Владимир Валентинович Окрепилов, действительный член Российской академии наук,доктор экономических наук, профессор, научныйруководитель
190013, Санкт-Петербург, Серпуховская ул., д. 38
Vladimir V. Okrepilov, full member of the Russian Academy of Sciences, D.Sc. in Economics, Professor, Scientific Director
38 Serpukhovskaya St., St. Petersburg 190013
Игорь Анатольевич Максимцев, доктор экономических наук, профессор, ректор
191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21
Igor A. Maksimtsev, D.Sc. in Economics, Professor, Rector
21 Sadovaya St., St. Petersburg 191023
Елена Анатольевна Горбашко, доктор экономических наук, профессор, проректор по научной работе
191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21
Elena A. Gorbashko, D.Sc. in Economics, Professor, Vice-Rector for Research
21 Sadovaya St., St. Petersburg 191023
Цель. Обосновать невозможность оценки качества научного исследования с помощью единой универсальной системы показателей и доказать, что корректная оценка требует анализа взаимосвязи цели, процесса и результата в их динамике, с учетом специфики исследовательской области и природы научного познания.
Задачи. Проанализировать ограничения подходов, опирающихся на оценку качества только по результату; выявить причины методологической несостоятельности результатоцентрической модели; рассмотреть различия между фундаментальными и прикладными исследованиями, влияющие на выбор показателей качества и невозможность создания универсальной системы метрик; охарактеризовать качество процесса научного исследования, включая методологическую строгость, воспроизводимость, особенности работы с отрицательными результатами и влияние исходных условий; обосновать траекторную модель оценки качества научного исследования и показать ее преимущества перед линейными и одномерными системами оценивания.
Методология. Исследование опирается на методологический анализ структуры научного познания, сравнение типов результатов в фундаментальных и прикладных областях, логико-концептуальный анализ исследовательской деятельности, кейс-анализ исторических научных экспериментов (Майкельсон – Морли, OPERA, Манхэттенский проект, развитие теории информации, CRISPR и др.), а также синтез философских и научно-методологических подходов к оценке качества науки.
Результаты. Проведенный анализ показал, что качество научного исследования служит многомерной характеристикой, включающей в себя качество цели, качество процесса, качество результата, и не может быть адекватно выражено через единую универсальную систему показателей. Установлено, что результат исследования – положительный, отрицательный или отложенный – не является автономным критерием качества и должен быть оценен исключительно через степень достижения исходной цели и корректность методологического пути. Показано, что качество процесса, определяемое строгим выбором методов, воспроизводимостью процедур, вниманием к ошибкам и аномалиям, может быть более значимым индикатором научной добросовестности, чем видимая «успешность» результата. Предложена траекторная модель оценки качества исследования, позволяющая учитывать стартовые условия, нелинейность развития и специфику предметной области.
Выводы. Корректная оценка качества научных исследований возможна при одновременном анализе цели, процесса и результата как элементов единой исследовательской траектории. Только их взаимная согласованность позволяет объективно установить научную ценность проекта. Траекторный подход обеспечивает более методологически устойчивую основу для оценивания качества науки, исключает ложные интерпретации «успеха» и «неуспеха», позволяет адаптировать систему показателей к различным типам исследований, включая фундаментальные, прикладные. Данный подход создает условия для развития научных школ, поддержания методологической строгости и обеспечения баланса между эпистемическим вкладом и практической значимостью.
Aim. This work aimed to substantiate the impossibility of assessing the quality of scientific research using a single universal system of indicators and demonstrate that accurate assessment requires an analysis of the interrelationships between the aim, process, and result over time, taking into account the specifics of the research field and the nature of scientific cognition.
Objectives. The work seeks to analyze the limitations of approaches that rely solely on outcomebased quality assessment; to identify the causes of the methodological inconsistency of the result-centric model; to consider the differences between fundamental and applied research that influence the choice of quality indicators and the impossibility of creating a universal system of metrics; to characterize the quality of the scientific research process, including methodological rigor, reproducibility, the specifics of dealing with negative results, and the influence of initial conditions; as well as to substantiate a trajectory model for assessing the quality of scientific research and demonstrate its advantages over linear and one-dimensional assessment systems.
Methods. The study is based on a methodological analysis of the structure of scientific cognition, a comparison of types of results in fundamental and applied fields, a logical and conceptual analysis of research activity, a case study of historical scientific experiments (Michelson-Morley, OPERA, the Manhattan Project, the development of information theory, CRISPR, etc.), and a synthesis of philosophical and scientific-methodological approaches to assessing the quality of science.
Results. The analysis revealed that the quality of scientific research is a multidimensional characteristic, including the aim quality, the process quality, and the result quality, and cannot be adequately expressed through a single universal system of indicators. It was established that the research result, whether positive, negative, or delayed, is not an autonomous criterion of quality and should be assessed solely through the original aim achievement degree and the correctness of the methodological approach. It has been revealed that process quality, determined by the rigorous selection of methods, reproducibility of procedures, and attention to errors and anomalies, can be a more significant indicator of scientific integrity than the apparent success of the result. A trajectory-based model for assessing the research quality is proposed, taking into account initial conditions, nonlinear development, and the specifics of the subject field.
Conclusions. An accurate assessment of the quality of scientific research is possible through the simultaneous analysis of the aim, process, and result as elements of a single research trajectory. Only their mutual consistency allows for an objective assessment of the project scientific value. The trajectory approach provides a more methodologically robust basis for assessing the scientific quality, eliminates false interpretations of «success» and «failure», and enables to adapt the indicator framework to various types of research, including fundamental and applied research. This approach creates the conditions for the development of scientific schools, maintaining methodological rigor, and ensuring a balance between epistemic contribution and practical significance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.