Вызовы для развития наукометрических исследований

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.

1. Захарчук Т. В., Грузова А. А. Научная коммуникация в библиотечно-информационной сфере // Научные и технические библиотеки. 2021. № 3. С. 71–94. doi: 10.33186/1027-3689-2021-3-71-94

2. Кононова Е. В., Сукиасян Э. Р. Публикации классификационных систем в интернете: особенности представления и использования // Научные и технические библиотеки. 2021. № 2. С. 91–100. doi: 10.33186/1027–3689-2021-2-91-100

3. Волкова Н. А., Ходанович М. А. Классификация гуманитарного знания в ББК: состояние и перспективы // Научные и технические библиотеки. 2021. № 3. С. 31–42. doi: 10.33186/1027-3689-2021-3-31-42

4. LC Bibliographic Framework Initiative Update Forum : presentation at Amer. Libr. Assoc. Midwinter conf. (Seattle, Jan. 27, 2013). 2013. URL: https://www.loc.gov/item/webcast-5789/ (дата обращения: 12.08.2021 г.).

5. Van de Sompel H., Beit-Arie O. Open Linking in the Scholarly Information Environment Using the OpenURL Framework // D-Lib Magazine. 2001. Vol. 7. № 3.

6. Лутай А. В., Любушко Е. Э. Сравнение качества метаданных в БД CrossRef, Lens, Open-Alex, Scopus, Semantic Scholar, Web of Science Core Collection. URL: https://podpiska.rfbr.ru/storage/reports2021/2022_meta_quality.html (дата обращения: 18.01.2023).

7. Visser M., Van Eck N. J., Waltman L. Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic // Quantitative Science Studies. 2021. Vol. 2. № 1. P. 20–41.

8. Лапочкина В. В., Долгова В. Н., Дикусар К. С., Богатов В. В. Методический подход к оценке цитируемости научных статей российских журналов в разрезе областей науки по данным Web of Science Core Collection. Часть 1 // Научные и технические библиотеки. 2021. № 4. С. 53–72. doi: 10.33186/1027-3689-2021-4-53-72

9. Лапочкина В. В., Долгова В. Н., Дикусар К. С., Богатов В. В. Методический подход к оценке цитируемости научных статей российских журналов в разрезе областей науки по данным Web of Science Core Collection. Часть 2 // Научные и технические библиотеки. 2021. № 5. С. 73–89. doi: 10.33186/1027-3689-2021-5-73-98

10. Mazov N. A., Gureev V. N. The role of unique identifiers in bibliographic information systems // Sci. Tech.Inf. Proc. 2014. Vol. 41. № 3. P. 206–210.

11. Haak L. L. et al. ORCID: a system to uniquely identify researchers // Learn. Pub. 2012. Vol. 25. № 4. P. 259–264.

12. Селиванова И. В. и др. Влияние ошибок в базе данных Scopus на оценку результативности научных исследований // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2019. № 9. P. 25–32.

13. Соколов М. М., Титаев К. Д. Провинциальная и туземная наука // Антропологический форум. 2013. № 19. C. 239–275.

14. Еременко Т. В. Оценка международной научной активности в сфере библиотековедческих исследований (2011–2020 гг.) на основе онлайн-платформы SciVal // Научные и технические библиотеки. 2022. № 1. С. 35–56. doi: 10.33186/1027-3689-2022-1-35-56.

15. Van Eck N. J., Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping // Scientometrics. 2010. Vol. 84. № 2. P. 523–538.

16. Chen C. Science Mapping: A Systematic Review of the Literature // Journal of Data and Information Science. 2017. Vol. 2. № 2. P. 1–40.

17. Стерлигов И. А. Российский конференционный взрыв: масштабы, причины, дальнейшие действия. Управление наукой: теория и практика. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rossiyskiy-konferentsionnyy-vzryv-masshtaby-prichiny-dalneyshie-deystviya (дата обращения: 18.01.2023).

18. Vanecek J., Pecha O. Fast growth of the number of proceedings papers in atypical fields in the Czech Republic is a likely consequence of the national performance-based research funding system: 3 // Research Evaluation. 2020. Vol. 29. № 3. P. 245–262.

19. Purnell P. J. Conference proceedings publications in bibliographic databases: a case study of countries in Southeast Asia // Scientometrics. 2021. Vol. 126. № 1. P. 355–387.

20. Bladek M. DORA: San Francisco Declaration on Research Assessment (May 2013) // College and Research Libraries News. 2014. Vol. 75. № 4. P. 191–196.

21. Hicks D. et al. Leiden manifesto for research Metrics // Leiden manifesto for research Metrics. URL: http://www.leidenmanifesto.org/ (дата обращения: 29.06.2021).

22. Гуськов А. Е., Косяков Д. В. Проблемы мониторинга научных кадров // Труды ГПНТБ СО РАН. 2019. № 1. С. 55–61.

23. Hicks D. Performance-based university research funding systems // Research Policy. 2012. Vol. 41. № 2. P. 251–261.

24. Guskov A., Kosyakov D., Selivanova I. Scientometric research in Russia: impact of science policy changes // Scientometrics. 2016. Vol. 107. № 1. P. 287–303.

25. Цветкова В. А., Мохначева Ю. В. Российская наука и российское книгоиздание в цифрах и библиометрических оценках // Научные и технические библиотеки. 2022. № 11. С. 29–56.