Возможно ли автоматическое распознание диссертационных фабрик? Формальная социология академической нечестности

Издание:
Авторская публикация
Дата
14 марта 2016
Автор:
Мария Сафонова (НИУ ВШЭ), Михаил Соколов (ЕУСПб)
От «Диссернета»:
Мы публикуем полный текст статьи наших питерских коллег, посвященной методам локализации диссертационных фабрик. Темп прочтения – медленный.
Рисунок ниже – графический результат исследования с кратким описанием. Это для тех, кто любит сразу заглядывать в конец книги.

Можно ли научиться  определять, что диссертация с большой  вероятностью содержит плагиат, даже не заглядывая в нее? И можно ли создать компьютерный алгоритм, который позволит сканировать сразу все множество защищенных диссертаций, чтобы выявить небольшое число наиболее подозрительных случаев? Используя методы социально-сетевого анализа на массиве примерно 14 тысяч докторских диссертаций, защищенных с 2006 по 2012 годы, два социолога из Петербурга берутся показать, что ответ на этот вопрос положительный. Простой метод нахождения транзитивных триад позволяет со значительной точностью идентифицировать один вид диссертационных фабрик – псевдошколы, в которых группы ученых, локализованные на одной кафедре, с большой скоростью защищают по очереди одну и ту же диссертацию.

***

Описание рисунка:

На изображении представлена карта российского диссертационного комплекса. Точки на изображении соответствуют 33799 индивидам, принимавшим в каком-либо качестве (диссертант, консультант, оппонент),  участие в защитах докторских диссертаций в 2006-2012 годах, линии – возникшим в ходе этого процесса связям между ними. Связь направлена от консультанта (или оппонента) к диссертанту. Цвета обозначают специальности, например, черный соответствует физ-мат наукам (полный список см. в тексте статьи). Алгоритм визуализации Force Atlas (как и другие алгоритмы, организованные по принципу force-directed graph drawing) имитирует систему, в которой узлы пытаются оттолкнуться друг от друга, но связи между ними их притягивают, как притягивали бы пружинки отталкивающиеся кусочки сильного магнита. Когда система в равновесии – мы получаем искомую визуализацию.

Мы видим, что точки разных цветов могут тесно соседствовать друг с другом (например, салатовые, кирпичные и травянисто-зеленых в верней правой части изображения). Это происходит потому в остепенении салатовых социологических докторов активно участвуют политологические (кирпичные) и философские (травянисто-зеленые)). Или, наоборот, точки могут быть плотно сгруппированы в кластер и сильно изолированы (как желтые юристы, в производстве которых почти не участвуют доктора других специальностей). На графике видно, что индивиды со степенью в одной области тяготеют к соседству с другими обладателями такой же степени, однако степень их изоляции различна –- от плотных и полностью замкнутых на себе права (желтый) и экономики (голубой) до переплетенных с другими специальностями физико-математических наук и культурологии (малиновый). Видно также, что разные дисциплины имеют разную внутреннюю структуру – например, технические науки (болотно-зеленый) разрежены, право состоит из нескольких малозависимых друг от друга областей с плотными связями внутри, а медицина (сиреневый) является одной такой областью.




Последние публикации

Как реформа высшего образования повлияла на активность аспирантов
Инна Серова
Несмотря на приказы министерства, регалии «разжалованных» ученых продолжают «светиться» на официальных сайтах
Михаил Гельфанд
О манипуляции с данными в медицинских диссертациях