Научный архив: статьи

В России с весны 2022 года ведется создание национальной системы оценки результативности научных исследований на основе ведущих российских журналов Russian Science Citation Index (RSCI). В декабре 2022 года были опубликованы сводный и тематические рейтинги журналов RSCI, вызвавшие серьезное обсуждение в научном сообществе. В статье основное внимание уделено вопросу разбиения журналов RSCI на тематические группы. С использованием данных о журналах RSCI, информация о которых содержится в информационной системе Math-Net. Ru, показан подход к разбиению на тематические сообщества, основанный на нахождении сообществ графа цитирования журналов. Показана перспективность такого подхода и возможности его использования для точечного анализа тематических групп RSCI, в том числе и для устранения допущенных неточностей

Предложен подход к исследованию тематических сообществ, основанный на графе соавторства учёных, выполняющих исследования в рамках одной научной дисциплины. Графы соавторства являются одними из часто исследуемых конструкций научного сотрудничества из-за изначальной очевидности определения «знакомства» учёных, что документируется самими статьями. Характерная особенность многих реальных сетей заключается в наличии у них свойства кластеризации, в соответствии с которым топология графа, являющегося моделью реальной сети, организована в сообщества, то есть подграфы, имеющие больше связей внутри себя, чем вовне. Анализ полученного разбиения графа соавторства на сообщества позволяет получить базовые характеристики сообществ, такие как их тип (тематическое направление исследований), количество учёных, входящих в каждое сообщество, и связей между ними. В случае наличия сообществ с одинаковой тематикой их укрупнение задаёт перечень основных направлений исследований в рамках научной дисциплины и обобщённые данные типа суммарного количества сообществ и учёных в каждом укрупнённом направлении. Эти данные, в свою очередь, могут быть использованы для принятия управленческих решений по стимулированию научных направлений, представляющих безусловную актуальность и практическую ценность на сегодняшний день. Изложены результаты апробации предложенного подхода на основе данных математического портала Math-Net. Ru. С практической точки зрения результаты апробации непосредственно указывают на необходимость стимулирования работ по таким направлениям, как роботы и робототехнические системы, горение и взрыв, методы и системы защиты информации. Результаты апробации предлагаемого подхода показывают адекватность используемых математических моделей и потенциал его прямого переноса на другие научные дисциплины. Основным условием такого переноса является наличие полной и достоверной базовой библиографической информации о соавторстве учёных в предполагаемой к исследованию научной дисциплине за достаточно большой временной отрезок

Формально значимость научных журналов характеризуется посредством их ранжирования на основе показателей, построенных с использованием данных о цитировании статей. Показатели журналов и по-строенные на их основе рейтинги дают лишь частичное понимание ситуации, поэтому их адекватность или хотя бы приемлемость должна подкрепляться другими оценками. Представляется перспективным путь, когда рейтинги, полученные в общенаучных базах для журналов конкретного научного направления, находят подтверждение в рейтингах, полученных в более узких базах журналов этого направления, имеющих высокую репутацию. В работе предлагаются три «репутационных признака», основой которых служат самоцитирование, концентрация статей и эффект Матфея. На примере Math-Net. Ru показаны методы вычисления значений репутационных признаков, демонстрирующих высокую репутацию этого ресурса, и дана сравнительная оценка ряду показателей eLIBRARY. RU.

Библиометрические сети задаются отношениями между публикациями и/или их авторами, реализуемыми на основе списков соавторов и библиографических списков. Математическими моделями таких сетей, позволяющих исследовать сообщества ученых и связи между их работами, являются соответствующие библиографические графы. В работе определяется новый тип библиографического графа – граф журнальных пересечений, основанный на известной бинарной операции пересечения множеств. В качестве множеств здесь выступают множества авторов: автор принадлежит множеству авторов журнала, если у него есть публикации в этом журнале. Вершинами графа пересечений являются журналы, а связи между ними возникают в том случае, если пересечения соответствующих множеств авторов непустые. Предложены две модификации графа журнальных пересечений, учитываю-щие мощность подмножества пересечений и сходство множеств авторов, определяемое с использованием коэффициента Жаккара. В качестве примера построения и исследования графа журнальных пересечений и его модификаций использованы данные 20 ведущих российских математических журналов. В результате анализа получены некоторые результаты («замкнутость» или «открытость» сообществ авторов и журналов; высокая корреляция между PageRank вершин графа и SCIENCE INDEX журналов в eLibrary), позволяющие несколько иначе посмотреть на традиционные подходы к ранжированию научных журналов, используемых для оценок научной результативности. Определены направления дальнейших экспериментальных и теоретических исследований.