Оценка качества научного исследования: от результатоцентризма к траекторной модели

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.

1. Hicks D., Wouters P., Waltman L., de Rijcke S., Rafols I. The Leiden Manifesto for research metrics // Nature. 2015. Vol. 520. P. 429–431. https://doi.org/10.1038/520429a

2. Cagan R. The San Francisco Declaration on research assessment // Disease Models & Mechanisms. 2013. Vol. 6. No. 4. P. 869–870. https://doi.org/10.1242/dmm.012955

3. Гостимская И. CRISPR-Cas9: история открытия и этические аспекты применения в геномном редактировании // Биохимия. 2022. Т. 87. № 8. С. 1118–1131. https://doi.org/10.31857/S0320972522080103

4. Gosling F. G. The Manhattan Project: Making the atomic bomb. Oak Ridge, TN: U.S. Department of Energy, Office of Scientific and Technical Information, 1994. 76 p.

5. Consoli M., Costanzo E. The Michelson-Morley experiment and the cosmic velocity of the Earth. 2003. https://doi.org/10.48550/arXiv.physics/0311054

6. Shankland R. S., McCuskey S. W., Leone F. C., Kuerti G. New analysis of the interferometer observations of Dayton C. Miller // Reviews of Modern Physics. 1955. Vol. 27. No. 2. P. 167–178. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.27.167

7. Aickin M. The failed experiment that failed to fail // PhilSci Archive. 2025. 22 p. URL: https://philsci-archive.pitt.edu/27117/1/MichelsonMorley.pdf (дата обращения: 20.08.2025).

8. Adam T., Agafonova N., Aleksandrov A. et al. Measurement of the neutrino velocity with the OPERA detector in the CNGS beam. 2011. https://doi.org/10.48550/arXiv.1109.4897

9. Collected papers of L. D. Landau / ed. D. Ter Haar. Oxford: Pergamon Press, 1965. 836 p.

10. Ландау Л. Д. Собрание трудов: в 2 т. Т. 1 / под ред. Е. М. Лифшица. М.: Физматлит, 2008. 495 с.

11. Hall K. The schooling of Lev Landau: The European context of post-revolutionary Soviet theoretical physics // Osiris. 2008. Vol. 23. No. 1. P. 230–259. https://doi.org/10.1086/591876

12. Горбашко Е. А., Черненький А. В. Повышение качества деятельности организаций научно-образовательного комплекса // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2017. № 1–2. С. 111–117.

13. Горбашко Е. А. Качество научных исследований в формировании технологического лидерства России // Национальные концепции качества: проблема импортозамещения и импортоопережения в достижении национального технологического лидерства: сб. материалов ХVI Междунар. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 17–21 октября 2025 г.). СПб.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2025. С. 15–17.

14. Проблемы методологии системного исследования / ред. И. В. Блауберг, В. Н. Садовский, Э. Г. Юдин. М.: Мысль, 1970. 454 с.

15. Блауберг И. В., Садовский В. Н., Юдин Э. Г. Системный подход: предпосылки, проблемы, трудности. М.: Знание, 1969. 47 с.

16. Швырев В. С., Юдин Э. Г. Методологический анализ науки: его сущность, основные типы и формы. М.: Знание, 1980. 64 с.

17. Окрепилов В. В. Методология экономики качества в установлении связи между развитием, качеством жизни и возможностями системы регионального управления // Метрологическое обеспечение инновационных технологий: сб. ст. VII Междунар. форума (Санкт-Петербург, 4 марта 2025 г.) / отв. ред. В. В. Окрепилов. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2025. С. 68–69.

18. Krutikov V. N., Okrepilov V. V. Dmitri Mendeleev on the uniformity in weights, measures, and money: An analysis from the perspective of modern metrology // Measurement Techniques. 2025. Vol. 67. No. 10. P. 734–742. https://doi.org/10.1007/s11018-025-02394-6

19. Теория и практика развития биоэкономики: инновации, цифровизация, трансформация: коллективная монография / И. А. Максимцев, А. Э. Сулейманкадиева, Н. М. Фомичева и др. СПб.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2019. 154 с.