A valaha élt tudósok 90 százaléka ma is él: bemutatjuk Barabási Albert László új könyvét
Barabási Albert László új könyve több milliónyi digitális nyom alapján a hálózatkutatás és a big data módszertanának alkalmazásával ledönt számos hamis bálványt. A fizikus Dashun Wang amerikai kollégájával a tudomány tudományáról írott kötete éles vitákat válthat ki. Mi mindenesetre szórakoztatónak találtuk a tudományos hatásról és sikerről írt képleteket, és főként az ezek érzékeltetéséhez használt, gyakran világhírű emigráns magyarokról szóló tanmeséket. El is mondunk belőlük néhányat.
A 2008. decemberi Nobel-díj átadása utáni stockholmi banketten fehér nyakkendőbe és frakkba öltözve ott ült Douglas Prasher, hogy megünnepelje: Nobel-díjat ért a zölden fluoreszkáló fehérje, amit elsőként ő klónozott még 1992-ben. A méltatás szerint a találmány „biokémiai vezérlő csillag” lett, amely lehetőséget adott a sejtek belső működésének példátlan részletességű vizsgálatára.
Prasher azonban nem díjazottként volt jelen a Nobel-banketten, hanem vendégként. Aznap este két másik tudóst ünnepeltek a Nobel-díj nyerteseként. Prasher ugyanis a teljes reményvesztettség állapotában húsz évvel korábban otthagyta a tudományos pályát, és egy Toyota-márkakereskedésben kezdett el dolgozni. Mielőtt azonban ezt megtette, két kollégájának elküldte a klónozott zölden fluoreszkáló fehérje génjét.
Prasher svédországi utazását ez a két kollégája fizette, ők lettek a friss Nobel-díjasok; szmokingját úgy bérelték a bankett éjszakájára, még a cipő sem volt az övé. Az ünnepséget a közönség soraiból figyelte, mivel majdnem két évtizeddel korábbi döntése miatt nem kerülhetett a Nobel-bizottság jelöltjei közé.
Az elbukott Nobel történetével kezdődik Barabási Albert-László és Dushun Wang könyvének a tudományos elismerésről szóló fejezete, és már a példa is mutatja, milyen bonyolt téma ez. Az erdélyi születésű Barabási a CEU-n hozta létre a világ első hálózatkutató tanszékét, 2007 óta a bostoni Northeastern Egyetem Komplex Hálózati Kutatóközpontját vezeti, a Harvard professzora, a Network Science Society hálózattudományi konferencia alapítója. Számos tudományos társaság mellett a Magyar Tudományos Akadémia külső tagja. Nehézsúlyú tudós, aki egy határterületi tudomány, a hálózatkutatás művelője. A fiatal tudományág a fizikai és a matematikai tudást a nagy tömegű adat (big data) elemzésére és a köztük levő kapcsolatok felderítésére alkalmazza. Érdekessége, hogy más tudományterületeken is bevethető a módszertana, amit a szerzők most a tudományos hatás és siker vizsgálatára használtak. A kötet első számú szerzője Dashun Wang, aki Barabási kollégája a Northeastern Universityn. Wang ígéretes tehetség, 2019-ben a mesterképzéseket rangsoroló Poets & Quants beválogatta az év 40 legjobb 40 év alatti MBA-professzora közé.
Emiatt még nem írnánk a könyvről, de két fontos okunk is van rá, hogy megtegyük: egyrészt Barabási – talán tudtán kívül – fontos alakja a tudományos művek hazai stiláris forradalmának, amelynek eredményeként a tudományos irodalom már nem követeli meg a rossz, unalmas stílust. A könyvet azért is érdemes elolvasni, mert érdekes egyvelege a tudományos képleteknek és a példázatoknak, és olyan olvasmányos, mint egy motívációs kötet, miközben az egészet fizikusok jegyzik.
A könyv másik jelentősége, hogy a big data módszertanát, vagyis „a nagy számok törvényét”, az adatkurkászást a tudomány elemzésére használva ledönt számos hamis bálványt. Pontosan azokat, amelyet itthon unalomig hallunk: „én gyógyítok (fejlesztek, kutatok), nincs időm publikálni”; „aki sok cikket jelentet meg, annak munkája felületessé (értsd komolytalanná, tudománytalanná) válik”; „a sokat író kutató nem igazi, hanem kirakattudós”, „jó stílusban, olvasmányosan írni veszélyes, nem tartják tudományosnak” stb.
A hálózatkutatók arra építenek, hogy a tudomány számos nyomot hagy maga után a digitális térben, a milliónyi tanulmány, preprint, támogatáskérelem és szabadalom adatainak az elemzése a mindennapi benyomásoknál részletesebb és pontosabb képet ad a tudományos világ működéséről. Wang és Barabási az ennek révén létrejövő új multidiszciplináris területről írnak, amit a tudomány tudományának neveznek. Az új módszertan jelentőségét a szerzők egyenesen a mikroszkóp és a genomszekventálás felfedezéséhez hasonlítják.
Lehet, hogy ebben tévednek, de az adataik hatásosan bizonyítják, hogy a világban tudományos robbanás zajlik, amelynek során sosem látott mennyiségű publikáció jelenik meg. A siker pedig legkönnyebben a publikációk számával és ezek hatásával, vagyis az idézettség révén mérhető.
Az elmúlt száz évben exponenciálisan nőtt a megjelent tanulmányok száma, és a tudományos termelékenység verhetetlen bajnokának máig a magyar Erdős Pált tartják. A 20. század egyik legnagyobb hatású és legtermékenyebb matematikusa különleges munkamódszert alakított ki. Kétszer hagyta el a hazáját, egyszer a zsidóüldözések miatt, másodszor pedig 1948-ban, egy újabb üldöztetésekkel teli korszak elején. Nem volt családja és otthona sem, egy ütött-kopott bőröndből élt, és a legváratlanabb pillanatokban, bejelentés nélkül kopogtatott be a világ különböző pontján élő kollégái lakásának ajtaján azzal, hogy „az agyam nyitva áll”. Amit rendszerint néhány napos munka és egy közös publikáció követett, majd Erdős megint megfogta a kopott bőröndöt és odébb állt. Az egyetemek ösztöndíjai és matematikai díjak fedezték az utazásait.
A budapesti Szent István Gimnáziumban érettségizett tudós 83 éves korában bekövetkezett haláláig 1475 tudományos munkát írt, összesen 511 társszerzővel a világ egyik leghíresebb matematikusaként.
A tudósok a mai napig számon tartják, hányas az Erdős-számuk, vagyis hány „szerzőtársnyira” vannak az első olyan személytől, aki valaha Erdőssel közös cikket írt.
(Az egyébként kevés tudományos közleményt jegyző Microsoft-alapító Bill Gates például négyessel henceghet.)
Bár kortársai gyakran a hóbortos tudóst látták benne, Erdős egyben a modern tudós mintaképe, aki nemzetközi szerzőtársakkal publikált, ráadásul sokat. (1941-ben egyszer le is tartóztatták, mert egy titkos rádiótorony közelében bóklászott, és „súlyos magyar akcentussal” azt magyarázta a hatóságoknak, hogy éppen egy matematikai megoldáson gondolkodott. Évtizedekig figyelték, mire elhitték, hogy tényleg véletlenül, egy matematikai feladványon töprengve keveredett az adó közelébe.)
Történetét Barabásiék azért idézik fel, mert a világban az elmúlt száz évben elképesztő módon megnőtt a tudósok és a közlemények száma. Persze nem erdősi szintre, mert ő aktív élete minden hónapjában átlagosan két cikket jegyzett. 2015-ben egy tudósra évente átlagosan 2,5 publikáció jutott. Barabásiék azt állítják, hogy ez az adat csalóka, mert egyáltalán nem azt jelenti, hogy a világ összes tudósa folyton a folyóiratok szerkesztőit ostromolná.
A világ kutatóinak mindössze egy százaléka tartozik abba a körbe, aki évente legalább egy cikket jelentett meg, de ettől a stabil magtól ered az összközlemények 42 százaléka. A több mint ezerszer idézett tanulmányoknak pedig a 87 százaléka. Vagyis az adatok elemzése nagyban ellentmond a cikkünk bevezetőjében említett tudományos hiedelemnek – vagy mentegetőzésnek. A siker egyik mértéke a modern tudományban valóban a közlemények száma és hatása. A könyvben ezt a Shockley-elmélettel magyarázzák azután a fizikus után, aki a szilíciumot a Szilícium-völgybe vitte. A tranzisztor feltalálásáért 1956-ban társaival Nobel-díjat kapó amerikai William Shockley, a digitális forradalom egyik elindítója a Bell Kutatóintézetben szerette volna megérteni, vannak-e különbségek kutatótársai termelékenységében. Meglepetésére azt találta, hogy
szemben a sporttal, ahol egy olimpiai futó- vagy úszódöntőben gyakran századmásodperc a különbség a legjobbak között, a tudományban óriásiak az egyéni eltérések. A sokat és keveset publikáló kollégák közül pedig a sok közleményt leadók bizonyultak a sikeresebbeknek.
A tranzisztor felfedezője osztott, szorzott és arra jutott, hogy ennek fontos oka van: egy közlemény megjelentetéséhez a tudósoknak legalább 8 feltételnek kell megfelelniük. Nem elég a jó téma és az ebben való haladás, de lényeglátásra is szükség van és meglehetős rugalmasságra – például a kritikai észrevételek figyelembe vételére. Fontosnak találta azt is, hogy tudni kell abbahagyni, mármint a kutatást, az adatgyűjtést és nekifogni az írásnak. Nem soroljuk fel mindet, de egy biztos: számos olyan kívánalmat talált, aminek sok kutató nem tud megfelelni.
Pedig a közlés a tudomány lételeme, és egy tudós pályájára gyakran még a visszautasított közleményeknek is hatásuk van. Barabásiék erre egy másik menekülni kényszerülő magyar matematikus történetét idézik, a döntéselmélet egyik megalapozójáét, Wald Ábrahámét. A kolozsvári születésű fiú nagyapja híres rabbi volt, ő pedig a piaristáknál érettségizett 1921-ben (a kor zsidó értelmiségénél gyakran előfordult, hogy keresztény felekezeti iskolába iratták a gyerekeiket). A Bécsi Egyetemre járt doktori képzésre, aztán 1938-ban kénytelen volt Nyugatra menekülni. A második világháború idején a statisztika tudományának hadi alkalmazási lehetőségeit kutatta. Meglepő, hogy a szövetségesek matematikusokat is alkalmaztak a döntések meghozatalánál, de volt benne logika. Az amerikai hadsereg a háború alatt hozzáfért egy olyan páncélanyaghoz, amely golyóállóvá tette a légierő gépeit, ám túl nehéz volt ahhoz, hogy a bombázókat teljesen beborítsák vele. Emiatt úgy döntöttek, hogy a légi csatákból visszatérő B-29-eseken levő lövésnyomok alapján döntik el, hol erősítsék meg a gépeket.
A döntés egyszerűnek látszott, fel kell térképezni, hol kapják a gépek a legtöbb találatot, és ahol a legsűrűbben vannak kilyuggatva, ott a leggyengébbek, ott kell megerősíteni őket. Wald Ábrahám azonban közbeszólt, hogy végzetes hibát követnének el, ha így tennének. Nem azokat a pontokat kell védeni, ahol a gépek úgy néztek ki, mint a szita, hanem azokat, ahol egyetlen találat sem látható.
Miért? Mert csak a támadásokat túlélő gépeken láthatták a golyónyomokat, egyetlen olyan repülőt sem tudtak megvizsgálni, amit lelőttek a németek, az mind odaveszett. Vagyis a lyukak nem azt jelzik, hol sérülékenyek a repülők, hanem azt: hol lehet úgy meglőni egy bombázót, hogy az vissza tudjon térni a támaszpontra. Wald szerint a páncélzatot azokra a pontokra kell tenni, amelyek nem sérültek meg, hiszen, ha megsérültek volna, nem térhettek volna vissza. A motort kell védeni, a szárny közepét és a pilótafülkét.
Az anekdota párhuzamba hozható a visszaadott publikációkkal is, a kutatók ugyanis azt találták, hogy az elsőre közlésre alkalmatlannak tartott, majd mégis megjelenő tanulmányok nagyobb hatásúak lettek, mint a rögtön elfogadott kéziratok. Merthogy a szerzők nem csúsztatták be őket megkeseredetten a fiókba, hanem megkeresték gondolatmenetük gyenge pontjait, és „lövésállóvá tették őket”. Munkáik így jobbak lettek, nagyobb hatásúak, mint a többiek elsőre elfogadott írásai. A hibákból tanulás mellett arra is kell figyelni, hogy a termelékenység önmagában mit sem ér, ha a cikkeknek nincs hatásuk. Az pedig a tudomány világában azon mérhető, hogy más tudósok beépítik-e az eredményeket a saját kutatásaikba. Vagyis az idézettségen.
A kötet legszórakoztatóbb része, amikor a Máté-effektust, a tudomány tekintélyelvűségét – szebben szólva a tudományos hírnév szerepét – elemzik. A jelenséget ezért nevezik Máté-effektusnak, mert az evangéliumban Jézus így beszél a tehetségről: „Akinek van, annak még adnak, hogy bőségesen legyen neki, de akinek nincs, attól még azt is elveszik, amije van”. A tanmese ezzel kapcsolatban: lord Rayleigh még a 19. században új tanulmányt nyújtott be egy folyóiratnak, a híres fizikus neve azonban lemaradt a közleményről. A megjelentetését elutasították, mert a munkáját nem találták elég jónak. Közben azonban rájöttek, ki a szerző, és nem volt akárki, ő találta meg annak tudományos magyarázatát, miért kék az ég. Gyorsan bocsánatot kértek tőle, és ugyanazt a közleményt immár nagyon is minőséginek tartották. Barabásiék a kötetben rengeteg számmal bizonyítják, hogy a Máté-effektus ma is jelen van, a híres tudósok, a híres egyetemek professzorai könnyen publikálnak, gyakran idézik őket, nagy hatásúak a műveik.
Barabásit próbáltuk megkérdezni, hogyan látja: a könyvében szereplő állítások mennyire vonatkoztathatóak a magyar tudományos életre, de nem kívánt válaszolni a kérdéseinkre. Mindenesetre ez könyve egyik legérdekesebb fejezete, sok elgondolkoztató példával a tudományos hírnév mulandóságáról és az ítészek tévedéséről.
Tudományos körökben például gyakran hivatkoznak a 41. székre, mint az el nem ismert tudós szimbólumára. A Francia Akadémia taglétszámát 40 „halhatatlanra” korlátozta, és csak akkor fogadott el új ajánlást vagy jelentkezést, ha egy szék a halhatatlanok halálával megüresedett. Emiatt a 41. székre szorult Descartes, Pascal, Molière, Rousseau és Diderot. Nem is szólva az irodalom olyan megújítóiról, mint Stendhal, Flaubert, Zola és Proust. Mit számít persze ma már, hogy Descartes-nak volt széke vagy sem, ha egyetlen enciklopédiából sem lehet kihagyni a nevét?
A modern kutatások szerint nagyon is fontos az elismertség, mivel a sikeres kutatóknak a híressé válásuk előtt jegyzett, és nem különösebben értékelt tanulmányai is idézettebbek lettek utólag.
A „siker sikert szül”-elmélet persze nem újdonság, az irodalmi Nobel-díjnak is fontos mellékhatása, hogy a szerzők egész életművét újra kiadják, és az írókat korábbi visszhangtalanul maradt köteteikért is ünnepelni kezdi a világ.
A tudomány átalakulásának egyik fontos jele, hogy magányos szerzőkből a tudósok egyre inkább csapatjátékossá válnak. Mindezt azzal érzékeltetik a szerzők, hogy 1915 novemberében hallott először a Porosz Tudományos Akadémia a „huszadik század felfedezéséről”, Albert Einstein relativitáselméletéről, amit azután pontosan száz évvel sikerült igazolni egy ezer tudós által jegyzett tanulmánnyal.
A tudomány világa ebbe az irányba halad, a csapatmunka felé, a nagy nemzetközi együttműködésekig, ahol a tudósok inspirálóan hatnak egymásra. Mindez azonban számos problémát is felvet, például a női kutatókét, akik az együttműködésért – legalábbis a közgazdaságtudomány terén – hatalmas büntetést fizetnek, mert a férfiakkal közös publikációikat nem nagyon veszik figyelembe az állások odaítélésénél. (Nem mondják ki, hogy nem tartják őket igazi szerzőnek, de a big data elemzések szerint mégis ez a helyzet.)
Mindez a társadalomtudományok terén is ugyanazokat a kérdéseket veti fel: ha immár nem egyének, hanem teamek hozzák az új eredményeket, hogyan kell egy csapatot felépíteni? Elérni, hogy annak tagjai ne gyengítsék, hanem erősítsék egymást? Megéri-e sztárkutatót szerződtetni (igen), és sok nagy koponyát egyszerre meghívni (nagyon nem).
A kötet részletesen tárgyalja a tudomány tömegessé válásának jelenségét, amit szemléletesen úgy világítanak meg: a világon valaha élt tudósok 90 százaléka ma is él. Mindebből következően elképesztő tömegű publikáció jelenik meg, ezek nagy részét soha nem idézi senki. Ha az elmúlt 50 év tudományos közleményeinek első lapját kitépnénk, és egymásra helyeznénk, akkor a Nature infografikáján jól láthatóan a papírhegy a Kilimandzsáró magasságáig érne, ám ebből csak másfél métert tennének ki a legalább ezerszer idézettek. A tízezerszer vagy annál többet citáltak pedig mindössze másfél centiméternyivel járulnának hozzá a hegyhez – nagyjából egy darázsnyi vastagsággal. Miközben 2500 méterig csak olyan lapokat halmoznának egymásra, amelyeket senki által nem idézett dolgozatokból téptek ki.
Egyetlen kutató sem olvashatja végig az évente milliószámra megjelenő tudományos publikációkat. Néhányat viszont igen, és a többi olvasnivalót a bennük idézett cikkek közül válogatja ki. Tehát minél többen hivatkoznak egy közleményre, annál valószínűbb, hogy más is elolvassa és idézi majd. Ez a „gazdagok gazdagodása”-effektus. De hogyan szerezzük meg az „első milliót”, hogyan lépjünk be az olvasott szerzők körébe?
A tudósok számos szórakoztató módszert találtak ki erre az önhivatkozáson kívül: a főnök és saját tanáraik műveire utaló „kötelező” citációkat, a szerzőtársak bevonását (kereszthivatkozások), a kutatóintézetek közötti együttműködést, nemzetközi munkákat, mert ezek számos „udvariassági” olvasót és idézést hozhatnak. A hálózatkutatás azonban ennél jobb ötletekkel is szolgál. Ilyen például a – sok tudós által lenézett – tudományos ismeretterjesztés, amelynek legfontosabb közönsége vicces módon: leginkább a tudósok maguk.
Barabásiék idézik a tanulmányt, amelynek szerzői azt vizsgálták, milyen hatása van annak, hogy a The New York Times beszámol-e a tekintélyes orvosi lap, a The New England Journal of Medicine által közzétett cikkekről. Majd vették a tudományos közleményeket, és összehasonlították az általuk szerzett hivatkozások számát, ha írt a tanulmányról a Times, és ha nem írt.
A napilap által bemutatott közlemények az első évben 73 százalékkal több idézetet kaptak többi dolgozatnál.
Gondolhatnánk, hogy persze, hiszen a lap csupán a kiemelkedő cikkekről írt, amelyek e nélkül is sok hivatkozást gyűjtöttek volna. Csakhogy amikor az újság munkatársai 12 hetes sztrájkot kezdtek, a kutatók azt találták, ebben az időszakban teljesen eltűnt a korábbi különbség. S mivel a munkabeszüntetés során a kéziratok azért elkészültek, csak éppen nem nyomtatták ki azokat, a kutatók meg tudták nézni, melyik cikkeket választották. Ezek pedig semmivel sem szereztek több hivatkozást, mint azok, amelyeket a lap nem tartott említésre méltónak. Mindennek egy oka volt: a cikkek nem jelentek meg a napilapban, a tudósok nem olvasták őket, így nem hivatkoztak az eredeti közleményekre.
Következésképpen: a média nagyon fontos szerepet játszik a tudományos cikkek előszűrésében. Talán a könyvekében is.
Nyitókép: Nobel-díj átadó Stockholmban 2017. december 10-én. Fotó: AFP/TT News Agency/Fredrik Sandberg
