Как видеть будущее: Остановись, мгновенье: какие методы используют для предсказания будущего

Остановись, мгновенье: какие методы используют для предсказания будущего

Как учение о будущем эволюционировало от наблюдения за звездами до киберфизической системы

История становления науки о будущем сравнительно небольшая. Строго говоря, ей не больше 70 лет, что не значит, что до этого человек не пытался заглянуть за «горизонт событий» — такие мечты, по всей видимости, никогда не оставляли человеческий разум. Иногда человеку даже удавалось достигать здесь определенных успехов, но вплоть до XX века такие попытки не превращались во что-то масштабное и не приводили к созданию строго продуманной методологии.

Так, первая, пусть и переданная в форме правдоподобного анекдота удача человека в прогнозировании относится к началу VI века до н.э. Тогда первый философ древности Фалес Милетский сумел предсказать высокий урожай маслин на следующий сезон, наблюдая за звездами. Заранее взяв за бесценок в аренду все маслодавильни в Милете и на Хиосе, он быстро сколотил хорошее состояние, когда спрос на них резко взлетел из-за предсказанного им высокого урожая.

Тем не менее, этот эпизод далекой античности на протяжении многих веков оставался исключением для коронованных управленцев: они, как правило, почти не пытались заглядывать в будущее при помощи строгого научного метода. И не только потому, что сама наука долгое время не обладала достаточными для этого инструментами и суммой необходимых знаний.

Как замечает философ Станислав Лем, такое пренебрежение к будущему было связано еще и с тем, что сама «мысль о глобальном руководстве судьбами всего человечества» долгое время «представлялась или утопией, или проектом, осуществление которого следовало отложить до лучших времен». Да, человек всегда мечтал о лучшем общественном устройстве, но до поры не пытался сделать свое будущее хоть в какой-то мере «управляемым». Иными словами, он всегда мечтал о будущем, но не дерзал смотреть на него реалистически.

Только «короткий XX век» с его кризисами, революциями, войнами, техническими прорывами, интенсивными социальными изменениями и появлением массовой культуры представил учению о будущем научную и публицистическую магистраль. Мир оказался настолько многомерным и в то же время хрупким, что стало ясно: «глобальное руководство судьбами всего человечества» — это вопрос устойчивости и выживания, как для государства, так и для крупнейших коммерческих компаний.

С того момента учение о будущем прошло несколько кризисов, втянуло в себя самых разных ученых и сумело выработать свой арсенал методов, которые научили человека смотреть в будущее осмысленнее и прагматичнее.

Вперед — с оптимизмом

Тогда, в середине XX века, задачу открыть человечеству его будущее взялись решать ученые из самых разных областей знания: математики, экономисты, социологи, философы, инженеры. Постепенно сформировались и магистральные подходы, своеобразные школы. Александр Чулок, кандидат экономических наук, директор Центра научно-технологического прогнозирования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ предлагает, например, выделить три, каждая из которых разработала собственные методы работы с будущем.

1. Школа условных «прогнозистов»

Она стала заниматься классическим прогнозированием будущего при помощи математического анализа — то, что сегодня называется Hаrd Dаtа. Его использовали для того, чтобы, опираясь на конкретные численные ряды, принимать более осмысленные управленческие решения. Особенно ярко это направление было представлено в СССР в рамках деятельности госплана.

2. Футурология

Ее отличие от первой заключалось в том, что она в большие степени ориентировалась на креативные подходы, а не на математический анализ, но в той же степени претендовала на исчерпывающее и точное описание всех будущих процессов.

3. Форсайт-метод

Он возник в недрах корпорации RAND, которая в 1950-е годы начала заниматься исследованиями будущего для решения конкретных управленческих задач, работая с большими экспертными панелями и составляя на их основе технологические дорожные карты.

Было и нечто, что мировоззренчески объединяло эти три школы. Считалось, что если выделить численные или качественные параметры системы, то можно точно описать все ее дальнейшие изменения, основываясь на логике этих параметров. Этот условный мета-метод можно отнести к известной операции экстраполяции.

Он осуществлялся экспертами или через прямое перенесение смоделированных данных из настоящего на будущее, или через анализ логики эволюционных законов. Лучшим выражением этого тренда тех времен стало всеобщее убеждение, что в будущее нужно смотреть оптимистически, потому что оптимистическим было настоящее.

Так, на волне этой технократической моды футурологи предсказывали скорый и окончательный триумф прогресса. Математики строили модели, которые, как они заверяли, описывают грядущее с однозначной определенностью. А социологи предрекали наступление нового, информационного общества, вместе с которым все привычные социальные институты уйдут в прошлое.

Крах этих представлений не заставил себя долго ждать. «Черные лебеди» прилетели уже в 1970-е годы, когда наступил нефтяной и экономический кризисы, и стало ясно, что будущее — явление чрезвычайно капризное и не поддается наивной экстраполяции, будь то в плоскости экспертного консенсуса, прозрений гениев-футурологов или под жестким контролем математических моделей.

Опросы экспертов, трендвотчинг и сценарии

Следующий шаг можно охарактеризовать как движение к более сложному и в то же время осторожному анализу. Отказавшись от пророческой позы, исследователи будущего значительно расширили арсенал своих методов и стали активно применять их путем скрещивания, пытаясь создать образ будущего как нечто многомерное и не поддающееся окончательной дешифровке.

Футурология, которая так и не смогла превратиться в отдельную область научного знания, сумела занять свою нишу в общем направлении исследований. Поэтому и задачи перед футурологией встали другие: не дать точный прогноз, а повысить степень осознания будущего.

Сама футурология, по словам председателя совета директоров группы компаний «Русские инвестиции» Кирилла Игнатьева, прошла за это время путь от философии и социологии к трендвотчингу.

Мощное развитие получили форсайт-технологии, которые постепенно вобрали в себя и методы математического анализа, и гуманитарную пластичность футурологов, став своеобразным мостиком между двумя школами и обеспечив их сближение.

Можно сказать, что Форсайт стал символом нового синтетического по своей природе подхода к изучению будущего.

1. Лучшим выражением этой новой установки стал «Форсайт-ромб» — краеугольный методологический камень, который включает в себя четыре составляющих или «угла».

Что они собой представляют, рассказал Александр Соколов, кандидат физико-математических наук, директор Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

• Первый угол — это экспертиза.

Вы должны использовать методы, которые позволят привлечь самых лучших профессионалов и при этом мотивировать их работать эффективно.

• Второй угол — это креативность.

Эксперты должны генерировать идеи, действовать инициативно, а не формально.

• Третий угол — интерактивность.

Привлеченные эксперты должны обмениваться информацией, работать командно, а не изолированно.

• Четвертый угол, которые набирает сегодня все больший вес — это доказательные методы.

Они обеспечивают объективный анализ имеющихся количественных данных.

2. Большой популярностью пользуется и метод сценарного анализа.

Как правило, его применяют в том случае, когда перед исследователями стоит развилка, и ничего определенного о ситуации сказать нельзя. Скажем, мы не знаем, упадет ли курс рубля по отношению к доллару или поднимется: факторы и за то, и за другое равнозначны. И тогда вы выстраиваете сразу несколько сценариев и сразу закладываете набор мер под каждый из них.

3. Другой пример такого методологического синтеза — дельфийский метод: это опрос экспертов в несколько туров.

Суть в том, чтобы вовлечь в обсуждение самых важных вопросов как можно более широкий круг специалистов. Раньше всех им стали пользоваться в Японии, где начали разрабатывать специальные анкеты с утверждениями, с которыми эксперты должны согласиться или нет.

Такие опросы эффективны не только потому, что дают очень широкий диапазон мнений от самых разных специалистов, но и определяют самые важные траектории на будущее — как бы моделируют его лучший вариант с точки зрения человеческого развития. Например, еще с 1970-х годов большинство опрошенных экспертов давали высокую оценку важности машинного перевода, но при этом каждые пять лет отодвигали появление этой технологии на 20 лет. Но сегодня человечество стоит уже в одном шаге от решения этой задачи.

Искусственный интеллект и мир как на ладони

В последнее годы в связи с развитием искусственного интеллекта и работы с большими данными эксперты заговорили о новом глобальном методе, который может вобрать в себя три существующие школы и обеспечить прорыв в нашем понимании будущего.

Лидеры этой школы — это новые технократы-визионеры, которые считают, что ИИ позволит им создать точную модель мира при помощи интеллектуального анализа больших данных, нейросетей, машинного обучения и квантовых компьютеров, продолжает футуролог. Это будет такая киберфизическая система, где все текущие и будущее социальные, экономические, технологические, природные процессы можно будет наблюдать как на ладони.

Например, в Высшей школе экономики уже есть своеобразный прототип — Intelligent Foresight Analytics — iFORA™️, система интеллектуального анализа больших данных, куда закачиваются статьи, научные отчеты, патенты, гранты, доклады международных организаций. Эту систему используют для того, чтобы эксперты могли строить свои прогнозы, опираясь на обработанные огромное массивы информации. Конечно, она пока не способна создавать компьютерные модели общества или экосистемы, но в ней уже отражен сам принцип этого метода — работать с будущим, сразу опираясь на технологии Big Dаtа.

Другой вопрос: насколько сам человек сможет и захочет доверять таким «сверх»-моделям.

«Если ИИ скажет нам, например, в срочном порядке отказываться от вакцин, значит, мы должны сделать это? — спрашивает Александр Чулок. — Какие у нас будут гарантии, что он не ошибся, что смоделированная модель полностью отражает все реальные процессы, учитывает будущие развилки и сценарии? С другой стороны, чем это хуже консолидированного мнения нескольких человек, пусть даже и с мировыми именами в научном сообществе? Все эти вопросы мне кажутся очень существенными, и их уже в ближайшее время придется серьезно прорабатывать исследователям будущего».

---

Подписывайтесь на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.

Может ли мозг предсказывать будущее — объясняем гипотезу ученых

Издание Wired опубликовало результаты нескольких спорных исследований, которые доказывают, что человеческий мозг может предсказывать будущее. Рассказываем, как ученые пришли к таким выводам

Представления о мозге: от простой модели к идее «предсказания»

Предположение о том, что наш мозг умеет предсказывать, впервые высказал арабский астроном и математик Хасан Ибн Аль-Хайтам еще тысячу лет назад в своей «Книге оптик». Тогда эта теория не получила популярности и еще несколько веков оставалась без внимания. Вплоть до XIX века ученые думали, что мозг человека работает линейно: стимул — реакция. Но в 1860-е годы немецкий физик и врач Герман фон Гельмгольц предположил, что на самом деле это не так. В голове не только есть определенная иерархия, но и ассоциации, которые сильно влияют на то, как человек отреагирует на импульс извне.

Ученый считал, что восприятие каждого человека сочетает в себе его индивидуальный опыт и врожденные данные, характерные именно для его органов восприятия. Именно поэтому мы видим разные объекты на известных двусмысленных картинках, где можно увидеть и старушку, и молодую женщину.

Такое восприятие связано с тем образом, который формируется на сетчатке глаза. Оказалось, что когда человек впервые сталкивается с образом, тот закрепляется в его сознании как ассоциация и сохраняется на высоких уровнях мозга. Получается, что как только человек замечает какой-то объект, его мозг передает сигнал на более высокие уровни когнитивной иерархии. Там происходит поиск опыта взаимодействия с похожим объектом, а еще именно с этих уровней мозг дает реакцию.

В 1980-е годы пионер когнитивной психологии Ричард Лэнгтон Грегори в своей работе «Перцепции как гипотезы» пошел еще дальше и высказал предположение, что восприятие (а, может, и все системы познания) формируется за счет несоответствия между тем, чего ожидают нейроны мозга, и тем, какая информация поступает им на самом деле. Это можно назвать концептуальной моделью «ожидание–реальность». То есть мы ожидаем, что увидим змею (наш мозг «предсказывает» такой исход), но в реальности оказывается, что под ногами палка. Выявив это несоответствие, или «ошибку предсказания», на низком уровне, мозг выдает ошибку и отправляет ее вверх. Более высокий уровень корректирует свое представление и обновляет предикативные модели, чтобы избежать ошибок в будущем.

Мозг приматов и вычислительные машины: как ученые проверяли гипотезу

Чтобы проверить гипотезу о возможности мозга предсказывать, исследователи обратились к компьютерным вычислительным моделям. Вдохновившись биологическими нейронами, ученые построили искусственные нейронные сети, которые продемонстрировали сверхъестественные навыки: по словам исследователей, они могли имитировать способности нашего мозга. Некоторые эксперименты с этими технологиями также доказывают, что мозг предсказывает будущее, чтобы сэкономить энергию. Вот как это работает.

В 1999 году компьютерные ученые Раджеш Рао и Дана Баллард построили вычислительную модель предиктивного кодирования. Ее суть заключается в том, что мозг находится процессе постоянной обработки информации, все время обновляя свое представление о мире. Созданная Рао и Баллард система воспроизводила часть нейронного пути в мозге приматов и могла фиксировать ошибки, появляющиеся в нейронах мозга из-за изменений. Например, если в изученном ряде картинок вдруг появлялось новое изображение.

Но у такого подхода были свои ограничения. Когда Рао и Баллард проводили свои исследования, можно было сделать только сети прямого распространения, в которых информация обрабатывалась линейно: от входа к выходу, «сверху-вниз». В то время как мозг приматов состоит из иерархических областей.

Позже неврологи пришли к другому типу моделей — рекуррентным нейронным сетям (или РНС), в которых есть как прямые, так и обратные связи нейронов, активных непрерывно. Рекуррентные сети привлекли внимание нескольких исследователей из Гарварда. В 2016 году они создали систему, которая научилась предсказывать следующий кадр в видео. Эти сети работали по принципу предиктивного кодирования и состояли из четырехслойной иерархии: каждый уровень предсказывал информацию, находящуюся на уровне ниже, а в случае несоответствия посылал сигнал об ошибке.

Впоследствии ученые предположили, что нейронная коммуникация — это энергозатратный процесс: из-за силы связей между нейронами, также известной как вес, которая показывает переход импульса от одного нейрона к другому, тратится большая часть энергии. Но позже оказалось, что в разработанных системах есть механизмы, которые заставляют предотвращать ошибки, чтобы сэкономить энергию.

Чтобы проверить это, команда обучила рекуррентные нейронные сети на многочисленных последовательностях цифр — 1234567890, 3456789012, 6789012345 и далее — в которых каждая цифра была показана в виде изображения 28х28 пикселей. Когда система только училась предсказывать следующую цифру, нейроны, названные «юнитами ошибок», были наиболее активны. После того как последовательности начали складываться, причем с минимальным весом между нейронами, «юниты ошибок» исчезли. Интересно, что сеть пришла к такому исходу, чтобы сократить потребление энергии. В случае с мозгом получается, что когда этот орган «предсказывает», он задействует нейронную активность на более низком уровне, то есть тратит меньше энергии.

Нейроны в голове у грызунов и предсказания: что происходит в реальном мозге

Искусственно созданные нейросети и человеческий мозг — разные вещи. Проверить гипотезу о способности мозга к предсказаниям в реальной жизни решил нейробиолог и компьютерщик Блейк Ричардс. Он и его коллеги обратились в Институт Аллена в Сиэтле, где занимаются изучением активности мозга мышей. Грызунам показывали множество последовательностей пятен Габора со светлыми и темными полосками, расположенными в определенной ориентации. Когда мыши привыкли к пятнам каждой из вариаций, ученые случайным образом меняли ориентацию одного из пятен. Животные были удивлены, но со временем стали ожидать это событие.

Мозг начал «предвидеть» возможные изменения и подавлял реакцию на сенсорную информацию по мере того, как событие становилось менее неожиданным. В то же время, несмотря на привычку, нейронные цепи продолжали отправлять сигналы об ошибках на более высокие уровни.

Ученые предположили, что таким образом они постоянно учились лучше распознавать свойства неожиданных событий, чтобы в будущем делать более точные прогнозы.

Пока что исследования способности мозга «предсказывать» продолжаются, но ученые уверены, что уже доступные доказательства вполне убедительны — осталось только найти этому больше объяснений.

Как увидеть будущее

Если история нас чему-то и научила, так это тому, что люди, пытающиеся предсказать будущее, часто в корне ошибаются. Например, когда журнал Variety заявил в 1955 году, что рок-н-ролл «уйдет к июню», или когда генеральный директор Microsoft заявил в 2007 году, что «нет никаких шансов», что iPhone приживется.

И все же кто-то должен это делать — для академических кругов, из любопытства, но в основном для компаний, которые ищут следующую большую вещь для продажи или инвестирования. Представьте себе футуриста: вы, вероятно, никогда не знали, что такая работа существует, но это совершенно реальная работа. занятие более 400 человек (по крайней мере, по данным Ассоциации профессиональных футуристов). Они подчеркивают, что не «предсказывают» то, что произойдет в будущем, потому что это невозможно. Скорее, футуристы используют науку и данные, чтобы выяснить, как мир может выглядеть через 20, 50 или 100 лет. Вы можете найти их нанятыми крупными корпорациями, такими как Ford и Google, а также правительствами и некоммерческими организациями.

Мы поговорили с футуристом Гленом Хемстра, основателем futurist.com, о том, на что он обращает внимание, когда замечает тенденции. Если вы хотите заняться футурологией-любителем, вот три основных теста, которые следует учитывать.

Просмотреть всю публикацию в Iframe

Является ли потенциальное будущее технологически осуществимым?

Если это звучит так, как будто это из научно-фантастического фильма, это вопрос, который нужно задать. Возьмем, к примеру, телепортацию. Физики определили, что телепортация в стиле «Звездного пути» невозможна. Не просто «мы не можем сделать это сейчас», но «это никогда не будет чем-то выполнимым, по крайней мере, в этой вселенной». Это делает телепортацию действительно рискованным и совершенно нелепым предсказанием.

Для более разумных технологий этот вопрос по-прежнему стоит задать, нужно ли будет резко масштабировать их с небольших демонстраций для использования с большим населением. По этой причине справедливо сомневаться, что мы увидим крупномасштабные космические колонии или Hyperloop в ближайшее время.

Экономически выгодно?

В 1990-х Хиемстра входил в совет директоров компании виртуальной реальности. Позже он понял, что их устройства, оцененные в тысячи долларов, были, вероятно, слишком дорогими, чтобы когда-либо стать основным продуктом американского дома. Сегодня на рынке есть несколько VR-устройств — значительно дешевле, чем то, над чем он работал, — но технология все еще недостаточно дешева, чтобы быть стандартным способом потребления медиа.

Вот почему его второй тест связан с экономикой: даже великие технологии должны быть доступными, чтобы прижиться. Солнечная энергия — еще один интересный случай. В предыдущие десятилетия это не считалось жизнеспособным альтернативным источником энергии, в основном потому, что установки были очень дорогими, а на окупаемость уходили годы. Но ископаемое топливо становится все дороже, а солнечные панели все дешевле и дешевле, поэтому некоторые футурологи считают, что они готовы стать доминирующим источником энергии в Соединенных Штатах.

Является ли это социально и политически приемлемым?

Наконец, Хиемстра рассматривает другие препятствия на пути внедрения технологии, например, захотят ли люди ее использовать и разрешат ли это регулирующие органы. Он считает, что это зачастую самый важный критерий.

Ярким примером являются беспилотные автомобили. В других частях мира, например в Европе, беспилотные автономные грузовые автомобили уже используются, что доказывает их технологическую и экономическую жизнеспособность. Но для того, чтобы они были приняты в Соединенных Штатах, регулирующие органы должны будут счесть их безопасными, а компаниям придется решить, стоят ли они войны с профсоюзами грузоперевозчиков, которую они обязательно спровоцируют.

Затем легковые автомобили. Будут ли люди рады передать управление компьютеру? Будут ли те, кто в стандартных автомобилях, в порядке с роботизированными автомобилями на их дорогах? На решение таких вопросов могут уйти десятилетия, если только кто-то вроде Илона Маска не ускорит процесс. Вот что делает предсказание невозможным, но всегда таким неотразимым.

Чтобы узнать больше о футуристах и ​​о том, что может быть модно в 2025 году, загрузите последний выпуск подкаста «Как устроен ваш мир» , который уже доступен в iTunes.

Лара Сороканич

Лара Сороканич — заместитель главного редактора журнала Popular Mechanics.

See The Future — виртуальная конференция Enago 2021

9:00 — 9:10 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Приветствие и вступительное слово

Тони О’Рурк

Вице-президент по партнерству в Enago

Тони О’Рурк

Вице-президент по партнерству в Enago

Даррелл Гантер

Старший вице-президент по стратегическому партнерству в Underline Science Inc. Rourke, Enago
Darrell W. Gunter, Underline

9:10 — 10:15 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 1: Важность сотрудничества и открытости в фундаментальной науке и научных исследованиях

Тема: Публикации
Лучше всего подходит для: Исследователей (все уровни), академических специалистов
Докладчик(и): Лауреат Нобелевской премии д-р Рэнди Шекман
Модератор: Тони О-Рурк, Enago

«Для самых сложных задач в научных исследованиях более открытый и совместный подход может иметь значение в решении сложных проблем. Хотя сотрудничество часто поощряется руководителями университетов и финансирующими агентствами, вознаграждение за исследования — рабочие места, продвижение по службе, авторство публикаций и профессиональное признание — предпочтение отдается отдельному исследователю. В моей собственной карьере ключевое сотрудничество позволило моей исследовательской группе достичь результатов, которые были бы невозможны в одиночку.

Опираясь на эту тему, я обсужу, где сотрудничество и открытость принесли и окупятся дивиденды

10:20 — 10:45 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 2: Эволюция роли издателя в поддержке цикла исследований и публикаций

Питер Харрисон

Старший вице-президент, журналы физических наук, Elsevier

Питер Харрисон

Старший вице-президент Президент, журналы физических наук, Elsevier

Тема: Издательство
Лучше всего подходит для: Исследователей (всех уровней), академических специалистов
Докладчик(и): Питер Харрисон
Модератор: Тони О-Рурк, Enago

«В этой презентации я расскажу о роли, которую издатели могут играть в поддержка всех элементов цикла исследований и публикаций в прошлом, настоящем и будущем — от планирования и проведения исследований до написания, публикации и обмена результатами этого исследования Я буду размышлять об исторических вкладах и услугах, которые все еще актуальны сегодня, текущих виды деятельности и тенденции, а также рассмотреть, как они могут развиваться дальше в будущем, поскольку технологии, контент и социальное/совместное взаимодействие обеспечивают более богатую, быструю и взаимосвязанную экосистему исследований и публикаций9. 0003

10:45 — 11:30 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 3: Путеводитель по возможностям финансирования международных исследований в США

Клэр Чен

Директор, Глобальные инициативы, Национальный совет администраторов университетских исследований

Клэр Чен

Директор, Глобальные инициативы , Национальный совет администраторов университетских исследований

Джина Делла Порта

Заместитель директора по развитию исследований, Йельский университет

Джина Делла Порта

Заместитель директора по развитию исследований, Йельский университет

Кристин Чанг

Специалист по финансированию исследований в США, Каролинский институт (КИ) в Стокгольме, Швеция

Christine Chang

Специалист по финансированию исследований в США, Каролинский институт (KI) в Стокгольме, Швеция

Michelle Schoenecker

Старший менеджер по разработке предложений, University of Wisconsin-Milwaukee

Мишель Шонекер

Старший менеджер по разработке предложений, Университет Висконсин-Милуоки

Тема: Управление исследованиями
Лучше всего подходит для: Исследователи (все уровни), академические специалисты
Докладчики: Клэр Чен, Джина Делла Порта, Кристин Чанг, Мишель Шонекер
Модератор: Тони О-Рурк, Enago

11:35–12:05 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 4: демистификация открытого доступа

Damaris Critchlow

Руководитель публикации, MDPI

Damaris Critchlow

Publice Ethics, MDPI

AIMEE

.

Издатель, MDPI

Тема: Издательство
Лучше всего подходит для: Исследователи (все уровни), академические специалисты
Докладчики: Дамарис Кричлоу, Эйми Никсон

Модератор: Даррелл Гантер, Подчеркните

«В ходе сессии «демистификация открытого доступа» MDPI поделится ценной информацией о мире публикаций с открытым доступом. Сессия будет включать в себя обзор истории и роста открытого доступа и откроет двери в процесс редакционного обзора, чтобы поделиться своими знаниями о как, инвестируя как в технологии, так и в людей, издатели с открытым доступом могут добиться быстрой публикации, сохраняя при этом надежные и строгие рецензирование и редакционные процессы. Сочетание открытых лицензий и быстрой публикации означает, что жизненно важные исследования становятся доступными так же широко и быстро, как Используя MDPI в качестве тематического исследования, в презентации также будут рассмотрены дополнительные преимущества для авторов, выбравшие публикацию своей работы через открытый доступ, в том числе повышенная видимость и цитируемость.

12:05 — 12:30 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 5: Будущее без дисциплинарных барьеров

Джерри (Йорам) Винд

Почетный профессор маркетинга The Lauder, академический директор Wharton Fellows Program и директор SEI Center for Повышение квалификации в области менеджмента

Джерри (Йорам) Винд

Почетный профессор маркетинга The Lauder, академический директор Wharton Fellows Program и директор Центра перспективных исследований в области управления SEI

Тема: исследователь/исследователь
Подходит для: исследователей (все уровни ), академические специалисты
Докладчик/и: Джерри (Йорам) Винд
Модератор: Даррелл Гантер, подчеркните

12:30–13:05 (по восточному поясному времени)

Зарегистрируйтесь сейчас (Бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 6: Карьера вне академических кругов

Уорвик Доусон

Директор по обмену знаниями, Университет Нового Южного Уэльса

Уорвик Доусон

Директор по обмену знаниями, Университет Нового South Wales

Yuan Wang

Глава отдела инноваций Факела Университета Южного Уэльса и старший преподаватель Школы гражданского и экологического проектирования Университета Нового Южного Уэльса

Юань Ванг

Руководитель инновационного центра UNSW Torch и совместный старший преподаватель Школы гражданского и экологического проектирования UNSW

Сара Хаг

Директор по исследованиям, Факультет инженерии и информационных технологий, Технологический университет Сиднея

Сара Хаг

Директор по научным исследованиям, Факультет инженерии и информационных технологий, Технологический университет Сиднея

Предмет: Управление исследованиями
Подходит для: исследователей (всех уровней), академических специалистов
Докладчики: Уорвик Доусон, Юань Ван, Сара Хаг
Модератор: Даррелл Гантер, подчеркните

Карьера в области управления исследованиями может включать необычные и неожиданные предшествующие пути, иногда связанные с переходом из других профессий, включая традиционные академические должности и/или коммерческие/ промышленность. Руководители исследований могут быть очень эффективными в применении навыков и опыта, приобретенных в различных областях. На этой панельной сессии мы услышим от трех руководителей исследований, которые нашли свой путь из других профессий: двух исследователей с докторской степенью и одного из промышленности. Рассматриваемые темы будут включать в себя навигацию по управлению исследованиями, преимущества предыдущего опыта в других областях и превращение каждого поста в победителя!

13:10–13:40 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 7: Ускоренная публикация журналами в условиях пандемии – что должны знать авторы?

Сара Гривз

Бывший издатель, Nature и консультант по публикациям STM

Сара Гривз

Бывший издатель, Nature и консультант по публикациям STM

Тема: Исследователь/Исследователь
Лучше всего подходит для: Исследователей (всех уровней), академических специалистов
Докладчик(и): Сара Гривз
Модератор: Тони О-Рурк, Энаго изменения в издательской индустрии, вызванные COVID-19. Это будет включать обзор использования препринтов, времени публикации, новых инноваций, таких как оверлейные журналы, и влияние, которое ощущается в отрасли за 18 месяцев интенсивного давления.Хотя основное внимание уделяется COVID -19ответ, влияние на более широкие области исследований будет обсуждаться наряду с сотрудничеством между издательскими компаниями, которое наблюдается с февраля 2020 года.

13:40 — 14:10 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 8: Сессия с главным редактором: четыре правила написания для публикации

Roger Watson

Профессор сестринского дела Халлского университета и главный редактор журнала Nurse Education in Practice (Elsevier)

Roger Watson

Профессор сестринского дела Халлского университета и главный редактор журнала Nurse Education на практике (Elsevier)

Тема: Исследователь/Исследователь
Лучше всего подходит для: Исследователей (всех уровней), академических специалистов
Докладчик(и): Роджер Уотсон
Модератор: Тони О-Рурк, Enago

«Есть много наборов ‘ как покажет беглый поиск в Google. Наборы правил различаются по количеству, обычно от трех до пяти, и некоторые из них называются правилами «эффективного» письма. Хотя описание «правил» может вводить в заблуждение, Поскольку у каждого есть свой способ письма, обычно труднее всего людям писать, другими словами, набирать слова на странице, которые они могут использовать для создания окончательной статьи, главы или книги. В презентации я пр. Вот четыре правила, которые я нашел эффективными за более чем 20 лет написания для публикации. Строго говоря, ни одно из этих правил не принадлежит мне; Я почерпнул их из многочисленных семинаров коллег-редакторов и писателей, на которых я присутствовал, а также из статей и книг о писательстве. Моя единственная претензия состоит в том, чтобы объединить эти четыре «правила». Я также знаю, что другие нашли их эффективными. Мои четыре правила:
• Прочтите рекомендации
• Установите цели и подсчитайте слова
• Ищите критику
• Рассматривайте отказ как начало следующей отправки

14:10 — 14:35 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 9: Международное сотрудничество в области исследований в эпоху после COVID

Richard de Grijs

Профессор кафедры физики и астрономии Университета Маккуори

Ричард де Грийс

Профессор кафедры физики и астрономии Университета Маккуори

Тема: Исследователь/исследователь /s: Richard de Grijs
Модератор: Darrell Gunter, Underline

Пандемия COVID19 научила нас важности международного научного сотрудничества. Хотя правительства ввели ограничения на поездки и другие ограничения, чтобы ограничить распространение вируса, хаос породил новые и значительные возможности. Рекордная скорость, с которой в конечном итоге был разработан ряд жизнеспособных вакцин, могла быть достигнута только благодаря специализированным международным исследовательским партнерствам. В настоящее время для международного исследовательского сообщества важно извлечь выгоду из крупных политических достижений, а иногда и щедрых пакетов поддержки в связи с пандемией. Тем не менее, чтобы наука процветала, мы должны работать вместе, чтобы преодолеть новые препятствия, возникшие в результате согласованного, долгосрочного сокращения многосторонности и снижения финансирования. Будущее международного сотрудничества выглядит блестящим, но его дальнейший успех будет зависеть от значительного признания междисциплинарности исследовательским сообществом и участия заинтересованных сторон, выходящих далеко за рамки традиционного академического предприятия.

14:40 — 15:20 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Сессия 10: Будущие перспективы исследований

Сирам Рамакришна, фр. англ. Нанотехнологии и устойчивое развитие, Национальный университет Сингапура

Тема: Исследователь/Исследователь
Лучше всего подходит для: Исследователей (всех уровней), академических специалистов
Докладчик(и): Сирам Рамакришна
Модератор: Даррелл Гантер, подчеркните

15:20 — 15:50 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Занятие 11. Как ускорить критическое чтение с помощью RAx — помощника по обзору литературы на базе искусственного интеллекта

Sourish Dasgupta

Профессор, предприниматель и специалист по искусственному интеллекту

Sourish Dasgupta

Профессор, предприниматель и специалист по искусственному интеллекту

Критическое чтение и анализ научных статей является основой каждого нового исследовательского вклада. Это требует более глубокого изучения достоверности, масштаба и ограничений вопросов исследования и связанных с ними допущений, обоснованности подхода и соответствующих подтверждающих аргументов и доказательств, выявленных в ходе обзора литературы. Такая экспертиза помогает исследователям выявить пробелы и возможности в исследованиях, а также усилить собственные исследовательские направления. Критическое чтение, будучи исследовательским процессом, по своей природе носит исследовательский характер, когда нужно постоянно находить новые научные статьи, чтобы понять, как взаимосвязаны различные научные утверждения и аргументы. Тем не менее, в эпоху информационного потока и высокой скорости публикации можно довольно легко попасть в кроличью нору материалов для чтения и резко замедлиться. Поэтому поиск нужных статей в правильном контексте, а затем возможность быстро составить список для чтения становится чрезвычайно важным. Не менее важно достаточно быстро критически воспринимать особенности, а затем иметь возможность связать эти детали со знаниями, которые исследователь исторически приобрел за годы обзора литературы. Другими словами, возможность быстро соединить точки. Однако с когнитивной точки зрения это чрезвычайно сложная задача из-за врожденного барьера человеческой памяти, когда дело доходит до запоминания деталей. В этом выступлении я собираюсь обсудить различные уровни и аспекты критического чтения и показать, как с помощью RAx (помощник по обзору литературы на основе ИИ) можно разработать очень эффективные, но чрезвычайно критические рабочие процессы чтения, чтобы в конечном итоге выиграть когнитивную битву с объемом, скорость и время.

15:50 — 16:10 (EST)

Зарегистрируйтесь сейчас (бесплатный доступ)

Добавить в календарь

Занятие 12. Как обеспечить достоверность публикации исследования с помощью iThenticate

Юлия Горенко

Специалист по маркетинговым коммуникациям, Turnitin

Юлия Горенко Специалист по маркетинговым коммуникациям, Turnin

it0003

Сергей Ткаченко

Директор по управлению продуктами, iThenticate

Сергей Ткаченко

Директор по управлению продуктами, iThenticate

Тема: Исследователь/исследователь Горенко, Сергей Ткаченко
Модератор: Тони О-Рурк, Enago

Проверка того, что ваша рукопись свободна от плагиата, является важным шагом к публикации вашей исследовательской работы.