Демократия в Науке?! Теперь да

О курсе

Казалось бы, ученые переживают сегодня один из самых жестоких кризисов: зияние разрыва между их реальными возможностями и теснотой академической среды, в рамках которой они “должны” оставаться — никогда не было столь широким.

Кроме тисков с двух сторон, им приходится переживать внутренний кризис самоидентификации. Существующие общепринятые метрики рейтинга ученого претерпевают наивысшую смещенность; в то же время не вполне готов (был размыт?) механизм самоопределения (self-referral) себя как исследователя. Мы наблюдаем феномен “вилки” самовосприятия и внешней атрибуции, и чем больше здесь разлад принимается “всерьез”, тем сложнее ученому взяться за само исследование. При этом, именно в последние 7-10 лет ситуация для ученых значительно улучшилась: благодаря возможностям современных информационных технологий, самую важную часть исследования — аналитическую — ученый способен провести при наличии лишь компьютера и доступа в интернет. В этом месте он больше не привязан к академии. 

Таким образом, в мире децентрализованно и вне традиционной научной иерархии значительно интенсивнее нарастает число конкурентных источников научного знания — одиноких ученых и научных групп. Самоорганизуясь по доменам знаний, языку, источнику финансирования, причине дискриминации, — в социальные виртуальные сети, они формируют так называемые децентрализованные автономные организации (DAO, decentralized autonomous organizations). Разные ДАО, в свою очередь, формируют целое движение  децентрализованной науки (decentralized science). Оно наследует все главные ценности и достижения более раннего и массового движения open science, но, соединяясь с новыми информационными технологиями (распределенные базы данных, системы контроля версий), — позволяет редуцировать предвзятость и исключить необходимость доверия (trustless networks) в работе над общими проектами. 

Снижение bias в trustless networks не только открывает возможности для повышения качества отдельно взятых научных работ, но и обнаруживает ситуацию либерализации науки: теперь центральным элементом становится проект научного исследования, а ученые, способные его выполнить, в меньшей степени цензурированы из-за отсутствия аффилиации, научных публикаций, и прочих факторов. Уникальный феномен групп с распределенной ответственностью и особой децентрализованной регуляцией — снижает порог вхождения в науку, делает ее более демократичной и инклюзивной, и она теперь способна вместить любое количество ученых. Единственным реальным препятствием к этому может стать только отсутствие доступа в интернет. 

Вместе со сменой фокуса с ученого на проект научного исследования, меняется и принцип учёта репутации ученого, основанный на новых подходах коллективной оценки его вклада. 

В рамках этого курса мы обсудим движение decentralized science, уникальный социологический феномен научных децентрализованных структур, обладающих особенной регуляцией, и попробуем вместе оценить вклад этого движения в дальнейший прогресс различных доменов научного знания. 

• На кого ориентирован курс?

  Ученые, аспиранты и студенты, научные коммуникаторы и журналисты, а также все, кто интересуется современной историей науки и кризисом воспроизводимости исследований.

• Пререквизиты

  На основании мотивационного письма, которое должно составить не более 3 страниц, я отберу 25-30 участников. В нем необходимо ответить на следующие вопросы: 

  • Из какой Вы сферы деятельности? Преимуществом при приеме на курс будут обладать научные работники, научные журналисты и коммуникаторы, философы науки, социологи и юристы, представители регуляторов, руководители наукоемких бизнес-проектов. Однако Ваша сфера деятельности не является окончательным критерием отбора на курс, — в спорных случаях решение будет приниматься на основании качества мотивационного письма.
  • Почему Вас интересует современная ситуация в науке? 
  • Какие Вы видите проблемы на пути научного прогресса? Опишите личный пример этически неоднозначных или несправедливых ситуаций, если есть.
  • Есть ли проблемы с определением репутации ученого и оценкой качества отдельно взятых научных исследований?
  • Как Вы видите схемы решений этих проблем?
  • Предпочитаемые день и время.