Гуськов Андрей Евгеньевич – кандидат технических наук, заведующий лабораторией наукометрии и научных коммуникаций РИЭПП.
Москва
Andrey E. Guskov – Cand. Sc. (Engineering), Head, Laboratory for Scientometrics and Scholarly Communications, Russian Research Institute of Economics, Politics and Law in Science and Technology.
Moscow
Шрайберг Яков Леонидович – доктор технических наук, профессор, член-корреспондент Российской академии образования, научный руководитель ГПНТБ России, главный редактор журнала «Научные и технические библиотеки»; заведующий кафедрой электронных библиотек и наукометрических исследований МГЛУ.
Москва
Yakov L. Shrayberg – Dr. Sc. (Engineering), Professor, Corresponding Member of Russian Academy of Education; Director of Research, Russian National Public Library for Science and Technology, Editor-in-Chief, “Scientific and Technical Libraries” Journal; Head, Department for Electronic Libraries and Scientometric Studies, Moscow State Linguistic University.
Moscow
В статье рассматриваются основные вызовы – сложные проблемы, препятствующие развитию наукометрических исследований и научных коммуникаций. Для их решения требуются большие усилия и профессиональная смелость. В первую очередь, к таким вызовам относятся необходимость открытого доступа к наукометрическим данным, а также повышение их качества и полноты, включая сведения об авторах, аффилиациях, цитированиях и иную метаинформацию. Обоснована необходимость массового применения технологий идентификации научно-информационных объектов (публикаций, исследователей, организаций, проектов и др.), что позволит значительно снизить количество библиографических ошибок.
При проектировании наукометрических изысканий границы объектов исследований и инструменты анализа должны определяться их целями, а не ограничениями библиометрических баз данных. Одним из ключевых инструментов является классификация научных публикаций. Его развитие обусловлено появлением новых и низким качеством существующих в библиометрических базах данных классификаторов, их различиями, а также изменчивостью структуры науки. Наконец, необходимо строго следить за корректностью применения методов наукометрического анализа и интерпретации его результатов, особенно при оценке научной результативности.
Преодоление этих вызовов позволит реализовать эффективный мониторинг научной деятельности, который будет основываться уже не на формах ежегодного статистического наблюдения, а на процедурах оперативного сбора, обработки и анализа потоков научной информации. Такой переход позволит значительно улучшить характеристики мониторинга, расширить спектр решаемых задач, выявлять системные изменения в сфере исследований, своевременно реагировать на дисбалансы в её развитии и увеличить эффективность решений, принимаемых в управлении научной деятельностью.
The authors examine the key problems inhibiting scientometric studies and scientific communications. These challenges call for significant efforts and professional courage. Firstly, this is the need for open access to scientometric data and improvement of their quality and comprehensiveness, including author data, affiliations, citations and meta information. The authors emphasize the necessity for large-scale introduction of technologies for identifying objects of science information (i. e. publications, researchers, organizations, projects, etc.), which would enable to decrease significantly the number of bibliographic mistakes.
When projecting scientometric studies, the edge of objects and analysis instruments have to be defined by the goals rather than by bibliometric database limitations. Indexing of scientific publications is among the key instruments. Its advancement is determined by emerging and low-quality classifications of bibliometric databases, their differences, and changing science structure. Finally, the propriety of scientometric methods and results interpretation, in particular that of scientometric performance assessment, have to be controlled. Meeting these challenges will enable to provide efficient monitoring of scientific activity based on operative collection, processing and analysis of scientific information flows rather than on annual statistical surveys. This transfer would improve monitoring significantly and expand the spectrum of solutions; it would also enable to reveal system changes in research, to respond to disparities in development, and to make the solutions in science management more efficient.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.