За пределами линейной модели: конструирование фундаментальной и прикладной науки российскими учёными (кейс биологов)

В статье анализируется восприятие разницы между фундаментальным и прикладным научным знанием на примере отдельной группы российских учёных. Выборку составили главным образом исследователи, которые работают в университетских лабораториях, научных центрах и научных группах, специализирующихся в области биологии и биобезопасности, как по основному контракту, так и в рамках внешнего совместительства. Используя качественный анализ интервью с представителями данной группы, авторы рассматривают способы конструирования границы между теоретическими и прикладными исследованиями. Интерпретация результатов производится по шкалам миров оправдания французских социологов Люка Болтански и Лорана Тевено. Концептуальной схемой для разделения фундаментального и прикладного знания стала модель взаимоотношений науки и технологий американского политолога Дональда Стоукса «Квадрант Пастера». Показано, что учёные предпочитают заниматься фундаментальной наукой, реже выбирая прикладные проекты. Они используют стратегии «ограждения» от прикладных задач или имитируют прикладной характер своих исследований. Границы между категориями фундаментального и прикладного гибкие и пересобираются в каждом исследовательском проекте в зависимости от контекста, финансовых условий и прикладных компетенций привлекаемых участников. Когда решение прикладных задач оказывается неизбежным, учёные предпочитают говорить об этом как о занятии «ненастоящей» наукой. Авторы делают вывод, что традиционное деление на фундаментальные и прикладные исследования не соответствует ежедневным практикам исследовательской работы.

1. Calvert J. What’s special about basic research? // Science, Technology & Human Values. 2006. Vol. 31. No. 2. P. 199–220. DOI: 10.1177/0162243905283642

2. Godin B. The linear model of innovation: the historical construction of an analytical framework // Science, Technology & Human Values. 2006. Vol. 31. No. 6. P. 639–667. DOI: 10.1177/0162243906291865

3. Balconi M., Brusoni S., Orsenigo L. In defence of the linear model // Research Policy. 2010. Vol. 39. No. 1. P. 1–13. DOI: 10.1016/j.respol.2009.09.013

4. Кононов В.И., Талагаева Д.А. Концепция «инновации» как политический инструмент: от линейной инновационной модели к треугольнику знаний // Политические исследования. 2023. №5. С. 29–44. DOI: 10.17976/jpps/2023.05.03

5. Stephan A. The economics of science // Journal of Economic Literature, American Economic Association. 1996. Vol. 34. No. 3. P. 1199–1235. DOI: 10.1007/BF02696298

6. Stokes D.E. Pasteur’s quadrant: Basic science and technological innovation. Washington, D.C.: Brookings Institution Press. 1997. 199 p. ISBN10: 0815781776. ISBN-13: 978-0815781776.

7. Bush V. Science, the endless frontier. Princeton University Press. 2020. 192 p. ISBN-10: 0691186626. ISBN-13: 978-0691186627.

8. Funtowicz S.O. Ravetz J.R. Science for the post-normal age // Futures. 1993. Vol. 25. No. 7. P. 739–755. DOI: 10.1016/0016-3287(93)90022-L

9. Gibbons M., Limoges С., Nowotny H., Schwartzman S., Scott P., Trow M. The new production of knowledge: The dynamics of science and research in contemporary societies // Contemporary Sociology. 1995. Vol. 24. No. 6. DOI: 10.2307/2076669

10. Nowotny H., Scott P., Gibbons M. Re-thinking science. Knowledge and the public in an age of uncertainty. Polity Press, Oxford. 2001. 288 p. ISBN: 978-0-745-62607-9.

11. Unger M., Polt W. The knowledge Triangle between research, education and innovation – A conceptual discussion // Foresight and STI Governance. 2017. Vol. 11. No. 2. P. 10–26. DOI: 10.17323/2500-2597.2017.2.10.26

12. Etzkowitz H. Innovation in innovation: The Triple Helix of university-industry-government relations // Social Science Information. 2003. Vol. 42. No. 3. P. 293–337. DOI: 10.1177/05390184030423002

13. Kuhlmann S., Rip A. Next-generation innovation policy and grand challenges // Science and Public Policy. 2018. Vol. 45. No. 4. P. 448–454. DOI: 10.1093/scipol/scy011

14. Джейкоб Дж., Ламари M. Детерминанты продуктивности научных исследований в сфере высшего образования: эмпирический анализ // Форсайт. 2012. Т. 6. №3. C. 40–49. URL: https://foresight-journal.hse.ru/data/2013/09/23/1279019442/04-Lamari-40-50.pdf (дата обращения: 05.11.2023).

15. Laudel G. The art of getting funded: How scientists adapt to their funding conditions // Science and Public Policy. 2006. Vol. 33. No. 7. P. 489– 504, DOI: 10.3152/147154306781778777

16. Bentley P.J., Gulbrandsen M., Kyvik S. The relationship between basic and applied research in universities // High Education. 2015. No. 70. P. 689–709. DOI: 10.1007/s10734-015-9861-2

17. Fuller S. The art of being human: A project for general philosophy of science // Journal for General Philosophy of Science. 2012. No. 43. P. 113– 123. DOI: 10.1177/0048393117740824

18. Pickering A. Against putting the phenomena first: The discovery of the weak neutral current // Studies in History and Philosophy of Science Part A. 1984. Vol. 15. No. 2. P. 85–117. DOI: 10.1016/0039-3681(84)90001-3

19. Lomnitz L.A, Cházaro L. Basic, applied and technological research: Computer science and applied mathematics at the National Autonomous University of Mexico // Social Studies of Science. 1999. Vol. 29. No.1. P. 113–134. DOI: 10.1177/030631299029001005

20. Бычкова О., Гладарев Б., Хархордин O., Цинман Ж. Фантастические миры российского хай-тека. СПб: Издательство Европейского Университета в Санкт-Петербурге. 2019. ISBN: 978-5-94380-264-5.

21. Bychkova О. Creativity vs commercialization: Russian engineers, their inspiration and innovation process // Engineering Studies. 2022. Vol. 14. No. 1. P. 34–55. DOI: 10.1080/19378629.2022.2042002

22. Болтански Л., Тевено Л. Критика и обоснование справедливости. М.: Новое литературное обозрение. 2013. 576 с. ISBN: 978-5-4448- 0079-9.

23. Creswell J., Cheryl N. Qualitative inquiry and research design. Choosing among five approaches. 4th ed. Sage, 2017. 488 p. ISBN-10: 1506330207. ISBN-13: 978-1506330204.

24. Шматко Н., Волкова Г. Служба или служение? Мотивационные паттерны российских учёных // Форсайт. Т. 11. №2. C. 54–66. DOI: 10.17323/2500-2597.2017.1.54.66

25. Krause I. Coworking spaces: Windows to the future of work? Changes in the organizational model of work and the attitudes of the younger generation // Foresight-Russia. 2019. Vol. 13. No. 2. P. 52–60. DOI: 10.17323/2500-2597.2019.2.52.60

26. Hoffman S. Thinking science with thinking machines: The multiple realities of basic and applied knowledge in a research border zone // Social Studies of Science. 2015. Vol. 45. No. 2. P. 242– 269. DOI: 10.1177/0306312714564912

27. National Academy of Sciences. Rising above the gathering storm: Energizing and employing America for a brighter economic future. National Academies Press, 2007. 592 p. DOI: 10.17226/11463

28. Gieryn T.F. Boundary-work and the demarcation of science from non-science: Strains and interests in professional ideologies of scientists // American Sociological Review. 1983. Vol. 48. No. 6. P. 781–795. DOI: 10.2307/2095325

29. Edgerton D. The linear model’ did not exist: Reflections on the history and historiography of science and research in industry in the twentieth century. In: Karl Grandin and Nina Wormbs (Eds.). The Science-Industry Nexus: History, Policy, Implications. New York, Wats. 2004. P. 31–57. URL: https://scholar.harvard.edu/files/shapin/files/shapin-industrial_scientist_2004.pdf (дата обращения: 05.11.2023).

30. Bychkova O. Innovation by coercion: Emerging institutionalization of university–industry collaborations in Russia // Social Studies of Science. 2016. Vol. 46. No. 4. P. 511–535. DOI: 10.1177/0306312716654768

31. Latour B. Science in action. Princeton, NJ: Princeton University, 1987. 274 p. ISBN: 0674792912, 9780674792913.