Struktura rewolucji naukowych Thomasa Kuhna (1962) to jedna z kilku najważniejszych książek w naukach społecznych XX wieku. Od pół wieku za Kuhnem powtarzamy, że w dyscyplinach naukowych kształtują się paradygmaty, czyli zbiory założeń i praktyk badawczych obowiązujących w danym okresie, które decydują, co się bada, jak zadaje pytania, jakich metod używa oraz jak interpretuje osiągnięte rezultaty. Obok samego paradygmatu innymi pojęciami, które zadomowiły się w naukach społecznych (oraz w potocznym myśleniu) stała się zmiana paradygmatu, kryzys w nauce oraz rewolucja naukowa. Choć mechanizm zmiany w dyscyplinach naukowych ujmowano także inaczej, a nieraz nawet opisywano na wiele lat przed wydaniem Struktury… (Fleck, Agassi…), to właśnie pojęcia wprowadzone do obiegu przez Kuhna stały się rodzajem „paradygmatu”. Utorowały one drogę koncepcjom opartym na pewnych podobnych przesłankach, ale dotyczącym bądź całej kultury (koncepcje zmian pod wpływem pisma i druku), bądź jej pewnych dziedzin, takich jak sztuka. Pojęcia zastosowane przez Kuhna i badaczy przewrotu w technologiach umysłu i komunikacji (Ong, Havelock, Goody i Elisabeth Eisenstein) ułatwiają zrozumienie rewolucji, jaka dziś zachodzi w badaniach naukowych. Jesteśmy świadkami nie jednej zmiany paradygmatu dyscypliny, tylko serii szybko następujących po sobie zmian w sposobach myślenia i porozumiewania ogółu badaczy pod wpływem technologii telekomunikacyjnych i informatycznych. W swojej skali zmiana ta ma analogię w rewolucji, jaka nastąpiła w nauce na przełomie XVIII i XIX wieku.

Do XIX w. dominującym ideałem wiedzy była nie tyle twórcza praca badawcza, polegająca na odkrywaniu nowych zjawisk na drodze obserwacji i eksperymentu, co czysto receptywna erudycja. Choć w XVII wieku nastąpiło odrodzenie i rozwój empirycznych i zmatematyzowanych nauk opartych na obserwacji i eksperymencie, takich jak fizyka czy biologia, nauki te były uprawiane obok głównego nurtu wiedzy naukowej. Przenikały do szkół i uczelni, ale pierwszym uniwersytetem, w którym badania naukowe stały się jedną z podstawowych funkcji, był uniwersytet berliński, założony przez Humboldta w 1810 r. Do wieku XIX dominował pogląd, że wiedza o rzeczywistości sięgnęła swego kresu, wobec tego oparta jest na ograniczonej liczbie dzieł i ich możliwych interpretacji. Wiedzę tę można pomnożyć nie tyle przez obserwację rzeczywistości, co przez zbieranie i porządkowanie istniejących prawd oraz przez objaśnianie tego, co napisali uznani autorzy. W XIX wieku stwierdzono, że wiedzę pomnaża się poprzez poszukiwanie nowych faktów i sposobów ich interpretacji.

Epoka wielkich baz danych

Można argumentować, że zmiany, jakich jesteśmy świadkami, są na miarę przewrotu, jaki nastąpił dwieście lat temu. Zmiany te mają swoje oblicze technologiczne, społeczne i metodologiczne. Trudno oddzielać od siebie poszczególne aspekty, gdyż łączą się ze sobą. Czynnikiem zmian są nowe technologie, ale technologie są kształtowane pod wpływem nowo uświadomionych potrzeb i możliwości. Język polski nie nadąża za zmianami i często, aby określić te nowe zjawiska, sięgamy po słowa i zwroty angielskie.

Kevin Kelly w Spekulacjach o przyszłości nauki twierdzi, że w nauce w ciągu najbliższych 50 lat nastąpi więcej zmian niż w ciągu ostatnich lat 400, od chwili powstania nauk nowożytnych. Zachodzące na naszych oczach zmiany opisują książki Reiventing Discovery (2009), Macrowikieconomics (2010) i The Fourth Paradigm (2011).

Zmienia się sposób, w jaki formułuje się problemy badawcze i testuje hipotezy. Komputery i Internet przekształcają gruntownie stare metody poznania oraz umożliwiają powstawanie nowych (np. „odkrywanie wiedzy z baz danych”, symulacja). Analiza wielkich ilości danych staje się ważnym źródłem hipotez. Jeszcze bardziej niż dotąd badania oddalają się od bezpośredniej obserwacji i polegają na przetwarzaniu i wizualizacji zbiorów danych pochodzących z czujników i instrumentów. Astronom nie musi oglądać nieba.

Kelly wskazuje, że nadchodzi epoka wielkich bibliotek danych, pozwalających na jednoczesne stawianie i testowanie wielu konkurencyjnych hipotez. W cytowanej pracy omawia 14 nowych rodzących się metod, takich jak matryca wielorakich hipotez, ewolucyjne wyszukiwania, potrójne ślepe eksperymenty, rozproszone oprzyrządowanie i eksperyment , skompilowane wyniki negatywne i inne.

Zmienia się przedmiot badań; w humanistyce i naukach społecznych zmienia się z powodu przekształcenia pod wpływem ICT badanej rzeczywistości (cyberkultura, cyberwojny, społeczne i filozoficzne konsekwencje zwrotu cyfrowego itd.), we wszystkich dyscyplinach – pod wpływem nowych narzędzi badawczych umożliwiających analizę wielkiej ilości danych (np. analityka kulturowa).

Zmieniają się formy współpracy – wewnątrz środowiska naukowego (wirtualne instytuty, „zbiorowa inteligencja”, sieci naukowe, współpraca on-line, zarządzanie przepływem pracy, platformy typu OpenWetWare ), pomiędzy środowiskiem naukowym a tzw. amatorami (np. nauka obywatelska, nauka partycypacyjna, demokratyzacja wiedzy, mikrokontrybucje, mikroekspertyzy) oraz pomiędzy środowiskiem naukowym a użytkownikami badań i wszystkimi zainteresowanymi (tzw. tłum ekspertów, zbiorowa współpraca). W pewnych dziedzinach amatorzy, wygnani z nauki w XIX w. w fazie jej instytucjonalizacji i profesjonalizacji, wracają z triumfem, najczęściej dzięki podziałowi zadań badawczych na odrębne moduły oraz drobnym kontrybucjom, możliwym dzięki udostępnieniu przez Internet wielkich ilości danych. Kompetentni entuzjaści wnieśli wielki wkład np. do programu obserwacji nieba w ramach Sloan Digital Sky Survey (SDSS).

Zmieniają się także formy udostępniania danych i ustaleń (np. blogi, wikis, Wiki science, open lab notebook , czasopisma audiowizualne, wizualizacja wiedzy, analityczne bazy danych, np. Wolfram Alpha, Freebase) oraz sposoby oceny ustaleń naukowych (np. internetowe komentarze do roboczych wersji artykułów, open peer review ).

Otwarta nauka i dydaktyka

Rozwijający się ruch otwartej nauki jest czymś więcej niż tylko przejściową modą, jedną z możliwych opcji rozwoju nauki (obok jej komercjalizacji) albo sztandarowym postulatem młodego pokolenia (w ramach „otwartej kultury”). Im bardziej świat staje się złożony, tym większą rolę odgrywają w nim systemy otwarte. Im tańsza staje się elektronika, tym częściej firmy stosują w modelach biznesowych zasadę „za darmo”, a popularność zasady „za darmo” ośmiela do stawiania żądań jej stałego rozszerzania.

Niepodobna do dawnej staje się edukacja na poziomie uniwersyteckim. Już w roku 1997 Peter Drucker przewidywał, że uniwersytety zanikną w ciągu 30 lat. Na taką możliwość wskazują coraz bardziej powszechne wirtualne uniwersytety, „otwarta edukacja” – dostępność wykładów i materiałów dydaktycznych w Internecie, udział studentów w badaniach naukowych traktowany jako forma dydaktyki, internetowe platformy współpracy i dzielenia się doświadczeniem (np. OpenCourseWare ), oprogramowania służące wspólnemu ustalaniu przedmiotu i form uczenia się, jak Wikiversity . Takie projekty jak Galaxy Zoo, e-Bird, Open Dinosaur Project , i wiele innych, rozszerzają udział niebadaczy w rozwoju nauki.

Badania nad złożonością, prowadzone dzięki przetwarzaniu wielkich ilości danych (big data ), stają się zaczynem nowych pól badań (np. nad systemami złożonymi), powodują rewolucje pomiędzy dyscyplinami (np. kognitywistyka, dziedzina z pogranicza psychologii poznawczej, neurobiologii, filozofii, sztucznej inteligencji, lingwistyki oraz logiki i fizyki) oraz w dyscyplinach tradycyjnych (np. w biologii, fizyce, ekologii, naukach medycznych, naukach społecznych, humanistyce). Mówi się, że tak jak wiek XIX był wiekiem fizyki, a II połowa wieku XX – wiekiem biologii, wiek XXI będzie wiekiem badań nad złożonością.

Nowe formy innowacji (e-nauka, rzeczywistość wirtualna, techniki symulacji i modelowania, szybkie prototypowanie, druk 3D) oddziałują nie tylko na produkcję i usługi, ale także na badania naukowe. Powstają nowe typy instytucji, takie jak firma InnoCentive, która rozwiązuje problemy B+R w wielu dziedzinach (inżynieria, informatyka, matematyka, chemia, fizyka, biznes), formułując „wyzwania” dla wszystkich zainteresowanych i przyznając nagrody za najlepsze rozwiązania. W Polsce formę otwartej współpracy zastosowano ostatnio przy wskazywaniu zastosowań komercyjnych oraz rozwiązywaniu problemów wdrożenia do produkcji grafenu (Agencja Rozwoju Przemysłu).

Zmiany są od dziś, w Polsce ich ważnym promotorem jest ICM Uniwersytetu Warszawskiego, założony dwadzieścia lat temu. Promotorem zmian w humanistyce jest m.in. portal Wiedza i Edukacja.

Okno czy luka?

Opisane zmiany powodują przede wszystkim przekształcenie stosunku nauki i społeczeństwa, burzenie „wież z kości słoniowych” i wciąganie obywateli do planowania, współtworzenia i oceny badań naukowych i technologicznych (z punktu widzenia wpływu na życie społeczne). „Potrzebujemy rozwiązań, a nie kolejnych milionów artykułów naukowych”, głoszą (z przesadą neofity) orędownicy nowego paradygmatu nauki. Następnie, zmiany powodują podważenie artykułu naukowego jako jedynej, niekwestionowanej formy wkładu do nauki oraz zakwestionowanie przydatności komitetu naukowego jako formy rozwiązywania problemów badawczych. Skład komitetów odzwierciedla istniejącą hierarchię opartą na przeszłych osiągnięciach, a nie żywotność umysłu, kreatywność i entuzjazm osób, które dobrowolnie przystępują do pracy w otwartych projektach, pisze Michael Nielsen, autor Re-inventing Discovery .

Charakter przemian badań naukowych zachodzących pod wpływem technologii telekomunikacyjnych i informatycznych powoduje, że zmienia się podział ról w tworzeniu polityki naukowej i innowacyjnej pomiędzy rządem, organizacjami międzynarodowymi i pozarządowymi, rynkiem oraz naukowcami. Często inicjatorami nowych form inicjatyw są badacze, fundacje (np. platforma edukacyjna Polymath Project ) lub firmy (InnoCentive). Jednak niezależnie od zwiększonej roli w zmianach aktorów pozarządowych, resorty nauki mają nadal ważną rolę do spełnienia – modyfikacji zasad oceny instytucji naukowych, uruchomienia nowych programów i instrumentów oraz udziału w kształtowaniu europejskiej polityki naukowej. Ta ostatnia kładzie nacisk na otwarcie zasobów danych i publikacji, budowanie wspólnej międzynarodowej infrastruktury danych oraz kształcenie data scientists .

Od zrozumienia w Polsce wagi zmian zależy przygotowanie kraju na nadejście nowego paradygmatu techno-gospodarczego, w którym odkryjemy swoje „okno szansy” lub powiększymy lukę, dzielącą nas od świata.