Уже давно обсуждаются более эффективные и действенные способы содействия открытости и сотрудничеству в области науки. Предвосхищенные на ранних этапах работы критиков, требующих более "социальной ориентации науки" (Schroyer 1984, 715), новые, ориентированные на контекст формы производства знаний, которые в централизованном порядке направлены на решение проблем общества и, следовательно, с большей вероятностью нарушают традиционные дисциплинарные границы или различия между академическими и прикладными исследованиями (Gibbons et al. 1994). Подводя итоги этих сдвигов, Дасгупта и Давид (1994 г.) сформулировали "новую экономику науки", которая сегодня является одним из краеугольных камней нашего понимания механизмов научной открытости и сотрудничества. Однако изменение условий как внутри науки (например, усиление конкуренции за постоянные должности, расширение специализации, глобализация научных кадров), так и за ее пределами (например, профессионализация ненаучных акторов, призывы к вовлечению общественности и демократизации науки, формирование повестки дня на основе политики, глобальные кризисы, такие как вспышка КОВИД-19) требуют нового подхода к более комплексному осмыслению предшествующих событий, непредвиденных обстоятельств и последствий открытости и сотрудничества в области науки.
Одной из областей, в которой эти вопросы разрабатываются как исследователями, так и практиками, является открытая наука (ОС). ОС можно понимать как "зонтичный" термин, охватывающий различные предположения о производстве и распространении знаний (Фехер и др., 2017 г.). Три столпа ОС - это доступность (например, открытый доступ к публикациям и исследовательским данным), прозрачность (например, воспроизводимость результатов, открытая коллегиальная оценка) и инклюзивность (например, гражданская наука) (Vicente-Sáez и Martínez-Fuentes 2018). В то время как первые и наиболее широко распространенные два из них сосредоточены на доступе к существующим научным результатам и процессам, только третий предполагает открытие самого процесса производства знаний.
Несмотря на то, что члены многих научных сообществ в той или иной степени поощряли участие общественности в научной деятельности (Lengwiler 2008; Strasser et al. 2019), основные процессы научных открытий, как правило, остаются закрытыми для посторонних лиц. Эта особенность производства научных знаний получила сравнительно мало внимания в области исследований ОС. Тем не менее, открытые и совместные подходы на ранних стадиях процесса научных исследований все чаще обсуждаются, что свидетельствует об эволюции и расширении приоритетов ОС (Beck et al. 2019; Chan et al. 2019; Hossain, Dwivedi, and Rana 2016; Nature editorial 2018; Woelfle, Olliaro, and Todd 2011).
Другой областью исследований и практики, сосредоточенных на открытости и сотрудничества в производстве знаний, является Открытые инновации (ОИ). Изначально обсуждавшаяся в контексте изменения стратегий в области НИОКР на частных предприятиях (Chesbrough 2003), впоследствии ОИ была определена как распределенный инновационный процесс, основанный на целенаправленном управлении потоками знаний через организационные и отраслевые границы с использованием материальных или нематериальных механизмов (Bogers и др., 2017). OI предполагает смещение парадигмы в сторону открытых и совместных процессов, которые все в большей степени вытесняют и конкурируют с инновациями, управляемыми производителями, посредством практики, которая может происходить за пределами (Baldwin и Von Hippel 2011), а также между организационными границами (Chesbrough и Bogers 2014). Практика ОИ охватывает различные входящие, исходящие и объединенные процессы, способствующие трансграничным потокам знаний с целью генерации инноваций. Такие практики включают, в частности, совместное создание инноваций между фирмами, ведущими пользователями и инновационными сообществами пользователей, разработку программного обеспечения/аппаратного обеспечения с открытым исходным кодом, краудсорсинг и краудсорсинг, патентование и лицензирование или сотрудничество в области НИОКР (Dahlander and Gann 2010; Grimpe and Kaiser 2010; Jeppesen and Frederiksen 2006; Laursen and Salter 2006; Lilien et al. 2002; Poetz and Schreier 2012; Von Hippel and Von Krogh 2003).
В качестве дополнения к сосредоточению внимания на более поздних стадиях научно-исследовательского процесса в OS, ОИ делает акцент на процессы и логику обмена на ранних и промежуточных стадиях производства знаний. В последнее время под влиянием ОИ исследователи специально изучают эту динамику в контексте науки (Beck et al. 2020; Franzoni and Sauermann 2014; Guinan, Boudreau, and Lakhani 2013; Lifshitz-Assaf 2018), расширяя связи между ОИ и научным контекстом, выходя за рамки различных форм передачи технологий (Chesbrough 2020; Egelie et al. 2019; Perkmann et al. 2013). Однако, несмотря на потенциальную синергию между подходами ОС и ОИ, наше понимание открытой и совместной практики в научном контексте и связанных с ней предшественников, последствий и непредвиденных обстоятельств остается ограниченным и фрагментированным. Отчасти это связано с тем, что деятельность разбросана по многим различным областям исследований и практики. С научной стороны, ОС и ОИ исследуются с использованием различных дисциплинарных линз, от социологии (например, Moore 2018) и экономики (например, Maniadis и Tufano 2017) до управления (например, Alexander, Miller, и Fielding 2015) и политики (например, Bogers, Chesbrough, и Moedas 2018). Что касается прикладной стороны, то в настоящее время ученые, фирмы, директивные органы и финансирующие учреждения реализуют различные инициативы в области ОС или ОИ и содействуют их реализации. Однако эти инициативы обозначены головокружительным набором терминов, таких как академическое предпринимательство, гражданская наука, междисциплинарные и трансдисциплинарные исследования, вовлечение общественности, ответственные исследования и инновации, передача технологий или третья миссия.
Мы утверждаем, что установление связи между этими понятиями помогает нам сформировать более полную картину различных факторов, формирующих открытую и совместную научную практику. В более конкретном плане мы предлагаем, чтобы объединение взаимодополняющих концепций "Открытая наука" и "Открытые инновации" дало возможность изучить конкретные отношения обмена и переводческих услуг между наукой и другими секторами общества. Для лучшей интеграции этих концепций мы предлагаем концепцию открытых инноваций в науке (ОИС) в качестве объединяющей основы для углубления нашего понимания предшествующих этапов, непредвиденных обстоятельств и последствий, связанных с применением открытой и совместной исследовательской практики на протяжении всего процесса генерирования и распространения новых научных знаний и их воплощения в инновации. Мы определяем ОИС как процесс целенаправленного стимулирования, инициирования и управления входящими, исходящими и объединенными потоками знаний и (меж-/трансдисциплинарного 1 ) сотрудничества, выходящего за организационные и дисциплинарные границы и на всех этапах научно-исследовательского процесса, начиная с формулирования научных вопросов и получения финансирования или разработки методов (т.е. концептуализации) и заканчивая сбором данных, их обработкой и анализом (разведкой и/или тестированием), а также распространением результатов путем написания, перевода в инновационную форму или других форм кодификации научных знаний (т.е. документации) (см. Схему 1).
Для решения задачи картирования этой обширной научной области мы использовали многоступенчатый совместный подход с участием 47 ученых из области социальных, гуманитарных и естественных наук. Вместе мы работали над: 1) совместной концептуализацией структуры исследований ОИС; 2) отображением соответствующих литературных потоков, определяющих различные элементы, логику и взаимозависимости, которые должны быть синтезированы; 3) написанием этой статьи (см. Приложение А для обзора всего процесса и размышлений о преимуществах и трудностях использования совместного подхода).
В качестве основного результата этого процесса наша статья вносит вклад в науку, выработку политики, практику и общество как минимум тремя способами. Во-первых, использование открытого и основанного на сотрудничестве подхода позволило нам преодолеть дисциплинарные различия с точки зрения основополагающих норм, теорий, предположений, методов и языков. Такой междисциплинарный подход позволил обобщить то, в каких разрозненных областях научное сообщество уже знает об открытой и совместной исследовательской практике. Во-вторых, интеграция различных точек зрения дала более полную картину, которая позволила выявить не только надежные результаты, но и противоречия, напряженность и непоследовательность в разных научных областях. Это подчеркивает необходимость методологически разнообразных исследований для лучшего понимания предшествующих моментов, пограничных условий и последствий открытых и совместных исследований. В-третьих, структурирование знаний об открытой и совместной исследовательской практике, которые мы синтезировали с точки зрения многоуровневых предшественников и непредвиденных обстоятельств, а также результатов и последствий, обеспечивает общую основу для совместной разработки будущей программы исследований. В частности, межуровневая взаимозависимость между этими конструкциями обещает дать ценную информацию для дальнейшего целенаправленного открытия процесса научных исследований и для растущего объема научных исследований в области науки (Brown, Deletic, Wong 2015; Fortunato et al. 2018; Wuchty, Jones, and Uzzi 2007).
Далее мы представляем Рамки исследований ОИС и даем обзор практики ОИС (раздел 2.1.), многоуровневых предшественников и непредвиденных обстоятельств для успешной реализации практики ОИС (раздел 2.2.) и (промежуточных) результатов, а также научных и социальных последствий применения практики ОИС (раздел 2.3.). В разделе 3 мы излагаем основные результаты обобщения междисциплинарных знаний об открытой и совместной научной практике. Затем в разделе 4 представлены некоторые области для будущих исследований, а в разделе 5 предлагаются выводы.
2. Концептуализация области исследований "Открытые инновации в науке" (ОИС)
Для возврата к вышеуказанному определению ОИС представляет собой процесс целенаправленного стимулирования, инициирования и управления потоками знаний и (меж-/трансдисциплинарного) сотрудничества, выходящего за организационные и дисциплинарные рамки научных исследований. Таким образом, система научных исследований ОИС состоит из трех основных элементов с повторяющимися взаимосвязями (см. рис. 1). Во-первых, практика ОИС применяется на всех этапах процесса научных исследований, начиная с формулирования научных вопросов и получения финансирования и разработки методов (т.е. концептуализации) и заканчивая сбором, обработкой и анализом данных (т.е. разведкой и/или тестированием), а также распространением результатов путем их написания, перевода в инновационную форму или других форм кодификации научных знаний (документации). Во-вторых, на то, могут ли и при каких обстоятельствах успешно применяться эти методы ОИС, влияют непредвиденные обстоятельства и граничные условия на многих уровнях (т.е. на уровне отдельного человека, исследовательской группы или группы, организации, дисциплины или области, а также на уровне общества или политики). Эти факторы (рассматриваемые по отдельности и в сочетании) влияют на применение методов ОИС, а также на результаты и воздействие, которые они создают. Мы подчеркиваем, что важно придерживаться сбалансированного взгляда, признающего непредвиденные факторы: мы рассматриваем открытость и сотрудничество не как самоцель, а как потенциально мощное средство для улучшения новизны, эффективности и общественного воздействия научных исследований. Однако эффективность этих подходов зависит от типов отмеченных факторов, так что открытые и совместные подходы могут быть подходящими не для каждого научного начинания. В-третьих, результаты ОИС могут следовать на протяжении всего процесса научных исследований (например, предложения, наборы данных, протоколы, коды, публикации, патенты, учебные материалы, научно-обоснованные инновации). Эти результаты могут оказывать научное и социальное воздействие, например, ускоренная реакция на новые заболевания. Эти последствия включают также выявление недостаточно изученных научных и социальных проблем, которые впоследствии становятся приоритетными, тем самым возвращаясь к начальному этапу научных исследований.
Диаграмма 1. Рамки научных исследований ОИС. Примечание: 1) ОИС вписывается в более широкий контекст науки, включая проблемы, прецеденты и граничные условия, а также научное и социальное воздействие. 2) ОИС подходит к производству и распространению научных знаний как к итеративному процессу, означающему, что научное и социальное воздействие возвращается к проблемам, а также к их предшественникам и граничным условиям. 
Далее мы обсудим каждый из этих элементов структуры исследования ОИС, переходя от практики ОИС (раздел 2.1.) и предшествующих и граничных условий (раздел 2.2.) к результатам и воздействиям, основанным на ОИС (раздел 2.3.). Представляя синтез имеющихся знаний об открытой и совместной исследовательской практике по различным дисциплинам в области социальных, гуманитарных и естественных наук, мы не претендуем на исчерпывающий характер, а скорее концентрируемся на общей картине, выявляя взаимозависимости между элементами, а также напряженность и несоответствия, указывающие на будущие направления исследований.
2.1. Практика и методы ОИС в рамках всего процесса научных исследований и распространения информации
Практика ОИС может применяться на протяжении всего процесса научных исследований. Они могут охватывать а) только ученых или b) субъектов, не имеющих формальной научной подготовки, таких как граждане, компании или лица, ответственные за разработку политики, а также научных работников, работающих за пределами академических кругов 3 . В нижеследующем мы используем это различие, чтобы предложить таксономию практики ОИС, ее характерные элементы и примеры ее применения. Этот обзор не является исчерпывающим, и представленная практика может иметь вторичное применение с участием других групп субъектов, но наша цель в этом разделе - определить образцовые категории практики ОИС.
2.1.1. Практика ОИС с участием только ученых
Практика ОИС, в которой участвуют исключительно академические ученые, включает сотрудничество, выходящее за рамки дисциплинарных и организационных границ (например, междисциплинарное, "крупное" или распределенное сотрудничество), а также входящие и исходящие потоки знаний, такие как обмен данными и материалами и публикация в открытом доступе.
2.1.1.1. (меж)дисциплинарное сотрудничество
Границы исследований, основанных на дисциплинах, размываются, а важные вопросы исследований лежат на пересечении традиционных дисциплин (Новотны, Скотт, и Гиббонс, 2006). Междисциплинарное исследование было определено как "способ исследования, проводимого группами или отдельными лицами, который объединяет информацию, данные, методы, инструменты, перспективы, концепции и/или теории из двух или более дисциплин или совокупность специализированных знаний для продвижения фундаментального понимания или решения проблем, решения которых выходят за рамки одной дисциплины или области исследовательской практики" (National Academy of Sciences, National Academy of Engineering, and Institute of Medicine, 2005, 2). Степень интеграции знаний из дисциплин-источников варьируется от заимствования и контраста до интеграции и преодоления существующих совокупностей знаний" (Miller 1982). Таким образом, Рафолс и Мейер (2010) предпочитают описывать междисциплинарность с точки зрения разнообразия и согласованности, подчеркивая широту и новизну интеграции знаний. Трудно установить, когда имеет место междисциплинарность, поскольку когнитивное наложение затрудняет определение границ между дисциплинами и внутри дисциплин. Таким образом, может быть целесообразной более тонкая классификация уровней взаимодействия, например, от слабого к полному (Huutoniemi et al. 2010).
2.1.1.2. Общая научная инфраструктура
Особым случаем междисциплинарного сотрудничества являются крупномасштабные исследовательские инфраструктуры, обеспечивающие ученым доступ к высокоспециализированному инструментарию и экспериментальным условиям, недоступным для большинства исследовательских организаций. Эксперименты на таких объектах требуют сотрудничества между постоянными учеными и внешними пользователями (Hallonsten 2016). Это может варьироваться от краткосрочного взаимодействия до весьма взаимодополняющего сотрудничества, в котором местные ученые, использующие приборы, и приглашенные ученые-пользователи объединяют необходимые знания и навыки (D'Ippolito и Rüling 2019). В этом контексте может возникнуть культура открытости, при которой нормы, регулирующие выделение кредитов на конечный результат. Долгосрочное сотрудничество также способствует развитию самих инструментов (Tuertscher, Garud, и Kumaraswamy 2014), способствуя междисциплинарному сотрудничеству между актерами, которые в противном случае не могли бы сотрудничать (Kaplan, Milde, и Cowan 2017). Яркими примерами крупномасштабного или "большого научного" сотрудничества являются Манхэттенский проект, проект генома человека и эксперименты на Большом адронном коллайдере в Европейской организации ядерных исследований (CERN). Такая общая инфраструктура может облегчить или даже потребовать применения практики ОИС.
Все чаще виртуальные и удаленные лаборатории (ранее известные как "коллаборатории") также позволяют ученым, которые физически не находятся на месте, управлять приборами и осуществлять удаленный мониторинг данных (Bos et al. 2007; Teasley and Wolinsky 2001). Такая система имеет преимущества для научного образования (Heradio et al. 2016; Waldrop 2013) и позволяет более эффективно использовать дорогостоящие приборы (Finholt 2002; Heck et al. 2018; Kraut, Egido, and Galegher 1988). Среди физиков-космонавтов, например, смягчение требования в отношении поездок в отдаленные районы обсерваторий привело к увеличению числа потенциальных участников таких исследовательских задач, как сбор данных. Как показывает практика, такая организация работы делает участников более разнообразными с точки зрения опыта и знаний (Finholt 2002).
2.1.1.3. Обмен данными и материалами
Другой формой (междисциплинарного) научного сотрудничества является совместное использование промежуточных исследовательских продуктов. Способность опираться на существующие знания зависит не только от доступа к опубликованным результатам, но и к основополагающим данным и материалам, таким как клетки и культуры, использовавшиеся в предыдущих исследованиях (например, Andreoli-Versbach и Mueller-Langer 2014; Czarnitzki, Grimpe, and Pellens 2015; Furman and Stern 2011; Mokyr 2002). Таким образом, обмен данными является существенной опорой для научных принципов достоверности и репликации, позволяя исследователям быстрее опираться на предыдущую работу и позволяя распространителям данных добиться большей наглядности и воздействия (Beck et al. 2019; Chan et al. 2019; Hossain, Dwivedi, and Rana 2016; Nature editorial 2018; Woelfle, Olliaro, and Todd 2011; Czarnitzki, Grimpe, and Pellens 2015; Borgman 2015). Существуют два основных пути обмена данными: добровольный обмен данными через частные коммуникации и публичные хранилища (например, архивы, объединенные сети данных, виртуальные обсерватории), а также обязательное раскрытие данных в ответ на политику журналами (Rousi и Laakso 2020) и спонсорами (Andreoli-Versbach и Mueller-Langer 2014). Затраты на подготовку исследовательских данных для повторного использования высоки, что ограничивает обмен поведением даже между сторонниками (Fecher и др., 2017; Plantin, 2019). Эти расходы, в том числе время для форматирования, аннотирования и курирования данных, а также озабоченность по поводу конфиденциальности, "вычеркивания" и неправильного использования, должны быть сбалансированы с обещанной эффективностью повторного использования данных (Pronk 2019). Одним из способов сокращения этих расходов является (в режиме реального времени) автоматическое хранение и совместное использование определенных видов данных без необходимости вмешательства человека (Rouder 2016). Другой способ связан с моделью "наука о данных как услуга" (Grossman и др. 2016; Mishra, Schofield и Bubela 2016), в которой ученые загружают свои данные в облачные службы, которые также могут предложить определенный уровень обработки и анализа. Между тем, такие инновации, как соглашение об открытой передаче материалов, разработанное BioBricks Foundation, обеспечивают законодательную базу для обмена биологическими материалами между исследовательскими организациями на открытой основе.
2.1.1.4. Открытая публикация
Открытые потоки знаний между академическими учеными могут также наблюдаться на более поздних стадиях исследовательского процесса, например, распространение результатов исследований на основе открытого доступа. Открытый доступ определяется как "обеспечение доступности научной литературы в режиме онлайн без ценовых барьеров и без большинства барьеров доступа" (Suber 2012, 8). Существуют различия между "золотым" и "зеленым" способами получения открытого доступа: первый относится к результатам исследований, которые находятся в свободном доступе в момент их публикации, в то время как второй - к полуокончательным версиям, предоставляемым самими учеными через репозитории и серверы предварительной печати, такие как arXiv (European Commision 2020). Недавний крупномасштабный анализ показал, что не менее 28% научной литературы доступно через эти механизмы (Piwowar и др., 2018). В то же время такие сайты, как SciHub, нелегально предоставляют доступ к еще более широкому кругу публикаций (Химмельштайн и др., 2018). Ключевые дебаты вокруг открытого доступа связаны с ролью действующих коммерческих издателей, при этом новые участники - от библиотечных издателей до финансирующих организаций - борются за разрушение так называемой "олигополии" (Larivière, Haustein, and Mongeon 2015) с помощью издательских инструментов и платформ с открытым исходным кодом (Maxwell и др., 2019). Озабоченность по поводу существующих механизмов обеспечения качества также привела к появлению целого ряда нововведений в области экспертной оценки, начиная с публикации и/или деанонимизации обзорных докладов и заканчивая обзорами на основе краудсорсинга (Ross-Hellauer 2017).
2.1.2. Практика ОИС с участниками, не относящимися к академическим ученым
Академическое участие было определено как "сотрудничество между академическими исследователями и неакадемическими организациями, основанное на знаниях" (Perkmann et al. 2013). Оно представляет собой важный способ переноса научных исследований за пределы академических границ и получения новых знаний. В этом разделе мы обсудим роль участников, не относящихся к академическим ученым (например, представителей общественности, промышленности и политики), в процессе научных исследований.
2.1.2.1. Широкая общественность в качестве соучредителя в процессе научных исследований
Исторически сложилось так, что в общественном представлении о науке (Durant, Evans, Thomas 1989) ученые считались носителями знаний, а "обычные" граждане - получателями научного образования. Совсем недавно появилась более демократичная модель, в которой общественность занимается наукой самыми разными способами. Например, в медицине более глубокое взаимодействие между учеными и пациентами повысило мотивацию ученых к участию в инновационной деятельности (Llopis и D'Este 2016). Сегодня представители общественности могут совместно создавать и распространять научные исследования с помощью таких практик, как гражданская наука или наука о толпе. Хотя эта практика отличается некоторыми особенностями (например, уровень и стадия вовлеченности), она имеет много схожих элементов (например, привлечение внешних знаний). Оба они могут рассматриваться как многообещающие подходы к организации науки в том смысле, что они расширяют масштабы исследуемых проблем и умножают число потенциальных участников.
Хотя понятие "гражданская наука" пока еще не определено единым образом (Eitzel и др. 2017; Heigl и др. 2019), этот термин часто используется в отношении привлечения добровольцев (которые могут не быть учеными или могут быть учеными в других областях), которые собирают или анализируют данные в рамках научных проектов (Silvertown 2009). В более общем плане, наука о толпе включает в себя "научные исследования, проводимые открыто и в сотрудничестве" (Franzoni и Sauermann 2014, 1). В некоторых исследованиях проекты по наукам о людях и толпе классифицируются в зависимости от степени вовлеченности участников (Shirk et al. 2012; Wiggins and Crowston 2011). В большинстве из этих рамочных программ в качестве наивысшего уровня используется сочиненный подход, подчеркивающий демократизацию науки путем сокращения разрыва между научными кругами и общественностью (Bonney и др., 2009 г.). На этом уровне наиболее широко признанная практика ассоциируется с активизмом на уровне общин (English, Richardson, and Garzon-Galvis 2018). Вопросы исследований возникают в связи с проблемами, волнующими общины, полученные результаты используются при разработке государственной политики, а ученые помогают общественности в проведении экспериментов или сборе данных (на английском языке, Richardson, and Garzón-Galvis 2018; Scheliga et al. 2018). Новые подходы включают предоставление гражданским ученым удаленного доступа к лабораторным приборам (Heck et al. 2018) и предложение соавторства (Vaish et al. 2017), а также геймифицированные подходы, которые пытаются поддержать мотивацию участников (Tinati et al. 2017). Эти стратегии обещают катализировать креативность и нестандартное мышление, приводя к различным и потенциально более ценным научным результатам (Anderson 1994; Bergen 2009; Tsai 2012). Путь к со-созданным взаимодействиям особенно сложен для высоко математически ориентированных проектов оптимизации, таких как Foldit (Cooper et al. 2010) и Quantum Moves 2 (Jensen et al. 2020), которые решают основные проблемы, совершенно не связанные с повседневным знанием. Для таких вычислительных проектов в области граждановедения (Рафнер и др., 2019 г.) могут потребоваться образовательные усилия и повышенное внимание к проектированию интерфейса для создания значимых взаимодействий.
Проекты в области гражданских наук приносят многогранную пользу и распространяются на научные круги, отдельных (гражданских) ученых и общество в целом. Например, такие проекты могут генерировать новые знания и инновации в конкретных областях (например, Hecker и др. 2018), критическое понимание того, как люди решают проблемы индивидуально и коллективно по сравнению с машинами (Heck и др. 2018), и уникальные возможности для обучения граждан (Shah and Mody 2014). Хотя гражданская наука обещает интеграцию человека и машины, мы только начинаем понимать, например, трудности, возникающие при проектировании систем человек-машина для неожиданных открытий (Trouille, Lintott, and Fortson 2019).
Особой сильной стороной науки о гражданах и толпе людей является их потенциал по привлечению более широкой базы участников, расширению областей научных исследований и более эффективному получению результатов. С этой целью как наука о гражданстве, так и краудсорсинг могут использовать методы краудсорсинга для организации научных проектов. Краудсорсинг определяется как "акт аутсорсинга задачи "толпе", а не назначенному "агенту" (организации, неформальной или официальной команде или отдельному лицу), такому как подрядчик, в форме открытого конкурса" (Afuah and Tucci 2012, 355). Поскольку бывает трудно заранее узнать, кто лучше всех способен решать проблемы, трансляция их в большую и открытую толпу приглашает решить проблему самостоятельно (Lakhani et al. 2007; Tucci, Afuah, and Viscusi 2018). Тем не менее, наука о гражданах и толпах - это практика ОИС, которая в основном используется для получения научных данных (например, сбор или кодирование данных). Усилия по распространению информации, напротив, оставались в основном однонаправленными, за исключением научных вечеров или ярмарок, которые можно охарактеризовать как интерактивные мероприятия по научному общению (Bultitude, McDonald, Custead 2011). Такие мероприятия могут быть весьма разнообразными с точки зрения их продолжительности, места проведения и организационной поддержки. В связи с этим, если платформы для (микро)блогов, такие как Twitter, менее богаты взаимодействием, они позволяют (непрофессиональным) актерам публично общаться с учеными о результатах своих исследований, тем самым помогая формировать восприятие распространяемого контента (Puschmann 2014).
Наука о людях и толпах все чаще выходит за рамки участия, предполагающего внесение вклада, и становится все более соавторствующей (Majchrzak и Malhotra 2020). Представители общественности привлекаются к участию на более поздних этапах процесса научных исследований, например, критически осмысляют потенциальные последствия конкретных результатов исследований и совместно разрабатывают подходящую стратегию распространения во избежание недоразумений при инициировании обоснованных дебатов (например, Ganna et al. 2019). В то же время, ответственное движение за исследования и инновации делает упор на вовлечение граждан еще до начала исследовательских проектов посредством процессов установления приоритетов и упреждающего управления. Такой подход предполагает ответственность всех вовлеченных заинтересованных сторон за взаимное реагирование и учет социальных последствий исследовательской и инновационной деятельности (например, Европейская Комиссия 2013; Owen, Macnaghten, и Stilgoe 2012).
2.1.2.2. Отраслевые субъекты как соучредители научно-исследовательского процесса
Хотя коммерциализация научных знаний может осуществляться самими учеными (например, через научно-ориентированные стартапы), в значительной степени ориентированная на рынок передача знаний предполагает партнерство с отраслевыми субъектами в целях совместного создания и применения научных исследований. Такая практика ОИС различается с точки зрения уровня взаимодействия с существующими отраслевыми субъектами. Например, в то время как выделение ресурсов и деятельность по патентованию или лицензированию, как правило, требуют более низкого уровня участия, сотрудничество между университетами и промышленностью может охватывать весь спектр - от содействия совместному творчеству до взаимодействия (Perkmann и др., 2013 г.).
Количество поданных патентов и сформированных компаний по их выдаче стало ключевым показателем влияния университетов на промышленность и общество (D'Este и Perkmann, 2011 г.), хотя это влияние, по-видимому, в основном обусловлено другими, менее заметными механизмами, такими как контрактные исследования, консалтинг и мобильность персонала (D'Este и Patel, 2007 г.; Perkmann и др., 2013 г.; Perkmann и Walsh, 2008 г.). Патентование влечет за собой создание правовой основы, в соответствии с которой "запатентованное изобретение, как правило, может быть использовано [...] только с разрешения владельца патента" (Всемирная организация интеллектуальной собственности, 2004 г.). Предоставление такого разрешения другому субъекту, обычно в обмен на деньги, представляет собой процесс лицензирования. Резко возросло число патентов, изымаемых академическими учеными и исследовательскими организациями (Lissoni et al. 2008). Однако на эффективность университетского патентования и лицензирования как средства передачи технологии влияют другие, более неформальные механизмы, такие как прямое взаимодействие. Открытость, рассматриваемая здесь как утечка знаний, может также препятствовать патентоспособности из-за требования о новизне, встроенного в процесс патентования (Pénin and Burger-Helmchen 2011).
Spinouts являются "компании, основанные академическим изобретателем с целью использования технологических знаний, которые возникли в университете для разработки продуктов или услуг" (Bigliardi, Galati, и Verbano 2013). Компании "Spinouts" пользуются популярностью среди лиц, ответственных за разработку политики, поскольку считают, что они являются эффективными инструментами для продвижения промышленного применения научных знаний и, одновременно, создания рабочих мест и обеспечения роста (например, Carayannis и др. 1998; Druilhe and Garnsey 2003; Rasmussen и Wright 2015). Тем не менее, исследования показывают, что побочные результаты в значительной степени подвержены неудаче, оказывают незначительное воздействие на местное или региональное экономическое развитие (Mustar, Wright, and Clarysse 2008) и растут меньше, чем другие высокотехнологичные компании (Ensley and Hmieleski 2005). В результате многие исследовательские организации сместили акцент с максимизации числа создаваемых побочных выгод на укрепление потенциальной стоимости и подчеркивание собственной роли в распространении результатов исследований (Jacob, Lundqvist, and Hellsmark 2003; Moray and Clarysse 2005; Wright et al. 2006).
Совместные связи между университетами и промышленностью также могут принимать форму долгосрочных отношений, использующих многочисленные механизмы для обмена знаниями. Обычно они строятся (и укрепляются) на прочных личных и неформальных отношениях между людьми (например, Коэн, Нельсон и Уолш, 2002; Феллер и Фельдман, 2010; Гримпе и Фиер, 2010). Прямое сотрудничество может стимулировать отношения на "эталонном уровне" между отдельными исследователями и отраслевыми партнерами и, таким образом, способствовать взаимно значимым обменам (например, в форме обучения или доступа к неденежным ресурсам) (D'Este и Perkmann 2011). Кроме того, контрактные исследования и консалтинг могут способствовать укреплению доверия между коллаборационистами (Cohen, Nelson, and Walsh 2002; Perkmann and Walsh 2008) и проложить путь к новым и долгосрочным предприятиям.
Несмотря на то, что ОИС проводит различие между академическими и неакадемическими учеными на основе различной идеал-типичной институциональной логики (например, с точки зрения характеристик рабочего места, характеристик работников, характера работы и раскрытия результатов), в научных и промышленных кругах также существуют значительные различия, соответственно (Lam 2010; Sauermann и Stephan 2013). Таким образом, сотрудничество между академическими и неакадемическими учеными может быть столь же разным, как и между академическими и неакадемическими учеными, что подчеркивает важность контекста и индивидуальных характеристик. Промышленные ученые могут быть схожи с академическими учеными с точки зрения их общего понимания конкретных научных тем и норм, но различаться в зависимости от предпочтений, отдаваемых на индивидуальном уровне таким факторам, как оплата труда, автономия или открытость (Roach and Sauermann 2010).
Существуют также значительные взаимозависимости между практикой, которая связывает академических ученых с промышленностью, что означает, что нет смысла отстаивать одну практику как изначально предпочтительную. Усиление взаимодействия между университетами и промышленностью требует ряда подходов, которые вырастают из глубинных личных связей (Feller and Feldman 2010; Olmos-Peñuela, Benneworth, Castro-Martínez 2016; Perkmann et al. 2015). Например, коммерциализация часто является результатом или продолжением сотрудничества между академическими учеными и представителями промышленности, а не отдельным видом деятельности (например, Lawson 2013).
2.1.2.3. Директивные органы как соучредители процесса научных исследований
Наряду с государственными и промышленными деятелями, лица, ответственные за разработку политики на различных уровнях управления, также сотрудничают с учеными. Традиционно участие директивных органов в научных исследованиях определяется разработкой политики в области науки и инноваций. Правительственные учреждения напрямую финансируют исследования и, таким образом, неизбежно участвуют во влиянии на направления исследований (Gläser и Laudel 2016). При определении политики в области научных исследований на директивные органы возлагается задача интерпретации приоритетов различных заинтересованных сторон в соответствующей политике, включая граждан, представителей промышленности, другие государственные учреждения и самих ученых. Несмотря на то, что руководство наукой в этом направлении является значительным, ее влияние на исследования опосредуется различными способами. Такое руководство обычно осуществляется либо через схемы финансирования, от которых ученые в различных областях могут в большей или меньшей степени зависеть, либо через требования к учебным заведениям, которые во все большей степени управляются профессиональными администраторами и имеют свои собственные политические программы (Huisman and Seeber, 2019). Разумеется, сами ученые также играют определенную роль в том, чтобы влиять на форму, в которой эти руководящие действия принимаются.
Однако в последнее время принятие ориентированных на миссии подходов к политике в области науки и инноваций потребовало от директивных органов более активного участия в научных исследованиях (Borrás and Edler 2014; Kuhlmann and Rip 2018; Mazzucato 2018). По сравнению с традиционными программными областями, в которых финансируются научные исследования, миссии имеют гораздо более целенаправленный характер. Они сосредоточивают внимание научных сообществ на так называемых грандиозных задачах (например, освобождение океанов от пластика вместо обеспечения устойчивости). Эти вызовы не являются научными как таковыми, а направлены на удовлетворение потребностей общества. Для эффективного осуществления этих политических повесток дня необходимо, чтобы они оказывали влияние на более широкий круг заинтересованных сторон, включая ученых, и оказывали на них влияние.
Наконец, лица, ответственные за разработку политики, становятся активными соучредителями научных исследований благодаря открытой и совместной практике разработки политики. Данные, полученные от открытого правительства, часто служат основой для такой практики, предоставляя более широкому кругу заинтересованных сторон возможность оценить инициативы государственного сектора и опираться на них (Attard и др., 2015 г.). Более амбициозный шаг предполагает создание политических лабораторий, в которых ученые, разработчики политики и другие заинтересованные стороны совместно участвуют в прогнозировании и создании сценариев, способствуя тем самым совместному продвижению науки и инноваций. В качестве примеров можно привести лабораторию IdeaLab в Дании, Sitra в Финляндии, Vinnova в Швеции и политическую лабораторию ЕС при Европейской комиссии.
2.2. Промежуточные результаты и граничные условия применения ОИС на протяжении всего процесса научных исследований и распространения информации. Может ли и когда может применяться практика ОИС и как она влияет на результаты и воздействие научных исследований, зависит от многочисленных предшествующих факторов (т.е. движущих сил и барьеров) и пограничных условий (т.е. непредвиденных обстоятельств). Это помогает определить, как наилучшим образом управлять входящими и исходящими потоками знаний и (меж-/трансдисциплинарным) сотрудничеством на протяжении всего процесса генерирования и распространения научных исследований. В данном разделе мы выделяем такие факторы на различных уровнях анализа: 1) индивидуальный уровень; 2) уровень исследовательской группы или команды; 3) уровень (исследовательской) организации; 4) уровень дисциплины или области; и 5) уровень общества или политики. Тем не менее, существует также динамика, пронизывающая различные уровни.
2.2.1. Промежуточные данные и граничные условия на индивидуальном уровне
Во-первых, мы вводим индивидуально-уровневые антецеденты и граничные условия для применения ОИС. Индивидуальный уровень включает в себя все "человеческие факторы", связанные с отдельными людьми, в том числе отношение, возможности, навыки и предыдущий опыт. Исследования показали, что факторы индивидуального уровня могут быть более важными, чем характеристики на уровне организации, при изучении открытости и сотрудничества в науке (Perkmann и др., 2013 г.). Это объясняется тем, что университеты можно охарактеризовать как профессиональные бюрократические структуры (Минтцберг, 1993), члены которых в основном решают, в каких мероприятиях участвовать (D'Este и Perkmann, 2011). В то время как научная и преподавательская деятельность является обязательной для большинства академических ученых, деятельность, ориентированная на промышленность и воздействие, как правило, носит факультативный характер и является вопросом личного выбора (Azagra-Caro 2007; Lee 2000; Thursby and Thursby 2004). Даже по мере того, как эти ожидания начинают меняться, способность и желание ученых применять открытую и совместную практику, скорее всего, будут прямо или косвенно зависеть от факторов их индивидуального уровня.
2.2.1.1. Индивидуальное происхождение и характеристики ученых
Помимо личного выбора, образование и предыдущий опыт ученых, по всей видимости, влияют на применение таких методов ОИС, как создание научных стартапов. Например, основатели компаний, имеющие докторскую степень, с большей вероятностью примут стратегии открытой науки (Ding 2011). Неудивительно, что исследователи, имеющие предпринимательский опыт, скорее всего, откроют новую фирму (Abreu and Grinevich 2013; Shane and Khurana 2003). Аналогичным образом, исследователи с междисциплинарной карьерной траекторией и опытом работы в промышленности, скорее всего, будут иметь более высокую производительность патентов (Abreu and Grinevich 2013; Dietz and Bozeman 2005). Ученые также более склонны к предпринимательским намерениям, если они обладают более разнообразным и сбалансированным набором навыков, но только в том случае, если они находятся в контакте с коллегами-предпринимателями (Lazear 2004; Moog et al. 2015). Еще одной характеристикой, определяемой как движущая сила открытого и коллективного поведения, является способность к восприятию на индивидуальном уровне, т.е. способность распознавать, усваивать, ассимилировать и применять новые знания (Cohen and Levinthal 1990). Однако в этих выводах может также присутствовать предвзятое отношение к выбору, поскольку ученые переходят в исследовательские организации и контексты, которые более приветствуют открытую и совместную практику.
В других исследованиях была предложена взаимосвязь между личностными качествами (например, "большая пятерка") и определенными аспектами или движущими силами для обмена поведением, такими как творчество или поиск информации (Batey and Furnham 2006; Heinström 2003; Linek et al. 2017). Более того, такие личные характеристики, как пол и возраст, могут влиять на применение практики ОИС. Несколько исследований показывают, что исследователи старшего возраста и исследователи-мужчины более склонны к открытой и совместной практике (например, Ding and Choi 2011; Link, Siegel, and Bozeman 2017; Tartari and Salter 2015). Возможные причины такого вывода включают различия в доступном времени, отраслевом опыте, близости к риску, карьерном давлении для молодых ученых, размере сети, а также экологической и институциональной поддержке (Abreu and Grinevich 2013; Burns, O'Connor, and Stocklmayer 2003; Ding, Murray, and Stuart 2006; Stephan and El-Ganainy 2007). Гендерные различия в совместной деятельности, однако, могут быть смягчены контекстуальными факторами, такими как присутствие других женщин в рабочей среде и институциональная поддержка карьеры женщин-ученых (Tartari and Salter 2015). В других местах также утверждается, что возраст обратно связан с продуктивностью исследований и принятием новых идей, при этом пожилые исследователи, как правило, менее активны, более скептичны в отношении патентования и более замкнуты в своих взглядах (Davis, Larsen, and Lotz 2011; Stephan 1996).
Наконец, необходимо упомянуть об огромном влиянии исключительных личностей. Согласно так называемому эффекту Мэтью (Мертон 1968), выдающиеся ученые получают несоразмерно большее признание за свои работы, в то время как менее известные ученые получают несоразмерно меньшее признание за аналогичный вклад в науку. Выдающиеся ученые также, скорее всего, привлекут непропорционально большие средства, такие как финансирование, которое может дать им более широкие возможности для участия в ресурсоемкой практике ОИС. Исследования эффекта "звездного ученого" (Zucker, Darby, и Armstrong 2002) показали, что некоторые ученые демонстрируют как превосходные научные, так и предпринимательские результаты, играя, таким образом, ключевую роль в развитии и коммерциализации науки.
2.2.1.2. Отношение ученых, их идентичность и мотивация к обмену знаниями
Отношение, идентичность и мотивация ученых в сочетании с описательными нормами и воспринимаемым поведенческим контролем, как представляется, предсказывают намерения активно взаимодействовать с общественностью (Poliakoff и Webb 2007) и обмениваться исследовательскими данными (Kim и Adler 2015) более надежно, чем институциональные факторы, такие как меры поддержки, образование или подготовка кадров (Guerrero, Urbano, and Fayolle 2016). Например, было показано, что патентная деятельность в значительной степени зависит от восприятия отдельными учеными издержек и преимуществ патентования и, следовательно, от их готовности раскрывать изобретения (Baldini, Grimaldi, Sobrero 2007; Bercovitz and Feldman 2008; Haeussler and Colyvas 2011; Lam 2011; Owen-Smith and Powell 2001; Tartari and Breschi 2012).
На склонность к коммерциализации влияет убежденность ученых в том, что распространение знаний является важнейшей миссией университетов (Renault 2006), предполагаемая поддержка со стороны исследовательской организации (Moutinho и др. 2007), а также убежденность в (положительных) личных и профессиональных результатах патентования (Owen-Smith and Powell 2001). В этом смысле традиционное предположение о том, что исследовательская деятельность ученых мотивирована внутренней удовлетворенностью и репутационным вознаграждением, в то время как их коммерческая деятельность движима стремлением к финансовой выгоде, может отражать слишком упрощенный взгляд на мотивацию человека (Lam 2015). Напротив, ученые руководствуются самыми разными мотивационными факторами, в том числе стремлением производить новые знания, решать конкретные проблемы и трансформировать свои открытия в общественное влияние (Bammer 2008; Cohen, Sauermann, and Stephan 2020; Huutoniemi et al. 2010; Lam 2011; Siedlok, Hibbert, and Beech 2014).
Профессиональная идентичность академических ученых была постоянным объектом исследований (например, "Хенкель", 2005 год), и в последнее время было доказано, что они играют важнейшую роль в способности перенимать и даже инициировать открытую и совместную практику. Например, ученые Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА), которые считали себя экспертами в своей области, столкнулись с кризисом своей идентичности героических новаторов и решателей проблем, экспериментируя с инновационными задачами на основе платформ (Lifshitz-Assaf 2018). В то время как одни ученые скептически относились к работе с неэкспертами, другие с большим энтузиазмом относились к полученным в результате прорывам. Эти ученые прошли через процесс трансформации своей идентичности, с тем чтобы увидеть себя в поиске решений, а не в решении проблем, и тем самым применили открытые подходы. Было также установлено, что у них более междисциплинарная карьера - фактор, способствовавший их способности принимать такие изменения.
Наконец, мотивация ученых играет важную роль в обеспечении открытости и обмена знаниями. Такие мотивы, как желание учиться, взаимность, сигнализация или стремление к захватывающей идее, оказывают влияние на поведение в процессе обмена (Lakhani and Wolf 2003). Ученые, по-видимому, готовы делиться (предварительно публикуя) результатами в обмен на обратную связь и кредит, а также в качестве средства привлечения коллаборационистов (Thursby et al. 2018). Они также выражают растущее желание обмениваться данными, особенно если обеспечено формальное цитирование (Tenopir et al. 2020). Однако эти мотивы также отличаются у ученых из разных областей, учитывая, что "решения об открытости материалов предполагают постоянную оценку их ценности" (Levin and Leonelli 2017, 289). Действительно, одно из исследований предполагает, что 70% полевого разброса в раскрытии информации связано с различиями во взглядах респондентов на нормы, конкуренцию и коммерциализацию (Thursby et al. 2018; Haeussler et al. 2014). Особенно в областях с высокой степенью взаимной зависимости, таких как математика и физика, ученые раскрывают информацию, чтобы привлечь новых исследователей в эту область и удержать других от работы над идентичными проблемами (Thursby и др., 2018).
2.2.2. Промежуточные и граничные условия на командном и групповом уровнях
В этом разделе описываются некоторые образцовые предшественники на уровне групп и групп (т.е. движущие факторы и барьеры) и непредвиденные обстоятельства для (успешного) применения механизмов ОИС. Эти факторы сгруппированы по следующим признакам: a) состав и роли группы или группы и b) влияние со стороны коллег. Признавая дисциплинарные различия, связанные с тем, как описываются и организуются социальные структуры, состоящие из нескольких исследователей (например, команда, группа, лаборатория), мы, тем не менее, относимся к командам как к сети лиц, несущих общую ответственность за выполнение взаимозависимых задач, которые имеют определенные начальные и конечные точки (т.е. когда цели достигнуты). Исследовательские группы представляют собой более прочную структуру, характеризующуюся руководством со стороны главного исследователя, в которой задачи членов группы могут быть независимыми друг от друга, а обучение часто является важной функцией.
2.2.2.1. Состав группы или группы
Люди, работающие вместе для создания знаний, могут быть физически совмещены, но они все чаще работают распределенными способами и не могут регулярно встречаться или взаимодействовать друг с другом. Это приводит к увеличению расходов на координацию и коммуникацию для команды или группы (Hoegl, Weinkauf, и Gemuenden 2004). Однако ключевыми преимуществами командной работы в науке являются разнообразие, разделение труда и рекомбинация знаний (Bozeman and Youtie 2017; Horwitz and Horwitz 2007; Uzzi et al. 2013). Значительный объем исследований исследует, как состав команды или группы и связанные с ними факторы, связанные с разнообразием ролей и ролей, влияют на открытое и совместное поведение (Somech и Drach-Zahavy, 2013 г.).
Разнообразие в командах, по-видимому, облегчает применение практики ОИС несколькими способами. Сбор людей с различными организационными функциями или опытом, обладающих различными навыками, знаниями и опытом, помогает командам решать сложные задачи, связанные с производством научных знаний (Van Noorden, 2015 г.). Аналогичным образом, гетерогенные словари, когнитивные модели и стили могут подвергать людей большему разнообразию новых идей и приводить к рекомбинации знаний (Fleming and Sorenson 2004; Gruber, Harhoff, и Hoisl 2013). Однако положительный эффект, по-видимому, уменьшается после обратной формы У с увеличением когнитивной дистанции (Wuyts et al. 2005). В недавних исследованиях было определено, как дифференцировать эффект наличия индивидуальных членов команды, имеющих междисциплинарный опыт (внутриличностное разнообразие), или членов команды, являющихся специалистами в различных дисциплинах (межличностное разнообразие) (Haeussler и Sauermann 2020).
Помимо состава команды или группы, размер команды, по-видимому, имеет значение (Curral et al. 2001), хотя противоречивые выводы указывают на неизвестные непредвиденные обстоятельства. Несмотря на то, что большие команды имеют преимущества с точки зрения затрат труда, разнообразия знаний и разделения труда (Wuchty, Jones, and Uzzi 2007), им может быть трудно стать слишком громоздкими, чтобы обеспечить эффективный обмен и вовлеченность (Mote et al. 2016). Другие пришли к выводу, что большие команды, как правило, постепенно развивают науку и технологию, в то время как небольшие команды, как правило, более деструктивны (Wu, Wang и Evans 2019). Одной из непредвиденных ситуаций, которая может привести к умеренному эффекту масштаба, является интеграционная и абсорбционная способность команды, которая, как было показано, имеет решающее значение для интеграции знаний (Gruber, MacMillan, Thompson 2013; Salazar и др. 2012).
Должности отдельных ученых в более иерархически структурированной исследовательской группе также влияют на участие в вовлечении и предпринимательской деятельности. Например, главные исследователи (ГИ) групп, как правило, играют ведущую роль в стимулировании сотрудничества с промышленностью, требуя, чтобы они были "домкратами всех профессий". Принимая на себя роль менеджера проекта, переговорщика и приобретателя ресурсов, а также роль исследователя, PI формируют набор компетенций и опыта, которые позволяют им функционировать в качестве граничных габаритов между академическими и промышленными кругами (Boehm и Hogan 2014). Тем не менее, они также призваны заботиться о карьере и благополучии аспирантов и постдоков в своих группах, вплоть до отказа от дискурса об ответственных исследованиях и инновациях в пользу более локализованного чувства ответственности (Davies и Horst, 2015 г.). Такие исследователи, работающие в раннем возрасте, все больше взаимодействуют с промышленностью в рамках проектов, финансируемых через ПИ, в которых участвуют промышленные коллаборационисты (Lee and Miozzo 2015; Thune 2010). Однако их структурное положение означает, что они также подвергаются профессиональным рискам, если они настаивают на внедрении открытых практик в тех случаях, когда лидер группы не одобряет их (Bahlai et al. 2019).
2.2.2.2. Коллегиальные эффекты
Индивидуумы, команды или группы, которые они составляют, и на их работу большое влияние оказывают отношение и поведение их сверстников, а также преобладающие местные нормы. Эти эффекты могут также влиять на то, как отдельные субъекты воспринимают ОИС и взаимодействуют с ней. Например, принимая решение о сотрудничестве с промышленностью или об участии в деятельности по патентованию, ученые, как правило, имитируют поведение коллег по кафедрам на аналогичном этапе их карьеры (Moog et al. 2015; Tartari, Perkmann, and Salter 2014) и преобладающую культуру факультетов вместо того, чтобы брать на себя ведущую роль в политике патентования в университетах (Bercovitz and Feldman 2008; Kenney and Goe 2004). Хотя наличие ролевых моделей может положительно влиять на склонность академических ученых к предпринимательской деятельности (Huyghe и Knockaert, 2015 г.), такие эффекты, тем не менее, остаются переменными, отчасти потому, что отдельные ученые различаются по степени их влияния со стороны своих коллег. Например, исследователи, работающие в раннем возрасте, в большей степени подвержены влиянию коллективного поведения коллег в их непосредственном социальном окружении (Tartari, Perkmann, Salter 2014). Также было показано, что вовлеченность молодых ученых в промышленность возрастает в связи с отраслевой ориентацией местных сверстников (Aschhoff и Grimpe 2014). Однако эта взаимосвязь может сохраняться не для всех форм ОИС.
2.2.3. Промежуточные и граничные условия на организационном уровне
Отдельные ученые и исследовательские группы или группы, как правило, входят в состав более крупных исследовательских организаций, от университетов и их подразделений (т.е. факультетов) до более экспериментальных многопрофильных институтов (Mosey, Wright, и Clarysse 2012). На (успешное) применение практики ОИС могут влиять предшественники и граничные условия на организационном уровне. Следовательно, существуют организационные возможности, влияющие на возможность внедрения открытых и совместных практик, таких как абсорбционный потенциал (Piezunka и Dahlander 2015), эпистемная позиция в отношении инновационного процесса (Fayard, Gkeredakis и Levina 2016), а также гибкость структуры (Raffaelli, Glynn, и Tushman 2019). В этом разделе обсуждаются другие образцовые предшественники и непредвиденные обстоятельства, такие как инфраструктура и системы стимулирования, способствующие открытому и совместному сотрудничеству между учеными, которых эти организации используют.
2.2.3.1. Организационная инфраструктура
Инфраструктуры исследовательских организаций, определяемые с точки зрения вспомогательных услуг и технических систем, лежащих в основе таких основных функций, как исследования и обучение, могут как поддерживать, так и препятствовать деятельности ОИС. Со временем специализированные инфраструктуры эволюционировали и стали выступать в качестве агентов процессов передачи знаний и технологий (Geuna and Muscio 2009). В частности, Бюро по передаче технологий (БПТ) привлекли большое внимание к исследованиям в области инноваций. Роль TTO - это, в общем-то, пограничный гаечный ключ или посредник между академическими и промышленными кругами, помогающий ученым понять потребности промышленности и обеспечивающий поддержку деятельности по коммерциализации, поиску и подбору партнеров, управлению интеллектуальной собственностью и созданию новых предприятий (O'Kane и др., 2015; Siegel, Waldman, и Link, 2003). В то время как некоторые исследования показывают, что ТТО играют лишь маргинальную и косвенную роль в стимулировании академических исследователей к созданию новых предприятий (Clarysse, Tartari, and Salter 2011), другие указывают на то, что эти офисы могут способствовать отраслевой ориентации и проведению третьей миссии (Huyghe and Knockaert 2015). Исследователи обнаружили, что TTO могут на самом деле замедлить, а не ускорить процесс передачи, поскольку они стремятся защитить интересы исследователей и максимизировать финансовую прибыль университета (Franza, Grant, и Spivey 2012; Link, Siegel, и Bozeman 2017). Представляется, что подробности того, как внедряется TTO, имеют большее значение, чем создание самой формы.
Более того, внутренние политики и протоколы можно также рассматривать как организационные инфраструктуры, предназначенные для развития сотрудничества в отрасли. Например, патентные правила на университетском уровне могут сигнализировать об организационной приверженности патентной деятельности (Baldini, Grimaldi, Sobrero 2007). Однако официальная политика может также привести к символическим, а не фактическим изменениям в поведении: исследователи могут заниматься поверхностным соблюдением местной политики в отношении предпринимательского поведения, делая вид, что оправдывают ожидания без фактической переориентации своих исследований (Bercovitz и Feldman 2008). Аналогичным образом, механизмы поддержки формирования оттока не обязательно усиливают стимулы исследователей к открытию компании (Fini, Grimaldi, Sobrero, 2009). Более успешные усилия направлены на укрепление доверия, коммуникации и роли посредников в целях содействия передаче знаний и устранения таких барьеров, как двусмысленность и трудности с усвоением и применением знаний (de Wit-de Vries и др., 2019 г.). Одной из интригующих моделей, инициированных ЦЕРНом, было создание бизнес-инкубационных центров в странах-спонсорах для поддержки предпринимателей в продвижении на рынок технологий и ноу-хау ЦЕРН.
Выходя за рамки инфраструктуры для коммерциализации, институциональные репозитории, управляемые библиотеками, стали одним из стандартных инструментов, с помощью которого исследовательские организации облегчают ученым обмен полученными результатами. В то время как ранние прогнозы их трансформационного потенциала (например, Lynch 2003) оказались слишком оптимистичными, принятие политики открытого доступа и внедрение новых моделей обслуживания расширило участие исследователей (Дубинский, 2014). В последнее время исследовательские организации также стремились сконфигурировать физические пространства, такие как FabLabs, для расширения возможностей сообществ и работы в направлении решения социальных проблем (Dorland, Clausen, и Jørgensen 2019). Однако, поскольку эти инфраструктуры, как правило, являются центрами затрат, не приносящими непосредственного дохода, их жизнеспособность, скорее всего, будет зависеть от широко распространенного мнения о соответствии миссии организации.
2.2.3.2. Многоуровневые структуры стимулирования
Традиционные академические системы поощрения не являются достаточным стимулом для внедрения практики ОИС. Оценка деятельности академических ученых на организационном уровне (т.е. при найме на работу и продвижении по службе) часто основывается на так называемых высокоэффективных публикациях и внешних грантовых премиях. Было показано, что узкая направленность этих показателей препятствует участию ученых в открытых и совместных практиках, таких как публикация в новых открытых источниках информации или участие в третьей миссии (Alperin и др. 2019; Brembs, Button, and Munafò 2013). Существующие стимулы также, как правило, способствуют развитию индивидуальной автономии через внутренние и внешние сети. Для мотивации, мобилизации и направления усилий, необходимых для успешной реализации открытых и совместных подходов, могут потребоваться более коллективно ориентированные стимулы (Breunig, Aas, Hydle 2014). Они включают разработку конкретных стимулов для обеспечения воспроизводимости результатов, что может способствовать более быстрому распространению и итерации научных результатов (Nielsen 2011; Nosek et al. 2015). Стимулы для открытого и совместного поведения могут принимать различные формы. Например, в некоторых публикациях отмечается, что исследователи чаще делятся своими исследовательскими данными, когда вместе со статьей публикуются значки, указывающие на то, что результаты были воспроизведены или воспроизведены (Kidwell et al. 2016), хотя доказательства здесь неоднозначны (Rowhani-Farid, Aldcroft, и Barnett 2020). Известно, что ученые ценят неденежные вознаграждения, которые повышают их шансы на успех в академических кругах и помогают утвердить свою идентичность и создать общественное влияние (Beck и др., 2019 г.).
Структуры стимулирования, выходящие за рамки организационного уровня, также имеют последствия для решений, принимаемых исследовательскими организациями в отношении инвестирования в открытость и сотрудничество. Например, несмотря на то, что междисциплинарные исследования сталкиваются с большими трудностями при привлечении внешнего финансирования (Bromham, Dinnage, Hua 2016; Banal-Estañol, Macho-Stadler и Pérez-Castrillo 2019), они также создают больше ссылок (Larivière, Haustein, и Börner 2015) и обеспечивают престижность организации (Torres-Olave и др. 2020), что предполагает высокий риск/высокое вознаграждение как для академических ученых, так и для организаций, принимающих решение о приоритетности таких исследований (Fortunato и др. 2018; Leahey, Beckman, и Stanko 2017). Национальные и международные рейтинги исследовательских организаций, как правило, оказывают консервативное влияние (Hazelkorn 2015; Husemann et al. 2017), концентрируясь узко на традиционных показателях продуктивности исследований - этике, также известном как "публикация или гибель" (Hazelkorn 2015; Husemann et al. 2017) - и не учитывая другие аспекты работы ученых, такие как мультидисциплинарное участие, обмен данными и новые формы сотрудничества, такие как гражданская наука. Тем не менее, такие системы высшего образования, как в Нидерландах (VSNU и др., 2019), ориентируются на модель оценки как отдельных ученых, так и их организаций с более широким спектром мер, способствуя формированию "портфолио ценности" (Rushforth, Franssen, de Rijcke, 2019), включающего различные виды научной деятельности. Аналогичным образом, руководящие принципы надлежащей научной практики, совместно созданные группой нобелевских лауреатов, предлагают "изменить систему вознаграждения", чтобы способствовать инвестициям ученых в прозрачность, открытость и доступность (Lindau Guidelines 2020). Эти изменения иллюстрируют индивидуальную, организационную и политическую взаимозависимость вокруг структур академического стимулирования, указывая на то, что они особенно важны для успешного внедрения практики ОИС.
2.2.4. Промежуточные результаты и граничные условия на местном уровне
ОИС явно охватывает научную дисциплину или область в качестве уровня анализа, на котором представлены специфические для данной области признаки, которые могут влиять на практику и результаты ОИС. В этом разделе рассматриваются образцовые предшественники и непредвиденные факторы этих последствий, начиная с a) дисциплинарных различий с точки зрения стимулов и норм и заканчивая b) технологиями, используемыми в конкретных областях и, во все большей степени, во всех из них.
2.2.4.1. Дисциплинарные различия в отношении практики ОИС
В то время как ученые отходят от сильно эссенциалистских подходов к концептуализации дисциплин (Троулер, 2014), эти социальные формации продолжают формировать методы работы и мышления ученых (Becher and Parry, 2005; Leisyte and Dee, 2012). Это включает в себя их взгляд на конкретную практику ОИС, а также научную открытость и сотрудничество в более общем плане. Некоторые исследователи изучили значения и последствия открытости для ученых в конкретных дисциплинах (Knöchelmann 2019; Levin and Leonelli 2017). Другие исследовали относительную вероятность того, что ученые в различных областях будут заниматься определенной практикой.
Например, исследования сотрудничества между университетами и промышленностью последовательно показывают, что области, включая прикладные науки и части социальных наук, такие как экономика и менеджмент, более склонны к сотрудничеству с частным сектором, патентованию и формированию отростков (например, Azagra-Caro, Carayol, и Llerena 2006; Bozeman 2000; Powell, Koput, и Smith-Doerr 1996; Schartinger, Rammer, и Fröhlich 2006). Другие факторы, специфические для данной области, которые влияют на внедрение открытых и совместных практик, относятся к структурам стимулирования (например, Leahey, Beckman, и Stanko 2017; Siedlok, Hibbert, и Beech 2014), масштабам сотрудничества (Lewis, Ross, и Holden 2012), а также к альтернативным затратам на коммерциализацию (Cohen, Sauermann, и Stephan 2020).
Ученые долгое время рассматривали конкурирующие претензии со стороны исследовательских организаций и их различных дисциплинарных сообществ как одну из центральных напряженностей в академической науке (например, Clark 1987). Эта динамика также указывает на взаимозависимость между движущими силами и барьерами открытости и сотрудничества в науке на этих различных уровнях анализа. Например, было установлено, что дисциплина является более сильным прогностическим фактором факультетской поддержки экономического развития и усилий по коммерциализации знаний, чем организационный климат - эффект, который, однако, модерируется индивидуальными идеологическими убеждениями (Гольдштейн, Бергман, Майер 2013). Подобные выводы подчеркивают важность многоуровневого подхода.
2.2.4.2. Технологии открытости и сотрудничества
Ученые уделяли все больше внимания роли специализированных приборов в производстве научных знаний, многие из которых были разработаны и стали тесно связаны с конкретными дисциплинарными сообществами (например, Lenoir и Lecuyer, 1997 г.). Однако по мере того, как междисциплинарные проблемы и исследовательские группы выходят на первый план, ученые во всех областях начинают перенимать технологии, ранее ориентированные на конкретную область. Такое распространение способствовало распределенному применению практики ОИС. Например, широкое распространение технологии 3D-печати проложило путь для использования оборудования с открытым исходным кодом в качестве исследовательского оборудования (Pearce 2012). Возможность производства оборудования с открытым исходным кодом снижает планку для проведения экспериментов, которые в прошлом требовали бы модификации коммерчески доступного оборудования или дорогостоящего изготовления по заказу. Это оказывается особенно мощным в развивающихся странах, где может быть трудно получить и обслуживать высокотехнологичное оборудование, используемое в современных лабораториях. Кроме того, 3D-печать повышает воспроизводимость экспериментов, поскольку идентичное исследовательское оборудование, проверенное другими учеными и открыто лицензированное, может быть произведено на разных объектах (Murillo и др., 2019). Эти новые технологии изготовления также ускорили процесс научного и технологического развития (Wajcman 2015). В руках гражданской науки и движений создателей эти технологии внедряются в хакатоны и марафоны, которые снижают как затраты, так и время, необходимое для инноваций (Лифшиц-Ассаф, Лебовиц, Залмансон 2020).
Разработка программного обеспечения также способствовала применению открытой и совместной практики в области науки. Появление специализированных платформ, таких как InnoCentive, облегчило разложение процесса научно-технического развития на составные задачи и, соответственно, распределение его между многочисленными субъектами и организациями (Фелин и Зенгер 2014; Лахани, Лифшиц-Ассаф, и Тушман 2013). Движение за свободное программное обеспечение с открытым исходным кодом послужило вдохновением для ранних призывов к Open Science (Willinsky 2005), и сегодня прозрачность открытого кода позволяет научному сообществу пересекать границы вокруг пакетов программного обеспечения, предназначенных для конкретных полевых задач, и объединяться на основе таких общих решений, как программная среда R. Другим примером является REANA, исследовательская платформа анализа данных, созданная ЦЕРНом для повторного использования и воспроизведения кода и данных, которая вызвала интерес к дисциплинам, выходящим далеко за рамки физики (Pujol и Wareham 2019). Однако по мере того, как определенные виды научных исследований становятся неразрывно связанными с поддерживающим их программным обеспечением, курирование и сохранение программного обеспечения становится необходимым для обеспечения целостности научной документации (Chassanoff и Altman 2020).
Кроме того, распространение повседневных технологий и широкое участие в социальных сетях может способствовать научному распространению и взаимодействию с общественностью (Ньюман и др., 2012 г.). В то время как популярные коммерческие приложения, такие как Google's G Suite, оставляют пользователям мало контроля над тем, как с ними взаимодействовать, специально разработанные инструменты, такие как SciNote (SciNote 2020), разработанные ScienceAtHome, эмулируют элементы процесса научной аргументации (Fischer и др., 2014) и позволяют пользователям совместно создавать, делиться и оценивать идеи друг друга. Наконец, Википедия, крупнейшая открытая совместная инициатива в области знаний, которая изначально была революционной и стала повседневным инструментом, стала важной моделью для самоорганизации сообществ Open Science (Arazy и др., 2016; Faraj, Jarvenpaa, и Majchrzak, 2011).
2.2.5. Прошлые периоды и граничные условия на уровне общества и политики
События в обществе, включая, в частности, политический ландшафт и структуры управления, лежащие в его основе, влияют на открытость и сотрудничество в области науки, поскольку первый из них представляет собой контекст, в который вписываются другие уровни анализа. Таким образом, социальные вопросы, законодательные меры и нормативно-правовая база могут выступать в качестве предшественников и граничных условий для практики и результатов ОИС.
Ученые обнаружили свидетельства созвездий социальных институтов и культурных ценностей, которые способствуют или блокируют открытость в науке (например, Godin and Gingras 2000; Sovacool 2010). Такой анализ все чаще начинается не с эссенциалистских предположений о национальном характере, а с политико-экономической перспективы, в которой особое внимание уделяется власти и чрезвычайным ситуациям (Tyfield и др., 2017 г.). Например, центральную роль некоммерческих изданий открытого доступа в Латинской Америке можно частично объяснить исторически сложившимся отсутствием проникновения на рынок коммерческих издательств в регионе (Becerril-García et al. 2019). Одним из современных вопросов, который привлек к себе широкое внимание, является вопрос об общественном доверии к науке, хотя его связь с открытостью и сотрудничеством носит сложный характер. Хотя последние часто преподносятся как средство борьбы с кризисом доверия к науке, низкий уровень доверия может также удерживать социальных субъектов от участия в тех самых формах общественного участия, которые призваны заручиться их поддержкой (например, Dawson 2018). Этот эффект может быть еще более усугублен тем, что социальные ученые сформулировали как активное и стратегическое производство невежества (Proctor and Schiebinger 2008).
На фоне этих событий политики подчеркивают необходимость более тесных связей между наукой и обществом (Conceição et al. 2020), одновременно легитимизируя применение открытых и совместных методов и применяя логику подотчетности, которая подвергает исследователей риску разрушения культуры аудита (Shore 2008). Например, в схемах финансирования произошел переход от более гибкого блочного финансирования к механизмам финансирования проектов, которые ассоциируются с большей неустойчивостью в отношении исследователей, работающих в раннем возрасте, и, возможно, с менее инновационными исследованиями (Franssen и др., 2018 г.). Это отражает более широкие изменения в отношениях полномочий по управлению исследовательскими приоритетами, поскольку растущая экзогенность, формализация и существенная природа механизмов управления - а также сила и степень их реализации - изменили относительные полномочия различных социальных групп по отношению к оценке исследований (Whitley 2011).
Другие изменения в политике, повлиявшие на практику ОИС, включают акцент на перенос университетских исследований в промышленность как способа разблокирования экономического роста (например, Berman 2011; Etzkowitz and Leydesdorff 2000; Shane 2004). Пожалуй, наиболее известным законодательным инструментом для этой повестки дня был Закон Бейх-Доула, принятый в Соединенных Штатах в 1980 году. До принятия этого закона изобретения, полученные за счет федерального финансирования научных исследований, передавались федеральному правительству; однако после его принятия университетам было разрешено сохранить право собственности на изобретение и, в случае его коммерциализации, связанные с ним доходы (Stevens 2004). Последствия этого законодательства включали в себя активизацию патентной и лицензионной деятельности в элитных университетах, а также в университетах, которые ранее были неактивны в области передачи знаний, и в то же время вызывали озабоченность в связи с переходом от фундаментальных исследований к прикладным вопросам (Mowery et al. 2001). Параллельное законодательство, принятое в Европе, оказалось менее эффективным. Основными причинами этого стали отсутствие адекватных механизмов внутренней поддержки, зачастую зачаточный характер бюро по передаче технологий и отсутствие стимулов для патентования (Grimaldi и др., 2011 г.). Таким образом, наделение правами собственности на изобретения в университетах уже не считается оптимальным. Действительно, возрождается интерес к пересмотру системы "профессорской привилегии", которую эти реформы должны были заменить (например, Ejermo и Toivanen 2018).
В Европе также прозвучали призывы к развитию исследовательского пространства европейского уровня, в рамках которого можно было бы договариваться о различных правилах производства, легитимности и использования знаний (Wedlin и Nedeva 2015). Например, с целью повышения возможности повторного использования исследовательских данных, передаваемых через хранилища или другие открытые механизмы, лидеры на саммите G20 в 2016 году подписали документ, поддерживающий принятие "Руководящих принципов FAIR по управлению научными данными и их рациональному использованию" (Wilkinson и др., 2016), которые позднее были официально одобрены Европейской комиссией. Таким образом, политическая поддержка, направленная на то, чтобы сделать исследовательские данные по всей Европе пригодными для поиска, доступными, совместимыми и пригодными для повторного использования (FAIR), была воплощена в технических спецификациях метаданных, подходах к идентификации и индексированию, протоколах доступа и соответствующих атрибутах для определения происхождения. Дальнейшие усилия по поддержке обмена данными и их повторного использования включают Европейское открытое научное облако (European Open Science Cloud), амбициозную попытку объединить инфраструктуры национального уровня в попытке согласовать управление данными в соответствии с принципами FAIR, и Платформу данных КОВИД-19, запущенную в апреле 2020 г. с целью объединения соответствующих наборов данных и ускорения научных исследований в ответ на пандемию коронавирусных инфекций.
Другой набор факторов общественного уровня, влияющих на применение практики ОИС, связан с тем, что считается обоснованной причиной ограничения открытости и сотрудничества. Здесь также поучительным является случай с данными исследований, поскольку ожидания в отношении доступности в настоящее время широко распространены с точки зрения диктата "как можно более открытой и закрытой, насколько это необходимо". Допустимые причины отказа от обмена данными были приняты с учетом соображений конфиденциальности, отраженных в таких нормативных актах, как Общее положение о защите данных (GDPR), соображений безопасности, а также защиты для коммерческой или промышленной эксплуатации. Вопросы социальной справедливости также требуют рассмотрения в качестве пограничных условий, как и в связи с растущим движением за суверенитет в отношении данных коренных народов (Кукутай и Тейлор, 2016 г.). В этих случаях, как показывают исследования, опосредованное раскрытие информации отдельным субъектам через пользующиеся доверием организации-посредники может помочь снизить риски полной открытости (например, Perkmann и Schildt 2015 г.).
2.3. Результаты ОИС на протяжении всего процесса научных исследований и распространения информации, а также потенциальное научное и социальное воздействие
Этот раздел посвящен результатам, а также научному и социальному воздействию открытой и совместной практики на протяжении всего процесса генерирования и распространения научных исследований. Результаты здесь не ограничиваются конечными продуктами; они включают интеллектуальные или материальные продукты и деятельность на ранних стадиях исследовательского процесса, а также негласные результаты, которые труднее кодифицировать. Научное и социальное воздействие относится к последствиям знаний, полученных в результате применения открытой и совместной практики в том виде, в каком она применяется, в системе науки и в других секторах общества, соответственно.
2.3.1. (Посреднические) результаты практики ОИС в рамках всего процесса научных исследований и распространения информации
Результаты применения практики ОИС могут быть найдены в традиционных научных результатах, таких как рецензируемые публикации, а также в ряде других объектов знаний, ранее не рассматривавшихся как результаты исследований. Таким образом, растущее распространение открытых практик и практик сотрудничества раскрывает пределы традиционной саентометрии с её акцентом на количество ссылок и сети (Mingers and Leydesdorff, 2015 г.). Определение и отслеживание этих новых результатов, оценка их качества и предоставление их создателям возможности получить от них пользу, создают значительные трудности (Beck et al. 2019; Bornmann 2013). В то время как усилия по отслеживанию и кодификации более разнообразной научной деятельности продолжаются (например, платформы предварительной регистрации, схемы зачета рецензий, такие как Публикации), открытая и совместная практика редко, а то и вовсе не вознаграждается. Аналогичным образом, когда рассматриваются результаты реляционных исследований, они часто ограничиваются обучением и поддержанием узких исследовательских сообществ, а не включают в себя формирование диалогических отношений между дисциплинами и секторами общества (Phillips 2011).
Результаты практики ОИС можно увидеть до начала любого конкретного исследовательского проекта с привлечением граждан и других заинтересованных сторон к определению приоритетов (например, Манафо и др. 2018 г.). Такие процессы могут привести к изменению запросов о финансировании, руководящих принципов оценки или, в редких случаях, даже к решению не проводить исследования по данному направлению: рассмотрим запреты на различных уровнях управления исследованиями по клонированию человека, некоторые из которых были основаны на процессах консультаций с общественностью. Эти результаты, в свою очередь, могут быть учтены при формировании различных исследовательских групп и совместной разработке предложений по исследованиям, которые как по существу, так и по формату отличаются от предложений, инициированных только учеными (Williams и др., 2010 г.). Даже такие элементы структуры исследования, как выбор методов, можно рассматривать как результаты сотрудничества, открытые лабораторные тетради и платформы, такие как протоколы.io также способствуют обмену исследовательскими инструментами и молчаливым знанием об их использовании. В зависимости от проекта, сюда могут входить технические артефакты, такие как код или полнофункциональные инструменты, которые другие могут взять на вооружение для своих целей. Помимо обмена данными, открытая и совместная практика на ранних стадиях исследовательского процесса может затем привести к итеративному развитию "мыслящих инфраструктур" (Bowker и др., 2019).
Результаты открытых и совместных практик на более поздних стадиях исследовательского процесса могут в значительной степени походить на результаты исследований, в которых не применяются методы ОИС. Например, ученый может написать стандартную статью для традиционного журнала, а затем организовать ее публикацию в открытом доступе, получив преимущество цитирования в процессе (Эванс и Реймер, 2009 г.). К другим известным результатам, полученным на этом этапе, относятся патентные заявки и различные виды односторонней научной коммуникации (Davies 2008). Однако документирование и распространение результатов исследований также может принимать более инновационные формы, как в случае интерактивной цифровой науки в области гуманитарных и социальных наук, которая начинает бросать вызов доминированию результатов, таких как статья или монография, даже по мере того, как она вовлекает исследователей в новые виды сотрудничества (Nowviskie 2011). Приглашение коллаборационистов для определения соответствующих результатов для своих сообществ может уменьшить необходимость в последующем процессе перевода исследований, даже если это предъявляет к ученым требования по освоению новых жанров. В некоторых случаях ученые могут также играть активную роль в преобразовании результатов исследований в продукты, услуги или социальные инновации, будь то в качестве сотрудников исследовательской организации или путем принятия на себя новой роли вне рамок академической научной системы (например, Fritsch и Krabel 2012). Эту деятельность можно также понимать как результаты открытости и сотрудничества в науке.
2.3.2. Научное и социальное воздействие практики ОИС на весь процесс научных исследований и распространения информации
Усилия по открытию научно-исследовательских процессов являются не самоцелью, а важным средством проведения более эффективных научных исследований. Таким образом, по мере того, как результаты практической деятельности ОИС следуют на протяжении всего процесса исследований и распространения информации, они могут оказывать научное и общественное воздействие на протяжении всего этого процесса. Мы проводим различие между воздействиями и результатами, понимаемыми как конкретные интеллектуальные или материальные продукты и мероприятия, путем выделения как запланированных, так и непредвиденных последствий освоения этих продуктов и мероприятий в рамках научной системы или в других секторах общества (Penfield и др., 2014 г.).
2.3.2.1. Научное воздействие
Хотя ОИС может оказывать влияние на научную систему и ее участников различными способами, здесь мы подчеркиваем воздействие, связанное с повышением новизны, надежности и эффективности научной практики. Исследования показали, что новое сочетание знаний, полученных от различных групп участников, может привести к появлению более действенных идей (Uzzi и др., 2013 г.). Таким образом, один из видов воздействия, связанный с применением открытых и совместных практик в науке, является катализатором новизны. Как мы видели, пересечение границ на ранних стадиях исследовательского процесса может помочь в выявлении новых и актуальных научных проблем (Beck et al. 2020; Sauermann et al. 2020). Прорывы на этапах разведки и тестирования научных исследований были связаны с применением методов ОИС в различных научных областях, включая гелиофизику (Лифшиц-Ассаф, 2018 г.), лучевую терапию (Мак и др., 2019 г.) и биоинформатику (Бласко и др., 2019 г.). Открытая и совместная практика распространения также была связана с увеличением новизны, как и с использованием научных знаний из таких источников, как Википедия в оригинальные повестки дня исследований (Томпсон и Хэнли 2018).
Другой вид воздействия, возникающий в результате применения практики ОИС, связан с надежностью научных знаний. Обмен исследовательскими данными и протоколами привел к тому, что в некоторых областях был поставлен диагноз и начато реагирование на так называемый кризис тиражирования (Открытое научное сотрудничество, 2015 г.). Даже в тех областях, где репликация может быть не ценной или невозможной, параллельная логика прозрачности и рефлексивности формулируется с точки зрения местных культур доказательственного материала (например, Elman, Kapiszewski, Lupia 2018).
Тем не менее, мы не должны предполагать, что последствия применения открытой и совместной практики в науке однозначно положительны. Например, практика предварительной регистрации гипотез и/или исследовательских разработок позволяет повысить надежность путем проведения различия между проверенными и ретроактивными прогнозами (известными как "p-hacking", когда они используются для статистически значимых эффектов вишни), которые могут замалчивать негативные результаты (Nosek и др. 2018; Yamada 2018). Однако исследования конкурсов инноваций показывают, что обнародование идей на ранней стадии может привести к появлению множества схожих идей и подавить творческий потенциал (Wooten and Ulrich 2015). Аналогичным образом, увеличение численности команд может способствовать появлению новинок за счет рекомбинации знаний, однако "слишком коллективное поведение" может также исказить динамику команд, приводя к цитируемому земледелию и другим формам нарушения дисциплины в исследованиях (Seeber и др., 2019; Walsh, Lee, и Tang, 2019). В области научной публикации модель открытого доступа "плата за обработку статей" (APC) открыла двери для так называемых хищных журналов, которые имитируют законные заголовки, но не обеспечивают тщательного процесса рецензирования. Исследователи могут непреднамеренно подавать заявки в такие журналы, не проверив их репутацию, или даже делать это стратегически в поисках легкой публикации (Dobusch и Heimstädt 2019; Sorokowski и др. 2017). Негативные последствия, подобные этим, не обязательно присущи открытости и сотрудничеству, но отражают взаимозависимость с другими аспектами научной системы, которые требуют решения.
В целом, несмотря на то, что открытая и совместная научная практика может налагать ограничения и вносить искажения, сбои, связанные с этой практикой, могут также способствовать творчеству и обновлению изнутри (Frankenhuis и Nettle, 2018 г.). В краткосрочной перспективе эти изменения вполне могут быть более трудоемкими и ресурсоемкими. Но в долгосрочной перспективе они обещают эффективность с точки зрения сокращения ненужного дублирования и позволяют ученым решать новые проблемы, "стоя на плечах более высокого гиганта" (Arza and Fressoli 2017, 465). Таким образом, лучшее понимание механизмов, способствующих открытости и сотрудничеству в науке, может оптимизировать применение методов ОИС, раскрыть эти уровни эффективности системы и проложить путь для более эффективных исследований.
2.3.2.2. Воздействие на общество
Результаты применения ОИС на протяжении всего исследовательского процесса могут также оказывать влияние на общество, часто понимаемое с точки зрения социальной, культурной, экологической и экономической отдачи (Борнманн, 2013 г.). Стипендии о влиянии науки на общество традиционно сосредоточены на экономическом воздействии, и имеющиеся данные свидетельствуют о том, что открытый доступ к результатам исследований и данным может привести к экономии труда и операционных издержек, а также к созданию возможностей для новых продуктов, услуг и сотрудничества (Fell 2019). Например, открытая совместная работа ученых позволила компаниям, занимающимся разработкой лекарственных средств, стать более прибыльными, избегая параллельных инвестиций (Altshuler и др. 2010; Chaguturu 2014; Priego, Pujol, и Wareham 2019) и выявлять новые рыночные возможности (Gruber, MacMillan, и Thompson 2008; Rothaermel, и Boeker 2008). Определение потребностей потенциальных клиентов является важным шагом в коммерциализации любой новой технологии, и данная технология может удовлетворить потребности клиентов в нескольких областях, но приносить большую ценность в той или иной из них (Bresnahan и Trajtenberg 1995). Таким образом, открытая совместная практика может помочь академическим предпринимателям понять перспективный ландшафт путем поиска информации у внешних игроков, в том числе у толпы (Gruber, MacMillan и Thompson, 2013 г.). Этот поиск решений был сравним с поиском на "пересеченном" ландшафте (Kauffman and Levin 1987; Levinthal 1997) в том, что члены толпы будут располагаться по всему спектру поискового пространства и, следовательно, иметь доступ к далеким знаниям, не принадлежащим инициирующему актеру (Afuah and Tucci 2012). Таким образом, экономические последствия могут быть обусловлены как входящими, так и исходящими процессами передачи знаний в контексте ОИС.
В недавней работе, посвященной воздействию на общество, подчеркивается ранее недооцененный вклад социальных и гуманитарных наук ("Мухонен", "Бенневорт" и "Олмос-Пуэла 2020") и необходимость учета не только положительного, но и отрицательного воздействия развития науки (Деррик и др., 2018). Например, создание новых рынков в связи с Open Science может позволить "платформенным капиталистам" уловить ценность научных знаний, не создавая при этом существенной ценности для научной системы (Mirowski 2018), что подчеркивает важность соответствующих стратегий присвоения. Можно также увидеть возобновление интереса к неэкономическим формам воздействия на общество и к действительным показателям этого воздействия (например, Тахамтан и Борнманн 2020). К числу известных форм относятся консультации по вопросам научной политики, которые ведут к изменениям в политике или административной практике (Kropp и Wagner, 2010 г.). К числу характерных форм воздействия, связанных с применением открытых и совместных методов, относится определение соответствующих общественных проблем в качестве приоритетных для научных исследований с помощью таких методов, как краудсорсинг (например, Beck et al. 2020; Lifshitz-Assaf 2018). Здесь исследования ориентированы на социально значимые проблемы, в то время как легитимность научного предприятия и общественная ответственность укрепляются в форме "нового общественного договора" для науки (Simon et al. 2019). Аналогичным образом, гибридные форумы экспертов и граждан могут способствовать "демократизации демократии" (Callon, Lascoumes, and Barthe 2009, 225) путем объединения различных форм знаний, необходимых для определения и приоритезации социальных проблем.
Влияние вовлечения общественности в науку долгое время понималось с точки зрения оказания помощи гражданам в более глубоком понимании научной практики (Trumbull и др., 2000 г.) и достижения большей научной грамотности (Miller, 1998 г.). Тем не менее, доминирующая роль этих рамок с тех пор была поставлена под сомнение (например, Stilgoe, Lock и Wilsdon 2014). Недавние работы по "экстремальной" или совместно созданной гражданской науке до сих пор подтверждают этот образовательный аспект участия граждан (English, Richardson, and Garzón-Galvis 2018; Suess-Reyes et al. 2020). Однако более диалогичные и совещательные формы участия, как подчеркивается в движении за ответственные исследования и инновации, могут также усилить воздействие, позиционируя граждан в качестве активных участников производства знаний, а не пассивных их потребителей, что позволит исследованиям стать более отзывчивыми и адаптивными к грандиозным вызовам (например, Европейская комиссия 2013 г.; Sauermann и др. 2020 г.).
Однако, как уже упоминалось выше, оценка воздействия исследований и инноваций на общество представляет собой сложное упражнение, характеризующееся такими вызовами, как причинно-следственная связь, атрибуция, национальные границы и временные задержки (Nightingale and Scott 2007; Bornmann 2013). Применение практики ОИС может еще более усугубить эти проблемы. Например, при рассмотрении предложений по исследованиям с точки зрения воздействия на общество трудно найти рецензентов, способных оценить их на разных этапах и с разных точек зрения (Holbrook 2005). В более общем плане (научные) результаты деятельности расширенного круга заинтересованных сторон могут иметь множество последствий, которые вряд ли могут быть охвачены единым механизмом оценки (Molas-Gallart и Tang 2011 г.).
3. Обсуждение и вклад
В результате синтеза трансграничных знаний об открытой и совместной научной практике, данная статья и Концепция исследований ОИС должны внести, по крайней мере, три существенных вклада. Во-первых, применяя междисциплинарный подход, основанный на сотрудничестве (подробное описание см. в Приложении А), мы преодолеваем дисциплинарные различия с точки зрения основополагающих норм, теорий, предположений, методов и языков. В то время как открытая совместная практика обсуждается во многих научных областях, общее понимание предшествующих моментов, непредвиденных обстоятельств и последствий отсутствует, отчасти из-за этих весьма реальных различий. Добавляя к научной литературе (Brown, Deletic, Wong 2015; Dasgupta and David 1994; Fortunato et al. 2018; Jones, Wuchty, and Uzzi 2008; Van Noorden 2015; Wuchty, Jones, and Uzzi 2007), мы утверждаем, что для управления процессами открытости и сотрудничества в науке необходимо более полное понимание имеющихся знаний. Со-творческий подход, который мы применили для сбора и структурирования этих знаний, предоставив всем участникам равные права на принятие решений, позволил объединить знания научного сообщества об открытой и совместной исследовательской практике, чтобы избежать дублирования в будущей научной деятельности и заложить прочный фундамент для амбициозной повестки дня в области исследований. Наш совместный подход, как мы надеемся, будет вдохновлять на будущие междисциплинарные усилия.
Во-вторых, эта статья и рамки, которые она развивает, не только устраняют дисциплинарные различия, но и подчеркивают их, с тем чтобы вывести на поверхность напряженность и несоответствия. Например, в то время как экономика могла бы подчеркнуть роль стимулов в формировании поведения, социология могла бы сосредоточить внимание на нормах и институциональных ограничениях. При этом каждая дисциплина опирается на различные предположения об индивидуальном ведомстве и социальном влиянии. В наших рамках ставятся вопросы об условиях, при которых та или иная точка зрения имеет более широкие объяснительные возможности, а также о том, как их можно было бы согласовать и интегрировать. Аналогичная динамика проявляется и в методологических различиях между дисциплинами, воздействие которых было заметно, когда мы рассматривали относительную пропорцию и вес описательных исследований, корреляционную количественную работу, полевые эксперименты и другие подходы к информационному обеспечению наших рамок. Мы утверждаем, что все эти методы обладают потенциалом, позволяющим стимулировать будущую исследовательскую деятельность, возможно, особенно за счет их интеграции. Например, такие интенсивные количественные области, как экономика, могли бы выиграть от более глубокого качественного понимания, в то время как качественные традиции могли бы быть обогащены более масштабными представлениями и возможностями для причинной идентификации, которые могут быть обеспечены количественными подходами. Помимо дисциплинарных различий как таковых, вовлечение ученых-естествоиспытателей и других практиков в процесс концептуализации структуры и написание этой статьи также привнесло их уникальные эмпирические знания в дискуссии, даже когда они сообщали, что извлекают выгоду из "внешней" перспективы ученых-социологов.
В-третьих, предлагая всестороннее видение различных аспектов ОИС и структурируя ее с точки зрения практики, многоуровневых предшественников и граничных условий, а также результатов и воздействий, наши рамки предполагают наличие конкретных связей и взаимозависимостей. Например, хотя некоторое внимание было уделено индивидуально-уровневым движущим силам открытого и совместного поведения, эти движущие силы необходимо рассматривать в более широком контексте организации и даже на местах (например, Cohen, Sauermann и Stephan 2020, что показывает, что мотивы коммерциализации и их влияние систематически различаются в разных областях). В будущих исследованиях следует изучить взаимозависимости между различными уровнями анализа; в то время как такой подход потребует изобретательности в сборе данных по разным уровням, отдача от этого будет заключаться в способности предложить более богатый анализ, учитывающий сложность научной системы. Научные разработки, которые таким образом пересекают уровни анализа, обещают более глубокое понимание ОИС и могут иметь важные последствия для сфер практики и политики. Рамки исследований ОИС также указывают на потенциальную напряженность и конфликты, которые могут возникнуть в стремлении целенаправленно открыть процесс научных исследований. Например, большая открытость в отношении исследовательских данных и других результатов может подорвать усилия по коммерциализации технологий, которые, как правило, требуют ассигнований. Аналогичным образом, при разработке некоторых видов практики необходимо будет уделять внимание многочисленным функциям, которые эти виды практики могут выполнять, и потенциальному существованию компромиссов между ними (например, гражданская наука может привести как к научному, так и к более широкому воздействию на общество). Эти существенные противоречия (Hackett 2005) и взаимозависимости, по нашему мнению, лежат в основе исследований по вопросам открытости и сотрудничества в области науки.
Суммируя эти моменты, мы хотели бы завершить свое выступление описанием потенциально плодотворных направлений будущих исследований, в которых особое внимание уделяется взаимосвязям, противоречиям, конфликтам и напряженности, а также убедительными выводами, представленными в предыдущих разделах.
4. Будущие исследования в области открытых инноваций в науке (ОИС)
Картирование современного состояния знаний в рамках всего исследовательского ландшафта ОИС неизбежно ведет к выявлению пробелов, которые будущие исследования могут быть направлены на углубление нашего понимания предшествующих моментов, непредвиденных обстоятельств и последствий открытой и совместной практики в области науки. В этом разделе мы выделяем пробелы в исследованиях, которые непосредственно связаны с рамками исследований ОИС и развиваются за их пределами, структурируя их с точки зрения 1) практики ОИС, 2) предшествующих и непредвиденных обстоятельств и 3) результатов и воздействий.
Что касается самой практики ОИС, то многие из тех, в которых участвуют как академические, так и неакадемические заинтересованные стороны, были описаны выше. Однако каждая из этих практик основана на конкретных сетях заинтересованных сторон, организационной логике и обычных областях применения. Установление связей между ними как примеры целенаправленного управления потоками знаний, пересекающими границы, бросает вызов прежним предположениям и несет в себе новый потенциал. Поэтому будущие исследования должны начать выявлять синергию и взаимодополняемость между этими видами практики, поскольку они функционируют в научной среде. Например, использование краудсорсинга могло бы взять на вооружение новый гражданский аспект, если бы оно использовалось для выявления новых исследовательских проблем в сочетании с практикой установления приоритетов для исследований, ориентированных на конкретные задачи (о раннем эксперименте в этой области см. Beck et al. 2020 г.).
Учитывая длительный временной горизонт многих научных проектов, взаимодействие с коллаборационистами может потребовать более интенсивного и долгосрочного взаимодействия по сравнению, например, с обычно более коротким циклом инновационных процессов. Это подчеркивает необходимость более глубокого понимания временных масштабов и ритмов взаимодействия между заинтересованными сторонами для различных практик ОИС (Delvenne and Macq 2019). Противоречивые цели могут также усложнить потенциальный синергизм между различными практиками OIS и заинтересованными сторонами, поскольку компании требуют выделения и патентования, в то время как ученые могут предпочесть открытость данных и результатов (Vedel и Irwin, 2017 г.). С этой целью может оказаться полезной разработка многомерной шкалы измерений практики ОИС, которая фиксирует интенсивность усилий при применении определенных видов практики по отдельности или в сочетании друг с другом. Это позволит в будущем оценивать преимущества и издержки применения методов ОИС в новых условиях более комплексно или применять несколько методов одновременно.
Будущие исследования также должны улучшить наше понимание многоуровневых предшественников и непредвиденных обстоятельств применения ОИС, которые влияют на возникновение и успех открытых и совместных научных практик. На индивидуальном уровне, как обсуждалось выше, такие возможности, как творчество, оказывают влияние на открытое и совместное поведение, однако меньше известно о том, как создать такие возможности на ранней стадии карьеры или даже в детстве (например, в качестве одной из форм индивидуально-уровневой способности к усвоению знаний). Все еще необходимы дальнейшие исследования на микроуровне для более полного понимания способностей, установок, ценностей, характеристик и мотиваций, связанных с различными видами практики ОИС, а также взаимодействия этих элементов друг с другом и с контекстуальными факторами. В частности, необходимо продолжить изучение предшествующих микроуровней и непредвиденных обстоятельств, связанных с участием общественности в научной деятельности. Например, исследования показывают, что мотивы участия в гражданском научном проекте включают изучение новых вещей, заботу о других, самосовершенствование, социальную мотивацию и ожидаемые выгоды для будущей карьеры (West and Pateman 2016; Tinati et al. 2017). Однако эти мотивации могут варьироваться в зависимости от интенсивности и зрелости участия гражданина, в сочетании с другими факторами, такими как профессионализм (Füller и др., 2017 г.). Сложная взаимосвязь между мотивацией, желанием и способностями, несомненно, оказывает влияние не только на гражданскую науку, но и на любую практику ОИС, которая опирается на актеров, не принадлежащих к академическим кругам. Это подчеркивает важность понимания самоотбора на эти роли, чтобы обеспечить соответствие меняющимся требованиям к задачам.
На организационном уровне будущие исследования должны оценить, каким образом факторы организационной структуры, такие как структуры, процессы, нормы и модели собственности, могут поддерживать или препятствовать принятию и успешному применению практики ОИС. Это может включать в себя создание в организациях пространства и стимулов, позволяющих ученым экспериментировать с методами ОИС, сокращая связанные с этим денежные и временные затраты, а также расходы, связанные с карьерой. Эти эксперименты, прежде всего, могут включать в себя апробацию новых организационных форм, выходящих за рамки полученных структур департаментов, исследовательских центров и т.д. Такие институциональные изменения должны быть согласованы с усилиями на политическом уровне, направленными на поощрение, мониторинг и управление открытой и совместной исследовательской практикой при одновременном снижении возникающих рисков (например, открытый обмен исследовательскими данными при одновременном обеспечении прав участников на защиту данных). Кроме того, технологический прогресс требует постоянного внимания к выявлению потенциала новых исследовательских технологий, таких как искусственный интеллект, и их внедрению в практику ОИС. Например, как говорилось выше, новаторские достижения уже можно наблюдать в области вычислительной гражданской науки, а также в создании гибридных процессов Open Science, объединяющих экспертов, толпы и ИИ (Kittur et al. 2019).
На политическом уровне необходимо разработать правила и руководящие принципы и привести их в соответствие с мероприятиями на других уровнях, чтобы обеспечить устойчивое регулирование практики ОИС. Они могут включать схемы финансирования исследований, требующие применения ОИС, или широкое внедрение механизмов интеллектуальной собственности, таких как лицензии Creative Commons. Оценка этих мер также должна проводиться не изолированно, а в контексте комплекса политических мер, содействующих применению ряда подходов к исследованиям (Кокос и Лепори, 2020 г.).
Что касается результатов и воздействия, связанных с ОИС, то сторонники ОИС часто полагают, что практика ОИС будет иметь одинаково благоприятное воздействие в научном, экономическом, социальном и даже этическом плане. Однако более критическую оценку практики ОИС еще предстоит провести как теоретически, так и эмпирически. Первый подход может опираться на часто упускаемую из виду традицию критических инновационных исследований (Годен и Винк, 2017 г.), а также недавние усилия по проблематизации или оценке пределов научной открытости (Хартли и др., 2018 г.) и сотрудничества (Оливер, Котари и Мэйз, 2019 г.). В связи с последним возникает вопрос о том, как измерять результаты и воздействие ОИС в ее нынешнем концептуальном виде; например, что должно служить в качестве ключевых показателей результативности для ее научного и социального воздействия или для оценки ценности, получаемой в результате ее применения? Рамки, предложенные в этой статье, представляют множество точек соприкосновения будущих исследований с творческой и зачастую критической работой над исследовательскими метриками и показателями (например, de Rijcke и др. 2016 г.). С этой целью средне- и долгосрочные последствия для применения практики ОИС - как положительные, так и отрицательные - необходимо отслеживать и далее развивать для отдельных ученых, исследовательских групп или групп, а также исследовательских организаций. Наконец, в то время как практика ОИС потенциально может способствовать более сбалансированному распределению потенциала для участия в процессах совместного производства знаний (например, снижению некоторых структурных недостатков, с которыми сталкивается Глобальный Юг), необходимо провести дополнительные исследования для определения того, сможет ли ОИС выполнить это обещание.
Таким образом, синтез существующих знаний об открытой и совместной практике в области науки из многих дисциплин, школ мысли и методов обозначает обширную область исследований, требующую внимания к сквозным взаимозависимостям всеобъемлющих конструкций, а также к конкретным видам практики, предшественникам, пограничным условиям и последствиям.
5. Заключение
В этой статье мы предлагаем концепцию Открытых инноваций в науке (ОИС) как объединяющую основу для продвижения нашего понимания предшественников, непредвиденных обстоятельств и последствий, связанных с применением открытой и совместной практики на протяжении всего процесса генерирования и распространения новых научных знаний и их воплощения в инновации. Хотя мы считаем, что синтез представлений из различных дисциплин об открытости и сотрудничестве является ценным первым шагом в разработке и управлении эффективными и действенными процессами производства и распространения научных знаний на сегодняшний день, многое еще предстоит сделать. Составляя карту существующей литературы и предлагая четкую концепцию области исследований ОИС, мы надеемся стимулировать плодотворные дискуссии, дебаты и научные усилия по устранению выявленных нами пробелов. Использование возможностей открытой и совместной практики может позволить нам производить более новые и действенные научные знания для мира, решать проблемы нашего времени и, тем самым, лучше служить целям науки.