Национальный фракционный счёт и оценка научной результативности организаций

Российская научная политика в 2012–2018 гг. оказалась весьма эффективной с точки зрения увеличения количества российских публикаций, индексируемых в Web of Science и Scopus. Обратной стороной этой медали стали сомнительные практики публикационной активности, находящиеся на грани норм научной этики и даже за ней, масштабность применения которых непросто оценить и невозможно отрицать. Один из возможных ответов на этот вызов наукометрической научной политике – переход от целочисленного к фракционному счёту публикаций. В статье вводится понятие национального фракционного счёта, который позволяет более объективно оценивать вклад организаций и отдельных исследователей в научный продукт страны и при этом не демотивирует участие в международных коллаборациях. На примере трёх групп – научные организации, университеты Проекта 5-100 и другие вузы – проведено детальное сравнение целочисленного и национального фракционного счёта в 2018 г., а также в динамике за период 2000–2018 гг. и по областям наук. Показано, что со временем результаты фракционного счёта всё больше отличаются от результатов целочисленного. Наибольшие различия фиксируются в группе ведущих университетов – участников Проекта 5-100, испытывавших самое сильное «наукометрическое давление» в рамках государственной научной политики.

1. Kuleshova A. V., Podvoyskiy D. G. Paradoxes of Publication Activity in the Field of Contemporary Russian Science: Genesis, Diagnosis, Trends. Monitoring of Public Opinion : Economic and Social Changes. – 2018. – № 4. – P. 169–210. – URL: https://doi.org/10.14515/monitoring.2018.4.10 (дата обращения: 27.03.2020).

2. Тамбовцев В. Л. О научной обоснованности научной политики в РФ // Вопр. экономики. – 2018. – № 2. – С. 5–32. – Режим доступа: https://www.vopreco.ru/jour/article/view/375 (дата обращения: 27.03.2020).

3. Turko T., Bakhturin G., Bagan V. et al. Influence of the program “5-top 100” on the publication activity of Russian universities // Scientometrics. – November 2016. – Vol. 109. – Iss. 2. – P. 769–782. – URL: https://doi.org/10.1007/s11192-016-2060-9 (дата обраще- ния: 27.03.2020).

4. Poldin O., Matveeva N. N., Sterligov I. A., Yudkevich M. M. Publication activity of universities: the effect of the project “5-100” // Educational Studies. – 2017. – № 2. – P. 10–35.

5. Ivanov V. V., Markusova V. A. & Mindeli L. E. Government investments and the publishing activity of higher educational institutions: Bibliometric analysis // Herald of the Russian Academy of Sciences. – 2016. – Vol. 86 (4). – P. 314–321. – URL: https://doi.org/10.1134/S1019331616040031.

6. Mazov N. A. & Gureev V. N. Bibliometric analysis of the flow of publications by novosibirsk state university in collaboration with the RAS Siberian branch // Herald of the Russian Academy of Sciences. – 2017. – Vol. 87 (5). – P. 445–453. – URL: https://doi.org/10.1134/S1019331617050057.

7. Kosyakov D. V., Guskov A. E. Research assessment and evaluation in Russian fundamental science // Procedia Computer Science. – 2019. – Vol. 146. – P. 11–19. – URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.072.

8. Aldieri L., Kotsemir M., Vinci C. P. The impact of research collaboration on academic performance: An empirical analysis for some european countries // Socio-Economic Planning Sciences. – 2018. – Vol. 62. – P. 13–30. – URL: https://doi.org/10.1016/j.seps.2017.05.003.

9. Moed H. F., Markusova V. & Akoev M. Trends in Russian research output indexed in Scopus and Web of Science // Scientometrics (2018) August 2018. – Vol. 116. – Iss. 2. – Р. 1153–1180. – URL: https://doi.org/10.1007/s11192-018-2769-8.

10. Pislyakov V. & Shukshina E. (2014). Measuring excellence in Russia: Highly cited papers, leading institutions, patterns of national and international collaboration // Journal of the Association for Information Science and Technology. – 65 (11). – 2321–2330. – URL: https://doi.org/10.1002/asi.23093.

11. Гуськов А. Е. Российская наукометрия: обзор исследований // Библиосфера. – 2015. – № 3. – С. 75–86.

12. Kosyakov D., Guskov A. Research assessment and evaluation in Russian fundamental science // Procedia Computer Science. – 2019. – Vol. 146. – P. 11–19. – URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.072.

13. De Solla Price D. J., de Beaver D. Collaboration in an invisible college // American Psychologist. – 1966. – 21 (11). – P. 1011–1018.

14. Egghe L., Rousseau R., Van Hooydonk G. Methods for accrediting publications to authors or countries: Consequences for evaluation studies // Journal of the American society for information science. – 2000. – Vol. 51. – Iss. 2. – P. 145–157.

15. Huang M. H., Lin C. S., Chen D. Z. Counting Methods, Country Rank Changes, and Counting Inflation in the Assessment of National Research Productivity and Impact // Journal of the American society for information science and technology. – 2011. – Vol. 62. – Iss. 12. – P. 2427–2436.

16. Moed Henk F. Citation Analysis in Research Evaluation. – Springer, 2005. – ISBN 978-1-4020-3714-6.

17. Waltman L., Eck N. Field-normalized citation impact indicators and the choice of an a ppropriate c ounting m ethod / / J ournal of Informetrics. – 2015. – Vol. 9. – Iss. 4. – P. 872–894. – URL: https://doi.org/10.1016/j.joi.2015.08.001.

18. Waltman L., Calero-Medina C., Kosten J., Noyons E. et al. The Leiden ranking 2011/2012: Data collection, indicators, and interpretation // Journal of the American Society for Information Science and Technology. – 2012. – Vol. 63. – Iss. 12. – P. 2419–2432.

19. Парфенова С. Л., Гришакина Е. Г., Золотарев Д. В., Богатов В. В. Публикационный ландшафт российской науки // Управление наукой и наукометрия. – 2017. – № 1 (23). – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/publikatsionnyy-landshaftrossiyskoy-nauki (дата обращения: 24.03.2020).

20. Selivanova I. V., Kosyakov D. V., Guskov A. E. The Impact of Errors in the Sсopus Database on the Research Assessment // Scientific and Technical Information Processing. – 1 July 2019. – Vol. 46. – Iss. 3. – P. 204–212. – URL: https://doi.org/10.3103/S0147688219030109.

21. Manganote E. J. T., Schulz P. A., de Brito Cruz C. H. Effect of high energy physics large collaborations on higher education institutions citations and rankings // Scientometrics. – 2016. – Vol. 109 (2). – P. 813–826. – URL: https://doi.org/10.1007/s11192-016-2048-5.

22. Гуськов А. Е., Косяков Д. В. Проблемы мониторинга научных кадров // Тр. ГПНТБ СО РАН. – 2019. – № 1. – С. 55–61. – Режим доступа: https://doi.org/10.20913/2618-7515-2019-1-55-61.

23. Franceschini F., Maisano D. Critical remarks on the Italian research assessment exercise VQR 2011-2014 // Journal of informetrics. – May 2017. – Vol. 11. – Iss. 2. – P. 337–357. – URL: https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.02.005 (дата обращения: 30.03.2020).

24. Monastersky R., van Noorden R. 150 years of Nature: a data graphic charts our evolution // Nature. – 06 November 2019. – Vol. 575. – P. 22–23. – URL: https://www.nature.com/articles/d41586-019-03305-w (дата обращения: 30.03.2020).

25. Larivière V., Gingras Y., Sugimoto C., Tsou A. Team size matters: Collaboration and scientific impact since 1900 // Journal of the Association for Information Science and Technology. – 1 July 2015. – Vol. 66. – Iss. 7. – P. 1323–1332. – URL: https://doi.org/10.1002/asi.23266.

26. Guskov Andrey, Kosyakov Denis (2020): Comparison of article count and fractional count of publications of leading Russian organizations in 2018 figshare. Dataset. – URL: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12348218.v1.