«Инстаграмизация» науки: когда лайки важнее Истины

Современная наука, традиционно считавшаяся оплотом строгости и беспристрастного поиска знаний, все чаще демонстрирует тревожные симптомы. Несмотря на экспоненциальный рост числа ученых и научных публикаций, реальный прогресс в фундаментальных областях заметно замедлился. Экономисты указывают на стагнацию отдачи от исследований (R&D) на протяжении десятилетий (как, например, в исследовании «Становится ли идеи труднее находить?»). Масштабный анализ миллионов научных работ (Nature, 2023) выявляет удручающее снижение количества «подрывных», по-настоящему революционных идей. Даже многие технологические «прорывы» сегодняшнего дня, по сути, являются развитием открытий, сделанных полвека назад.

Что же происходит? Почему научный "гигант", наращивая массу, теряет в способности к фундаментальным открытиям? Одной из глубинных причин этого явления, как представляется, является феномен, который можно назвать «инстаграмизацией науки». Это не просто модное словечко, а отражение глубокого культурно-психологического и системного сдвига, при котором ведущим мотивом научной деятельности становится не столько бескорыстное стремление к познанию Истины, сколько погоня за деньгами, внешним признанием, статусом и социальным капиталом. «Лайки» (цитируемость), «подписчики» (гранты), импакт-факторы, престижные должности и медийное внимание – все эти атрибуты видимого успеха начинают заслонять собой главную цель – приращение подлинного, фундаментального знания.
Симптомы этой «инстаграмизации» проявляются повсеместно, превращая научный поиск в своеобразную социальную сеть:

1. Контент-план вместо научного поиска: Подобно блогеру, который должен регулярно постить контент, чтобы не потерять аудиторию, ученый оказывается в тисках необходимости непрерывно публиковаться. Качество и глубина исследования отходят на второй план перед частотой и «упаковкой» материала. Печально известный принцип «публикуй или умри» – это не просто лозунг, это жесткий алгоритм выживания в этой научной соцсети. Неудивительно, что такая система, ориентированная на количество, а не на качество и глубину, многими аналитиками связывается с наблюдаемым замедлением реального научного прогресса и дефицитом подлинно прорывных идей.

2. Исследования «под тренды» и «алгоритмы науки»: Вместо того чтобы следовать внутреннему зову и исследовать действительно фундаментальные, но, возможно, «непопулярные» или рискованные вопросы, многие выбирают темы, которые «в тренде», хорошо финансируются и легко проходят через «алгоритмы» грантовых комитетов и редколлегий престижных журналов. Эти «алгоритмы» часто продвигают «безопасный», инкрементальный «контент», а не идеи, способные совершить революцию.

3. «Научные инфлюенсеры» и культ личности: В этой экосистеме появляются свои «звезды» и «инфлюенсеры» – фигуры с высоким индексом цитируемости и значительным медийным весом. Однако их авторитет не всегда коррелирует с реальным вкладом в фундаментальное знание; важнее становится не что сказано, а кем сказано. Их «успешный контент» тиражируется, а критические или альтернативные голоса тонут в информационном шуме или высокомерно маркируются как «неформат».

4. Карьерная автоцензура и избегание «опасных» тем: В этой экосистеме, где репутация и «лайки» системы играют решающую роль, любая «опасная» или «неудобная» тема (например, пси-феномены, бросающие вызов материалистической догме, или глубокая критика самой научной системы) становится токсичной. Ученые все чаще прибегают к автоцензуре, избегая рискованных исследований, чтобы не навредить своей карьере и не стать объектом нападок или насмешек. При этом часто забывается, что именно такие «опасные» темы, бросавшие вызов устоявшимся догмам, исторически и приводили к самым значительным научным открытиям, фундаментально менявшим нашу картину мира.

5. Истина как помеха «выгоде»: В такой системе Истина перестает быть абсолютной ценностью и высшим приоритетом. Если она «неудобна», противоречит мейнстриму, не сулит грантов или публикаций в «топовых» журналах, ее могут игнорировать, искажать или даже активно подавлять. Ведь если главная цель – выгода (статус, деньги, карьера), то все, что этой выгоде угрожает, инстинктивно избегается. А в научной среде познание Истины через исследование «опасных» тем часто и является такой угрозой.
   Ярким подтверждением того, насколько эта система давит на исследователей и заставляет их отклоняться от того, что они сами считают наиболее важным, служат данные опроса, проведенного в рамках проекта Fast Grants среди биомедиков, на которые ссылается Сабина Хоссенфельдер. Шокирующие 78% (!) ученых заявили, что они «сильно изменили бы направление своих исследований», если бы могли тратить свой текущий бюджет по своему усмотрению. Это красноречиво говорит о глубоком разрыве между тем, чем ученые вынуждены заниматься ради выживания в системе, и тем, что они действительно хотят делать. Ведь именно личная вовлечённость, свобода следовать интуиции и страсти рождают живую науку, наполненную смыслом и глубиной – ту, что ведет к прорывам, особенно если ее путь рискован. Система же, вытесняющая этот дух поиска страхом и рутиной, превращает науку в предсказуемое ремесло. Вместо открытий – отчёты, вместо вдохновения – опасения. А ведь работа, идущая от сердца, неизмеримо богаче и ценнее.

Противопоставление векторов: «эрос познания» vs. «нарциссизм системы»
Эта «инстаграмизация» знаменует собой трагический сдвиг от «эроса познания» – той платоновской ненасытной тяги к мудрости, к неведомому, которая двигала великими умами прошлого (вспомним Галилея, Ньютона, Дарвина – что ими двигало: подлинное любопытство или ожидание аплодисментов?) – к «нарциссическому вектору системы». Эта система все больше ориентирована на самолюбование своими метриками, статусом и внешней «успешностью», часто в полном отрыве от реального приращения знания и решения насущных проблем человечества.
Наука из внутреннего пути к пониманию мира рискует превратиться во внешний способ «хорошо устроиться в жизни», в «науку как бизнес». В такой модели главный продукт – не открытие, а публикация, и главная цель – не глубокое постижение реальности, а карьерный рост и приумножение социального капитала.

Последствия для «подписчиков» (общества):
Когда наука начинает работать по законам соцсетей, общество получает не глубину и достоверность, а яркие, но часто поверхностные «картинки» и «хайповые» темы. Фундаментальные вопросы остаются без ответов, а за глянцевым фасадом «успешной науки» скрывается интеллектуальное истощение и растущее разочарование тех, кто пришел в нее ради Истины, а оказался в роли контент-мейкера, работающего на «лайки» бездушной системы. Неудивительно, что даже сами научные конференции, где представляются результаты такой "безопасной" и инкрементальной работы, часто вызывают у наблюдателя лишь скуку. Почему? Возможно, потому, что там редко происходит настоящая встреча с Неизведанным, с тем, что действительно будоражит ум и заставляет переосмысливать основы. Исследователи, загнанные в рамки системы, часто не сталкиваются с подлинно новым, а лишь уточняют детали уже известного.

Заключение: от «инстаграм-науки» к подлинному поиску
«Инстаграмизация науки» – это не просто безобидная метафора. Это симптом глубокого системного кризиса, когда внешние атрибуты успеха подменяют собой внутреннюю суть научного поиска.
Возможно ли этому противостоять? Да — если начать с честного признания самой проблемы. Если научное сообщество и общество в целом осознают, что погоня за лайками, статусом и безопасной карьерой ведёт в тупик. Истинный прогресс рождается из смелости задавать неудобные вопросы, рисковать, и ставить поиск Истины выше конъюнктуры.

Возвращение к «эросу познания», поддержка независимых исследователей и создание пространства для свободного научного поиска — вот путь от имитации науки к её подлинному предназначению.

Но этого недостаточно. Нужно менять саму систему — её мотивации, оценки и правила игры. Без этого любые инициативы останутся точечными всплесками в океане конформизма.

***

Научная статья «Становится ли идеи труднее находить?»

«Are Ideas Getting Harder to Find?» Блума, Джонса, Ван Ринена и Уэбба (Bloom et al.).

Обзор

Данные экономической науки, представленные в исследовании «Are Ideas Getting Harder to Find?», рисуют тревожную картину: несмотря на беспрецедентный рост числа ученых и объемов финансирования, продуктивность исследовательских усилий резко падает практически во всех ключевых областях, от разработки полупроводников до сельского хозяйства и медицины. Это означает, что для поддержания даже текущих темпов инновационного и экономического роста требуется все больше и больше ресурсов, создавая эффект «Красной Королевы», когда приходится «бежать все быстрее, чтобы оставаться на месте». Такая ситуация сигнализирует о глубоких системных проблемах в организации и стимулировании научной деятельности, ставит под сомнение эффективность текущих подходов к генерации новых знаний и указывает на надвигающийся кризис самой модели научного прогресса, если не будут найдены новые пути для повышения его реальной отдачи. Это вызов не только экономистам, но и всему научному сообществу и обществу в целом, заставляющий переосмыслить, как мы ищем и ценим новые идеи. 

1. Основной тезис: Идеи становится находить все труднее.

   • Несмотря на значительный рост исследовательских усилий (число исследователей, затраты на R&D), продуктивность этих усилий (количество новых идей или их влияние на рост) резко снижается.

   • «Everywhere we look we find that ideas, and the exponential growth they imply, are getting harder to find».

2. Декомпозиция экономического роста:

   • Экономический рост = Продуктивность исследований × Число исследователей.

   • Наблюдается: Число исследователей ↑ (растет), Продуктивность исследований ↓ (падает).

   • Стабильный экономический рост (если он есть) достигается за счет того, что рост числа исследователей компенсирует падение их продуктивности.

3. Падение продуктивности исследований – повсеместное явление:

   • Это подтверждается на разных уровнях: агрегированная экономика, отдельные отрасли, конкретные продукты/технологии, данные по фирмам.

4. Примеры снижения продуктивности исследований:

   • Закон Мура (полупроводники): Число исследователей, необходимое для удвоения плотности транзисторов на чипе, сегодня более чем в 18 раз больше, чем в начале 1970-х. Продуктивность исследований в этой области падает примерно на 6.8% в год (среднее значение).

   • Сельское хозяйство (урожайность семян кукурузы, сои, хлопка, пшеницы): Продуктивность исследований для повышения урожайности снижается в среднем на ~4-6% в год (в зависимости от культуры и метода расчета).

   • Медицинские инновации (новые молекулярные единицы – NME): Несмотря на рост усилий в R&D в 9 раз, продуктивность исследований (NME на единицу усилий) упала примерно в 5 раз к 2014 году (падение на ~3.5% в год). Для конкретных заболеваний (рак, сердечные болезни) падение может быть еще более значительным.

   • Агрегированная экономика США: Продуктивность исследований (измеряемая как рост общей факторной производительности на единицу исследовательских усилий) снизилась в 41 раз с 1930-х годов, что соответствует среднему падению более чем на 5% в год.

5. Феномен «Красной Королевы» (Red Queen effect):

   • Чтобы поддерживать постоянный темп экономического роста (например, ВВП на душу населения), экономика (США в примере) должна удваивать объем своих исследовательских усилий примерно каждые 13 лет, чтобы компенсировать растущую сложность поиска новых идей. Мы должны «бежать все быстрее, чтобы оставаться на месте».

6. Противоречие стандартным моделям эндогенного роста:

   • Многие стандартные модели экономического роста предполагают постоянную продуктивность исследований, что позволяет постоянному числу исследователей генерировать постоянный экспоненциальный рост.

   • Данные статьи явно противоречат этому предположению. «A first-order fact of growth empirics is that research productivity is falling sharply».

7. Важность микро-уровня анализа:

   • Авторы подчеркивают, что агрегированные данные могут скрывать гетерогенность и что важно изучать продуктивность исследований на микро-уровне (отдельные продукты, фирмы), чтобы понять истинную динамику.

8. Идеи как «несоперничающий» (nonrival) товар:

   • Хотя продуктивность исследований падает, экономический рост все еще возможен благодаря тому, что идеи по своей природе являются «несоперничающими» – они могут использоваться одновременно многими людьми и фирмами, что ведет к экспоненциальному росту дохода на душу населения, даже если сами идеи генерируются с убывающей отдачей. Это ключевой инсайт теории эндогенного роста, который остается верным.

9. Возможные объяснения (которые статья упоминает, но не углубляется в них как в основные):

   • «Низко висящие плоды» сорваны (хотя авторы считают это маловероятным единственным объяснением, так как спад наблюдается синхронно во многих областях).

   • Изменения в характере инноваций («follow on» инновации меньше оригинальных).

   • Защитные R&D у действующих фирм.

   • Снижение расходов на фундаментальные исследования.

Если вы находите полезными идеи и материалы проекта «Научные аномалии» и используете их в своих публикациях, пожалуйста, не забывайте указывать активную ссылку на оригинал: https://sites.google.com/view/scient-anomaly