регистрация / вход

Оптимальный наукометрический ресурс: анализ и выбор

Рассмотрены результаты применения методики оценки эффективности наукометрических ресурсов, которая позволяет по ряду критериев на основе количественных показателей и экспертных оценок осуществить обоснованный выбор ресурса для определения перспективных направлений исследований в научном учреждении и выявления круга потребителей наукометрической информации.

Оптимальный наукометрический ресурс: анализ и выбор

Е. В. Редколис, В. Д. Бердоносов

В настоящее время специалисты, занимающиеся организацией, управлением, планированием и прогнозированием исследований в научных учреждениях и коллективах неизбежно сталкиваются с проблемой выбора оптимального наукометрического ресурса, функциональных возможностей которого достаточно для достижения поставленных стратегических и тактических целей учреждения. Подобного рода проблема возникает и перед специалистами администраций регионов, определяющих перспективные региональные научные направления. Эта проблема обусловлена наличием разнообразных решений (альтернатив) на зарубежном и отечественном рынках наукометрических ресурсов.

Наиболее популярными многофункциональными ресурсами, среди которых, как правило, осуществляется выбор, являются библиографические продукты компаний «Elsevier» и «Thomson Reuters». Однако существуют прочие библиографические решения, способные составить конкуренцию названным компаниям. В результате, время, затрачиваемое на анализ имеющихся в распоряжении ученых ресурсов и выбор наиболее оптимального из них, недопустимо увеличивается.

Проведём анализ наиболее популярных наукометрических ресурсов, называя их далее альтернативами. Кратко охарактеризуем их.

ScienceDirect. Наукометрический ресурс компании «Elsevier», содержащий собрание полнотекстовых материалов, входящее в базу данных (БД) SciVerse, которая объединяет в себе проверенные данные полнотекстовых статей баз ScienceDirect и рецензированных материалов базы Scopus. Содержит около 10 000 000 статей из более чем 2 500 журналов и 6000 электронных книг, справочников, научных сборников [3].

Scopus. Наукометрический ресурс компании «Elsevier», который представляет собой крупнейшую в мире единую ежедневно обновляющуюся мультидисциплинарную реферативную БД (с 1995 г.). Одной из основных функций ресурса является встроенная в поисковую систему информация о цитировании. Scopus охватывает свыше 15 000 научных журналов от 4 000 научных издательств мира. Ресурс содержит порядка 24 000 000 патентов, 000 материалов научных конференций [4].

SciVal. Комплекс инновационных веб-решений компании «Elsevier», который обеспечивает представление и оценку результатов исследований по всем отраслям науки, позволяет организациям и их руководителям оптимизировать стратегическое вложение средств, а также эффективно определять дальнейшие направления исследовательской работы и принимать рациональные решения при выборе персонала и партнеров [5]. Комплекс предлагает интеллектуальные решения для оценки, разработки и внедрения исследовательских стратегий.

Web of Science. БД научного цитировании компании «Thomson Reuters», которая еженедельно обновляется и состоит из разделов [6]: ScienceCitationIndexExpanded(SCIE): БД по естественным наукам. Охват 000 журналов, включая 147 российских;

Social Sciences Citation Index (SSCI): БД по социальным наукам. Охват 2 500 журналов, включая 3 российских;

Arts and Humanities Citation Index (AHCI): БД по искусству и гуманитарным наукам. Охват 1 400 журналов, включая 5 российских;

Conference Proceedings Citation Index (CPCI).

Web of Science обеспечивает поиск среди свыше 12 000 журналов. В двух дополнительных выпусках Web of Science также возможен поиск среди материалов докладов с более 148 000 конференций и встреч.

Essential Science Indicators. БД компании «Thomson Reuters», являющаяся агрегирующей надстройкой над Web of Science, которая собирает данные по журналам, ученым, странам и научным организациям. БД собирает данные по последним десяти годам, предшествующим текущему году, включая данные за текущий год («ten rolling years»). Публикационные показатели и показатели цитируемости собираются по разделам: а) авторы; б) организации; в) страны; г) журналы. В БД есть раздел «Hot papers», который содержит данные за два последних года по высокоцитируемым статьям, и раздел «Research Fronts», который содержит информацию по актуальным за последние два месяца исследовательским фронтам.

eLIBRARY.RU. крупнейшая в России электронная библиотека научных публикаций, обладающая возможностями поиска и получения информации. Библиотека интегрирована с российским индексом научного цитирования (РИНЦ), созданным по заказу Министерства образования и науки РФ, - бесплатным общедоступным инструментом измерения и анализа публикационной активности ученых и организаций.

Questel. Информационно-поисковая система, обеспечивающая доступ к 37 патентным БД, 19 БД по товарным знакам и 25 научно-техническим БД хронологическим охватом за последние 90 лет. Система дает возможность проведения статистического анализа документов по классам, изобретателям и патентовладельцам, и, как результат, делает осуществимой идентификацию партнеров совместных разработок.

INSPEC. Библиографическая БД компании «The Institution of Engineering and Technology» (IET), содержащая рефераты и указатель научной и технической литературы, включающая более 11 000 000 записей (на апрель 2011 г.), охватывающая свыше 3 800 журналов, 3 000 трудов конференций, а также большое количество книг, патентов, диссертаций и отчетов с 1969 г.

SpringerLink. Мировая интерактивная политематическая БД, преимущественно научного, технического и медицинского содержания. Гуманитарные, социальные науки, психология, экономика и бизнес, юриспруденция составляют около 10% от общего объема документов [7].

Wiley Interscience. Онлайн-библиотека издательства «Wiley» (© John Wiley & Sons), в которой представлены обзоры более чем 1 500 научных журналов, научных публикаций и электронных версий книг. Библиотека предоставляет доступ к более чем 4 000 000 статей, а также к более чем 11 500 онлайн-книгам, сотням связанных с ними отчетов и публикаций [8].

Базой для анализа наукометрических ресурсов, является методика оценки эффективности CASE-систем [1-2], которая позволяет по ряду критериев на основе количественных показателей и экспертных оценок осуществить обоснованный выбор наукометрического ресурса для целей научного или правительственного учреждения.

Как и эволюция любой системы [10], развитие наукометрических ресурсов характеризуется повышением эффективности, которая, в свою очередь, трактуется как отношение параметров, характеризующих функциональные возможности ресурсов («полезность»), к параметрам, характеризующих затраты на использование ресурсов («затратность»). К наукометрическим ресурсам в рассматриваемом контексте относятся как отдельные БД, с организованным к ним доступом через ресурсы Интернет и возможностями выполнения поисковых запросов, так и самостоятельные программные продукты. Это платформы, которые поддерживают широкий спектр дополнительных функциональных возможностей, обеспечивающих не только поиск наукометрической информации, но и ее вторичную обработку для различных целей исследований, статистическую сводку и группировку.

Определим цель использования наукометрических ресурсов и точку зре- ния, с которой будет проводиться их оценка. Цель - определение перспективных направлений исследовательских работ в научном или правительственном учреждении и выявление круга потребителей наукометрической информации. Точка зрения - группа сотрудников, занимающаяся организацией, управлением, планированием и прогнозированием исследований в научном учреждении и его коллективах, а также специалисты администраций регионов, определяющие перспективные региональные научные направления.

Для проведения анализа и оценки использовались данные, полученные из официальных проспектов издателей и распространителей наукометрических ресурсов, а также из личного опыта работы экспертов с оцениваемыми ресурсами.

В ходе работы для оценки наукометрических ресурсов было выделено 92 критерия. Все критерии были разделены на два класса: критерии, отражающие полезность использования наукометрических ресурсов и критерии, отражающие затратность использования наукометрических ресурсов. Наиболее представительным является первый класс, содержащий 88 критериев. Часть критериев первого класса объединена в группы.

Ниже перечислены как групповые, так и индивидуальные критерии, групповые критерии выделены курсивом:

Организация поиска (по автору, стране, городу, региону и т.д. - всего 16 критериев);

Формирование сложных поисковых запросов посредством использования специального языка;

Фильтрация результатов работы (по ключевым словам, предметным областям, соавторам, годами и т.д. - всего 10 критериев);

Визуализация результатов работы (по ключевым словам, тематике, соавторам, годам и т.д. - всего 7 критериев);

Анализ связи работы с другими публикациями или авторами (с учетом временных периодов и дат, реквизитов авторов, номеров патентов);

Сортировка результатов работы (по релевантности, дате);

Формирование отчетов (пользовательских, статистических, предопределенной структуры);

Ведение истории отчетов и запросов;

Уровень доступа к текстам работ (доступ к аннотациям, к полным текстам, в режиме скачивания, в режиме просмотра);

Экспорт результатов работы (в документ растрового формата, текстового формата и т.д. - всего 5 критериев);

Интеграционные возможности и возможности импорта данных;

Поддержка одновременной многопользовательской работы;

Хранение почтовой переписки и результатов аналитической обработки;

Ограничения использования, связанные с лицензией на ресурс;

Виды тематической информации, хранящейся в БД (патенты, материалы конференций, статьи в журналах и т.п. - всего 7 критериев);

Поддержка автоматического отслеживания публикаций;

Наличие официальных ссылок на предоставляемые данные;

Количество индексируемых журналов;

Количество индексируемых конференций, справочников и сборников;

Количество предметных областей (тематических категорий);

Поддержка работы на русском языке (для организации поиска, в пользовательском интерфейсе);

Установление информационных связей (авторов и организация, работ и объемов финансирования и т.д. - всего 6 критериев);

Неточный поиск с использованием («сетей связей» или «карты цитирований», метасимволов и регулярных выражений);

Персонализация (быстрые ссылки, последние действия, оповещения о цитированиях и т. д. - всего 6 критериев);

Количество публикаций и книг, хранимых в БД;

Количество патентов, хранимых в БД;

Критерии, отражающие затратность использования наукометрических ресурсов:

Стоимость приобретения;

Стоимость инсталляции;

Стоимость сопровождения;

Стоимость технической поддержки.

Экспертным путем были заполнены вектора оценок значимости критериев, отражающие полезность и затратность, для рассматриваемых ресурсов по шкале от 0 до 5. Вычислены вектора весов критериев. Выполнена оценка ресурсов. Получены значения матриц оценок ресурсов по критериям, отражающим полезность и затратность. Заполнение производилось путем оценки наукометрических ресурсов по каждому из критериев.

Для критериев, отражающих полезность использования, наличие одной функциональной возможности соответствовало оценке в 1 балл, наличие нескольких функциональных возможностей - оценке, равной произведению количества возможностей на 1 балл, отсутствие возможности - оценке в - 1балл. Для критериев, отражающих затратность использования, все оценки выполнялись в денежных единицах одного вида.

Таблица 1

Рейтинг наукометрических ресурсов

Наукометрический ресурс

Порядковые номера индивидуальных и групповых критериев

ScienceDirect

Scopus

SciVal

Web of Science

Essential Science Indicators

rar

-

e

Questel

INSPEC

SpringerLink

e

nce

ie

ci

s

r

•*2

le

Wil

1

17

34

19

24

25

29

37

29

19

17

2

19

38

0

38

0

-38

38

-38

0

-38

3

4

30

31

38

27

30

24

29

5

8

4

-38

26

26

32

0

38

26

0

0

0

5

3

38

31

26

21

23

38

0

23

23

6

38

38

0

38

38

38

38

38

38

38

7

10

16

38

27

27

16

38

14

14

14

8

38

38

38

38

0

38

38

0

0

38

9

38

38

17

38

28

38

38

38

38

38

10

62

54

10

44

19

0

25

31

34

38

11

-38

38

38

38

0

-38

154

0

0

0

12

38

38

38

38

38

38

38

38

0

38

13

19

0

0

0

0

19

19

19

0

0

14

-19

-38

-38

-38

0

-19

-38

-38

-38

-19

15

7

30

13

23

9

30

11

34

7

7

16

-38

38

38

0

0

19

38

38

0

0

17

19

19

19

0

0

19

38

0

0

19

18

10

69

0

88

0

12

4

0

15

11

6

19

2

2

0

57

0

0

0

1

11

0

20

9

8

5

96

8

27

0

5

5

7

21

-38

-38

-38

-19

-38

38

38

38

-38

-38

22

-12

25

38

16

25

11

9

3

11

11

23

29

29

19

38

19

-10

38

0

10

29

24

38

35

5

31

5

29

35

21

33

25

25

38

163

0

177

0

67

0

42

1

15

26

0

92

0

0

0

0

223

0

0

0

Полезность

25

5

860

34

7

888

251

56

6

943

357

18

4

41

6

Затратность

0

135

0

288

31

0

134

67

0

0

Эффектив

ность

6,37

0

3,08

3

8,09

7

7,03

7

5,32

8

Вычислены компоненты вектора эффективности наукометрических ресурсов. Каждая компонента представляет собой дробь. Числитель дроби определяется как произведение нормированного вектора оценок значимости критериев, отражающих функциональные возможности наукометрического ресурса, на вектор экспертных оценок ресурса по каждому критерию. Знаменатель - как произведение нормированного вектора оценок значимости критериев, отражающих виды затрат на использование наукометрического ресурса, на вектор значений затрат в денежных единицах по каждому из критериев.

В табл. 1 приведены значения полезности для наукометрических ресурсов по каждому из индивидуальных и групповых критериев (нумерация сохранена), отражающих функциональные возможности наукометрических ресурсов, и итоговое значение затрат на использование таких ресурсов. Для наглядности числовые значения были умножены на 103. Нули соответствуют критериям, по которым не найдены данные в открытых источниках.

Полученные в ходе выполнения методики значения эффективности позволяют сделать вывод о том, что наиболее оптимальным с точки зрения поставленной цели является ресурс Essential Science Indicators, эффективность которого составляет 8,097 (табл. 1).

Оптимальность данного наукометрического ресурса с точки зрения поставленной цели обеспечивается следующим. На наукометрическом ресурсе Essential Science Indicators каждые два месяца обновляется список исследовательских фронтов по всем направлениям в соответствии с данными о частоте цитирования в различных областях науки. Исследовательский фронт - это совокупность высоко цитируемых публикаций, формируемая при помощи кластеризации. Кластеры строятся на основе измерения количества совместного упоминания пар статей в более поздних публикациях, индексируемых в БД ресурса [9].Определить перспективные направления исследований в научном или правительственном учреждении в настоящее время почти не возможно, не имея достаточно полного представления о результатах исследований переднего края науки в определенных предметных областях. Такого рода информация содержится в перечнях исследовательских фронтов.

Помимо информации об исследовательских фронтах, Essential Science Indicators позволяет определить круг потенциальных высокоцитируемых со- авторов-исследователей, являющихся авторами передовых публикаций, формирующих исследовательский фронт.

В зависимости от цели и точки зрения, с которой проводятся анализ и выбор оптимального наукометрического ресурса, результаты могут быть различными.

Так, например, если необходимо подобрать наукометрический ресурс, имеющий широкие возможности экспорта результатов работы и гибкой настройки параметров ресурса под требования пользователя, вероятнее всего подойдут ресурсы ScienceDirect и Scopus, получившие наибольшие оценки по 10-й и 24-й группам критериев (табл. 1). В случае если необходимо получить доступ к масштабной реферативной БД, содержащей научные исследования различных видов и тематик, наилучшим образом подойдут системы Scopus и Web of Science (25-й критерий, табл. 1). Если же одним из приоритетных направлений работы учреждения является работа с патентами, наиболее эффективным наукометрическим ресурсом будет Questel (26-й критерий, табл. 1).

Список литературы

Редколис, Е. В. CASE-системы. Перспективные направления эволюции / Е. В. Редколис, В. Д. Бердоносов // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерныенауки. - 2011. - Вып. 4. - С. 132-143.

Redkolis, E. V. TRIZ-fractality of Computer-Aided Software Engineering systems / E. V. Redkolis, V. D. Berdonosov // Procedia Engineering. - 2011. - Vol. 09. - pp. 199-213.

ScienceDirect. Руководство пользователя [Электронный ресурс] // © Elsevier B.V., 2010. - Режим доступа: www.info.sciverse.com/sciencedirect, свободный. - Загл. с экрана. Яз. русс. - (дата обращения: 07.06.2013)

Scopus. Content Coverage Guide [Электронный ресурс] // © Elsevier B.V., 2010. - Режим доступа: www.info.sciverse.com/scopus, свободный. - Загл. с экрана. Яз. англ. - (дата обращения: 07.06.2013).

Описание функциональных возможностей «SciVal» [Электронный ресурс] // Официальный сайт представительства компании «Elsevier» в России. - Режим доступа: http://elsevierscience.ru/products/scival/, свободный. - Загл. с экрана. Яз. русс. - (дата обращения: 07.06.2013).

Web of Science ® Краткое справочное руководство [Электронный ресурс] // © Thomson Reuters, 2008. Режимдоступа: http://thomsonreuters.com/products_services/ sci- ence/science_products/a-z/web_of_science/, свободный.- Загл. с экрана. Яз. англ. - (дата обращения: 07.06.2013).

Официальный сайт библиотеки «Springerlink» [Электронный ресурс] // © Springerlink, 2012. Режим доступа: http://www.springerlink.com/, свободный. - Загл. с экрана. Яз. англ. - (дата обращения: 07.06.2013).

Wiley Online Library. About Us [Электронный ресурс] // © John Wiley & Sons, 2012. Режим доступа: http://olabout.wiley.com/WileyCDA/Section/id-390001.html, свободный. - Загл. с экрана. Яз. англ. - (дата обращения: 07.06.2013).

Аналитический доклад по результатам выполнения первого этапа НИР по теме «Актуализация долгосрочного прогноза важнейших направлений научно-технологического развития на период до 2030 года» // Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». - Москва, 2011.

Альтшуллер, Г.С. и др. Поиск новых идей: от озарения к технологии / Г.С. Аль- тшуллер, Б.Л. Злотин, А.В. Зусман, В.И. Филатов Кишинев: Картя Молдовеняскэ: 1989. - 381 с.

ОТКРЫТЬ САМ ДОКУМЕНТ В НОВОМ ОКНЕ

Комментариев на модерации: 1.

ДОБАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ [можно без регистрации]

Ваше имя:

Комментарий