Как написать научную статью на одну страницу и получить Нобелевскую премию

Многие конференции начинаются с воркшопов, и конференция NetSci 2018 в Париже не стала исключением. NetSci - это ключевая конференция по сетям, ежегодно проводится обществом сетевых исследователей. Она началась с семинара, на котором редакторы Nature и три известных исследователя рассказали о том,как написать статью, которую примут в лучшие научные журналы, такие, как Nature и Science. Это был закрытый семинар, поэтому не будет упоминаний имен его участников. 

Мы считаем, что таким знаниям пропадать нельзя и делимся ими с нашими читателями. 

Зачем мы пишем статьи

Рассказ редактора из журнала Nature о том, как написать Nature-публикабельную статью показался мне одним из самых лучших воркшопов за всю мою жизнь. Хотя большинству статей эти редакторы и отказывают, я могу с уверенностью утверждать, что как минимум один из них очень профессиональный и человечный.

Итак, для того, чтобы научиться хорошо писать статьи и публиковать их, необходимо понимать, зачем мы это делаем. На вопрос «Для чего вы пишите и пытаетесь опубликовать статьи?» ведущий семинара получил очень честные ответы: «Без статей я не устроюсь на хорошую работу», «Без статей я не получу финансирование по грантам и мне будут отказывать в финансировании в будущем», а также другие вариации на тему «Статьи -> Деньги». Но если постараться немного абстрагироваться от сложной жизни ученых (мы про нее еще обязательно напишем), то публикация статьи в идеале – это возможность донести результаты исследования до определенной аудитории. У каждого журнала эта аудитория своя.
Nature, Science, PNAS, Scientific Reports, PLoS, Nature Communications – журналы для широкой аудитории, их читают как  ученые из самых разных дисциплин, так и просто интересующиеся последними научными достижениями люди. Именно поэтому для публикации в таких изданиях отбираются прорывные исследовательские работы. Так что если решено писать статью в Nature, то это должна быть выдающаяся статья, прочитать которую сможет неспециалист в вашей области. Для этого нужно не просто уметь хорошо анализировать данные или писать обзор уже существующей литературы по теме. Самое важное – сориентироваться в том, какую содержательную лакуну заполняет собой эта исследовательская работа и в чем ее Новизна.

Источник изображения.

Начнем сначала

«Лицо статьи» - это ее название. Каким оно должно быть, чтобы привлечь внимание редактора, не смутить рецензентов и пройти отбор среди лучших статей? Редактор сказал, что оно должно быть коротким, емким и захватывающим. В название не стоит включать аббревиатуры, делать его смешным или формулировать в форме вопроса. Примеры хороших названий: «Групповая динамика сетей малого мира» (Collective dynamics of “Small-world” networks) и «Сеть сексуальных контактов людей» (The web of human sexual contacts). Кажется, что ничего сложного, а на самом деле всего в нескольких словах заключается очень много смысла, поэтому придумать его непросто.

Наряду с названием, очень важную роль в потенциальной успешности статьи играет ее аннотация. В аннотации должно быть отражено четыре момента: 

1) общий контекст; 

2) введение в проблему; 

3) ключевые результаты исследования 

4) итоги и перспективы. 

Хотя каждый из пунктов можно расписывать очень подробно, стоит помнить, что краткость, а не графомания, сестра таланта. Сегодня люди намного реже читают большие по объему тексты, мы все больше и больше теряем концентрацию внимания. Поэтому важно держать читателей заинтересованными именно очень концентрированными и содержательными аннотациями.

Пример аннотации с указанием смысловых блоков. Оригинал статьи.

А что внутри? 

Сегодня структура статьи в Nature и Science следующая: введение, результаты и заключение. Обычно это порядка 6-8 страниц, и в дополнительных материалах идет описание методики и данных, иллюстрации, дополнительные материалы и код. Скажем честно, для социологов, политологов и экономистов, привыкших порой к 30-50-и страничным статьям (брошюрам?) такие короткие концентрированные статьи могут показаться дикостью. Однако содержание статьи и описание процедур никуда не уходит – оно перемещается в дополнительные материалы, делая основное «тело» статьи более элегантным, кратким и, чего уж греха таить, более цитируемым. «Статьи сегодня становятся похожими на Википедию. Если вы хотите что-то более глубокое – переходите по ссылке и наслаждайтесь. Но не надо заставлять наслаждаться этим всех», - тонко заметил ведущий семинара.

Краткость, и краткость, и краткость - наше будущее

Хотя семинар был практически-ориентированным, под конец не обошлось без философии. Участники немного порассуждали о том, как будет трансформироваться институт научных публикаций. Некоторые предположили, что статьи станут еще короче, этот прогноз также поддержал и представитель Nature. Он отметил, что подавляющее большинство великих исследований можно уместить на паре страниц. Например, Уотсону и Крику удалось рассказать о молекулярной структуре ДНК на одной странице журнала Nature и получить за это Нобелевскую премию. 

Статья про структуру ДНК, за которую Уоттсон и Крик получили Нобелевскую Премию. Источник изображения.

Что говорят ученые

Скажу честно, доклад редактора Nature произвел на меня очень большое  впечатление. С самого начала я настроилась на то, что каждый из трех исследователей не будет раскрывать всех деталей подготовки и публикации своего научного исследования, а расскажет о содержании своей работы. Так оно и получилось – большую часть времени ученые говорили не о том, как писать статьи и публиковать их, а о том, чем они сами занимаются (что тоже очень интересно).

И все же отметим некоторые важные моменты на протяжении этой дискуссии. 

Первое, что бросалось в глаза – ученые, даже самые богатые и знаменитые, очень гордятся своими статьями в PNAS, Nature, Science и других ключевых журналах. Казалось бы, в определенный момент это должно стать рутиной, но это не так. Научная статья – это большое достижение не только для аспирантов (которые обычно все делают), но и для профессоров. 

Второе, что отметили абсолютно все исследователи – хорошая статья пишется долго и коллективно. Хотя некоторые исследования выглядят «просто и элегантно, это можно посчитать на коленке за полчаса» - за каждой из статей лежит колоссальная работа научно-исследовательского коллектива, в который входят аспиранты, постдоки и профессора. Большая наука не делается «на коленке», как бы нам этого ни хотелось.

Третье, у каждой статьи должен быть «запасной план». Обычно он выглядиттак: Nature -> Science -> PNAS -> Nature Human Behaviour -> Nature Communications -> Scientific Reports.

Ну и, наконец, расскажу про один факт из жизни ведущих исследователей, который привел в недоумение, если не сказать ужас, молодых исследователей. Один из коллег рассказывал о траектории движения своей статьи, которая в итоге была опубликована в хорошем журнале. Он отметил, что после подачи в первый журнал был получен отказ в публикации от редактора на основании нескольких негативных рецензий, но один из авторов, (разумеется, один из ведущих исследователей-соавторов) не согласился с таким исходом и настоял наповторном рассмотрении статьи, и в итоге добился своего. Участники семинара буквально открыли рты в безмолвном вопросе «а что, так можно было?!». На семинаре группа обсудила этот случай и пришла к выводу, что о пересмотре решения редактора можно думать только в случае очень сильной переговорной позиции авторов (или одного из них) и их «наработанном» социальном капитале. На ум сразу приходит аналогия опредпочтительном присоединении – чем ты круче, тем больше у тебя вероятность опубликоваться в хорошем журнале. И не просто потому, что ты умный и делаешь крутые исследования, а потому что ты заработал социальный капитал и понимаешь, как им пользоваться.

Что еще почитать по теме?

- Наш пост о том, как стать успешным ученым (об этом мы узнали от очень успешного Барабаши).

- Наш пост о социальных компьютерных науках (которые постоянно публикуются в Nature).

- Немного про ссоры тех, кто публикуется в Nature.

Как скупость помогает налаживать контакты

На прошлой неделе я была на гостевой лекции Мейндерта Феннема, которую он читал бакалаврам-политологам в Университете Амстердама. Мейндерту уже около 70, он по-прежнему бодр и охотно делится увлекательными историями о том, как они с коллегами только начинали изучать сети в организациях в 1970-х.

Немного о нем: Мейндерт Феннема - политолог, крупнейший специалист в исследованиях сетей организаций и элит, антимиграционной политики, этнических организаций. Его прощальная лекция 2012 года называлась “Помогите! Элита исчезает” (Help! The elite disappears!). Сейчас он ведет ведет колонку в национальной газете, выступает на публике и пишет рассказы.

Его лекция была основана на этом препринте, где представлена история трех основных школ, в которых зародилось изучение организаций с использованием сетевого анализа. Одна из идей этой статьи в том, что важную роль в развитии организационных исследований сыграли всего-навсего компьютеры. Можно было быстрее и оперативнее делать сложные вычисления, что и дало толчок большому количеству работ с использованием сетевого анализа. Эта идея похожа на одно из объяснений того, почему однажды в социальных науках стали популярными интервью. С появлением диктофонов исследователи начали активно их использовать для записи того, что им говорят информанты. Это воспринималось как более объективный способ работы с устным материалом, потому что речь была опосредована технологиями.

ENIAC, один из первых электронных компьютеров. Источник изображения.

Мейндерт посетовал на то, что все равно компьютеры в то время делали расчеты медленно и, конечно, им и не снилось то, что можно делать сегодня с сетями, которые состоят из тысяч узлов и миллионов связей. В его время ты оставляешь компьютер днем на подсчет одной простой  сетевой метрики, и получаешь результаты только на следующее утро.

Мейндерт рассказал историю, как он побывал на одном из первых Санбелтов – самой известной конференции по сетевому анализу, которая проводится до сих пор. В том году (1981 или 1982) Санбелт был в Тампе, во Флориде. До сих пор, когда конференция проходит в Америке, организаторы снимают отель, в конференционных залах которого проводятся секции, а участники конференции могут остановиться в этом же отеле по сниженной цене. Мейндерт тогда посмотрел на цену за номер и решил, что для него, как для европейца, эта цена выглядит абсолютно неприличной, даже со скидкой.

Он предложил кому-то из своих американских коллег снять вместе один номер или найти что-то дешевле поблизости, однако этот коллега отказался, объяснив это тем, что за него платит университет. За пребывание Мейндерта тоже платил университет, но ему все равно казалось кощунственным платить такие больше деньги из карманов налогоплательщиков. В итоге он увидел объявление (по-моему, уже на самой конференции) с предложением жить вместе в одном номере. Это было объявление Томаса Кёнинга, американского политолога, который занимался схожей темой. Так они провели несколько дней вместе, завязали очень сильные контакты, и европейские коллеги Мейндерта стали больше работать с американскими коллегами. Как пошутил Мейндерт, они стали отличными коллегами из-за своей скупости.

Любопытно, что в то время американские и европейские политологи не имели тесных контактов. Например, в Европейском консорциуме политических исследований (ECPR) долгое время существовало ограничение на количество американцев, которые допускались на сессии. Мейндерт отметил, что иначе в ECPR считали, что это превращалось в “Make America great again”. То же самое было и со стороны американцев, которые больше сотрудничали друг с другом и не были открыты контактам с европейцами. Создание конференции Санбелт было важным шагом в преодолении этой границы между американской и европейской школами политических исследований.

У. Домхофф, исследователь власти и снов, с Кельвином Холлом, психологом. Источник изображения. 

Другая интересная история - это про то, как Уилльям Домхофф, один из важных исследователей власти, пришел к исследованию сетей элит. Домхофф изначально занимался систематизацией снов и их контент-анализом. Он собрал огромную базу данных снов, которая вся лежит онлайн, и написал про это несколько книг. Он обнаружил, что сны людей, которые снятся так называемой элите, отличаются от снов других людей. После этого он и заинтересовался изучением этого социального круга. В его личном блоге можно почитать о том, кто властвует над миром сегодня, так как про то, кто властвует над нашими снами, мы, наверное, знаем (наше сознание?).

Брокеры в сетях -- люди, соединяющие несколько не связанных между собой групп. Источник изображения.

Возвращаясь к реальности, Мейндерт сказал, что в любой ситуации полезно быть между различными группами людей, то есть находиться в позиции брокера. Посоветовал студентам-политологам, которые приходят на вечеринку, ни в коем случае не говорить с другими политологами. Выбирать себе в собеседники врачей, преступников, ну или хотя бы экономистов…

С чего начать знакомство с социальными сетями: миллион вопросов в одном месте

У нас часто спрашивают, с чего начать знакомство с социальными сетями. Какие книги и статьи прочитать, в каких программах работать с сетевыми данными, какие курсы пройти? Наконец, мы собрали все наши ответы в одном месте.

         Что читать?
        О социальных сетях сегодня написано много вводных работ и книг. Часть из них написана социологами, часть – информатиками и физиками.

В руководствах по сетям, написанных социологами и психологами, много внимания уделяется сбору сетевых данных, формированию баз данных и введению в статистические методы анализа сетей. Здесь стоит сказать о статье Гэри Робинса «Руководство по методам моделирования и анализа сетевых данных», книге Кристины Прелл «Анализ социальных сетей. История, теория и методология», а также учебнике Стэнли Вассермана и Кэтрин Фауст «Анализ социальных сетей. Методы и приложения». В этих работах описываются ключевые положения теории графов, объясняются основные способы сбора сетевых данных, метрики сетей и статистические подходы к анализу графов.

Работы по сетям, написанные физиками, в основном о том, как формируются сети и какие процессы в них происходят. Из таких работ советуем почитать книгу Альберта-Ласло Барабаши «Сетевая наука», книгу Марка Ньюмана «Сети. Введение», его же обзор «Структура и функции сложных сетей», работу «Сети, толпы и рынки» Дэвида Изли и Джона Кляйнберга.

Книга Кристины Прелл "Анализ социальных сетей. История, теория и методология". Источник изображения.

Что смотреть?

На платформах онлайн-курсов предлагается большое количество курсов по сетевому анализу. Например, в курсе «Прикладной сетевой анализ на языке Питон» рассказываются базовые вещи про социальные сети, а то, как их с ними работать, показывается в пакете networkX в Python. Кстати, недавно мы уже писали, как работать в этом пакете, используя в качестве примера сеть из Facebook. 

Большой популярностью также пользуется курс на Курсере «Социальные и экономические сети», в котором Мэттью Джексон рассказывает о структуре социальных и экономических сетей, об играх в сетях и о многом другом. Надо сказать, что хотя курс и записан достаточно давно, каждую сессию он набирает большое число слушателей.

На русском языке о социальных сетях можно посмотреть курс и порешать задачи от Леонида Жукова. Так как курс рассчитан не на широкую аудиторию, а на студентов факультета компьютерных наук, то некоторые теоретические выкладки и практические задания могут показаться достаточно сложными.

А в чем анализировать сети?

Для анализа соцсетей разработано большое количество программ. Самые простые из них – UCINET, ORA, Pajek и Gephi, для их использования необязательно владеть навыками программирования. Первые две программы распространяются по лицензии, а Pajek и Gephi – бесплатные. 

Более детально проанализировать данные можно статистической среде R. Для расчета базовой описательной статистики в R можно использовать пакеты sna, igraph, network. Для построения статистических моделей сетей будут полезны пакеты statnet, ergm и Rsiena. Для работы с сетями в Python можно использовать пакеты igraph, networkX и graphtool. Мы также писали в этом блоге, как можно анализировать динамические сети в R на примере дружеских связей из книг о Гарри Поттере.
        И это еще не все. Множество разнообразных сетевых ресурсов обо всем на свете можно найти на сайте "Потрясающий сетевой анализ".

5 TED-лекций про сети и сложные структуры

Про сети иногда проще узнать что-то любопытное из выступлений исследователей, а не книг и статей. Предлагаем подборку из наших любимых TED-лекций про сети и другие сложные структуры.

1. Лекция Николаса Перони про сложные системы в мире животных.

Николас увлекательно рассказывает про то, что многие животные демонстрируют сложное социальное поведение. Например, он с коллегами изучал, как летучие мыши слетаются в стаи. Мыши, которых они наблюдали, каждую весну формировали сеть, состоящую из двух не связанных между собой сообществ. Осенью они разлетались, но во все последующие годы продолжали формировать те же самые сообщества. Несмотря на то, что память об определенном поведении считается свойственной более сложным млекопетающим (дельфинам или слонам, например), Николас подчеркивает сложность поведения летучих мышей, и, что немаловажно, устойчивость такого поведения во времени.

2. Лекция Николаса Кристакиса про то, как наше друзья влияют на нас во всем (ну или практически во всем).

       Николас рассказывает о своих ранних наблюдениях о социальной реальности, которые затем привели его к комплексному исследованию разнообразных сетей. В этой лекции он описывает свою известную работу об ожирении, объясняя, почему если окружение набирает вес, то человек также начнет полнеть. Также он рассказывает о том, как наши друзья влияют на наш уровень счастья. Про одно из любопытных исследований Кристакиса с коллегами, где они изучали изменение социальных сетей пары после развода, мы уже писали в этом блоге. 

3. Лекция Николаса Кристакиса про то, как можно предотвратить эпидемии посредством изучения сети контактов

Эта лекция в чем-то является продолжением предыдущей. Пересказывая свою работу о гриппе в сетях студентов, Николас объясняет, как передаются по сетям эпидемии, и как можно предотвратить их распространение на ранних стадиях. Помимо этого, он увлекательно и в картинках упоминает множество других примеров и просто пересказывает некоторые теории и идеи сетевого анализа.

4. Лекция Трейси Рицуто про невидимую силу социальных связей.

Трейси начинает с рассказа о том, как, казалось бы, незнакомые люди могут воздействовать на наше поведение. Например, на нас могут влиять люди, сидящие за соседним столиком в кафе, или друзья друзей наших соседей. Затем она более подробно рассказывает про исследование кримальных группировок и их влияния на городские сообщества.

5.   Лекция Максима Цветовата про то, как социальное поведение и выстраивание сетей заложено где-то в мозге.

Насколько нам известно, это единственная TED-лекция на русском языке про сети. Максим в ней рассказывает о своих исследованиях конфликтных и террористических сетей, заодно упоминая множество любопытных фактов. К примеру, почему в террористических организациях существует правило о размере ячейки в 6 человек, что написано в Торе про друзей и врагов, как гормоны влияют на наше поведение.

На сайте TED эти лекции можно посмотреть также и с русскими субтитрами.

И напоследок, если этих пяти лекций о сетях мало, можно также послушать несколько из этой подборки TED.