Вторая часть самых интересных — среди наиболее читаемых — научных статей за 2020 год
Коронавирус лишил всех отпуска за границей, концертов и даже встреч с друзьями — но, к счастью, интересные научные исследования отнять не смог. Редакция N + 1 изучила список наиболее читаемых статей за 2020 год в базе данных Scopus и отобрала десять самых, на наш взгляд, интересных. Мы ориентировались на то, насколько активно научные работы читают ученые: такой подход позволяет сделать предварительные выводы о цитируемости, которая обычно становится показательной спустя несколько лет после публикации статьи. Совсем недавно мы опубликовали первую часть нашего дайджеста. Во второй части рассказываем, с какими психологическими проблемами связан запойный просмотр сериалов, как музыка воздействует на мозг и что делать с пластиковыми отходами, накопившимися из-за COVID-19.
Scopus — международная база данных аннотаций и цитирований научных работ, которой активно пользуются ученые и специалисты по НИОКР/R&D. Она включает свыше 80 млн статей, опубликованных с 1863 года; 14 млн профилей организаций и 17 млн профилей ученых.
По всему миру Scopus используется для поиска и анализа информации о проведенных и готовящихся к публикации исследованиях и разработках. Во многих странах, включая Россию, данные Scopus о публикациях ученых и их цитировании используются как один из аспектов оценки работ исследователей. Содержание базы данных — перечень рецензируемых научных журналов, конференций, книг и других источников литературы — курируется учеными.
Данные Scopus используются для составления рейтингов университетов — например, THE и QS, а также для составления аналитических отчетов о развитии науки. Доступ к некоторым возможностям базы платный, но для российских университетов, научных и образовательных организаций (всего более 1300) Российский Фонд Фундаментальных Исследований предоставляет доступ в рамках централизованной подписки.
Пандемия коронавирусной инфекции привела к резкому росту спроса на индивидуальные средства защиты: маски, перчатки, спецкостюмы, упаковку. В большинстве случаев их производят из пластика — в частности, из полифениленэфира. В результате объем медицинских отходов резко увеличился: например, на 350 процентов в испанской Каталонии и на 370 процентов в Китае. Исследователи из Португалии, Канады, Китая и Испании проанализировали свежие научные работы о влиянии пандемии COVID-19 на пластиковые отходы и на их основе разработали рекомендации о том, как снизить объем пластиковых отходов, которые попадают в природную среду. Результаты их работы опубликованы в журнале Chemical Engineering Journal
Сейчас большая часть пластикового мусора — более 275 миллионов тонн в год по оценкам на 2015 год — либо отправляется на мусорные полигоны, либо сжигается, а 4-12 миллионов тонн ежегодно попадает в моря и океаны.
Авторы исследования предлагают в первую очередь распределить мусор по типам: что можно обеззараживать и повторно использовать, а что — перерабатывать. По их оценкам, если больница производит меньше 10 тонн инфицированных медицинских отходов в день, их лучше обеззараживать и использовать повторно. Если больше 10 тонн, то более целесообразно сжигать отходы. Авторы обзора также ссылаются на расчеты лондонского Юниверсити Колледжа, согласно которым отказ от одноразовых масок и использование многоразовых масок, которые можно обеззараживать с помощью стирки, снижает количество пластиковых отходов, связанных с масками, на 95 процентов. Использование масок со сменными фильтрами, по тем же данным, снижает объем отходов на 60 процентов.
Геймификация — обучение с помощью специально разработанных компьютерных игр — все чаще используется в образовании. Но действительно ли этот метод эффективнее традиционных? Ученые из Афинского политехнического университета и финского Университета Тампере решили проверить, насколько игры помогают усваивать новые навыки. Исследование опубликовано в журнале International Journal of Human-Computer Studies.
В эксперименте участвовало 365 студентов, изучавших электронную и компьютерную инженерию в Афинском политехническом университете (279 человек) и бизнес-администрирование в Университете Фессалии (86 человек). 270 респондентов было мужчинами, 95 — женщинами.
Участники эксперимента сначала прослушали 15-минутную лекцию на основе работы 2014 года о методах увеличения точности прогнозирования в зависимости от типа исходных данных, после чего их распределили по четырем группам. Первая, контрольная группа (84 человека), сразу же приступала к проверочному заданию. Вторая (81 человек) перед этим читала текст по теме лекции. Третья группа (100 человек) проходила обучающее компьютерное испытание на основе игровых механик: с наградами, переходом на новые уровни, ощущением соревнования и практическими заданиями по научному прогнозированию. Четвертая группа (100 человек) сначала читала текст, а потом проходила компьютерное испытание.
Исследование показало, что игровые механики закрепили у студентов навыки прогнозирования на 34,75 процента лучше, чем в среднем по всей выборке и на 89,45 процента лучше, чем у группы, в которой студенты только слушали вступительную лекцию. Группа, в которой участники читали текст и проходили игровое задание, показывала еще более успешные результаты, однако статистически это различие было несущественным.
Геймификация заметнее влияла на закрепление навыков у женщин, чем у мужчин, и у студентов по курсу инженерии, чем у учащихся на бизнес-направлении. Например, в группе «чтение+игра» студентки инженерного курса продемонстрировали прибавку на 89,45 процента эффективности, студенты того же курса — 65,43 процента, студентки бизнес-курса 32,28 процента, а студенты бизнес-курса — 9,18 процента по сравнению со средним значением всех респондентов контрольной группы.
Что с вами не так, если вы никак не можете оторваться от просмотра сериалов? Группа исследователей из германских Университетов в Бамберге и Дуйсбурге решила выяснить, насколько импульсивность и депрессивные симптомы связаны с феноменом «запойного» просмотра — и при каких обстоятельствах этот безобидный вид развлечения может выйти из-под контроля, вызвать нездоровую тягу и другие психологические проблемы. Что им удалось выяснить, можно узнать из научной статьи, опубликованной в журнале European Addiction Research
Исследователи провели опрос среди 228 человек (65 процентов из них женщины), определяя по специально разработанной методике их привычки смотреть сериалы, уровень импульсивности и проявление депрессивных симптомов. Также личность каждого респондента оценивали по диспозициональной модели, которая оценивает социальное поведение личности в зависимости от ее готовности и предрасположенности к определенному способу действий, а также определили преобладающие черты характера из «большой пятерки» (экстраверсия, добросовестность, доброжелательность, нейротизм и открытость новому опыту). «Запойный» просмотр квалифицировался как просмотр более двух эпизодов одного сериала подряд.
Ученые пришли к выводу, что депрессия и высокий уровень импульсивности действительно повышают шансы негативных эффектов от «запойного» просмотра сериалов.
Однако эти эффекты оказались разными, и они не влияют друг на друга. Импульсивность приводит прежде всего к потере контроля: человек не в состоянии сопротивляться желанию продолжать просмотр. Депрессивные симптомы, в свою очередь, гораздо чаще приводят «запойных» фанатов сериалов к пренебрежению обязанностями. Человек «забывает» о рабочих/учебных обязанностях и важных делах, предпочитая продолжать просмотр.
У женщин все проявления негативных эффектов оказалась сильнее выражена. При этом выраженная добросовестность из «большой пятерки» личностных черт — то есть способность ставить четкие цели и следовать им, — напротив, оказалась фактором, снижающим те же риски.
Существует немало исследований о положительном воздействии музыки на мозг человека и терапевтических эффектах, которые музыка оказывает на пациентов, переживших инсульт и людей с расстройством аутистического спектра, различными видами деменции (прежде всего с болезнью Альцгеймера) и болезнью Паркинсона. Однако до сих пор не было предпринято попытки структурировать эти эффекты.
Психологи из сиднейского Университета Маккуори (Австралия) провели обзор научной литературы по этой теме и разработали Модель терапевтического потенциала музыки (TMCM), основанную на неврологических механизмах ее воздействия. Результат опубликован в журнале Neuroscience & Biobehavioral Reviews.
Ученые обнаружили семь типов воздействия музыки на мозг.
Эффект вовлечения — в этом случае музыка улучшает когнитивные функции, концентрацию внимания, память, настроение. Этот эффект может быть полезен при терапии после инсульта, а также для поддержания когнитивных способностей в преклонном возрасте.
Второй тип воздействия: эмоциональный. Ученые отнесли к нему способность музыки влиять на эмоциональный фон, в том числе на уровень дофамина. В этом случае музыка может использоваться для реабилитации пациентов с расстройством аутистического спектра, а также для поддержания памяти при болезни Альцгеймера.
Исследователи отметили, что музыка помогает при физических упражнениях, побуждает к физической активности, что также может быть полезно при болезни Паркинсона и профилактике когнитивных изменений в связи с преклонным возрастом.
Кроме того, пишут авторы, сам ритм музыки возбуждает нейроны в коре мозга, позитивно влияет на моторные функции и речь - это полезно для развития речи у детей с РАС, а также при ритмической терапии для пациентов с болезнью Паркинсона.
Музыка также способна вызывать у людей глубокие ассоциации, влиять на восприятие собственной личности, воздействуя на лимбическую систему головного мозга и на центры удовольствия. Эффект может применяться для снижения болевых ощущений и нормализации эмоционального фона для пациентов с болезнью Альцгеймера и людей после инсульта.
Музыка способна воздействовать на гипофиз, который увеличивает высвобождение окситоцина — нейромедиатора, связанного с социальными функциями. Эффект может применяться для терапии пациентов с деменциями, болезнью Паркинсона и РАС.
Убеждающим эффектом музыки ученые назвали ее способность воздействовать на эмоциональный фон и соответствующие структуры мозга. Используется для создания позитивного настроя у пациентов, что увеличивает эффективность терапии.
По мнению авторов исследования, модель TMCM позволит улучшить качество будущих научных исследований, связанных с музыкальной терапией.
Системы автоматизированного принятия решений — модный тренд, к таким технологиям все активнее прибегают государственные структуры по всему миру. Среди них, например, алгоритм COMPAS, который используют суды ряда американских штатов для оценки вероятности, с которой осужденный совершит еще одно преступление после освобождения из тюрьмы. Компьютерные алгоритмы помогают взвесить все факторы и разработать оптимальные стратегии в любой сфере: от планирования городской среды до судебной системы.
Однако Иоанна Мазур из Варшавского университета полагает, широкое распространение автоматических систем в госструктурах могут нести опасность для граждан. Она решила проанализировать законодательство Евросоюза в сфере защиты личных данных, чтобы найти способ защитить пользователей от ошибок компьютерных алгоритмов. Статья Мазур опубликована в журнале TalTech Journal of European Studies.
Она обнаружила, что ограничительные меры, прописанные в законах, не гарантируют безопасности при автоматизированном принятии решений. Хотя сегодня пользователи получают информацию о том, как работают алгоритмы, а органы надзора и независимые суды оценивают функционал тех или иных автоматических инструментов с точки зрения прав человека, — все равно нет гарантии, что в процессе машинного обучения программы не начнут злоупотреблять личными данными людей, используя для анализа данные, которые использовать запрещено или считается аморальным. Например, упомянутый выше «алгоритм-прокурор» COMPAS предсказывает будущее поведение осужденных, опираясь, в том числе, на данные об их этническом происхождении.
В качестве потенциального решения Мазур предлагает использовать «принцип предосторожности», — популярный инструмент, который сегодня используется в сфере природоохранного законодательства. Он основан на идее, что человек не всегда может предугадать, как отразятся на природе те или иные государственные решения. Поэтому в условиях неопределенности лучше перестраховаться и принять меры предосторожности даже тогда, когда для этого нет достаточных научных оснований или данных.
В природоохранном законодательстве раньше, чем в других направлениях юриспруденции, стала очевидной необходимость контроля и оценки потенциального ущерба, который может нанести проект окружающей среде и жителям.
Мазур предлагает ввести схожий механизм для автоматизированного принятия решений на государственном уровне. По ее мнению, в законодательство о защите данных должны быть внесены нормы, призванные снизить те риски от использования «цифровых чиновников», которые мы пока не в состоянии предвидеть. Контролирующие функции в процессе проработки таких норм, по ее мнению, должны нести независимые эксперты, ученые и НКО.
Игорь Крючков
Что такое опенсорс и почему он важен для IT-индустрии
Наверняка вам доводилось слышать выражение «опенсорс». Может быть, вы даже понимаете, что под этим термином скрывается «программное обеспечение с открытым исходным кодом». Но какие возможности такая открытость дает разработчикам и почему может быть выгодна обыкновенным пользователям? Рассказываем о разработке и значимости опенсорс-проектов.