CC BY
47
3. Лобанов О. С., Минаков В. Ф., Минакова Т. Е. Методология ранжирования ресурсов в облачной инфраструктуре региона // Материалы 3-й научно-практической intemet-конференции Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. - Ульяновск. - 2014. - С. 50-56.
4. Galstyan A. Sh., Shiyanova A. A. Features of the life cycle of brands of software // Креативная экономика. - 2009. - № 8. - С. 155-161.
5. Лобанов О. С. Критериальное структурирование региональных информационных ресурсов по уровням облачной архитектуры. // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. - 2014. - № 1 (9). - С. 75-80.
6. Минаков В. Ф., Галстян А. Ш., Шиянова А. А. Оптимизация затрат в системе автострахования (ОСАГО) // Материалы 5-й международной научной конференции 24-25 июня 2008 года Conference of St.-Peterburg State University of Economics and Finance. Information Technology in Business. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ. - 2009. - 90 с.
7. Галстян А. Ш. Моделирование брендинг-политики на рынке программного обеспечения. Автореф. дисс. ... канд. экон. наук - Ставрополь. - 2006. - 25 с.
8. Лобанов О. С., Баша Н. В., Томша П. П. Трансформация информационного пространства исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга как системный процесс // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 3. -С. 328.
9. Minakov V. F., Ilyina O. P., Lobanov O. S. Deployment of the Cloud Infrastructure in Regional Management System // Proceedings in Conference of Informatics and Management Sciences. ISBN: 978-80-554-0865-1, ISSN: 1339-231X. - 2014. - Vol. 3, issue
1. - p. 353-357.
10. Галстян А. Ш., Глушко Д. С., Минаков В. Ф., Шиянова А. А. Повышение эффективности работы предприятий электросвязи на основе различных вариантов вложения средств // Инфокоммуникационные технологии. - 2007. - № 3. - С. 114119.
11. Минаков В. Ф., Корчагин Д. Н., Король А. С., Галстян А. Ш., Азаров И. В. Оптимизация автоматизированных систем межбанковских расчетов // Финансы и кредит. - 2006. - № 20 (224). - С. 17-21.
12. Галстян А. Ш., Шиянова А. А., Минаков В. Ф. Моделирование стратегического развития рынка страхования в России: проблемы и пути их решения // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. - 2014. - № 2 (41). - С. 256-260.
13. Минаков В. Ф., Лобанов О. С. Концепция облачного информационного пространства исполнительных органов государственной власти региона // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. - 2014. - № 3. - С. 181-186.
14. Лобанов О. С., Минаков В. Ф., Артемьев А. В. Облачные технологии в исполнительных органах государственной власти Санкт-Петербурга // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. - 2014. - № 1-1 (20). - С. 67-68.
15. Лобанов О. С. Построение системы управления единым информационным пространством Санкт-Петербурга, его принципы, особенности и результаты применения // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 5. - С. 444.
16. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е., Галстян А. Ш., Шиянова А. А. Обобщенная экономико-математическая модель распространения и замещения инноваций // Экономический анализ: теория и практика. - 2012. - № 47 (302). - С. 49-54.
Лобанов О.С. \ Минаков В.Ф. 2
1 Аспирант, 2 доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
АНОМАЛИИ ИНДЕКСА ХИРША В СИСТЕМЕ ELIBRARY.RU
Аннотация
В статье рассмотрены аномальные значения индекса Хирша применительно к наукометрической активности ученых, учитываемой в рамках российского индекса научного цитирования на примере системы Elibrary.ru, выявлены особенности роста удельного веса показателей количества публикаций и цитирований в метриках научной деятельности.
Ключевые слова: h-индекс, наукометрия, цитирования, elibrary
Lobanov O.S. \ Minakov V.F. 2
1 Postgraduate, 2 doctorate of technical science, professor, St. Petersburg State University of economics H-INDEX ANOMALIES IN ELIBRARY.RU SYSTEM
Abstract
This article describes the abnormal values of h-index applied to activity of scientists, which is recordered in the Russian Science Citation Index on the example of Elibrary.ru system, found features of increasing in the share indices of publications and citations in the metrics of scientific activity.
Keywords: h-index, scientific metrics, citations, elibrary
В соответствии с проводимой Правительством РФ политикой мониторинга активности научных сотрудников с помощью метрик и их динамики в Российском индексе научного цитирования (далее - РИНЦ) становится актуальной проблема выявления закономерностей научной деятельности и ее показателей, придания ей инновационного вектора [1 - 3]. Анализ активности авторов в системе elibrary.ru приводит к выводу, что три основных наукометрических показателя (число публикаций, число цитирований и h-индекс) с различных сторон характеризуют деятельность того или иного автора, позволяя судить о его научной активности путем анализа их значений и взаимосвязи между собой. Очевидно, что для зарегистрированных в elibrary.ru ученых характерна вариативность распределения значений рассматриваемых характеристик, однако в рамках системы РИНЦ удельное значение каждого показателя имеет свой порог, пример которого для удельного количества публикаций на 1 h-индекс приведен в таблице 1.
Таблица 1 - Пороговые значения числа публикаций в зависимости от h-индекса
Индекс Хирша h Минимальное количество публикаций P . Максимальное количество публикаций P max Минимальное число публикаций на 1 h-индекс Pmax^h Максимальное число публикаций на 1 h-индекс Pmin^h
1 1 559 1 559
2 1 625 0,5 312,5
3 3 615 1 205
4 4 575 1 143,75
5 5 538 1 107,6
6 6 1118 1 186,333
7 7 964 1 137,714
8 8 3445 1 430,625
9 11 583 1,222 64,778
10 14 934 1,4 93,4
11 15 700 1,364 63,636
31
12 12 848 1 70,667
13 17 657 1,308 50,538
14 18 702 1,286 50,143
15 19 1149 1,267 76,6
16 18 1006 1,125 62,875
17 28 1375 1,647 80,882
18 22 683 1,222 37,944
19 32 943 1,684 49,632
20 33 2199 1,65 109,95
21 33 828 1,571 39,429
22 40 3005 1,818 136,591
23 45 1132 1,957 49,217
24 48 644 2 26,833
25 52 1192 2,08 47,68
26 60 3014 2,308 115,923
27 60 1539 2,222 57
28 61 851 2,179 30,393
29 74 955 2,552 32,931
30 82 2233 2,733 74,433
31 86 979 2,774 31,581
32 72 950 2,25 29,688
33 94 1203 2,848 36,455
34 60 1149 1,765 33,794
35 109 816 3,114 23,314
36 108 374 3 10,389
37 116 920 3,135 24,865
38 111 834 2,921 21,947
39 117 561 3 14,385
40 89 2074 2,225 51,85
41 136 592 3,317 14,439
42 130 485 3,095 11,548
43 122 1277 2,837 29,698
44 117 305 2,659 6,932
45 158 1367 3,511 30,378
46 105 1208 2,283 26,261
47 129 759 2,745 16,149
48 175 855 3,646 17,813
49 205 663 4,184 13,531
50 210 700 4,2 14
51 217 693 4,255 13,588
52 224 941 4,308 18,096
53 392 1503 7,396 28,358
54 273 706 5,056 13,074
55 775 23720 14,091 431,273
56 198 545 3,536 9,732
57 540 636 9,474 11,158
59 499 936 8,458 15,864
62 570 570 9,194 9,194
64 350 350 5,469 5,469
71 464 1145 6,535 16,127
72 632 951 8,778 13,208
Авторскими исследованиями установлено, что удельное значение числа публикаций имеет определенные аномалии. В частности, имеется ряд авторов со значением h-индекса, равным 2, и при этом имеющим лишь одну публикацию. В то же время, имеются авторы, которым для достижения 1 h-индекса требуется более 431 публикации. Такие значения, очевидно, являются аномальными. В то же время присутствует большое количество ученых, имеющих одну публикацию на 1 h-индекс, что говорит об их высокой цитируемости и значимости их научных исследований.
В целях комплексного рассмотрения значений удельного количества публикаций на рис. 1 представлен график зависимости максимального и минимального удельного количества публикаций на 1 h-индекс в зависимости от значения h-индекса.
32
Рис. 1 - Зависимость максимального и минимального удельного количества публикаций на единицу h-индекса в зависимости
от значения h-индекса
Из представленного на рис. 1 графика следует, что минимальное количество публикаций на 1 h-индекс растет вместе со значением h-индекса, в то время как максимальное количество публикаций со значением h-индекса падает с более высокой скоростью. Таким образом, с ростом h-индекса аномально высокие и аномально низкие значения количества публикаций выравниваются.
Литература
1. Минаков В. Ф., Артемьев А. В., Лобанов О. С. Модель динамики технологических инноваций // Международный научноисследовательский журнал = Research Journal of International Studies. - 2014. - № 2-1 (21). - С. 110-111.
2. Minakov V. F., Ilyina O. P., Lobanov O. S. Concept of the Cloud Information Space of Regional Government // Middle-East Journal of Scientific Research. - 2014. - № 21 (1). - P. 190-196.
3. Minakov V. F., Ilyina O. P., Lobanov O. S. Deployment of the Cloud Infrastructure in Regional Management System // Proceedings in Conference of Informatics and Management Sciences. ISBN: 978-80-554-0865-1, ISSN: 1339-231X. - 2014. - Vol. 3, issue 1. - p. 353-357.
Лобанов О. С. \ Макарчук Т. А. 2, Шиянова А. А. 3
1 Аспирант, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2 кандидат педагогических наук, доцент, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 3 кандидат экономических наук, доцент, Северо-Кавказский
Федеральный университет
ПЕРСОНАЛ КАК ФАКТОР КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В ЦЕНТРАЛИЗОВАННОЙ
ИНФРАСТРУКТУРЕ
Аннотация
В процессе кластеризации информационных систем по ветвям власти на основе порогового значения удельного веса автоматизации в составе процессов реализации функций органов государственной власти предложены два варианта упорядочивания структуры информационного пространства: для компонентов, ориентированных на участие персонала -децентрализованная, для остальных систем - централизованная, на основе принципов централизации данных и методов их обработки, технических и программных средств, инфотелекоммуникационных систем.
Ключевые слова: персонал, информатизация, централизация, кластеры, информационные системы.
Lobanov O. S. 1, Makarchuk T. A. 2 , Shiyanova A. A. 3
1 Postgraduate, St. Petersburg State University of economics, 2 Candidate of Pedagogical Sciences, St. Petersburg State University of economics, 3 Candidate of Economic Sciences, senior lecturer, North Caucasian federal university STAFF AS A FACTOR FOR INFORMATION SYSTEMS CLUSTERING IN THE CENTRALIZED INFRASTRUCTURE
Abstract
In the process of information systems clustering depending on the branches of government on the basis of the threshold proportion of automation as part of the implementation process by public authorities we consider two versions of structure of information space: for component-oriented staffparticipation - decentralized and to other systems - centralized, based on the principles of data centralization and processing methods, hardware and software, infotelecommunication systems.
Keywords: staff, informatization, centralization, clusters, information systems.
При рассмотрении классов информационных систем, составляющих информационное пространство города, согласно определению У. Дэвиса и Д. Йена [1], следует отнести, в первую очередь, следующие компоненты, обеспечивающие реализацию полномочий органов власти: обрабатываемые в информационных системах данные и методы их обработки; техническое и программное обеспечение; персонал; организационные мероприятия.
При рассмотрении конкретной системы в рамках предлагаемой концепции [2 - 4] каждый из указанных элементов будет иметь определенный удельный вес в общей структуре информационной системы Wi, где i - номер соответствующего элемента. При принятии решения о реструктуризации той или иной информационной системы в процессе управления информационным пространством города следует принимать во внимание удельное значение каждого из факторов. Если для какой-либо информационной системы W3 > 50 %, это свидетельствует о малой степени автоматизации реализуемых информационной системой функций и высокой степени зависимости ее от действий персонала. В таком случае централизация данных и методов их обработки не принесет ожидаемого эффекта, поскольку основная часть операций будет по-прежнему выполняться силами конкретных сотрудников [5, 6].
В соответствии с вышеизложенным пороговым значением, предложенным на основе авторской оценки опыта распределения информационных ресурсов [7] и эффективной деятельности персонала на базе автоматизированных рабочих мест и централизованных информационно-вычислительных архитектур [8. 9], государственные информационные системы Санкт-Петербурга представляется целесообразным разделить на две основные группы:
33
