"Mérni a mérhetôt, mérhetôvé tenni a mérhetetlent!" – évszázadok óta ez a természettudományok, a nem csekély gôggel szigorúnak, egzaktnak, matematikainak, newtoninak és még minek nem nevezett természettudományok büszke programja. Az a jó tudomány, amelyik olyan szabatos méréseken alapszik, mint ôsi idôk óta a csillagászat, olyan szigorú axiómákra épül, mint a klasszikus mechanika, olyan szabatos kísérletekkel ellenôrizhetô, mint az elektromosságtan .... értjük mi, vegyészek is, hiszen erre törekszünk mi is, Lavoisier és Rumford, Faraday és Clausius, Pasteur és Liebig óta. Az alkimista retortája, az valami nagyon idejétmúlta jelkép. A mi igazi céhjelvényünk a mérleg.
Erre kár több szót vesztegetni. Méréssel és mérhetôséggel kapcsolatban valami másra azonban legyen egy percre még szabad. Arra tudniillik, hogy tudományunk legnagyobbjai rendszerint tudták, hogy mit nem lehet, vagy mit nem érdemes megmérni a maguk viszonyai között. Lavoisier-t emlegettem az elôbb; azt szoktuk mondani (az ô ôseivel szemben talán nem egészen méltányosan), neki köszönhetjük, hogy tömeg és hô szabatosan és könnyen mérhetô mennyiséggé, modellek és elméletek ellenôrzésére alkalmas fogalommá vált. Kissé általánosabban szólva, ô volt az, aki a kémia elméleteivel kapcsolatosan megfogalmazta és megvalósította a mérhetôség igényét. Már hát addig a pontig, amíg lehetséges volt. A matematizálhatóság a kornak, a XVIII. század végének a szellemébôl fakadt. Mindent szerettek volna számokkal kifejezeni. Például az anyagok hajlamát a vegyülésre, vagyis az affinitást. Egy olyan mennyiséget, amelyet se az egyensúlyok, se a változások szempontjából meg nem mérhettek, nem lévén kitalálva se a kémiai termodinamika, se a kinetika. Ezért nem volt affinitásmérô mérlegük. Ez a körülmény a vegyészek nagy részét nem akadályozta meg abban, hogy számokkal írja le az affinitásokat. Lavoisier – kezdetben ugyan ô is engedett az agyonkvantifikálás kisértésének – bölcsen eltért ettôl a szokástól: az affinitásokról általában kvalitatív értelemben írt mindig. Olyan okos ember volt, hogy azt is tudta, mit nem tud.
Több már, mint húsz éve annak, hogy a mérhetôség tudományos igényét kiterjeszetették magára a tudományra is. Egyszerû kérdésekrôl volt szó, legalábbis kezdetben. "A sejtbiológia fontos tudomány." "Mennyire fontos?" "Feynman nagy fizikus." "Milyen nagy?" A kérdések természetesen jogosak. A probléma csak annyi: van-e mérlegünk a válaszhoz?
Amikor mérünk, egymáshoz mérünk két dolgot. A szövetet a méterrúdhoz, a szilvát a kilós súlyhoz, a gallium olvadáspontját a jég fagyáspontjához. Hasonlót a hasonlóhoz. Következésképpen a tudományt tudománnyal kell mérni.
Néhány száz éve már, hogy tudományos folyóiratok jelennek meg; másszóval, hogy a kutatók nem nagy könyvekben foglalják össze sok éves munkájuk eredményét, hanem többé-kevésbé folyamatosan számolnak be munkájukról. Ez a modern európai tudomány egyik nagy felfedezése, a tudományos együttmûködés mára elengedhetelen eszköze. Ez világos mindannyiunk számára. Azt is tudjuk, hogy aki eredményesen dolgozik, az sokat publikál. Vagyis azt kell hinnünk, hogy ki minél több cikket közöl, annál nagyobb tudós? Ezt persze soha, senki nem állította komolyan. Puszta számlálással biztosan nem lehet intellekutális értékeket meghatározni. Senki nem merné azt állítani, hogy ki minél több képet fest, annál nagyobb festô. (Közbevetett anekdota: Michelangelo közismerten nehezen, lassan dolgozott. Egyszer meghallotta, hogy Vasari egyetlen nap alatt megfestett egy oltárképet. Odautazott, megnézte. "Meg is látszik rajta!" – mondta.)
Mérni kell valahogy a publikációk belsô értékét. Véget kell vetni annak az állapotnak, hogy a tudományt "konyhamérlegen mérjük" – mint egy dühös (és bizonnyal keveset publikáló) vegyész írta egyszer. A belsô értéket azonban a helyrehozhatatlanul széttagolt és agyonspecializált kutatásban csak a téma legszorosabban vett ismerôi tudják megállapítani. Legyen tehát egy tudományos eredmény mértéke a kollégák véleménye. Számszerûsített véleménye.
A megoldást ismerjük, szcientometria a neve. Gyakorlati megvalósítása a Science Citation Index. Ez a hatalmas és bizonyára jól jövedelmezô vállakozás egy statisztikai tételen nyugszik. Azon a megállapításon, hogy fontos eredmény általában az, ami másoknak olyan fontos, hogy valamilyen értelemben felhasználják (esetleg úgy, hogy cáfolják, de ezen ne tessék mosolyogni – szamárságot nem szoktak vitára érdemesíteni), ha pedig felhasználják, hivatkoznak is rá. Sok hivatkozás – fontos eredmény.
Ez jó gondolatnak bizonyult, még akkor is, ha eltekintünk a hivatkozások táján idônként elôforduló véletlen feledékenységektôl vagy szándékos inkorrektségektôl. (Ez utóbbiaknak is nagy hagyományai vannak a szakmában. Stahlról, a flogisztonelmélet atyjáról írták, hogy az ellenérvek képviselôirôl egyszerûen megfeledkezett a vitákban. "Félelmetes ellenfél volt" – írta róla egy életrajza. Talán inkább aljas ellenfél volt. Mára a dolog persze közömbössé vált.) Ne felejtkezzünk el azonban arról, hogy a tétel csak általában igaz. Vagyis néha nem az. Sok ember sok publikációjára bizonyára helytálló. Egy ország tudományának állását, egy tudományág fejlôdésének irányát valószínûleg ki lehet olvasni ilyesfajta adatokból. De hogy Dr. Alpha okosabb fiú-e, mint Prof. Omikron, mert a cikkeire ....?
Nem feltétlenül, tehát finomítani kell a módszeren. Erre vezették be a folyóiratok impakt faktorát. Ha Omikron úr olyan folyóiratban szokott publikálni, amelyben olyan cikkek szoktak megjelenni, amelyekre többen szoktak hivatkozni, akkor valószínû, hogy ô a tudósabb tudós. Szoktak! Valószínû! A mérés statisztikus természete kitûnik a fogalmazásból.
Itt két dolognak lehet nagyon örülni. Az egyik: valóban sikerült objektív (úgy értem, az érintettektôl csak nehezen befolyásolható), a kutatás és publikálás mai gyakorlatával összhangban álló mérési módszert találni egy régebben nem-mérhetônek, mert nagyon is spirituálisnak gondolt fogalomra, a kutatómunka színvonalára. Ebbôl fakad a másik: ügyeskedés, szélhámoskodás, intellektuális szeszcsempészet szigorú korlátok közé kerül, kiszorulhat a szakmai életbôl. Ez jó!
Ellenérvet persze könnyû találni, a mellôzött lángész legendájára mindig lehet hivatkozni. A lángész bizonyára olyan nagy fluktuációt képvisel az átlaghoz képest, hogy elemi statisztikai megfontolások rá valóban nem lesznek érvényesek. Viszont ezzel összhangban annyira ritka jelenség is, hogy nem kell a mérésével foglalkoznunk. Geniométert valóban nem konstruált még senki.
Nincs ezzel az eljárással, véleményem szerint, semmi különösebb baj. Az adatok felhasználásával azonban, azt hiszem, már óvatosabbnak kellene lennünk. El lehet azon például gondolkodni, és itt fontos dologról van szó, hogy a természettudományos Nobel-díjak kitüntetettjei általában kimagasló hivatkozási indexû alkotók. Ez, remélem, azt jelenti, hogy a hivatkozási index helyesen méri az ettôl teljesen független módszerrel kiszemelt jelesek kiválóságát, és nem azt, hogy a svéd akadémia az index alapján dönt. Ami egyébként nem volna talán nagy baj, hiszen a díj a múltat, a korábban elért eredményeket ismeri el. Legfeljebb kiábrándító volna azt hinni, hogy a szubtilitások mérlegelését egy egyszerû algoritmus használata váltotta fel. Elgondolkodtató azért: fennállhat az a veszély, hogy tartalmi, lényegi kérdéseket puszta mutatószámok segítségével lehet (kell?) eldönteni.
Maradjunk egy percre ennél a nagy példánál. A Nobel-díj fénye iskolákat teremthet, tehát másokat megsemmisíthet. Ezen a ponton a szcientometriai adat már nem pusztán méri a tudomány fejlôdését. Hanem befolyásolja. Irányítja. Erre pedig nem hiszem, hogy alkalmas lenne.
Kisebb, hétköznapibb, tehát gyakoribb, tehát veszélyesebb példák számosak. Egy kutatási pályázatot nagy valószínûségel az fog elnyerni, aki jobb szcientometriai mutatókkal dicsekedhet. Jogosan, hiszen aki eddig jobban dolgozott, az vélhetôen ezután is jobban fog dolgozni. Jogtalanul, hiszen egy új gondolat jóságát, egy új terv realitását vagy fontosságát csak távolról és közvetve befolyásolja az, hogy a régi tervekbôl mi lett. Már amennyiben egyáltalán új eszmével jelenik meg az, akinek a régi gondolatai annyi szép sikert hoztak, hogy oktalan szerencsejáték lenne valami újba fognia.
A szcientometria, minthogy feladata szerint a múltat méri, csak nagy óvatossággal használható az elôrejelzésre. Ebben az értelemben talán mégsem természettudomány ez a diszciplina. A természet kvantitatív leírásától elvárjuk, hogy a múltból megjósolja a jövôt. Ha ma bizonytalankodunk is egy kicsit ennek az igénynek a szigorúságát illetôen, igazából természetesen nem engedünk belôle. A társadalomtudomány elôrejelzéseit már egy csipet sóval szoktuk fogyasztani – hogy udvariasan fejezzük ki magunkat. A szcientometria pedig még csak nem is társadalomtudomány. Statisztikai módszer. Egyetlen, némileg önkényesen kiválasztott kérdésre adott egyetlen válasz. Puszta szám.
Attól tartok, nem kevés merészség kell ahhoz, hogy egy ennyire szikár információ alapján merje valaki megmondani egy gondolat, egy terv, egy tevékenység jövôbeni sikerét, eredményét, hatását, fontosságát. A mérlegelés és döntés súlyát egy számadatra hárítani persze nagyon csábító és kényelmes dolog. Jó a döntéshozónak. Rossz a döntésnek.
Én a magam részérôl annyira tisztelem a szcientometriát, hogy nagyon szeretném, ha arra használnák, amire való.
[Vissza a Teázóba]