Формальная социология академической нечестности

Можно ли научиться определять, что диссертация с большой вероятностью содержит плагиат, даже не заглядывая в нее? И можно ли создать компьютерный алгоритм, который позволит сканировать сразу все множество защищенных диссертаций, чтобы выявить небольшое число наиболее подозрительных случаев? Используя методы социально-сетевого анализа на массиве примерно 14 тысяч докторских диссертаций, защищенных с 2006 по 2012 годы, два социолога из Петербурга берутся показать, что ответ на этот вопрос положительный. Простой метод нахождения транзитивных триад позволяет со значительной точностью идентифицировать один вид диссертационных фабрик – псевдошколы, в которых группы ученых, локализованные на одной кафедре, с большой скоростью защищают по очереди одну и ту же диссертацию. Статья также опубликована на сайте Диссернет.

Возможно ли автоматическое распознание диссертационных фабрик?

Жизнь миллионов нерадивых студентов, а также значительного числа нерадивых преподавателей, политиков и прочих деловых людей во всем мире стала значительно сложнее благодаря программному обеспечению, сделавшему возможным автоматическое сравнение текстов. Сами по себе программы, сличающие тексты, однако, еще не отвечают на вопрос, какие тексты сличать. Для преподавателя, проверяющего студенческие работы в конце семестра, ответ вполне очевиден, однако те, кто отправляется в крестовый поход против диссертационного плагиата, оказываются перед непростым выбором – с кого именно начать? Учитывая, что окончательный вердикт по-прежнему требует участия человека, процесс трудозатратен и, соответственно, охватить проверкой в обозримой перспективе можно только небольшую часть популяции обладателей степеней, выбор объекта проверки имеет определяющее значение для исхода всего предприятия.

В принципе, решение, что проверять, должно основываться или на представлении о том, кого надо разоблачать в первую очередь, или на обоснованной догадке о том, где с наибольшими шансами обнаружится искомое жульничество. До сих пор Диссернет шел в основном по первому пути и проверял политиков и чиновников. В этом тексте мы попробуем понять, не могут ли достижения формальной социологии помочь нам продвинуться по второму пути – найти наиболее подозрительные случаи, так сказать, невзирая на лица? Можно ли, опираясь лишь на полностью автоматизированный анализ общедоступных данных о всем массиве защищенных диссертаций, идентифицировать «группу риска», внутри которой шанс встретить плагиаторов достаточно велик, чтобы имело смысл осуществлять сплошную проверку? Мы рассчитываем показать, что ответ на этот вопрос положителен.

Диссернет, особенно на ранних фазах, критиковали за то, что его проверки отражают повышенный интерес к конкретному типу диссертантов – политикам и крупным чиновникам. У такого выбора объекта есть свое оправдание. Именно применительно к этой категории людей большому числу других людей важно знать, можно ли полагаться на их моральные качества. Тем не менее, он вызывает неизбежные и не совсем необоснованные обвинения в селективном применении антиплагиатных программ. Он также оставляет без ответа неизбежные вопросы о том, как обнаруженная часть картины соотносится с целым. Лучше или хуже чиновники, чем средний соискатель степени? Насколько велика доля «политического» плагиата в общем его потоке? Правда ли экономические и юридические степени, чаще всего получаемые политиками и чиновниками, в целом на порядок «грязнее», чем, например, физико-математические? И не может ли быть так, что, проверяя чиновников и их непосредственных академических контрагентов – оппонентов и консультантов - мы выпускаем из виду иные типы плагиаторов, возможно, куда более многочисленных, но преобладающих в других дисциплинах? А вдруг?

Ситуация тут аналогична ситуации с практикой, известной как «полицейский профайлинг». Представьте себе город, населенный двумя расовыми группами, белыми и черными, в равных пропорциях. Их худшие представители имеют при себе наркотики и оружие с примерно равной частотой. Однако полиция, в силу расовых предубеждений, останавливает на улице черных для досмотра в 10 раз чаще, чем белых. Результатом становится статистика, как будто свидетельствующая, что черные в десять раз более склонны к совершению тяжких преступлений, чем белые, а также основанное на этой статистике совершенно неверное понимание истинных масштабов и причин преступности.

Движение к тому, чтобы предупредить эту критику, будет, вероятно, естественным развитие Диссернета. В важной работе Андрея Ростовцева данные результатов проверок политиков и образовательных администраторов (директора школ, ректоры университетов) сравниваются со средними по случайным выборкам экономических и юридических диссертаций, и делается вывод об «отрицательном отборе» научно-образовательного начальства.

Выборочный подход, в принципе, позволяет ответить на вопрос о регулярности, с которой плагиат встречается у разных групп соискателей степени внутри одной специальности – например, насколько директора школ – кандидаты педагогических наук - лучше или хуже среднего кандидата тех же наук. Однако полный анализ такого рода потребовал бы создания выборок значительного размера по всем специальностям (директоров школ – кандидатов психологических наук надо было бы сравнивать с психологами, не с педагогами), что на данный момент по-прежнему предполагает запретительные затраты.

В этом тексте мы ставим несложный эксперимент, пытаясь понять, можно ли подойти к проблеме с другой стороны. Можно ли идти не от проверки групп диссертантов, против которых у проверяющего есть обоснованное или необоснованное предубеждение, а от догадки о том, где надо искать диссертационные фабрики, сформулированной на основании каких-то легко наблюдаемых симптомов ее активности? Мы попробуем показать, что ответ на этот вопрос является, по всей видимости, положительным.

Геометрия криминальных сетей

«Диссертационная фабрика» не является устоявшимся научным термином и не имеет жесткого определения. Мы будем подразумевать под ней диссовет, который для достижения персональных целей своих членов допускает понижение общей планки и пропускает вал низкокачественных работ. Готовность смотреть сквозь пальцы на плагиат или даже активно способствовать его производству является крайним выражением этой тенденции.

Персональные цели членов диссовета, побуждающие их проявлять меньше требовательности по отношению к диссертантам, могут, разумеется, носить самый разный характер. Некоторые из них даже не являются «целями» в строго смысле слова, а являются, например, проявлениями групповой социально-психологической динамики – как любая малая группа, диссовет может быть подвержен благодушно-попустительским настроениям.

Тем не менее, кажется, что систематическое, а не однократное и случайное, понижение стандартов происходит, поскольку члены определенных диссоветов по какой-то причине крайне заинтересованы в том, чтобы защиты случились. Эта заинтересованность бывает двух видов, и соответствует двум видам диссертантов - внутриакадемических и внеакадемических. Первые, университетские преподаватели и научные сотрудники, получают степень, чтобы продвинуться по лестнице академических рангов и получить причитающуюся прибавку к зарплате, снижение горловой нагрузки, возможность быть выбранным завкафдрами и прочие привилегии. Вторые хотят получить степень как предмет престижного потребления[1>. Промежуточным случаем будут академические чиновники – ректоры или директора школ – для которых степень не является жестким квалификационным требованием, но стала широко распространенным социальным ожиданием.

Заинтересованность членов диссовета в успехе этих типов клиентов различна. В случаях, когда диссертацию защищают политики и, особенно, бизнесмены, чаще фигурируют экономические выгоды, включая прямые платежи наличными. Экономические выгоды, побуждающие диссовет снижать планку, впрочем, не всегда принимают характер личного обогащения его членов.

Иногда фабрика оказывает услуги политикам, рассчитывая на ответные услуги, обращенные на всю организацию – например, ремонт здания за счет города, выгодный госконтракт или даже политическое прикрытие в случае конфликта с другими государственными ведомствами. Представители фабрики в этом случае могут искренне предполагать, что действуют альтруистически и на благо науки, и утешать себя мыслью, что одна плохая диссертация министра позволяет защитить десять хороших их аспирантам.

Градус альтруизма повышается дальше, когда мы говорим о фабрике, обслуживающей внутриакадемическую клиентуру. В случае, когда защищаются младшие коллеги из того же или дружественного учреждения, платежи наличными маловероятны – скорее, мы имеем дело с добрыми делами в стиле дона Корлеоне. Завкафедрой, желающий удержать молодого преподавателя, задавленного нагрузкой в 900 аудиторных часов и не способного заниматься никакими исследованиями, может искренне заботиться о нем и верить, что для науки будет гораздо лучше, если этот преподаватель защитит хоть какую-то диссертацию, получит небольшую надбавку и станет читать меньше лекций, сохранив к тому же на всю жизнь благодарность своему покровителю, чем если он просто плюнет и уйдет. Та же история повторяется на всех этапах академической биографии.

По идее, фабрики можно разделить на два чистых типа. Фабрики первого типа понижают стандарты для внеакадемических клиентов, то есть работают на экспорт. Фабрики второго типа обслуживают только внутриакадемические публики, то есть работают на внутренний рынок. Гипотетически, снисходительно смотрящий на плагиат в работах политиков диссовет может быть бескомпромиссен в отношении своих аспирантов. Мы увидим далее, почему практически это сочетание маловероятно. Тем не менее, ...