Показаны сообщения с ярлыком журналы. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком журналы. Показать все сообщения

четверг, 28 июня 2018 г.

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.
NatureSciencePNASScientific ReportsPLoSNature 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.

пятница, 22 июня 2018 г.

Предсказать успех? Легко!


Известно, что для американцев самый главный семейный праздник - это день благодарения. Вся семья собирается за столом, включая дальних родственников, с которыми приходится встречаться раз в год, и тут начинается... Все хотят высказать свое мнение о происходящем вокруг, в том числе и о политической ситуации в мире. Всё усугубляется избранием Трампа, с появление которого семейные ужины стали еще более невыносимыми. Подобная ситуация, когда в семьях развивались бурные дискуссии, была и в России во время "Крымнаш", когда мама - за Крым, папа - против, а у дедушки какое-то особенное, совсем другое мнение.
К чему все это? Было исследование, которое показало, что после избрания Трампа ужины в честь дня благодарения стали намного короче. Смешно, но правда. Об этой истории я узнала из доклада на конференции по политическим сетям PolNet, которая прошла на прошлой неделе в университете Джорджа Мейсона в Вашингтоне. В этом посте расскажем о том, что такое политические сети, и о том, чем сейчас занимается Альберт-Ласло Барабаши, один из самых известных исследователей сетей.

Политические сети? Нет, не слышали

Что такое политические сети? Для меня это было неочевидно, но не остановило от участия в конференции. После того, как я посетила несколько секций, все стало намного понятнее. Исследователи политических сетей изучают следующие вопросы:
1 - Как возникают и развиваются протесты и митинги, как заключаются договора и альянсы между странами, как начинаются войны и заключаются перемирия?
2 - Как окружение влияет на политические мнения и действия людей? Если все твои друзья за "крым наш", будешь ли ты также поддерживать эту идею?
3 - Как меняются торговые связи между странами, особенно в связи с новой торговой политикой Трампа?
4 - Как законодатели, конгрессмены, другие политические акторы принимают решения вместе? Это все актуально для Америки, когда разные политические группы могут создавать коалиции и вместе спонсировать продвижение какого-то закона (лоббизм).
5 - Как происходит лоббирование определенных интересов?
6 - Что там еще новенького происходит в Твиттере? Конечно, без Твиттер-исследований сегодня не обходится ни одна конференция по сетям. Исследователи политических сетей часто смотрят на сети хэштегов по какой-то политически важной теме или протестному событию, на сети коммуникаций между представителями различных партий.

Белый Дом - место, где принимаются важнейшие политические решения. Фото автора.

Знает ли интернет, что ты пробежала быстрее всех?
Особым гостем конференции PolNet был Альберт Ласло-Барабаши, который прочитал лекцию о том, как формируется успех. Его лекция не была напрямую связана с темой политических сетей, а была о важности сетей в более общем смысле. Уже несколько лет его интересует вопрос, как оцениваются достижения и формируется успех в разных сферах: в спорте, в науке, в искусстве, то есть в таких сферах, где понятие успеха очень относительное и оценить достижения с высокой объективностью очень сложно. Он отметил, что важно понимать, что успех и достижения крепко связаны, однако они не обозначают одно и то же. "Достижения это о тебе, успех - это о нас", - емко сформирулировал Барабаши основное различие между этими понятиями. Достижения - это оценки, баллы, все то, чем оцениваются наши действия. Например, спортсменка пробежала быстрее всех и заняла первое место. Это одно из ее достижений. Успех - это признание со стороны публики, популярность и известность. Об этой спортсменке знает большое количество людей, о ней постоянно пишут в газетах, обсуждают ее в интернете? Значит, у нее также есть и успех. Вопрос, который интересует Барабаши - можем ли мы предсказать успех, зная что-то о достижениях? Казалось бы, ответ очевиден (конечно, можем!), однако, как оказывается, не все так просто.

Когда приходит успех?
Проанализировав большое количество данных о достижениях в различных сферах, Барабаши с коллегами пришли к выводу, что успех может прийти в любой момент карьеры. То, когда ты опубликуешь свою лучшую статью, напишешь лучшую картину, пробежишь быстрее всех - как правило, непредсказуемо. "Успех ничему нас не учит и мы едва ли можем его предсказать", - подытожил Барабаши. Однако, по его мнению, мы все равны перед миром идей. Они витают в воздухе и кто-то из нас более цепок в вылавливании новых идей, а у кто-то - нет. При этом у каждого из нас естьнавыки для воплощения идеи в жизнь. Эти навыки - результат тяжелой работы, большого количества тренировок, проб и ошибок, а также помощи других, более опытных коллег и партнеров. Однако даже если мы нашли хорошую идею, сумели ее воплотить в жизнь, это не всегда означает приход успеха. Успех зависит не только от наших усилий, но и от окружения и, что немаловажно, от удачи и случая.

Необъективность экспертов
Успех и признание зависят от того, кто именно оценивает. Проблема с оцениванием лучших в том, что оценивающие эксперты не могут быть полностью объективными. Барабаши привел пример того, что в одной из мировых консерваторий обратили внимание на то, что большинство исполнителей - мужчины. Чтобы исключить эффект того, что мужчины-эксперты отбирают других мужчин-исполнителей, в этой консерватории устроили слепые прослушивания, когда оценивающие эксперты не могли видеть исполнителя, а только слышать игру этого человека во время отбора. Казалось бы, эксперимент шел удачно, однако выяснилось, что во время слепых прослушиваний эксперты все равно отобрали мужчин-исполнителей. Может быть, мужчины действительно более талантливые и опытные музыканты, чем женщины? Через какое-то время эксперимент был скорректирован - в зале прослушивания догадались постелить ковер. Как только появился ковер, эксперты стали отбирать примерно равное количество мужчин и женщин. Все дело было в том, что по стуку каблуков можно было догадаться, что исполнитель женщина, что сразу же помогало навешивать ярлыки на исполнение и технику игры. Барабаши привел этот курьезный случай как пример того, что отбор и оценивание успеха могут быть очень субъективными.
 Еще одна проблема оценивания - это как выбрать лучшего, если их много? Например, как решить, кому дать Нобелевскую премию (вероятно, одна из самых известных мер успеха в науке), если у статьи 50 соавторов? Ниже приведен пример из презентации Барабаши, когда в соавторах статьи большое количество людей, но Нобелевскую премию 1984 года по физике дали двоим - Карло Руббиа и Симону ван дер Мейру.

Пример из презентации А.-Л. Барабаши. Статья, за которую дали Нобелевскую премию 1984 года по физике. В соавторах большое количество ученых, однако премию получили К. Рубиа и С. ван дер Мейр. Источник изображения.

Барабаши рассказал, как они разработали алгоритм, который позволяет достаточно точно угадывать, кому на самом деле должна достаться премия. Алгоритм смотрит на предыдущие статьи по схожей теме и предсказывает вероятность получения премии тем человеку, который уже работал над этой темой, публиковал схожие статьи и его карьера в большей степени была посвящена этой теме. Казалось бы, очень простой способ определить основного автора,  которому должны следовать эксперты, принимающие решения о различных премиях. Однако, как мы знаем, эксперты не могут быть объективными. В качестве примера Барабаши рассказал историю еще одной Нобелевской премии, которая досталась Х и Y (к сожалению, не помню имен). Согласно их алгоритму, премия должны была принадлежать другому человеку, Z, однако она была в руках его соавторов. Барабаши с коллегами совершили небольшое полевое исследование (все-таки могут физики иногда интересоваться жизнью и вести себя как антропологи!) и нашли этого человека, Z. Как оказалось, он давно ушел из академии, живет в очень маленьком американском городе и работает в совсем другой сфере. Его работой никто особо не интересовался и, когда он решил уйти из университета, он отправил свои материалы Х и Y, которые были единственными людьми, которые проявили какой-то интерес к его работе. Они дописали статью и опубликовали ее под именами всех троих -  Х, Y и Z. Так как Z был вне университета, а X и Y были вполне известными учеными, Нобелевская премия досталась им. Этим примером Барабаши хотел сказать, что социальное положение и социальные контакты - еще одна очень важная составляющая успеха.

Все эти результаты Барабаши с коллегами получили в рамках работы над коллективным проектом Science of Success, или Наука успеха. Более подробно о результатах исследования можно почитать на сайте проекта, а также советуем посмотреть пятиминутное видео, рассказывающее о том, что у каждого есть шанс стать известным (и это научно доказано!):




Что еще почитать по теме:

вторник, 31 мая 2016 г.

Итоги месяца: май

И вновь итоги месяца. На этот раз про то, что произошло в мае.


четверг, 5 ноября 2015 г.

Что читать?

Вопросом «что читать?» задаются не только участники популярного ЖЖ-сообщества, но и мы – интересующиеся сетями. Всего несколько лет назад исследователи говорили всего лишь о тройке журналов, публикующей работы о теории, методологии и прикладных сетевых исследованиях. Это Social Networks, Journal of Social Structure и Connections.
Однако рост интереса к сетевому анализу, причем не только в контексте социальных сетей, привел к возникновению новых журналов, посвященных исключительно сетевым исследованиям. Несколько лет назад появился журнал Network Science, в редакцию которого входят Кэтрин ФаустСтэнли ВассерманТом Валенте и многие другие известные ученые. Работы про исследования сложных сетей можно прочитать в Journal of Complex Networks, одним из редакторов которого стал Мартин Эверетт.

Кадры из фильма "Гарри Поттер и Философский Камень". Источник
Несколько новых журналов издательства Springer теперь также посвящены сетям. Это Social Network Analysis and Mining и Computational Social Networks. В них можно найти много статей о прикладных исследованиях онлайн-сообществ и информационном поиске.
 Совсем недавно Springer также анонсировал выход журнала Applied Network Science, посвященного (как можно догадаться из названия) прикладным исследованиям сетевых структур. Одним из редакторов журнала стала Река Альберт – известная исследовательница сетевых структур и одна из разработчиков модели предпочтительного присоединения для динамики сетей (модель Барабаши-Альберт).
Появление новых журналов про сетевой анализ говорит о том, что все больше ученых, причем из самых разных областей, уже используют и будут использовать сетевую методологию. А это значит, что интересных исследований будет ещё больше!