CC BY
18
А. Е. Рыхторова
соискатель ученой степени кандидата педагогических наук, младший научный сотрудник
Государственная публичная научно-техническая библиотека Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия
E-mail: rykhtorova@gpntbsib.ru
ORCID 0000-0001-7790-8226 SPIN 7923-2290
«НУЖНЫ ЛИ МЫ НАМ?»: НАУЧНЫЕ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ И CRIS В КОНТЕКСТЕ РЕПРЕЗЕНТАЦИИ УЧЕНОГО И ПОЛНОТЫ ИНФОРМАЦИИ О НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Цель данной работы - сравнить возможности научных социальных сетей и CRIS с потребностями научного сообщества. Научные социальные сети уже почти двадцать лет развиваются как площадка для обмена мнениями и идеями, реализации научной коммуникации и интеграции исследователей в жизнь научного сообщества. Однако эмпирические исследования показывают, что научное сообщество мало заинтересовано в данной функции научных социальных сетей: в первую очередь ученым важен открытый доступ к информации об исследованиях и их конечным результатам, а также репрезентация и самопрезентация, включающая публичную демонстрацию личных достижений на широкую аудиторию. Принимая во внимание отсутствие направленности на коммуникацию внутри системы, отметим, что CRIS точнее отвечает потребностям исследователей в демонстрации научных достижений и, что важнее, поиске информации, однако научные социальные сети все еще располагают более развитыми рекомендательными алгоритмами. Однако применение таких алгоритмов приводит к опасности образования «эхокомнат», сводящих на нет стремление к плюрализму мнений и критическому анализу информации.
Ключевые слова: научные социальные сети, академические социальные сети, CRIS, открытая наука, репозиторий данных
Для цитирования: Рыхторова, А. Е. «Нужны ли мы нам?»: научные социальные сети и CRIS в контексте репрезентации ученого и полноты информации о научных исследованиях / А. Е. Рыхторова // Вестник культуры и искусств. - 2022. - № 3 (71). - С. 24-32.
Введение
За последние десятилетия представления об открытой науке прошли путь от отдельных концепций открытого доступа и открытого программного обеспечения до экосистемы открытой науки, включающей, согласно рекомендациям ЮНЕСКО [20], такие взаимосвязанные составляющие, как открытое научное знание, открытая научная инфраструктура, открытый диалог с другими системами знаний и открытое участие социальных акторов. В соответствии с нормами и рекомендациями такой экосистемы, научные достижения рассматриваются как
собственность всего научного сообщества, что предполагает безоговорочное согласие ученых безвозмездно и свободно делиться своими знаниями и ресурсами друг с другом. Свободное распространение знаний также рассматривается как один из факторов «рекламы» исследователей и производимого ими контента, а кроме того быстрого повышения цитируемости научных статей. Важной частью данного процесса является обмен идеями как по формальным, так и по неформальным каналам, и скорость этого обмена зачастую играет ключевую роль в интенсификации темпов исследований. В данном
24
контексте уже почти двадцать лет активно развиваются научные социальные сети как квинтэссенция подобного обмена. Объединяя рекомендательные алгоритмы, а также функции площадки для коммуникации, коллаборации и самопрезентации, репозитория, они должны были стать мощным средством поддержки науки в целом и открытой науки в частности. Однако на сегодняшний день можно отметить существенные сомнения в их исключительности и действительной необходимости для научного сообщества, что обусловлено не только критическим отношением, например, к показателям цитируемости в «эхокамерах», формируемых алгоритмами, но и потребностями самих ученых, зарегистрированных в таких сетях.
Научные социальные сети: проблемы
мотивации и целеполагания
Научные, или академические, социальные сети (далее - НСС) как шаг к созданию более удобной, специализированной среды для научных коммуникаций начали активно развиваться с 2008 г. [11] на фоне успеха таких онлайн-ресурсов, как ЫпкеШп, предназначенный для установления деловых контактов, или РасеЪоок, позволяющий объединять профессиональное и частное распространение информации. Учитывая опыт этих сетей относительно построения профилей пользователей, потребности научного сообщества в оценке достижений и доступе к информации, а также все более активно развивающуюся концепцию открытой науки, НСС в качестве главных особенностей приняли:
• открытость - научные социальные сети имеют наибольшую долю среди сайтов, предоставляющих зеленый (открытый) доступ, в том числе к препринтам, презентациям, сопроводительным материалам и иным данным; также научные социальные сети позволяют отслеживать действия и достижения других пользователей, сопутствующие исследовательскому процессу [Там же];
• репутационные индексы на основе альтметрик, включающих калькуляцию всех случаев взаимодействия с материалом [7]; данные индексы умеренно коррелируют с другими академическими рейтингами и, следовательно, отражают не только традиционный акаде-
мический капитал, но также вовлеченность пользователей платформы в процессы научной коммуникации (аналогично показателям вовлеченности общих социальных сетей); репутаци-онные индексы могут быть показателем для измерения эффективности исследователя [21];
• активно развивающиеся рекомендательные алгоритмы для поиска соавторов, включая как рекомендации, основанные на опыте сотрудничества и уровне исследователей, так и рекомендации новых соавторов [19];
• унифицированную научную самопрезентацию либо репрезентацию: несмотря на различные стратегии поведения пользователя - от пассивного потребления до сетевого индивидуализма и не-творкинга [3], содержание профилей стандартизировано и побуждает к максимальному наполнению сведениями о личных достижениях.
Благодаря вышеназванным особенностям НСС до некоторой степени могут восприниматься как «научная кухня», способствующая «переводу внимания на институционально невидимые прежде практики производства научного знания» [4]. Также существенный импульс получает развитие междисциплинарных и мультидисципли-нарных связей, а рост цитируемости в научных социальных сетях связывают с ростом индекса Хирша [14]. При этом основным назначением НСС является обмен мнениями и идеями, реализация научной коммуникации и интеграция исследователей в жизнь научного сообщества.
Однако в процессе функционирования НСС исследователи выделили и существенные недостатки, связанные с несоответствием действительности ожиданий как создателей таких сетей, так и их пользователей. Например, в контексте упомянутой «научной кухни» отмечается, что большинство опубликованных материалов отражают только успешные исследовательские проекты, а также зачастую не позволяют отследить информацию о сотрудничестве между коллективами авторов и наставниками, диссертационными комитетами, соинвесторами в грантах, а также реальных размерах исследовательской группы [12], что может быть существенным для понимания того, как и почему были получены конечные, опубликованные результаты либо сформированы те или иные модели научного сотрудничества. Также экспертные опросы [2]
25
показали такие риски, как, например, «информационное капсулирование», что перекликается с рассуждениями иных исследователей [6], отмечающих в НСС образование создаваемых алгоритмами «эхокамер». Данный процесс, аналогичный развивающемуся в «общих» социальных сетях, связан с тем, что рекомендательные алгоритмы, настроенные на поиск единомышленников и схожих по тематике работ, начинают создавать закрытую систему, внутри которой транслируются и повторяются схожие идеи, убеждения, а альтернативная точка зрения «отсекается» алгоритмами как нерелевантная, значительно сужая горизонт возможностей для исследователей. Помимо алгоритмов, на образование «эхокамер» также влияет важность для ученых представления о себе как о части сообщества, разделяющего общее видение, ценности и цели. В данном случае «эхокамеры» образуются при объединении в соответствии с общим видением и абстрагировании от несовпадающих данных, ценностей, мнений, нередко содержащих критику, - происходит не связанное с алгоритмами «информационное капсулирование» в рамках платформ, предполагающих плюрализм указанных выше явлений [13].
Важна и позиция научного сообщества, продемонстрированная в опросах и практике использования НСС. Так, еще из первых количественных исследований пользователей в 2010-2014 гг. стало понятно, что ожидания роста сотрудничества через научные социальные сети оказались надуманными: только 13 % (2010 г. [18]) - 18 % (2013 г. [16]) тех, кто зарегистрировался на этих сайтах, можно считать частыми пользователями (посещающими сайты раз в неделю или чаще). На сегодняшний же день показательно то, что даже в одной из крупнейших и ведущих научных социальных сетей ResearchGate в рамках обсуждения вопросов отмечается довольно низкая вовлеченность сообщества: ветки дискуссий набирают в среднем до 10-17 ответов, а дискуссии из 30 и более сообщений скорее исключение. Также сравнительно небольшая часть самых активных посетителей использует предоставляемые возможности, связанные с карьерой - поиск вакансий и приглашение исследователей [7].
Кроме того, небольшое исследование, проведенное на факультете библиотековедения и
информатики в Кувейте в 2015 г. [15], показало, что заявленные причины посещения НСС были в основном связаны с желанием «общаться с другими» (95,2 %), но фактическое общение было умеренным. Для многих респондентов может быть достаточно простого присутствия в НСС, когда особое внимание уделяется построению своих академических профилей [17]. Отечественные исследователи также отмечают, что в основном ученые в НСС тратят время на поиск и чтение публикаций, а также выкладывают свои ранее опубликованные работы [5]; так, подавляющее большинство респондентов аналогичных опросов используют научные социальные сети для поиска научного контента (92,6 %), чуть меньше половины - для сбора и хранения собственных научных работ (48,1 %), презентации своих научных результатов (44,1 %) [1]; самыми распространенными действиями в сети становятся «чтение статей» (83,3 %), «выкладывание опубликованных работ» пользователей (67 %) и «тематический поиск публикаций» (66,5 %) [4]. Также наукометрический анализ документопотока по НСС, проведенный исследователями из ГПНТБ СО РАН [9], показал, что НСС интересны научному сообществу как инструменты оценки академической активности в Интернете, объекты для анализа их структуры, репозитории для размещения научных данных, объекты для разработки алгоритмов анализа научных социальных сетей, площадка для обмена публикациями и место подбора литературы для обзоров, что соотносится с результатами опросов и подтверждает их.
Не менее интересным с точки зрения участия научного сообщества в работе НСС представляется и то, что многие профессора, занимающиеся исследованиями, не считают использование НСС важным для видимости публикаций; их профили создаются внешними акторами либо под влиянием требований института [10].
Тем не менее ученые активно посещают неспециализированные социальные сети, в том числе чтобы рассказывать о своих достижениях либо достижениях своих коллег простым и популярным языком, смешивая такие сообщения с бытовыми темами или личными интересами, т. е. не отделяя профессиональную деятельность от самопрезентации онлайн и представляя ее как
26
важную составляющую личности. Стремление к такому «смешанному» общению можно отметить не только на крупных площадках (Twitter, Facebook и т. п.), где «посты» о научной деятельности могут привлечь большую аудиторию, но и в рамках достаточно нишевых серверов децентрализованных социальных сетей (например, scholar.social - платформа микроблогов, работающая на свободном программном обеспечении Mastodon и предназначенная для исследователей, аспирантов, библиотекарей, редакторов журналов, научных сотрудников и иных представителей научного сообщества).
В связи с вышесказанным возникает вопрос: действительно ли НСС нужны научному сообществу в том виде, в котором они были задуманы, а требования научных организаций, касающиеся обязательного присутствия сотрудников в таких сетях, рациональны?
Научные социальные сети
и CRIS-системы
Обобщение данных об использовании НСС научным сообществом позволяет сделать вывод о преимущественной заинтересованности в доступе к материалам исследований - как конечным результатам, так и информации о ходе работы над ними, а также самопрезентации, включающей демонстрацию личных достижений исследователя. Основная функция НСС, заключающаяся в коммуникации и интеграции, в данном контексте интересует сообщество в меньшей степени, несмотря на активную их реализацию в иных сетях.
На этом фоне активно развиваются CRIS (Current research information system) - «текущие исследовательские информационные системы», предназначенные для хранения, управления, обмена, организации, связи и анализа данных для исследовательской деятельности. И CRIS, и НСС могут быть как специализированными, так и политематическими; открытыми либо закрытыми. НСС, как правило, не ограничиваются участниками из одной организации; CRIS же могут включать представителей одного учреждения, но могут служить и в качестве консолидированной системы со множеством организаций.
Разумеется, существенным отличием CRIS от НСС является возможность непосредственных обсуждений внутри системы - CRIS не предпола-
гает коммуникации. Однако, учитывая низкую вовлеченность научного сообщества в данный процесс, возможно говорить о том, что такие системы во многом дублируют существующие элементы НСС, как показано в таблице (см. с. 28).
Для составления таблицы были использованы данные из доклада О. М. Ударцевой [8] при выделении сведений о CRIS, а также рассмотрены страницы исследователей и организаций в Academia.edu, ResearchGate, Open Research Community, SciPeople, Scientbook, Mendeley, Social Science Research Network. Выделенные элементы могут не полностью совпадать между различными CRIS и НСС: таблица отмечает их принципиальное наличие в качестве распространенной единицы.
Так, и CRIS, и НСС содержат элементы ре-позиториев, позволяя загружать как публикации, так и сопутствующие материалы в открытый доступ; предоставляют сведения об организациях и профилях пользователей, списки которых выводятся в виде отдельных указателей. В контексте информации о пользователях важным представляется то, что во время изучения индивидуальных страниц исследователей в НСС была отмечена их слабая наполняемость: реже всего пользователи заполняли раздел с краткой биографической или личной информацией («о себе»), а наиболее актуальные и полные сведения касались публикаций. Прочие разделы имели минимальное наполнение из одного-двух ключевых слов; продвижение по службе также актуализировалось редко, в результате чего позиция «аспирант», например, значилась за уже прошедшими защиту диссертационных работ исследователями. Данная ситуация соотносится с выводами о малой интенсивности использования НСС, обозначенными в предыдущем разделе. В этом контексте CRIS в целом дают большую информацию о процессе работы над исследованием, включая сведения об источниках финансирования, наставниках, точной продолжительности. Также на сегодняшний день CRIS содержит немного больше информации и о самом исследователе, объемнее показывая его профессиональную деятельность. Учитывая, что данные в CRIS вносит администратор, более корректно говорить о репрезентации, чем о самопрезентации, и данный аспект также частично снимает проблему наполненности профиля исследователя.
27
Представление основных сведений, важных для исследователей, в CRIS и НСС
Область
категории Наименование категории сведений CRIS НСС
сведений
ФИО + +
Должность + +
Ученая степень, ученое звание + +
« Отдел/подразделение + +
S Контакты (телефон, внутренний телефон, e-mail, комната) + +
ск о s н Публикации + +
СО К £Е и Научные интересы + +
Е S 3 § Образование стаж работы, продвижение по карьерной лестнице + +
С » 1 ™ Активность (участие в конференциях, членство в составе отделений, секций,
й я со U Я редколлегий журналов, ученых и диссертационных советах)
а с Работа со студентами, аспирантами; награды, премии, благодарственные письма + -
а Краткая биографическая информация + +
Идентификаторы + +
Участие в НИР / научных проектах + +
Наукометрические данные (цитируемость, индекс Хирша) + +
Тип публикации + +
« & s Э Доступность публикации для чтения и/или скачивания + +
I ^ s i Язык + +
« f v с Год публикации + +
Соавторы + +
Тип проекта + -
« S Начало проекта + -
W ч Статус (активно, завершено) + +
со а Научные концепции + -
со ж Научные подразделения + -
Соавторы + +
5 ш о Наставники + -
а С Финансирование проекта + -
Информация об исследовательской группе + -
Наименование организации + +
s Адрес организации + +
« £ Ч-С Со Веб-сайт организации + +
съ S £ « Телефон + +
ш & и О Направления работы организации + -
VO о Алфавитный перечень подразделений + +
Сотрудники организации + +
Рекомендации похожих статей - +
ш Рекомендации людей, занимающихся определенной тематикой - +
ж ¡S | Рекомендации организаций, занимающихся определенной тематикой - +
н ¡Р Ю s Рекомендации исследовательских групп, занимающихся определенной тематикой - +
ч а ж о Ранжирование авторов по вкладу (среди всех зарегистрированных пользователей) - +
5 « Ранжирование авторов по вкладу внутри организации + +
л Выделение новых поступлений + +
Выделение популярных дисциплин и направлений - +
28
Принимая во внимание отсутствие направленности на коммуникацию внутри системы, CRIS более точно отвечает потребностям исследователей в демонстрации достижений и, что значимее, поиске информации. В то же время отличительной особенностью НСС также являются развитые рекомендательные алгоритмы, важные для поиска информации по теме исследования. Учитывая, что CRIS также активно развиваются и уже позволяют проводить поиск по ключевым словам, а также выделять авторов с наибольшим вкладом за заданный период, есть основания полагать, что и они пойдут по пути доработки рекомендательных алгоритмов.
Стоит отметить также, что в рамках и CRIS, и НСС остаются нерешенными вопросы публикации материалов неудачных и тупиковых экспериментов, позволяющих более полно представить исследовательский процесс, а также образование «эхокомнат», следующее за внедрением поисковых алгоритмов. Последнее менее актуально для CRIS, однако в случае указанного развития вполне вероятно.
Заключение
Исходя из данных опросов исследователей, наукометрического анализа публикаций по НСС, а также результатов изучения страниц пользователей, на современном этапе научные социальные сети не могут рассматриваться как площадка полноценной коммуникации и колла-борации, какими они были задуманы, а требования организаций, касающиеся обязательной регистрации сотрудников в таких сетях, нерациональны. Несмотря на значительную роль, которая отводится им в рамках развития открытой науки, а также активную доработку рекомендательных алгоритмов, НСС по важному для исследователей функционалу приближаются к открытым репозиториям и базам данных, что нивелирует их основное назначение. Новые системы, такие как CRIS, во многом повторяют функционал НСС, дополняя и расширяя их информативность. Однако данные тенденции могут привести к чрезмерному усложнению как CRIS, так и НСС либо к дублированию информации на различных платформах и, как следствие, потере ее актуальности на части из них и возможной коммерциализации наиболее
востребованных сведений, что вызовет стагнацию и утрату ориентации на научные связи и коммуникацию в рамках открытой науки.
Преодоление сложившейся ситуации с учетом нерабочих стратегий по «обязыванию» исследователей к ведению страниц в НСС представляется возможным через смену целепола-гания и мотивации научного сообщества в сторону большей вовлеченности в полилог внутри себя или через признание его текущих целей и мотивации и больший уход от НСС в направлении консолидированных CRIS.
1. Гримов, О. А. Академическая мобильность в научных социальных сетях (по материалам эмпирического исследования) / О. А. Гримов // Манускрипт. -2021. - Т. 14, Вып. 12. - С. 2680-2684.
2. Гримов, О. А. Научные социальные сети: опыт экспертной рефлексии / О. А. Гримов // Социально-экономическая реальность поликультурного мира: новые вызовы, угрозы и риски : сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. - Курск : Юго-Западный государственный университет, 2021. - С. 74-78.
3. Гримов, О. А. Обобщенные результаты исследования научных социальных сетей (по данным онлайн-опроса) / О. А. Гримов // Гуманитарные проблемы современности : сб. ст. IV Междунар. науч.-практ. конф. - Курск : Юго-Западный государственный университет, 2022. - С. 85-89.
4. Душина, С. А. Идея и реальность научной коммуникации в академических социальных сетях / С. А. Душина, В. А. Куприянов // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. Гуманитарные и общественные науки. - 2020. - № 3 (100). - С. 81-91.
5. Камнева, А. В. К «коммунизму знаний»: что могут дать ученым академические социальные сети в интернете? / А. В. Камнева // Проблемы деятельности ученого и научных коллективов. -2018. - № 4 (34). - С. 244-252.
6. Касавин, И. Т. Иллюзия дарения: как сети превращают бескорыстный обмен знанием в навязчивый краудсор-синг / И. Т. Касавин // Epistemology & Philosophy of Science. - 2019. - Т. 56, № 4. - С. 29-36.
29
7. Куприянов, В. А. Научный капитализм в академических социальных сетях и анализ его влияния на ученых / В. А. Куприянов, С. А. Душина, Т. Ю. Хватова. -DOI 10.5840/dspl20192452 // The Digital Scholar: лаборатория философа. - 2019. -Т. 2, № 4. - С. 61-81.
8. Ударцева, О. М. Роль библиотеки в решении задач управления исследовательским процессом научной организации [Видео] / О. М. Ударцева // Интеграция научных и научно-технических библиотек в цифровую систему коммуникаций : научно-исследовательский семинар Фундаментальной библиотеки ИНИОН РАН (23 июня 2022 г.). - URL: https://youtu.be/W1-HV88RblY?t=12976 (дата обращения: 27.06.2022).
9. Юкляевская, А. В. Наукометрический анализ документопотока по академическим социальным сетям, представленного в базе данных Web of Science / А. В. Юкляевская, Т. В. Бусыгина // Научные коммуникации. Профессиональная этика : материалы IV Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием / науч. ред. Т. В. Бернгардт. - Омск, 2019. - С. 152-159.
10. Arrobo K. M. B., Becerra M. H., Espinosa M. M., Gutierrez I. M. 2021. Comparative Analysis of the Presence of University Professors from Southern Ecuador in Scientific Social Networks. DOI 10.1007/978-3-030-72660-7_2. WorldCIST 2021: Trends and Applications in Information Systems and Technologies. Vol. 1367: 12-21.
11. Blumel C. 2020. Academic Social Networks and Bibliometrics. DOI 10.1515/9783110646610-026. Handbook Bibliometrics. Ed. by Rafael Ball. Berlin, Boston: De Gruyter Saur. P. 255-264.
12. Chen P.-Y. 2020. Academic social networks and collaboration patterns. DOI 10.1108/LHT-01-2019-0026. Library Hi
Tech. Vol. 38, No 2: 293-307.
13. Corvello V., Chimenti M. C., Giglio C., Verteramo S. 2020. An Investigation on the Use byAcademic Researchers of Knowledge from Scientific Social Networking Sites.
DOI 10.3390/su12229732. Sustainability. Vol. 12 (22): 9732.
14. Mandiá-Rubal S., López-Ornelas M., Túñez-López J. M. 2019. La implantación de internet en la gestión de perfiles profesionales en investigación científica. DOI 10.17851/1983-3652.12.3.144-167. Texto Livre. Vol. 12, No 3: 144-167.
15. Mansour E. A. H. 2015. The Use of Social Networking Sites (SNSs) by the Faculty Members of the School of Library & Information Science, PAAET, Kuwait. DOI 10.1108/EL-06-2013-0110. The Electronic Library. No 33 (3): 524-546.
16. Nández G., Borrego Á. 2013. Use of Social Networks for Academic Purposes: A Case Study. DOI 10.1108/EL-03-2012-0031. The Electronic Library. No 31 (6): 781-791.
17. Nentwich M., König R. 2014. Academia Goes Facebook? The Potential of Social Network Sites in the Scholarly Realm. Opening Science. Ed. by Sönke Bartling and Sascha Friesike. Cham: Springer International Publishing. P. 107-124.
18. Procter R., Williams R., Stewart J., Poschen M., Snee H., Voss A., Asgari-Targhi M. 2010. Adoption and Use of Web 2.0 in Scholarly Communications. DOI 10.1098/rsta.2010.0155. Philosophical transactions. Series A Mathematical, physical, and engineering sciences. No 368 (1926): 4039-4056.
19. Roozbahani Z., Rezaeenour J., Emam-gholizadeh H., Bidgoly A. J. 2020. A systematic survey on collaborator finding systems in scientific social networks. DOI 10.1007/s10115-020-01483-y. Knowledge and Information Systems. No 62: 3837-3879.
20. UNESCO Recommendation on Open Science. 2021. Available from: https:// unesdoc.unesco.org/ark:/48 2 2 3/ pf0000379949.locale=en (accessed: 29.06.2022).
21. Wiechetek L., Pastuszak Z. 2022. Academic social networks metrics: an effective indicator for university performance? DOI 10.1007/s11192-021-04258-6. Scientometrics. No 127: 1381-1401.
Получено 29.06.2022
30
Anna E. Rykhtorova
Competitor of Scientific Degree of Candidate of Pedagogic sciences, Junior Researcher
State Public Scientific Technological Library of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russia
E-mail: rykhtorova@gpntbsib.ru
ORCID 0000-0001-7790-8226 SPIN 7923-2290
"Do We Need Us?": Academic Social Networks and CRIS in the Context of the Representation of a Scientist and the Completeness of Information about Scientific Research
Abstract. The purpose of this work is to compare the capabilities of scientific social networks and CRIS in relation to the goals of the scientific community. Scientific social networks have been developing for almost twenty years as a platform for the exchange of opinions and ideas, the implementation of scientific communication and the integration of researchers into the scientific community. However, empirical studies show that the scientific community is not very interested in this function of scientific social networks: researchers are mostly interested in open access initiatives, as well as representation and self-presentation, including demonstration of personal achievements to a wide audience. Given the researches' lack of focus on communication, Current research information system (CRIS) more accurately meets the needs of researchers in demonstrating scientific achievements and, more importantly, in finding information. Nevertheless, scientific social networks still have more developed recommender algorithms. However, the use of such algorithms leads to the danger of the formation of "echo-rooms" that nullify the need for pluralism of opinions and critical analysis of information.
Keywords: academic social networks, CRIS, open science, data repository For citing: Rykhtorova A. E. 2022. "Do We Need Us?": Academic Social Networks and CRIS in the Context of the Representation of a Scientist and the Completeness of Information about Scientific Research. Culture and Arts Herald. No 3 (71): 24-32.
References
1. Grimov O. 2021. Academic mobility in scientific social networks (based on empirical research). Manuskript [Manuscript]. Vol. 14, No 12: 2680-2684. (In Russ.).
2. Grimov O. 2021. Scientific social networks: experience of expert reflection. Sotsialno-ehkonomicheskaya real'nost' polikul'turnogo mira: novye vyzovy, ugrozy i riski [Socio-economic reality of a multicultural world: new challenges, threats and risks]. Kursk: Yugo-Zapadnyy gosudarstvennyy universitet. P. 74-78. (In Russ.).
3. Grimov O. 2022. Generalized results of the study of scientific social networks (according to the online survey). Gumanitarnye problemy sovremennosti [Humanitarian problems of our time]. Kursk: Yugo-Zapadnyy gosudarstvennyy universitet. P. 85-89. (In Russ.).
4. Dushina S., Kupriianov V. 2020. The idea and reality of scientific communication in academic social networks. Vestnik Rossiyskogo fonda fundamental'nykh issledovaniy. Gumanitarnye i obshchestvennye nauki [Bulletin of the Russian Foundation for Basic Research. Humanities and social sciences]. No 3 (100): 81-91. (In Russ.).
31
5. Kamneva A. 2018. Toward "knowledge communism": what can academic social networks on the Internet give scientists? Problemy deyatel'nosti uchenogo i nauchnykh kollektivov [Problems of activity of a scientist and scientific teams]. No 4 (34): 244-252. (In Russ.).
6. Kasavin, I. 2019. The Giving Illusion: How Networks Turn Selfless Knowledge Sharing into Intrusive Crowdsourcing. Epistemology & Philosophy of Science. Vol. 56, No 4: 29-36. (In Russ.).
7. Kupriianov V., Dushina S., Khvatova T. 2019. Scientific capitalism in academic social networks and analysis of its impact on scientists. DOI: 10.5840/dspl20192452/. The Digital Scholar: laboratoriya filosofa [The Digital Scholar: philosopher's laboratory]. Vol. 2, No 4: 61-81. (In Russ.).
8. Udartseva O. M. 2022. The role of the library in solving the problems of managing the research process of a scientific organization [Video]. Integratsiya nauchnykh i nauchno-tekhnicheskikh bibliotek v tsifrovuyu sistemu kommunikatsii: nauchno-issledovatel'skiy seminar Fundamental'noy biblioteki INION RAN [Integration of scientific and scientific-technical libraries into the digital communication system: research seminar of the Fundamental Library of INION RAS]. 23 june. Available from: https://youtu.be/W1-HV88RblY?t=12976 (accessed: 27.06.2022). (In Russ.).
9. Iukliaevskaia A., Busygina T. 2019. Scientometric analysis of document flow on academic social networks presented in the Web of Science database. Nauchnye kommunikatsii. Professional'naya etika [Scientific communications. Professional ethics]. Omsk. P. 152-159. (In Russ.).
10. Arrobo K. M. B., Becerra M. H., Espinosa M. M., Gutiérrez I. M. 2021. Comparative Analysis of the Presence of University Professors from Southern Ecuador in Scientific Social Networks. DOI 10.1007/978-3-030-72660-7_2. WbrldCIST 2021: Trends and Applications in Information Systems and Technologies. Vol. 1367: 12-21. (In Engl.).
11. Blümel C. 2020. Academic Social Networks and Bibliometrics. DOI 10.1515/9783110646610-026. Handbook Bibliometrics. Ed. by Rafael Ball. Berlin, Boston: De Gruyter Saur. P. 255-264. (In Engl.).
12. Chen P.-Y. 2020. Academic social networks and collaboration patterns. DOI 10.1108/LHT-01-2019-0026. Library Hi Tech. Vol. 38, No 2: 293-307. (In Engl.).
13. Corvello V., Chimenti M. C., Giglio C., Verteramo S. 2020. An Investigation on the Use by Academic Researchers of Knowledge from Scientific Social Networking Sites. DOI 10.3390/su12229732. Sustainability. Vol. 12 (22): 9732. (In Engl.).
14. Mandiá-Rubal S., López-Ornelas M., Túñez-López J. M. 2019. La implantación de internet en la gestión de perfiles profesionales en investigación científica. DOI 10.17851/1983-3652.12.3.144167. Texto Livre. Vol. 12, No 3: 144-167. (In Spanish).
15. Mansour E. A. H. 2015. The Use of Social Networking Sites (SNSs) by the Faculty Members of the School of Library & Information Science, PAAET, Kuwait. DOI 10.1108/EL-06-2013-0110. The Electronic Library. No 33 (3): 524-546. (In Engl.).
16. Nández G., Borrego Á. 2013. Use of Social Networks for Academic Purposes: A Case Study. DOI 10.1108/EL-03-2012-0031. The Electronic Library. No 31 (6): 781-791. (In Engl.).
17. Nentwich M., König R. 2014. Academia Goes Facebook? The Potential of Social Network Sites in the Scholarly Realm. Opening Science. Ed. by Sönke Bartling and Sascha Friesike. Cham: Springer International Publishing. P. 107-124. (In Engl.).
18. Procter R., Williams R., Stewart J., Poschen M., Snee H., Voss A., Asgari-Targhi M. 2010. Adoption and Use of Web 2.0 in Scholarly Communications. DOI 10.1098/rsta.2010.0155. Philosophical transactions. Series A. Mathematical, physical, and engineering sciences. No 368 (1926): 4039-4056. (In Engl.).
19. Roozbahani Z., Rezaeenour J., Emamgholizadeh H., Bidgoly A. J. 2020. A systematic survey on collaborator finding systems in scientific social networks. DOI 10.1007/s10115-020-01483-y. Knowledge and Information Systems. No 62: 3837-3879. (In Engl.).
20. UNESCO Recommendation on Open Science. 2021. Available from: https://unesdoc.unesco.org/ ark:/48223/pf0000379949.locale=en (accessed: 29.06.2022). (In Engl.).
21. Wiechetek L., Pastuszak Z. 2022. Academic social networks metrics: an effective indicator for university performance? DOI 10.1007/s11192-021-04258-6. Scientometrics. No 127: 1381-1401. (In Engl.).
Received 29.06.2022
32
