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

Павел Котляр
В задачи диссовета не входит проверка факта фальсификации, — ответили из РУДН
Павел Котляр
В РУДН присудили научную степень хирургу за 60 выдуманных операций
Полина Ячменникова
Руководителем Высшей аттестационной комиссии стал вице-президент РАН