Рассматривая «научное признание» в качестве особой формы символического капитала, теория поля позволяет единообразно рассматривать различные аспекты научной практики. Например, роль социальных сетей в механизмах признания может пониматься как эффект соотношения между различными видами капитала. Цикл производства и признания (см. рис. III.2, с. 60) становится также циклом образования, обращения и конверсии накопленных исследователем капиталов. Признание коллег порождает символический капитал, который, в свою очередь, дает доступ к материальным ресурсам (инструменты) и экономическим ресурсам (прием на работу ассистентов, покупка материалов и т. д.). А обладание ресурсами увеличивает шансы важных открытий, создающих еще больше символического капитала (почетные отличия) и социального капитала (полезные отношения в научном поле или в других социальных полях). Известно, например, что лауреатами Нобелевской премии часто становятся исследователи, которые учились у других лауреатов Нобелевской премии или в престижных и центральных, для научного поля, институциях Это доказывает, что схемы восприятия и оценивания того, что представляется важным, т. е. те схемы, которые и диктуют возможные стратегии, во многом связаны с процессом научной социализации[126].
Понятие «относительной автономии» поля подразумевает, что поле есть историческая структура, большая или меньшая автономия которой в данный момент ее истории есть результат всей предыдущей борьбы. Эта борьба была направлена на то, чтобы отграничить поле науки от других социальных полей (в частности, религиозного и политического). Различные дисциплины также возникают в результате процесса дифференциации и, следовательно, автономизации внутри глобального научного поля[127]. Модель Бурдьё предполагает, что «определение цели научной борьбы является составной частью целей научной борьбы, а доминирующими становятся те, кому удалось навязать такое определение науки, согласно которому наиболее полноценное занятие наукой состоит в том, чтобы иметь, быть и делать то, что они имеют, чем они являются или что они делают»[128]. Таким образом, модель Бурдьё делает возможным единообразный анализ того, как изменяются во времени сами критерии научности. Вместо того чтобы рассматривать эпистемологию науки как данность, этот конфликтный подход к научной динамике, напротив, предполагает, что она может стать целью борьбы в научном поле между группами, использующими разные критерии научности. Например, сторонники гомеопатии критикуют основанные на сложных статистических методах клинические тесты, поскольку в отличие от современной медицины, имеющей дело лишь с болезнью, их подход рассматривает индивида в его целостности[129]. В этом споре речь идет о самом определении науки.
Социальная стратификация и научная производительность
Поскольку распределение научного капитала между исследователями не является однородным в силу их неравной способности совершать оригинальные научные открытия, с необходимостью возникает социальная стратификация, которая задается динамикой научного поля. С конца 1920-х годов известно, что производительность, измеряемая числом публикаций, сильно сконцентрирована: меньшинство ученых производит большинство публикаций. Так называемый закон Лотки, который часто для краткости резюмируют как «20 на 80», описывает частоту распределения публикаций по формуле N(p) = С/р2, где N(p) – число исследователей, у которых р публикаций. Так, если одну публикацию имеет число С исследователей, то по две публикации имеет уже одна четвертая от этого числа (С/4), а по три – только одна девятая (С/9). Кривая подобной формы, которую в социальных науках называют «распределение Парето», работает для разных случайных величин, таких как зарплата, население городов[130] и т. д. Как показано на рис. III.3, схожий характер имеет распределение цитирования (ссылок на опубликованные статьи), как и распределение полученных исследователями субсидий. Как видно на том же рисунке, кривые финансирования и ссылок приближаются к отношению 20/80, в то время как кривая статей менее концентрирована (20/60). Это доказывает, что научное признание распределено еще более неравномерно, чем производительность исследователей.
РИС. III. 3. Распределение субсидий, публикаций и ссылок среди исследователей
ИСТОЧНИК. Lariviere V., Macaluso В., Archimbauld E., Gingras Y. Which Scientific Elites? On the Concentration of Research Funds, Publications and Citations // Research Evaluation. 2010. Vol. 19. No. 1. P. 45–53.
Изучению социальной стратификации исследователей и научных институций посвящены многие работы, целью которых было выявить эффект производительности, пола и институционального положения на научное признание. В целом эти работы предлагают эмпирический и количественный анализ, чаще всего основанный на выборках величиной от нескольких сотен до чуть более тысячи исследователей. Чтобы произвести статистический анализ и определить относительный вес переменных, необходимо сначала построить показатель научного признания, который может впоследствии быть рассмотрен как зависимая переменная в регрессионной модели с несколькими независимыми переменными, объясняющими значения переменной «научное признание». Объяснительных переменных может быть a priori очень много, и их различные комбинации используются в многочисленных исследованиях, посвященных этому вопросу. Так, были проанализированы влияние размера и престижа кафедры, к которой приписаны исследователи, тип научной специальности, профессиональный возраст, продуктивность исследователя и т. д. Начиная с 1980-х годов многочисленные исследования были посвящены изучению возросшей роли женщин в научном сообществе. Они показали, что их научная производительность ниже в сравнении с мужской, а их положение часто маргинально в академической иерархии[131].
