В статье представлен комплексный анализ функциональных возможностей российских систем научного цитирования - Российского индекса научного цитирования (РИНЦ) и CoLab. ws в контексте изменений государственной научно-публикационной политики России. Актуальность работы обусловлена введением новых регулирующих инструментов, таких как «Белый список», Единый государственный перечень научных изданий (в разработке), а также ряда официальных документов, устанавливающих показатели эффективности и их количественные значения. Методология исследования основана на комплексном анализе ключевых параметров обеих платформ: функций и количественных характеристик систем; возможностей профилей организации; инструментов мониторинга публикационной активности и степени соответствия современным требованиям к функционалу наукометрических систем. Практическая часть включает анализ профилей научных организаций на примере Уральского отделения РАН. Особое внимание уделено распределению публикаций по уровням «Белого списка» в РИНЦ и CoLab. ws. Сравнительное исследование выявило преимущества и недостатки каждой системы: РИНЦ, как классическая база данных научного цитирования, обеспечивает высокую репрезентативность данных, в то время как CoLab. ws предлагает современные инструменты для научной коммуникации и международного сотрудничества. В выводах подчеркивается необходимость дальнейшего развития этих систем для отражения полноты показателей эффективности научных организаций в соответствии с государственными требованиями. Статья представляет ценность для исследователей, сотрудников научных организаций, разработчиков наукометрических систем и органов научной политики, формирующих критерии оценки исследовательской деятельности.
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
Статья посвящена изучению изменений в структуре научного сотрудничества сибирских регионов с использованием наукометрического анализа публикаций. В 2022-2023 гг., после многолетнего роста, научное сотрудничество российских организаций с Европой и Северной Америкой резко сократилось. Наиболее заметные изменения произошли в Новосибирской и Томской областях, ранее лидировавших в международных коллаборациях. В других регионах Сибири спад выражен менее ярко. Сокращение сотрудничества в том или ином виде произошло во всех областях наук, причём в ряде случаев научные контакты снизились и с такими странами, как Китай и Казахстан. Примечательно, что в Красноярском крае улучшилось взаимодействие с Индией, Узбекистаном и Саудовской Аравией, а Иркутская и Новосибирская области в общественно-гуманитарных дисциплинах и науках об окружающей среде усилили сотрудничество с Монголией. Региональное сотрудничество в Сибири стагнирует при доминирующей роли столичного региона, Новосибирская область реже оказывается лидером, а Томская область сохраняет третью позицию. Взаимодействие с Уральским регионом, а именно Свердловской, Тюменской и Челябинской областями, остаётся интенсивным и охватывает широкий спектр дисциплин, тогда как связи с Дальним Востоком достаточно слабы.
В статье представлены результаты проводимого Российской национальной библиотекой в рамках государственного задания Министерства культуры РФ исследования состояния научно-исследовательской деятельности (НИД) центральных региональных библиотек (ЦБ субъектов РФ). Целью исследования является выявление организационных форм и основных направлений НИД ЦБ субъектов РФ для последующей выработки и корректировки мер, направленных на совершенствование механизмов организации и повышение эффективности научных исследований, проводимых ЦБ субъектов РФ. Научно-исследовательскую работу по библиотековедению, библиографоведению и книговедению в соответствии со своим статусом ведут национальные библиотеки России (РНБ, РГБ и Президентская библиотека им. Б. Н. Ельцина), а также в ней участвуют федеральные библиотеки, подведомственные Министерству культуры РФ. Значительную научную деятельность в библиотечной сфере ведут ГПНТБ России и академические библиотеки - ГПНТБ СО РАН, БАН и БЕН РАН. Научная работа, ведущаяся ЦБ субъектов РФ, остаётся недооценённой. При этом они как научные, научно-методические и координационные центры являются основными системообразующими факторами совокупности общедоступных библиотек России. Для оценки НИД ЦБ субъектов РФ и активизации использования её результатов РНБ в рамках проводимого исследования осуществила анкетирование, которое продемонстрировало основные формы организации, направления НИД и подходы к определению эффективности НИД библиотек на основе мнений организаторов науки из ЦБ субъектов РФ. В статье представлены подходы к изучению НИД ЦБ субъектов РФ в последние десятилетия и задачи библиотек в рамках реализации положений «Стратегииразвития библиотечного дела в РФ на период до 2030 года» о научной и методической работе. Результаты исследования, представленные в статье, свидетельствуют о значительном научном потенциале и вкладе ЦБ субъектов РФ в совершенствование работы библиотек и в изучение и раскрытие культурного наследия, а также о необходимости дальнейшей работы по поддержке и методическому обеспечению НИД ЦБ субъектов РФ со стороны федеральных методических центров.
В статье рассматриваются аспекты анализа информации о публикационной результативности сотрудников научной организации. Вопросы анализа исследуются с целью реализации постоянного мониторинга вовлечённости молодых специалистов в проводимые организацией научные исследования и разработки. Отмечается, что привлечение молодёжи в науку, поддержка научных разработок и инновационных проектов, созданных при участии молодых учёных, являются важнейшими приоритетами в стратегии развития страны. Объект исследования - данные о публикациях, в которых авторами или соавторами являются молодые научные сотрудники организации. Анализ проводится по направлениям исследования организации (референтным группам). Рассматривается использование как статистических методов, так и методов многокритериального анализа, для которого предлагается способ формирования позиционных оценок публикационной активности. Выбранная методология предусматривает использование критериев и шкал градации оценок, ориентированных на автоматизированные режимы извлечения информации из существующих таблиц базы данных. В качестве информационного обеспечения разрабатываемых программных модулей рассматриваются информационные базы научной организации и внешние информационные источники, включающие научную электронную библиотеку eLIBRARY, библиографическую базу данных научного цитирования РИНЦ, информационный комплекс «Белый список». Проверка предложенных алгоритмов и решений проводится на контрольном примере.