Читать книгу "Умные граждане – умное государство - Бет Новек"

Первый этап проекта начался в 2014 году. Его цель заключалась в том, чтобы повысить скорость и эффективность одобрения медицинских изделий посредством сетевого взаимодействия между штатными экспертами Управления FDA и специалистами по нормативному правовому регулированию, укрепить взаимодействие между правительственными регуляторами и научным сообществом и помочь государственным ведомствам осознать, что для принятия сложных политических решений требуется комплексный научный подход[643].

Как Profiles оценивает профессиональную компетенцию

Классическим примером экспертной сети является проект Harvard Catalyst Profiles. Это наглядный образец, как мог бы действовать механизм умного государственного управления в будущем. Для заполнения базы данных Profiles используется комбинация автоматических (пассивных) и ручных (активных) методов. В рамках так называемого «пассивного сетевого взаимодействия» (passive networking) публикации пользователей из онлайн-источников автоматически добавляются в профиль специалиста, где затем анализируются для определения профессиональной компетенции человека и выстраивания его профессиональных связей[644].

«Пассивные сети» создаются автоматически на основании истории соавторства, принадлежности к одной организации и географической близости. Инструменты FDA Profiles находят в онлайн-источниках и вносят в профиль специалиста:

• биографические данные;

• информацию о членстве в профессиональных ассоциациях;

• данные об образовании и повышении квалификации;

• сведения об опыте в области нормативного правового регулирования;

• публикации, размещенные в открытых источниках;

• информацию о грантах с ресурса grants.gov.

Кроме того, исследователь имеет возможность в ручном режиме добавить сведения о своих интересах, навыках и проектах, указать научного руководителя, консультантов или отметить связи с коллегами, то есть «дополнить… базу FDA Profiles информацией о своих социальных связях, которая известна только ему самому». Собранные данные и алгоритмы подбора людей под решение конкретных задач позволяют Harvard Catalyst Profiles ускорить процесс идентификации «правильных» экспертов.

Структура организации данных, собранных автоматически или введенных в ручном режиме, позаимствована у сети VIVO, еще одной системы поиска экспертов, построенной на отрытом программном обеспечении. VIVO представляет собой авторитетную межуниверситетскую базу данных ученых[645]. Дин Крафт, руководитель направления развития информационных технологий библиотеки Корнелльского университета, объясняет работу ресурса следующим образом:

После наполнения базы информацией об интересах исследователей, их деятельности и профессиональных достижениях VIVO позволяет осуществлять поиск исследователей в разных областях науки как в данной организации, так и за ее пределами. Платформа VIVO дает возможность просматривать данные системы и через функцию поиска быстро находить нужную информацию[646].

Рабочая группа создателей VIVO, в которую входили программисты и специалисты по информационным технологиям, создала онтологическую структуру данных[647], которую впоследствии внедрили у себя также Harvard и FDA Profiles. Эта структура является подробной спецификацией модели предметной области, задает основу для систематизации данных по выделенным категориям и единую терминологию для описания области исследований, исследовательских проектов, применяемых баз данных, опыта преподавания и областей экспертизы. Опора на онтологическую структуру данных позволяет составить детализированное описание компетенций исследователя, в частности в области биомедицины[648].

Классификация данных, как собранных автоматически по онлайн-базам, так и введенных специалистами вручную, осуществляется на основе онтологической структуры и сформированной библиотеки категорий. Исходя из этих данных, Profiles формирует так называемое «облако понятий» – набор ключевых слов, который описывает научные интересы и достижения эксперта в течение продолжительного периода[649]. Пользователи имеют возможность самостоятельно дополнять список навыков и редактировать свои данные.

Алгоритмы Profiles позволяют представлять результаты поисковых запросов в виде списков или визуальных диаграмм, показывающих взаимосвязи между людьми. Например, если в системе FDA Profiles провести поиск по запросу «стент», программа выдаст список сотрудников Управления по контролю качества пищевых продуктов и медикаментов с пояснениями, почему предложены именно они.

Платформа Profiles изначально функционировала как «Facebook внутри Управления FDA», но в перспективе предполагалось, что она начнет использоваться органами власти более широко и будет связана с другими сетями, такими как VIVO, для поиска экспертов вне стен ведомства. Существуют планы по интеграции в эту систему базы патентов, а также данных LinkedIn, Slideshare и других социальных медиа. Предполагается также добавить в систему поиска экспертов инструменты для совместной работы и обмена мнениями. Просто возможности выявить эксперта недостаточно – важна возможность установить связь и взаимодействие с ним. Например, Университет Калифорнии, Сан-Франциско, активно использует краудсорсинговую платформу Open Proposals («Открытые предложения»), которая создает условия для доконкурсного взаимодействия ученых и уже обеспечивает устойчивое и продуктивное сотрудничество исследователей[650].