gpntbНаучные и технические библиотекиScientific and Technical Libraries1027-36892686-8601Russian National Public Library for Science and Technology10.33186/1027-3689-2019-8-38-57gpntb-468Research ArticleНАУКОМЕТРИЯ. БИБЛИОМЕТРИЯSCIENTOMETRICS. BIBLIOMETRICSРазработка методики для выявления организаций – лидеров публикационной и патентной активности в России на основе данных Scopus, Web of Science и DerwentDeveloping the method for searching corporate leaders in publication and patent activities in Russia based on the Scopus, Web of Science and Derwent dataПарфеноваС. Л.ParfenovaS.

Парфенова Светлана Леонидовна - канд. экон. наук, первый заместитель директора, заведующая отделом проблем научно-технологической политики и развития науки

Svetlana Parfenova - Cand. Sc. (Economics), Deputy Director, Head, Socio-Economical Development in Science and Technology Department

50А, Build. 6, Zemlyanoy Val st., 105064 Moscow

parfyonova.s.l@yandex.ruДолговаВ. Н.DolgovaV.

Долгова Владислава Николаевна - канд. экон. наук, доцент, заведующая сектором социально-экономических проблем развития научно-технологической сферы

Vladislava Dolgova - Cand. Sc. (Economics), Associate Professor, Head of Socio-Economical Development in Science and Technology Sector

50А, Build. 6, Zemlyanoy Val st., 105064 Moscow

vlada8@bk.ruБезродноваК. А.BezrodnovaK.

Безроднова Карина Андреевна - инженер-исследователь

Karina Bezrodnova - Researcher Engineer

50А, Build. 6, Zemlyanoy Val st., 105064 Moscow

_.karina._@mail.ruМихайленкоИ. В.MikhailenkoI.

Михайленко Ирина Владимировна - заведующая отделом наукометрических и библиометрических исследований

Irina Mikhailenko - Head, Scientometrics and Bibliometrics Research Department

17, 3rd Khoroshevskaya st., 123298 Moscow

irimikhaylenko@gmail.comРоссийский НИИ экономики, политики и права в научно-технической сфере (Москва)РоссияRussian Research Institute of Economics, Politics and Law in Science and TechnologyRussian FederationГПНТБ РоссииРоссияRussian National Public Library for Science and TechnologyRussian Federation201909082019083857Copyright © Парфенова С.Л., Долгова В.Н., Безроднова К.А., Михайленко И.В., 20192019Парфенова С.Л., Долгова В.Н., Безроднова К.А., Михайленко И.В.Parfenova S., Dolgova V., Bezrodnova K., Mikhailenko I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/468

Цель представленного в статье исследования состояла в обосновании методического подхода для выявления организаций – лидеров публикационной и патентной активности на основе первичных машиночитаемых в формате XML данных Scopus, Web of Science и Derwent. В основу положен метод фракционного счёта, т.е. определение веса организации по числу научных статей или выданных патентов пропорционально числу аффилиаций, указанных в них. Методология рейтингования организаций основывалась на опыте построения Лейденского рейтинга (в части применения метода фракционного счёта) и рейтинга Academic Ranking of World Universities (в части расчёта взвешенного показателя на одного исследователя, выбора способа нормирования показателей). Подчёркнуто, что принципиальное отличие предложенной в статье методологии рейтингования организаций от существующих методик состоит в расчёте интегрального показателя по сопоставимым библиометрическим параметрам Scopus и Web of Science. Кроме того, предложен способ построения рейтинга организаций по среднему числу выданных патентов по данным Derwent. Результаты исследования показали, что топы-5 российских организаций – лидеров публикационной активности по данным Scopus и Web of Science в значительной мере пересекаются и относятся к государственному сектору науки и сектору высшего образования. Топ-5 российских организаций – лидеров патентной активности преимущественно состоит из организаций коммерческого сектора науки.

The authors aim to substantiate the methodical approach to revealing corporate leaders in publishing and patent activities based on the primary Scopus, Web of Science и Derwent data machine-readable in XML format. The approach is based on the fractional calculus method, i. e. determining the organization’s weight by the number of its academic papers or issued patents proportionally to the number of specified affiliates. The organizational ranking method is based on the experience of the Leiden ranking (in using fractional calculus method) and the Academic Ranking of World Universities (in calculating the weighted value per one researcher, and choosing quality rating method). The authors emphasize that the fundamental distinctive feature of the proposed ranking methodology is that the integral index is calculated with the comparable Scopus and Web of Science parameters. For this purpose ranking of organizations is developed based on the average number of issued patents as reported by Derwent. The study proves that the top-5 ratings for Russian organization leading in publication activities, as reported by Scopus and Web of Science, overlap substantially and cover the public sector of science and higher education, The top-5 of Russian organizations leading in patent activities comprise primarily the non-government, commercial sector of science.

методологиярейтингованиеорганизации-лидерыпубликационная активностьпатентная активностьmethodologyrankingleader organizationspublication activitypatent activityИсследование выполнено за счёт средств государственных заданий Министерства науки и высшего образования Российской Федерации: «Анализ востребованности научных (научно-технических) результатов» (730000Ф.99.1.БВ16АА02001).The study is accomplished within the framework of the state order of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation: “Analysis of the relevance of scientific (scientific and technical) results’’ (730000Ф.99.1.БВ16АА02001).ReferencesПарфенова С. Л. Анализ международных и российских рейтингов научно-исследовательских организаций / С. Л. Парфенова, В. Н. Долгова, К. А. Безроднова, И. В. Михайленко // Науч. и техн. б-ки. – 2019. – № 7. – С. 14–24.Parfenova S. L. Analiz mezhdunarodnyh i rossiyskih reytingov nauchno-issledovatelskih organizatsiy / S. L. Parfenova, V. N. Dolgova, K. A. Bezrodnova, I. V. Mihaylenko // Nauch. i tehn. b-ki. – 2019. – № 7. – S. 14–24.Парфенова С. Л. Публикационный ландшафт российской науки / С. Л. Парфенова, Е. Г. Гришакина, Д. В. Золотарев, В. В. Богатов // Наука. Инновации. Образование. – 2017. – № 23. – С. 53–79.Parfenova S. L. Publikatsionnyy landshaft rossiyskoy nauki / S. L. Parfenova, E. G. Grishakina, D. V. Zolotarev, V. V. Bogatov // Nauka. Innovatsii. Obrazovanie. – 2017. – № 23. – S. 53–79.Scopus Custom Data [Электронный ресурс] // Elsevier B. V. – 2014. – 08. – URL: https://www.elsevier.com/_data/assets/pdf_file/0009/94878/Scopus-Custom-Data.pdf. – 29.04.2019.Scopus Custom Data [Электронный ресурс] // Elsevier B. V. – 2014. – 08. – URL: https://www.elsevier.com/_data/assets/pdf_file/0009/94878/Scopus-Custom-Data.pdf. – 29.04.2019.Web of Science Raw Data (XML) // Clarivate Analytics : User guide for Web of Science raw data. – 2018. – Dec. 13. – URL: https://clarivate.libguides.com/rawdata. – 29.04.2019.Web of Science Raw Data (XML) // Clarivate Analytics : User guide for Web of Science raw data. – 2018. – Dec. 13. – URL: https://clarivate.libguides.com/rawdata. – 29.04.2019.Large Scale Analysis of the Accuracy of the Journal Classification Systems of Web of Science and Scopus / Qi Wang, Ludo Waltman // Journal of Informetrics. – 2016. – May. – Vol. 10. – Iss. 2. – URL: https://arxiv.org/abs/1511.00735. – 29.04.2019.Large Scale Analysis of the Accuracy of the Journal Classification Systems of Web of Science and Scopus / Qi Wang, Ludo Waltman // Journal of Informetrics. – 2016. – May. – Vol. 10. – Iss. 2. – URL: https://arxiv.org/abs/1511.00735. – 29.04.2019.Дмитриев Г. И. Использование методики ранжирования для оценки результативности научной деятельности вузов / Дмитриев Г. И., Законников Е. А., Мейев В. А., Воронов Ю. В. // Дискурс. – 2016. – № 6. – С. 38–45.Dmitriev G. I. Ispolzovanie metodiki ranzhirovaniya dlya otsenki rezultativnosti nauchnoy deyatelnosti vuzov / Dmitriev G. I., Zakonnikov E. A., Meyev V. A., Voronov Yu. V. // Diskurs. – 2016. – № 6. – S. 38–45.Дайджест показателей публикационной активности российских исследователей по данным Web of Science/Scopus (декабрь 2018) / Авт.-сост.: Г. В. Трубников, М. Ю. Романовский, И. Е. Ильина, С. Л. Парфенова, В. Н. Долгова и др. – Москва : Буки Веди, 2018. – 56 с. – ISBN 978-5-9909396-9-1.Daydzhest pokazateley publikatsionnoy aktivnosti rossiyskih issledovateley po dannym Web of Science/Scopus (dekabr 2018) / Avt.-sost.: G. V. Trubnikov, M. Yu. Romanovskiy, I. E. Ilina, S. L. Parfenova, V. N. Dolgova i dr. – Moskva : Buki Vedi, 2018. – 56 s. – ISBN 978-5-9909396-9-1

The authors declare that there are no conflicts of interest present.