Печников Андрей Анатольевич – доктор техн. наук, доцент, ведущий научный сотрудник лаборатории математической кибернетики Института прикладных математических исследований
Петрозаводск
Andrey A. Pechnikov – Dr. Sc. (Engineering), Associate Professor, Leading Researcher, Mathematical Cybernetics Laboratory, Institute for Applied Mathematical Studies
Petrozavodsk
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
The author proposes an approach to study special interest communities based on the graph of researchers carrying up studies within the same discipline. The co-authorship graphs are the constructs of scientific collaborations popular owing the initial apparent “acquaintance” of the researchers documented in their articles. Many real networks are characterized by the clusterization, which means that the graph topology, as a real network model, is organized in communities, i. e. subgraphs with more internal connections than external ones. The analysis of communities resulted from co-authorship graph breakdown enables to identify the basic characteristics of the communities, e. g. their type (research thematic lines), number of researchers in the community and their interconnections. In the case of several communities of the same special interest, their consolidation determines the main lines of studies within the scientific discipline and generalized data like the total number of communities and researchers in each consolidated community. In their turn, these data can be used for administrative decisions on stimulating relevant and actionable studies. The author discusses the results of testing of the proposed approach on the basis of Math-Net.Ru portal data. Practically, the testing results prove the need to stimulate the studies in robotics and robotic systems, combustion and explosion, information protection methods and systems. The testing results evidence on the adequacy of the used mathematic models and potentiality of the approach direct transfer to other disciplines. The key is to have the complete and reliable basic bibliographic information on co-authorship within the scientific discipline under the study for the large enough time period.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.