Ресурсы открытого доступа и инструменты для определения трендов развития науки

Формирование информационной экосистемы открытой науки влияет на увеличение числа разнообразных ресурсов открытого доступа (РОД) и совершенствование их функционала, что способствует появлению новых возможностей для поиска и анализа научной информации и данных, а также проведения наукометрических исследований и прогнозирования развития научных направлений. Отслеживание трендов в науке обусловлено высокими темпами научно-технического прогресса и потребностью предвидения вероятных сценариев развития научной сферы, определения её приоритетных направлений на основе обработки метаданных научных статей, наборов данных, патентов и других видов документов. Ресурсы и поисковые системы открытого доступа, отражающие информацию о сотнях миллионов документов из открытых источников, предоставляют широкий спектр метаданных о результатах научных исследований (часто значительно шире по типо-видовому составу и количеству, нежели зарекомендовавшие себя лицензионные ресурсы) и могут стать основой для выявления трендов в науке, их последующей визуализации.

В целях выявления способов определения трендов в науке на основе количественного анализа данных, полученных в научных РОД и обработанных с помощью инструментов визуализации, были решены следующие задачи: 1) проведён анализ термина «тренд»; 2) выявлены закономерности отражения в РОД патентной и публикационной активности для определения трендов развития науки (OpenAlex, Lens, BASE и др.); 3) определены методы идентификации трендов (картирование тематических областей на основе анализа основных понятий и наиболее часто употребляемых ключевых слов, экстраполяция тенденций и др.); 4) изучены инструменты анализа и визуализации трендов (Google Trends, VOSviewer, Excel и др.). Представляется, что результаты аналитической работы по выявлению и визуализации трендов в соответствии с информационными запросами пользователей, подготовленные в виде информационных продуктов, могут стать перспективным направлением в деятельности научных библиотек.

1. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года. URL: http://static.government.ru/media/files/41d4b737638b91da2184.pdf (дата обращения: 20.01.2025).

2. Удальцов В. Г., Мрочко Л. В. Анализ тенденций развития исторических процессов: социально-философский подход // Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2017. № 4 (16). С. 92–96.

3. Хохолуш М. С., Трифонов В. А. Подходы к определению технологических трендов развития РФ // Менеджмент и предпринимательство в парадигме устойчивого развития : Материалы VII Международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 14 мая 2024 г. Екатеринбург. Уральский государственный экономический университет. 2024. С. 210–212.

4. Viet N. T., Kravets A., Duong Q. H. T. Data Mining Methods for Analysis and Forecast of an Emerging Technology Trend: A Systematic Mapping Study from Scopus Papers // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2021. P. 81–101.

5. Wang M.-Y., Fang S.-C., Chang Y.-H. Exploring technological opportunities by mining the gaps between science and technology: Microalgal biofuels // Technological Forecasting and Social Change. 2015. Vol. 92. P. 182–195.

6. First draft of the UNESCO Recommendation on Open Science. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000374837 (accessed: 20.01.2025).

7. Жупник О. Н. К определению понятия «ценностный тренд» // Учёные записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Философия. Политология. Культурология. 2019. Т. 5 (71), № 1. С. 22–29.

8. Нейсбит Д. Мегатренды / пер. с англ. М. Б. Левина. Москва : ACT ; Ермак, 2003. 380 с.

9. Смирнов С. А. Аналитика и диагностика антропологических трендов // Вестник НГУЭУ. 2014. № 9. С. 13–47.

10. Мохнаткина У. С., Парфёнов Д. В., Петрусевич Д. А. Анализ подходов к определению тренда в структуре временного ряда // Russian Technological Journal. 2024. Т. 12, № 3. С. 93–103. DOI 10.32362/2500-316x-2024-12-3-93-103.

11. Garcia-Ferrer A., Del H. J. On Trend Extraction Models: Interpretation, Empirical Evidence and Forecasting Performance // J. Forecast. 1992. Vol. 11, № 8. P. 645–665.

12. Тренды развития медицинской науки: мир, Россия, Москва : аналитический доклад / Аксёнова Е. И., Горбатов С. Ю., Елагина Л. А. [и др.]. Москва : НИИОЗММ, 2021. 167 с.

13. Тренды публикационной активности российских исследователей по данным Web of Science, Scopus / Ильина И. Е. и др. Москва : РИЭПП. Вып. 1: июль 2020. 2020. 53 с.

14. Moed H. F., Markusova V., Akoev M. Trends in Russian research output indexed in Scopus and Web of Science // Scientometrics. 2018. Vol. 116. P. 1153–1180. DOI 10.1007/s11192-018-2769-8.

15. Kambhampati S. B. S., Vaish A., Vaishya R. et al. Trends of arthroscopy publications in PubMed and Scopus // Knee Surggery & Related Ressearh. 2021. Vol. 33: 14. DOI 10.1186/s43019-021-00096-1.

16. Araujo-Inastrilla C. R., Vitón-Castillo A. A. Blockchain in health sciences: Research trends in Scopus // Iberoamerican Journal of Science Measurement and Communication. 2023. Vol. 3 (2). DOI 10.47909/ijsmc.56.

17. Turgel I. D., Chernova O. A. Open Science Alternatives to Scopus and the Web of Science: A Case Study in Regional Resilience // Publications. 2024. Vol. 12, № 4: 43. DOI 10.3390/publications12040043.

18. Schmidt L., Mutlu F. A. N., Elmore R. et al. Data extraction methods for systematic review (semi)automation: Update of a living systematic review [version 2; peer review: 3 approved] // F1000Research. 2023. Vol. 10: 401. DOI 10.12688/f1000research.51117.2.

19. Hazarika R., Roy A., Sudhier K. G. Mapping the open access publications of Indian nonprofit organizations over the last 20 years based on OpenAlex insights // Global Knowledge, Memory and Communication. 2024. Vol. ahead-of-print. No. ahead-of-print. DOI 10.1108/GKMC-02-2024-0106.

20. van Eck N. J., Waltman L. Crossref as a Source of Open Bibliographic Metadata // MetaArXiv. 2022. DOI 10.31222/osf.io/smxe5.

21. Velez-Estevez A., Perez I. .J., García-Sánchez P., Moral-Munoz J. A., Cobo M. J. New Trends in Bibliometric APIs: A Comparative Analysis // Information Processing & Management. 2023. Vol. 60, № 4: 103385. DOI 10.1016/j.ipm.2023.103385.

22. Sorbonne University unsubscribes from the Web of Science. URL: https://www.sorbonneuniversite.fr/en/news/sorbonne-university-unsubscribes-web-science (accessed: 20.01.2025).

23. Редькина Н. С. Ресурсы открытого доступа: подходы к навигации и способы структурирования // Научные и технические библиотеки. 2024. № 8. С. 98–117. DOI 10.33186/1027-3689-2024-8-98-117.

24. Редькина Н. С. Google Trends – динамика интереса к электронным библиотекам в России и мире // Научные основы и практика реализации цифровых проектов в сфере культуры и образования. Санкт-Петербург, 2016. С. 117–124. (Сборники Президентской библиотеки им. Б. Н. Ельцина. Серия «Электронная библиотека». Вып. 7).

25. Choi H., Varian H. Predicting the Present with Google Trends // Economic Record. 2012. Vol. 88, № 1. P. 2–9. DOI 10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x.

26. Brodeur A., Clark A. E., Fleche S., Powdthavee N. COVID-19, Lockdowns and Well-Being: Evidence from Google Trends // Journal of Public Economics. 2021. № 193: 104346. DOI 10.1016/j.jpubeco.2020.104346.

27. Mavragani A., Ochoa G., Tsagarakis K. P. Assessing the Methods, Tools, and Statistical Approaches in Google Trends Research: Systematic Review // Journal of Medical Internet Research. 2018. № 11: e270. DOI 10.2196/jmir.9366.

28. Arruda H. O., Silva E. R., Lessa M., Proença D. Jr., Bartholo R. VOSviewer and Bibliometrix // Journal of the Medical Library Association. 2022. Vol. 110, № 3. P. 392–95. DOI 10.5195/jmla.2022.1434.

29. Kemeç A., Altınay A. T. Sustainable Energy Research Trend: A Bibliometric Analysis Using VOSviewer, RStudio Bibliometrix, and CiteSpace Software Tools // Sustainability. 2023. Vol. 15, № 4: 3618. DOI 10.3390/su15043618.

30. Huang B., Chen W.-N., Peng C.-M., Shen X.-L., Xue J., Yan C.-C., Zhong F.-M. Global Trends of Purinergic Receptors and Depression: A Bibliometric Analysis from 2003 to 2023 // World Journal of Psychiatry. 2025. Vol. 15, № 2. DOI 10.5498/wjp.v15.i2.102344.

31. Herrera-Franco G., Montalván-Burbano N., Carrión-Mero P., Apolo-Masache B., Jaya-Montalvo M. Research Trends in Geotourism: A Bibliometric Analysis Using the Scopus Database // Geosciences. 2020. Vol. 10: 379. DOI 10.3390/geosciences10100379.

32. Wang X., Kurata K. Analysis of the Research Trends and Current Status in Estuarine Ecosystem Modeling // Water. 2024. Vol. 16, № 24: 3657. DOI 10.3390/w16243657.

33. Aria M., Cuccurullo C. Bibliometrix : An R-Tool for Comprehensive Science Mapping Analysis // Journal of Informetrics. 2017. Vol. 11, № 4. Р. 959–75. DOI 10.1016/j.joi.2017.08.007.

34. Aria M., Cuccurullo C. Bibliometrix: Comprehensive Science Mapping Analysis. DOI 10.32614/CRAN.package.bibliometrix. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/bibliometrix/bibliometrix.pdf (дата обращения: 20.01.2025).

35. Wu Z., Tan W., Li S., Zhang W., Labo, Luo W. Research Hotspots and Trends of Acupoint and Pain Based on PubMed: A Bibliometric Analysis // Frontiers in Neurology. 2025. Vol. 15. DOI 10.3389/fneur.2024.1498576.

36. Rodríguez-Soler R., Uribe-Toril J., Valenciano J. Worldwide Trends in the Scientific Production on Rural Depopulation, a Bibliometric Analysis Using Bibliometrix R-Tool // Land Use Policy. 2020. Vol. 97: 104787. DOI 10.1016/j.landusepol.2020.104787.

37. Zhao J. Y., Li M. Worldwide Trends in Prediabetes from 1985 to 2022: A Bibliometric Analysis Using Bibliometrix R-Tool // Frontiers in Public Health. 2023. Vol. 11. DOI 10.3389/fpubh.2023.1072521.

38. Heymann S., Grand B. L. Visual Analysis of Complex Networks for Business Intelligence with Gephi // 17th International Conference on Information Visualisation. London. UK. 2013. Р. 307–312. DOI 10.1109/IV.2013.39.

39. Kessler M. M. Bibliographical coupling between scientific papers // Amer. Doc. 1963. Vol. 14, № 1. P. 10–25.