Для того, щоб довести правоту Ейнштейна у питанні гравітаційних хвиль, було витрачено 1,1 мільярд доларів й залучено тисячу сильних команд.
У 2016 науковці Лазерної інтерферометричної гравітаційно-хвильової обсерваторії (ЛІГО) оголосили, що вони врешті-решт виявили ці “брижі” тканини простору-часу, утворені зіткненням чорних дір. “ЛІГО — шедевр у галузі науки й техніки XXI століття”, - каже Джеймс Еванс, соціолог Чиказького університету, який вивчає історію науки.
“Мабуть, це найбільш поміркований експеримент в історії.
Він перевіряв, чи справджується 100-річна гіпотеза”.
Концепція “великої науки”, головним прикладом якої є ЛІГО, дедалі поширюється.
Органи з фінансування скеровують більшу кількість коштів саме на великі команди, які працюють над важливими проєктами, такими як підрахунок різноманітності клітин або секвенування геному всіх видів.
Розвивається навіть поле метадосліджень, присвячених вивченню того, як працює група — наука про командну роботу.
Деякі проєкти й справді потребують великих команд, та й, зрештою, три члени групи ЛІГО здобули Нобелівську премію.
Проте Еванс акцентує на тому, що порівняльне нехтування малими командами й поодинокими дослідниками є проблемою, адже вони виконують роботу під іншим вектором.
Для того, аби дослідити більш ніж 65 мільйонів наукових робіт, патентів і проєктів з розробки програмного забезпечення за останні шість десятиліть, Еванс співпрацює з колегою Лінгвей Ву.
На основі аналізу Ву ми можемо сказати, що у кожному останньому десятилітті і майже в кожній галузі малі команди набагато частіше пропонують оригінальні, підривні ідеї, які направляють науку і технології в радикально нове русло.
“Великі команди ставлять на перевіреного гравця й експлуатують його, — говорить Еванс.
— Вони вичавлюють усі соки й користуються цією останньою краплею можливостей з учорашніх ідей.
А в той час малі команди запалюють вогонь, генерують ідеї таким чином, що, за умови успіху, у майбутньому саме вони стануть джерелом розвитку великих команд”.
“Заперечення усталеної думки, що великі команди, які, як правило, краще фінансуються і працюють над більш примітними темами, є тим, що підважує кордони науки”, — говорить Стася Мілоєвич, яка вивчає метрику програмного забезпечення в Індіанському університеті Блумінгтона.
Проаналізувавши назви 20 мільйонів наукових досліджень, вона підтвердила цю модель й показала, що великі команди охоплюють відносно невелику частину тем у галузі.
Незважаючи на те, що інші науковці зробили схожі висновки, явище, яке Еванс описує як “Передові команди!”, все ще залишається.
Результати нових досліджень покликані “придушити певний ентузіазм для великих команд і продемонструвати можливість виникнення переломного моменту, після якого їхні переваги зменшаться”, — говорить Ерін Лейхі з Університету Аризони, яка раніше писала про “недооцінену вартість співпраці”.
Нове дослідження базується на питанні посилання науковцями на використані джерела.
Наприклад, коли вчені цитують новаторську працю Ейнштейна 1915 року про загальну теорію відносності, вони, як правило, не посилаються на авторів, яких цитував сам Ейнштейн.
"Для них — це поняттєво новий напрямок, який є відмінним від своєї основи", — додає Еванс.
Але, коли науковці “думають, що щось є додатковою перевагою, вони розкажуть вам цілу історію у посиланнях”.
Наприклад, дослідження 1995 року, яке довший час було лише теоретичним, назване конденсацією Бозе-Ейнштейна, майже завжди містить посилання на праці, в яких фізики Шатьєндранат Бозе та Ейнштейн передбачали існування речей.
Ву описав ці відмінності, використовуючи “оцінку порушень”, спочатку створену іншими дослідниками для вимірювання інноваційності винаходів.
Він показав, що вона добре працює для наукових досліджень.
У рейтингу за результатами робіт, статті, які оповідають про переможців Нобелівської премії, виходять у 2% найкращих, так само як і ті, що стали відповідями вчених на питання про назву найбільш підривної роботи у їхній галузі.
Огляди, які підсумовують попередню роботу, перебувають у нижній половині рейтингу, тоді як оригінальні дослідження з'являються у топ-четвірці.
Це “простий, проте розумний” метод, особливо тому, що він працює в різних джерелах даних, таких як статті, патенти та програмне забезпечення, говорить Сатьям Макерджі з Індійського інституту управління.
Випробувавши цю оцінку різними способами, аби довести, що вона правдива, Ву використав її у зображенні того, що малі команди виконують більш значущу роботу, ніж великі.
Ця теорія працює у всьому: для патентів, які є новаторськими лише за визначенням, у працях, які містять багато посилань й на тих, які майже без них, вона справджується кожного десятиліття, з 1950 року по 2010 й у кожній галузі, коливаючись від хімії до соціальних наук.
