouviere. Introducing Curation Markets: Trade Popularity of Memes & Information (with code)! (May 22, 2017). URL: https://medium.com/@simondlr/introducing-curation-markets-trade-popularity-of-memes-information-with-code-70bf6fed9881 (дата обращения 19.01.2019); Billy Rennekamp. Re-Fungible Token (RFT). What happens when a Bonded Token owns an NFT? (February 26, 2018). URL: https://medium.com/@billyrennekamp/re-fungible-token-rft-297003592769 (дата обращения 19.01.2019).
и научных учреждений в мире в 1960—1970-е годы. В этот период выросло число претендентов на государственное финансирование, доля которого с 1980-х годов начала постепенно сокращаться [Whitley et al., 2018]. Рост конкуренции на научном рынке сопровождался формированием социального запроса на прозрачность и справедливость распределения средств на научные исследования: делать это за закрытыми дверями, по неясным для налогоплательщиков правилам, стало неприемлемо. Появилась потребность в единообразных правилах и объективных критериях для оценки научной деятельности, в результате появились грубые, но зато емкие метрики (цитируемость, индекс Хирша, статус журнала — по квартилям и импакт-фактору). Из всего многообразия результатов научной работы были выбраны самые массовые, регулярные и единообразные, а именно журнальные статьи.
Второй, даже более важный социальный механизм, породивший прикладную наукометрию — глобальная перестройка науки и образования в ту же эпоху (начиная с восьмидесятых) по принципам неолиберального управления, или new public management (NPM). Эта перестройка описывается как экспансия бизнес-моделей в социальные сферы (науку, образование, здравоохранение) [Plerou et al., 1999; Shore, 2008]. От ученых стали требовать измеримых, поддающихся количественной оценке результатов, а также планирования этих результатов. Исследователи теперь вынуждены не только «следить за собой», за выполнением поставленных перед ними KPI, но и соревноваться друг с другом, у кого эти показатели за истекший период выше [Mueller, 2014].
Ожидалось, что эта перестройка и, в частности, введение прикладной наукометрии, сделает науку более эффективной, гибкой, прозрачной, динамичной, усилит обратную связь между учеными и заказчиками исследований (частными или государственными), позволит быстрее выявлять перспективные направления. Однако по мере внедрения прикладной наукометрии в полную силу заработал знаменитый закон Гудхарта: когда социальный или экономический показатель (KPI) становится целью для проведения социальной или экономической политики, он перестает быть достойным доверия показателем [Elton, 2004]. Или, даже точнее, закон Кэмпбелла: «Чем более какой-либо количественный социальный индикатор используется для принятия решений, тем больше он будет подвержен искажающим влияниям и тем более вероятно будет извращать и нарушать социальные процессы, отслеживать которые он предназначен» [Campbell, 1979: 85].
То есть, чем больше финансирование и другие бонусы привязываются к формальным метрикам, тем больше их «взламывают». Иногда грубым способом — например, накруткой цитирований, форсированной публикацией статей в сомнительных или даже хищнических журналах, попавших в Web of Sdence и Scopus [Кулешова, Подвойский, 2018]. Иногда мягким, но еще более опасным: когда ученый вполне добросовестно думает не о том, как добыть новое знание и поделиться им с коллегами, а как попасть в высокоимпактный журнал и улучшить наукометрические показатели — свои или своего коллектива [Falagas, Alexiou, 2008; Zhivotovsky, Krutovsky, 2008; Abbott et al., 2010]. Так форма (индикаторы) становится важнее содержания (сами исследования). Именно эти закономерности, а не только слабая пригодность существующих механизмов прикладной науко-
метрии для оценки дисциплин, далеких от «журналоцентричных» естественных наук, вызывают самые большие сомнения в адекватности данного инструмента.
С моей точки зрения, лучший выход для научного сообщества — не критиковать существующую наукометрию, не рассуждать, нужна она или нет, а предлагать новые инструменты оценки, того, что называется оценку качества исследований (research evaluation) — более адекватные и пользующиеся доверием ученых. Наукометрия должна не навязываться сверху (администраторами), а выстраиваться снизу, в дискуссиях самих ученых, и она должна быть достаточно разнообразной, чтобы отражать множественность реальных научных практик и академических культур.
Как этого добиться? Я предложил бы подумать над двумя идеями. Во-первых, невидимый труд, который является важной составляющей научной деятельности, но не получает быстрого вознаграждения в виде символического признания и одобрения от коллег. Это кропотливая работа в лаборатории, в архиве, длительная подготовка публикаций, рецензирование статей для научных журналов и т. п. Множества научных практик не замечает и система прикладной наукометрии, в значительной степени распознающая и вознаграждающая лишь одну форму деятельности — написание статей в журналах. Другие активности (участие в семинарах, рецензирование, редактирование работ коллег, участие в «мозговых штурмах», неформальное научное руководство, административная работа) «не видятся» и слабо учитываются при карьерном продвижении и выдаче грантов.
Имеет смысл задуматься о гибкой системе метрик, которая позволит сделать видимым и вознаграждаемым этот невидимый труд — а также о программных приложениях, отмечающих его. Возможно представить себе блокчейн-платформу, где фиксируется и оценивается — в многомодульной наукометрической системе — любая полезная для науки деятельность: проведение исследований, представление признанных научным сообществом результатов, экспертиза статей и заявок, неформальные советы, руководство исследованиями студентов и аспирантов (список открытый).
Там работает гибкая система мер и весов, где правила (как что оценивается) и результаты их применения (кого как оценить) определяются динамически, сообществом ученых и их коллег (например, редакторов), заинтересованных в каждой конкретной подсистеме взаимодействий. Эти подсистемы могут совпадать с реальными институциями (институт РАН), строиться по сетевому принципу (мировое сообщество византинистов), даже охватывать ненавидящих друг друга специалистов, как в российской политологии. Главное, что их объединяет интерес, по выражению Пьера Бурдье: заинтересованность в существовании того или иного поля, с его специфическими ставками и ценностями, к которым равнодушны «чужие» [Бурдье, 1994: 134—135]. Далее такие внутренние системы оценок и критериев, опять же через открытые, зафиксированные на блокчейне переговоры конвертируются в меры, понятные и полезные для внешних агентов (фондов или министерств).
С позиции акторов это может выглядеть так: я ученый — у меня есть моя репутация. Она неотчуждаема. Она складывается из множества факторов и меняется от разных действий в системе. Я написал рецензию, которую оценили коллеги, опубликовал статью, дал ценный совет аспиранту, меня процитировал
статусный ученый — это тысячи капель, которые вливаются в мою репутацию. И одновременно — это действия, ценность которых зависят от их резонанса, от того, насколько они были приняты, одобрены, использованы в дальнейшей работе другими учеными.
Блокчейн же может работать именно как технологический «фундамент» науки, живущей в реальном времени (а не инструмент отчетности и подсчета показателей за истекший период). Таким образом, наукометрия будет уже не накладываться на науку извне, как грубый и чуждый ей измерительный инструмент, а органически вырастать из нее по правилам игры, определяемым изнутри.
Полезность блокчейна для наукометрии имеет еще один важный аспект. Все современные системы оценки науки (отдельных ли публикаций, проектов, отдельных ученых, или достижений институтов и целых стран) опираются на два принципа. Первый — оценка по формальным наукометрическим показателям: индекс Хирша и его модификации, импакт-фактор журналов, попадание в базы Web of Science и Scopus (что гарантирует некий уровень работы), альтметрики. Второй — экспертная оценка: специалист не смотрит на цифры индексов и квартилей, а также на регалии, а в первую очередь оценивает качество самой работы, опираясь на свое экспертное знание о дисциплине.
Оба принципа в той или иной комбинации реализуются во всех системах оценки науки в мире — однако в каждом из них есть системные, неустранимые уязвимости. Наукометрия или грубо «взламывается» (накрутка цитирований, протаскивание в авторитетные базы данных сомнительных журналов), или, что еще хуже, ученые бросают все свои усилия на «форму» вместо содержания — гонятся за быстрыми публикациями в журналах, из-за чего выбирают модные темы, подтягивают результаты опытов и так далее. «Качественная» экспертиза страдает от классических проблем политики и юстиции — кто назначает судей и выбирает депутатов, непрозрачность критериев, конфликты интересов, личные симпатии и антипатии.
Применение блокчейна позволяет совместить эти системы, снимая их недостатки. Это система распределенных вычислений — и в ней работа по экспертизе будет распределена по сети ученых и объединена в один процесс с собственно исследовательской и публикационной активностью. Иными словами, экспертная, репутационная оценка в такой системе «лечится» формализацией, прозрачностью и привязкой к материальной ответственности (и заинтересованности) — видно, кто за кого чем (какой долей своего научного капитала) поручается, кто на кого ставит и каков «вес» каждого. Наукометрия же «лечится» своей децентрализацией — нет больше никого центрального источника власти, решающего, какой тут журнал мусорный, а какой нет — решения принимают сами ученые посредством сети.
Как я писал выше, наукометрия во многом выросла из кризиса доверия в науке. Блокчейн же как раз и нацелен на решение проблемы недоверия: как выстроить адекватную (защищенную от разрывов между показателем и тем, что за ним скрывается) и работающую систему из множества не доверяющих друг другу субъектов. Таким образом, если не перебрасывать работу экспертизы на узкий пул экспертов, на которых давят бюрократические правила, жестко направляющие их работу
(как в британской системе Research Assessment Exercise 26), предлагается распределить работу экспертизы по всей сети ученых, на инфраструктуре блокчейна. Наукометрию в таком случае будет осуществлять не узкий круг экспертов (владеющих самим инструментом, умеющих обращаться с этим «черным ящиком» или просто занимающих руководящие должности) несколько раз в год за закрытыми дверями, а все научное сообщество — открыто, в реальном времени, с помощью децентрализованной технологии.
Далее я рассмотрю главные проблемы и сложности, возникающие при использовании блокчейн-проектов в науке.
Демократическая революция или новые инструменты контроля?
Блокчейн в науке постепенно оформляется в единое движение близких по духу ученых — и объединяет их недовольство положением дел в науке: олигополией крупных издательств, погоней за количественными индикаторами и равнодушием к качеству работ, концентрацией власти и влияния в руках узких «клик», растущим количеством (откровенно некачественных и нереплицируемых исследований). Вышли они в основном из естественных наук (особенно биомедицинских и физики), далеко не маргиналы, но и не элита — это исследователи уровня постдоков и молодых преподавателей, плюс некоторое количество IT-специалистов и старт-аперов. Блокчейн привлек их обещанием радикально перестроить правила игры в науке: прозрачные трансакции и принятие решений, токены как гибкие стимулы, децентрализация, возможность самим ученым определять, что важно (например, поощрять исследования, результаты которых могут быть реально использованы в другой работе). В целом блокчейн-энтузиасты разделяют ценности открытой науки.
Однако в такой «революции от недовольства» кроется одновременно сила и слабость. Сила — потому что она мотивирует изобретать новые и необычные способы решения тяжелых проблем, от которых страдает наука. Слабость — потому что революционная ситуация (пока) не назрела, и широкие массы ученых хотя и нередко ворчат, но в целом принимают сложившиеся практики и правила игры. Вот хороший пример: проект распределенного реестра цитирований, который поддерживает само сообщество ученых, а не частные компании Elsevier и Clarivate Analytics [Burley, 2018]. Идея интересная, но пока именно Scopus и Web of Science задают стандарты качества и принимаются в качестве источника наукометрических показателей большинством ученых, едва ли реализуемая.
Одновременно к блокчейну в науке стали проявлять интерес крупные игроки (см. выше патент IBM, а также [Novotny et al., 2018]. И отношения между этими двумя «образами будущего» немного натянутые: едва ли не единственный доклад на конференции «Блокчейн для науки» (Берлин, 05—06.11.2018), вызвавший жестко критические реплики из зала, был посвящен как раз проекту peer review для издательств от Digital Science — «вам вообще не нужны ученые здесь», и это «просто инженерный подход, и блокчейн тут не помогает созданию нового знания». В целом ситуация в науке повторяет общую динамику развития блокчейна в мире: то, что создателями и энтузиастами технологии задумывалось как путь к цифро-
26 What is the REF? URL: https://www.ref.ac.uk/about/what-is-the-ref/ (дата обращения: 19.01.2019).
вой демократии, жизни без банков, государств и корпораций, становится новым инструментом оптимизации бизнес-процессов и укрепления власти все тех же государств и корпораций 27.
Действительно, даже в науке блокчейн-технологии могут стать как и средством эмпауэрмента ученых, давать им больше автономии, делать их жизнь более удобной, так и превратиться в орудие надзора—еще более усилить и без того тяжелое бремя отчетности и перманентного контроля над деятельностью ученых. «Когда ученый загружает данные, работает с ними, пишет или подает статью, пишет рецензию — все это автоматически отслеживается и записывается. При работе на блокчейне риск мошенничества значительно ниже, а сбор надежных и полных данных о работе исследователей, научных групп и университетов—легче. Поэтому на основе этих данных можно выстроить более точные и надежные метрики» [Joris van Rossum, 2017: 11].
Но, как я писал выше, блокчейн только начинает входить в науку, и конкретные формы контакта этих двух сущностей еще предстоит определить — в том числе автору и, надеюсь, читателям этого текста. Полагаю, что наиболее разумным было бы активно привлекать институциональных игроков мира науки (университеты, институты, фонды, министерства) — что не всегда получается у «анархических» энтузиастов блокчейна. Но, собирая институциональные коалиции, важно не забывать и о самих ученых—их запросах, потребностях, проблемах. В конечном счете, новая технология «приживается» именно тогда, когда она гармонично встраивается в повседневность и расширяет пространство выбора.
Токенизация и материальные стимулы для ученых
В основе биткойна — самого успешного блокчейн-проекта—лежит продуманная его архитектором Сатоси Накамото система стимулов-поощрений (incentives). Биткойн так упорядочит стимулы и вознаграждения всех участников своей экосистемы (майнеров, пользователей, разработчиков), чтобы на выходе получилась стабильная, безопасная и одновременно децентрализированная цифровая валюта. Сатоси Накамото именно с помощью incentives добился, чтобы полезное для общего блага системы поведение поощрялось, а вредоносное — блокировалось (оказывалось невыгодным) 28.
Затем принципы incentive design (конструирования стимулов) были осмыслены как одно из ключевых преимуществ блокчейна. Они вошли в другие криптовалюты, а затем и в более сложные и разнообразные социальные проекты. Объединяет их одна базовая установка: разработчики системы, как боги-творцы, изначально закладывают, какое поведение участников будет поощряться, а какое — наоборот. Сам же механизм поощрения — материальный: через токены, или условные единицы внутри системы, которые в конечном счете стоят сколько-то денег. Наконец, третье важное свойство incentive design на токенах: голосование и принятие решений простым большинством голосов. Так, Gnosis, Augur и другие предикативные
27 Ian Bogost. Cryptocurrency Might be a Path to Authoritarianism. Extreme libertarians built blockchain to decentralize government and corporate power. It could consolidate their control instead. (May 30, 2017). URL: https://www.theatlantic. com/technology/archive/2017/05/blockchain-of-command/528543/ (дата обращения: 19.01.2019).
28 Подробнее об этом см. базовое техническое описание биткойна: Satoshi Nakamoto. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. URL: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (дата обращения 19.01.2019).
рынки 29 на блокчейне стимулируют пользователей делать точные предсказания будущего (в основном финансовые) и ставить на результаты этих предсказаний; социальная сеть Steemit вознаграждает криптовалютой за растущие в популярности посты, что определяется числом поданных голосов (upvoting). Различные проекты токенизированных списков (TCR, token-curated registries) стимулируют создание авторитетных списков чего угодно (кафе, университетов, СМИ), поощряя ответственное голосование за или против включения единицы в список 30. Таким образом, блокчейн позволил создать мощные машины поощрения: «Можно не только направлять стимулы, но и создавать их... Вы можете заставить людей делать самые разные вещи, вознаграждая их токенами» 31.
И вот здесь c incentives начинаются проблемы. В биткойне стимулы отработаны до автоматизма, более того—«вшиты» внутрь системы так, что от людей не требуется постоянно принимать решения (достаточно просто майнить). Но при тиражировании этого механизма на более социальные сферы, где действует человек, было бы странно ожидать от него рационального поведения. Люди далеки от модели идеального рационального субъекта, подвержены когнитивным искажением, стадным инстинктам, нередко предпочитают сиюминутную выгоду долгосрочной и так далее (что, в общем-то, неплохо известно специалистам по психологии и поведенческой экономике). Далее, многие скрытые дефекты блокчейн-систем проявляются только при их имплемента-ции множеством пользователей — а к этому моменту у дефектов уже могут появиться свои бенефициары, настаивающие на их положительных свойствах, и так возникают смуты, начинается борьба за пересмотр «конституции» платформы 32.
Движущей силой, «кровеносной системой» большинства блокчейн-стартапов для науки выступают именно токены—с их помощью мотивируются ученые, осуществляются голосования, соединяются отдельные узлы системы, наконец, привлекаются инвесторы. И в «токенизации» науки кроется серьезная опасность. Для ученых жажда признания и стремление к истине, вообще нематериальные стимулы деятельности, не менее, а иногда и более важны, чем материальные—это, кстати, касается и других творческих сфер деятельности человека [Jindal-Snape, Snape, 2006]. Внедрение количественных метрик и рыночных механизмов нередко коррумпирует творческие сферы. Можно выразить эту мысль еще более жестко: «когда вы вводите денежные стимулы в Википедию или peer review, вы их уничтожаете» 33. Вдобавок рыночная логика (когда каждый бьется за максимизацию собственной
29 Предикативные рынки, или рынки предсказаний (prediction markets)—разновидность спекулятивных рынков; их целью является создание прогнозов. На них создаются активы, чья конечная денежная стоимость связана с определенным событием (к примеру, будет ли следующий американский президент республиканцем) или параметром (к примеру, каковы будут продажи в следующем квартале). Цены на этих рынках указывают на то, как большинство игроков оценивают вероятность события.
30 Mike Goldin. Token-Curated Registries 1.0. URL: https://docs.google.com/documenVd/1BWWC_-Kmso9b7yCI_
R7ysoGFIT9D_sfjH3axQsmB 6E/edit (дата обращения: 19.01.2019).
31 Trent McConaghy. Can Blockchains Go Rogue? (February 27, 2018). URL: https://blog.oceanprotocol.com/can-blockchains-go-rogue-5134300ce790 (дата обращения: 19.01.2019).
32 Elad Verbin. Behavioral Crypto-Economics: The Challenge and Promise of Blockchain Incentive Design (May 18, 2018). URL: https://medium.com/berlin-innovation-ventures/behavioral-crypto-economics-6d8befbf2175 (дата обращения: 19.01.2019).
33 Ламберт Хеллер (Lambert Heller), выступление на панельной дискуссии «What is Blockchain (in Science)?» на конференции Blockchain for Science 2018 (Берлин, 05.11.2018, 12.30—13.00).
прибыли) атомизирует научное сообщество, бьет по и так разрушающемуся этосу коллективного поиска истины (общая цель важнее индивидуального карьерного успеха) [Merton, 1973; Higginson, Munafö, 2016]. Фактически мы столкнулись с дилеммой: с помощью блокчейна хотят выстроить автономную саморегулирующуюся систему науки, которой управляют сами ученые, стимулирующую научный прогресс самоуправляющуюся сферу—но в основе которой лежит гонка за поощрениями, за материальными стимулами. Не будет ли такая система, давая определенную автономию от внешнего и неэффективного менеджериального управления наукой, подрывать ее фундаментальный принцип — нематериальную мотивацию ученых?
Что на это можно возразить? Мы не знаем и не понимаем еще в полной мере, что такое токен. Это правда некая новая сущность, которую люди пытаются вписать в существующие схемы. Инерция привычных социально-экономических структур заставляет воспринимать токены как суррогатные деньги, акции, цифровые обязательства на товары или услуги, и так далее. Однако они могут обладать куда более сложной и гибкой сущностью. Токены — это не денежные единицы, как криптовалюты, а технологически защищенные абстрактные единицы ценности, смысл и правила оборота которых определяет сообщество пользователей 34. Например, можно токенизировать благодарность за комментарии к научным работам друг друга и запретить такие единицы продавать (только дарить); или токенизировать голоса, поданные при голосовании на тему авторитетности того или иного ученого в некоем вопросе. Или репутацию, оцениваемую и измеряемую нелинейным образом.
Далее, можно помыслить токен как объект, где соединяются голос (vote) и капитал. Точнее, некая личная воля, личное решение и любое измеримое свойство, не обязательно собственность (репутация, влияние и пр.). В таком случае токен выступает как воля, подкрепленная достижениями, или решение, за которым стоит определенная репутация. И тогда токен заново собирает политэкономию — на транспарентном и надежном фундаменте блокчейна. Мы приходим на передний край технологического пронизывания реальности, где идут эксперименты по новым способам соединения, «пересшивания» количественного и качественного, политики и экономики, субъективных чувств и исчисляемых индикаторов — и окончательных решений здесь пока не найдено.
Возвращаясь к главной теме этого раздела: изъян многих современных блок-чейн-проектов заключается в том, что они «колонизируют» науку внешними относительно нее и весьма примитивными политическими и экономическими механизмами (власть большинства, краткосрочные материальные стимулы). Было бы разумнее понять уникальность форм общения и обменов, характерных именно для науки и ученых, и уже на их основе строить технологическую платформу 35.
34 Подробнее об экономическом смысле токена и его неопределенности см. Erik Bordeleau. We don't know yet what a token can do. URL: https://medium.com/economic-spacing/we-dont-know-yet-what-a-token-can-do-1d76671303ed (дата обращения: 19.01.2019)..
35 Это, кстати, признают и сами энтузиасты блокчейна в науке, люди в основном с естественно-научным или IT-бэкграундом: на семинарах и митапах мне не раз приходилось слышать, что у них получается придумать только самые простые и наивные «законы» своих систем, и им остро не хватает советов и опыта социологов, STS-исследователей, философов, психологов и других представителей социальных наук, лучше понимающих, как «устроена» наука. См. также: Elad Verbin. Behavioral Crypto-Economics: The Challenge and Promise of Blockchain Incentive Design (May 18, 2018). URL: https://medium.com/ berlin-innovation-ventures/behavioral-crypto-economics-6d8befbf2175 (дата обращения: 19.01.2019).
(Не)готовность научного сообщества
Все изложенное выше, должен признаться, обходит стороной очевидного «слона в комнате» — вопрос готовности научного сообщества к использованию блокчейна. В настоящий момент ученые имеют весьма смутное представление о технологии распределенного реестра, и тем более о том, как она могла бы им помочь. И касается это не только России и других государств постсоветского пространства. По данным мини-опроса, который автор этой статьи и его коллеги по информационному порталу о науке и технологиях Indicator.Ru провели (январь-март 2018 г.) среди выборки из 2500 наиболее цитируемых в 2017 г. ученых (по версии Clarivate Analytics 36), большинство исследователей, хотя и слышали что-то о блокчейне, совершенно не представляют себе его применение в науке.
Более того, слабая информированность ученых—это лишь верхушка айсберга. Блокчейн пока еще плохо стыкуется с правовыми, финансовыми, институциональными структурами «реального мира» (и это касается не только науки). А для участия в блокчейн-проектах, помимо понимания принципов их работы, необходимо соблюдение базовых инфраструктурных условий: быстрый и надежный интернет, достаточные вычислительные мощности для подтверждения транзакций, решение проблемы идентификации пользователей и доступ к облачным сервисам [Rachovitsa 2018: 21].
Означает ли все это, что перспективы внедрения блокчейна в науку, особенно в России и соседних странах, весьма туманны? Ни в коем случае. Блокчейн-сервисы приходят не в цифровую пустыню. Последние годы ученые по всему миру все активнее осваивают облачные приложения, позволяющие автоматизировать разные этапы исследования и публикации: написание заметок (Evernote), коллективное написание текста соавторами (Authorea, GoogleDocs, Overleaf), управление ссылками и цитатами (Mendeley, Zotero), обмен данными (Figshare, GitHub). Блокчейн-проекты попадают и в другой тренд — инноваций на всех этапах организации науки. Здесь можно упомянуть и новые модели издательского процесса (open access), и новые метрики и способы оценить качество научной продукции (Altmetrics, Snowball Metrics), и новые формы и практики рецензирования (open peer review, collaborative peer review).
Так что шансы создать новые возможности у блокчейна есть. Но просто обещать, манить перспективами светлого цифрового будущего, как делают энтузиасты блокчейна — этого мало. Победят те проекты, которые достучатся до индивидуальных ученых, а также до сотен небольших «племен», дисциплинарных сообществ, на которые дробится наука; которые гибко и безболезненно встроются в существующие правила и процедуры работы ученых, в их повседневность; которые облегчат их труд, а не потребуют от них новых усилий; и которые докажут главным игрокам, прежде всего государству и крупным фондам, что именно блокчейн обеспечивает стандарт точности, надежности и стимулирования инноваций.
В блокчейне скрыт огромный потенциал: помочь ученому стать одновременно творческим и экономическим субъектом — и при этом действовать в среде, защищенной от закулисных переговоров, от жульничества, от «черных ящиков».
36 Clarivate Analytics Highly Cited Researchers. URL: https://hcr.clarivate.com/ (дата обращения: 19.01.2019).
Но чтобы этот потенциал был реализован, идеи блокчейна в науке (заявленные в этой статье и другие, более смелые) лучше обсуждать вместе — всем научным сообществом. Иначе блокчейн-проекты, как признают сами их создатели, уподобятся городским пространствам, на реконструкцию которых мэрия потратила миллионы, однако сами горожане их игнорируют.
Список литературы (References)
Бурдье П. (1994). Социология веры и верования социологов // Начала. М. : SocioLogos. 1994. C. 133—140.
Bourdieu P. (1994) Sociologues de la croyance et croyance de sociologies. In: Choses dites. М.: Socio-Logos. P. 133—140. (In Russ.)
Кулешова А., Подвойский Д. Парадоксы публикационной активности в поле современной российской науки: генезис, диагноз, тренды // Мониторинг общественного мнения : Экономические и социальные перемены. 2018. № 4. С. 169—210. https://doi.org/10.14515/monitoring.2018.4.10.
Kuleshova A. V., Podvoyskiy D. G. (2018) Paradoxes of Publication Activity in the Field of Contemporary Russian Science: Genesis, Diagnosis, Trends. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 4. P. 169—210. https://doi. org/10.14515/monitoring.2018.4.10 (In Russ.)
Abbott A., Cyranoski D., Jones N., Maher B., Schiermeier Q., Van Noorden R. (2010). Metrics: Do metrics matter? Nature. No. 465. P. 860—862. https://doi. org/10.1038/465860a.
Angraal S., Krumholz H. M., Schulz W. L. (2017) Blockchain Technology: Applications in Health Care. Circulation. Cardiovascular quality and outcomes. Vol. 10. No. 9. https:// doi.org/10.1161/CIRC0UTC0MES.117.003800.
Benchoufi M, Ravaud P. (2017) Blockchain technology for improving clinical research quality. Trials. No. 18: 335. https://doi.org/10.1186/s13063-017-2035-z.
Bollen J., Crandall D., Junk D., Ying Ding, Borner K. (2014) From funding agencies to scientific agency. Collective allocation of science funding as an alternative to peer review. EMBO Reports. No. 15. P. 131—133. https://doi.org/10.1002/embr.201338068.
Bunge M. (1963) A General Black Box Theory. Philosophy of Science. Vol. 30. No. 4. P. 346—358.
Burley R. F. (2018) Stable and decentralized? The promise and challenge of a shared citation ledger. Information Services & Use. Vol. 38. No. 3. P. 141—148. https://doi. org/10.3233/ISU-180017.
Campbell D. T. (1979) Assessing the impact of planned social change. Evaluation and Program Planning. Vol. 2, No, 1. P. 67—90.
Dhillon V., Metcalf D., Hooper M. (2017) Blockchain in Science. In: Blockchain Enabled Applications. Apress, Berkeley, CA. P. 111—124. https://doi.org/10.1007/ 978-1-4842-3081-7 8.
Else H. (2018) Radical open-access plan could spell end to journal subscriptions. Nature No. 561. P. 17—18. https://doi.org/10.1038/d41586-018-06178-7.
Elton L. (2004). Goodhart's law and performance indicators in higher education. Evaluation & Research in Education. Vol. 18. No. 1—2. P. 120—128. https://doi. org/10.1080/09500790408668312.
Falagas M. E., Alexiou V. G. (2008) The top-ten in journal impact factor manipulation. Archivum Immunologiae et Therapiae Experimentalis. No. 56. P. 223—226. https:// doi.org/10.1007/s00005-008-0024-5.
Fanelli D. (2009) How Many Scientists Fabricate and Falsify Research? A Systematic Review and Meta-Analysis of Survey Data. PLOS One. https://doi.org/10.1371/journal. pone.0005738.
Fochler M., Sigl L. (2018) Anticipatory Uncertainty: How Academic and Industry Researchers in the Life Sciences Experience and Manage the Uncertainties of the Research Process Differently. Science as Culture. Vol. 27. No. 3. P. 349—374. https:// doi.org/10.1080/09505431.2018.1485640.
Gross K., Bergstrom C. T. (2019) Contest models highlight inherent inefficiencies of scientific funding competitions. PLOS Biology. https://doi.org/10.1371/journal. pbio.3000065.
Head M. L., Holman L., Lanfear, R., Kahn A. T. Jennions M. D. (2015). The Extent and Consequences of P-Hacking in Science. PLOS Biology. https://doi.org/10.1371/ journal.pbio.1002106.
Higginson A. D., Munafo M. R. (2016) Current Incentives for Scientists Lead to Underpowered Studies with Erroneous Conclusions. PLOS Biology. https://doi. org/10.1371/journal.pbio.2000995.
loannidis J. P.A. (2005). Why Most Published Research Findings Are False. PLOS Medicine. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124.
Janowicz K., Regalia B., Hitzler P., Gengchen Mai, Delbecque S., Fröhlich M., Martinent P., Lazarus T. (2018) On the prospects of blockchain and distributed ledger technologies for open science and academic publishing. Semantic Web. No. 8. P. 545—555.
Jindal-Snape D., Snape J. B. (2006) Motivation of scientists in a government research institute: Scientists' perceptions and the role of management. Management Decision. Vol. 44, No. 10. P. 1325—1343. https://doi.org/10.1108/00251740610715678.
Link A. N., Swann C. A., Bozeman B. (2008). A time allocation study of university faculty. Economics of Education Review. Vol. 27, No. 4. P. 363—374. https://doi. org/10.1016/j.econedurev.2007.04.002.
Merton R. K. (1973) [1942]. The Normative Structure of Science. In: Merton, Robert K., The Sociology of Science: Theoretical and Empirical Investigations. Chicago: University of Chicago Press.
Mueller R. (2014) Racing for what? Anticipation and acceleration in the work and career practices of academic life science postdocs. Forum: Qualitative Social Science Research. Vol. 15. No. 3. http://dx.doi.org/10.17169/fqs-15.3.2245.
Novotny, P., Zhang Q., Hull R., Baset S., Laredo J., Vaculin R., Ford D., Dillenberger D. (2018). Permissioned blockchain technologies for academic publishing. Information Services & Use. Vol. 38. No. 3. P. 159—171. https://doi.org/10.3233/ISU-180020.
Plerou V., Nunes Amaral L. A., Gopikrishnan P., Meyer M., Stanley H. G. (1999). Similarities between the growth dynamics of university research and of competitive economic activities. Nature. No. 400. P. 433—437.
Prüfer J. Zetland D. (2009) An auction market for journal articles. Public Choice. Vol. 145. No. 3 P. 379—403.
Rachovitsa A. (2018). Blockchain 4 Open Science & SDGS. In: Blockchain for sustainable development goals. Groningen: University of Groningen. P. 19—21.
Joris van Rossum. (2017) Blockchain for Research. Perspectives on a New Paradigm for Scholarly Communication. Digital Science Report. November 2017. https://doi. org/10.6084/m9.figshare.5607778.
Sackett D. L. Bias in analytic research. Journal of Chronic Diseases. Vol. 32. No. 1—2. P. 51—63.
Simmons J. P., Nelson L. D., Simonsohn U. (2011) False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant. Psychological Science. Vol. 22. No. 11. P. 1359—1366. https://doi. org/10.1177/0956797611417632.
Shore C. (2008) Audit culture and Illiberal governance: Universities and the politics of accountability. Anthropological Theory. Vol. 8. No. 3. P. 278—298.
Stephan P. (2012) How Economics Shapes Science. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
Whitley R., Gläser J., Laudel G. (2018). The Impact of Changing Funding and Authority Relationships on Scientific Innovations. Minerva. Vol. 56. No. 1. P. 109—134. https:// doi.org/10.1007/s11024-018-9343-7.
Widener A. (2014) Paperwork Paralysis. Federally funded scientists are overwhelmed by administrative tasks, but attempts to rescind regulations face challenges. Chemical and Engineering News. Vol. 92. No. 22. P. 20—21.
Zhivotovsky L., Krutovsky K. (2008). Self-citation can inflate h-index. Scientometrics. Vol. 77. No. 2. P. 373—375.
ПРИЛОЖЕНИЕ B
Статья «Трайбы и транспарентность: перспективы цифровых механизмов самоорганизации в российской науке»
Космарский А. А., Картавцев В. В., Подорванюк Н. Ю., Боде М. М. Трайбы и транспарентность: перспективы цифровых механизмов самоорганизации в российской науке // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2019. №6. С.65-90.
https://doi.Org/10.14515/monitoring.2019.6.05
социологическая наука: ВЫЗОВЫ XXI века
DOI: 10.14515/monitoring.2019.6.05 Правильная ссылка на статью:
Космарский А. А., Картавцев В. В., Подорванюк Н. Ю., Боде М. М. Трайбы и транспарентность: перспективы цифровых механизмов самоорганизации в российской науке //Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2019. № 6. С. 65—90. https://doi.Org/10.14515/monitoring.2019.6.05. For citation:
Kosmarski A. A., Kartavtsev V. V., Podorvanyuk N. Yu., Bode M. M. (2019) Tribes and Transparency: Prospects for Digital Governance in Russian Science. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 6. P. 65—90. https://doi.org/10.14515/monitoring.2019.6.05.
А. А. космарский, В. В. картавцев, Н. Ю. Подорванюк, М. М. Боде ТРАЙБЫ И ТРАНСПАРЕНТНОСТь: ПЕРСПЕкТИВЫ ЦИФРОВЫХ
механизмов самоорганизации в российской науке
ТРАЙБЫ И ТРАНСПАРЕНТНОСТЬ: ПЕРСПЕКТИВЫ ЦИФРОВЫХ МЕХАНИЗМОВ САМООРГАНИЗАЦИИ В РОССИЙСКОЙ НАУКЕ
КОСМАРСКИЙ Артем Анатольевич — заместитель директора Лаборатории исследований блокчейна в образовании и науке (ЛИБОН), Государственный академический университет гуманитарных наук, Москва, Россия; научный сотрудник, Институт востоковедения Российской академии наук, Москва, Россия
E-MAIL: artyom.kosmarski@gmail.com https://orcid.org/0000-0001-8475-0754
TRIBES AND TRANSPARENCY: PROSPECTS FOR DIGITAL GOVERNANCE IN RUSSIAN SCIENCE
Artyom A. KOSMARSKI12 — Deputy Head at the Laboratory for the Study of Block-chain in Education and Science (LIBON); Research Fellow
E-MAIL: artyom.kosmarski@gmail.com https://orcid.org/0000-0001-8475-0754
1 State Academic University for Humanities, Moscow, Russia
2 Institute of Oriental Studies of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
КАРТАВЦЕВ Владимир Владимирович— кандидат философских наук, независимый исследователь, Москва, Россия E-MAIL: kartavtsev.vladimir@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-0418-687X
ПОДОРВАНЮК Николай Юрьевич — главный редактор, информационно-сервисный портал Indicator.Ru, Москва, Россия; специалист по учебно-методической работе, ГАОУ ДПО «Центр педагогического мастерства», Москва, Россия
E-MAIL: nikolay.podorvanyuk@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-5209-338X
БОДЕ Михаил Михайлович — независимый исследователь, Москва, Россия E-MAIL: wolffanger@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-9802-171X
Аннотация. В работе рассматриваются возможности применения в России новых цифровых инструментов самоорганизации ученых и управления наукой. С учетом международной практики авторы выработали четыре экспериментальные модели децентрализованного самоуправления и группового принятия решений в науке, предположительно применимые для имплементации принципов цифрового управления (e-governance) в отечественной академической среде, и предложили их к обсуждению российским ученым в формате фокус-групп. Основным результатом обсуждения стала концептуализация системы отношений между членами научного сообщества в России при помощи социально-антропологической метафоры трайба. Авторы приходят к выводу, что предпо-
Vladimir V. KARTAVTSEV3 — Cand. Sci. (Philos.), Independent Researcher E-MAIL: kartavtsev.vladimir@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-0418-687X
Nikolay Yu. PODORVANYUK45 — Editor-in-Chief; Educational Specialist E-MAIL: nikolay.podorvanyuk@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-5209-338X
Michael M. BODE3 — Independent Researcher
E-MAIL: wolffanger@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-9802-171X
3 Moscow, Russia
4 Information and Service Web Portal Indicator.Ru, Moscow, Russia
5 Centre for Pedagogical Excellence, Moscow, Russia
Abstract. The paper examines the application of new digital tools in the self-organization of scientists and scientific management in Russia. Based on the overseas experience, the authors elaborated four experimental models of decentralized self-organization and group decision-making which could be used to implement the principles of e-governance in the domestic academic environment and proposed Russian researchers to discuss these models in the form of focus groups. The discussion resulted in the conceptualization of the system of relationships among the scientific community members through a socio-anthropological metaphor of tribe. The authors conclude that any forms of digitalization in the Russian scientific environment require certain prerequisites, such as understanding researcher guer-
сылками любых форм цифровизации отечественной науки должно стать как понимание партизанских практик ученых, так и установление в отношениях науки, общества и государства базового уровня видимости (понимания, кто что делает), подотчетности и делибе-ративности (обсуждаемости решений).
Ключевые слова: децентрализация, открытая наука, самоорганизация ученых, трайб, цифровизация
Благодарность. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и АНО ЭИСИ в рамках научного проекта №19-011-31522 («Цифровые механизмы управления и самоорганизации научного сообщества как необходимые условия научно-технологического прорыва»). Авторы благодарят Михаила Соколова (Европейский университет в Санкт-Петербурге) и анонимного рецензента журнала за ценные замечания по тексту статьи.
rilla practices and establishing the basic level of visibility (to understand who does what), accountability and deliberative-ness (opportunity to discuss decisions) with regard to science, society and state.
Keywords: decentralization, open science, self-organization of scientists, tribe, digitalization
Acknowledgments. The study is financed by the Russian Foundation for Basic Research (RFBR) and the Expert Institute for Social Studies in the framework of the project no.19-011-31522 ("Digital mechanisms of management and self-organization of scientific community as an essential prerequisite for a technological breakthrough"). The authors are thankful to Mikhail Sokolov (European University at Saint Petersburg) and the anonymous reviewer for the valuable remarks and comments.
В последние десятилетия сфера науки и образования во всем мире пребывает в состоянии перманентной трансформации — под воздействием сил рынка, запросов гражданского общества и требований государственной политики. Университеты и научные институты все чаще воспринимаются как «машины роста» глобальной экономики знаний, как конкуренты на мировом рынке [Krause-Jenson, Garsten, 2014], и в том числе поэтому за принципы их организации идет борьба между самими учеными, государством и бизнесом. Слово «борьба» здесь не случайно — в литературе отношения между различными моделями власти нередко описываются как конфликтные [Hoppe, 2005; Lyall, Tait, 2019]. Фундаментальной проблемой в этом контексте выступает поиск оптимального сочетания трех основных принципов организации (см., например, [Clark, 1983: 143; Fried, 2006]):
— коллегиальности (ключевые решения принимают сами ученые, распространяя принципы научной дискуссии на управление наукой);
— менеджеризма (научно-образовательное учреждение как частное предприятие, нацеленное на получение прибыли и достижение нужных показателей);
— бюрократического управления (университет и НИИ как инструмент государственной политики).
Менеджмент по принципам частного бизнеса признается необходимым в условиях глобальной конкуренции, но воспринимается как конфликтующий с традиционными академическими ценностями — свободой, бескорыстным поиском истины, коллегиальным управлением [Macfarlane, 2005]. Однако и привычные формы самоуправления ученых, прежде всего ученые советы университетов, также отстоят далеко от идеала — их критикуют за то, что реальной властью в них обладают узкие группы профессорской элиты, и интересы всего научного сообщества они не представляют [Rowlands, 2019]. В то же время, попытки государства ввести единые формализованные критерии оценки эффективности научной деятельности и ужесточить контроль за соблюдением этих критериев (что в теории должно повысить прозрачность принимаемых в научном мире решений) вызывают резкую критику со стороны академического сообщества и приводят к таким негативным явлениям, как формальное выполнение отчетности, выхолащивание собственно исследовательского компонента, гонка за количественными показателями [Kalfa, Wilkinson, Gollan, 2018; Muller, 2018].
Слабость многих современных исследований состоит в том, что базовые принципы организации науки рассматриваются абстрактно, в отрыве от эмпирического материала и реальной сложности конкретных учреждений и сред. Признается, что исследований с опорой на мнения и позиции самих ученых (а также руководящего состава научно-образовательных учреждений) существенно меньше, чем рассуждений на общие темы [Rowlands, 2015: 1018]. Отсюда следует базовая цель нашей работы — предложить, с опорой на международный опыт, ряд моделей управления наукой и самоорганизации ученых, обсудить их с представителями российского научного сообщества, и посмотреть, на какие значимые (и неочевидные) особенности отечественной науки и образования укажут эти дискуссии.
Наша исходная гипотеза состояла в том, что возможным решением может стать развитие новой цифровой технологической среды, которая существенно упростила бы деятельность ученых (сокращение временных издержек, гарантия защиты данных, интеграция представителей научного сообщества из разных регионов страны), создала бы дополнительные стимулы для участия членов научного сообщества в самоуправлении и в то же время делала бы эти механизмы более прозрачными для общества и государства (открытое рецензирование, открытые результаты голосований и т. п.). Основополагающим принципом, на котором может быть основана такая цифровая среда, является доступ членов сообщества к принятию решений, влияющих на реализацию их существенных интересов,— принцип партисипативности [Polletta, 2016].
Далее, обозначив наше исследование на карте российских работ по самоорганизации ученых, мы опишем несколько актуальных, с нашей точки зрения, подходов к digital governance в сфере науки. Затем, изложив выстроенные нами на этой основе экспериментальные модели, мы перейдем к методологии исследования, после чего расскажем о результатах, к которым пришли. Отношение к различным принципам цифрового (само)управления в сфере науки (прозрачность, дискусси-онность, партисипативность, коммунитарность) проливает свет на многие важные свойства отечественной науки, базовую единицу которой составляет трайб, или клика. Описав, с опорой на сетку концептов социологии науки, свойства и способ
действия трайба, мы представим некоторые выводы, актуальные как для самих ученых, так и для нужд государственной политики в области науки.
Самоорганизация ученых в России
В отечественной науке тема самоорганизации научного сообщества, как и вообще проблематика управления наукой и образованием, исследована недостаточно. К сожалению, эту тему освещают главным образом публицисты и участники дискуссий в социальных сетях, причем преимущественно в модальности недовольства, с осуждением отдельных кадровых решений и реформ, с критикой сокращения финансирования научных направлений и проектов 1. Речь в таких текстах идет обычно о желании вернуть ситуацию назад (т. е. к некоторому идеалу науки) или о призывах к коллективным действиям, однако обычно эти тексты являются активистскими и далеки от академичности.
Если на уровне теории большинство исследователей, работающих в сфере науковедения и социологии науки, признают, что саморегуляция является ключевым признаком академического сообщества (эта идея восходит еще к классику науковедения Р. Мертону [Мирский, 2011]), то на практике их внимание больше привлекает эмпирическое описание локальных научных сообществ и их проблем. Это неудивительно: сфера науки и образования в современной России все еще слабо описана — настолько, что исследователи начинают с базового «картографирования» внутренней структуры профессиональных сообществ (по каким основаниям они отличаются одно от другого, как коммуницируют) или с количественных исследований большого масштаба, преимущественно наукометрических. Проблемы саморегуляции и организации науки пока остаются практически неисследованными. Они затрагиваются в близких к публицистике работах, чьи авторы предлагают простые решения и сетуют на загруженность профессоров, или же в исторических исследованиях. Последние нередко опираются на обширный эмпирический материал, но сфокусированы на прошлом и далеки от проблем современной российской науки [Артемьева, 2012; Синельникова, 2013].
Группа работ, наиболее релевантная для задач данного исследования, представлена трудами сотрудников Европейского университета в Санкт-Петербурге — прежде всего руководителя Центра институционального анализа науки и образования Михаила Соколова [Соколов, Лопатина, Яковлев, 2018]. Он и его коллеги построили базовую типологию университетского управления в России. Вузы в ней расположены по двум измерениям: «менеджериальность — коллегиальность» (ректоров, деканов и преподавателей назначают сверху или выбирают снизу) и массовость участия в управлении. В итоге получаются четыре типа, которые Соколов назвал «советскими республиками» (демократическими с широким участием), «патриархальными демократиями» (демократическими с низким участием), «совещательными авторитаризмами» (менеджериальными
1 См., например: Онищенко E. «Неприятный для власти „шум" полезен»: ответ организатора митинга ученых // Индикатор. 2017. 30 июня. URL: https://indicator.ru/engineering-science/miting-rabotnikov-ran-kolonka-onishenko. htm (дата обращения: 17.12.2019); Фрадков А. Страна полуученых // Троицкий вариант — Наука. 2018. 27 февраля. URL: https://trv-science.ru/2018/02/27/strana-poluuchenyx/ (дата обращения: 17.12.2019); Боркин Л. Научное сообщество: вопросы социолога // Троицкий вариант — Наука. 2018. 22 мая. URL: https://trv-science.ru/2018/05/22/ nauchnoe-soobshhestvo-voprosy-sociologa/ (дата обращения: 17.12.2019).
с высоким участием) и «предпринимательскими автократиями» (менеджериаль-ные с низким участием).
Соколов выстраивает эволюцию российских вузов от «патриархальных демократий» 1990-х годов, когда именно коллектив вуза влиял на назначение заведующих кафедрами и деканов, большую роль в управлении играл ученый совет, к «предпринимательским автократиям», где стратегия развития и кадровые решения определяются ректором и узким кругом экспертов 2. По его мнению, главная проблема состоит в том, что профессорско-преподавательский состав в России никогда особо не хотел участвовать в управлении и тратить свое время на решение организационных вопросов, которые неизбежно отнимают время от исследований и преподавания. По этим причинам, а также из-за слабого интереса абитуриентов к «звездности» профессоров, американская модель shared governance (когда профессорско-преподавательский состав и даже студенты играют активную роль в управлении университетом на всех уровнях) в России не прижилась (о смысле концепции shared governance и о том, как по-разному она понимается в разных странах, см. работу [Бычкова, 2016]).
Принимая во внимание эту литературу, в рамках данного исследования мы работали на другом уровне: нас интересовало не управление университетом, а более широкий набор принципов и практик, начиная с индивидуальных ученых—выбор тем, научные публикации, критерии отличения «хорошей» работы от «плохой», механизмы общения и сотрудничества с коллегами, и так далее. Кроме того, в отличие от большинства западных исследователей данной проблематики, мы не исходили из самоочевидности институтов коллегиальности и самоуправления — само их существование, статус и функции в России, как нам кажется, требует отдельного прояснения, начиная, опять же, не с уровня университета в целом, а с практик отдельных ученых. Наконец, посыл нашего проекта состоял в предложении новых, экспериментальных, даже авангардных моделей самоорганизации.
Новые цифровые инструменты самоорганизации ученых и управления наукой
В рамках нашей работы важную роль играет концепция governance. В ее основе лежит отход от иерархического понимания управления (сверху вниз, деление на руководителей и подчиненных). Идея governance отражает понимание того, что в сложных общественно-политических процессах действует множество акторов, которые координируют свою деятельность, ресурсы и интересы, вырабатывают консенсусные механизмы принятия решений и вместе договариваются о том, как содействовать общественному благу [Benz, 2007].
Изначально, в 1980—1990-х гг., эта концепция использовалась политологами, но потом была заимствована социологами, антропологами и представителями других общественных наук [Jessop, 1998; Weiss, 2000]. Позднее, уже в 2000—2010-е гг., в связи с ускорением научно-технологического прогресса, бурным развитием «горячих» инновационных направлений (нанотехнологии, биомедицина), установ-
2 «Университеты стали гибридом патриархальных демократий с предпринимательскими автократиями». Социолог Михаил Соколов о том, как устроена власть в российских вузах // Indlcator.Ru. 2018. 25 сентября. URL: https:// ¡ndlcator.ru/artlcle/2018/09/25/lntervyu-mlhalla-sokolova/ (дата обращения: 02.12.2019).
лением новых связей между наукой и индустрией, в Европе и США возникло понимание, что «жесткое» регулирование сферой науки и технологий непродуктивно. Начались разного рода эксперименты с практиками управления, механизмами регулирования, с поиском оптимальных организационных форм [Sabel, Zeitlin, 2010]. Наконец, в последние годы на передний план выходит так называемое «цифровое управление» (digital governance): эта парадигма предполагает цифрови-зацию отношений между гражданами, между государством и гражданами, а также автоматизацию процессов управления [Margetts, Dunleavy, 2013].
Кратко опишем несколько конкретных проектов перевода научной работы на базис цифрового governance, с той оговоркой, что обзор не предполагает демонстрацию всего ландшафта инноваций, преобразующих академическую среду. Нас интересовали не любые проекты и практики цифровизации науки (в эту категорию попадает огромное множество вещей, от программ по управлению библиографией до наукометрических баз), а именно те, где на основе новых технологических подходов прежде всего проводится попытка перестроить основания научной жизни, с опорой на принципы сотрудничества и самоорганизации научного сообщества.
Алленовский институт. Показательный пример реализации идей коллегиальности и группового принятия решений демонстрирует Алленовский институт 3, деятельность которого опирается на три принципа: «командная наука» (team science — подразумевается активное сотрудничество ученых из разных дисциплин, вне строгих организационных рамок), наука больших данных и открытая наука. Правильнее говорить о совокупности Алленовских институтов, представляющих собой своего рода модульный научно-исследовательский центр. Работа в центре ведется в междисциплинарных коллективах (куда могут входить инженеры, математики, физики и др.). В таких группах и исследовательских программах, охватывающих разные поля научной деятельности, постоянно происходит открытый обмен идеями и результатами проектов. Кроме того, организация сделала ставку на формирование больших массивов данных (big data), чтобы использовать их для дальнейшей работы и поисков инсайтов, прежде всего в сложных проектах на стыке различных научных дисциплин.
Модель Йохана Боллена. В 2014 г. IT-исследователь Йохан Боллен из Университета Индианы выдвинул [Bollen et al., 2014] концепцию SOFA (self-organized fund allocation) — «распределение финансирования на началах самоорганизации» — с целью предложить альтернативу устоявшейся системе грантов с ее инертностью, временными затратами на подготовку заявок и, нередко, вызывающими споры принципами отбора победителей. Схема Боллена устраняет саму необходимость добиваться грантов: согласно ей, между учеными в равных фиксированных долях распределяется весь бюджет, выделяемый на исследовательские работы. Однако каждый из них обязан выделить заранее заданную долю от суммы тем, чьи проекты считает того достойными. Таким образом, в соответствии с концепцией SOFA ежегодно ученый будет получать, наряду с фиксированным безусловным грантом, «плавающую» сумму финансирования от своих коллег —
3 См. официальный сайт Allen Institute по ссылке: https://alleninstitute.org/about/ (дата обращения: 02.12.2019).
«узлов» сети научного сообщества (peers). Решения в рамках модели принимаются людьми — участниками платформы, однако во избежание злоупотреблений внутри нее могут быть задействованы математические алгоритмы. Схема Боллена, хотя пока и не была реализована на уровне государственной политики, оказалась крайне влиятельной среди создателей новых моделей финансирования науки, прежде всего благодаря своей опоре на peer-to-peer funding (поддержку учеными друг друга, по принципу p2p сетей) [Heller, Blümel, 2019].
Математический блог Polymath. Основанная на принципах децентрализованной коллаборации, Polymath представляет собой онлайн-площадку—коллективный блог вкупе с wiki-проектом—для кооперации математиков-теоретиков. Присоединиться к работе вправе любой желающий: достаточно начать вносить предложения по одному из действующих проектов (например, предложить новые доказательства некой теоремы). По результатам открытой дискуссии комментарии, в зависимости от их качества и полноты, либо учитываются, либо не учитываются в общей работе. Результаты исследований, проведенных на Polymath, публикуются, как правило, под коллективным псевдонимом D.H.J. Polymath, в честь первой теоремы, которая была доказана участниками проекта—теоремы плотности Хэйлза-Джуэтта. Создатель и участники проекта подчеркивают, что это принципиальное решение: совместное участие в решении проблемы важнее личного авторства и строчки в CV. Вместо накопления «заслуг» — формирование репутации среди участников («если вы внесли важный вклад в несколько проектов, вы начнете зарабатывать репутацию среди людей, читающих математические блоги, а это чего-то стоит» 4.
Децентрализованные автономные организации (DAO) на смарт-контрак-тах. DAO — одна из перспективных блокчейн-технологий: открытые, самоорганизующиеся сети участников, правила взаимодействия между которыми прописаны в коде (смарт-контракты), а действия которых осуществляются посредством токенов 5 (подробнее о применении блокчейн-технологий в организации науки [Космарский, 2019]). Они уже давно работают в криптоэкономической (финансовой) и IT-сфере (проекты Moloch DAO, Genesis DAO), а в области науки обсуждаются на уровне проекта 6. DAO для науки может выглядеть как сеть ученых, которые объединяются вместе ради общей цели (коллаборация), определяют правила (что делаем и как это оценивается), фиксируют правила в смарт-контрактах. После чего начинается деятельность: производство и курирование идей и текстов, получение репутации, голосование и принятие решений (о деньгах, контенте, составе сообщества и др.).
4 Is masslvely collaborative mathematlcs possible? Gowers's Weblog. Mathematics Related Discussions. URL: https:// gowers.wordpress.com/2009/01/27/ls-masslvely-collaboratlve-mathematlcs-posslble/ (дата обращения: 02.12.2019).
5 Смарт-контракт—компьютерный алгоритм, предназначенный для заключения и поддержания самоисполняемых контрактов, реализуемых в блокчейн-среде. Они являются прослеживаемыми, прозрачными и необратимыми. Смарт-контракты не только содержат информацию об обязательствах сторон и санкциях за их нарушение, но и сами автоматически обеспечивают выполнение всех условий договора. Токены — единицы учета (записи) в блокчейне. Получить доступ к токену можно через специальные приложения, которые используют схемы электронной подписи. При этом токены — это не денежные единицы, как криптовалюты, а технологически защищенные абстрактные единицы ценности, смысл и правила оборота которых определяет создатель проекта или сообщество пользователей.
6 Beutel T. DAOsfor Research. Zenodo. 2019. May. URL: https://dol.org/10.5281/zenodo.2872578 (дата обращения: 02.12.2019).
European Open Science Datastream. Сотрудник Швейцарской высшей технической школы Цюриха Мартин Этцолд в 2017—2019 гг. предложил модель коллективной децентрализованной коллегиальной работы с научными данными, которая будет представлять собой поток данных с открытым доступом, аккумулирующий результаты научной работы подключенных к ней исследователей, научных центров, лабораторий. В рамках системы отдельные ученые получат возможность компоновать и далее пополнять наборы наиболее перспективных, с их точки зрения, текстов и баз данных, беря на себя кураторскую функцию. Любой желающий будет вправе подписаться на подобные потоки научного контента по интересующим его дисциплинам и темам. По замыслу Этцолда, технологически система будет базироваться на распределенном реестре (блокчейне), что обеспечит возможность верифицировать происхождение материалов и их достоверность (фиксировать приоритет открытия), а также позволит избежать дублирования контента—благодаря децентрализованным идентификаторам и криптографическим подписям. Кроме того, механизмы блокчейна позволят фиксировать и учитывать дополнительные показатели по каждой научной работе, включая количество ее просмотров, загрузок, цитируемость—чтобы упростить формирование надежных «субпотоков» научных публикаций в той или иной области. Система дает возможности в том числе и научным журналам: именно из непрерывного потока текстов и данных те смогут отбирать материалы для публикации, спонсируя кураторов, которые проводят первичную компиляцию контента. Эта идея близка инновационному проекту «проактивного» цифрового научного журнала [Green, 2019].
Повторим, этот список не является исчерпывающим: опираясь на научную литературу, личный опыт соавторов статьи, наблюдения за работой тех или иных моделей, мы составили более широкий обзор. Однако для целей данного текста мы отобрали именно те проекты, которые сочетают технологичность с рядом принципов, имеющих, с нашей точки зрения, важное значение для цифровизации governance в науке:
а) прозрачность;
б) дебюрократизация (снижение административных издержек, упрощение управленческих процедур);
в) децентрализация (отсутствует одна точка принятия решений);
г) партисипативность (члены группы делают вклад в принятие решений, влияющих на жизнь группы);
д) коммунитарность (опора на мнение, голос и важность сообщества в противовес отдельным ученым);
е) коллаборативность (вместо конкурентной борьбы за статус и приоритет— совместная работа над новыми задачами, тогда как приоритет открытий фиксируется оперативно и надежно с помощью, например, блокчейна).
Образ науки, который стоит за этими цифровыми механизмами, пожалуй, близок классической работе Майкла Поланьи «Республика науки» [Polanyi, 1962]. В этом манифесте, направленном против планирования и вообще государственного руководства исследованиями, ученый отстаивал модель науки как «самостоятельный координации независимых инициатив», спонтанного движения реагирующих на результаты друг друга коллективов и индивидов, «невидимой рукой» направляемых по пути прогресса.
Опираясь, с одной стороны, на прагматику зарубежных цифровых инициатив по самоорганизации ученых и управлению наукой, на их базовые принципы (см. выше), с другой — на специфику устройства отечественной науки, мы подготовили четыре экспериментальных модели. Мы стремились учесть вышеупомянутые шесть принципов (особенно а-д), и вместе с тем разработать более конкретные механизмы, отвечающие на знакомые российским ученым организационные проблемы. Подчеркнем, что предложенные ниже модели были разработаны не для их немедленной реализации, а прежде всего как способ «разговорить» участвующих в нашем исследовании ученых.
I. «Децентрализованный научный фонд» (а, б, в, г, д). Онлайн-платформы для общения между членами профессионального сообщества, обсуждения научных работ, принятия решений, касающихся поддержки тех или иных проектов, распределения финансирования, организации коллабораций. Фактически подобные платформы служат экспертными площадками, которые распределяют государственные деньги на те проекты, которые ученые считают наиболее осмысленными. Принятие решений опирается на консенсус всего научного сообщества, а не на мнение отдельных экспертов или административный вес директоров.
Система состоит из множества форумов, или платформ, в соответствии с научными дисциплинами и/или более узкими научными интересами участников (например, «Индология в России» или «Физика твердого тела»). Каждый форум наделен полномочиями устанавливать собственные правила взаимодействия участников, одобренные большинством, и коллегиально менять их. Новые члены могут попасть в систему только по приглашению действующих участников; вопрос о включении новых членов в форум решается путем голосования.
Концептуально, сущностная часть работы площадки — представление учеными своих исследовательских проектов, обсуждение и информированное голосование со стороны сообщества. Проводятся обсуждения и голосования ради определения наиболее важных и приоритетных проектов (направлений), после чего финансирование от государства на ту или иную научную дисциплину распределяется в соответствии с результатами коллективной экспертизы сообщества.
II. «Цифровая ВАК» (а, б, д). Назначение платформы — сделать защиту диссертаций менее бюрократизированной и трудоемкой, более быстрой процедурой. Кроме того, повышается прозрачность и контроль научного сообщества над процессом.
Базовый алгоритм процесса подразумевает следующие стадии.
1. На платформе запускается событие — защита диссертации.
2. Члены ученого совета и оппонент выбираются (по научным интересам, случайным образом, по выбору экспертов) из децентрализованного пула экспертов в рамках научной дисциплины и получают оповещения на свои цифровые устройства.
3. Во время защиты, очной или заочной, программа-клиент требует от всех участников подтверждения (от диссертанта, оппонентов, членов ученого совета на защите): я, такой-то, подтверждаю свое решение по диссертации такого-то
в такое-то время. Все подтверждения собираются в единую форму с информацией о защите, форма уходит в ВАК в Москве и там фиксируется на блокчейне.
4. Цифровая демократия контроля: перед окончательной фиксацией и подтверждением события (присвоение степени) искусственный интеллект и нейросеть системы отбирают n пользователей, которые могут иметь отношение к диссертации (по дисциплинарному, карьерному и иным критериям близости), и отправляют им оповещения о событии с опцией «красного флажка» (пожаловаться на подозрительные факты).
5. При условии множества «красных флажков», тем более с серьезными обвинениями, проводится проверка.
III. «Самоуправляющийся научный журнал» (а, в, г, д, е) 7.
Если в традиционном рецензируемом журнале редакция по своему усмотрению выбирает двух или более рецензентов, которым направляется публикация, то в предлагаемой нами модели новая статья попадает в закрытую базу данных, где становится доступна всем потенциальным рецензентам.
В новой модели роль рецензентов новых публикаций предлагается выполнять прежде всего авторам статей, ранее опубликованных в журнале—то есть фактически сообществу людей, заинтересованных в развитии журнала. Круг ученых, получающих возможность написать рецензию, расширяется по сравнению с ситуацией, когда рецензентов каждый раз должна выбирать редакция журнала. Повышается вовлеченность авторов журнала в его развитие: ученые (авторы) получают инструмент для того, чтобы более активно влиять на редакционную политику, при этом укрепляется их связь с журналом; вокруг журнала возникает постоянно расширяющееся сообщество людей, которое вкладывает свое время и силы в его развитие.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.