{"word_count": 397, "character_count": 2428}
Sophie Roux - merci - me signale un article de The Chronicle of Higher Education paru en décembre dernier et titré "Scholars Seek Better Metrics for Assessing Research Productivity". Pas plus remarquable qu'un autre, peut-être, mais si typique de quelques tendances qui me préoccupent en ce moment.le côté impalpable de ce qu'on voudrait inclure dans la mesure, pour sortir de la bibliométrie la plus brute (ici, "trust, prestige, and influence") et pourtant la volonté, toujours, d'aboutir à une liste, voire ici à un "top-25" unique. Pourquoi est-ce si difficile d'accepter qu'il puisse y avoir plusieurs échelles de valeurs et que les mêmes ne soient pas au maximum partout ? Est-ce typique de notre époque ou plus profond encore ? Je ne sais pas trop, en fait, où chercher des réponses (psychologie, sciences cognitives, sociologie, ... ?). En tout cas, je connais assez l'analyse de réseaux pour bondir quand je lis qu'elle permettrait de savoir qui est "truly central to the flow of information" - surtout quand la phrase suivante rappelle bien qu'en fait, un des intérêts de l'analyse de réseaux est de confronter des mesures de centralité construites selon des critères variés et qui ne donnent que rarement toutes les mêmes résultats (voir par exemple ici). Mais rien à faire, le quantitatif est bien toujours là pour créer "a map of science" et en réalité "the map of science", bref la seule vue qui vaille. Plus je lis cela, plus j'ai envie de cubisme...le fait que tout cela, qui vise donc à remplacer une mesure imparfaite par une mesure parfaite, ou en tout cas moins imparfaite, mais toujours désespérément unique, mobilise un temps, une énergie et un coût monstrueux (comme le projet Journalsbase, entre bien d'autres, en France...). Tant mieux si c'est l'occasion de développer des logiciels ou méthodes qui serviront ailleurs, mais ça reste bien triste.le fait que pendant ce temps, on ne parle pas des questions fondamentales sous-jacentes : ici, la question des recherches émergentes (difficiles à capturer en bibliométrie) ou encore celle du public auquel on s'adresse (si mon article est lu suite à un clic un peu hasardeux à partir d'un moteur de recherche, est-ce vraiment moins bon pour la science que si c'est par un collègue ? difficile de répondre dans l'absolu, mais la question reste importante...).  Les vraies questions sur l'évaluation sont là, pas dans la sophistication des outils de mesure...