An Interpretation of Digitalization of Science: A Comparative Outline of the Main Analytical Approaches

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article attempts to summarize the most significant approaches to understanding the digitalization of science. We proceed from the assumption that the development of theoretical models for assessing the “digital turn” will not only help to clarify the changes taking place in science, but will also allow us to better understand them, as well as possibly regulate various aspects of digitalization. We can say that by the 2010s at least four categories (or clusters) of approaches to the conceptualization of digitalization have developed, and each category often operates with its own definitions and a separate conceptual framework. This refers to scientometric, economic, information technology (IT) and sociological approaches to understanding the process of digitalization in science. Even a cursory comparison of their specific characteristics allows us to say that all the paradigms listed above have a number of common features and are based on several fundamental premises regarding the trends in the development of science and education, although an assessment of these trends, as well as an emphasis within each approach can differ significantly. We can single out three most large-scale complexes of phenomena that are in the focus of researchers in the field of digitalization of science: this is the formation of a global academic community thanks to digital services (1), the personalization of higher education (2) and the problem of digital inequality (3). The juxtaposition of these processes, thus, significantly changes several important features of science in general, forcing the academic community to raise questions about the definitions and essence of scientific knowledge once again.

About the authors

Dmitry V. Sokolov

Independent Researcher

Email: d.v.sokolov.1985@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5502-7225
Moscow, Russia

References

  1. Солла Прайс де Д. Д. Малая наука, большая наука // Наука о науке : сборник статей / пер. с англ. М. : Прогресс, 1966. С. 281–384.
  2. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования / пер. с англ. под ред. В. Л. Иноземцева. М. : Academia, 1999. CLXX, 783, [3] с. ISBN 5-87444-070-4.
  3. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура / пер. с англ. под науч. ред. О. И. Шкаратана. М. : Гос. ун-т. Высш. шк. экономики, 2000. 608 с. ISBN 5-7598-0069-8.
  4. Налимов В. В., Мульченко З. М. Наукометрия: изучение развития науки как информационного процесса. М. : Наука, 1969. 192 с.
  5. Срничек Н. Капитализм платформ / пер. с англ. и науч. ред. М. Добряковой. М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. 128 c. EDN VRPYEZ. ISBN 978-5-7598-1786-4.
  6. Душина С. А., Хватова Т. Ю., Николаенко Г. А. Академические интернет-сети: платформа научного обмена или Инстаграм для ученых? (На примере ResearchGate) // Социологические исследования. 2018. № 5 (409). С. 121–131. doi: 10.7868/S0132162518050112. EDN URNLXS.
  7. Ершова Т. В., Хохлов Ю. Е. Цифровые платформы для исследований и разработок // Информационное общество. 2017. № 6. С. 17–24. EDN YVPUFU.
  8. Никулина Т. В., Стариченко Е. Б. Информатизация и цифровизация образования: понятия, технологии, управление // Педагогическое образование в России. 2018. № 8. С. 107–113. doi: 10.26170/po18-08-15. EDN XYCBET.
  9. Семёнов Е. В., Соколов Д. В. Методологические проблемы комплексных исследований цифровой трансформации научных коммуникаций // Управление наукой: теория и практика. 2021. Т. 3, № 2. С. 75–98. doi: 10.19181/smtp.2021.3.2.4. EDN IHSACW.
  10. Bernal J. D. The social function of science. London : George Routledge and Sons, Ltd, 1939. xvi, 482 p.
  11. Garfield E. Citation indexes for science: A new dimension in documentation through association of ideas // Science. 1955. Vol. 122, № 3159. Р. 108–111. doi: 10.1126/science.122.3159.108.
  12. McAfee A., Brynjolfsson E. Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. New York : W. W. Norton and Company, 2017. 402 p. ISBN 978-0-3932-54297.
  13. Gawer A. Platform dynamics and strategies: From products to services // Platforms, markets and innovation. Ed. by А. Gawer. Cheltenham ; Northampton : Edward Elgar Publishing, 2009. P. 45–76. doi: 10.4337/9781849803311.00009.
  14. Capurro R. Digitization as an ethical challenge // AI & Society. 2017. Vol. 32, № 2. P. 277–283. doi: 10.1007/s00146-016-0686-z. EDN YHUYAG.
  15. Ammon U. Linguistic inequality and its effects on participation in scientific discourse and on global knowledge accumulation – With a closer look at the problems of the second-rank language communities // Applied Linguistics Review. 2012. Vol. 3, № 2. P. 333–355. doi: 10.1515/applirev-2012-0016.
  16. Титаренко Л. Г. Адаптация к ускоренной цифровизации в условиях пандемии: сравнительное исследование систем высшего образования России и Беларуси // Высшее образование в России. 2022. Т. 31, № 3. С. 58–68. doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-22-3-58-68. EDN JXBVQK.
  17. Zhou X., Smith C. J. M., Al-Samarraie H. Digital technology adaptation and initiatives: a systematic review of teaching and learning during COVID-19 // Journal of Computing in Higher Education. 2023. April. doi: 10.1007/s12528-023-09376-z.
  18. Slaughter S., Leslie L. L. Expanding and elaborating the concept of academic capitalism // Organization. 2001. Vol. 8, № 2. P. 154–161. doi: 10.1177/1350508401082003.
  19. Johnston B., MacNeill S., Smyth K. Conceptualising the digital university: The intersection of policy, pedagogy and practice. Cham : Palgrave Macmillan, 2018. xxi, 265 p. doi: 10.1007/978-3-319-99160-3.
  20. García-Morales V. J., Garrido-Moreno A., Martín-Rojas R. The transformation of higher education after the COVID disruption: Emerging challenges in an online learning scenario // Frontiers in Psychology. 2021. Vol. 12. Art. 616059. doi: 10.3389/fpsyg.2021.616059.
  21. Fredricks-Lowman I., Smith-Isabell N. Academic capitalism and the conflicting ideologies of higher education as a public good and commodity // New Directions for Higher Education. 2020. Vol. 2020, issue 192. P. 21–27. doi: 10.1002/he.20388.
  22. Understanding digital inequality: A theoretical kaleidoscope / C. Kuhn, S. M. Khoo, L. Czerniewicz [et al.] // Postdigital Science and Education. 2023. Vol. 5, № 3. P. 894–932. doi: 10.1007/s42438-023-00395-8.
  23. Груздева М. А. Включённость населения в цифровое пространство: глобальные тренды и неравенство российских регионов // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13, № 5. C. 90–104. doi: 10.15838/esc.2020.5.71.5. EDN GSPBDZ.
  24. Ивахненко Е. Н., Никольский В. С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 4. С. 9–22. doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22. EDN TZHIHU.
  25. Игумнов О. А. Экономика знаний: проблемы становления и развития // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2016. № 5. C. 113–122. EDN XAIJBX.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».