Глобалізація знання: парадокси відкритості, нерівного доступу та горизонти наукового пізнання

Сергій Матяш
Анотація

Глобалізація наукового знання є одним із ключових процесів, що визначають трансформації сучасної науки в умовах цифровізації, розвитку мережевих інфраструктур та впровадження політик відкритої науки. Дослідження глобалізації знання є актуальним у контексті зростання цифрових технологій, розширення відкритості наукових досліджень та нових форм епістемічної нерівності, що трансформують сучасний науковий простір. Метою роботи був аналіз парадоксальної природи глобалізації знання та виявлення механізмів формування епістемічної нерівності в умовах цифрової та мережевої науки. Методологічну основу дослідження становив комплекс методів наукового аналізу. У роботі застосовано такі методи, як феноменологічний аналіз, історико-аналітичний метод, інтерпретативна методологія соціальної епістемології, критичний дискурс-аналіз та структурно-функціональний підхід. Результатами стали: аналіз взаємодії відкритості, цифровізації та глобальної інфраструктури науки, виявлення «тіньових зон» – алгоритмічних, економічних та політичних механізмів нерівного доступу до знання. Показано, що штучний інтелект став новим епістемічним агентом, який одночасно розширив дослідницькі можливості та поглибив технологічні й інфраструктурні дисбаланси. Узагальнено, що відкритий доступ, мовна асиметрія та алгоритмічна селекція сформували нові моделі епістемічної видимості та неоколоніальні форми продукування знань. Уточнено роль культурного різноманіття як ресурсу інклюзивної глобальної науки та наголошено на потребі етики прозорості. Практична цінність роботи полягає в тому, що результати дослідження можуть бути використані для формування політики відкритої науки, розвитку інклюзивних інфраструктур, етичного регулювання цифрових платформ та підвищення епістемічної справедливості у глобальному науковому просторі

Ключові слова

відкрита наука; епістемічна нерівність; цифрова епістемологія; інтерсуб’єктивність; комунікативна довіра; культурне різноманіття; етика прозорості

ЦИТУВАТИ
Matiash, S. (2026). Globalisation of knowledge: Paradoxes of openness, unequal access and new horizons of scientific knowledge. Humanities Studios: Pedagogy, Psychology, Philosophy, 14(1), 102-114. https://doi.org/10.31548/hspedagog/1.2026.102
Використані джерела
  1. Anderson, W. (2020). Decolonizing histories in theory and practice: An introduction. History and Theory, 59(3), 369-375. doi: 10.1111/hith.12164.
  2. Bhambra, G.K. (2021). Decolonising critical theory?: Epistemological justice, progress, reparations. Critical Times, 4(1), 73-89. doi: 10.1215/26410478-8855227.
  3. Biagioli, M. (2022). Ghosts, brands, and influencers: Emergent trends in scientific authorship. Social Studies of Science, 52(3), 463-487. doi: 10.1177/03063127221095046.
  4. Borgman, C.L. (2023). Knowledge infrastructures: The invisible foundation of research data. Retrieved from https://escholarship.org/content/qt5wc9v7cf/qt5wc9v7cf.pdf.
  5. Bowker, G.C. (2018). Sustainable knowledge infrastructures. In N. Anand, A. Gupta & H. Appel (Eds.), The promise of infrastructure (pp. 203-222). New York: Duke University Press. doi: 10.1515/9781478002031-010.
  6. Castells, M. (2021). From cities to networks: Power rules. Journal of Classical Sociology, 21(3-4), 260-262. doi: 10.1177/1468795X211022054.
  7. Chatterjee, I., Kunwar, J., & den Hond, F. (2019). Anthony Giddens and structuration theory. In S. Clegg & M.P. Cunha (Eds.), Management, organizations and contemporary social theory (pp. 60-80). London: Routledge.
  8. Couldry, N., & Mejias, U.A. (2023). The decolonial turn in data and technology research: What is at stake and where is it heading? Information, Communication & Society, 26(4), 786-802. doi: 10.1080/1369118X.2021.1986102.
  9. Crawford, K. (Ed.). (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. New Haven: Yale University Press. doi: 10.12987/9780300252392.
  10. Dent, C.M. (2025). Trade risk society – understanding trade policymaking in the 2020s. Social Sciences, 14(6), article number 338. doi: 10.3390/socsci14060338.
  11. Floridi, L. (2023). The ethics of artificial intelligence: Principles, challenges, and opportunities. Oxford: Oxford University Press. doi: 10.1093/oso/9780198883098.001.0001.
  12. Floridi, L. (Ed.). (2021). Ethics, governance and policies in artificial intelligence. London: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-81907-1.
  13. Fuller, S. (2018). Post-truth: Knowledge as a power game. London: Anthem Press.
  14. Galison, P., & Newman, W.E. (2021). Interview with Peter Galison: On method. Technology|Architecture + Design, 5(1), 5-9. doi: 10.1080/24751448.2021.1863659.
  15. Goldman, A.I. (2021). How can you spot the experts? An essay in social epistemology. Royal Institute of Philosophy Supplement, 89, 85-98. doi: 10.1017/S1358246121000060.
  16. Habermas, J. (2022). Reflections and hypotheses on a further structural transformation of the political public sphere. Theory, Culture & Society, 39(4), 145-171. doi: 10.1177/02632764221112341.  
  17. Jasanoff, S., & Simmet, H.R. (2021). Renewing the future: Excluded imaginaries in the global energy transition. Energy Research & Social Science, 80, article number 102205. doi: 10.1016/j.erss.2021.102205.
  18. Latour, B. (2021). The anthill and the beam: A response to Elden. Dialogues in Human Geography, 11(2), 200-202. doi: 10.1177/20438206211001033.
  19. Leonelli, S. (2020). Scientific research and big data. In E.N. Zalta, U. Nodelman, K. Allen, H. Kim & P. Oppenheimer (Eds.), Stanford encyclopedia of philosophy. Stanford: Stanford University.
  20. Mastrokola, F., & Cernoiu, E. (2023). Epistemological frontiers: Examining Kuhn's paradigms and Popper's falsificationism in the arena ideals. In International multidisciplinary scientific conference on the dialogue between sciences & arts, religion & education (pp. 48-54). Târgoviște: Ideas Forum International Academic and Scientific Association. doi: 10.26520/mcdsare.2023.7.48-54.
  21. Nowotny, H. (2021). In AI we trust: Power, illusion, and control of predictive algorithms. Hoboken: Wiley.
  22. Smith, L.T. (2021). Introduction to the third edition. In Decolonizing methodologies: Research and indigenous peoples (pp. 11-33). London: Zed Books. doi: 10.5040/9781350225282.0004.
  23. Turek, K. (2025). Accelerating social science knowledge production with the coordinated open-source model. Quality & Quantity, 59, 767-795. doi: 10.1007/s11135-024-02020-7.
  24. UNESCO. (2021). UNESCO recommendation on open science. doi: 10.54677/MNMH8546.