CC BY
54
УЕБТЫНС
мвви
УДК [002:711]:004.738.5(73) Т.У. Санчес
Политехнический университет Виргинии и университет штата
ВИДИМОСТЬ1 АКАДЕМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ГРАДОСТРОИТЕЛЬСТВУ И БУДУЩЕЕ ВЕБОМЕТРИКИ
Рассмотрены проблемы анализа основных показателей научной продуктивности преподавателей университетов США, специализирующихся на исследованиях и образовательной деятельности в области градостроительства. Подчеркнута возрастающая роль Интернета в передаче учеными-градостроителями своих идей профессионалам и общественности, расширении научных коммуникаций и возможностей оценки качества исследований и вклада. На конкретных примерах исследованы методики применения вебометрики для анализа цитирования материалов, опубликованных в сети Интернет, по основным критериям: продуктивности, видимости, репутации, влиянию. Предложен расширенный подход для оценки общей научной популярности и влиятельности научно-педагогических работников университетов в сети, включающий анализ публикаций в рамках «серой литературы», учебную и воспитательную работу, которые также могут служить важной составляющей научной активности. Сделан вывод о важности оценки академической видимости как для карьерного роста и повышения конкурентоспособности преподавателя-исследователя на рынке труда в сфере образовательных услуг, так и для развития градостроительных школ в целом, повышения их репутации, престижа и влияния, получения возможностей для финансирования исследований, укрепления позиций на глобальном рынке образования и науки.
Ключевые слова: научное цитирование, научные коммуникации, вебометри-ка, градостроительство, публикационная активность, Интернет, академическая видимость, научная продуктивность, академическая репутация.
Роль Интернета в научных исследованиях нельзя переоценить. Являясь одновременно источником и целью научных исследований, Интернет выступает в качестве рыночной площадки для потребителей науки, особенно в отношении популярных дисциплин. Градостроительство — это хороший пример подобной дисциплины. Будучи профессионально нацеленными на создание благоприятной среды в районах, городах, кварталах, результаты градостроительных исследований передаются между учеными и имеют практическую значимость, которую общество обсуждает и в итоге реализует (или не реализует) на практике [1]. Наиболее полное осведомление общественности о местной и региональной политике и градостроительной деятельности является целью международного масштаба [2]. Интернет является средством, при помощи которого ученые-градостроители передают свои идеи профессионалам и общественности, и его роль в этом процессе будет только расти. Важнейшая деятельность научно-педагогических работников — это исследования. Новые идеи и теории сначала возникают в уме, но они должны быть ясно выражены, чтобы приносить пользу другим. Г. Марчионини описывает
1 Степень информационного присутствия, заметность.
этот процесс как трансформацию ментального в физическое, в форму полезной информации [3]. В случае работ специалистов в области общественных наук мы обычно встречаемся с физическим выражением данных «артефактов» в виде книг, глав, статей в журналах и других типов печатных сообщений и документов. В последние годы эти артефакты существуют также в электронной форме в виде записей в блогах, онлайн статей, электронных, мультимедиа или других интернет-продуктов. Как писали Б. Стифтел и Р. Могг, электронное царство произвело революцию в области коммуникации между учеными-проектировщиками [1]. В добавление к тому, что Интернет служит источником научной информации и средством ее распространения, также он является инструментом научной оценки. Традиционные количественные методы оценки научного вклада всегда использовались для подсчета продуктивности, особенно для приема на работу и продвижения. Давление принципа «публикуйся или погибнешь» подчеркивает важность публикаций для сохранения профессионального статуса. Продуктивность — это определяющий фактор в борьбе за ограниченные ресурсы, в конкуренции факультетов и конкуренции на глобальном рынке образования и науки [4—6]. Показатели продуктивности сейчас активно обсуждаются, они использовались для анализа разницы в заработке мужчин, женщин, ученых различных областей и специальностей. Точки зрения касательно оценки продуктивности быстро меняются, так как набирают силу новые типы электронных исследований и способы их распространения. Интернет создал возможности для расширения научных коммуникаций и в то же время бросил новый вызов в оценке качества и вклада.
Анализ цитирования является традиционным методом оценки научной продуктивности и репутации. Написано большое количество литературы по анализу цитирования, которая взвешивает целесообразность внутри одной дисциплины и между несколькими, а также обсуждает нюансы многочисленных метрик (см. для примера [7—12]). В последнее время такое популярное измерение, как индекс Хирша, было перенято GS для обеспечения анализа цитирования, основанного на информации, находящейся в сети, который раньше был ограничен такими индексами цитирования, как Web of Science (WoS) от компании Thomson Reuter и Scopus от Elsevier. Похоже на то, что это и есть траектория развития анализа цитирования, поскольку наука в свободном доступе становится все более востребованной и распространенной. Ведутся, однако, споры о том, что включение Google цитат из серой литературы означает, что цитирование происходит как бы из иного мира публикаций, и нельзя реально оценить частоту и происхождение цитат. Данная работа не останавливается на спорном вопросе о техниках анализа цитирования, вместо этого она предлагает расширенный подход, который выходит за рамки индексов цитирования для оценки общей научной популярности и влиятельности в сети. Вкратце, традиционный анализ цитирования фокусируется примерно на одной трети или даже половине активности преподавателей высшей школы в оценке продуктивности и значимости, игнорируя при этом учебную
и воспитательную работу, которая также может служить важной составляющей научной активности. Сеть служит динамичным архивом научной информации, форумом для дискуссий, а также предоставляет рынок новых идей с системой обратной связи по вопросам актуальности, достоверности и ценности размещенной информации. Спрос или ценность выражаются через поведение пользователей, что создает «репутацию» (оценка пользователями eBay продавцов и покупателей, «лайки» на Facebook или социальные закладки, комментарии пользователей, рейтинги надежности товаров и методы создания рейтинга страниц, как у С. Брина и Л. Пейджа (1998) [13]). Эти механизмы могут помочь оценить многие виды научных исследований. Градостроительство хорошо подходит для этой модели, поскольку спрос на исследования выходит за пределы интересов исключительно исследователей, но затрагивает также тех членов общества, кто участвует в градостроительстве и принятии решений.
Вебометрика. Отрасль вебометрики выросла из анализа цитирования, библиометрии и наукометрии (ее также называют киберметрией и инфоме-трией). Вебометрика — это «изучение материалов в сети в первую очередь количественными методами для целей социальных наук с использованием техник, свойственных не одной сфере исследований» [14, с. 6]. Из ранней статьи по анализу цитирования Ю. Гарфилда [7] следует, что термином «вебометрика» мы обязаны Т. Алминду и П. Ингверсену [14], которые проиллюстрировали, как научные веб-артефакты могут быть оценены в плане за-метности и отношения друг к другу — совсем как в традиционном анализе цитирования [15—17]. Данная литература содержит обширное обсуждение анализа влияния сети, оптимизации механизмов поиска, анализ ссылок и таких инструментов, как SocSciBot, поисковых роботов, LexiURL Searcher (теперь Webometric Analyst Телуолла), рейтингов веб траффика, страниц и сети цитирования. Интернет стал глобальной платформой для публикаций со сложным индексированием и возможностями анализа цитирования [18, 19].
Для научных коммуникаций особенно полезна взаимосвязь информации в Интернете, где веб-упоминания (т.е. цитаты), типы ссылок между страницами (взаимоотношения) и, как результат, динамика сети создают измеримую метрику для оценки ее научного влияния, использования и происхождения [15, 20, 21]. Вебометрика может быть использована для анализа материалов, опубликованных в интернете или в сетевой структуре ссылок на научные работы, не только посредством оценки частоты цитирования, но и по рейтингу этих упоминаний, по популярности гиперссылок. Итоговая метрика (ссылки, цитаты, упоминания, использования и т.д.) аналогична системам определения репутации в традиционных методах анализа цитирования. Данная метрика была взята в основу такими веб инструментами для анализа цитирования, как Publish or Perish Харзинг и Scholarometer Университета Индианы. Эти инструменты на новом уровне используют возможности и доступность GS с целью превзойти защищенные индексы WoS и Scopus [22—27].
Литература, посвященная вебометрике для научной оценки, проводит параллель с традиционным анализом цитирования. Большинство исследований выясняют, могут ли индексы в открытом доступе предоставить показатели цитирования, схожие с WoS и Scopus [23, 28]. Когда в 2004 г. был создан Google Scholar (GS), он не обладал охватом WoS или Scopus. С тех пор все изменилось. При том, что GS является самым «демократичным» из этих трех индексов, оказалось, что он предоставляет сравнимые результаты по большому количеству дисциплин [29].
Некоторые изначальные способы применения вебометрики фокусировались на оценке гиперссылок для подсчета «веб импакт фактора» для сайтов научных исследований или университетов [30]. Анализируя исходящую и входящую связь (т.е. ссылки и обратные ссылки), объем, охват и иерархию веб сайтов при помощи структуры Domain Name System (DNS), например, домены верхнего уровня (первого уровня), домены промежуточного уровня (третий и последующие) и домены уровня хоста или сайта (второй уровень), можно определить страну, тип организации и контент страниц, содержащих эти ссылки (подробнее см. [31]). Данная информация помогает установить сеть отношений между веб-сайтами, это похоже на социальную сеть. Этот сетевой подход к отношениям между сайтами может быть также применен к научным артефактам, которые (или ссылки на которые) появляются в сети, и к индексам и базам данных, основанным на поисковых механизмах, как это предложил Ю. Гарфилд [32] для индексирования цитирования [26].
Авторы [33] подчеркивают трудности, вызванные включением серой литературы: «Большой недостаток анализа ссылок в вебометрике, в противовес анализу цитирования, заключается в том, что публикации в сети неоднородны, они включают как спам, так и дублирующие, повторные публикации. В результате, качество показателей обычно не высоко, если вручную не отфильтровать несоответствующий контент, и результаты также имеют тенденцию отражать многообразие явлений, а не научное влияние» [33, с. 2]. Причина в том, что не существует стандартизированных баз данных цитирования для серой литературы, тем более нет сходного уровня контроля над тем, как именно артефакты цитируются в сети. Эта проблема будет решена, поскольку Интернет эволюционирует.
В отличие от анализа цитирования и библиометрии, который в основном фокусируется на ссылках на книги, разделы и журнальные статьи небольших групп ученых, этот подход охватывает больший пласт научных трудов, включая некоторые типы серой литературы и нерецензируемые материалы преподавателей. Метрика, которую мы обсудим, охватывает четыре измерения, свойственные анализу цитирования. Это продуктивность, заметность, репутация и влияние. Каждое из них ранее прямо или косвенно обсуждалось в литературе о научных коммуникациях и анализе цитирования, но ни разу в рамках критериев оценки преподавателей. В первую очередь, это связано с тем фактом, что вебометрика выходит из-под контроля и влияния научных издательств как источник измерения репутации. Далее мы вкратце рассмотрим каждое из этих измерений.
Продуктивность. Научная «продуктивность» обычно касается только исследовательских рецензируемых публикаций, но не относится к учебной и воспитательной деятельностям. Продуктивность — это традиционный метод оценки научного вклада, заключающийся в количественной оценке (т.е. численном подсчете) артефактов, включая главы, разделы, статьи, презентации, гранты и т.д. [34, 35]. Существует мало надежных метрик для оценки продуктивности учебной и воспитательной деятельности: такие как загруженность в академических часах, приемные часы, участие во внутренних или внешних комиссиях/советах [36]. Продуктивность легко определяется из резюме путем подсчета перечисленных артефактов или видов деятельности. Иногда в резюме включается число журнальных цитирований (а в последнее время и цитирований в книгах и разделах книг) и импакт фактор журналов для выражения веса, значимости и признания проделанной работы. Однако эти показатели применимы только к опубликованным материалам, которые индексируются базами данных цитирования. При этом важно, что эти продукты составляют лишь часть того, что требуется обычно от преподавателя, игнорируя остальные научные материалы, такие как диссертации, отзывы на книги, презентации конференций, отчеты об исследованиях, деятельность по гранту, а также преподавательскую деятельность [37]. Существуют субъективные способы оценки качества и значимости этих работ, но не такие, как свойственные библиометрии. Подсчет данных продуктов — это ограниченный способ оценки академического вклада.
Значение «продуктивности» также специфично для каждой дисциплины, поскольку в различных дисциплинах предъявляются различные требования к исследовательской деятельности, научным публикациям и другим видам работы [38]. Некоторые дисциплины изобрели свои системы весов для демонстрации того, как определенные виды и результаты деятельности оцениваются с целью продвижения, заключения контракта и установления надбавок (см., например, [39, 40]). Будучи спорными, академическая деятельность и продуктивность имеют соответствующие последствия в плане финансирования государственных университетов в глазах законодательных органов штата и общественности, особенно в периоды экономических трудностей (см. [41—44]). Поскольку государственные университеты становятся все более самостоятельными в плане финансирования, им порой необходимо перенять способ отчетности из модели частного бизнеса [45]. Система штатных преподавателей (с пожизненным договором), которая защищает «непродуктивных» членов профессорско-преподавательского состава, должна быть заменена чем-то конструктивным, а не просто с ходу отменена.
Видимость. Традиционно академическая видимость (заметность) воспринималась как функция продуктивности. Как пишет Э. Лихей [34], замет-ность, как и продуктивность, является также формой социального капитала. Если преподаватель плодовитый, то, скорее всего, о нем будет знать большее число ученых, что приведет к новым возможностям профессионального роста. Видимость до существования Интернета включала в себя количество проданных книг, влиятельность журналов и публикаций, где появлялась статья, или презентации на конференциях с большим количеством слушателей
(в зависимости от престижа и популярности конференции). Видимость также может касаться ссылок в газетах, на радио и даже по телевизору, но это не является обычной практикой для среднестатистического преподавателя. С другой стороны, Интернет дает возможность быть заметным и выйти далеко за привычные академические пределы. И, являясь электронным архивом, замет-ность в сети может быть измерена поисковиками, которые подсчитывают количество упоминаний в сети, страниц или ссылок на академический продукт. Те преподаватели, которые сознательно публикуют свои работы в Интернете (на личных страницах, в блогах, институтских репозиториях и т.д.), будут более заметны [46]. Самореклама может принести пользу дисциплине данного ученого, его институту и факультету. Тем не менее, видимость (заметность) стоит отличать от продуктивности и репутации, так как она мало говорит о качестве работы.
Лихей [34] считает, что продуктивность позитивно влияет на видимость, а та, в свою очередь, имеет положительное влияние в форме денежного вознаграждения для членов преподавательского состава. Есть и другие преимущества академической видимости, включая привлечение хороших студентов, внутреннюю и внешнюю финансовую поддержку исследований и рост факультета из-за роста числа учащихся [47]. Связь продуктивности и видимости также мотивируется продвижением и процессом получения бессрочного контракта, который служит залогом пожизненной занятости и имеет много других преимуществ. Однако после заключения контракта некоторые факультеты сталкиваются с проблемой мотивирования преподавателя оставаться продуктивным и креативным в продвижении своей работы в интересах факультета.
Репутация. Web 2.0, или социальная сеть, дает возможность генерирования показателей продуктивности посредством поведения пользователя онлайн [48]. Это включает социальные закладки [49], социальное управление сбором данных [50], социальные рекомендации [51], интернет-пространства издателя для комментирования [52], микроблоги [53], источники, редактируемые пользователями [52], блоги [54], социальные сети [55], репозитории данных [56] и социальное видео [57]. Все эти средства рассчитаны на то, что пользователи будут просматривать, ставить теги, комментировать, скачивать, делиться (цитировать) или сохранять научный продукт в сети, при помощи чего можно проследить метрику использования. Все это требует значительного взаимодействия с контентом, для которого нет ясной мотивирующей пользователей структуры [58].
Преимущества включают потенциально более быструю обратную связь и более широкую оценку влияния на аудиторию [48]. Однако эта «аудитория», возможно, не имеет определенного уровня значимости и авторитета. В рамках анализа вебометрики, репутация, признание и престиж имеют значение. Это относится к количеству и рейтингу сайтов, упоминающих научную работу. В то время как общее число ссылок и упоминаний показывает уровень видимости или доступности научных артефактов, признание уважаемыми исследователями и институтами — это показатель значения на рынке научной информации. Такая же концепция используется в анализе цитирования, где наибольшее зна-
чение придается цитированию теми авторами, которых самих много цитируют. Как и в традиционном процессе рецензирования, внешние ссылки имеют больший вес, если они исходят от известных и уважаемых специалистов в данной дисциплине. Популярность и уважение выражаются в сети объемом внимания, уделяемого посредством либо обратных ссылок, либо посещаемости. Можно поспорить, что количество внимания к ученому не отражает качество его работы по дисциплине; однако на цитирования и книжные рецензии полагаются годами из-за недостатка других метрик.
Влияние. Наряду с продуктивностью, видимостью и репутацией влияние является четвертым измерением. При измерении влияния учитывается репутация академического продукта или артефакта. Другими словами, «влияние» выражает количество внимания, вызванного статьей, докладом, презентацией и т.д. на протяжении всей академической карьеры. Можно сделать вывод, что влияние всегда выше для того преподавателя, кто старше, поскольку его работы были больше времени в обращении по сравнению с более молодыми преподавателями. Но время оказывает больше влияния на заметность, нежели на репутацию. Высокая видимость (т.е. широкая доступность) может повлиять на характеристики репутации, но иначе, нежели позитивные отзывы от уважаемых коллег. В киберпространстве репутация повышается за счет того, что другие выражают интерес к научному продукту, размещая ссылки на него. Авторы [59] говорят о формальном и неформальном онлайн влиянии. Формальное влияние измеряется по цитированию такими источниками, как GS, а неформальное влияние относится к серым источникам, таким как онлайн конспекты курсов, научные презентации (презентации конференций или семинаров) и влияние блогов. Они также делают вывод о том, что неформальное онлайн влияние важно и возрастает в нескольких дисциплинах. Другой подход, «альтме-трика» — это «создание и изучение новых метрик, основанных на социальных сетях, для анализа и передачи научных знаний» [60, с. 1]. Для оценки научного влияния, в т.ч. способов использования контента (скачивания и просмотры), рецензий (экспертные оценки), цитат и альтметрики (сохранение, ссылки, закладки, обсуждения), [21, 58, 59] приводят примеры метрики, но, тем не менее, они не приводят такого полного спектра научного влияния, как это предложено в данной статье.
Академический продукт (например, упоминание в журнальной статье) может появиться на трех веб-страницах, и в случае А только одна из этих страниц имеет обратные ссылки (ссылки с других веб страниц), а в другом случае Б имеется тот же продукт, с той же видимостью, но с девятью обратными ссылками. Хотя в обоих случаях продукт имеет равную заметность, но случай Б выражает более высокий уровень репутации и, следовательно, влияния. Возможно также, что менее заметные продукты могут на самом деле иметь большее влияние, чем более заметные продукты (случаи В и Г). На этом моменте неясно, есть ли взаимосвязь между измерением видимости и репутации из-за недостатка эмпирических данных. Продукт должен для начала быть доступным, чтобы привлечь внимание и быть оцененным коллегами или публикой. Однако в случае низкого качества очень заметная работа не
будет иметь большого влияния. Суть в том, что видимость — это не самоцель (см. [38, 61]) и что упоминания и ссылки — это лучшие средства измерения, так как они подчеркивают высокое качество и влияние.
К настоящему времени ключевыми моментами являются: а) в сети содержится намного больше видов академического вклада, чем указывается в традиционных базах цитирования; б) градостроительство и другие социальные науки должны понимать значение серой литературы в их дисциплине и уделять ей внимание при оценке преподавателя посредством вебометри-ки; в) принимать во внимание то, что важность присутствия и видимости в сети будет со временем только увеличиваться, в то время как факультеты конкурируют за все более ограниченные ресурсы. Преподаватели в области градостроительства должны иметь в виду преимущества видимости в сети и использовать ее более широко для научных коммуникаций и для оценки научного влияния.
Анализ показателей градостроительных факультетов университетов. Используя концепции продуктивности, заметности, репутации и влияния, рассмотрим пример, иллюстрирующий веб анализ одного конкретного преподавателя, а далее и кафедры. Это особенно полезно не только для оценки деятельности преподавателя, но также для сравнения в контексте продвижения и заключения договора. Анализ включает академическую видимость и влияние с учетом срока работы и должности. Важно отметить, что академическая вебометрика может быть инструментом для обзора сферы деятельности, но не заменой полного экспертного анализа. Существуют другие критерии, которые должны использоваться для оценки продуктивности, вклада и репутации, такие как уровень финансирования исследований, источники финансирования, влияние на студентов и работа со студентами.
Методика веб-поиска. Одна из сложностей анализа веб-влиятельности для деятельности преподавателя заключается в том, что зачастую названия публикаций и других артефактов не уникальны и опубликованы на сайте без указания полной информации, включающей имя (или имена, если есть соавторы), год написания, издателя или заказчика, место работы автора. Продукт далеко не всегда цитируется в сети в том виде, в котором он представлен в резюме. Использование только ряда слов (например, из названия работы) может привести к тому, что будут найдены случайные и не относящиеся к делу веб-страницы, которые содержат те же слова. Чтобы увеличить шансы найти соответствующие страницы, для поиска используется конкретное название статьи в кавычках. Плюс к этому поиск должен содержать хотя бы имя автора. Ссылки на проекты, доклады, презентации и т.п. обычно не включают год или место, поэтому мы использовали для поиска такой метод: название работы (в кавычках), логический оператор И, фамилия автора (или соавтора). Чтобы результат поиска считался успешным, он должен представить конкретное название и фамилию автора. Для получения этой информации были разобраны все соответствующие позиции из резюме и занесены в электронную таблицу или текстовый файл для пакетных запросов. Этот процесс показан на рисунке.
Анализ
Веб-поиск
Резюме
1. Ххххххххххх
хххххххххххххх
ххххх
Название + фамилия
/ 1. Название + фамилия f 2. Название + фамилия 3. Название + фамилия i
2. Ххххххххххх Название + фамилия
хххххххххххх
3. Ххххххххххх Название + фамилия
хххххххххх
Итоговые ссылки
X
Вебометрика
Анализ ссылок
1. Рейтинг страницы, обратные ссылки и т.д.
2. Рейтинг страницы, обратные ссылки и т.д.
3. Рейтинг страницы, обратные ссылки и т.д.
Диаграмма процесса
Инструменты поисковой оптимизации (SEO) используются для пакетных поисков, поскольку большинство поисковиков, основанных на браузерах, могут обработать только один поисковой запрос в момент времени. Пакетные запросы значительно увеличивают скорость обработки пунктов резюме, что в противном случае заняло бы очень много времени. Такие приложения, как Webometric Analyst (см. http://lexiurl.wlv.ac.uk/), очень важны на этой ступени исследования. На момент данного анализа только Bing позволял производить комплексный поиск и сохранять его результаты в файл. Следующая ступень — это произвести поиск по результирующим адресам, где были найдены упоминания искомых артефактов. Для этого требуется инструмент поисковой оптимизации (SEO), такой как SeoQuake (см. http://www.seoquake.com/), который поможет вычислить веб-трафик, рейтинг сайта и количество проиндексированных обратных ссылок (например, ссылки/страницы, проиндексированные Google или Yahoo, самыми всеохватывающими на данный момент индексами). Первичные показатели (помимо продуктивности), полученные в результате этого процесса — это видимость (количество ссылок), репутация (количество обратных ссылок) и влияние (соотношение обратных ссылок и упоминаний в сети).
Пример анализа академической видимости преподавателя. Итак, преподаватель Х — доцент (associate professor), имеющий богатый профессиональный и академический опыт после получения докторской степени по городскому и региональному планированию. С учетом всех его научных трудов (вклада), включающих 4 раздела, 27 журнальных статей, 28 прочих публикаций, 54 презентации на конференциях, 14 отчетов об исследованиях, 17 финансируемых грантов и 7 преподавательских позиций, что в общем составляет 151, получаем продуктивность в объеме 281 упоминания или ссылки в сети. Это 281 упоминание также создало 325 обратных ссылок (примерно 1,16 на упоминание). В итоге получаем степень влияния 2,15, что показано в табл. 1.
ВЕСТНИК
МГСУ-
3/2015
Табл. 1. Анализ степени влияния преподавателя X
Вид артефакта Количество Заметность Обратные ссылки Влияние
Книги 0 0 0 0,00
Разделы 4 8 13 3,25
Статьи 27 93 113 4,19
Другое 28 78 96 3,43
Доклады 14 16 16 1,14
Гранты 17 24 41 2,41
Презентации 54 50 40 0,74
Учебные занятия 7 12 6 0,86
151 281 325 2,15
Как и следовало ожидать, преподавательская деятельность и презентации имеют наименьшее влияние, потому что они менее всего продвигаются в сети (и где бы то ни было). У курса может быть свой сайт, но он не привлекает особого внимания лиц, не являющихся студентами, и обычно такие сайты закрыты от поисковиков, так как информация публикуется в закрытых системах типа Blackboard или Scholar. Презентации конференций присутствуют только в форме файлов Powerpoint, которые не всегда публикуются сайтами конференций или автором из-за того, что при этом теряется большая доля информации (например, устная часть презентации). В этих случаях ссылки на названия курсов дисциплин можно найти, в основном, на сайтах факультетов, которые перечисляют предлагаемые курсы, кроме тех случаев, когда курсы обучения публикуются на других сайтах, таких как www.authorstream.com, www.slide-share.net и www.scribd.com. Названия презентаций конференций обычно можно найти в резюме, опубликованных в сети, профилях преподавателя и в новостях факультетов. Низкий уровень влияния для этих пунктов представляет для преподавателя Х возможность увеличить его видимость, что может привести к большей степени признания.
Пункты с наибольшим импакт фактором для преподавателя Х — это статьи (4,19), другие публикации (3,43) и разделы (3,25). Повышение влияния — это не обязательно результат накопления лет (со времени публикации) и стажа работы, хотя кажется, что академические артефакты со временем увеличивают число упоминаний. Это верно в случае цитирований журналов, книг и разделов по традиционному анализу цитирования, поскольку они накапливаются, но это не касается упоминаний в сети, потому что сайты появляются и исчезают, как те, на которых преподаватели размещают свои работы, так и те, которые на них ссылаются. Ссылки также со временем пропадают, посещаемость сайта колеблется, и это влияет на такие показатели, как рейтинг сайта Pagerank и Alexa rank. В целом это означает то, что веб-видимость, влияние и репутация динамичны и отражают настоящий запрос или заинтересованность в академический продуктах. Поскольку анализ вебометрики (особенно академической видимости) — это новый феномен, на данный момент нет никаких данных за прошедшие периоды для анализа того, как со временем происходят эти изменения.
Важно учитывать каждое из измерений при использовании этого подхода в оценке преподавателя. Ко всему прочему, это относительные показатели, которые можно использовать в сравнении только с показателями преподавателей той же дисциплины, из-за разных требований при продвижении и заключении договора для разных дисциплин, а также в разных университетах. Как было уже упомянуто, в некоторых дисциплинах и на некоторых факультетах у преподавателей нагрузка больше, а требования к научной работе меньше. Некоторые дисциплины придают больше значения количеству и источникам финансирования по гранту. Плюс к этому роль оконченных книг в период преподавательской работы также различна для разных дисциплин.
Ошибки при поиске. Важно учитывать ошибки, которые случаются в процессе веб-поиска из-за одинаковых комбинаций слов и совпадения имен авторов. Это частая ситуация для артефактов с короткими или слишком общими названиями и для авторов с часто встречающимися фамилиями. Каждая из 281 ссылки, полученной в результате поиска по работам преподавателя Х, была проверена вручную, и 9 из этих ссылок оказались несоответствующими поиску. Таким образом, коэффициент ошибок составил 3,2 %, и в случае преподавателя Х ни одна из 9 не имела обратных ссылок. Коэффициент ошибок будет отличаться в зависимости от тематики исследований, названий и наличия совпадающих имен авторов.
Названия также могут вызывать проблемы. Например, названия трудов конференций, отчетов об исследованиях и журнальных статей могут совпадать, поскольку эти труды стали результатом одного или сходных исследований. В резюме это указывается как различные артефакты, но приводит к идентичным поисковым запросам и результатам. Хотя в идеале в результате поиска эти артефакты должны быть получены отдельно, поиск по одинаковому названию и имени авторов не может правильно различить презентацию конференции, доклад или статью. В случае преподавателя Х 19 ссылок были дубликатами, которые имели 10 обратных ссылок. Это означает, что 6,7 % ссылок и 3,1 % обратных ссылок были потенциально дубликатами. Большинство этих источников — это библиографические списки, которые отражают большое количество работ одного ученого, поэтому сложно сказать, стоит их считать дубликатами или нет.
Анализ показателей профессорско-преподавательского состава подразделений университетов. Те же результаты, которые были рассмотрены для преподавателя Х, могут быть применены к кафедрам или факультетам. Вебометрика может быть использована для иллюстрации продуктивности, заметности, репутации и влияния для продвижения результатов работы и для сравнения факультетов и групп преподавателей в рамках одной дисциплины. Мы приводим пример анализа кафедры, сопоставляющего показатели, которые мы обсуждаем, с должностью, стажем и традиционно используемыми показателями для измерения академической продуктивности и репутации.
Методология, которую мы обсуждаем, была применена к 15 членам преподавательского состава на факультете городского развития и планирования Политехнического университета Виргинии. В табл. 2 приведены общие результаты веб-анализа преподавателей, а также их индивидуальные характеристики.
ВЕСТНИК
МГСУ-
3/2015
Табл. 2. Деятельность преподавателей Политехнического университета Виргинии (на осень 2011 г.)
Имя Цитаты в GS Индекс Хирша Стаж Вклад Ссылки Ylinks Link Ratio Влияние Должность
Преподаватель 1 296 7 2 84 382 14950 39,1 178,0 Ассистент
Преподаватель 2 33 2 1 25 38 13 0,34 0,52 Ассистент
Преподаватель 3 12 2 4 20 59 365 6,19 18,25 Ассистент
Преподаватель 4 65 4 4 51 56 369 6,59 7,24 Ассистент
Преподаватель 5 92 4 5 63 188 2596 13,81 41,21 Доцент
Преподаватель 6 80 6 7 73 103 237 2,30 3,25 Доцент
Преподаватель Х 315 10 19 153 281 325 1,16 2,12 Доцент
Преподаватель 7 111 6 23 Нет данных Доцент
Преподаватель 8 51 4 24 Нет данных Доцент
Преподаватель 9 66 2 25 96 240 1072 4,47 11,17 Доцент
Преподаватель 10 570 14 15 195 463 5448 11,77 27,94 Профессор
Преподаватель 11 1334 20 24 142 269 1133 4,21 7,98 Профессор
Преподаватель 12 175 7 31 95 138 579 4,20 6,09 Профессор
Преподаватель 13 280 6 34 Нет данных Профессор
Преподаватель 14 3082 21 38 223 | 597 | 2109 | 3,86 | 9,46 Профессор
Анализ двумерных корреляций 8 показателей продуктивности, видимости, репутации и влияния для 15 штатных преподавателей показывает некоторые интересные взаимозависимости. Как и предполагалось, количество цитирований в GS и индекс Хирша находятся в прямой зависимости и имеют непосредственное отношение к видимости и общему вкладу. Стаж прямо пропорционален цитированию и общему вкладу, что тоже можно было ожидать. Однако стаж не связан с присутствием в сети или общим влиянием. Хотя видимость связана с цитированием и вкладом, она не связана с веб-показателями репутации (обратными ссылками, или ссылками на ссылки — Ylinks, полученными на основе результатов Yahoo), влиянием ссылок (средним числом ссылок, полученным от соотношения Ylinks и ссылок — Link Ratio) или общим влиянием самой работы. Репутация связана с влиянием ссылки и общим влиянием. Это говорит о том, что результаты вебометрики не зависят от показателей традиционного анализа цитирования и, вероятно, указывают на другие виды академической деятельности помимо рецензируемых публикаций. Именно это и является целью анализа вебометрики. В вебометрике не было бы смысла, если бы она измеряла те же или сходные с анализом цитирования показатели.
В случае факультета городского развития и планирования Политехнического университета Виргинии стаж не был напрямую связан с этими показателями, должностью (ассистент, доцент, профессор), как показано в табл. 3. Стоит отметить, что показатели для одного доцента (Преподаватель 1 в табл. 2) пришлось исключить, так как они значительно искажали общие результаты.
Проблемы образования в высшей строительной школе УЕБТЫНС
_мвви
Табл. 3. Средние показатели по должности преподавателя
Должность Цитирований Индекс Хирша Стаж Вклад Ссылки Ylinks Link Ratio Влияние
Ассистент 36,7 2,7 3,0 32,0 51,0 249,0 4,4 8,7
Доцент 119,2 5,3 17,2 96,3 203,0 1057,5 5,4 14,4
Профессор 1088,2 13,6 28,4 163,8 366,8 2317,3 6,0 12,9
Академическая видимость. Для всех преподавателей самыми заметными в сети артефактами были журнальные статьи, книги, разделы и презентации конференций, что мы видим в табл. 4. В сравнении с показателями репутации, журнальные статьи занимают около трети ссылок, а «другие» публикации и презентации — около четверти и одной пятой соответственно. Как мы видим, помимо журнальных статей другие публикации и презентации привлекают намного больше внимания, чем разделы или книги. Это означает, что те артефакты, которые не включены в традиционный анализ цитирования (как статьи, книги и разделы), играют важную роль в привлечении внимания учеными-градостроителями в сети.
Табл. 4. Академическая видимость и репутация
Артефакты Доля от общего, %
Ссылки Обратные ссылки
Статьи 32,9 34,2
Разделы 15,0 3,0
Книги 16,3 8,5
Гранты 5,5 0,9
Другие публикации 8,0 26,6
Презентации 15,0 21,0
Доклады 2,8 0,6
Преподавательская деятельность 4,4 5,4
Табл. 4 может быть использована в анализе с целью увеличения академической видимости, потенциально внося вклад в будущее признание, репутацию и влияние. В этой связи выделяются продукты серой литературы. Информация по гранту и результаты исследований должны быть более доступны не только для того, чтобы ученые получили признание, но и для инициатора гранта. Государственные учреждения и институты должны быть заинтересованы в передаче результатов работы, чтобы спонсоры и налогоплательщики могли лучше оценить важность поддерживаемой ими работы. В добавление к этому более заметные материалы курсов дисциплин могут служить частью портфолио преподавателей и потенциально привлекать студентов на основании специфического содержания курса, практической деятельности и примеров студенческой работы. Заметность грантов и преподавательской деятельности сильно недооценивается средствами академической оценки.
Обсуждение. Помимо целей продвижения и заключения контракта, преподавателям стоит помнить о больших возможностях академической видимости и репутации. Возрастающая заметность служит другим очень важным целям, таким как привлечение будущих студентов, продвижение работы, важной для университетского сообщества и для общества в целом. Многие студенты ищут программы высшего образования и изучают исследования преподавателей онлайн. Заметность преподавателей с фокусом на продуктивность может помочь в продвижении сферы профессиональных интересов преподавателей в плане исследований и преподавания, что может выйти за рамки только потенциальных студентов. Градостроительные факультеты получают пользу от продвижения своей деятельности в рамках своих университетов, демонстрируя продуктивность и оправдывая бюджетные заявки и другие ресурсы поддержания роста факультета и сопутствующей активности. В итоге университетские преподаватели получают выгоду от того, что стремятся сообщить как можно большей публике (а также администраторам, управляющим и т.д.) о ширине и глубине своей продуктивности. Данная деятельность выходит далеко за пределы учебной аудитории. Преподавателей обычно критикуют из-за непонимания рабочих обязанностей университетских сотрудников, особенно в связи со значением научной деятельности, финансируемых исследований, работы с общественностью и т.д.
Так почему это имеет значение? Почему продуктивность, видимость (заметность), репутация и влияние имеют значение? В случае преподавателей можно сделать вывод о том, что они стараются соответствовать требованиям дирекции их института для продвижения, заключения контракта и повышения зарплаты [38]. С другой стороны, можно сказать, что ученые должны стараться соответствовать требованиям большой аудитории, включая общество, которое внесло большой вклад в исследовательскую деятельность путем уплаты налогов. Тем временем господдержка высшего образования близится к закату, и многие университеты уже приближены к статусу частных, так как бюджет, которым они оперируют, в основном состоит из денег, оплаченных студентами за обучение [62]. Если все так, то как научная продуктивность возмещает студентам (и их родителям) потраченное на возрастающую стоимость обучения?
Я бы сказал, что заметная и влиятельная наука сейчас, возможно, стала более важной, чем когда-либо. С повышением видимости (заметности) повышается также репутация и влияние, это предполагает, что ученые и их институты получают престиж, при этом повышая возможности для финансируемых исследований, спонсируемых проектов и финансирования студенческих исследований. Что касается самих преподавателей, известность посредством повышенной заметности может вести не только к повышенным возможностям финансирования, но также и к возможностям участия в качестве спикера, авторским гонорарам и личным консультациям. Подобную деятельность и привилегии сложно эмпирически доказать, поскольку часто о них не сообщается институту и они не включаются в академические характеристики. Однако, как показывает опыт, это обычная ситуация для определенных дисциплин.
Нужно мотивировать членов преподавательского состава повышать видимость их работ по вышеперечисленным причинам. Это особенно актуально для молодых преподавателей, которые только показывают себя в своей дисциплине и стремятся к продвижению и заключению контракта. Это означает, что самореклама важна, поскольку факультеты обычно тратят мало ресурсов на научные коммуникации. Для этого существует большое количество инструментов, которые можно использовать для того, чтобы сообщить о своей работе, включая личные блоги, личные сайты, научные репозитории, такие как Community of Science (COS), Google Scholar и Social Science Research Network (SSRN). Онлайн менеджеры ссылок, такие как Zotero и Mendeley, позволяют пользователям опубликовать свою работу и сделать ее заметной для веб-поисковиков. Такие типы сервисов позволяют публиковать свои резюме как часть профиля пользователя, что тоже увеличивает видимость.
Академическая видимость может быть увеличена несколькими способами, каждый из который имеет свои преимущества. Существует мало примеров факультетов (или конкретных преподавателей), которые бы перестарались с саморекламой, поскольку мало у кого есть время, ресурсы или склонность так поступить. Повышая заметность, подчеркивая продуктивность преподавателя, его репутацию и влияние, можно одновременно улучшить внутренние и внешние коммуникации.
Подход, описанный в данной статье, может быть расширен при помощи более обширных и подробных данных по преподавателям и университетам. Это позволит провести более глубокий анализ, который лучше проиллюстрирует отношения между академической продуктивностью, заметностью, репутацией и влиянием. Хотя некоторые преподаватели открыто игнорируют и отвергают системы оценок, оценки деятельности от таких сервисов, как Total-Impact (totalimpact.org), Altmetrics (altmetrics.com), и анализ исследований от Mendeley становятся все более популярными. Будущее с вебометрикой окажется неудобным для некоторых преподавателей, потому что им придется предоставлять больше отчетности за то, как они используют свое время и ресурсы института.
Библиографический список
1. Stiftel B., Mogg R. A planner's guide to the digital bibliographic revolution. Journal of the American Planning Association. 2007, no. 73 (1), pp. 68—85.
2. Stiftel B., Mukhopadhyay C. Thoughts on Anglo-American hegemony in planning scholarship: Do we read each other's work? Town Planning Review. 2007, no. 78 (5), pp. 545—572.
3. Marchionini G. Information Concepts: From Books to Cyberspace Identities. Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services. 2010, no. 2 (1), pp. 1—105.
4. Goldstein H., and Maier G. The use and valuation of journals in planning scholarship: Peer assessment versus impact factors. Journal of Planning Education and Research. 2010, no. 30 (1), 66 p.
5. Arimoto Akira. Reaction to Academic Ranking: Knowledge Production, Faculty Productivity from an International Perspective. In University Rankings: The Changing Academy — The Changing Academic Profession in International Comparative Perspective, ed. Jung Cheol Shin, Robert K. Toutkoushian, and Ulrich Teichler. 2011, no. 3, pp. 229—258. Springer Netherlands. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-1116-7_12.
6. Linton J.D., Tierney R., and Walsh S.T. Publish or Perish: How Are Research and Reputation Related? Serials Review. 2011.
7. Garfield E. Citation analysis as a tool in journal evaluation. In American Association for the Advancement of Science. 1972, no. 50.
8. Garfield E., and Merton R.K. Citation indexing: Its theory and application in science, technology, and humanities. 1979. Vol. 8. Wiley New York.
9. MacRoberts M.H., and MacRoberts B.R. Problems of citation analysis: A critical review. Journal of the American Society for Information Science. 1989, no. 40 (5), pp. 342—349.
10. MacRoberts M.H., and MacRoberts B.R. Problems of citation analysis. Scientomet-rics. 1996, no. 36 (3), pp. 435—444.
11. Adam D. Citation analysis: The counting house. Nature. 2002, no. 415 (6873), pp. 726—729.
12. Moed H.F. Citation analysis in research evaluation. Kluwer Academic Pub. 2005, vol. 9.
13. Brin S., and Page L. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine. Computer networks and ISDN systems. 1998, no. 30 (1-7), pp. 107—117.
14. Almind T.C., and Ingwersen P. Informetric analyses on the World Wide Web: methodological approaches to 'Webometrics'. Journal of documentation. 1997, no. 53 (4), pp. 404—426.
15. Thelwall M. Introduction to webometrics: Quantitative web research for the social sciences. Synthesis lectures on information concepts, retrieval, and services. 2009, no. 1 (1), pp. 1—116.
16. Bjorneborn L., and Ingwersen P. Perspective of webometrics. Scientometrics. 2001, no. 50 (1), pp. 65—82.
17. Bjorneborn L., and Ingwersen P. Toward a basic framework for webometrics. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2004, no. 55 (14), pp. 1216—1227.
18. Jalal S.K, Biswas S.C., and Mukhopadhyay P. Bibliometrics to webometrics. Information Studies. 2009, no. 15 (1), pp. 3—20.
19. Kousha K., and Thelwall M. Google Book Search: Citation analysis for social science and the humanities. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2009, no. 60 (8), pp. 1537—1549.
20. Kousha K. Webometrics and Scholarly Communication: An Overview. Quarterly Journal of the National Library of Iran [online]. 2005, no. 14 (4).
21. Bollen J., Rodriguez M.A., Van de Sompel H., Balakireva L.L., and Hagberg A. The largest scholarly semantic network... ever. In Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web. 2007, pp. 1247—1248. ACM.
22. Hoang D.T., Kaur J., and Menczer F. Crowdsourcing scholarly data. 2010.
23. Harzing A.W., and Van der Wal R. A Google Scholar h-index for journals: An alternative metric to measure journal impact in economics and business. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2009, no. 60 (1), pp. 41—46.
24. Moed H.F. New developments in the use of citation analysis in research evaluation. Archivum immunologiae et therapiae experimentalis. 2009, no. 57 (1), pp. 13—18.
25. Falagas M.E., Pitsouni E.I., Malietzis G.A., and Pappas G. Comparison of PubMed, Scopus, Web of Science, and Google scholar: strengths and weaknesses. The FASEB Journal. 2008, no. 22 (2), pp. 338—342.
26. Neuhaus C., and Daniel H.D. Data sources for performing citation analysis: an overview. Journal of Documentation. 2008, no. 64 (2), pp. 193—210.
27. MacRoberts M.H., and MacRoberts B.R. Problems of citation analysis: A study of uncited and seldom-cited influences. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2010, no. 61 (1), pp. 1—12.
28. Meho L.I, and Sugimoto C.R. Assessing the scholarly impact of information studies: A tale of two citation databases — Scopus and Web of Science. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2009. no. 60 (12), pp. 2499—2508.
29. Harzing A.W. The publish or perish book. Tarma Software Research. 2010.
30. Mukhopadhyay Parthasarathi. Measuring Web Impact Factors : A Webometric Study based on the Analysis of Hyperlinks. Library and Information Science. 2004, pp. 1—12.
31. Thelwall M. Link analysis: An information science approach. Academic Press. 2004.
32. Garfield E. Citation indexes to science: a new dimension in documentation through association of ideas. Science. 1955, no. 122, pp. 108—111.
33. Thelwall M., Klitkou A., Verbeek A., Stuart D., and Vincent C. Policy-relevant We-bometrics for individual scientific fields. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2010, no. 61 (7), pp. 1464—1475.
34. Leahey E. Not by productivity alone: How visibility and specialization contribute to academic earnings. American sociological review. 2007, no. 72 (4), pp. 533—561.
35. Adkins D., and Budd J. Scholarly productivity of US LIS faculty. Library & Information Science Research. 2006, no. 28 (3), pp. 374—389.
36. Massy W.F. Creative Paths to Boosting Academic Productivity. 2010.
37. Youn T.I.K, and Price T.M. Learning from the experience of others: The evolution of faculty tenure and promotion rules in comprehensive institutions. The Journal of Higher Education. 2009, no. 80 (2), pp. 204—237.
38. Dewett T., and Denisi A.S. Exploring scholarly reputation: It's more than just productivity. Scientometrics. 2004, no. 60 (2), pp. 249—272.
39. Davis E.B, and Rose J.T. Converting Faculty Performance Evaluations Into Merit Raises: A Spreadsheet Model. Journal of College Teaching & Learning (TLC). 2011, no. 1 (2).
40. Mezrich R., and Nagy P.G. The academic RVU: a system for measuring academic productivity. Journal of the American College of Radiology. 2007, no. 4 (7), pp. 471—478.
41. Musick M.A. An Analysis of Faculty Instructional and Grant-based Productivity at The University of Texas at Austin. Austin, TX. 2011. http://www.utexas.edu/news/at-tach/2011/campus/32385_faculty_productivity.pdf.
42. Townsend B.K, and Rosser V J. Workload issues and measures of faculty productivity. Thought & Action. 2007, no. 23, pp. 7—19.
43. Webber K.L. Measuring Faculty Productivity. University Rankings. 2011, pp. 105—121.
44. O'Donnell R. Higher Education 's Faculty Productivity Gap : The Cost to Students, Parents & Taxpayers. Austin, TX. 2011. file:///C:/Users/Tom/Documents/MendeleyDesktop/ Higher_Eds_Faculty_Productivity_Gap.pdf.
45. Adler N.J., and A.W. Harzing. When knowledge wins: Transcending the sense and nonsense of academic rankings. The Academy of Management Learning and Education ARCHIVE. 2009, no. 8 (1), pp. 72—95.
46. Beel J., Gipp B., and Wilde E. Academic search engine optimization (ASEO). Journal of Scholarly Publishing. 2010, no. 41 (2), pp. 176—190.
47. Baird L.L. What characterizes a productive research department? Research in Higher Education. 1986, no. 25 (3), pp. 211—225.
48. Priem J., and Hemminger B.H. Scientometrics 2.0: New metrics of scholarly impact on the social Web. First Monday. 2010, no. 15 (7).
49. Taraborelli D. Soft peer review: Social software and distributed scientific evaluation. In Proceedings of the 8th International Conference on the Design of Cooperative Systems COOP 08. Institut d'Etudes Politiques d'Aix-en-Provence. 2008.
50. Neylon C., and Wu S. Article-level metrics and the evolution of scientific impact. PLoS biology. 2009, no. 7 (11). e1000242.
51. Heck T., and Peters I. Expert recommender systems: Establishing Communities of Practice based on social bookmarking systems. In Proceedings of I-Know. 2010, pp. 458—464.
52. Adie E. Commenting on scientific articles (PLoS edition). Nascent. 2009. http:// blogs.nature.com/wp/nascent/2009/02/commenting_on_scientific_artic.html.
53. Priem J., and Costello K.L. How and why scholars cite on Twitter. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology. 2010, no. 47 (1), pp. 1—4.
54. Hsu C.L., and Lin J.C.C. Acceptance of blog usage: The roles of technology acceptance, social influence and knowledge sharing motivation. Information & Management.
2008, no. 45 (1), pp. 65—74.
55. Roman D. Scholarly publishing model needs an update. Communications of the ACM. 2011, no. 54 (1), 16 p.
56. Knowlton A. Internet Usage Data. Lincoln, Nebraska: University of Nebraska - Lincoln. 2011. http://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1017&context=com mstuddiss.
57. Anderson K. The Impact Factor: A Tool from a Bygone Era? The Scholarly Kitchen.
2009. http://scholarlykitchen.sspnet.org/2009/06/29/is-the-impact-factor-from-a-bygone-era/.
58. Cheverie J.F, Boettcher J., and Buschman J. Digital scholarship in the university tenure and promotion process: a report on the sixth scholarly communication symposium at Georgetown university library. Journal of Scholarly Publishing. 2009, no. 40 (3), pp. 219—230.
59. Kousha K., Thelwall M., and Rezaie S. Using the web for research evaluation: The Integrated Online Impact indicator. Journal of Informetrics. 2010, no. 4 (1), pp. 124—135.
60. Priem J., Taraborelli D., Groth P., and Neylon C. Alt-metrics: A manifesto. 2010. http://altmetrics.org/manifesto.
61. Franceschet M. The difference between popularity and prestige in the sciences and in the social sciences: A bibliometric analysis. Journal of Informetrics. 2010, no. 4 (1), pp. 55—63.
62. Kelderman E. Recession Pushed State and Local Higher-Ed Spending to 25-Year Low in 2010. The Chronicle of Higher Education, March 8. 2011. http://chronicle.com/ar-ticle/Recession-Pushed-State-and/126647/.
Об авторе: Санчес Томас Уэйн — доктор наук (градостроительство), профессор факультета городского планирования и развития, Политехнический университет Виргинии и университет штата, США, УА 24060, г. Блэксбург, ул. Отей, д. 140, 540-231-5425, tom.sanchez@vt.edu.
Для цитирования: Санчес Т.У. Видимость академических исследований по градостроительству и будущее вебометрики // Вестник МГСУ 2015. № 3. С. 119—137. Пер. с англ.: Thomas W. Sanchez. Academic Visibility for Urban Planning and the Webo-metric Future. The Journal of the World Universities Forum, Volume 6, 2014, pp. 37—52. Available at: www.ontheuniversity.com.
T.W. Sanchez
ACADEMIC VISIBILITY FOR URBAN PLANNING AND THE WEBOMETRIC FUTURE
The author focuses on the analysis problems of the main metrics of scientific productivity for the faculty in the USA universities specializing in the investigations and teaching in the field of urban planning. The increasing role of the Internet is highlighted in the process of communicating the ideas of planning scientists to the professionals and public, extending the reach of academic communications and possibilities of estimating the quality of the investigations and impact. Using case study the methods of applying
webometrics for citation analysis in the Internet are investigated. The analysis focused on the main criteria: productivity, visibility, reputation, and impact. The article proposes an expanded approach for estimating general scientific popularity and impact of academics in the Internet, which includes publication analysis in frames of "gray literature", teaching and outreach activity, which may also be a significant part of the scientific activity. The author stated the importance of academic visibility estimation both for promotion, improving competitiveness of a faculty member on the labor market in the sphere of educational services, and for urban planning schools' development in general, raising their reputation, prestige and impact, getting the opportunities for financed researches, consolidating the positions on the global educational and science market.
Key words: science citation, scientific communications, webometrics, urban planning, publication activity, Internet, academic visibility, scientific productivity, academic reputation.
About the author: Sanchez Thomas W. — Ph.D., Professor, Urban Affairs and Planning Program, Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech), 140
Otey Street, NW, Blacksburg, VA 24060, United States; 540-231-5425; tom.sanchez@vt.edu
For citation: Sanchez T.W. Vidimost" akademicheskikh issledovaniy po gradostroitel''stvu i budushchee vebometriki [Academic Visibility for Urban Planning and the Webometric Future]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2015, no. 3, pp. 119—137. (In Russian. Translation from English: Thomas W. Sanchez. Academic Visibility for Urban Planning and the Webometric Future. The Journal of the World Universities Forum, Volume 6, 2014, pp. 37—52. www.ontheuniversity.com)
