Forecasting the number of publication based on Web of Science and Scopus data integral index

The study is completed within the framework of the state order of the Minstryof Education and Science of the Russian Federation “Monitoring and analysis of publication and patent activities in Russian and global science to support the national policy in science and technology” (Project No. 28.12616.2018/12.1). The authors aim at building relevant instruments for assessing and forecasting the total amount of Russian science publication based on the data of two global science citation systems, i. e. Web of Science and Scopus, with de-duplicating by digital object identifier used in both systems. The related tasks are defined: selection of the method to forecast the number of Web of Science indexed articles within the “back forecast” method; development of integral index to calculate the number of publication based on Web of Science and Scopus data; calculation and forecast of the number of articles and publications by G7 and BRICS states up to the year 2021 with scientometric methods based on Web of Science and Scopus data. The authors suggest a conceptually new method to calculate the integral index of publications based on Web of Science and Scopus data to exclude duplication. The total number of academic articles and publications (based on Web of Science and Scopus data) is calculated for the period 2007-2016, and the forecast is provided up to the year 2021.

Web of Science, Scopus, extrapolation method, integral index, publication number, Web of Science, Scopus, forecast

1. Налимов В. В., Мульченко З. М. Наукометрия. - Москва : Наука, 1969. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://xn----8sbec3arien.xn--p1ai/books/128/490 (дата обращения: 12.03.2018)

2. Земсков А. И. Библиометрия, вебметрики, библиотечная статистика : учеб. пособие. - Москва : ГПНТБ России, 2017. - 136 с

3. Varun Shrivats S., Bhattacharya S. Forecasting the trend of international scientific collaboration. Scientometrics, 101, 1941-1954. - DOI: 10.1007/s11192-014-1364-x

4. Krampen G., von Eye A., Schui G. Forecasting trends of development of psychology from a bibliometric perspective. Scientometrics, 87, 687-694. - DOI: 10.1007/s11192-011-0357-2

5. Tsai H.-H. Global data mining: An empirical study of current trends, future forecasts and technology diffusions. Expert Systems with Applications, 39, 8172-8181. - DOI: 10.1016/ j.eswa.2012.01.150

6. Saritas O., Burmaoglu S. The evolution of the use of Foresight methods: a scientometric analysis of global FTA research output. Scientometrics, 105, 497-508. - DOI: 10.1007/s11192-015-1671-x

7. Hess D. J. Science studies: An advanced introduction. - New York : New York University Press

8. Choudhury N., Uddin S. Time-aware link prediction to explore network effects on temporal knowledge evolution. Scientometrics, 108, 745-776. - DOI: 10.1007/s11192-016-2003-5

9. Крук Д. М., Лукин В. С., Мосин Е. А. и др. Основы экономического и социального прогнозирования. - Москва : Высшая школа, 1985. - 200 с

10. Денискин В. В. Основы экономического прогнозирования в пищевой промышленности. - Москва : Колос, 1993. - 192 с

11. Долгова В. Н., Медведева Т. Ю. Статистика : учеб. и практикум для бакалавров. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва : Юрайт, 2014. - 627 с

12. Салин В. Н., Чурилова Э. Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля : учеб. / В. Н. Салин, Э. Ю. Чурилова. - Москва : Финансы и статистика. - 2006. - 480 c

13. Репова М. Л. Эконометрика : метод. указания и задания к выполнению контрольной работы / М. Л. Репова. - Архангельск : Архангельский государственный технологический университет, 2010. - 32 c

14. Новикова Н. В., Поздеева О. Г. Прогнозирование национальной экономики : учеб.-метод. пособие. - Екатеринбург : Издательство Уральского государственного экономического университета, 2007. - 137 c

15. Кобулов Б. А., Паластина И. П. Прогнозирование принятия управленческих решений : учеб.-практ. пособие. - Москва : МГТА, 2004. - 76 c