Günümüzde her alanda olduğu bilimsel yayınlar alanında da oldukça devasa veri biriktiği için bilimsel çalışmaların arka planındaki örüntüleri yakalayabilmek ve bu örüntülere göre projeksiyonlar yapabilmek oldukça kolaylaşmıştır. Dolayısıyla, bilimsel camianın dinamikleri, bilimsel üretkenlik, bilim insanlarının verimliliği, makalelere yapılan atıflar, bilimsel itibar, makalelerin bilimsel camiada yayılımını etkileyen faktörler gibi bu alanla ilgili çok sayıda göstergenin dinamiklerini anlamaya yönelik sayısal çalışma yapılmaktadır. Genellikle ‘Bilimin Bilimi (Science of Science)’ kategorisinde değerlendirilen bu tip araştırmalar oldukça yaygınlaşmıştır. Bu çalışmaların bulguları özellikle genç bilim insanları için yol gösterici olduğu gibi bilimsel kurumların işe alımlarından fonların dağıtımına ve politika geliştirmeye kadar çok geniş bir alanda kullanılmaktadır.
Dashun Wang ve Albert-Laszlo Barabasi’nin ‘The Science of Science’ kitabı bu kapsamda yapılan çoğu çalışmayı biraraya getirdiği için bulgulara daha derli toplu bir şekilde erişebilme imkânı vermektedir (Cambridge University Press, 2020). Kitapta bilimin tüm dallarını kapsayan 53 milyondan fazla yazar ve 90 milyona yakın makale üzerinde yapılan bir analiz, son yüzyılda hem bilim insanı sayısının hem de yayın sayısının üstel olarak arttığını göstermektedir (sh.9). Bir bilim insanının her yıl ürettiği makale sayısı tüm 20. yüzyıl boyunca ortalama iki civarında kalmasına rağmen son 15 yılda hafif bir artış göstermektedir. Bu artışın nedeni son dönemde bilimsel ağlar nedeniyle bilimsel işbirliklerin artması, dolayısıyla bilim insanlarının giderek daha fazla makalede ortak yazar olabilmeleridir.
Ancak yayın verilerine daha yakından bakıldığında bu yapının oldukça heterojen ve katmanlı bir yapıya sahip olduğu görülmektedir. Yazarların atıf yaptıkları ve 1996-2011 yılları arasında 15 milyondan fazla bilim insanını kapsayan bir çalışmada araştırmacıların sadece %1’inden daha azının her yıl en az bir makale yayımladıklarının bulunması bilimsel camiada çok küçük bir grubun yayın yapma istikrarına sahip olduğunu göstermektedir (sh.10). Yazarların da ifade ettikleri gibi bir bilim insanının makalelerinin ortalama etkisi eğer yayına bir yıl bile ara vermişse önemli ölçüde düştüğü için (sh.11) atıfların çoğu, düzenli yayın performansına sahip bu %1’lik dilimdeki daha az bilim insanına gitmektedir.
Çoğu alanda bireysel performanslar birbirlerine oldukça yakın olup bireysel performans farklılıklarının genellikle belirli sınırlar içinde kaldığı bilinmektedir (normal dağılım). Ancak, bilimsel yayın performansındaki yukarda değinilen asimetrik durum bireysel üretkenlik dağılımının kalın-kuyruklu (fat-tailed) log-normal bir dağılıma sahip olduğuna (sh.12), çoğu bilim insanı az sayıda makale yayımlarken çok az sayıda bilim insanının da çok fazla yayın yaptığına işaret etmektedir. Bir başka deyişle, bilimsel camiada yayın üretim performansında bireysel düzeyde çok önemli farklılıklar görülmekte olup yayınların çoğu çok az sayıda bilim insanı tarafından üretilmektedir.
Diğer taraftan, bilimsel performans sadece yayın sayısı ile ilişkili değildir. Ayrıca, yayının alandaki etkisi performans için önemli bir kriterdir. Dolayısıyla, bilimsel performans hem yayın sayısını hem de etki faktörünü içermektedir. Bu bağlamda performansı yayın ve atıf sayıları ile ilişkilendiren ve 2005 yılında Jorge E. Hirsch tarafından geliştirilen h-index olarak bilinen bir endeks yaygın bir şekilde kullanılmaktadır (sh.18). Bir bilim insanının h-index’i n değerine sahipse, en az n atıf alan n makalesinin bulunduğunu ve geri kalan makalelerinin n’den az atıf aldığını göstermektedir. h-index’in zamana göre eğimini, bilim insanının yayın üretkenliği ve bilimsel camianın atıf ödülü birlikte belirlemektedir. h-index değeri arttıkça bilim insanının alan içerisindeki bilimsel değeri artmaktadır. Ayrıca, yapılan çalışmalar, bir akademisyenin herhangi bir zamandaki h-index değeri ve atıf sayısının gelecekteki bilimsel performansı öngörmede oldukça belirleyici olduklarını göstermektedir. Bir başka deyişle h-index ve erken kariyer atıf sayısı, uzun vadeli bilimsel etkiyi tahmin etmede en güçlü göstergelerdir (sh.23).
Bilimsel itibar, itibar sinyalleşmesi üzerinden ilave getirilere yol açmaktadır. Makalelerin kabul edilme oranı ve hızı artmakta, fonlardan daha çok pay alınmakta, daha başarılı öğrencilerle birlikte çalışma imkânı artmaktadır. İlave getiriler itibarı artırarak pozitif bir geri besleme sağlar. Bu ilave getirilerin her birinin gelecekteki başarıyı artırmaya katkısı olur. Makalelere yapılan atıfların da tanınma ile ilişkisinin olduğu bilinmektedir. Örneğin, ünlü fizikçiler tarafından yayımlanan bir makale, genç bir yazara göre kısa sürede dört kat daha fazla atıf alma olasılığına sahiptir (sh.33). Dolayısıyla, itibar sinyalleşmesi Matta etkisine sahiptir. Avantaj yeni avantajlara yol açmaktadır. Kısaca, itibar veya prestij, bilimsel çalışmaların görünürlüğünü ve etkisini doğrudan artıran kritik faktörler olarak işlev görürler.
Verilerden elde edilen bulgular bilimsel başarı-yaş paterninde bir değişime işaret etmektedir. Nobel ödülü kazananlar ve büyük mucitlerden oluşan veri setleri kullanılarak elde edilen bulgularda daha önce 30-40 yaşlarında elde edilen büyük başarıların daha ileri yaşlarda gerçekleştiği, yani en yüksek başarıların ortaya çıktığı ortalama zirve yaşının ileri yaşlara kaydığı görülmektedir (sh.44). Günümüzde ömürler uzamakta, eğitim süreleri de oldukça uzun sürmektedir. Örneğin, yazarların da ifade ettikleri gibi 20.yüzyılın başlarında bir bilim insanı ortalama 23 yaşında aktif araştırmacı olurken yüzyılın sonunda bu başlangıç yaşı 31’e kaymıştır (sh.44). Dolayısıyla, önemli başarıların ortaya çıktığı yaşlar da yükselmektedir. Bilimsel başarı-yaş örüntüsünde araştırma boyutu, yani kavramsal veya deneysel çalışma belirleyici olmaktadır. Yazarların atıfta bulundukları ve kavramsal veya deneysel çalışan Nobel Ödülü kazanmış ekonomistler üzerinden yapılan bir çalışmada kavramsal çalışan Nobel Ödüllü ekonomistlerin en önemli bilimsel katkılarını ortalama 35,8 yaşında, deneysel çalışanlarda ise bunun ortalama 56 yaşında gerçekleştiğini ortaya koydu (sh.47).
Ancak, en yüksek etkiye sahip çalışmaların ne zaman gerçekleştiği ile ilgili çalışmaların bulguları rastgeleliğe işaret etmektedir. Rastgele etki kuralına (random impact rule) göre en yüksek etkiye sahip çalışmalar herhangi bir zamanda gerçekleşebilir (sh.55). Bir başka ifadeyle, ‘yaptığımız her projenin bizim en iyi çalışmamız olma’ olasılığı aynıdır (sh.56). Bu durumda bir önceki paragrafta vurgulanan başarı-yaş örüntüsü ile ilgili vurgulananlar sanki boşa düşüyormuş gibi durmaktadır. Oysa burada erken yaşlardaki üretkenlik, tutku ve daha çok çabalama devreye girmekte ve önemli çalışmaları erken kariyer dönemine çekmektedir. Böylece, erken kariyer döneminde önemli atılımların gerçekleşme sıklığı artmaktadır. Ancak, kariyerin erken döneminde daha yoğun olan üretkenlik, tekrar tekrar deneme, tutku ile ifade edilen tutum ve davranışları ilerleyen yaşlarda da devam ettiğinde önemli çalışmaların bu yaşlarda gerçekleşmesinin önünde bir engel yoktur.
Yazarların kitapta değindiği ilginç bulgulardan bir tanesi de, yüksek üretkenlik ve etki faktörü arasındaki güçlü ilişki ile ilgilidir. Bu bulguya göre bir bilim insanı ne kadar çok makale yayımlarsa, en yüksek etkili makalesinin etkisi de o kadar büyük olmaktadır (sh.61). Çünkü yüksek üretkenlik bilim insanının yayımlandığında etkisi oldukça yüksek olabilecek bir fikre denk gelme ve o fikri daha iyi geliştirebilme olasılığını artırmaktadır. Bilim insanları, bu fikirleri değerlendirebilme veya potansiyelini ortaya çıkartabilme açısından da farklı yeteneklere sahip olmaktadır. Aslında yüksek üretkenlik ve fikirleri değerlendirebilme potansiyeli pozitif bir geri beslemeye sahiptir. Dolayısıyla, bu yeteneğe daha fazla sahip olan oldukça üretken bir bilim insanının yüksek etkili çalışmalar ortaya koyma olasılığı daha yüksek olmaktadır (sh.63). Bu çalışmalar genellikle tek bir alanla da sınırlı değildir. Temas edilen tüm alanlarda katkılarına yüksek atıflar almaktadır.
Son olarak, bir bilim insanı veya sanatçının öne çıkan çalışmaları kümelenme eğilimi göstermektedir (sh.74). Yani, yüksek etkili çalışmalar kısa aralıklarla art arda gelmektedir. Yazarlar, bir bilim insanı veya sanatçı için formda oldukları bu dönemdeki kümelenme eğilimini sıcak seri modeli (hot-streak model) ile tanımlıyorlar (sh.75). Aslında bu davranış karakteristiği ‘uzun süreli az’a karşı ‘kısa süreli çok’u içermektedir. Kısa süreli performans yükselişleri ‘patlamalı’ (bursty) bir örüntü göstermektedir (sh.77). Örneğin, Einstein’in bu dönemi 4 önemli makalesini yayımladığı 1905 yılına karşılık gelirken van Gogh’un sıcak serisi Sarı Ev, Van Gogh’un Sandalyesi, Arles’de Yatak Odası, Gece Kafe, Rhone Üzerinde Yıldızlı Gece ve On İki Ayçiçekli Vazo gibi eserlerini ürettiği 1888 yılında gerçekleşir (sh.75). Diğer taraftan, etkili üretkenliğin seri bir şekilde yaşandığı formda dönemler bir bilim insanı, sanatçı, film yönetmeni vs için kariyerinde birden fazla yaşanabilir. Etkisi yüksek üretimlerin yapıldığı ve bu üretimlerin paket olarak kümelendiği bu dönemler kariyerin herhangi bir aşamasında ortaya çıkabilir, dolayısıyla önceki vurgularda olduğu gibi erken kariyer döneminde yani 30-40’lı yaşlarda olması zorunlu değildir. Gerçekte bu örüntü sadece bilim insanı kariyeri için söz konusu olmayıp insanla ilgili çoğu farklı durumlar için de geçerlidir.
Dashun Wang ve Albert-Laszlo Barabasi’nin ‘The Science of Science’ kitabı bu kapsamda yapılan çoğu çalışmayı biraraya getirdiği için bulgulara daha derli toplu bir şekilde erişebilme imkânı vermektedir (Cambridge University Press, 2020). Kitapta bilimin tüm dallarını kapsayan 53 milyondan fazla yazar ve 90 milyona yakın makale üzerinde yapılan bir analiz, son yüzyılda hem bilim insanı sayısının hem de yayın sayısının üstel olarak arttığını göstermektedir (sh.9). Bir bilim insanının her yıl ürettiği makale sayısı tüm 20. yüzyıl boyunca ortalama iki civarında kalmasına rağmen son 15 yılda hafif bir artış göstermektedir. Bu artışın nedeni son dönemde bilimsel ağlar nedeniyle bilimsel işbirliklerin artması, dolayısıyla bilim insanlarının giderek daha fazla makalede ortak yazar olabilmeleridir.
Ancak yayın verilerine daha yakından bakıldığında bu yapının oldukça heterojen ve katmanlı bir yapıya sahip olduğu görülmektedir. Yazarların atıf yaptıkları ve 1996-2011 yılları arasında 15 milyondan fazla bilim insanını kapsayan bir çalışmada araştırmacıların sadece %1’inden daha azının her yıl en az bir makale yayımladıklarının bulunması bilimsel camiada çok küçük bir grubun yayın yapma istikrarına sahip olduğunu göstermektedir (sh.10). Yazarların da ifade ettikleri gibi bir bilim insanının makalelerinin ortalama etkisi eğer yayına bir yıl bile ara vermişse önemli ölçüde düştüğü için (sh.11) atıfların çoğu, düzenli yayın performansına sahip bu %1’lik dilimdeki daha az bilim insanına gitmektedir.
Çoğu alanda bireysel performanslar birbirlerine oldukça yakın olup bireysel performans farklılıklarının genellikle belirli sınırlar içinde kaldığı bilinmektedir (normal dağılım). Ancak, bilimsel yayın performansındaki yukarda değinilen asimetrik durum bireysel üretkenlik dağılımının kalın-kuyruklu (fat-tailed) log-normal bir dağılıma sahip olduğuna (sh.12), çoğu bilim insanı az sayıda makale yayımlarken çok az sayıda bilim insanının da çok fazla yayın yaptığına işaret etmektedir. Bir başka deyişle, bilimsel camiada yayın üretim performansında bireysel düzeyde çok önemli farklılıklar görülmekte olup yayınların çoğu çok az sayıda bilim insanı tarafından üretilmektedir.
Diğer taraftan, bilimsel performans sadece yayın sayısı ile ilişkili değildir. Ayrıca, yayının alandaki etkisi performans için önemli bir kriterdir. Dolayısıyla, bilimsel performans hem yayın sayısını hem de etki faktörünü içermektedir. Bu bağlamda performansı yayın ve atıf sayıları ile ilişkilendiren ve 2005 yılında Jorge E. Hirsch tarafından geliştirilen h-index olarak bilinen bir endeks yaygın bir şekilde kullanılmaktadır (sh.18). Bir bilim insanının h-index’i n değerine sahipse, en az n atıf alan n makalesinin bulunduğunu ve geri kalan makalelerinin n’den az atıf aldığını göstermektedir. h-index’in zamana göre eğimini, bilim insanının yayın üretkenliği ve bilimsel camianın atıf ödülü birlikte belirlemektedir. h-index değeri arttıkça bilim insanının alan içerisindeki bilimsel değeri artmaktadır. Ayrıca, yapılan çalışmalar, bir akademisyenin herhangi bir zamandaki h-index değeri ve atıf sayısının gelecekteki bilimsel performansı öngörmede oldukça belirleyici olduklarını göstermektedir. Bir başka deyişle h-index ve erken kariyer atıf sayısı, uzun vadeli bilimsel etkiyi tahmin etmede en güçlü göstergelerdir (sh.23).
Bilimsel itibar, itibar sinyalleşmesi üzerinden ilave getirilere yol açmaktadır. Makalelerin kabul edilme oranı ve hızı artmakta, fonlardan daha çok pay alınmakta, daha başarılı öğrencilerle birlikte çalışma imkânı artmaktadır. İlave getiriler itibarı artırarak pozitif bir geri besleme sağlar. Bu ilave getirilerin her birinin gelecekteki başarıyı artırmaya katkısı olur. Makalelere yapılan atıfların da tanınma ile ilişkisinin olduğu bilinmektedir. Örneğin, ünlü fizikçiler tarafından yayımlanan bir makale, genç bir yazara göre kısa sürede dört kat daha fazla atıf alma olasılığına sahiptir (sh.33). Dolayısıyla, itibar sinyalleşmesi Matta etkisine sahiptir. Avantaj yeni avantajlara yol açmaktadır. Kısaca, itibar veya prestij, bilimsel çalışmaların görünürlüğünü ve etkisini doğrudan artıran kritik faktörler olarak işlev görürler.
Verilerden elde edilen bulgular bilimsel başarı-yaş paterninde bir değişime işaret etmektedir. Nobel ödülü kazananlar ve büyük mucitlerden oluşan veri setleri kullanılarak elde edilen bulgularda daha önce 30-40 yaşlarında elde edilen büyük başarıların daha ileri yaşlarda gerçekleştiği, yani en yüksek başarıların ortaya çıktığı ortalama zirve yaşının ileri yaşlara kaydığı görülmektedir (sh.44). Günümüzde ömürler uzamakta, eğitim süreleri de oldukça uzun sürmektedir. Örneğin, yazarların da ifade ettikleri gibi 20.yüzyılın başlarında bir bilim insanı ortalama 23 yaşında aktif araştırmacı olurken yüzyılın sonunda bu başlangıç yaşı 31’e kaymıştır (sh.44). Dolayısıyla, önemli başarıların ortaya çıktığı yaşlar da yükselmektedir. Bilimsel başarı-yaş örüntüsünde araştırma boyutu, yani kavramsal veya deneysel çalışma belirleyici olmaktadır. Yazarların atıfta bulundukları ve kavramsal veya deneysel çalışan Nobel Ödülü kazanmış ekonomistler üzerinden yapılan bir çalışmada kavramsal çalışan Nobel Ödüllü ekonomistlerin en önemli bilimsel katkılarını ortalama 35,8 yaşında, deneysel çalışanlarda ise bunun ortalama 56 yaşında gerçekleştiğini ortaya koydu (sh.47).
Ancak, en yüksek etkiye sahip çalışmaların ne zaman gerçekleştiği ile ilgili çalışmaların bulguları rastgeleliğe işaret etmektedir. Rastgele etki kuralına (random impact rule) göre en yüksek etkiye sahip çalışmalar herhangi bir zamanda gerçekleşebilir (sh.55). Bir başka ifadeyle, ‘yaptığımız her projenin bizim en iyi çalışmamız olma’ olasılığı aynıdır (sh.56). Bu durumda bir önceki paragrafta vurgulanan başarı-yaş örüntüsü ile ilgili vurgulananlar sanki boşa düşüyormuş gibi durmaktadır. Oysa burada erken yaşlardaki üretkenlik, tutku ve daha çok çabalama devreye girmekte ve önemli çalışmaları erken kariyer dönemine çekmektedir. Böylece, erken kariyer döneminde önemli atılımların gerçekleşme sıklığı artmaktadır. Ancak, kariyerin erken döneminde daha yoğun olan üretkenlik, tekrar tekrar deneme, tutku ile ifade edilen tutum ve davranışları ilerleyen yaşlarda da devam ettiğinde önemli çalışmaların bu yaşlarda gerçekleşmesinin önünde bir engel yoktur.
Yazarların kitapta değindiği ilginç bulgulardan bir tanesi de, yüksek üretkenlik ve etki faktörü arasındaki güçlü ilişki ile ilgilidir. Bu bulguya göre bir bilim insanı ne kadar çok makale yayımlarsa, en yüksek etkili makalesinin etkisi de o kadar büyük olmaktadır (sh.61). Çünkü yüksek üretkenlik bilim insanının yayımlandığında etkisi oldukça yüksek olabilecek bir fikre denk gelme ve o fikri daha iyi geliştirebilme olasılığını artırmaktadır. Bilim insanları, bu fikirleri değerlendirebilme veya potansiyelini ortaya çıkartabilme açısından da farklı yeteneklere sahip olmaktadır. Aslında yüksek üretkenlik ve fikirleri değerlendirebilme potansiyeli pozitif bir geri beslemeye sahiptir. Dolayısıyla, bu yeteneğe daha fazla sahip olan oldukça üretken bir bilim insanının yüksek etkili çalışmalar ortaya koyma olasılığı daha yüksek olmaktadır (sh.63). Bu çalışmalar genellikle tek bir alanla da sınırlı değildir. Temas edilen tüm alanlarda katkılarına yüksek atıflar almaktadır.
Son olarak, bir bilim insanı veya sanatçının öne çıkan çalışmaları kümelenme eğilimi göstermektedir (sh.74). Yani, yüksek etkili çalışmalar kısa aralıklarla art arda gelmektedir. Yazarlar, bir bilim insanı veya sanatçı için formda oldukları bu dönemdeki kümelenme eğilimini sıcak seri modeli (hot-streak model) ile tanımlıyorlar (sh.75). Aslında bu davranış karakteristiği ‘uzun süreli az’a karşı ‘kısa süreli çok’u içermektedir. Kısa süreli performans yükselişleri ‘patlamalı’ (bursty) bir örüntü göstermektedir (sh.77). Örneğin, Einstein’in bu dönemi 4 önemli makalesini yayımladığı 1905 yılına karşılık gelirken van Gogh’un sıcak serisi Sarı Ev, Van Gogh’un Sandalyesi, Arles’de Yatak Odası, Gece Kafe, Rhone Üzerinde Yıldızlı Gece ve On İki Ayçiçekli Vazo gibi eserlerini ürettiği 1888 yılında gerçekleşir (sh.75). Diğer taraftan, etkili üretkenliğin seri bir şekilde yaşandığı formda dönemler bir bilim insanı, sanatçı, film yönetmeni vs için kariyerinde birden fazla yaşanabilir. Etkisi yüksek üretimlerin yapıldığı ve bu üretimlerin paket olarak kümelendiği bu dönemler kariyerin herhangi bir aşamasında ortaya çıkabilir, dolayısıyla önceki vurgularda olduğu gibi erken kariyer döneminde yani 30-40’lı yaşlarda olması zorunlu değildir. Gerçekte bu örüntü sadece bilim insanı kariyeri için söz konusu olmayıp insanla ilgili çoğu farklı durumlar için de geçerlidir.