В статье вводится понятие систем организации знаний (Knowledge Organization System, KOS). Описывается деятельность Международного общества по организации знаний (ISKO), а также исследуется Базовый регистр тезаурусов, онтологий и классификаций (BARTOC) как наиболее представительный реестр KOS. Обсуждается типология KOS, представленная в Международном стандарте, и предлагается упрощённая типология KOS. Состояние KOS в России кратко характеризуется по основным категориям: авторитетные файлы, библиотечные классификации, классификации научной информации, классификации интернет-ресурсов, тезаурусы, онтологии. Отдельно рассматриваются концептуальные эталонные модели как самый перспективный тип KOS. Перечисляются основные инструменты представления знаний на платформе Семантической паутины. Формулируются задачи, связанные с KOS, в рамках Федерального проекта развития научно-технических библиотек, в том числе создание базы данных действующих российских KOS. Такая БД, аналогичная БД BARTOC, позволит осуществлять мониторинг и сопоставление действующих KOS, сократить дублирование соответствующих разработок. БД российских KOS должна быть реализована в соответствии со стандартами Семантической паутины в виде облака лингвистических связанных открытых данных, подобно аналогичному международному ресурсу. Предлагаются состав и структура возможного KOS для будущей единой системы научно-технических библиотек.
Формирование информационной экосистемы открытой науки влияет на увеличение числа разнообразных ресурсов открытого доступа (РОД) и совершенствование их функционала, что способствует появлению новых возможностей для поиска и анализа научной информации и данных, а также проведения наукометрических исследований и прогнозирования развития научных направлений. Отслеживание трендов в науке обусловлено высокими темпами научно-технического прогресса и потребностью предвидения вероятных сценариев развития научной сферы, определения её приоритетных направлений на основе обработки метаданных научных статей, наборов данных, патентов и других видов документов. Ресурсы и поисковые системы открытого доступа, отражающие информацию о сотнях миллионов документов из открытых источников, предоставляют широкий спектр метаданных о результатах научных исследований (часто значительно шире по типо-видовому составу и количеству, нежели зарекомендовавшие себя лицензионные ресурсы) и могут стать основой для выявления трендов в науке, их последующей визуализации. В целях выявления способов определения трендов в науке на основе количественного анализа данных, полученных в научных РОД и обработанных с помощью инструментов визуализации, были решены следующие задачи: 1) проведён анализ термина «тренд»; 2) выявлены закономерности отражения в РОД патентной и публикационной активности для определения трендов развития науки (OpenAlex, Lens, BASE и др.); 3) определены методы идентификации трендов (картирование тематических областей на основе анализа основных понятий и наиболее часто употребляемых ключевых слов, экстраполяция тенденций и др.); 4) изучены инструменты анализа и визуализации трендов (Google Trends, VOSviewer, Excel и др.). Представляется, что результаты аналитической работы по выявлению и визуализации трендов в соответствии с информационными запросами пользователей, подготовленные в виде информационных продуктов, могут стать перспективным направлением в деятельности научных библиотек.
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.