Nauka widziana przez biografie uczonych. O referacie prof. Marka Kwieka

 

Członkowie Komitetu Nauk Pedagogicznych PAN z dużą satysfakcją wysłuchali w czasie wczorajszego posiedzenia referat prof. Marka Kwieka, o którego wybitnych osiągnięciach informuję od wielu lat także na łamach mojego bloga.  Wystąpienia socjologa nauki z Wydziału Nauk Społecznych UAM w Poznaniu należą do tych, które nie tylko informują o wynikach badań, ale zmieniają sposób patrzenia na omawiane zjawiska. 

Punktem wyjścia prezentacji wyników badań była analiza produktywności publikacyjnej w nauce, lecz nie w ujęciu potocznym, publicystycznym czy administracyjnym. Chodziło o badania prowadzone na ogromną skalę, bo obejmujące ponad trzysta tysięcy naukowców z krajów OECD, którzy reprezentują nauki ścisłe (STEM). Uczony perfekcyjnie wykorzystuje z zespołem współpracowników podejście Big Data, by badać wzdłużnie indywidualne trajektorie kariery akademickiej.

Już sam tytuł prezentacji — „Zdumiewające wzorce produktywności publikacyjnej w nauce. Przykład 320 000 naukowców z 38 krajów OECD” — wskazywał na ambicję badawczą znacznie przekraczającą tradycyjne analizy dorobku naukowego. Nie chodziło bowiem o zestawienie liczby publikacji, cytowań czy miejsc w rankingach, lecz o uchwycenie powtarzalnych wzorców karier naukowych: ich stabilności, mobilności, awansów, spadków, wejść i wyjść z wysokich klas produktywności.

Najważniejsza zmiana perspektywy polegała na przesunięciu uwagi z publikacji na ludzi. Prof. M. Kwiek pokazał, że podstawową jednostką analizy nie musi być artykuł, czasopismo, uczelnia czy krajowy system nauki, ale konkretny naukowiec i jego kariera rozciągnięta w czasie. Dzięki temu można badać nie tylko to, kto publikuje dużo, ale także kto utrzymuje przez ćwierć wieku wysoką produktywność, kto ją traci, kto awansuje, kto wypada z systemu, a kto pozostaje w nim jako badacz trwale produktywny.

Uczony dokonał bardzo ważnego rozróżnienia. W wielu debatach akademickich produktywność naukowa bywa ujmowana statycznie: jako stan w danym roku, w danej ewaluacji, w danym zestawieniu. Tymczasem prof. Kwiek pokazywał naukę jako proces biograficzny. Kariera naukowa nie jest punktem, lecz trajektorią. 

Nie wystarczy zatem zapytać, ile ktoś opublikował artykułów w topowych czasopismach. Trzeba pytać: kiedy zaczął publikować, czy utrzymał tempo, czy przeszedł z niższej do wyższej klasy produktywności, czy nastąpiło załamanie, czy wzrost był trwały, czy epizodyczny.

Szczególnie interesujące było zastosowanie pojęcia klas produktywności. Naukowcy nie byli analizowani jako jednorodna masa, lecz porządkowani według poziomów produktywności znormalizowanej względem wieku akademickiego, dyscypliny i czasu. Takie podejście pozwala uniknąć prostych, często niesprawiedliwych porównań między młodymi i starszymi badaczami, między różnymi dyscyplinami czy różnymi modelami publikowania. 

Produktywność matematyka, biologa, fizyka czy lekarza nie może być mechanicznie porównywana bez uwzględnienia odmiennych kultur publikacyjnych i paradygmatów badań. Ważnym elementem wypowiedzi M. Kwieka było także pojęcie produktywności znormalizowanej pod kątem prestiżu czasopism, o ich ulokowanie w strukturze najwyżej ocenianych i cytowanych na świecie czasopism naukowych. Referujący dowodził empirycznie tym samym, że produktywność naukowa nie jest prostą arytmetyką. Liczy się nie tylko „ile”, lecz także „gdzie”, „kiedy”, „w jakim okresie kariery akademickiej” i „w jakiej dyscyplinie”.

W języku potocznym, a tym bardziej w humanistyce i naukach społecznych, słowo „produktywność” natychmiast uruchamia skojarzenia z oceną, selekcją, rankingiem, wyścigiem i administracyjną presją na „wytwarzanie” publikacji. Prof. Marek Kwiek wielokrotnie jednak podkreślał, że w jego badaniach kategoria ta nie ma charakteru moralnego, personalnego ani oceniającego. Nie oznacza klasyfikowania uczonych jako „lepszych” lub „gorszych”, „wartościowych” lub „mniej wartościowych”.

Chodzi tu o kategorię analityczną, służącą opisowi tego, gdzie lokowane są publikacje naukowców w globalnym systemie czasopism indeksowanych w bazie Web of Science i SCOPUS. Różnica między publikacjami lokowanymi w czasopismach topowych a tymi z niższych segmentów parametrycznych nie jest więc prostą miarą wartości osoby ani nawet pełnej wartości jej pracy naukowej. Jest wskaźnikiem pozycji publikacji w określonym, sparametryzowanym obiegu komunikacji naukowej.

W prezentacji pojawił się także niezwykle ważny wątek mobilności między klasami produktywności. Diagramy Sankeya pozwalały zobaczyć przepływy między kategoriami: kto pozostaje wśród najbardziej produktywnych, kto spada, kto awansuje, a kto utrzymuje pozycję przeciętną lub niską. To bardzo istotne, ponieważ nauka często opowiada o sobie językiem wyjątkowych sukcesów, przełomów i indywidualnych awansów. Dane wielkoskalowe pokazują jednak, że część wzorców jest zadziwiająco stabilna.

(źródło: Marek Kwiek, 19..05.2026, slajd 22).

Jedna z mocnych tez referatu dotyczyła tego, że dotychczasowa produktywność w dużej mierze determinuje produktywność przyszłą. Nie w sensie fatalistycznym, ale probabilistycznym. Wczesne miejsce w rozkładzie produktywności okazuje się ważnym predyktorem późniejszych pozycji. Kto wcześnie trafia do wyższych klas produktywności, ma większe szanse utrzymania wysokiej pozycji. Kto od początku lokuje się nisko, znacznie rzadziej dokonuje trwałego przejścia do grup najbardziej produktywnych.

Nie oznacza to oczywiście, że kariery są całkowicie zamknięte. Referujący pokazywał także zjawisko badaczy „przemieszczających się” między klasami, tych, którzy awansują lub spadają. Jednak właśnie dzięki podejściu Big Data można zobaczyć, że takie przejścia mają określone prawdopodobieństwa, zależą od dyscypliny, wieku akademickiego, wcześniejszej produktywności, pozycji w globalnym rozkładzie, ale i być może zdarzeń losowych.

Uniwersytety, wydziały, instytuty czy systemy nauki nie są abstrakcyjnymi bytami. Ich siła wynika z koncentracji konkretnych biografii akademickich, z zatrudniania określonych osób, z zatrzymywania najbardziej produktywnych badaczy i z tworzenia warunków dla rozwoju karier. To przesuwa debatę o jakości nauki z poziomu czysto instytucjonalnego na lekceważony przez częściowo niekompetentne władze akademickie poziom biograficzno-strukturalny.

Polityka naukowa nie może opierać się wyłącznie na średnich. Średnia produktywność jednostki, uczelni czy kraju może maskować ogromne zróżnicowania wewnętrzne. Dwie instytucje o podobnym wyniku przeciętnym mogą mieć zupełnie inną strukturę: jedna może opierać się na szerokiej grupie stabilnie produktywnych badaczy, druga na kilku wybitnie produktywnych osobach i dużej liczbie uczonych o niskiej aktywności publikacyjnej. Dla polityki kadrowej, ewaluacji i zarządzania nauką są to sytuacje zasadniczo odmienne.

Referat prof. Marka Kwieka miał znaczenie nie tylko naukoznawcze, ale także metodologiczne i ustrojowe. Pokazywał, że naukę trzeba badać długofalowo, porównawczo, dyscyplinarnie wrażliwie i z uwzględnieniem biograficznych trajektorii uczonych. Potwierdził, że wybitni uczeni nie wchodzą do polityki, bo wówczas tracą autonomię badaczy.

W tym sensie było to wystąpienie szczególnie ważne dla środowiska akademickiego. Przypominało, że nie można poważnie mówić o reformie nauki, nie rozumiejąc, jak naprawdę rozwijają się kariery naukowe. Nie wystarczy zmieniać parametry ewaluacji, rankingi, listy czasopism czy algorytmy punktacji. Trzeba wiedzieć, jakie wzorce produktywności utrzymują się w czasie, jakie są szanse awansu między klasami, kto opuszcza system, kto go wzmacnia, a jakie typy instytucji potrafią przyciągać i zatrzymywać osoby o najwyższej produktywności.

Wystąpienie prof. M. Kwieka pokazuje bowiem granice parametryzacji, która nie jest i być nie może sprowadzona do wspólnego mianownika. Odsłania zarazem, jak wiele można zobaczyć w naukach, których komunikacja została silnie ujednolicona przez czasopisma, indeksy, bazy danych i międzynarodowy obieg publikacyjny, ale zarazem uświadamia, że taki model widzialności nie obejmuje całej nauki. Podstawowym "produktem" pracy naukowej w dziedzinach humanistycznych, społecznych i teologicznych nadal pozostaje monografia, edycja źródeł, przekłady z komentarzami, interpretacja, hermeneutyka, analiza aksjonormatywna, krytyka pojęć, rekonstrukcja tradycji czy namysł nad sensem praktyk społecznych.

W tych dziedzinach dorobek naukowy nie daje się sprowadzić do tych samych wzorców produktywności publikacyjnej, które mogą być uchwycone w globalnych bazach bibliometrycznych. Z tego też powodu trudno było dyskutować z Profesorem z pozycji nauk, których jego badania w ogóle nie dotyczą. Musimy o tym pamiętać, że humanistyka, nauki społeczne i teologia nie są „mniej naukowe” dlatego, że nie poddają się tej samej logice pomiaru. Są inne epistemologicznie: bardziej interpretatywne, historyczne, kulturowo zakorzenione, językowo zależne, aksjologicznie uwikłane i często związane z długim czasem dojrzewania myśli.

Tak rozumianą produktywnością jak w Science, widzialność np. pedagogiki czy socjologii, ale także psychologii, prawa, geografii, nauk o polityce, nauk o komunikacji i mediach itd. staje się niewystarczająca. Można mierzyć rytm publikowania, ale niekoniecznie kulturową, polityczną czy społeczną wartość myśli. Wszyscy byliśmy pod wrażeniem możliwości, jakie stwarzają badania  Big Data w "twardych" naukach, lecz mamy zarazem epistemologiczną pokorę wobec tych obszarów poznania, które nie poddają się tej samej logice standaryzacji, parametryzacji, a mimo to pozostają niezastąpione w dociekaniu prawdy o człowieku, kulturze, wychowaniu, religii, wartości czy sensu życia.

Selected publications:

M. Kwiek, L. Szymula (2026). Women in Science: Measuring Participation in Europe. Humanities and Social Sciences Communications. 

M. Kwiek, L. Szymula (2025). Quantifying Attrition in Science: A Cohort-Based, Longitudinal Study. Higher Education. (Featured in Nature).

M. Kwiek, L. Szymula (2025). Leaving Science - Attrition of Biologists in 38 OECD Countries. FEBS Letters (Featured in Nature)

M. Kwiek, L. Szymula (2025). Quantifying Lifetime Productivity Changes. Quantitative Science Studies. (Featured in Nature).

M. Kwiek, W. Roszka (2025). Are Scientists Changing their Research Productivity Classes?  Innovative Higher  Education.

M. Kwiek, W. Roszka (2024). Top Research Performance in Poland Over Three Decades. Journal of Informetrics.

M. Kwiek, W. Roszka (2024). Once Highly Productive, Forever Highly Productive? Higher Education.

M. Kwiek, L. Szymula (2024). Young Male and Female Scientists: A Quantitative Exploratory Study. Quantitative Science Studies.

(we współpracy z AI. ChatGPT 5).