Социальные основы информационного общества

3.4. Информатизация науки

Впервые основные принципы информатизации науки были сформулированы В.М. Глушковым в выдвинутой им концепции автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) [5], а именно:

• автоматизация экспериментальных исследований;
• автоматизация вычислительных работ;
• автоматизация информационного обеспечения науки и техники;
• автоматизация дедуктивных построений;
• кибернетическое моделирование.

Принципы АСНИ оказались настолько жизненно важными, что все были реализованы не только в СССР, но и в других странах, где идеи В.М. Глушкова были почти неизвестны. Можно считать, что учёный оказался провидцем - современная наука немыслима без должной информатизации.

Информатизация науки стимулирует натурные и вычислительные эксперименты, численное моделирование исследуемых объектов, быстрые и точные расчёты, на которые прежде непродуктивно тратилось слишком много времени, тонкие методы анализа наблюдений, обмен научной информацией и др. Стали нормой сложные комплексные исследования на суперкомпьютерах в интернет-режиме (сетевом протоколе) удалённого доступа Telnet (экологические модели планетарного масштаба, космические исследования, квантовая химия, финансово-экономическое моделирование глобальной экономики и др.). Например, на суперкомпьютерах "Ломоносов", "Чебышев" (МГУ) можно в режиме теледоступа проводить исследования с рабочих мест, находящихся в Японии, так же как на суперкомпьютере Токийского университета - из России.

В информационном обществе наука представляется движущей силой прогресса, ибо основным продуктом науки является знание - высшая форма информации. Согласно данным наукометрии^{9Наукометрия - дисциплина, изучающая эволюцию науки через разнообразные измерения и статистическую обработку научной информации. Пионер наукометрии - отечественный учёный В.В. Налимов, 1969.}, сейчас насчитывается порядка 15 000 научных дисциплин; каждая из них имеет свои объект и предмет исследования, свою терминологию, своих специалистов и свой специфический жаргон ("сленг"). Естественно, что специалисты из разных областей науки подчас просто не понимают друг друга: ихтиолог - социолога, физик - фенолога, военный историк - египтолога и т. п. Сотни тысяч научных статей публикуются ежегодно в журналах разных стран и ведомств. Кто эту лавину информации может осилить, прочитать в бумажном формате, тем более что доступ к ней ограничен в пространстве-времени?! В электронном формате доступ не ограничен - через внепространственный и вневременной Интернет! Давно стало нормой, что на сайты и в электронные библиотеки университетов и научных организаций "заглядывают" пользователи со всего света, многие издательства с сомнительной репутацией, преследуя определённую корысть, предлагают заманчивые услуги для публикаций.

При информатизации науки особое значение приобретает компьютерная обработка и анализ различного рода статистических данных - результатов наблюдений и экспериментов (естествознание, технические науки), анкетирования и опросов (социология, психология) и др. Для этого требуется соответствующее программное обеспечение в виде статистических пакетов обработки и анализа данных, которые в изобилии предлагаются на рынке программных продуктов^{10Понятия обработки и анализа данных не идентичны; обработка - это этап подготовки данных для анализа, как сбор данных - этап подготовки к их обработке.}.