ВИКОРИСТАННЯ БАЗ ДАНИХ РЕФЕРАТИВНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ПРОВЕДЕННЯ НАУКОМЕТРИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ

ЗаявникКрючин Андрій Андрійович (Україна)
ФорумМіжнародна наукова конференція "Бібліотека.Наука.Комунікація"
ЗахідСекція 5. Електронні інформаційні ресурси наукової бібліотеки в сучасному веб-середовищі
Назва доповідіВИКОРИСТАННЯ БАЗ ДАНИХ РЕФЕРАТИВНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ПРОВЕДЕННЯ НАУКОМЕТРИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ
Інформація про співдоповідачівЛанде Дмитро Володимирович, зав.відділу, доктор технічних наук, старший науковий співробітник ІПРІ НАН України Балагура Ірина Валеріївна, кандидат технічних наук, старший науковий співробітник ІПРІ НАН України Овсієнко Людмила Миколаївна, провідний інженер ІПРІ НАН України Добровська Світлана Валентинівна, молодший науковий співробітник ІПРІ НАН України
Презентаціяне завантажено
СтаттяЗавантажити статтю


Тези доповіді

В останні роки наукометрія виконує важливу роль у вимірюванні та оцінці результатів наукових досліджень. Одним із завдань наукометрії є пошук оптимальної структури наукових установ та найбільш ефективних методів організації нау¬ки як об’єкта управління, а також визначення швидкості розвитку наукових напрямів, індиві¬дуальної та колективної продуктивності праці вчених [1-3].
Реферативна база даних «Україніка наукова» містить значну кількість української наукової інформації, що є якісною основою для проведення наукометричних досліджень. Величезний обсяг інформації, накопичений в реферативній базі даних «Україніка наукова», створює об’єктивні умови для ефективного проведення аналітичної діяльності. Аналіз реферативної бази даних, а саме динаміки змін інформаційних ресурсів дозволяє виявляти наукові тенденції розвитку окремих галузей на різних етапах і впевнено робити висновки про тенденції розвитку наукових напрямів та про стан конкретних науково-технічних галузей, пропонувати конкретні рекомендації. На основі аналізу великої кількості рефератів наукових публікацій можливо виявляти конкретні актуальні напрями розвитку техніки, технологій, визначати тенденції розвитку наукових досліджень, які можуть мати найбільший вплив на інноваційний розвиток України. З використанням бази даних «Україніка наукова» може виконуватися аналіз визначення пріоритетних напрямків досліджень в різних галузях наукової та господарської діяльності [4]. Один з найбільш ефективних варіантів наукометричного аналізу полягає у проведенні дослідження публікаційної активності на основі баз даних реферативної інформації у визначених предметних галузях з метою виявлення тенденцій їх розвитку. Наукометричний індикатор «кількості наукових публікацій» розроблений більше, ніж будь-який з відомих індикаторів. Основний продукт, вироблений вченим, є публікація. Аналіз розгорнутого в часі потоку публікацій є основним фактором, що характеризує динаміку розвитку наукового напряму. Швидкість зростання числа публікацій пов'язують з актуальністю даного наукового напряму або з його перспективністю [3, 5]. Проведений аналіз в галузі інформаційних технологій дозволив виявити напрями досліджень у цій галузі, які швидко розвиваються, а саме захист інформації, програмне забезпечення і показав значне скорочення досліджень у галузі обчислювальної техніки [4].
Реферативна база даних «Україніка наукова» дозволяє проводити більш глибокі наукометричні дослідження, а саме здійснити визначення експертів- науковців, які характеризуються значним науковим внеском у певній області досліджень та активною співпрацею у наукових колективах для визначення пріоритетних напрямків досліджень в різних галузях наукової та господарської діяльності [6-8]. В останні роки в наукометрії застосовують концепцію складних мереж для побудови мережевої моделі наукових публікацій [6, 7]. На цей час аналіз мереж є одним з найпотужніших методів аналізу знань не лише в інформатиці, а й в дотичних галузях знань, однак його застосування потребує певної адаптації до предметної галузі. Мережі співавторів показують наукову взаємодію та характеризують зв’язки між науковцями щодо їх співавторства. Мережі термінів будують за принципом частоти вживання термінів у документах та використовують для опису тематики публікацій у різних наукових галузях і визначення тенденцій розвитку наукових напрямів. Аналіз мереж термінів дає можливість розробити термінологічну основу онтології наукового напряму для вирішення задач класифікації документів, їх реферування та інформаційного пошуку в реферативних джерелах. Детальний наукометричний аналіз окремого наукового напряму чи галузі дає змогу визначити найбільш впливових науковців і тематику їх досліджень [8]. Саме поєднання методів мереж співавторів і термінів для аналізу баз даних наукових публікацій надає змогу визначити найбільш компетентних експертів в окремих наукових напрямах за визначеною тематикою. Виявлення експертних груп може здійснюватися за допомогою визначення кластерів в мережах співавторства. Розроблена технологія дозволить здійснювати визначення компетентних експертів, що входитимуть до складу сформованих галузевих груп для виконання державних завдань, що потребують швидкого реагування на події, пошук наукових колективів та наукових шкіл для вирішення актуальних технічних завдань.
Відомо, що об’єктивність наукометричних досліджень залежить від вмісту бази даних та повноти відображеної у ній тематики та самої методики аналізу. Дуже важливо, щоб наукова інформація була придатна для проведення аналізу, тобто містила достовірні достатньо повні дані, була класифікованою та доступною користувачеві. Виявлення технологічних трендів у політематичній реферативній БД «Україніка наукова» базується на основі гібридного поєднання класичних методів прогнозування, обробки текстових даних, підходів складних мереж та статистики на основі політематичної реферативної БД «Україніка наукова» і є перспективним напрямком досліджень, що надасть змогу розробити нові наукометричні методики та розкрити основні тенденції вітчизняної науки. Наукометричні сервіси містять різні методи: статистичної обробки масивів наукових публікацій у пріоритетних напрямах досліджень, побудови мереж співавторства та визначення груп експертів на основі використання мереж співавторства.
Висновки
1. Розробка методів використання реферативної бази даних «Україніка наукова» для проведення наукометричних досліджень є перспективним напрямом, що дозволить розробити нові технології визначення пріоритетних напрямків досліджень та розкрити основні тенденції розвитку вітчизняної науки.
2. Створення системи та алгоритмів наукометричних сервісів бази даних «Україніка наукова» на основі мереж співавторства та мереж предметних областей дозволить відображати основні тенденції розвитку науки в Україні, визначати наукові колективи, що мають ознаки наукових шкіл, а також визначати фахівців-експертів в окремих наукових напрямах.
3. Проведення наукометричних досліджень вимагає розробки структури та алгоритмів наукометричних сервісів, а також вдосконалення бази даних «Україніка наукова» для проведення таких досліджень.

Список використаних джерел:
1. Mingers J. A Review of Theory and Practice in Scientometrics – ‎2015. – Режим доступу: https://arxiv.org/pdf/1501.05462
2. Mubashir Qasim. Sustainability and wellbeing: a scientometric and bibliometric review of the literature. J. of Economic Surveys.2017 — V. 31, Issue 4, — P. 1035 - 1061.
3. Смолов О. Стан наукометрії в Україні: через історію та проблеми до перспектив. // Українознавство, 2013 — № 2 — C. 26-30.
4. Крючин А.А., Мініна Н.М., Овсієнко Л.М. Аналіз публікаційної активності вітчизняних науковців у галузі технічних наук // VII Науково-практична конференція «Наукова періодика: традиції та інновації» Наука України у світовому інформаційному просторі / НАН України. — Вип. 14.— К. : Академперіодика, 2017. — С. 87-92.
5. Евстигнеев В.А. Наукометрические исследования в информатике. — Режим доступу: www.computer-museum.ru/books/n_collection/investigat.htm
6. Snarskii A.A., Zorinets D.I., Lande D.V. "Conjectural" links in complex networks // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2016. — Vol. 462. — P. 266-273.
7. Lande D., Snarskii A., Yagunova E., Pronoza E., Volskaya S. Network of natural terms hierarchy as a lightweight ontology // Proceedings of Special Session. 13th Mexican International Conference on Artificial Intelligence: Advances in Artificial Intelligence, MICAI 2014. – P. 16-23.
8. Ланде Д.В., Балагура І.В., Погорілий С.Д., Дубчак Н.А. Наукометричний аналіз мереж термінів з публікацій наукового колективу / Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2017. – 19, № 1 – С. 34-39.