Conceptualizing the social impact of science / Conceptualizando el impacto social de la ciencia

It would be very useful to provide policy makers and their advisors with new tools to help them in ex ante and ex post analyses of science policy decisions. The majority of studies to date have focused on the impact on the networks of academic, scientific and industrial actors that produce scientific knowledge and artifacts (science production systems). SISOB will extend these analyses to the broader science-society system, which not only influences its decisions and consumes its products, but provides the socio-political context in which the science production system operates-

We are working on defining a “conceptual model” of the social impact of science, designed on the one hand to define a shared vocabulary for use within the project, on the other to make explicit the central assumptions that underlie our work. These may be briefly summarized as follows.

1. Scientific practices are embedded in a social and economic context that exerts a deep influence over the scientific endeavor and plays a key role in determining the way scientific knowledge is ultimately used.
2. The embedding of science in society depends on multiple, overlapping relationships and flows of information among a multitude of actors. These relationships can be usefully analyzed and visualized using the tools of Network Analysis.
3. The way in which scientific knowledge and artifacts are produced and used varies significantly between disciplines.
4. The mechanisms determining the impact of scientific knowledge and artifacts are non-linear and involve not only the quality and characteristics of the knowledge and the artifacts themselves,but the context in which they are received and used.
5. The outcomes of decisions by science policy-makers can be usefully divided into proximal outcomes, with a direct, causal link to a particular policy decision and distal outcomes that depend to a large extent on future developments. In principle, proximal outcomes can and distal outcomes cannot be predicted.
6. Some scientific communities are far more productive and make a far greater contribution to society, than others.
7. Scientific discoveries and inventions affect many different aspects of society. Different decision-makers will make different evaluations of the same outcomes. It is thus methodologically impossible to summarize the impact of scientific knowledge and inventions in any single indicator.

The social impact of science depends on a broad range of factors, some linked to the way scientific knowledge is produced, some to the way it is distributed to actors outside the knowledge production system, and some to the way it is received, applied, exploited and consumed. All involve social relationships and flows of information among actors (individuals, groups, institutions) working in different contexts and settings. These interactions and the context in which they take place constitute a complex social system whose dynamics unfold on a global scale over long periods of time.

The SISOB conceptual model describes these interactions in terms of entities (human and institutional actors, artifacts, context factors, knowledge, systems and actors) and relationships among these entities.  We provide a detailed account of the model and go on to show how it can be operationalized in the three case studies (mobility, knowledge sharing and peer review).

In all these studies, the human actors are researchers who externalize their knowledge in artifacts (papers, patents, prototypes etc.) and who belong to institutions (also considered as actors). The mobility study investigates how researcher mobility (between institutions, between academia and industry, between lower and higher prestige jobs) affects researchers’ personal productivity, and ultimately the productivity of the institutions to which they belong. The knowledge sharing study examines flows of information among researchers and their institutions, as indicated by the content of the artifacts they produce. Finally, the peer review study focuses on the way co-authorship networks, citation networks and author-reviewer networks (the networks linking researchers who have reviewed each others’ papers influence the functioning of the peer review system, and thus the productivity and reputation of researchers and their institutions.

More information: SISOB conceptual model

Author: Richard Walker (July 2011)

Questions to our readers:

Does this conceptual model faithfully represent  the impact of science on society?

Do you think that this conceptual model takes into account all the information which is necessary to measure the impact of science on society?

Please, do not hesitate to let us know your point of view .

Sería muy útil proporcionar a los responsables políticos y a sus consejeros nuevas herramientas para ayudarlos en los análisis ex ante y ex post de las decisiones para políticas de la ciencia. La mayor parte de los estudios hasta la fecha se han basado en el impacto de las redes de actores académicos, científicos e industriales que producen conocimiento científico y artefactos (sistemas de producción científicos). SISOB extenderá estos análisis ampliándolos al sistema científico-social, el cual no influencia únicamente sus decisiones y consume sus productos, sino que proporciona el contexto socio-político en el que opera el sistema deproducción científica.

Estamos trabajando en definir un “modelo conceptual” del impacto social en la ciencia, diseñado en primer lugar para definir un vocabulario compartido para utilizarlo dentro del proyecto, y por otro lado para hacer explícitas las asunciones centrales que hay debajo de nuestro trabajo. Esto se puede resumir brevemente como sigue.

1. Las prácticas científicas se encuentran enmarcadas en un contexto social y económico que ejercen una gran influencia sobre el esfuerzo científico y juega un papel clave en determinar la forma en la que el conocimiento científico se utiliza en última instancia.

2. La integración de la ciencia en la sociedad depende de múltiples y solapadas relaciones y flujos de información entre una multitud de actores. Estas relaciones pueden analizarse y visualizarse utilizando las herramientas del Análisis de Redes.

3. La forma en la que el conocimiento científico y los artefactos se producen y utilizan varía significativamente entre disciplinas.

4. Los mecanismos determinantes del impacto del conocimiento científico y artefactos son no-lineales y suponen no solo la calidad y características del conocimiento y de los artefactos en sí mismos, sino el contexto en el cual se reciben y utilizan.

5. Los resultados de las decisiones tomadas por los responsables de las políticas sobre la ciencia pueden ser divididos en resultados proximales, con un enlace directo a una decisión de una política en particular y resultados distales que dependen de una gran extensión de desarrollos futuros. En principio, los resultados proximales y distales no se pueden predecir.

6. Algunas comunidades científicas son mucho más productivas y hace una mayor contribución a la sociedad que otras.

7. Los descubrimientos en inventos científicos pueden afectar aspectos muy diversos de la sociedad. Diferentes responsables harán evaluaciones diferentes de los mismos resultados. Debido a esto, es metodológicamente imposible resumir el impacto del conocimiento científico e inventos con un solo indicador.

El impacto social de la ciencia depende de un amplio rango de factores, algunos enlazados a la forma en la que es distribuido a los actores fuera del sistema de producción de conocimiento, y algunos a la forma en la que es recibido, aplicado, explotado y consumido. Todos ellos implican relaciones sociales y flujos de información entre actores (individuos, grupos, instituciones) que trabajan en diferentes contextos y escenarios.

Estas interacciones y el contexto en el que tienen lugar constituyen un sistema social complejo cuyas dinámicas se extienden a escala global durante largos períodos de tiempo.

El modelo conceptual de SISOB describe estas interacciones en términos de entidades (actores humanos e institucionales, artefactos, factores de contexto, conocimiento, sistemas y actores) y relaciones entre estas entidades. Proporcionamos un informe detallado del modelo y continuamos mostrando cómo puede ser “operacionalizado” en tres casos de estudio (movilidad, transferencia de conocimiento y revisión por pares).

En todos estos estudios, los actores humanos son investigadores que externalizan su conocimiento como artefactos (artículos, patentes, prototipos, etc.) y quienes pertenecen a instituciones (también consideradas actores). Los estudios de movilidad investigan cómo la movilidad de los investigadores (entre instituciones, entre academia e industria, entre trabajos de menor y mayor prestigio) afectan a la productividad personal de los investigadores, y últimamente a la productividad de las instituciones a las que pertenecen.

El estudio de transferencia de conocimiento examina los flujos de información entre investigadores y sus instituciones, como se indica por el contenido de los artefactos que producen. Finalmente el estudio de revisión por pares está enfocado en las manera en la que redes de co-autoría, redes de citas y redes de autor-revisor (redes que enlazan investigadores que han revisado los artículos de los otros) influyen en el funcionamiento del sistema de revisión por pares, y por tanto la productividad y reputación de los investigadores y sus instituciones.

Más información: Modelo conceptual de SISOB

Author: Richard Walker (July 2011)

Preguntas para nuestros lectores:

¿Representa fielmente este modelo conceptual el impacto de la ciencia en la sociedad?
¿Toma modelo conceptual en consideración toda la información necesaria para medir el impacto de la ciencia en la sociedad?

Por favor, déjanos un comentario con tu punto de vista.