Что такое междисциплинарные исследования и как их использовать?

Признаться, когда я впервые столкнулся с этим термином, он звучал загадочно, будто отсылка к чему-то сверхъестественному: междисциплинарность — это почти как научная алхимия. На деле всё понятнее (и любопытнее!).

Cуть междисциплинарного подхода

Итак, что такое междисциплинарные исследования? Простыми словами: это когда вы берёте как минимум две разные научные области — скажем, биологию и математику или историю и информатику — и соединяете их для решения одной задачи. Слияние идей, методов и подходов из разных дисциплин рождает новое качество знаний.

Условно говоря, если обычное исследование напоминает одну дорогу, то междисциплинарность — целая сеть переплетающихся маршрутов. Так, иногда по дороге встречаются заторы, но зато открывается немало неожиданных пейзажей.

Чем это отличается от мульти- и трансдисциплинарности?

Тут путаются даже сами учёные. Мультидисциплинарный проект — когда несколько специалистов работают рядом, но каждый копает своё поле. А вот междисциплинарность — это когда все вместе, через общее пространство, ищут общий язык и новые смыслы. Возникает качественно иной результат.

Для наглядности приведу пример: разрабатывая программу для диагностики нейродегенеративных заболеваний, нейрофизиологи, айтишники и психологи не просто обмениваются файлами — они обсуждают стратегии, придумывают новые методы исследования вместе, а иногда и спорят до хрипоты. И вот так, на стыке, рождаются инновации.

Примеры реальных кейсов: где и зачем это нужно?

Вот парочка историй. В 2020 году команда российских химиков, биологов и программистов создала уникальную методику для распознавания опасных соединений в водопроводной воде с помощью нейросетей. Или кейс из экономики: пандемия COVID-19 породила целое направление междисциплинарных исследований с участием эпидемиологов, социологов, математиков и даже лингвистов — кто бы думал, что без их совместной работы мы бы и вакцину быстрее не получили!

И здесь я бы заметил: такие исследования на Западе давно в моде, а в России только стремительно набирают обороты. Так что, если вы думаете о самобытной теме для диссертации, междисциплинарность — это тренд, который ещё долго не выйдет из моды.

Почему междисциплинарный подход эффективнее?

Начну с очевидного: мир давно не делится аккуратно на физику, биологию и филологию. Бизнес, экология, соцсети, да даже кулинария зачастую требуют знаний, которые выходят за пределы одной науки. Классические исследования честно копают в своей нише — иногда годами спорят о терминах внутри одного поля. Но жизнь-то сложнее: проблемы смешанные, решения нужны сложные.

Сила взаимодействия

Что происходит, когда встречаются физиолог и лингвист? Казалось бы, разные миры. Но вот выходит исследование: как слова влияют на реакцию мозга при хронической боли. И эта коллаборация приносит результат, который отдельно ни один бы не потянул. Я бы отметил, что именно на стыке рождаются нестандартные инсайты.

Пример: Математики и экономисты создали теорию игр, смешав две дисциплины — и получили инструмент, которым теперь оперируют даже политики. А кто ожидал?

Почему чисто классическое исследование менее гибкое?

Тут всё просто. Одна дисциплина видит проблему в своей рамке. Иногда даже гениально, но вот нюансы ускользают. Живой пример — изучение городской среды. Социологи обращают внимание на людей, архитекторы — на пространства, урбанисты — на транспорт и маршруты. А если собрать всех за одним столом? Получится реальная картина города, а не отдельные главы в толстой книге.

Междисциплинарность = гибкость мышления

Звучит, конечно, пафосно. Но между нами говоря, гибкость — это главный навык XXI века. Исследователь, который способен бросить взгляд по-новому, быстрее находит решения. Просто потому что у него выбор инструментов больше и вопросов к самому себе больше.

Кейс: В 2020 году аспиранты-медики и программисты совместно разработали систему диагностики по фотографии родинки. Редкий кожник справится сам — а в команде с айтишниками получилось круто и полезно.

Что происходит, когда работают вместе дизайнер и программист: простой офисный пример

Попробуйте представить себе: вы устраиваете хакатон. В вашей команде кто-то один — только дизайнер или только программист. Ну, будет либо очень стильный макет, где ничего не работает, либо железно функционирующий сервис, но выглядит он так, что глаза просят Ctrl+W. Каждый тянет одеяло на себя, каждый ограничен своим инструментарием. А вот если дизайнер и программист объединяются, то получается уже не очередной унылый шаблон, а удобный, живой, классный продукт. Простой вывод — иногда разные головы нужны, чтобы финальный результат вообще был возможен. Такой командой не только веселее, но и эффективнее.

Короче: чем сложнее задача, тем больше специалистов нужно

Думаете, почему стартапы собирают разношерстные команды, а в научных мегапроектах трудятся по 20 исследователей из 6 разных областей? Да просто одна голова, какими бы мега-мозгами она ни блистала, не справится с по-настоящему серьезной проблемой. Например, чтобы изучить распространение фейковых новостей, одного социолога недостаточно. Нужно тянуть за уши знания из психологии, IT, лингвистики, а то и из статистики. Чем круче проблема — тем больше фронтов приходится закрывать.

• Исследование по генетике редких заболеваний: биологи + айтишники работают рука об руку
• Анализ урбанизации: здесь встречаются географы, экономисты, архитекторы и даже экологи

Я бы особо отметил: междисциплинарные команды просто вынуждены собираться, когда задача стоит реально масштабная, а не абы написать очередную курсовую.

Цитируемость: факты и цифры

Вот сухая статистика. Крупные аналитические обзоры последних 10 лет показали: публикации, написанные на стыке нескольких наук, получают на 30-50% (!) больше цитирований по сравнению с узкими, «монопредметными» работами. Это вроде и не удивительно — такие статьи читают сразу несколько аудиторий, среди которых всегда найдётся тот самый рецензент, что с удовольствием вас процитирует.

Не шуточки. Число ссылок растет — и диссертация начинает реально работать на вашу репутацию, а не пылиться в архиве.

Когда один вопрос открывается по-новому

Бывает, что научную задачу нужно и хирургически тонко, и радикально — то есть с иголкой нейрохирурга и молотком архитектора одновременно. Вот пример из моей практики: аспирантка столкнулась с проблемой в исследовании детского стресса. Только психологи? Нет, сюда пришлось подтянуть и невролога, и даже специалиста по цифровым образовательным платформам. Результат: проблема раскрыта так широко, что один отзыв был не без иронии — «эффект головоломки Рубика».

По сути, «междисциплинарность» — это не про моду, а про реальный способ делать исследования глубже и интереснее. Тут уж приходится изворачиваться, использовать чужие подходы и смешивать метафоры. Результат — мозг кипит, вопросы множатся, на выходе рождается не банальный реферат на одну букву, а настоящая научная история с вау-эффектом.

Как использовать междисциплинарные исследования в жизни и работе?

В учебе: не бойтесь выходить за рамки кафедры

Предположим, вы пишете диссертацию по экономике, а на физическом факультете вдруг встречаете старый добрый аппарат моделирования. Почему бы не применить его к анализу рыночных флуктуаций? Или социолог анализирует детские рисунки, а подключает методы психолингвистики. Так рождаются новые интерпретации старых данных.

Лично у меня был случай: аспирант по юриспруденции «состарил» свою тему, введя в анализ алгоритмы машинного обучения. Сначала получалось не очень — но к защите получился уникальный кейс, который оценили и на кафедре информатики, и в совете юрфаков. Мораль? Не бойтесь тасовать методы.

В работе: открывайте новые горизонты

Знания на стыке — самое продаваемое, что есть на научном рынке. Вот вам конкретика. Бизнес-аналитик, вооружившись психологическими тестами и методами big data, находит новые паттерны поведения покупателей. Например, банк с помощью методов нейроэкономики (смесь нейронауки и экономики) улучшает проектирование онлайн-банкинга — и получает рост вовлеченности клиентов. Короче, выполняете не только свою работу, но и конкурентов удивляете.

Практические шаги: как внедрить междисциплинарность?

• Общайтесь с коллегами — особенно с теми, чьи научные интересы на грани с вашими. Кто знает, какой совместный проект возникнет из случайного разговора на конференции?
• Читайте журналы других дисциплин — иногда свежая идея приходит из статьи, смысл которой поначалу кажется далёк от вашей темы.
• Применяйте чужие методы. Никто не мешает использовать инструментарием психометрики в криминологии или статистики в педагогике.

Замечу: на практике выиграют те, кто умеет «склеивать» разные подходы. Это не панацея, но точно шанс оказаться в числе тех, чьи исследования будут цитировать.

Кейс: нейробиология + искусственный интеллект

В 2022 году группа российских аспирантов объединила данные МРТ, методы статистики и алгоритмы искусственного интеллекта для анализа прогрессирования болезни Альцгеймера. Результат? Оценка рисков стала точнее на 17 процентов, чем с использованием одной лишь неврологии. Показательно?

Вопросы, казавшиеся раньше сугубо медицинскими, решаются с помощью математики, лингвистики, экономики и даже истории. Что-то мне подсказывает: через 10 лет междисциплинарность для науки и бизнеса станет не экзотикой, а стандартом.

Где искать «чужих» специалистов для междисциплинарного проекта

Начну с живого наблюдения: если вы думаете, что междисциплинарный проект — это про «охоту за звездами» на других факультетах, то да, но только отчасти. Не всегда Институт кибернетики сам предоставит вам человека из химии или экономики. Придется искать самому.

Подмечено: самые ценные соавторы прячутся не в высоких кабинетах, а… в соседних лабораториях, сообществах ВК, на воркшопах или научных конференциях. Открытые лекции и закрытые телеграм-чаты — тоже ядро для поиска.
Короче, если вы застолбили тему «Анализ текстов Промышленной революции с помощью AI», ищите не только программиста в своём институте — проверьте, какие философы и историки из смежных вузов пишут, скажем, об искусственном интеллекте.

• Профессиональные сообщества студентов, выпускников и стажёров: есть такие почти при каждом университете. Помогают найти связки дисциплин, ещё до того, как они станут мейнстримом.
• Курсы и школы: Летняя школа по Data Science чужеродна для лингвистов? Зря думаете. Там регулярно появляются экономисты, медики, дизайнеры — и начинается самое интересное.
• Онлайн-коллаборации: проектные и исследовательские платформы, например, «Математика для всех» или Google Colaboratory. Эти места отлично подходят для первого совместного опыта.

Лично у меня самые плодотворные контакты появлялись после внепланового спора на кофебрейке или после глупой шутки на общем семинаре. Не стесняйтесь высказываться — нет шаблонной формулы для поиска.

«Это слишком сложно для меня» — миф, который убивает 80% проектов ещё в зародыше

Удивительно, но самый распространённый блокатор для междисциплинарных исследований — это не нехватка денег, оборудования или даже времени. Всё банальнее: многие уверены, что это неподъёмная задача, которая по плечу только каким-то светилам из MIT. В реальности же именно этот миф «это слишком сложно для меня» стопорит старты, ломает идеи, а иногда даже ломает людей.

Вы когда-нибудь отказывались от научной идеи, потому что казалось: «ну куда мне — тут же и физика, и биология, а я историк»? Типичная история. По статистике, с этим сталкиваются примерно 80% начинающих исследователей (и я бы даже сказал — большинство моих клиентов по диссертациям).

Но если честно, специальность тут часто не при чём. Междисциплинарность — не про стопроцентную экспертизу сразу в трёх науках, а про умение спрашивать, искать мосты и задавать дурацкие вопросы. Посмотрите, например, на проект CRISPR: биологи, химики и программисты смело лезли в чужой огород, но никто не умер — наоборот, нашли общий язык.

Истории провалов: когда всё смешали, но ничего не получилось или получилось слишком странно

Успехи междисциплинарности на слуху, но провалов куда больше. И о них почти не рассказывают. Расскажу одну историю — простую, жизненную.

В 2006 году одна команда решила «поженить» искусственный интеллект и социологию: хотели сделать программу, которая «понимает» политические мемы. Взяли десяток студентов-айтишников и социологов, быстро сварганили алгоритмы, забыв как-то поговорить друг с другом на одном языке. В результате получили монстра: ИИ точнее всего улавливал… котов и угрозы разрядить батарейку, а про политические смыслы даже не заикался. Так всё и умерло — смешали, да не встряхнули.

Смешивать подходы важно, но без здравого смысла и уважения к чужой экспертизе можно создать не шедевр, а научного Франкенштейна. Совет? Друже: договаривайтесь о терминах, проверяйте гипотезы на практике и не бойтесь тормозить процесс, если кто-то откровенно выпал из обсуждения.

Замечу: иногда странности тоже дают инсайт. Но чаще — получают проект, который потом вспоминают с фразой «ну зато посмеялись».

Почему важно не становиться «всезнайкой», а уважать экспертов

Парадокс междисциплинарности: нужно видеть общую картину, но нельзя быть «Шерлоком-одиночкой», который один и программист, и стоматолог, и дирижёр. Тут до мании величия — один шаг.

Почему это важно? Да потому что на стыках всегда есть вещи, которые знает только реальный специалист. Иначе рискуете наступить на грабли — что часто случается в написании диссертаций по биоинформатике, когда хорошие биологи вдруг забывают, что компьютеры существуют по своим законам.

Классика жанра: пытаетесь сами «дописать» нейросеть, а потом два месяца отлавливаете мистические баги. Или считаете, что читаете юридические законы лучше юриста и… (ну вы поняли).

Автобус идёт дальше, если все в нём не капитаны, а каждый просто отвечает за свои двери. Советую: ищите соавторов, друзей-экспертов, прислушивайтесь — и не стесняйтесь задавать простые вопросы даже по темам сверхбазовым.

Почему будущее — за смешиванием наук, профессий и подходов?

Наука уже давно не живет по «коробочкам»

Когда я только начинал разбираться в академической кухне, казалось: вот есть чёткие границы — история, химия, лингвистика… Каждый варится в своей кастрюльке. Только вот современные открытия всё чаще случаются на стыке разных дисциплин. Физика и медицина? Пожалуйста: МРТ и PET-сканеры — живые примеры. Психология и информатика? Уже не фантастика, а рабочая действительность: анализ Big Data помогает предсказывать депрессию лучше любого древнего теста.Теперь границы наук — это больше условность для удобства классификации. Академический мир будто открыл второе дыхание. Новые специальности появляются так же бодро, как грибы после дождя.

Зачем эти коллаборации вообще нужны?

Ответ на поверхности: одни и те же задачи по одиночке не решить. Вспомните проблему экологии. Эколог с блокнотом, конечно, герой, но без политологов, инженеров, социологов, далековато не уедет. Или, например, биоинформатика. Это не шутка и не термин из далекого будущего, а профессия, без которой поиск новых лекарств уже невозможен.Современные вызовы настолько сложные, что требуют новых универсальных «инструментов» — знаний сразу из нескольких направлений. Моя личная ремарка: если вы видите мир через призму одной науки — рано или поздно уткнетесь в тупик или, по крайней мере, в потолок.

Узкий специалист или «Т-образный»? Что востребовано на самом деле

Сегодня на рынке знаний самый вкусный билет — у так называемых «Т-образных специалистов». Это те, кто разбирается в своей основной области, но при этом спокойно смотрит по сторонам, захватывая смежные темы. Ну да, врач, который знает программирование, может разрабатывать медицинские приложения. Социолог с базовым знанием IT разберётся в современных сетевых сообществах. Короче: границы профессий размываются, портфолио становится солянкой из навыков и кейсов.

Кейс из практики: как смешивание наук меняет подход к исследованиям

Приведу пример реального проекта. Недавно помогал соискателю в подготовке диссертации по теме: «Влияние цифровых технологий на паттерны профессионального выгорания среди педагогов». Тема сама по себе на пересечении: образователи + айти + психология. Требовалось не только глубоко копнуть в сторону асессмента (методы оценки), но и разобраться в новых цифровых платформах, методах анализа больших данных, психодиагностике.В результате вышел по-настоящему свежий взгляд на привычную проблему — не просто описание симптомов, а конкретные алгоритмы автоматизации диагностики рисков выгорания на основе цифровых трекеров. Как видите, междисциплинарность — это не просто модное слово, а способ делать исследования не в стол, а для реального мира.

Что дальше?

Смешивание подходов уже стало стандартом и в вузах, и в науке, и в бизнесе. Да и спрос на такие работы — уверен, только усилится! Поэтому, если решаетесь писать диссертацию или разрабатывать проект, советую выйти за рамки «своей» дисциплины. Это не про личные амбиции, а про реальную полезность для общества.

Междисциплинарные тренды: где сейчас самые интересные коллаборации?

Вас когда-нибудь удивляло, как, казалось бы, несовместимые сферы вдруг начинают дружить и выдавать на-гора то, что лет десять назад называли бы фантастикой? Что общего у теста Роршаха и искусственного интеллекта или, к примеру, городской клумбы и промышленного дизайна? Примеров таких научных «рукопожатий» сейчас – хоть отбавляй.

Робототехника и психология

Вот вам свежий кейс. В скандинавских лабораториях инженеры и психологи вместе учат роботов — не просто приносить кофе или отпускать шутки, а понимать эмоциональное состояние человека по мимике, интонациям, жестам. Что это дает? Представьте себе ассистента для пожилых, который чувствует, когда его подопечному грустно.

Экология и дизайн

В крупнейших вузах Европы экодизайн уже несколько лет — обязательный модуль для архитекторов. Выращивают материалы из бактерий, проектируют энергоэффективные фасады. Благодаря симбиозу экологов и дизайнеров появляются дома, которые не просто украшают города, но буквально «лечат» окружающую среду.

IT и медицина

Самый, наверное, громкий тренд — искусственный интеллект в здравоохранении. Машинное обучение распознаёт опухоли на снимках точнее врачей (и быстрее, и дешевле). Российские компании, кстати, не отстают: в 2022 году отечественный сервис диагностики офтальмологических заболеваний получил разрешение на практическое применение. Короче, если вы программист — скучать не придется.

Мировая арена: кто уже заработал на стыке дисциплин?

Ну да, междисциплинарность для одних — модное слово в KPI, а для других — утренняя рутина. Посмотрим на конкретику. Вот пару иллюстраций.

• Google: для разработки умных контактных линз корпорация объединяет команды химиков, IT-специалистов и офтальмологов. Итог — линза, измеряющая уровень глюкозы в слёзной жидкости.
• Сколтех: лаборатория нейроинтерфейсов, где вместе работают инженеры, программисты, психологи. Их проект — устройства для восстановления движений после инсульта.
• MIT Media Lab: там биологи делят кофемашину с робототехниками и дизайнерами. Самый культовый проект — «умные» материалы, меняющие цвет и форму в зависимости от окружающей среды.

Я бы отметил: везде, где сильна коллаборация на стыке научных направлений, появляются не просто красивые патенты, а реально востребованные продукты.

Почему каждому стоит выйти «за рамки»?

Цитата, которой часто апеллируют в стартап-среде: «Если вы единственный физик в комнате юристов — это уже ваш суперсил». Кажется, банальность, но мир меняется слишком быстро. Те, кто остаются в чисто своей дисциплине, часто не успевают за рынком, а иногда и сами даже не догадываются, сколько задач могли бы решить играючи.

Проблемы человека больше не укладываются в рамки одной науки: попробуйте «лечить» город от пробок только с помощью градостроительства, или бороться с киберугрозами без понимания человеческого фактора. Сплошной успех пришёл к тем, кто не побоялся создать необычные проектные команды, не посчитал зазорным прийти на профильную конференцию «чужого» направления.

Пример? В одном российском научном гранте среди авторов — поведенческие экономисты и разработчики алгоритмов для платформы онлайн-обучения. В итоге их продуктом пользуются 20 университетов, а если по-хорошему — ещё и несколько хакатонов выиграли.

Финальный аккорд: междисциплинарность — для всех, кто в поиске идей

Вот что хочу сказать в завершение: работать на стыке — не значит обязательно становиться учёным-универсалом. Скорее, речь о том, чтобы не бояться пробовать новое, прокачивать навыки коммуникации между областями, искать свои неожиданные синтезы.

Междисциплинарность сегодня — это способ решать реальные задачи, экономить ресурсы, вырабатывать уникальный профессиональный почерк. Хочешь идти вперёд — лови волну. По секрету: именно такие проекты чаще всего поддерживают грантодатели и работодатели.

Так что — пробуйте, ищите свои точки пересечения. А вдруг получится то, что войдет во все учебники…