CC BY
33
ДЛЯ КОРРЕСПОНДЕНЦИИ
Куракова Наталия Глебовна — доктор биологических
наук, начальник отдела по организации инновационной
деятельности и охране интеллектуальной
собственности РАМН, г. Москва
Адрес: 127254, г. Москва, ул. Добролюбова, д. 11
Телефон: (495) 618-07-92
E-mail: idmz@mednet.ru
Н.Г. Куракова1, Л.А. Цветкова2, П.Г. Арефьев3
Публикационная активность как инструмент мониторинга исследовательских стратегий в медицине
N.G. Kurakova, L.A. Tsvetkova, P.G. Arefiev
Publishing activity as an instrument of research strategy's monitoring in medicine
On example of Russian and foreign medical scientific centers there is analyzed a new international trend of visualization and algorithmization of a research level evaluation system with the usage of newest instruments on processing bibliometric data. These instruments are playing more and more significant role in the sphere of financing and regulating scientific-research activity, and analytical systems are becoming the main instruments for taking decisions in questions of scientific-technical and technological development of countries.
Key words
• Medical scientific centers
• Research level
• Evaluation
• Instruments
• Analytical services
1 Российская академия медицинских наук, Москва
2 Учреждение Российской академии наук «Всероссийский институт научной и технической информации РАН», Москва
3 Научная электронная библиотека
1 Russian Academy of Medical Sciences, Moscow
2 All-Russian Scientific and Technical Information Institute of Russian Academy of Sciences, Moscow
3 Scientific electronic library
На примере российских и зарубежных медицинских научных центров анализируется новый международный тренд визуализации и алгоритмизации процедуры оценки уровня исследований с использованием новейших аналитических инструментов по обработке библиометрических данных. Такие данные играют все более значительную роль в сфере финансирования и регулирования научно-исследовательской деятельности, а аналитические системы становятся основными инструментами для принятия решений в вопросах научно-технического и технологического развития стран.
Ключевые слова
• Медицинские научные центры
• Уровень исследований
• Оценка
• Инструменты
• Аналитические сервисы
Международным трендом, сформировавшимся буквально в последние 3 года, стала детальная алгоритмизация и визуализация развития различных научных направлений или дисциплин, что позволяет увидеть соответствие национального и мирового уровня исследований по целой совокупности наукометрических показателей. Первый инструмент, или база данных по научному цитированию, Science Citation Index (Institute for Scientific Information, USA), появился в 1963 г. по инициативе Юджина Гарфильда, основателя Institute for Scientific Information. До 2004 г. компания Institute for Scientific Information (ныне это информационная компания «Thomson Reuters») и ее индексы явно доминировали на мировом рынке информационных ресурсов по научному цитированию. Однако в этот год крупнейшее академическое издательство «Elsevier» объявило о выпуске собственного аналитико-библио-графического продукта по научной периодике Scopus. В цитатных базах данных «Thomson Reuters» и «Elsevier» представлен значительный объем научных публикаций (в основном журналы) по всем предметным направлениям.
В 2008—2011 гг. в качестве интеллектуальных сервисов к этим информационным ресурсам были разработаны несколько уникальных аналитических систем, позволяющих алгоритмизировать процесс мониторинга развития отдельных областей науки и оценки соответствия национальных исследований лучшему мировому уровню.
Цель настоящей статьи — ознакомление с возможностями новых аналитических сервисов, а также анализ глобального и национального секторов медицинских исследований с использованием одного из них — web-приложе-ния SciVal Spotlight.
Аналитическая база данных Essential Science Indicators
Данные из базы используются для определения актуального уровня и перспектив развития
международной и национальной науки во многих странах. В Essential Science Indicators (ESI) в агрегированном виде представлены результаты библиометрических измерений и анализа данных из Web of Science. По сути, ESI представляет статистическую компиляцию, аналитическую выборку по 22 основным научным областям. Пользователь базы может получить информацию о ключевых научных исследованиях в мире, выявить основные тенденции развития научных областей, исследовательских фронтов, получить списки ученых, организаций, стран, журналов, ранжированные по основным биб-лиометрическим показателям в разных научных областях. В базе можно проанализировать исследовательскую деятельность компаний, научных организаций, стран, журналов.
В интерфейсе ESI результаты мировых научных исследований анализируются по спискам самых цитируемых статей (Citation Rankings), которые составляются по ученым, журналам, организациям и странам. В каждом из этих разделов можно посмотреть позицию, занимаемую объектом в определенной научной области, и проранжировать списки по основным показателям. В разделе Most Cited Papers реализована возможность получить списки самых цитируемых статей за последние 10 лет (Highly Cited Papers) и последние 2 года (Hot Papers) в разных научных областях по ученым, организациям, странам и журналам. При этом списки Hot Papers отражают статьи с необычно высоким цитированием и являются предметом пристального изучения Нобелевского комитета.
В разделе Citation Analysis представлена информация по анализу цитирования статей в 22 научных областях (Baselines) и перспективным научным исследованиям или исследовательским фронтам (Research Fronts). Для каждой научной области определен ежегодный средний мировой уровень цитируемости. По нашим данным, по состоянию на 20 декабря 2010 г. в этот раздел вошла 1021 отечественная высоко-цитируемая статья. РАМН за период с 1 января 2000 г. по 31 декабря 2010 г. представлена всего 20 высокоцитируемыми статьями и занимает
1109-й ранг из 4339 самых высокоцитируемых организаций мира (Стародубов, 2011).
В разделе Research Fronts предоставляются возможности для анализа отдельных исследовательских тем (фронтов). На основе анализа можно составить прогноз об актуальности и перспективах развития той или иной темы в рамках 22 предметных областей. Также можно составить прогноз о перспективе развития темы, сформулировав ее через свободные ключевые слова.
Аналитическое Web-приложение InCites (http://researchanalytics.thomsonreuters.com/ incites/)
InCites — аналитический продукт компании «Thomson Reuters», настраиваемый под заказчика инструмент для оценки результатов научной деятельности организации на основе цитатного анализа. Продукт работает как Wb-приложение и создает готовые отчеты, основываясь на данных аналитико-библиографической базы данных Wb of Science и других библиографических баз с информационно-библиографической и аналитической платформы Web of Knowledge. InCites позволяет проанализировать научную продуктивность организации и оценить производительность работы научного коллектива в его отрасли деятельности/знания по сравнению со средними мировыми показателями по отрасли. В сущности, InCites — это аналитическая база Essential Science Indicators, ориентированная и сфокусированная на нужды отдельной организации. InCites дает возможность:
• проанализировать публикационную активность организации (количество опубликованных работ, показатели цитирования, в том числе средние и взвешенные показатели цитирования);
• определить наиболее значимые и авторитетные работы в каждой предметной области;
• выявить перспективных авторов, так называемых восходящих звезд (rising star);
• сделать анализ научной продуктивности организации за счет бенчмаркинга своей
деятельности с себе подобными структурами, а также со структурами-лидерами, выявляя, таким образом, свое местоположение среди других организаций в отрасли;
• выявить наиболее сильные и слабые исследовательские области в работе научной организации;
• определить связи и уровень сотрудничества с другими организациями в отрасли. InCites также можно использовать для определения, какие исследовательские направления следует развивать, а какие нет, и, основываясь на отчетах InCites, распределения заявки на гранты в научные фонды.
Аналитическое приложение InCites доступно только по подписке. В России подписчиком на InCites является Санкт-Петербургский государственный университет.
Аналитическая система Research in View (http://researchanalytics.thomsonreuters.com/ researchinview/datasources/) научных организаций и университетов
В конце февраля 2011 г. компания «Thomson Reuters» выпустила новый аналитический продукт — систему Research in View, так же как и InCites, ориентированную на организацию. Технологически Research in View отличается от системы InCites: InCites — это Web-приложение, Research in View — это корпоративная система, которая устанавливается на сервере организации, но через клиент-сервер связана с серверами Web of Knowledge. Research in View дает возможность анализировать научную производительность не только самой организации или отдельных ее сотрудников (авторов публикаций), но и вводить в анализ организационную структуру учреждения. Тем самым в Research in View можно анализировать публикационную активность лаборатории, кафедры, факультета, отдела и других структурных подразделений организации. Research in View реализовывает практически те же возможности, что и InCites, но при этом организация и ее отдельные подраз-
деления могут вводить новые (внешние) данные по публикациям, помимо тех, которые система заимствует из библиографических источников, расположенных на платформе Web of Knowledge. Таким образом, организация может анализировать результативность своей научной деятельности, деятельности своих научных подразделений и своих сотрудников, опираясь на совокупный массив данных, часть которых берется с Web of Knowledge, а другая часть вводится в систему самой организацией и отражает иные виды публикаций — те же самые монографии, научные отчеты, патенты, диссертации, учебники и др.
Аналитическая система Research in View доступна только по подписке. В отличие от приложения InCites, можно подписаться только на сам продукт Research in View, не будучи подписчиком на базу данных Web of Science или другие библиографические базы, расположенные на платформе Web of Knowledge.
Аналитическое Web-приложение SciVal Spotlight
Разработчики компании «Elsevier» поставили задачу создания аналитического инструмента для научно-исследовательских организаций и университетов, которая была решена в 2009 г., когда было создано аналитическое Web-приложение SciVal Spotlight (http://www.scival.com/). Основная задача этого инструмента заключается в оценке результатов исследовательской деятельности в организации по всем отраслям науки. На основании анализа данных, которые берутся из системы Scopus, организация может оптимизировать стратегическое вложение средств в развитие исследований, определяет исследовательские приоритеты и стратегии, принимает рациональные решения при выборе персонала и партнеров по реализации научных проектов.
Отказавшись от традиционного метода оценки результатов исследования, реализованного в аналитической базе данных Essential Science Indicators и построенного на подсчете
публикаций в журналах и их цитировании, разработчики SciVal Spotlight взяли за основу более детализированную модель текущей структуры науки. Наиболее цитируемые публикации объединяются в 84 тыс. научных кластеров (rampetencies), отражающих активные исследовательские фронты в различных областях знания, причем каждый из них развивается группой ученых по всему миру, образующих виртуальный научный коллектив. Для удобства представления карты науки выделенные кластеры сводятся в 554 дисциплины.
В SciVal Spotlight применяется инновационная техника визуализации для создания настраиваемой карты, так называемого «Колеса науки», которое дает графическое представление об эффективности деятельности организации за определенный период времени в рамках конкретной научной отрасли и более узких тематических областях.
Для создания карты науки страны или организации в SciVal Spotlight выбираются ее статьи и отсекаются незначительные кластеры. Сильные кластеры группируются и выделяются отличительные компетенции (DC — distinctive competencies), в которых страна или организация является лидером, и потенциальные компетенции (ЕС — emerging competencies).
Критериями результативности научного центра считаются следующие:
• количество кластеров, по которым ведутся исследования мирового уровня;
• уровень соответствия этих исследований мировым трендам;
• количество отличительных (мировое лидерство в научном направлении) и потенциальных (инновационных) кластеров. Выявляя сильные стороны научной организации в конкретной сфере, а также определяя ведущих научных исследователей и организации в каждой области, SciVal Spotlight помогает руководителям университетов и научно-исследовательских учреждений оптимизировать распределение фондовых средств, а также усовершенствовать процесс подбора персонала и выбора партнеров.
Рис. 1. Медицина на карте российской науки
Инструмент дает возможность лучше понять, какие организации действительно являются конкурентами и объективно оценить их потенциал, предоставляя информацию об учреждениях с идентичными исследовательскими компетенциями.
Определяя степень развитости каждой тематической области, организация может оценить актуальность статей, публикуемых ее учеными, определить их долю и позиции по сравнению с конкурентами в этих областях. Помимо того, инструмент оценивает процессы роста и падения количества статей и всего рынка за последние 5 лет, определяя средний показатель для каждого из них по 2-летней шкале. Инструмент также определяет актуальность проводимых исследований, вычисляя коэффициент соответствия новейшим стандартам путем анализа давности цитирования в опубликованных изданиях. Таким образом, в SciVal Spotlight создается более точная и адекватная картина результатов исследовательской работы в университетах и НИИ. Руководство научно-исследовательских и образовательных организаций, в свою очередь, получает возможность оценить достижения своих учреждений по степени их инно-вационности, а не по классификации журналов, в которых публикуют статьи их сотрудники.
Авторы статьи одними из первых в России воспользовались этим уникальным инструментом для анализа уровня соответствия российских медицинских исследований уровню «переднего края» мировой науки.
На рис. 1 представлена визуализированная SciVal Spotlight карта российской науки («Колесо науки»), по окружности которой отложены 14 предметных областей.
Кластеры (компетенции) представлены на Колесе науки в виде небольших кругов. Цвет определяет конкретную предметную область. Местоположение зависит от предметной области кластера статей в данной компетенции. Круги, смещенные к центру, показывают муль-тидисциплинарность исследований. Диаметр круга зависит от доли российских публикаций по данной научной дисциплине в глобальном публикационном потоке.
Как видно, высокая концентрация исследований приходится на математику, физику и химию, а медицина представлена всего 5 кластерами, и только у экономических и социологических наук еще более удручающие показатели. Обзор публикаций РАМН в SciVal показал следующее: исследователи из РАМН опубликовали 2381 статей (учитываются только статьи, доступ-
№4!« (IЩМ П.1 . ■-»! !"•
ш • *
ЩЧ) •
Ш | у
• ц! г
~ РЫаЦуе АгЕк|в Ёпага -г
ЗрДкуч - 1г,1п ДО сйглУ
в 2011 и:?--*- и1' ли г.¡4! ту«' 1|гмет*и « * - Тэг I - ч: л
»чтн 13 Г/5 СЕЕРТ^ОЦ
Рис. 2. Карта науки Российской академии медицинских наук (РАМН)
ные глобальному профессиональному сообществу) за 2006—2010 гг., из которых лишь 345 участвуют в образовании 28 компетенций РАМН.
На рис. 2 представлена карта науки Российской академии медицинских наук (РАМН) в виде матрицы, позволяющей оценить инвестиционную привлекательность ее научных программ.
Каждый круг представляет компетенции РАМН: чем больше диаметр круга, тем больше статей находятся в этой компетенции. Кластеры, находящиеся над горизонтальной осью, идентифицируют области исследований, по которым нарастает публикационная активность во всем мире. Кластеры, находящиеся справа от вертикальной оси, идентифицируют области исследований, по которым данная организация имеет заметную долю статей (в рамках данной компетенции) от мирового публикационного потока. Таким образом, перспективными для научного роста и инвестиционно привлекательными для финансирующих структур и инновационных менеджеров в первую очередь считаются кластеры, находящиеся в верхнем правом сегменте. По карте организации также можно определить, в каких областях идет рост или отставание ее доли в глобальном исследовательском процессе.
Рис. 3. Карта науки Гарвардского университета
Российская академия медицинских наук (РАМН) занимает 658-е место в рейтинге SСImago среди научных организаций мира. Столь невысокая позиция является следствием того, что РАМН представлена всего 28 кластерами. Доля статей из РАМН от общего числа опубликованных в мире статей — 0,084%. Как следует из рис. 2, лишь в 2-х динамично развивающихся во всем мире кластерах отечественные ученые представлены заметной долей публикаций и именно эти направления исследований следует финансировать в максимальном объеме. Еще в 4-х кластерах РАМН входит в число мировых лидеров по публикациям, однако интерес к этим направлениям в глобальном профессиональном сообществе угасает.
Для сравнения на рис. 3 визуализированы фронты медицинских исследований Гарвардского университета, занимающего первое место по рейтингу SСImago (SCImago, 2007) в мире по качеству и интенсивности медицинских исследований.
Университет ведет 563 кластера, причем 72 из них имеют статус отличительных компетенций, 491 кластер — статус потенциальных компетенций, и, как видим, огромное число кластеров попадают именно в инвестиционно привле-
и'цлу .г — .л . > р -1 I ь | >.
я* ."Л'*
МТП
И«ЧТ (* 14 тир ГТ п^тЩНМ
Г V, - 1ГЩ . ............
еЗЭНЕИгШГ!* нгич! Ш1Ш ' К > -|> .'»л й 1м» 1\ч
Рис. 4. Карта науки Центра исследований рака Германии
кательный сегмент. Доля статей Гарвардского университета от общего числа опубликованных в мире статей по медицине составляет 1,07% с ежегодным ростом за 5-летний период 0,46%.
На рис. 4 представлена карта Центра исследований рака Германии, находящегося на 283-м месте в мире по рейтингу SСImago. Как следует из карты, общее число кластеров Центра — 76, из них отличительных — 17, потен-
циальных — 59. И хотя доля статей из Центра исследований рака Германии от общего числа опубликованных в мире по медицине составляет 0,058%, по ежегодному росту числа статей Центр опережает Гарвардский университет с показателем +2,67%.
В таблице 1 приведены сравнительные показатели международных и российских медицинских центров по количеству исследовательских фронтов.
В таблице 2 перечислены российские исследователи, сформировавшие кластеры с отличительными и потенциальными компетенциями. Один из них связан с созданием лекарственных средств для регенеративной медицины на основе аналогов эндогенных регуляторов функций стволовых клеток и разрабатывается сотрудником НИИ фармакологии СО РАМН Г.Н. Зюзьковым, автором новой стратегии клеточной терапии. В 2006 г. (в возрасте 28 лет) им была защищена докторская диссертация «Исследование роли стволовых клеток в развитии и разрешении патологических процессов; изучение механизмов функционирования проге-ниторных элементов; разработка новых подходов проведения клеточной терапии и создание лекарственных средств для регенеративной медицины на основе аналогов эндогенных регуляторов функций стволовых клеток».
В таблице 3 представлены кластеры, в которых отечественные исследователи лидируют по публикационной активности.
Таблица 1. Показатели международных и российских медицинских центров по количеству кластеров
Научный центр Количество кластеров Количество отличительных компетенций Количество потенциальных компетенций
Гарвардский университет 563 72 491
Германский центр рака 76 17 59
НИИ экспериментальной медицины РАМН 11 0 11
РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН 11 0 11
НИИ биохимической химии им. В.Н. Ореховича РАМН 9 2 7
Научные центры Сибирского отделения РАМН 7 0 7
Научные центры Минздравсоцразвития России 2 0 2
Первый МГМУ им. И.М. Сеченова 5 0 5
МГУ им. М.В. Ломоносова 24 2 22
Таблица 2. Кластеры с отличительными ^С) и потенциальными (ЕС) компетенциями, созданные российскими учеными-медиками
Competency Authors at this institution Key words Disciplines Articles published
worldwide institution
EC #2 Boldyrev A.A., Rzhaninova A.A., Lavrov A.V. Endothelial cells, protein kinase, sodium pump Clinical Cancer Research; Biomaterials 1,255 14
DC #5 Zyuz'kov G.N., Khrichkova T.Y., Stavrova L.A. Bone marrow, colony-stimulating factor, granulocytic CSF Neuroscience; Molecular & Cellular; Clinical Cancer Research; Biomaterials 958 41
EC #17 Vorobyev I.A., Zvonkov E.E., Kremenetskaya A.M. B-cell lymphoma, median follow-up, stromal cells Leukemia; Clinical Cancer Research 460 5
EC #18 Khvat N.S., Savchenko A.A., Dmitrieva N.V. NADPH oxidase, oxidase activation, actin cytoskeleton Immunology; Oncology 389 5
EC #19 Shchekotikhin A.E., Preobrazhenskaya M.N., Globa A.G. SH-SY5Y cells, Mendeleev Communications, acidic catalysis Russian Chemistry Research; Clinical Cancer Research 303 5
EC #24 Veiko N.N., Konorova I.L., Ershova E.S. Caspase recruitment, apop-tosis repressor, ARC protein Clinical Cancer Research; Immunology 242 5
Таблица 3. Кластеры, в которых отечественные исследователи лидируют по публикационной активности
Competency Authors at this institution Key words Disciplines Articles published
worldwide institution
DC #4 Vorsanova S.G., Iourov I.Y., Yurov Y.B. Molecular cytogenetic, molecular cytogenetics, human brain Cytogenetics & Genome Mapping; Neuroscience; Molecular & Cellular; Birth Defects 616 40
DC #5 Zyuz'kov G.N., Khrichkova T.Y., Stavrova L.A. Bone marrow, colony-stimulating factor, granulocytic CSF Neuroscience; Molecular & Cellular; Clinical Cancer Research; Biomaterials 958 41
DC #6 Andronova V.L., Galegov G.A., Storozheva Z.I. Alzheimers disease, simplex virus, herpes simplex Neuroscience; Molecular & Cellular; Virology; Pharmaceutical Design 771 14
EC #12 Boldyrev A.A., Trunova O.A., Fedorova T.N. Oxidative stress, red blood, life span Neuroscience; Molecular & Cellular; Molecular Medicine; Ethnopharmacology 545 20
EC #14 El'chinova G.I., Zinchenko R.A., Balanovska E.V. Reproductive success, complex MHC, histocompatibility complex Molecular Ecology; Human Molecular Genetics 479 14
EC #26 Nikitin V.P., Solntseva S.V., Ostrovskaya R.U. Alzheimers disease, conditioned food, long-term memory Neuroscience; Molecular & Cellular 330 18
EC #28 Shakova F.M., Romanova G.A., Kvashennikova Y.N. Passive avoidance, conditioned passive, avoidance reflex Neuroscience; Molecular & Cellular 242 12
Из представленных данных следует, что потенциал российских исследователей в области медицины очень высок и по ряду направлений соответствует высокому мировому уровню, по-
этому перед российским профессиональным сообществом как никогда остро стоит проблема визуализации своих достижений в международном и российском профессиональном пространстве.
Для ее решения следует публиковаться в отечественных журналах с высоким импакт-фак-тором (рейтинги приведены на сайте Российской электронной библиотеки), а также в зарубежных журналах, которые «видят» Web of Science и Scopus. Параллельно необходимо увеличивать число публикаций с зарубежными соавторами и учреждать международные журналы или дополнительные выпуски к международным журналам.
Очевидно, что в ближайшей перспективе можно ожидать, что международные и национальные системы научного цитирования и ана-
литические инструменты по обработке библио-метрических данных станут играть все более значительную роль при принятии решений о финансировании и регулировании научно -исследовательской деятельности, а также при оценке эффективности и результативности исследований. При этом аналитические системы станут главными инструментами моделирования и прогнозирования научно-технического и технологического развития стран.
Список литературы и иллюстрации опубликованы на сайте www.medobr.ru.
