Факторы трансформации организационных форм науки в обществе знания

Вусловиях формирующегося общества знания наука трансформировала свои организационные формы. Общество знания в его развитой форме – это сервисное общество, причем речь идет о сервисе, основанном на знании. Уже к первому десятилетию XXI в. был создан сценарий предстоящего развития информацион- ного общества. Этот сценарий включает в себя модель изменений – трехстадийное прогрессирующее движение: создание отраслей экономики по производству и распределению знания и информации; рост масштабной номенклатуры информационных услуг для отраслей промышленности и правительства; формирование сети информационных средств и услуг на потребительском уровне.

В Великобритании в 2008 г. завершено создание программы «Стратегическая концепция обслуживания общества в информационную эпоху», в которой определены векторы развития и использования электронных форм сервиса (включая цифровое телевидение, мобильную связь, Интернет, центры обслуживания вызовов). Определяющим стратегическим вектором программы является обеспечение доступности разнообразных видов сервиса потребителям. Цифровое телевидение и мобильная связь представлены как важные инструменты доступа в Интернет. Именно их распространенность создаст возможность снижения уровня «цифрового расслоения» социума. Программой предусмотрено содействие правительства повышению квалификации граждан в области средств электронной связи, равно как и содействие предоставлению доступа в Интернет.

Д. Белл дал своей работе «Грядущее постиндустриальное общество» подзаголовок – «Опыт социального прогнозирования», пытаясь в тот момент определить тренды, которые станут определять облик мира в XXI в. [Bell 2001]. Среди них и тренд «сервисное общество». Д. Белл использовал конструкт «информационное общество» для обозначения фазы постиндустриального общества. Он пишет о новом социальном укладе, основанном на телекоммуникациях, о значении этого уклада для социальной жизни и для способов производства знания. В числе наиболее важных аспектов постиндустриального общества, роль которых существенна в интерпретации телекоммуникационной революции, аналитик называет превращение новой «интеллектуальной технологии» в наиболее важный инструмент теории принятия решений и системного анализа; решающую роль кодифицированного теоретического знания в реализации идей технологических инноваций; наконец, эволюцию общества в направлении сервисного общества. При этом знание и информация обозначены Д. Беллом не просто как «агенты трансформации постиндустриального общества», его стратегические ресурсы и «базисные феномены» – знанию и информации отведена роль решающих переменных постиндустриального общества.

В концепции Д. Белла речь идет о важности такого фактора, как доступность необходимой информации индивидам и группам (ранее считалось, что основанием процесса переработки массивного объема информации, применяемой в процессе принятия решений правительством, выступает развитие электронновычислительной техники). Базисным феноменом постиндустриализма Д. Белл называет знание, полагая очевидным выход на приоритетные позиции как самого знания, так и социальных институтов, редуцирующих и аккумулирующих знание. Таким институтом в обществе знания как усиленной версии информационного общества выступает институт науки.

Власть знания обретает статус доминирующего фактора роста национального продукта. Произошел сдвиг к сервисному фактору, на приоритетные позиции выходят те услуги, которые связаны со знанием, – деловые и профессиональные услуги. Богатство создается менеджерами, экспертами по вопросам организации услуг путем приложения информации и знания. В числе социокультурных последствий власти знания и информации – высокоразвитые телекоммуникационные сети, компьютерные сети Интернет, новый вид рабочей деятельности – телероботы, доминирующая роль информационно-телекоммуникационной инфраструктуры. Последнее говорит об очевидности формирования информационной экономики мирового масштаба и уровня. К примеру, сетевая экономика использует сегодня глобальную электронную среду, где знания и информация преобладают как важнейшие производительные силы – это, по сути, прообраз мировой информационной экономики.

Обращает на себя внимание и то обстоятельство, что в предлагаемом исследовательском проекте Д. Белл использует «осевой принцип», который дает возмож- ность интерпретировать социальную эволюцию как трансформацию общественноэкономических формаций и форм собственности, сопровождаемую изменением статуса и природы знания. Теоретическое знание материализуется в услугах, и «интеллектуальные технологии» превращаются в основной инструмент принятия решений. Это меняет характер властных отношений – они основываются на научных исследованиях и разработках, в социуме формируется «элита знания». Знание превращено в условие реализации власти, в стратегический ресурс власти и управления. XXI в. – это век «общества знания» (knowledge-based society).

Сегодня сервисная роль и функции формирующегося общества знания находят отражение в кибернауке. Этот термин вошел в обиход исследователей на рубеже XX–XXI вв. Можно предложить следующее определение этой принципиально новой формы организации науки: кибернаука – это искусственно созданная автоматизированная система научного познания, по сути представляющая собой исследовательский сервис.

Одной из предпосылок возникновения кибернауки является возросший суммарный объем цифровых данных. Е.Ю. Журавлева дает обзор исследований, в которых выявлены его масштабы [Журавлева 2010]. Так, аналитики компании IDC опубликовали прогноз на 2011 г. ¹ : общие объемы данных, хранимые во всем мире на всех существующих цифровых носителях, превысят 1 800 экзабайт, что в 10 раз больше, чем в 2006 г. Это объясняется ростом популярности цифровых медианосителей и объемов графических, аудио- и видеофайлов в глобальной сети Интернет. По своей структуре существующие файлы различны (от 6-гигабайтных образов DVD -дисков до метафайлов RFID -меток, размер которых не превышает 128 байт). Пользователями активно эксплуатируется менее половины всех хранимых данных, остальные файлы – так называемые «цифровые тени», к которым относятся файлы интернет-кэшей в браузерах, журнальные файлы на серверах, данные об уже совершенных транзакциях, истории веб-поиска и т.д. Эксперты компании Cisco ² предсказывают увеличение объемов цифровых данных в сети Интернет, но приводят другие цифры: количество переданных в Интернет данных будет ежегодно расти примерно на 46%, что в результате приведет к достижению объема в 522 экзабайт.

В производстве научного знания в обществе знания огромна сервисная роль и сервисный статус Интернета. Одной из тенденций развития науки в «цивилизации знания» является рост значения технических систем в передаче, обработке, хранении знания. Исследуя обслуживающие функции информационных систем, Е.Ю. Журавлева пишет о том, что Интернет как формирующаяся научноисследовательская структура для каждого ученого не является массовой и доступной, но, согласно данным голландских ученых, в мире уже около 28% исследований осуществляется с использованием цифровых хранилищ ³ , и эта цифра будет расти. При этом, по мнению автора, научно-исследовательская инфраструктура Интернет способна играть роль двоякого плана: она может быть средой исследования (ВИС, виртуальные лаборатории, обсерватории, организации), а также способна быть движущей силой исследовательского поиска (посредством создания научных сервисов и инструментария визуализации, моделирования, анализа данных; посредством создания перспективных отраслей науки – сетевого анализа, вебметрики).

Автор исследует сервисную роль и сервисный статус инфраструктуры Интернета. Но остается не менее (если не более) важная проблема – проблема эпистемологических оснований и предпосылок происходящего. Неизученность и неизучаемость обозначенной проблемы приводит к ситуации, о которой пишет Б.И. Пружинин: «...когда говорят об автоматизированной работе с информацией посредством каких-либо технических устройств, интересуются не сутью сообщения, а тем, сколько символов это сообщение содержит. Применительно к компьютерной обработке данных под информацией понимают ...последовательность символических обозначений, несущую смысловую нагрузку и представленную в понятном компьютеру виде. Каждый новый символ в такой последовательности увеличивает информационный объем сообщения. И это как бы придает объективность процессам передачи и трансформации смысла информации, придает как бы самодовлеющий характер ее движению и трансформациям» [Пружинин 2012: 196].

Что же представляет собой сервисная роль и сервисный статус Интернета как научно-исследовательской инфраструктуры в научном производстве? Проблема развития современной науки в контексте информационно-коммуникативных технологий стала одной из актуальных проблем. Начиная с возникновения интернет-технологий, известные западные аналитики Д. Мюру, Е. Сондерс, А. Фриз, П. Вутерс сделали предметом исследования трансформацию исследовательских практик, также осуществляемую под влиянием ИКТ и в условиях глобальных компьютерных сетей [Muro, Saunders 2008; Frieze 2004; Wouters 2002]. В обиход исследователей, начиная с 1996 г., вошел термин cyberscience (кибернаука), а также стали активно применяться и иные обозначения исследовательской практики: электронная наука (открытая наука); сервис-ориентированная наука; Наука 2. Вошел в исследовательский арсенал и термин «наука огромных объемов данных». Этап развития науки, в отечественной традиции названный постнеклассическим, в словаре западных аналитиков обозначен как технонаука, Модус 2, постнормальная наука, наука быстрых открытий.

Исследуя трансформационные процессы, происшедшие в науке в эпоху Интернета, ученые фиксируют изменения в системе коммуникаций, изменения целей, структуры, процессов, продуктов науки; наконец, изменения методологии науки. На смену ранее используемым методам приходят «киберинструменты» – методы, которые эффективно применимы в ситуации масштабного использования разнообразных видов данных, с которыми связана кибернаука. Таковы, к примеру, методы численного моделирования. Очевиден тот факт, что в работе с огромными массивами знания и информации обычные методы науки результатов не дают. Появляются инструменты для осуществления параллельной обработки информации. Объем используемых экспериментальных данных является той предпосылкой, которая требует новых методов.

С. Сзалай и Дж. Грей по обозначенному основанию выделяют в истории науки следующие этапы: этап эмпирической науки (превалирует метод наблюдения и логических выводов); этап науки, которой присущ значительный объем экспериментальных данных (появляются теории, в доказательстве которых используются аналитические модели); этап вычислительной науки (используются методы численного моделирования); этап науки, оперирующей мегаобъемами экспериментальных массивов (формируются новые методы – киберинструменты, доминируют синтезирующие теории) [Szalay, Gray 2006]. Д. Реутен в качестве основания периодизации использует исследовательскую активность [Rhoten 2007]. Она различна на таких этапах, как «стенд» (ученый исследует проблему индивидуально), «большая наука» (массовое участие в исследовательских проектах), «научная команда» (глобальный проект закреплен за масштабным исследовательским центром), наконец, «сетевая структура науки» (ученые из разных центров, решая проблему, являются индивидуальными исследователями). Сетевая структура науки имеет, к примеру, возможность создания такой организационной формы, как «виртуальный коридор». Кибернаука линейна. Она интерпретируется исследователями как деятельность, осуществляемая в виртуальном пространстве.

В числе моделей информатизации научного процесса, помимо кибернауки, существует модель сервис-ориентированной науки. Научные коммуникации реализуются посредством обращения к информационному инструментарию – сервисам (веб-сервисы, веб-порталы, базы данных, метакаталоги), которые могут быть доступны всем пользователям.

Каждая из существующих моделей информатизации научного процесса сформирована на определенной технологической платформе; эти технологические основания-платформы позволяют осуществить идею использования глобальных компьютерных сетей, инфраструктуры Интернет для создания новых форм организации научной деятельности, которые позволят обеспечить эффективное взаимодействие в мире современной науки, основанное на «распределенном познавательном процессе» [Knorr-Cetina 2001].

В рамках модели Petascale Science П. Вутерс, Р. Шредер и Дж. Фрай отмечают, что эффективность исследования можно обеспечить посредством эффективного использования киберинструментария [Wouters 2002; Schroeder, Fry 2007]. Этот киберинструментарий лежит в основе использования огромных объемов цифровых данных, которыми располагает современная кибернаука. Модель Open Science (открытая наука) ориентирована на идею открытого доступа к той информации, которая имеется в киберхранилищах науки. Модель E-Science (электронная наука) своим теоретическим основанием имеет идею международного взаимодействия, что может касаться базы вычислительных ресурсов, интернет-технологий и идеи распределенного доступа к ресурсам.

Исследующие проблемы кибернауки авторы сегодня работают над созданием категориального аппарата науки. Одной из центральных категорий должна стать категория «научно-исследовательская инфраструктура Интернет», определяемая Е.Ю. Журавлевой как то, что «имеет отношение к совокупности средств и инструментов, с помощью которых предоставляются необходимые услуги научным сообществам для проведения различных видов исследований». Понятие «научноисследовательская инфраструктура» может относиться ко всему диапазону научных и технологических областей – от социальных наук и астрономии до генетики и нанотехнологий. Научно-исследовательская инфраструктура может быть локализованной в одном месте, распределенной или виртуальной (сетевой, онлайновой, цифровой) [Журавлева 2010]. По сути, автор определяет научно-исследовательскую структуру Интернет как условия, в которых и благодаря которым происходит совместное пользование распределенными вычислительными и техническими ресурсами и инструментами. Именно в этих условиях появляется возможность реализации разного уровня и масштаба исследовательских инициатив. В числе индивидуальных инициатив автор выделяет научные самопрезентации, интернет-блоги, самоархивирование, интернет-эксперимент, интернет-обследования, интернет-опрос, через которые (и благодаря которым) становится возможной интерактивная коммуникация, формируется гетерогенный контекст обсуждения проблемы. Более того, формируются исследовательские группы-коллективы, работающие в условиях компьютерных сетей с высокими пропускными возможностями. При этом формой организации деятельности ученых являются исследовательские сети ( Research Network ). Сегодня известны такие сети, как National LambdaRail ¹ , Abilene Network ² , GEANT ³ , GLORIAD ⁴ , Large Hadron Collider Computing Grid ( LCG ) ⁵ , Глобальная терабитная исследовательская сеть – Global Terabit Research Networks , GTRN , объединяющая GEANT, LambdaRail, Abilene, Asia Pacific .

Сетевые технологии в научном поиске ориентированы как на формирование исследовательской среды – контекста, так и на новые организационные формы кибернауки. В числе таких форм – виртуальная исследовательская лаборатория, виртуальная обучающая лаборатория, сети мастерства, виртуальная исследовательская среда. Можно привести примеры новых организационных форм кибернауки. В числе последних следует назвать Российскую виртуальную обсерваторию, Виртуальную лабораторию для моделирования живых систем, Southern California Earthquake Center ( SCEC ), The Cancer Biomedical Informatics Grid ( caBIG ), The Erath System Grid ( ESG ), The Large Hadron Collider (LHC), nanoHUB, Biomedical Informatics Reserach Network (BIRN), Humanities, Arts, Science, and Technology Advanced Collaboratory

(HASTAC), The Sloan Digital Sky Survey (SDSS), Second Life (SL ) [Бубенщикова и др. 2015].

В этих условиях формирующаяся инфраструктура кибернауки дополнит своими возможностями эпистемическую инфраструктуру XXI в., а обозначенная ситуация взрастит ряд сугубо философских проблем, среди которых безусловными будут проблемы статуса знания в кибернауке и истины сетевого знания. Безусловно, возникнет и вопрос: сыграют ли технологические возможности кибернауки роль подлинной движущей силы научного прогресса, или оптимизм должен быть осторожным?