Появилась программа определяющая нобелевских лауреатов

На модерации Отложенный Высшим достижением для ученых всего мира вот уже более ста лет является Нобелевская премия, присуждают которую за самые интересные и значимые открытия. Трепетное отношение к этой награде подкрепляется еще и тем, что заслужить ее непросто. В отличие от других наград, процесс отбора и номинации на получение Нобелевской премии очень строг. 

Отбор лауреатов осуществляется высококвалифицированной комиссией. Если дело касается таких областей, как химия, физика, экономика, комиссия, как правило, состоит из пяти членов Королевской академии наук Швеции. Для отбора кандидатов от литературы в комиссию входят пять членов Академии Швеции. Более 50 крупнейших специалистов, назначаемых Институтом Каролинска, занимаются отбором кандидатов на получение премии в области медицины и физики. А отбор кандидатов, претендующих на премию мира, проводит норвежская Нобелевская комиссия, состоящая из пяти членов, выдвигаемых парламентом Норвегии. Все кандидаты и их достижения на протяжении года изучаются и обсуждаются экспертами, после чего комиссия выносит свой вердикт. 

Однако, несмотря на тщательность подготовки, отбор лауреатов все-таки не лишен элемента субъективности, ведь решение принимают люди, имеющие свои представления о значимости каждого из открытий. Кроме того, единых критериев для оценки работ исследователей не существует. «Действительно, Нобелевский комитет отличается высоким уровнем субъективности и где-то даже предвзятости, — поделился с РБК daily доктор биологических наук, профессор, член-корреспондент РАН Алексей Яблоков. — Например, в области экологии комитет руководствуется скорее политкорректностью, а не важностью работы. Так, идеологически было правильно дать премию в области экологии кенийской защитнице природы, однако, по сути, другие кандидаты из той же Европы были не менее достойны». 

Избавить комитет от обвинений в предвзятости и сделать процесс определения нобелевских лауреатов максимально объективным решили программисты Сергей Маслов из Брукхевенской национальной лаборатории и Сидни Реднер из Бостонского университета. Они разработали сервис PageRank, с помощью которого сумели приспособить алгоритм расчета авторитетности интернет-страницы, используемый поисковой системой Google, для предсказания будущих лауреатов Нобелевской премии. Конечно, прибегать к помощи поисковых систем и счетчиков популярности для определения авторитетности исследования Нобелевский комитет догадался и раньше, однако у такого упрощенного метода подсчета количества ссылок и прочтений статей кандидата есть масса недостатков. Во-первых, ссылки сами по себе неравноценны. Одно дело, если публикация была в журнале Science, а другое — если в студенческой газете. Соответственно, ссылка на работу в более авторитетном издании должна вносить больший вклад в науку, чем ссылка в малоизвестном журнале. С другой стороны, работы признанного авторитета будут цитироваться гораздо чаще, нежели пусть очень талантливая статья, но принадлежащая малоизвестному ученому. Кроме того, в разных областях знаний среднее количество ссылок на работы сильно разнится. Например, на статьи, посвященные медицине, в силу их большей популярности среди широкого круга читателей, ссылок больше, чем на статьи по физике. Маслов и Реднер утверждают, что с помощью сервиса PageRank им удалось преодолеть эти трудности. Так, при составлении рейтинга значимости научных работ программа учитывала не только количество ссылок на конкретную работу, но и значимость журнала, в котором были упомянуты ссылка или фрагмент из статьи (так называемый импакт-фактор). В соответствии с импакт-фактором, ежегодно рассчитываемым Институтом научной информации, оценивается уровень журналов, качество статей, опубликованных в них. По нему же решается вопрос о сумме гранта на исследования. 

Чтобы проверить надежность изобретенного метода, Маслов и Реднер с помощью PageRank проранжировали свыше 353 тыс. работ, опубликованных в физических журналах, начиная с 1853 года. Среди авторов работ система должна была определить потенциальных нобелевских лауреатов. С задачей программа справилась блестяще — большинство ученых, работы которых попали в первую десятку, являлись нобелевскими лауреатами. Программисты считают, что анализ претендентов на Нобелевскую премию, производимый с помощью PageRank, позволит не только с высокой долей вероятности предсказывать нобелевских лауреатов, но и оценивать значимость научных работ и открытий для науки. 

Впрочем, здесь есть свои «но». «Несмотря на все промахи Нобелевского комитета, определять лауреатов с помощью компьютерных программ нельзя. Ведь цитируемость и частота публикаций в журнале — это еще не показатель вклада в науку, — отметил РБК daily Алексей Яблоков. — Например, скандальные работы привлекают гораздо больше внимания, чем серьезные научные труды. Менделя при жизни никто не цитировал, однако его вклад в науку не поддается измерению». В компании Google появление инновационного интернет-сервиса комментировать не стали. 

Екатерина Люльчак