Научный капитал и научная элита
Аннотация
В статье предлагается теоретическая рамка анализа научной элиты, исходящая из понимания производства знания как динамической структуры, формируемой внутренними противоречиями. Научная элита рассматривается не как совокупность выдающихся исследователей, а как структурный эффект производства знания — позиция в пространстве науки, концентрирующая максимальный объем научного капитала и задающая смысловой горизонт для всех агентов. Пространство науки трактуется как многомерное распределение агентов по соотносительным позициям. Производящим принципом этого пространства выступает научный капитал — реляционная сущность, воспроизводящаяся в практиках и выступающая одновременно предпосылкой и результатом научной деятельности. В противопоставлении ему административный капитал репрезентирует внешние условия существования науки: будучи исключенным из позитивного поля научного знания, он выступает инструментом институционального управления и распределения ресурсов, оставаясь необходимым для функционирования производства знания. Противоречие между двумя видами капитала является неустранимым; оно определяет динамику современной науки и задает границы возможных трансформаций. Научная элита как символический центр пространства науки опережает развитие периферии, задавая образцы и нормы, парадоксальным образом открывая возможности для включения иных акторов. Анализ имеет практическое значение: понимание элиты как структурного избытка позволяет отказаться от морализаторской критики и сосредоточиться на механизмах воспроизводства научного неравенства, а также выявляет ограниченность политических интервенций, направленных на «демократизацию» науки, которые, игнорируя структуру производства знания, лишь воспроизводят существующие иерархии.
Скачивания
Литература
Губа К. С. (2015). «Merton College»: от концептуализации к эмпирической программе социологии науки // Журнал социологии и социальной антропологии. Т. 18. № 2. С. 130–145.
Маркс К. (1961a). Капитал. Критика политической экономии. Том второй // Маркс К., Энгельс Ф. Собр. соч. 2-е изд. Т. 24. М.: Политиздат.
Маркс К. (1961b). Капитал. Критика политической экономии. Том третий // Маркс К., Энгельс Ф. Собр. соч. 2-е изд. Т. 25. Ч. 1. М.: Политиздат.
Abbott A. (2016). Processual Sociology. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Baker D. P., Powell J. J. W., Adeel A. B., Marques M. (2025). Is more science really less science? The scientization of science, 1900—2020 // Minerva. https://doi.org/10.1007/s11024-025-09602-1 (дата доступа: 20.07.2026).
Ben-David J., Sullivan T. A. (1975). Sociology of science // Annual Review of Sociology. Vol. 1. Р. 203–222.
Bol T., de Vaan M., van de Rijt A. (2018). The Matthew effect in science funding // Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol. 115. № 19. Р. 4887–4890.
Bourdieu P. (2004). Science of Science and Reflexivity / R. Nice, Trans. Chicago, IL: University of Chicago Press
Bourdieu P., Wacquant L. (1992). An Invitation to Reflexive Sociology. Chicago, IL: University of Chicago Press, Polity Press.
Bronstein D. (2016). Aristotle on knowledge and learning: The posterior analytics. Oxford: Oxford University Press.
Buckmire R., Hibdon Jr J. E., Lewis D., Ortega O., Pabón J. L., Roca R., Vindas-Meléndez A. R. (2025). The mathematics of mathematics: using mathematics and data science to analyze the mathematical sciences community and enhance social justice. La Matematica. Vol. 4. № 1. P. 110–125.
Butler J. (1987). Subjects of Desire: Hegelian Reflections in twentieth-century France. New York, NY: Columbia University Press.
Cetina K. K. (1991). Merton’s sociology of science: The first and the last sociology of science? // Contemporary Sociology. Vol. 20. № 4. Р. 522–526.
Cheng M., Smith D. S., Ren X., Cao H., Smith S., McFarland D. A. (2023). How new ideas diffuse in science // American Sociological Review. Vol. 88. № 3. Р. 522–561.
Cole J. R., Cole S. (1972). The Ortega hypothesis: Citation analysis suggests that only a few scientists contribute to scientific progress // Science. Vol. 178. № 4059. Р. 368–375.
Cole J. R., Cole S. (1981). Social Stratification in Science. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Collins H. M. (1983). The sociology of scientific knowledge: Studies of contemporary science // Annual Review of Sociology. Vol. 9. № 1. Р. 265–285.
Danús L., Muntaner C., Krauss A., Sales-Pardo M., Guimerà R. (2023). Differences in collaboration structures and impact among prominent researchers in Europe and North America // EPJ Data Science. Vol. 12. № 1. Р. 12.
Derrida J. (1978). La vérité en peinture. Paris: Éditions Flammarion. DiPrete T. A., Eirich G. M. (2006). Cumulative advantage as a mechanism for inequality:
A review of theoretical and empirical developments // Annual Review of Sociology. Vol. 32. № 1. Р. 271–297.
Elkana Y., Lederberg J., Merton R. K., Thackray A., Zuckerman H. A. (1978). Toward a metric of science: The advent of science indicators. New York, NY: John Wiley & Sons.
Etzkowitz H., Leydesdorff L. (2000). The dynamics of innovation: from National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of university-industry-government relations // Research Policy. Vol. 29. № 2. Р. 109–123.
Feichtinger G., Grass D., Kort P. M., Seidl A. (2021). On the Matthew effect in research careers // Journal of Economic Dynamics and Control. Vol. 123. Р. 104058.
Gieryn T. F. (2010). Paradigm for the sociology of science // Robert K. Merton: Sociology of Science and Sociology as Science / C. Calhoun еd. New York, NY, Chichester, West Sussex: Columbia University Press. Р. 113–139.
Glänzel W., Moed H. F., Schmoch U., Thelwall M. (Eds.). (2019). Springer Handbook of Science and Technology Indicators. Cham: Springer.
Graves J. L., Kearney M., Barabino G., Malcom S. (2022). Inequality in science and the case for a new agenda // Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol. 119. № 10. Р. e2117831119.
Hagstrom W. O. (1965). The Scientific Community. New York, NY: Basic Books.
Hegel G. W. F. (1969). Wissenschaft der Logik II (Vol. 6). Frankfurt am Main: Suhrkamp.
Hegel G. W. F. (1991). Elements of the philosophy of right / H. B. Nisbet trans. Cambridge: Cambridge University Press.
Jasanoff S., Markle G. E., Pinch T., Petersen J. C. (Eds.). (2001). Handbook of science and technology studies (Revised Edition). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.
Katchanov Y. L., Markova Y. V., Shmatko N. A. (2023). Empirical demonstration of the Matthew effect in scientific research careers // Journal of Informetrics. Vol. 17. № 4. Р. 101465.
Kinouchi R. R. (2014). Scientometrics: The project for a science of science transformed into an industry of measurements // Scientiae Studia. Vol. 12. Р. 147–159.
Krauss A. (2024). Science’s greatest discoverers: A shift towards greater interdisciplinarity, top universities and older age // Humanities and Social Sciences Communications. Vol. 11. № 1. P. 272.
Langfeldt L., Benner M., Sivertsen G., Kristiansen E. H., Aksnes D. W., Borlaug S. B., Hansen H. F., Kallerud E., Pelkonen A. (2015). Excellence and growth dynamics: A comparative study of the Matthew effect // Science and Public Policy. Vol. 42. № 5. Р. 661–675.
Larivière V., Macaluso B., Archambault É., Gingras Y. (2010). Which scientific elites? On the concentration of research funds, publications and citations // Research Evaluation. Vol. 19. № 1. Р. 45–53.
Leydesdorff L. (2005). Evaluation of research and evolution of science indicators // Current Science. Vol. 89. № 9. Р. 1510–1517.
Li J., Yin Y., Fortunato S., Wang D. (2020). Scientific elite revisited: Patterns of productivity, collaboration, authorship and impact // Journal of the Royal Society Interface. Vol. 17. № 165. Р. 20200135.
Liao C. H. (2021). The Matthew effect and the halo effect in research funding // Journal of Informetrics. Vol. 15. № 1. Р. 101108.
Ma Y., Uzzi B. (2018). Scientific prize network predicts who pushes the boundaries of science // Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol. 115. № 50. Р. 12608–
Marx K. (1993). Grundrisse: Foundations of the Critique of Political Economy (Rough Draft) / Translated with a foreword by M. Nicolaus. London: Penguin Books.
Merton R. K. (1968). The Matthew effect in science // Science. Vol. 159. № 3810. Р. 56–63.
Merton R. K. (1979). The Sociology of Science: An Episodic Memoir. Carbondale, IL: Southern Illinois University Press.
Merton R. K. (1988). The Matthew effect in science, II: Cumulative advantage and the symbolism of intellectual property // Isis. Vol. 79. № 4. Р. 606–623.
Milojević S. (2025). Science of science // Scientometrics. Vol. 130. № 6. Р. 3195–3211.
Mitchneck B., Smith J. L., Latimer M. (2016). A recipe for change: Creating a more inclusive academy // Science. Vol. 352. № 6282. Р. 148–149.
Mokyr J. (2011). The gifts of Athena. Historical origins of the knowledge economy. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Nielsen M. W., Gissi E., Heidari S., Horton R., Nadeau K. C., Ngila D., Noble S. U. et al. (2025). Intersectional analysis for science and technology // Nature. Vol. 640. № 8058. Р. 329–337.
Perc M. (2014). The Matthew effect in empirical data // Journal of the Royal Society Interface. Vol. 11. № 98. Р. 20140378.
Polanyi M., Ziman J., Fuller S. (2000). “The Republic of Science: Its political and economic theory Minerva, I(1) (1962), 54–73.” Minerva. vol. 38. № 1. P. 1–32.
Prandini R. (2015). Relational sociology: A well-defined sociological paradigm or a challenging “relational turn” in sociology? // International Review of Sociology. Vol. 25. № 1. Р. 1–14.
Shapin S. (1995). Here and everywhere: Sociology of scientific knowledge // Annual Review of Sociology. Vol. 21. № 1. Р. 289–321.
Sohn-Rethel A. (1970). Geistige und körperliche Arbeit: Zur Theorie der gesellschaftlichen Synthesis. Frankfurt am Main: Suhrkamp Verlag.
Squazzoni F., Gandelli C. (2012). Saint Matthew strikes again: An agent-based model of
peer review and the scientific community structure // Journal of Informetrics. Vol. 6. № 2. Р. 265–275.
Storer N. W. (1966). The Social System of Science. New York, NY: Holt, Rinehart and Winston.
Strevens M. (2006). The role of the Matthew effect in science // Studies in History and Philosophy of Science Part A. Vol. 37. № 2. Р. 159–170.
Teixeira da Silva J. A. (2021). The Matthew effect impacts science and academic publishing by preferentially amplifying citations, metrics and status // Scientometrics. Vol. 126. № 6. Р. 5373–5377.
Tian C., Huang Y., Jin C., Ma Y., Uzzi B. (2025). The distinctive innovation patterns and network embeddedness of scientific prizewinners // Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol. 122. № 40. P. e2424143122.
Weber M. (1992). Wissenschaft als Beruf, 1917/1919. / Mommsen W. J., Schluchter W. (Eds.) // Gesamtausgabe. Bd. 17. Tübingen: Mohr Siebeck, P. 71–111.
Wouters P., Leydesdorff L. (1994). Has Price’s dream come true: Is scientometrics a hard science? // Scientometrics. Vol. 31. № 2. Р. 193–222.
Xie Y. (2014). “Undemocracy”: inequalities in science // Science. Vol. 344. № 6186. Р. 809–810.
Xu F., Wu L., Evans J. A. (2022). Flat teams drive scientific innovation // Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol. 119. № 23. Р. e2200927119.
Yegorov Y., Wirl F., Grass D., Eigruber M., Feichtinger G. (2022). On the Matthew effect on individual investments in skills in arts, sports and science // Journal of Economic Behavior & Organization. Vol. 196. Р. 178–199.
Zuckerman H. (1996). Scientific Elite: Nobel Laureates in the United States. New Brunswick, NJ: Transaction Publishers.
