Preview

Научные и технические библиотеки

Расширенный поиск

Российские публикации по библиотечно-информационным наукам в Scopus

https://doi.org/10.33186/1027-3689-2022-3-14-38

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрен подход на основе динамики употребляемости ключевых терминов в развитии научных тем по библиотечно-информационным наукам. Основная цель исследования – анализ сегмента российских публикаций по библиотечно-информационным наукам, а также выявление круга наиболее активно развивающихся тем с применением терминологического подхода и выявлением особенностей употребления ключевых терминов по базе данных Scopus на основе тем SciVal. Объектом исследования выбран массив публикаций российских авторов по библиотечно-информационным наукам за 2000–2020 гг. в Scopus. Метод исследования включал следующие основные действия: использование WoS CC для отбора публикаций в режиме расширенного поиска, систематизации по авторам и их ранжированию; далее на основе Scopus проведён поиск по выявленным в WoS CC авторам, составлены их соотношение и ранжирование в темах SciVal. Отобраны темы, в которых термины наиболее активно использовались. Основываясь на гипотезе: чем больше ключевых слов с динамикой больше 0% в теме, тем выше вероятность того, что эта тема перспективная и активно развивающаяся, и чем больше ключевых терминов в теме имеют отрицательную динамику, тем с большей вероятностью можно говорить о снижении интереса к ней со стороны исследователей. Определены наиболее перспективные темы российских исследований по библиотечно-информационным наукам. Наиболее перспективными оказались три темы: «Intellectual Structure; Co-citation Analysis; Scientometrics», «Hirsch Index; Self-Citation; Journal Impact Factor», «Co-Authorship; Scientific Collaboration; Scientometrics».

Об авторах

Ю. В. Мохначева
Библиотека по естественным наукам РАН
Россия

Мохначева Юлия Валерьевна – кандидат педагогических наук, заведующая отделом наукометрических исследований, ведущий научный сотрудник

Москва



В. А. Цветкова
Библиотека по естественным наукам РАН; Московский государственный институт культуры
Россия

Цветкова Валентина Алексеевна – доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Библиотеки по естественным наукам РАН; профессор Московского государственного института культуры

Москва; Московская область, Химки



Список литературы

1. Lugya F. K. What counts as a science and discipline in library and information science? // Library Review. 2014. V. 63. № 1–2. P. 138–155. http://dx.doi.org/10.1108/LR-08-2013-0103.

2. Wang X. G., Cheng Q. K., Lu W. Analyzing evolution of research topics with NEViewer: a new method based on dynamic co-word networks // Scientometrics. 2014. Vol. 101. P. 1253–1271. https://doi.org/10.1007/s11192-014-1347-y.

3. Ярыгина Е. 15 новых направлений современной науки [Электронный ресурс] // Научная Россия. 11 апреля 2013. URL: https://scientificrussia.ru/articles/newextraordinary-science (дата обращения: 28.09.2021).

4. Зуйкова А. Это прорыв: десять самых важных технологий 2021 года [Электронный ресурс]. URL: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/606ecf189a79470e64285ce2 (дата обращения: 28.09.2021).

5. Что интересного произошло в науке за 2020 год [Электронный ресурс]. URL: https:/tjournal.ru/science/275267-chto-intesnogo-proizoshlo-v-nauke-za-2020-god (дата обращения: 19.09.2021).

6. Kontostathis A., Galitsky L., Pottenger W. M., Roy S., Phelps D. J. A survey of emerging trend detection in textual data mining // A comprehensive survey of text mining / M. Berry (Ed.). Heidelberg : Springer, 2004. P. 185–224.

7. Mokhnacheva Yu. V., Tsvetkova V. A. Development of Research Topics Based on the Terminological Approach (for Example, Immunology and Microbiology According to Scopus – SciVal Data) // Scientific and Technical Information Processing. 2021. V. 48. № 2. P. 139–145. https://doi.org/10.3103/S0147688221020106.

8. Цветкова В. А., Каленов Н. Е., Сотников А. Н., Харыбина Т. Н. Структура подпространства «Микробиология» единого цифрового пространства научных знаний // Научно-техническая информация. Сер. 1. 2020. № 11. С. 35–40. https://doi.org/10.36535/0548-0019-2020-11-4.

9. Цветкова В. А., Каленов Н. Е., Мохначева Ю. В., Митрошин И. А. Предметная онтология единого цифрового пространства научных знаний как источник наукометрических исследований // Информационные ресурсы России. 2020. № 5. С. 47–49.

10. Wanjun Xia, Yanping Jiang, Weifeng Zhu, Shuang Zhang, Tianrui Li. Research Fronts of Computer Science: A Scientometric Analysis // Journal of Scientometric Res. 2021. V. 10. № 1. P. 18–26. http://doi.org/10.5530/jscires.10.1.3.

11. Cui Y., Wang S., Gao X., Yang H., Cao X. Detecting and Characterizing Research Fronts Topics Based on Global-Micro Model // Library and Information Service. 2018. V. 62. N 15. P. 75–82. https://doi.org/10.1145/3421766.3421799.

12. Roche I., Besagni D., Francois C., Horlesberger M., Schiebel E. Identification and characterisation of technological topics in the field of Molecular Biology // Scientometrics. 2010. Vol. 82. № 3. P. 663–676. http://doi.org/10.1007/s11192-010-0178-8.

13. Sedighi M. Application of word co-occurrence analysis method in mapping of the scientific fields (case study: the field of Informetrics) // Library Review. 2016. V. 65. № 1–2. С. 52–641. https://doi.org/10.1108/LR-07-2015-0075.

14. Hsiao T. M., Chen Kh. The dynamics of research subfields for library and information science: an investigation based on word bibliographic coupling // Scientometrics. 2020. V. 125. P. 717–737. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03645-9.

15. Zhao D. The Knowledge Base and Research Front of Information Science 2006– 2010: An Author Cocitation and Bibliographic Coupling Analysis // Journal of the Association for Information Science and Technology. 2014. V. 65. № 5. P. 995–1006. https://doi.org/10.1002/asi.23027.

16. Onyancha O. B. Forty-Five Years of LIS Research Evolution, 1971–2015: An Informetrics Study of the Author-Supplied Keywords // Publishing Research Quarterly. 2018. V. 34. P. 456–470. https://doi.org/10.1007/s12109-018-9590-3.

17. Cheng Q. K., Wang J. M., Lu W., Huang Y., Bu Y. Keyword‑citation‑keyword network: a new perspective of discipline knowledge structure analysis // Scientometrics. 2020. Vol. 124. P. 1923–1943. http://doi.org/10.1007/s11192-020-03576-5.

18. Small H., Boyack K. W., Klavans R. Identifying emerging topics in science and technology // Research Policy. 2014. Vol. 43. № 8. P. 1450–1467. https://doi.org/10.1016/j.respol.2014.02.005.

19. Chen C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2005. Vol. 57. № 3. P. 359–377. https://doi.org/10.1002/asi.20317.

20. Сысоев А. Н., Цветкова В. А., Тютюнова В. С. Лингвистические методы анализа данных в задачах наукометрии // Научно-техническая информация. Сер. 1: Организация и методика информационной работы. 2018. № 9. С. 22–27.

21. Антопольский А. Б., Савчук С. О., Тамеев А. А. О разработке онтологии поисковых терминов по лингвистике // Информационные ресурсы России. 2020. № 4 (176). С. 2–7.


Рецензия

Для цитирования:


Мохначева Ю.В., Цветкова В.А. Российские публикации по библиотечно-информационным наукам в Scopus. Научные и технические библиотеки. 2022;(3):14-38. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2022-3-14-38

For citation:


Mokhnacheva Yu.V., Tsvetkova V.A. Russian publications in library and information sciences in Scopus. Scientific and Technical Libraries. 2022;(3):14-38. (In Russ.) https://doi.org/10.33186/1027-3689-2022-3-14-38

Просмотров: 107


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1027-3689 (Print)
ISSN 2686-8601 (Online)