Loteria, sztuczna inteligencja czy podejście kontekstualne? Nowatorskie podejścia do wyboru wniosków grantowych przez fundacje finansujące naukę były tematem międzynarodowego warsztatu Philea Research Forum, który odbył się w siedzibie Fundacji na rzecz Nauki Polskiej 9 marca br.
W ciągu ostatnich 25 lat rola fundacji jako instytucji wspierających badania i innowacje w Europie znacznie wzrosła zarówno pod względem zakresu, jak i skali. W przypadku 991 fundacji, które wzięły udział w badaniu Komisji Europejskiej (badanie EUFORI, 2015), wydatki na badania naukowe i innowacje wyniosły 5,01 mld euro rocznie, czyli mniej więcej połowę średniego rocznego budżetu, jaki UE przeznaczała na naukowców i innowatorów przez cały okres trwania programu „Horyzont 2020”. W ramach warsztatów i konferencji skupione w Philea największe europejskie fundacje wspierające badania naukowe dzielą się swoimi doświadczeniami w zakresie doskonalenia metod wyboru właściwych projektów. Tym razem spotkanie miało miejsce w warszawie w siedzibie FNP, która jest członkiem Philea Research Forum.
Dr Elizabeth Gadd, wiceprezes Komitetu Sterującego Koalicji na rzecz doskonalenia systemów oceny badań naukowych (Coalition for Advancing Research Assessment – CoARA), zwróciła uwagę na dyskryminację wynikającą z obecnego systemu oceny, opartego przede wszystkim na wskaźnikach ilościowych, a odnoszącego się także do badań prowadzonych w mniej rozwiniętych regionach świata i publikowanych w językach innych niż angielski. Jak podkreślała, odpowiedzialna ocena badań powinna mieć charakter w dużej mierze jakościowy i uwzględniać wartości kluczowe z punktu widzenia rozwoju nauki, a nie powielać dotychczasowe schematy.
Tanita Casci, dyrektorka Research Strategy & Policy Unit na Uniwersytecie w Oksfordzie, przedstawiła kontekstualne podejście do oceny dokonań badawczych i CV w formacie narracyjnym. CV napisane w takim formacie ma na celu pomóc w uwzględnieniu zróżnicowanego wkładu naukowców w rozwój ich dziedziny, innych badaczy, a także nauki jako takiej i jej wpływu na społeczno-gospodarcze otoczenie. Bez uwzględnienia tej różnorodności priorytety indywidualnych badaczy nie będą skutecznie służyć rozwojowi nauki.
Ulrike Bischler z fundacji Volkswagena opowiedziała o eksperymentach z randomizacją w toku wyboru wniosków o dofinansowanie. Po wyłonieniu wniosków zdecydowanie najlepszych i odrzuceniu tych najsłabszych, które nie powinny dostać finansowania, większość instytucji finansujących badania stoi przed wyzwaniem wyboru laureatów spośród puli porównywalnych wniosków dobrej jakości. Fundacja Volkswagena pozwala, by w części programów decyzja co do tego, który z wniosków z tej grupy otrzyma finansowanie, dokonywana była losowo. Jak wynika z analiz Fundacji, w porównaniu z tradycyjną metodą wyboru wniosków wyniki „randomizacji” wypadły dość podobnie. Zarazem jednak podejście to zwiększyło ilość badań prowadzonych przez kobiety, naukowców o mniejszym doświadczeniu badawczym / na wcześniejszym etapie kariery i reprezentujących dziedziny, które zazwyczaj są niedostatecznie reprezentowane w puli złożonych aplikacji.
Hiszpańska La Caixa Foundation otrzymuje rocznie ponad 3 tysiące wniosków, z których wybiera ok. 140 projektów na łączna sumę 95 mln euro. W ramach eksperymentu Fundacja postanowiła powierzyć część wyboru wniosków sztucznej inteligencji. Bogate dane z wcześniejszych lat prowadzenia konkursów posłużyły do „uczenia” modeli, z których jeden przypisuje wnioski do odpowiednich recenzentów, a drugi dokonuje preselekcji wniosków kierowanych do dalszej oceny. Wyniki pracy AI porównano z efektami równolegle prowadzonej pracy ludzi i okazały się one niemal całkowicie zbieżne, co zdecydowanie zachęca do dalszego rozwijania metody.