Александр Иванович Орлов, доктор экономических наук, доктор технических наук, кандидат физико-математических наук, профессор, заведующий Лабораторией экономико-математических методов в контроллинге, профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана, член редакционного совета журнала "Социология: методология, методы, математическое моделирование", Москва, Россия, E-mail: prof-orlov@mail.ru.

В настоящее время в науке работают миллионы людей Проблемы управления научной деятельностью актуальны как для исследователей, так и для администраторов различных уровней. Наукометрия (буквально: измерения в науке) - область знания, занимающаяся изучением науки путем статистических и экспертных исследований структуры и динамики научной деятельности. Наукометрия как часть науковедения служит основой для принятия управленческих решений в области управления научной деятельностью. Предлагаем для решения проблем управления научной деятельностью использовать передовую управленческую технологию - контроллинг, т.е. систему информационно-аналитической поддержки процесса принятия управленческих решений в организации. Оценка продуктивности и результативности научной деятельности проводится повсеместно в вузах и научных организациях. В статье приведен перечень основных положений разрабатываемой нами новой области контроллинга - контроллинга научной деятельности. Показано, что ключевой показатель результативности научной деятельности исследователей или организаций - число цитирований их работ в научных публикаций. Проанализированы распространенные заблуждения, связанные со статистической оценкой эффективности научной деятельности. Они приводят к необоснованным управленческим решениям, наносящим вред развитию научных исследований. Например, отдельные лица считают публикации в научных журналах основным видом научных публикаций; верят в реальное существование "мировой науки"; отдают приоритет публикациям в зарубежных журналах, индексируемых в базах библиометрических данных WoS и Scopus; основным наукометрическим показателем без каких-либо обоснований считают индекс Хирша; отрицательно относятся к самоцитированию; игнорируют публикации старше 5 лет, в частности, при расчете импакт-факторов журналов, и т. д. Дан критический анализ экспертных методов наукометрии. Рассматриваем четыре вида методов: рецензирование статей, работа диссертационных советов, назначения (выборы) на административные должности, выборы в РАН.

Ключевые слова: социология науки, управление, контроллинг, информационно-коммуникационные технологии, наукометрия, статистические методы, показатели продуктивности и результативности, экспертные оценки.

В настоящее время в науке работают миллионы людей. Так, на 22.08.2019 в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) зарегистрировано 939193 автора и 2717748 читателей. Поэтому разработка проблем социологии науки оправдана как с теоретической, так и с практической точек зрения.

Различным конкретным задачам социологии науки посвящен частично или полностью ряд наших работ ХХ в. (см., например, [1, 2]).

Другое направление исследований - математические методы социологии. Принципиально важный сборник [3] заложил основы нового раздела статистических методов - статистики нечисловых данных. Итоги работ этого направления подведены в статьях [4, 5].

Следующим шагом является критический анализ статистических и экспертных методов в социологии науки. Такие методы - инструментарий математического моделирования в социологии. Этой тематике и посвящена настоящая статья.

Общепризнанно, что Аристотель - отец современного европейского и мирового знания, науки. Трудно назвать хоть одну отрасль науки, которая не находила бы начало у Аристотеля. Многие идеи Аристотеля [6], относящиеся к анализу внутренней структуры науки, являются и сейчас весьма актуальными. Новым по сравнению с временами Аристотеля является огромное количество работников науки и ими накопленных научных результатов. Если Аристотель мог лично знать современных ему ученых, то ныне это невозможно. Как следствие, каждый из нас знаком лишь с малой долей публикаций и людей, относящихся к его тематике. А потому основная особенность современной науки - всеобщее невежество научных работников.

Проблемы управления научной деятельностью актуальны как для исследователей, так и для администраторов различных уровней. Исследователь заинтересован в выявлении перспективных направлений науки, в ответах на вопросы типа "кто есть кто". Администраторы распределяют ресурсы, формируют программы развития исследователей и выполняющие их коллективы. Предлагаем для решения проблем управления научной деятельностью использовать наиболее передовую управленческую технологию - контроллинг.

Сначала кратко обсудим научную область под названием "контроллинг".

Начнем с определения используемых терминов. Исходим из определения основоположника контроллинга в нашей стране проф. С.Г. Фалько: "Контроллинг - это ориентированная на перспективу и основанная на измерении факта система информационно-аналитической и методической поддержки менеджмента в процессе планирования, контроля, анализа и принятия управленческих решений, обеспечивающая координацию и интеграцию подразделений и сотрудников по достижению поставленных целей" [7]. Короче говоря, контроллинг - это система информационно-аналитической поддержки процесса принятия управленческих решений в организации. Если эта организация - научная, то речь идет о контроллинге науки.

Приведем еще одну формулировку С.Г. Фалько: "Сегодня контроллинг в практике управления российских предприятий понимается как "система информационно-аналитической и методической поддержки по достижению поставленных целей"". Таким образом, контроллер разрабатывает правила принятия решений, руководитель принимает решения, опираясь на эти правила. В литературе используются и многие другие определения контроллинга, но несмотря на различие используемых слов смысл остается тем же. Данное выше определение является наиболее распространенным. В перечне определений понятия "контроллинг" известный специалист в этой области В.С. Чугунов [8] приводит его первым.

В современных условиях научное направление "Контроллинг" выделяется не только своей активностью, но и быстрым интенсивным и экстенсивным ростом. Расширяется многообразие конкретных областей применения концепций контроллинга, разрабатываются новые интеллектуальные инструменты контроллинга [9].

В настоящее время часто используют скрытый контроллинг, т.е. системы информационно-аналитической поддержки процесса принятия управленческих решений в организации без использования термина "контроллинг". В таких случаях мы предлагаем говорить о "контроллинге под псевдонимами" [10]. Так, работы по информационно-аналитической поддержке процесса принятия управленческих решений в организациях проводились с давних времен, задолго до появления термина "контроллинг". Например, для принятия решений в военной области необходима информация о числе военнообязанных. О переписи военнообязанных рассказано в Ветхом Завете в Четвертой книге Моисеевой "Числа". При обсуждении этой переписи уместно использовать термины "статистические методы", "эконометрика", "контроллинг", однако самих этих появившихся значительно позже терминов нет в Библии.

Однако и после появления рассматриваемых терминов они не всегда используются. В одних организациях действуют службы контроллинга, в других информационно-аналитические подразделения носят иные названия, ведущие свое происхождение, например, от контрольных органов, аналитических центров и отделов по разработке и эксплуатации автоматизированных систем управления.

Псевдонимы используют не только для контроллинга. Например, термин "эконометрика" стал применяться в России начиная с 1990-х годов, хотя работы, посвященные статистическим методам в экономике и управлении (т.е. эконометрике в современном понимании), весьма активно велись еще в XIX в. [11]. За рубежом термин появился раньше, чем у нас, но не намного - в ХХ в. В 1930 г. в США было создано первое международное эконометрическое общество. С 1933 г. стал издаваться журнал "Econometrica" - первый журнал, в названии которого есть этот термин. В 1941 г. выпущен первый учебник по эконометрике, автором которого был Я. Тинберген (1913-1994), в будущем - первый эконометрик, получивший нобелевскую премию по экономике (1969).

По нашему мнению, подходы современного контроллинга могут и должны с успехом использоваться в любой конкретной области. С развитием работ возникает новое направление научной и практической деятельности под названием "контроллинг такой-то области". В настоящей статье в качестве конкретной области рассмотрим научную деятельность. Как известно, для управления научной деятельностью в высших учебных заведениях и научно-исследовательских организациях администраторы используют различные показатели и процедуры, причем зачастую неадекватно. Контроллинг научной деятельности позволяет подойти к технологиям управления в этой области с научной точки зрения.

Считаем полезным для успешного развития научных исследований выделить новую область контроллинга (или новое направление) - контроллинг научной деятельности. Для обоснования этого выделения необходимо обсудить контроллинг в целом и его составную часть - контроллинг методов. Затем мы рассматриваем основные положения разрабатываемого нами контроллинга научной деятельности, уделяя внимание критике распространенных догм. Завершаем статью некоторыми рекомендациями по совершенствованию управления научной деятельностью в вузах и НИИ, вытекающими из контроллинга научной деятельности.

Инновации в сфере управления в промышленности и других отраслях народного хозяйства основаны, в частности, на использовании новых адекватных организационно-экономических методов. Контроллинг в этой области - это разработка процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам. В деятельности управленческих структур выделяем интересующую нас сторону - используемые ими организационно-экономические методы. Такие методы рассматриваем с точки зрения их влияния на эффективность (в широком смысле) процессов управления промышленными предприятиями и организациями других отраслей народного хозяйства, в частности, вузами и научно-исследовательскими институтами. Если речь идет о новых методах (для данного предприятия), то их разработка и внедрение - организационная (управленческая) инновация, соответственно контроллинг организационно-экономических методов можно рассматривать как часть контроллинга инноваций.

В работе [12] мы обосновываем выделение в контроллинге новой области - контроллинг методов - и обсуждаем содержание этой области. Речь идет прежде всего об организационно-экономических методах. По нашему мнению, следует говорить не только и не столько о методах, сколько об инструментах контроллинга, прежде всего математических (или, точнее, экономико-математических, учитывая направленность на решение задач экономики и управления) [13]. Впрочем, обсуждение содержания терминов "метод" и "инструмент" не входит в задачи настоящей статьи.

Необходимость принятия обоснованных управленческих решений возникает в самых разных областях человеческой деятельности. Правила принятия таких решений - компетенция структур контроллинга, даже если они действуют под другими названиями.

В лаборатории экономико-математических методов в контроллинге Научно-образовательного центра "Контроллинг и управленческие инновации" МГТУ им. Н.Э. Баумана проведены исследования в области контроллинга (явного и скрытого) в ряде научных и прикладных областей [10]. В частности, рассмотрены проблемы контроллинга рисков, научной деятельности, персонала, качества продукции и услуг, организационно-экономического обеспечения решения задач управления в аэрокосмической отрасли, экологической безопасности, контроллинга агропромышленного комплекса. Методы принятия управленческих решений во всех перечисленных областях имеют много общего.

Перейдем к обсуждению одной из перечисленных областей исследований - контроллингу науки (научной деятельности). В настоящее время оценка продуктивности и результативности научной деятельности проводится повсеместно в вузах и научных организациях. Поэтому контроллинг инструментов управления научной деятельностью (как составная часть контроллинга организационно-экономических методов) представляет как теоретический, так и практический интерес [14].

Мы с 1970-х годов занимаемся разработкой ряда проблем контроллинга науки (наукометрии, управления в области науки, социологии науки). Конкретные результаты приведены в многочисленных статьях, прежде всего выпущенных начиная с 2013 г. Промежуточные итоги подведены в статье [15] и совместной монографии 2017 г. [16]. Рецензия [17] на эту монографию интересна тем, что в ней дан перечень основных положений разрабатываемого нами подхода в социологии науки - контроллинга научной деятельности. Обсудим этот перечень.

Наукометрия (буквально: измерения в науке) - область знания, занимающаяся изучением науки путем статистических и экспертных исследований структуры и динамики научной деятельности. Иногда экспертные исследования не включают в наукометрию. Тогда под наукометрией понимают статистические методы в науковедении, подобно тому, как эконометрику определяют как статистические методы в экономике и управлении [11].

Наукометрия как часть науковедения служит основой для принятия управленческих решений в области управления научной деятельностью. Основные положения наукометрии были сформулированы В. В. Налимовым и З. М. Мульченко еще в 1969 г. [18]. По нашей оценке, с тех пор в теоретической наукометрии единственным заметным, но сомнительным новшеством является появление так называемого "индекса Хирша". Этот показатель предложен в 2005 году аргентино-американским физиком Хорхе Хиршем из Калифорнийского университета в Сан-Диего первоначально для оценки научной продуктивности физиков. Автор (или коллектив), опубликовавший N работ, имеет индекс Хирша h, если h из его публикаций цитируются как минимум h раз каждая, в то время как оставшиеся (N - h) работ цитируются не более чем h раз каждая. Таким образом, индекс Хирша - это некоторая характеристика центральной тенденции (т.е. средняя величина) для количеств ссылок на отдельные работы рассматриваемого автора (или коллектива). Неясно, в частности, чем индекс Хирша лучше средней цитируемости, т.е. частного от деления числа цитирований на число публикаций.

Однако за полвека с момента появления монографии В. В. Налимова и З. М. Мульченко [18] прикладная наукометрия обогатилась большим числом инструментов, использующих разнообразные информационно-коммуникационные технологии, в частности, технологии больших данных (big data). Примером является Российский индекс научного цитирования (РИНЦ). Развитие цифровой экономики [19] расширило возможности наукометрии.

Как известно, наукометрические данные широко используют при управлении научной деятельностью, коллективами НИИ и вузов. Однако такое использование не всегда является обоснованным. К сожалению, к ошибочным решениям приводят распространенные догмы в области управления научной деятельностью. Данное ниже обсуждение этих догм основано как на проведенных исследованиях, так и на личном опыте исследователя. Согласно РИНЦ, автор настоящей работы - один из наиболее цитируемых отечественных ученых по направлениям "Математика" и "Экономика. Экономические науки". Для направления "Социология" автор настоящей работы имел бы рейтинг 3 (после В.А. Ядова и М.К. Горшкова) с 13025 цитированиями (если бы учитывался среди социологов, как это зафиксировано в "Википедии"). Согласно классической работе [18], вклад ученого в фундаментальную науку оценивается числом цитирований его работ.

Распространены разнообразные догмы, приводящие к необоснованным управленческим решениям, наносящим вред развитию научных исследований. Например, отдельные лица:

- считают публикации в научных журналах основным видом научных публикаций;

- верят в реальное существование "мировой науки";

- отдают приоритет публикациям в зарубежных журналах, индексируемых в базах библиометрических данных WoS и Scopus;

- основным наукометрическим показателем без каких-либо обоснований считают индекс Хирша;

- отрицательно относятся к самоцитированию;

- игнорируют публикации старше 5 лет, в частности, при расчете импакт-факторов журналов, и т. д.

(Поясним последнее понятие на примере. Если импакт-фактор журнала за 2018 год равен 2, значит, опубликованные в нем в 2016 и 2017 годах статьи цитировались в 2018 году в среднем по 2 раза. Базовый период в 2 года иногда заменяют на более длинный - 5 лет. Одна из вредных догм состоит в том, что импакт-фактор - это численный показатель важности научного журнала. Эта догма ориентирует на скороспелый эффект. Между тем фундаментальные работы имеют продолжительный "срок жизни", цитируются через много лет и десятилетий. Например, как показано в [20], статьи А.Н. Колмогорова 1930-х годов отнюдь не потеряли актуальности. Как и книги Н.Ф. Чарновского по организации производства, выпущенные в 1911 - 1927 гг.

Опубликовать статью на английском языке за рубежом - это возможность продемонстрировать начальству, как ценят автора этой статьи во всем мире. И совсем неважно, что для соотечественников знакомство с этой статьей будет затруднено - как из-за трудностей при обращении к журналу, так и из-за языковых проблем. Зато специалисты в англосаксонских странах, являющихся геополитическими конкурентами нашей страны, совершенно бесплатно получают в свое распоряжение научные результаты, найденные на деньги российских налогоплательщиков.

Кому выгодна глобализация? В современных условиях - геополитическим конкурентам России. Патриотизм означает, что заботиться надо прежде всего о своей стране, а не о геополитических конкурентах.

На основе каких величин целесообразно принимать решения при управлении научной деятельностью, в частности, при распределении финансирования? При ответе на этом вопрос будем исходить из общих положений контроллинга.

Как разъясняет С.Г. Фалько: "В экономике под показателями понимают абсолютные и относительные величины, а также их совокупности, которые отражают явления хозяйственной деятельности предприятия. Если мы хотим узнать что-то о конкретном явлении, то мы измеряем некоторые его свойства... Таким образом, показатели, а также их совокупности выступают в качестве измерителей. Процесс измерения осуществляется при помощи измерительной системы, разрабатываемой службой контроллинга предприятия" [21, с.106].

Выделим прикладную науку, когда работа выполняется в интересах конкретного заказчика, и фундаментальную науку, нацеленную на увеличение знаний. В прикладной науке публикация полученных результатов в открытой печати не является основной целью и, более того, не всегда целесообразна, в частности, из-за необходимости соблюдения коммерческой и государственной тайны. В фундаментальной науке, наоборот, итогом выполненного исследования является именно публикация, а ее оценкой является востребованность научным сообществом, выраженное в числе цитирований в дальнейших работах. В настоящей статье рассматриваем фундаментальную науку и изучаем ее как информационный процесс [18].

Обсудим часто используемые показатели продуктивности и результативности научной деятельности. Это - ключевые показатели результата научной деятельности, по аналогии с популярными в менеджменте KPI, т.е. "key performance indicators", по-русски КПЭ - ключевыми показателями эффективности.

Основной показатель продуктивности - число публикаций. Варианты - учет видов публикаций и их объемов. Ясно, продуктивность определяется активностью автора, иногда - его административным положением, но не влиянием на развитие науки. Очевидно, нельзя оценивать научную деятельность только по числу публикаций.

Ключевой показатель результативности - число цитирований. Если работу цитируют - значит, она нужна научному сообществу. Согласно основополагающей работе [18] результативность научной деятельности необходимо оценивать по числу цитирований и использовать этот показатель при принятии управленческих решений. Хорошо известны возмущающие факторы, которые могут исказить этот показатель. Так, с помощью административных методов можно его несколько завысить. Можно заметно исказить индекс Хирша в сторону увеличения [22]. Однако анализ данных РИНЦ показывает, что искажения мало влияют на общую картину.

Обсудим некоторые широко распространенные догмы. Управление наукой на основе числа публикаций в рецензируемых журналах (именно в журналах!) и индексов цитирования в журналах объективно замедляет развитие науки, переход полученных результатов в область практического применения, поскольку замедляет выход монографий и учебников. Действительно, как только научный результат попадает в учебник, ссылаться начинают на этот учебник, а не на исходные статьи, и наукометрические показатели автора результата перестают расти (если учитывать только журнальные ссылки). Зачем же тратить силы на написание учебника?

Публикации в научных журналах являются наименее значимым типом научных публикаций. Естественная цепочка развития научного результата такова: тезисы доклада - тематический сборник - монография - учебник - широкое использование. Для развития нового направления публикации в научных журналах, вообще говоря, не нужны. Эти положения подтверждает история развития таких направлений (автор настоящей статьи активно участвовал в создании этих направлений), как статистика объектов нечисловой природы (статистика нечисловых данных, нечисловая статистика) и теория экспертных оценок. Ясно, что издание собственных журналов или завоевание позиций в уже существующих возможно лишь на этапе зрелости нового направления, но не на этапе его создания.

Необоснованность некоторых широко распространенных утверждений поражает. Например, на основе данных библиографической базы Scopus утверждают, что вклад России в мировую науку составляет порядка 1% (ссылок не даем, чтобы не пропагандировать недостойные работы и их авторов). Однако в указанную базу включено более 6000 американских журналов и только около 200 - российских (а только в "списке ВАК" - несколько тысяч журналов). Чему же удивляться - просматривается один российский журнал на 30 американских! Если сделать естественную поправку - умножить на 30 - то получим, что оценка доли России - 30%, что вполне сопоставимо с американской долей (28,7 %).

"Мировая наука" - это миф. Сильная сторона современной отечественной фундаментальной науки - ее самодостаточность. Для получения нужных стране научных результатов мировая наука российским исследователям практически не нужна. Более того, возвеличивание "мировой науки" - это вредный миф, поддерживаемый врагами России с целью выкачивания ресурсов из нашей страны. О реальной роли "мировой науки" размышляет проф. С.Н. Гринченко [23].

На основе опыта многих исследователей констатируем, что для успешного ведения научной работы обычно вполне достаточно литературы на русском языке, цитирование иностранных источников - зачастую дань моде, а не необходимый элемент исследования. Вытекает это, в частности, из наличия огромного объема научных публикаций на русском языке. Известно, что начать и провести исследование можно "с нуля", без анализа литературных источников. Так, великий физик Л.Д. Ландау физические журналы не читал [24]. Он проводил исследования "с нуля".

В последние годы интерес к проблемам управления наукой заметно вырос. Как следствие, вспух поток публикаций по вопросам оценки эффективности научной деятельности. Кратко сформулируем нашу позицию по ряду часто обсуждаемых вопросов.

Отметим полезность и необходимость самоцитирования. Подчеркнем, что активное самоцитирование научных организаций и научных сотрудников - показатель их передового положения в науке, наличия научных школ, перспективных научных направлений. Действительно, только начинающий исследователь в своей первой публикации не может на себя сослаться, он цитирует других. По мере продвижения исследований в выбранном направлении уменьшается значение чужих работ, зато резко увеличивается необходимость ссылок на свои публикации. Во-первых, с целью опоры на ранее полученные результаты. Во-вторых, с целью демонстрации связи своих новых результатов со старыми. С самоцитированием не следует бороться, его надо поощрять.

Тезис В.В. Налимова о большом значении "незримых коллективов" [18] приводит к неизбежности и праве на существование "региональной науки" и заключению о снобизме "столичной науки". Понятие "мусорных журналов", т.н. "мурзилок", пропагандируется загнившей частью научного сообщества с целью принижения значения новых научных направлений и журналов, особенно действующих вне Москвы. Цель такого принижения - переключение потока направляемых в печать статей и соответствующих финансовых потоков на академические центры, в настоящее время быстро теряющие свои творческие потенции.

Объем накопленной научной информации на много порядков превышает возможности творческого освоения информации отдельным исследователем. Как следствие, основная проблема современной науки состоит во всеобщем невежестве научных работников, о чем уже шла речь выше. Современные информационно-коммуникационные технологии, в частности, методы анализа больших данных, лишь частично позволяют справиться с этой проблемой [25]. Механизм борьбы со всеобщим невежеством - выделение кланов, т.е. обособленных замкнутых совокупностей исследователей. Работы члена клана известны другим участникам этой группы. Работами вне клана члены клана не интересуются. Часто работы вне клана отвергаются "с порога". Кланы возникают вокруг научных организаций, подразделений, иногда - отдельных лиц. Типовая численность клана - несколько сотен исследователей различного уровня и возраста. Типовое проявление деятельности клана - проведение конференций, выпуск научного журнала. Клановая структура науки - предмет изучения в социологии науки.

Подходы к управлению научной деятельностью на основе современной наукометрии достаточно подробно и всесторонне проанализированы в монографии [16]. Здесь мы сосредоточились на вопросах контроллинга научной деятельности.

Экспертные методы основаны на сборе и анализе мнений людей [26]. Именно экспертные методы используются на практике при управлении научной деятельностью. Статистические данные лишь учитываются, хотя сфера их применения растет. Если списки публикаций используются с давних времен, число цитирований стало возможным применять при управлении лишь в текущем веке, опираясь на достижения цифровизации, а именно, систем типа РИНЦ, основанных на сплошном просмотре информационных ресурсов (т.е. на методологии больших данных).

Какие методы предпочтительнее в конкретных ситуациях - статистические или экспертные? Этот вопрос заслуживает подробного обсуждения.

Обсудим экспертные методы наукометрии. Рассмотрим четыре вида методов: рецензирование статей, работа диссертационных советов, назначения (выборы) на административные должности, выборы в РАН.

Как уже говорилось, основная проблема современной науки - всеобщее невежество научных работников, вызванное огромным объемом накопленных научных результатов. Для частичного решения этой проблемы построена система формальных или неформальных научных кланов (сообществ). Члены клана знают и поддерживают друг друга, выработали общие взгляды на научные проблемы, имеют базовые организации, научные журналы, проводят международные и всероссийские конференции и т.п. А также создали систему проверки "свой - чужой". Именно эта система прежде всего проявляется при рецензировании статей. Работы лиц из своего клана получают положительные рецензии, иногда с указанием на необходимость устранения опечаток. А работы "чужих" отклоняются под благовидными предлогами. Как следствие, информация о новых научных результатах не распространяется, развитие науки тормозится. Система рецензирования нужна лишь утвердившимся кланам для поддержания своего монопольного положения. Целесообразно отказаться от обязательного рецензирования. Впрочем, де-факто это уже происходит. В частности, зачастую для формального соблюдения правил авторы, в том числе и диссертанты, сами готовят рецензии.

Диссертационные советы позволяют осуществлять контакты между различными кланами. Подготовка диссертаций полезна для развития профессиональных навыков молодых ученых. Однако сама процедура защиты в России - архаика. Стандартная продолжительность процедуры защиты - два часа. Диссертация лежит на столе руководителей диссертационного совета невостребованной. Впрочем, это естественно - члену диссертационного совета нереально познакомиться с текстом диссертации за время защиты. Особенно возмущает, что по российским правилам защиты нельзя исправить ошибки и недостатки диссертации, выявленные при защите.

Назначения (выборы) на административные должности в научных организациях и высших учебных заведениях проводятся на основе мнений людей, т.е. экспертных оценок. Администраторы занимаются управлением, в то время как предполагается, что у них есть значительные достижения в науке. Это - архаическое предположение, от него надо избавляться, меняя общественное мнение.

Архаикой является и восприятие Российской академии наук (РАН) как центра научной деятельности в России. На самом же деле члены РАН занимает довольно скромное место среди наиболее продуктивных ученых, как видно по данным Российского индекса научного цитирования (РИНЦ). В этом нет ничего удивительного - результаты выборов в РАН определяются борьбой кланов, а не научными достижениями. Например, на 22.08.2019 в РИНЦ зафиксировано 13790 математиков, в то время как отделение математики РАН почти полностью сформировано из сотрудников трех институтов математики - в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске, в этих институтах работает менее 500 человек. Указанный клан довольно слабо представлен в РИНЦ. Такое положение демонстрирует кризис в российской математике.

Развернутое обсуждение применения статистических и экспертных методов в социологии науки, нацеленных на применение при управлении научной деятельностью, дано в монографии [16]. На практике необходимо совместно применять оба указанных вида методов, избавляясь от архаики.

Идея Аристотеля о структуре науки и управлении научной деятельностью весьма актуальны и в настоящее время.

Контроллинг научной деятельности, как и контроллинг в целом, - быстро растущая область теоретических и прикладных исследований. Однако информация о научных достижениях распространяется медленно. Необходимо резко ускорить распространение информации о полученных научных результатах.

Основным показателем, по которому надо оценивать научную деятельность исследователя или организации, является число цитирований в РИНЦ. Ориентация на зарубежные базы данных Скопус и WoS наносит вред интересам нашей страны, поскольку при этом игнорируется основная часть отечественной научной продукции.

Необходимо совместно применять статистические и экспертные методы социологии науки при решении проблем управления научной деятельностью, избавляясь от архаики.

Изучение функционирования клановой структуры науки - актуальная задача социологии науки.

1. Орлов А.И. Социологический прогноз развития российской науки на 1993-1995 гг. // Международная газета "Наука и технология в России". Июнь 1993 г. No.1. С. 29-29.

2. Орлов А.И., Нечаева Е.Г., Соколов А.В. Статистика объектов нечисловой природы и анализ данных о научном потенциале // Социология: методология, методы, математические модели. 1995. No.No.5-6. С. 118-136.

3. Андреенков В.Г., Орлов А.И., Толстова Ю.Н. (ответственные редакторы). Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985. - 220 с.

4. Орлов А.И. Статистические методы в российской социологии (тридцать лет спустя) // Социология: методология, методы, математические модели. 2005. No.20. С. 32-53.

5. Орлов А.И. Математические методы в социологии за сорок пять лет // Научный журнал КубГАУ. 2016. No.117. С. 91-119.

6. Аристотель. Политика // Сочинения в 4-х томах. - М:, Мысль, 1983. Т.4. - 830 с.

7. Фалько С.Г. Предмет контроллинга как самостоятельной научной дисциплины // Контроллинг. 2005. No. 1 (13). С. 2-6.

8. Чугунов В.С. Контроллинг: философия, теория, методология: монография. - М.: НП "Объединение контроллеров", 2017. - 140 с.

9. Орлов А.И. Новые перспективные математические инструменты контроллинга // Инновации в менеджменте. 2015. No. 5. С. 58-63.

10. Орлов А.И. Контроллинг явный и контроллинг скрытый // Контроллинг. 2018. No.3 (69). С. 28-32.

11. Орлов А.И. Отечественная научная школа в области эконометрики // Научный журнал КубГАУ. 2016. No. 121. С. 235 - 261.

12. Орлов А.И. Контроллинг организационно-экономических методов // Контроллинг. 2008. No.4 (28). С. 12-18.

13. Орлов А.И. Многообразие областей и инструментов контроллинга // Научный журнал КубГАУ. 2016. No. 123. С. 688 - 707.

14. Орлов А.И. Контроллинг научной деятельности // Контроллинг. 2019. No.1 (71). С. 18-24.

15. Орлов А.И. Современные проблемы науковедения и наукометрии // Biocosmology - neo-Aristotelism. Vol.7. Nos. 3&4 (Summer/Autumn 2017). С. 389-410.

16. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Современные подходы в наукометрии. - Краснодар: КубГАУ, 2017. - 532 с.

17. Москалева О.В. Рецензия на книгу: Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Современные подходы в наукометрии (Краснодар: КубГАУ, 2017. 532 с.) // Научный редактор и издатель. 2017. Т.2. No. 2-4. С. 130-132.

18. Налимов В.В., Мульченко З.М. Наукометрия. Изучение науки как информационного процесса. - М.: Наука, 1969. - 192 с.

19. Орлов А.И. Аристотель и цифровая экономика // Biocosmology - neo-Aristotelism. 2019. Vol. 9. Nos. 1&2 (Winter/Spring). С. 7-20.

20. Кудлаев Э.М., Орлов А.И. Вероятностно-статистические методы исследования в работах А.Н. Колмогорова // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003. Т.69. No. 5. С.55-61.

21. Фалько С.Г. Контроллинг для руководителей и специалистов. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 272 с.

22. Луценко Е.В., Орлов А.И. Количественная оценка степени манипулирования индексом Хирша и его модификация, устойчивая к манипулированию // Научный журнал КубГАУ. 2016. No.121. С. 202 - 234.

23. Гринченко С.Н. Является ли мировая наука "организмом"? // Biocosmology - neo-Aristotelism. Vol. 4. Nos. 1&2 (Winter/Spring 2014). - С. 115-122.

24. Воспоминания о Л.Д. Ландау. - М.: Наука, 1988. - 352 с.

25. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Современная цифровая экономика. - Краснодар: КубГАУ, 2018. - 508 с.

26. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. - 486 с.

professor, doctor of econ. sciences, doctor of techn. sciences, cand. of physical and mathematical sciences, head of Laboratory of economic and mathematical methods in controlling of research and education center "Controlling and managerial innovations", full professor of BMSTU, Member of the Editorial Board of the journal "Sociology: Methodology, Methods, Mathematical Modeling", Moscow, Russia. E-mail: prof-orlov@mail.ru.

Currently, millions of people work in science. The problems of managing scientific activity are relevant both for researchers and for administrators of various levels. Scientometrics (literally: measurements in science) is a field of knowledge that investigates science through statistical and expert studies of the structure and dynamics of scientific activity. Scientometrics as part of science of science serves as the basis for making managerial decisions in the field of scientific activity management. We suggest using advanced management technology - controlling, i.e. a system of information and analytical support for the management decision-making process in the organization. Estimation of the productivity and effectiveness of scientific activity is carried out everywhere in universities and scientific organizations. This article provides a list of the main provisions of the new area of controlling that we are developing - the controlling of scientific activity. It is shown that the key indicator of the effectiveness of scientific activity of researchers or organizations is the number of citations of their works in scientific publications. Common misconceptions associated with a statistical estimation of the effectiveness of scientific activity are analyzed. They lead to unreasonable management decisions that harm the development of scientific research. For example, individuals view publications in scientific journals as the main type of scientific publications; believe in the real existence of "world science"; give priority to publications in foreign journals indexed in the bibliometric databases of WoS and Scopus; the main scientometric indicator without any justification is considered the Hirsch index; negative attitude to self-citation; ignore publications older than 5 years, in particular, when calculating impact factors of journals, etc. A critical analysis of expert methods of scientometrics is given. We consider four types of methods: reviewing articles, the work of dissertation councils, appointments (elections) to administrative posts, elections to the Russian Academy of Sciences.

Keywords: sociology of science, management, controlling, information and communication technologies, scientometrics, statistical methods, indicators of productivity and effectiveness, expert estimators.

Публикация:

Орлов А.И. Статистические и экспертные методы в социологии науки // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2019. No.48.