Академическая рулетка: исследователи ВШЭ выделили три стратегии адаптации к нестабильности в науке

Исследователи НИУ ВШЭ Алена Нефедова и Анна Банько изучили, как молодые российские ученые строят академическую карьеру в условиях высокой конкуренции, проектного финансирования и меняющихся карьерных требований. На основе опроса 940 высокопродуктивных исследователей и 26 глубинных интервью авторы выделили три основные стратегии адаптации: гиперактивизм, перераспределение усилий и переход к альтернативным карьерным траекториям. Результаты исследования опубликованы в журнале «Мир России».
Академическая карьера в мире, в том числе и в России, развивается в условиях растущей конкуренции и усложнения карьерных траекторий: ученые сталкиваются с временными контрактами, конкурсными механизмами финансирования и повышением требований к исследовательской результативности. Особенно заметно эти процессы проявляются на ранних этапах карьеры, когда исследователям необходимо одновременно работать над тремя направлениями профессионального развития: формировать научную репутацию, выстраивать профессиональные связи и продвигаться внутри организации.
Исследователи НИУ ВШЭ Алена Нефедова и Анна Банько проанализировали карьерные стратегии молодых российских ученых в возрасте от 26 до 39 лет, чтобы выяснить, как они действуют в изменяющихся условиях академической среды. Исследование основано на данных масштабного опроса исследователей из 68 регионов России и интервью с участниками программ академической мобильности и грантовой поддержки. Всего авторы опросили 940 ученых, имеющих публикации, индексируемые в РИНЦ, и провели 26 глубинных интервью.
Ученые показали, что среди значимых факторов карьерного планирования молодых исследователей — высокая роль грантового финансирования и значительная вариативность доходов в течение года. Распространенной практикой остается совмещение нескольких видов профессиональной занятости: почти каждый второй респондент совмещает несколько мест работы. 33,3% опрошенных совмещают два места работы, 11,4% — три и более. Наиболее частый сценарий — совмещение исследовательской работы в институте с преподаванием в вузе, однако встречаются и другие комбинации: работа в академической организации и коммерческом секторе, самозанятость и др.

Исследование выявило три основные стратегии адаптации исследователей к существующим вызовам. Первая, наиболее распространенная, — гиперактивизм: молодые ученые интенсифицируют свои усилия, берут дополнительную нагрузку, участвуют сразу в нескольких проектах и активно подают заявки на гранты. Такая стратегия помогает удерживаться в профессии, но может быть связана с рисками профессиональной перегрузки и затруднять концентрацию на долгосрочных исследовательских задачах.
Вторая стратегия — перераспределение усилий между научной и иной профессиональной деятельностью при сохранении позиции в академической сфере. Третья — полный или частичный переход к альтернативным карьерным траекториям за пределами академического сектора. По данным исследования, около четверти молодых ученых рассматривают такой переход как один из вероятных карьерных сценариев.
Алена Нефедова
«В нашем исследовании мы рассматриваем академическую карьеру не только как индивидуальный выбор, но и как стратегию встраивания в институциональные условия. Мы показали, что вариативность финансирования может затруднять молодым ученым развитие трех составляющих успешной академической карьеры — научной экспертизы, профессиональных связей и устойчивого положения внутри организаций. Предсказуемые условия важны не только для индивидуального профессионального развития исследователей, но и для долгосрочного воспроизводства научных кадров», — отмечает Алена Нефедова, автор исследования, ведущий научный сотрудник Лаборатории экономики инноваций ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.
Результаты исследования позволяют уточнить направления дальнейшего развития инструментов поддержки молодых исследователей. По мнению авторов, особенно важными остаются создание устойчивых карьерных траекторий, развитие прозрачных и устойчивых механизмов финансирования, а также инструментов адресной поддержки исследователей на ранних этапах академической карьеры, включая период до защиты диссертации.
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.


