CC BY
14
БИБЛИОСФЕРА, 2018, № 4, с. 95-100 / BIBLIOSPHERE, 2018, no. 4, pp. 95-100
Информатика ^
УДК 001.891 ББК 78.606
DOI 10.20913/181 5-3186-2018-4-95-100
КРИТЕРИИ ОЦЕНОК РАЗВИТИЯ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ:
К ПОСТАНОВКЕ ПРОБЛЕМЫ
© Ю. Д. Прокофьева, 2018
Центральная научная библиотека Уральского отделения Российской академии наук, Екатеринбург, Россия; e-mail: nauka@cbibl.uran.ru
В настоящее время для оценки эффективности научной деятельности все чаще применяются методы наукометрического анализа, а представление наукометрических показателей является обязательным условием всех отчетов о научно-исследовательской работе. В статье предложены варианты использования параметров, доступных в Web of Science и Scopus; эти параметры станут основой формирования представления об уровне вклада конкретных организаций или авторов в развитие междисциплинарных исследований. Рассмотрены проблемы, возникающие при анализе профилей организаций.
Ключевые слова: наукометрия, библиометрия, критерии оценки, библиометрические показатели, Web of Science, Scopus, ЦНБ УрО РАН
Для цитирования: Прокофьева Ю. Д. Критерии оценок развития междисциплинарных исследований: к постановке проблемы // Библиосфера. 2018. № 4. С. 95-100. DOI: 10.20913/1815-3186-2018-4-95-100.
Criteria to assess the interdisciplinary research development: an issue formulation Yu. D. Prokof'eva
Central Scientific Library of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Ekaterinburg, Russia; e-mail: nauka@cbibl.uran.ru
Scientometric studies have become an integral part of scientific libraries activities with introducing the state rating system in Russian science. Scientometric studies contribute to study long-term trends in the science development, help to discover interdisciplinary links between publications of scientists from various scientific organizations and different countries, and are a tool to determine the return and payback of public finances investments in science and research projects. Evaluation of scientists' productivity, contribution of them and scientific organizations to the development of specific field of science or interdisciplinary research is one of the most important theoretical and applied problems in the science of science. Nowadays there is no clear methodology to assess the results of scientific activities in Russia, and all conclusions are based primarily on digital scientometric indicators, such as the number of the author's publications and references to his work. The study objective is to determine which of the existing criteria, in combination with generally accepted indicators, can serve as a basis to form an idea about the level of contribution of organizations and authors to the interdisciplinary research development. The study has determined the boundaries of monitoring:
1. The level of organizations - scientific institutions of the Ural Federal District.
2. Time coverage: 2000-2018.
3. Subjects of the organizations under study: mathematics, mechanics and computer science; economic sciences; physical and technical sciences; chemical sciences; biological sciences; medical sciences; earth sciences; humanities; agricultural sciences; interdisciplinary problems.
Research platforms are Web of Science and Scopus.
In accordance with the systems approach principles, the author selects the following evaluation parameters: institute publications amount; documents types; years of publications for the whole period; leading authors; leading research directions; areas with low publications amount; co-sponsoring countries.
Selected parameters tend to develop, grow and change, contribute to the information accumulation, further comparative analysis, reflect many scenarios when comparing the criteria.
The author reveals a number of problems arising during the information collecting and analyzing: lack of organization profiles; incorrect affiliation; lack of a generally accepted form of words abbreviation in organization names; submitting the information on publications in the account of several organizations; a trouble of accounting the co-authors contribution to the scientific activity results.
Keywords: scientometrics, bibliometrics, assessment criteria, scientific activity evaluation, bibliometric indicators, Ural Branch of Russian Academy of Sciences, Web of Science, Scopus, research libraries, Central Scientific Library of UB RAS
Citation: Prokof'eva Yu. D. Criteria to assess the interdisciplinary research development: an issue formulation. Biblio-sphere. 2018. № 4. P. 95-100. DOI: 10.20913/1815-3186-2018-4-95-100.
Оценка результативности научной деятельности осуществляется сейчас преимущественно на основании цифровых наукометрических показателей, таких как количество публикаций автора и количество ссылок на его работы [3].
Выбор этих показателей как основного инструмента измерения результатов научной работы объясняется необходимостью определить окупаемость вложений государственных финансов в науку и исследовательские проекты. «Такой подход вызван в первую очередь простотой понимания неспециалистами с одной стороны и простотой автоматизации процесса оценки - с другой...» [1, с. 39].
В России не существует понятной методики оценки результатов научной деятельности. Главная проблема, которую отмечает большинство специалистов в области наукометрии, состоит в подмене приоритетов: вместо получения научных результатов ученые ориентированы на увеличение показателей. Но наукометрические показатели - всего лишь инструмент оценки научной деятельности и только в совокупности с дополнительными сведениями являются информационной основой для оценки результатов исследований [14, с. 222].
Цель работы - определить, какие из возможных критериев могут служить основой формирования представления об уровне вклада организаций или авторов в развитие междисциплинарных исследований.
Отчеты о деятельности организаций и научных сотрудников ориентируются на количество и цитирование публикаций1. Зарубежные индексы цитирования, показатели которых принимают к отчету -Web of Science (WoS) и Scopus, являются самыми авторитетными как в российской науке, так и во всем мире [5].
Стоит отметить, что успешность научной публикации (в фундаментальной науке точно) определяется поддержкой научного сообщества. Проявляется эта поддержка разными способами, в первую очередь в виде ссылок на публикацию в рейтинговых журналах. Однако такого рода успешность научной работы не всегда означает ее содержательную значимость [7, с. 29].
Существует также проблема «негативного цитирования», когда автор ссылается на публикацию с целью опровержения, несогласия или критики высказанной в статье позиции. О таких парадоксах цитирования очень подробно написано в работе О. В. Михайлова [9].
Безусловно, сведения, взятые для анализа из наукометрических баз данных (БД), носят статистический характер и не являются стопроцентным отражением реального состояния ситуации, но по ряду причин избежать погрешностей пока не удается.
1 Приказ Министерства образования и науки РФ от 10 ноября 2010 г. № 1136 «Об утверждении Методики оценки результативности деятельности научных организаций, подведомственных министерств образования и науки Российской Федерации, выполняющих научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы гражданского назначения». URL: http://www.garant.ru/products/ipo/ prime/doc/55070213/#ixzz5DCixDujz (дата обращения: 20.04.2018).
Как верно замечено в статье Ю. Ю. Тарасевича и Т. С. Шиняевой, «наукометрия не может оценивать научный уровень исследований. Наукометрия оценивает вовлеченность ученого или научного коллектива в мировой процесс обмена научной информацией» [14, с. 229].
Поэтому задача данного исследования - используя параметры, доступные в WoS и Scopus, выработать, хотя бы в общем виде, критерии оценки развития междисциплинарных исследований, ведь возможности этих систем не ограничены лишь общепринятыми показателями и существуют различные способы интерпретации имеющихся в них данных [6, с. 4]. БД WoS и Scopus обладают рядом аналитических инструментов, доступных совершенно бесплатно (за исключением условия доступа по национальной подписке).
Комплексное использование двух мощнейших наукометрических систем дает возможность сравнения, как самих ресурсов, так и представленной в них информации о деятельности организаций и ученых. Одной из последних работ, в которой проанализированы характеристики данных систем, является статья Ю. В. Мохначевой и В. А. Цветковой [10]. В Центральной научной библиотеке (ЦНБ) УрО РАН также имеется доступ к RSCI, но массив данных этой платформы не учитывается для расчета показателя, установленного Приказом1.
В соответствии с планом научно-исследовательской работы (НИР) были определены границы проведения мониторинга [2]:
уровень организаций - научные учреждения Уральского федерального округа (УрФО): институты, научные центры Уральского отделения (УрО) РАН и Уральский федеральный университет;
временной охват: 2000-2018 гг.
Тематика исследуемых организаций была выбрана в соответствии с направлениями деятельности объединенных ученых советов (ОУС) УрО РАН, которые в свою очередь сформированы из институтов по научным отраслям:
• математика, механика и информатика;
• экономические науки;
• физико-технические науки;
• химические науки;
• биологические науки;
• медицинские науки;
• науки о Земле;
• гуманитарные науки;
• сельскохозяйственные науки;
• междисциплинарные проблемы [12].
Был проведен анализ двух систем по составу параметров оценки организаций и авторов.
Параметры были выбраны по трем принципам системного подхода [11]:
1. Принципу совместимости. При сопоставлении минимум двух параметров они должны выдавать оценочный результат. Например, соотношение количества публикаций с периодом существования этих публикаций: чем раньше начало публикаций, тем больше их количество на данный момент, хотя возможны исключения.
Ю. Д. Прокофьева, 2018, № 4, с. 95-100 / Yu. D. Prokofeva, 2018, no. 4, pp. 95-100
2. Принципу развития. Критерии, выбранные по этому принципу, имеют тенденцию к развитию, росту и изменению. Они должны способствовать накоплению информации и дальнейшему сравнительному анализу.
3. Принципу вариантности. Данный принцип перекликается с принципом совместимости. Он отражает множество вариантов развития событий при использовании выбранных параметров оценки и позволяет найти оптимальное сочетание критериев для отражения ситуации.
Конечной целью исследования является разработка и внедрение выбранной модели (методологии) оценки развития междисциплинарных научных исследований, но в данной работе речь идет о начальном этапе - этапе выбора критериев оценки.
Исходя из перечисленных принципов, были выделены критерии, послужившие основой для сбора информации (рис. 1):
• количество публикаций института;
• типы документов;
• годы публикаций (за время существования организации);
• ведущие авторы;
• ведущие направления исследований;
• направления с низким числом публикаций;
• страны-соавторы (рис. 2).
Рассмотрим показатели подробнее.
Количество публикаций демонстрирует прежде
всего активность научных сотрудников организации (продуктивность научной деятельности).
Анализируя типы документов, мы можем узнать, какой тип источников преобладает, а какой отсутствует.
Статья в рецензируемом журнале является более привлекательным типом источника. Как заявил исполнявший обязанности директора Департамента науки и технологий при Министерстве образования и науки РФ С. Матвеев, «значение показателя "доля публикаций российских исследователей в общем количестве публикаций в мировых научных журналах, индексируемых в БД WoS" рассчитывается по типу документа "статья", поскольку именно в этих документах представлены работы российских ученых, которые содержат рецензируемые экспертами научные результаты» [8].
Если среди типов источника достаточно большой процент занимают материалы конференций, то можно полагать, что сотрудники ведут активную научную
OYC по физико-техническим наукам (Прокофьева Ю, Д.)
Институт Количество Типы документов Годы Ведущие авторы Ведущие направления Направления с публикациями
публикаций (статьи о другое в %) публикации 2000-2018 исследований .меньше 10
(8-10) 2000-2018 2000-2018
wos Scopus WOS Scopus WOS Scopus WOS Scopus WOS Scopus WOS Scopus
ИФМ 10960 8789 Article (9.960) 1975- 1959- KURMAE V EZ 2 i 2 Kuimaev. E.Z.247 PHYSICS {2.692) Physics and Buamess,
Proceedings Paper(l,309) (7 SS8) 2018 201S ANISIMOV VI Ш Anisimov. V.I.2Û1 METALLURGY Resources 1 Management and
Conference USTINOV W 164 K.OROLEV AV145 Ustinov. V.V.I S2 Moewes, A.1 ÎS METALLURGICAL ENGINEERING 4795 Materials Oncology (1) Acconntine 1 Arts and Humanities!
Note (452) Paper (757) MOÈWESA145 Rioievich. (1.696) Social Sciences 2
Review (PS) Review (77) PUSHINVG 121 A.B.150 MATERIALS 4Ш Neurology (1)
Book Chapter Article in Press MUSHNIKOV NV Koiolev, A.V.144 SCIENCE (1.372) Enaineaiins Mineralogy (1)
(35) (25) Book Chapter (15) 12Ö RINKE VICH AE 116 5HCHENN3KOV W 110 SAGARADZEW Pushm. V.G.144 Mnshniiov, N.V.127 Kourov,N.I.!24 109 CHEMISTRY (502) SCIENCE TECHNOLOGY OTHER TOPICS (201) ENGINEERING 1170 Chemistry 469 Chemical E naine Mina 110 Meteorology Atmospheric Sciences(l) Food Science Technology (1) Construction
IDS Votonin, V.I.109 (118) En«ey93 Building
VORON1N VI101 Luboyancv, MECHANICS (Si)
GAVKO VS 99 A.V.106 NUCLEAR 85 Technology (1)
KOUROVNI 97 SCIENCE Computer Biotechnology
OVSYANNBLOV SV V.V.106 TECHNOLOGY (72) Science 43 Applied
91 Khlebnikova. OPTICS (67) Biochemistry1. Microbiology 1
SKRIPOV AV 91 Y.V.103 SPECTROSCOPY Genetics and Biochemistry
LUKOYANOV AV Gaviio. V.S.101 (62) Molecular Molecular
89 FTLIPPOVBN 35 Schastlivtssv. V.M.99 Biology 37 Medicine 21 Biology (1)
YAKOVLEVA IL SI Sbfipov. A.V.9S Andiology
KAZANTSEVVA 7S YakoVleva, 1.L.97 Rodionov. D.P.93 Filippov. B.N.92 Speech Language Pathology (1)
Рис. 1. Таблица сбора информации по организациям Fig. 1. Table of information collection on organizations
Институт WOS страны соавторы 2000-2018 Scopus CTpaHM-coaBTopbi
2000-2018
Институт фнзншметаллов Ур О РАН Russia (5,185) Byelarus (26) Hungary (3) Russian Fe deration 6050
Germany (53 5) Belgium (16) Indonesia (3) Germany 586
USA (2 86) Taiwan (13) Jordan (3) United States 319
Japan (211) Denmark (10) Lithuania (3) Japan229
France (175) Kazakhstan (8) Moldova (3) France 186
Canada(15S) Australia (7) Finland (2) Canada 172
Ukraine(l 15) Bulgaria (6) Iran (2) Ukraine 116
Peoples R China (82) Portugal (6) Kuwait (2) Poland 101
South Korea(79) Scotland (6) Malaysia (2) South Korea 94
Poland (76) Turkey (6) Romania (2) Switzerland 91
Czech Republic (73) Singapore (5) Thailand (2) China 89
Switzerland (73) Venezuela (5) Bangladesh (1) Netherlands SO
Austria (63) Argentina (4) Cyprus (1) Czech Republic 78
Netherlands (62) Egypt (4) Mexico (1) Sweden 78
Sweden (61) Latvia (4) Morocco (1) Austria 77
Spain (53) Slovakia (4) North Ireland (1) Spain 66
Italy (49) SouthAfrica (4) Norway (1) Italy 53
Israel (39) Brazil (3) Saudi Arabia (1) Israel 43
India (31) Estonia (3) Slovenia (1) United Kingdom 3 8
England (30) Greece(3) Vietnam (1) India 35 Belarus 29 Belgium 17 Taiwan 16 Undefined 16
Рис. 2. Страны-соавторы организации Fig. 2. Countries-co-authors of an organization
деятельность, ценят чужой опыт, стремятся представить результаты своих исследований широкому кругу научной общественности.
Наличие типа документа «материалы конференций» позволяет оценить поддержку руководства, поощрение международного сотрудничества и стремление к обмену опытом. Выводы об этом можно сделать, если в материалах конференций собраны исследования представителей разных стран и направлений науки.
Годы публикаций и год начала публикаций позволяют понять, как давно началась публикационная деятельность организации, насколько активно она развивается, как меняется тематика исследований, какие направления в какие годы получали наибольшее развитие. Ограничение по этому параметру открывает широкие возможности для анализа деятельности организации, ведущих авторов, направлений исследований, но еще больше информации можно получить при сочетании этого параметра с другими.
Ведущие авторы выбраны по проценту от общего числа публикаций организации, который должен быть больше 1,5%. Замечено, что ниже данного процента идет значительный спад количества публикаций. Однако чем меньше публикаций у организации, тем эта граница более размыта и труднее выделить наиболее публикационно активных авторов. В таких случаях стоит обращать внимание не на проценты, а на число публикаций и выявлять очевидно наибольшее среди них.
Следующий этап работы с ведущими авторами -анализ авторских профилей в ведущих информационных системах. Опыт подобного исследования описан в статье Захаровой С. С. [4].
Ведущими направлениями исследований принято считать 10 направлений с наибольшим количеством публикаций. Как правило, направления этой десятки являются лидирующими, далее идет заметное уменьшение, в некоторых случаях количество ведущих направлений деятельности может доходить до 13.
В направления с низким числом публикаций вошли направления, имеющие лишь одну публикацию. Среди анализируемых организаций встречались те, наименьшее число публикаций в которых составляет 2-3, что может говорить о междисциплинарности исследований, проводимых организацией; зачастую направления с низким числом публикаций действительно не свойственны профилю института (например, Институт физики металлов УрО РАН, у которого среди направлений исследований есть бизнес, менеджмент, бухгалтерский учет, искусство и социальные науки). В ходе работы все направления будут проанализированы на точки соприкосновения с непрофильной тематикой, выявлены соавторы и организации, совместно с которыми были созданы публикации.
Страны-соавторы - это параметр, отражающий научное международное сотрудничество. Анализ по данному критерию дает возможность выявить, с какими странами российские ученые имеют наибольшее количество публикаций, по каким направлениям происходит самое активное взаимодействие, носит
оно регулярный характер или же единичный. Большой интерес данный критерий вызывает при разработке рекомендаций к сотрудничеству. В каждой научной области можно выделить ведущие страны и авторов, занимающихся исследованиями по конкретной тематике. Можно понять также, с какими странами перспективнее вести сотрудничество, в какой отрасли и с какими авторами, что особенно важно для развития мало исследуемой области знания. Последние четыре параметра учитываются в пределах выбранного временного охвата 2000-2018 гг.
В процессе сбора информации пришлось столкнуться с проблемами, из-за которых полученная в результате анализа картина будет отличаться от реальной.
Первая и самая значительная проблема - отсутствие профилей организаций.
В БД Scopus профиль организации формируется автоматически. Если в статье указано наименование организации, то есть вероятность, что статья попадет в профиль организации. Тем не менее погрешности существуют, и некоторые публикации не попадают в профиль организации. Например, из-за неверно (умышленно или случайно) указанной аффилиации, что является второй проблемой, создающей неполное отражение данных публикационной активности научных учреждений. Например, автор Созина Елена Константиновна является сотрудником Института истории и археологии УрО РАН (Екатеринбург), но в ее авторском профиле указан Институт истории и археологии РАН (Москва), - таким образом, институт теряет публикации этого автора, они не попадают в общий массив публикаций (рис. 3).
Russian Academy of Sciences, institute of History and Archaeology, Moscow. Russian Federation идентификатор автора: 57191623514 Другие форматы имен: (Бита. Elena}
Рис. 3. Неверно указанная аффилиация Fig. 3. Wrong affiliation of an organization
С профилями организаций в Web of Science ситуация обстоит иначе. У всех научных организаций, подведомственных ФАНО России, при получении национальной подписки на БД WoS Core Collection появилась возможность создания профиля. Раньше процессом создания профиля занимались сами организации, теперь же задача для них упростилась и основную работу на себя взяла компания Clarivate Analytics.
Однако некоторые институты до сих пор не имеют собственного профиля. Причин может быть две: 1) компании Clarivate Analytics не была выслана заявка на создание профиля; 2) из-за большого числа заявок очередь на создание профиля еще не подошла. Профиль организации нужен прежде всего самим научным учреждениям для упрощения процедуры сбора сведений о публикационной активности и для мониторинга результативности их деятельности.
Ю. Д. Прокофьева, 2018, № 4, с. 95-100 J Yu. D. Prokofeva, 2018, no. 4, pp. 95-100
При отсутствии профиля организации поиск выполняется по адресу. Сложность данного вида поиска заключается в разных вариантах написания названий организаций. Даже если у института отсутствует профиль, было бы гораздо проще осуществлять поиск, имея общепринятую формулировку названия. До сих пор встречаются разногласия в написании Ural Branch (UB) или Ural Division (UD), встречается замена союза «and» на знак «&», также отсутствует общепризнанная форма сокращения отдельных слов в названиях. Кроме того, что все анализируемые учреждения имеют слож-носоставные наименования и некоторые носят имена ученых, в честь которых они были названы, многие институты прошли процесс реорганизации и были преобразованы в научные центры.
В БД Scopus эти изменения были учтены достаточно удобным способом: система выдает два массива документов (документы всех учреждений, входящих в состав научного центра, и документы только организации) (рис. 4).
Komi Science Centre Ural Division. Russian Academy of Sciences
пррррАРАРрАРРАР10РВР1ЦР11ЛЬАЫАР1Рвпарирр«яр|рр.РА11за1ррй f Грртэаррра pippaib ES HarppoAPA раррэа
Л't р " г-, ace - ■ p aappapa 2 087
iPFpp-F-PA. FÍApAO АрГААИЦРГИЛ
KorAnllpnPPiFllBSAFpya.'F РуРрурААР Komi RppulAiF. RiiFP -a" Faippatiori
иргррррйРРААгаРАЕГРРРИзарртрАрмрцдрр_ ___
ДрргАР Á-papiapei ippaet{ipaFpFaAiPHdpppwFP<PpinppBFjCFÎ5A<. РРРИрАРрАРАРРрКираРиапДррРрРкР
^aftanol santa
f Ш1 дррмррПарррррр^ГЙрн раиараррар(аНар1РРррррармиррО<ар*ара) CaaorpePA afp "
409
Рис. 4. Пример поиска документов организации после реструктуризации
Fig. 4. A case of searching documents of the organization after restructuring
Так как данная работа является обзором, такое количество соавторов говорит о том, что обсуждаемый вопрос был изучен в комплексе с привлечением специалистов из разных сфер деятельности. Но можно ли вносить в список авторов людей лишь упомянутых в обзоре, прямого взаимодействия с которыми в ходе создания публикации, скорее всего, не было?
Multi-rrieKengerot>5efYiiticjteora binary niuiron Star merger ■■.■.■. -и:-'** .. а--
tttttl.SP..........ttor - . Win*« f,J" fe^iy.t'-". AiAApP С А« ЛААРПАР.' '<
■PdpCAPPft Гааа. A P " -Upp. aR,j' АрРаАр lААРАРа£А PA 11 Ur.'/ifД$ар1чгА U p
«ИИТЧ.**". АрРрРАр-Р. A"■ "lA.'+V А' С МЧ L1*- ЧЛ'" -AFpA.* 1 АЛ, A "-'
•ЯЦАЧ1 'ЛЛ ГЛ" ■VrJW.A1^1 ■ FA" А|А>РАААр APCP-fPA-A. AI
P ' " Jj«-,!^1 '-а К 1 -AAA^A A"*-" АаррарАП "" Лиг Кй"* --J.AA' F
PaAappa РЗ.Ч*. App pi ■ -- AA'I i«!*' AaP PP-ifP ■ -р Л1ДМП. DViL"-- АарГрррррАГр Fw .ArrbPtP. С"" p PPcJtOhcfLK'' ■ AtMKi. C."". biaiftit:.K" ■■ gda).^ ВнпР*1. AapPa. PA P F1 Rap A'- IAup- ' ОДНАП.1 marine". ЕаАра Pap APriPppApF1 e-PApPpiP.iA1 Аарриа Af 1 ajrrti Ba'kfi PiA
1ИЦ11*, ti------ f fj-'i В1p Мгцкг'-f. RAAL-I-A P 1 buC" iarpttrw 4 4 BarpppPP.-1-
War"' Ы)---гг. p,-" L4-VA, ар" Ri-p- SMrt^WW ВЫЦ 5t№ .
BAA'P-P-A ■ P<A Ер-рр- СL " Papaif™ p. V--- ВАА. С-"1" BPI-I-ALP -A'
E-P-AA- - №мсщ1< Br-jfi-.j - ABAA'AIA F:' P АрАр IЛR -AIAI - ' R АРА- С Я A В-A IJ P ' lu't - 'I - ' : I" BPk -, - a I. F AiA ' A' RiFLAV IJ F-A- P * flpiFPj'd II a '
%A-pAAPA |Г * Pi a......................Ш^.СО** р.,|г p-r/- R.i .A II' phaaipa 'A Rcpk.O'. Ea-Ja Pi p Пц-.аа^
ВОДОС-РарЧ tip** a "- Pma>j.¡AAi^A.t" fiirtHiKLR-. AoaiAЗа* ГааР Р: P Гааап а '- f.pp< -,-p B-pApv А' ЬаАГапАА I1" A-A-J |A iP»AiAP Ч\ T PAAIP1 P| ■ (A|rKWltln, Р-авЦ;- BHirt. ( AI-Apr aL^ ЕРЩ.1ГЧГГ ipi1 BrppPFnV 6- pa I - p G-P-flA I".r" Dt-paI-AE ' pi-pip-r PA л I E'-AP-I-PPD1'' АлА»АР P * tA-.Ajr-j,. ,p,p p Ea-Ppp'-ip A -p (ЯРА p :,l Bl-Арг. H ■ BPP --1---P Л-" - PP'^'jAp L: t-.p P" F-,., F L'-CabnpU1 a"iiJp-ti! . i af, р'и-ар- p p j A-a at p ' a a lip i Pa EaapPp - a pa aapp T.A A iPaPp-ap рапр p E L
P'AlVA'PI a'-P A A UPAJ-p P A ^ Aap-h AAu. | -' PapkaPl 1С' iPiPAAAAA r ' PAliAppPJPAP " liAPHi.^^. PA:>PP 1АГ * 'PApAiAA-iP Dip- I - PapAPAaA C*-- v^dA-P -- PaiAgAI U -VaaiaA A' Papipl-i 'P -AAV A-- ppprip p p. P P-a-Al'DpaV-P''', PA:га;C'< PpaAfpP*- P_AArpAiAilip- i- -TApia pp.— i^aprp A -CAartPIFP IF'I, P "AA AAAAlP .IpA'A" P - AAaPPfpAB D- PA-APiPAPiaTIA A,-P ■ --P -AA^ A PPrn ipa1'
OAPP^JPA.. PBA1 t" PPAAA. H -Рг - A-- I- ■ РА-.Р1-Г- A; --PP——A - PPrpvilA'A. AAp, Hi PA AAA IJ~' AhP-Pi | A - CTPliiI4iA hjPiAA- IPTJ [APIA A IA C-HJ S" £(4^Ai|WHD, p-rAa'AL A ■ PiirAP-aA 1
РаАГа-Р pp-AAP EA- pi-pp-a p- -p-pf- aP*-a,;A'-- РАар.раррр Г pAp.a Г -АААААА с a papa. Е' Pi-AAltpiPp Р-Р РАРГ^-р [А - IР --A A Jp ¿PAini.A PJP". PPpPilA А А'Я F Р РАРААр IAJ Р ААР-Р 'А ApiXA I lLJ СОРТИРАМ. СрррЫЕТРр11. PPPAiPA-A-PPAiAi А 1" рА^рр ' " ' Рр-РРАА ГРГ" А РА ' ' V-ia '■" РРАРА А»А OPAfiA-AP PPPAV CtipPA ье.'-, АРАРП I ' р Л>А- PIAI А - A Ppp-prtp р- CPAPjA, F В :г. РРРРА'Р Р Р" CF*AArd,DU'- АРРАРа ар I ■ PFAFA, DP ■ РРр--АА Р Lpp.PPAAlPJL C-PfAAAPi р Р- P-ip^ ' Pi-ар,-Ар р ED ' CpJPapp. Г)1*1 ~ip- Ajp А ' Q/wijluTP. t Сгвр-ррг Е*. iAjP Ааа-р--- Р' DA-pa С pa rupp-apivi. Е L' *
ЕР'ААЧАРРА А □рР,АР'|А-Р1 Т " D.PIPpiipi-J. А-Ар t-P АА-А С-РАРА. а а C'AI-nF. -a fnlAA.l' [PFi-P-1 1-1 'р АНАР РА-iPAAPlj1. Р'АА А|! ' PIAI. ' flA f A Al (A LJ p-|Pga^ll ' UP La^-A-pA IA 1 btPffJA.I;r [PP'PiPPPj l"P i,LJ tKltASP-PPA PPp-»Ap P iPAPAT 1 [>A I'AP'P LPpipAlPiaPP p1' piip APPiAAAe bpAlA-A ATP (la FppiV 'ш
tXiaPiO.ii', P> PPppp^A ОtAppar-^ai pp a -A a ' [Aiaip АИР' DiAArp P in РАР-рврта. pi-,J
CiPAAPAAAPPI ТА"',Г, О LAPO AA PAlFPAPFi- p C.FAPF|P|- Di Aanzpp P ' DPPPPlPP I' DPAPPPAP " CAAPA'*A I A С-РА'Ар p.p A-p a, a- a- PAjAnfpp- - Dpi.rap A 1 Пр-.ра ара-ар АР ' Ар-арар Р f- puppppi
[A'A-WJAPAir. f 1 Р АР-РР'А. I 1 'А. А " а ' а"' РА |А ■ Р-чР-ар ГРАР.Ар Ар ' -Р^' т а - Г'АР-АРРР. АР Р А|.
iT^P.AP. [lFpPAiiPPA.1 Н i'lA. ['PfA. ¿11 F ААА-Р I., I Г Р АР«Р-рр ^ p. ' РРА-.Рр А Р. А аАр [РрАР-ГР р а Р-ГА.А;. Р"
I-AArtp F' 1РРАР 1 [aPAi P.' РаААР г VP' РPhI'iAaAIafA.LP 1 f.lPpaAP.'A '' f-A" PI* AaaPapPpF.1 U\ ' FiimXp' pin A' Frp. PV AP1,1 =JP*P-a5aP-lonti L . " " (A.A'.P AP 7 Ppp-A AP PAPA'' F«UpT4|- 'P :САГрГ.|А Fp.ir. НИ", FP-TJIPPAP-IAI AAI Pl-F Ppraip.A, I" Ppipa-A E P p FePPFA F." Р.РУРРЛА F ' FlAAPAB D" pipa", lJr FlPAPPcn.r-. FmlU FpprpiP. H P ' F'FP'AiaPA U P ГаААО.Ца'Р 1ААЧ APFpp^Ap-p Appa | A I. РИАА-ЛРАМГР FaaP'.pa ' AA" PPaA'iAP i ОFrappa i'-- uj^pr PpapJAp Ра-а- A:i ррр^Н» flap' A' eiAP1 PPAFPHaP A F-P-.APVA" РПА-р Р" ГрРРА «А ' pAPCCAiiP pa" CPAa BpaP I jpp^- A LP I- PAv- pA -
Рис. 5. Начало списка авторов публикации Fig. 5. Beginning of the publication authors' list
Еще одной немаловажной проблемой является предоставление сведений о публикациях в счет нескольких организаций. При работе по совместительству и на неполную ставку ученые подают сведения о своих публикациях в отчеты всех организаций, в которых они трудоустроены, при этом в самой публикации указана только одна из организаций. В результате в годовом отчете заявлено одно количество публикаций в БД WoS, а при поиске по профилю или по адресу организации цифра получается намного меньшей.
Таким образом, эти проблемы носят не технический характер, они - результат недобросовестного отношения самих авторов, ведь БД способны выдавать корректный результат при условии корректного ввода информации.
В ходе исследования пришлось столкнуться с ситуацией, которая встречается в профессиональной печати с формулировкой «проблема учета вклада соавторов в результат научной деятельности». В результате поиска по запросу «Институт истории и археологии УрО РАН» система выдала небольшое число публикаций. Так как данный институт относится к гуманитарному профилю, внимание привлекла публикация с количеством цитирований 77, очень большим для данной области науки [16]. Спустя месяц эта цифра увеличилась до 149 цитирований. Количество организаций в данной статье 912, а количество авторов -3614 (рис. 5).
В мае 2015 г. в журнале Physical Review Letters вышла статья с количеством соавторов 5154 человека [15]. В работе перечислены ученые нескольких коллективов, чьи данные помогли прийти к единому результату. Не исключено, что такое действительно было, однако довольно сложно оценить реальный вклад каждого автора.
Подобные примеры говорят о том, что невозможно брать в расчет только количественные показатели и игнорировать другие параметры.
Анализ профилей организаций УрФО позволяет дать следующие рекомендации:
• при отсутствии профиля организации необходимо отправить заявку на создание профиля в компанию Clarivate Analytics;
• установить во всех организациях общепринятую форму названия учреждения и сокращений;
• определить сотрудника, ответственного за ведение, наполнение и редактирование профиля организации.
Современные системы значительно облегчили процесс поиска и анализа информации и являются весомой поддержкой в развитии и продвижении научных достижений. Несмотря на существующие погрешности, выработать методику оценки возможно, используя в комплексе наукометрические показатели и дополнительные качественные критерии.
В ходе исследования определены параметры, которые послужат основой для разработки методики
оценки развития междисциплинарных исследований научных организаций. Методика будет применяться для оценки результативности деятельности и разви-
тия междисциплинарных исследований научных организаций региона, страны или отдельно взятой организационной структуры.
Список источников
1. Акимова Г. П., Даниленко А. Ю. Пашкин М. А. Подходы к оценке работы научных коллективов // Труды Института системного анализа РАН. 2015. Т. 65, № 2. С. 39-43.
2. Антопольский А. Б. Определение границ при проведении мониторинга информационных ресурсов социально-гуманитарных наук // Информационные ресурсы России. 2017. № 3. С. 6-10.
3. Боргоякова К. С. Применение наукометрического анализа для сравнения публикационной активности вузов // Научно-техническая информация. Серия 1, Организация и методика информационной работы. 2016. № 11. С. 22-25.
4. Захарова С. С. Отражение публикаций учёных в наукометрических базах данных: опыт научно-исследовательского Института математических проблем биологии РАН // Библиография. 2018. № 1. С. 55-64.
5. Индексирование материалов конференций в Scopus и Web of Science // 4science.ru. URL: https://4science.ru/articles/ Indeksirovanie-materialov-konferencii (accessed 28.04.2018).
6. Калинкин М. Н., Джулай Г. С. Наукометрические показатели в системе организации науки и оценке эффективности научной деятельности вузов // Верхневолжский медицинский журнал. 2013. Т. 11, вып. 4. С. 4-5.
7. Лойко В. И., Луценко Е. В., Орлов А. И. Современные подходы в наукометрии. Краснодар : КубГАУ, 2017. 531 с.
8. Минобрнауки разъяснил ситуацию с Web of Science // Научная Россия. 2017. URL: http://www.ras.ru/news/shownews. aspx?id=23de50b3-85ad-47b1-9993-43f4c162e173 (дата обращения: 28.04.2018).
9. Михайлов О. В. Парадоксы цитирования // Вестник Российской академии наук. 2018. Т. 88, № 3. С. 268-271.
10. Мохначева Ю. В., Цветкова В. А. Оценка публикационной активности научных организаций на основе баз данных Web of Science Core Collection, Scopus и РИНЦ (на примере медико-биологической тематики) // Научно-техническая информация. Серия 1, Организация и методика информационной работы. 2017. № 12. С. 17-24.
11. Основные принципы системного подхода // Studme.org. URL: https://studme.org/! 209081022558/menedzhment/osnovnye_ printsipy_sistemnogo_podhoda (дата обращения: 20.04.2018).
12. Отчет за 2017 г. / Рос. акад. наук, Уральское отд-ние. Екатеринбург : УрО РАН, 2018. 329 с.
13. Слащева Н. А, Харыбина Т. Н. Библиометрические индикаторы научной деятельности учёных Пущинского научного центра РАН // Информационное обеспечение науки: новые технологии. Москва, 2011. С. 110-117.
14. Тарасевич Ю. Ю., Шиняева Т. С. Критерии оценки состояния и развития научных исследований на основе анализа наукометрической информации // Вопросы образования. 2015. № 2. С. 221-240.
15. Combined measurement of the Higgs boson mass in pp collisions at Vs = 7 and 8 TeV with the ATLAS and CMS experiments / G. Aad [et al.] // Physical Review Letters. 2015. Vol. 114. URL: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.114. 191803 (accessed 10.05.2018).
16. Multi-messenger observations of a binary neutron star merger / B. P. Abbott [et al.] // Astrophysical Journal Letters. 2017. Vol. 848, № 2. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1710/17 10.05833.pdf (accessed 10.05.2018).
References
1. Akimova G. P., Danilenko A. Yu., Pashkin M. A. Approaches to the evaluation of the scientific team activity. Trudy listituta system-nogo analiza RAN, 2015, 65 (2), 39-43. (In Russ.).
2. Antopol'skii A. B. Boundaries determination while monitoring information resources of social and humanitarian sciences. Infor-matsionnye resursy Rossii, 2017, 3, 6-10. (In Russ.).
3. Borgoyakova K. S. The use of scientometric analysis to compare the publication activity of universities. Nauchno-tekhnicheskaya informatsiya. Seriya. 1. Organizatsiya i metodika informatsionnoi raboty, 2016, 11, 22-25. (In Russ.).
4. Zakharova S. S. Reflection of scientific publications in scientometric databases: the experience of the Research Institute of Mathematical Problems of Biology of the Russian Academy of Sciences. Bibliografiya, 2018, 1, 55-64. (In Russ.).
5. Indexing conference materials in Scopus and Web of Science. 4science.ru. URL: https://4science.ru/articles/Indeksirovanie-materialov-konferencii (accessed 28.04.2018). (In Russ.).
6. Kalinkin M. N., Dzhulai G. S. Scientometric indicators in the system of scientific organizations and the efficiency evaluation of universities research activity. Verkhnevolzhskii meditsinskii zhur-nal, 2013, 11 (4), 4-5. (In Russ.).
7. Loiko V. I., Lutsenko E. V., Orlov A. I. Sovremennye podkhody v naukometrii [Modern approaches in scientometrics]. Krasnodar, KubGAU, 2017. 531 p. (In Russ.).
8. The Ministry of Education and Science explained the situation with the Web of Science. Nauchnaya Rossiya. 2017. URL: http:// www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=23de50b3-85ad-47b1-9993-43f4c162e173 (accessed 28.04.2018). (In Russ.).
9. Mikhailov O. V. Citation paradoxes. Vestnik Rossiiskoi akademii nauk, 2018, 88 (3), 268-271. (In Russ.).
10. Mokhnacheva Yu. V., Tsvetkova V. A. Assessment of the publication activity of scientific organizations based on Web of Science Core Collection, Scopus and RINC (a case of medical and biological topics). Nauchno-tekhnicheskaya informatsiya. Seriya. 1. Organizatsiya i metodika informatsionnoi raboty, 2017, 12, 17-24. (In Russ.).
11. Basic principles of the system approach. Studme.org. URL: https://studme.org/! 209081022558/menedzhment/osnovnye_ printsipy_sistemnogo_podhoda (accessed 20.04.2018). (In Russ.).
12. Ural'skoe otdelenie RAS: otchet za 2017 g. [The Ural Branch of RAS: report for 2017]. Ekaterinburg, UrO RAN, 2018. 329 p. (In Russ.).
13. Slashcheva N. A., Kharybina T. N. Bibliometric indicators of scientific activity of scientists of the Pushchino Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. Informatsionnoe obespeche-nie nauki: novye tekhnologii. Moscow, 2011, 110-117. (In Russ.).
14. Tarasevich Yu. Yu., Shinyaeva T. S. Criteria to assess the state and development of research based on scientometric information analysis. Voprosy obrazovaniya, 2015, 2, 221-240. (In Russ.).
15. Aad G. et al. Combined measurement of the Higgs boson mass in pp collisions at Vs = 7 and 8 TeV with the ATLAS and CMS experiments. Physical Review Letters, 2015, 114. URL: https:// journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.114.191803 (accessed 10.05.2018).
16. Abbott B. P. et al. Multi-messenger observations of a binary neutron star merger. Astrophysical Journal Letters, 2017, 848 (2), L12. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1710/1710.05833.pdf (accessed 10.05.2018).
Материал поступил в редакцию 06.11.2018 г.
Сведения об авторе: Прокофьева Юлия Дмитриевна - научный сотрудник ЦНБ УрО РАН
