Profesja akademicka w ujęciu globalnym: co Big Data mówią nam o udziale kobiet w nauce? - Kwiek, Marek; Szymula, Łukasz (My University, 2023)
The purpose of this article is to determine what can we learn about the changing demographics of scientific personnel around the world and over time using available global bibliometric data sources. We wanted to see how useful global data could be for analyzing the scientific workforce. We tested how the demographic transformation of the global scientific profession can be measured using new data sources, thus transcending the traditional approach in which national statistics from national statistical offices are aggregated to a higher level, as in the case of the scientific workforce databases produced by the OECD, UNESCO and the European Union (Eurostat). W prezentowanym studium analizujemy 4,3 mln nieokazjonalnie publikujących naukowców z 38 krajów OECD (w tym z Polski) z lat 1990-2021. Interesuje nas wzdłużny (longitudinalny) rozkład populacji młodych kobiet naukowców – do 10 lat po pierwszej publikacji naukowej – w czasie w 16 dyscyplinach STEMM (ścisłych, technicznych, inżynieryjnych, matematycznych – oraz medycznych). Analizujemy zmieniającą się kadrę naukową z pomocą 5-letnich grup wiekowych w ramach każdej dyscypliny. Sprawdzamy przydatność globalnych źródeł surowych danych bibliometrycznych (ujmowanych jako ustrukturyzowane Big Data) w analizie kadry naukowej w czterech wymiarach: płci, wieku, dyscypliny i upływu czasu. Tradycyjne zagregowane dane dotyczące naukowców ogółem skrywają zróżnicowany obraz zmieniającej się dynamiki uczestnictwa mężczyzn i kobiet nauki w ramach dyscyplin i wieku. Analizujemy ograniczenia bibliometrycznych zbiorów danych, a badania globalne porównujemy z polskimi badaniami na poziomie krajowym. Wskazujemy wybory metodologiczne i ich implikacje, a także krótko omawiamy nowe możliwości globalnego badania aktywności publikacyjnej młodych kobiet (i mężczyzn) naukowców.
Global scientific workforce: What Big data say on women in science
Keywords: kobiety w nauce; płeć w nauce; udział w nauce; nauka globalna; Big Data; duże dane; Scopus; mikrodane; trendy w czasie; 38 krajów OECD; nierówności w nauce; global scientific workforce; women in science; academic age; OECD; bibliometric data; longitudinal study