Аннотация: Предложены методы семантического анализа документов в системе управления цифровыми научными коллекциями, в том числе электронными научными журналами. Рассмотрены методы обработки документов, содержащих математические формулы, а также способы конвертации этих документов из формата OpenXML в формат TeX. Разработан алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов, хранящихся в формате OpenXML. Алгоритм реализован в виде онлайн-сервиса на платформе science.tatarstan.

Аннотация: Количество публикуемых в мире журналов очень велико. В этой связи, необходим программный инструментарий, который позволит анализировать тематические связи журналов. Разработанный авторами и представленный в этой работе алгоритм использует для анализа тематической близости журналов граф соавторства. Алгоритм нечувствителен к языку журнала и подбирает похожие журналы на разных языках, что сложно реализуемо для алгоритмов, основанных на анализе полнотекстовой информации. Апробация алгоритма проводилась в наукометрической системе ИАС ИСТИНА. В разработанном для этих целей интерфейсе пользователь может выбрать один близкий ему по тематике журнал, и система автоматически сформирует подборку журналов, которые могут представлять интерес для пользователя как с точки зрения изучения имеющихся в них материалов, так и с точки зрения публикации собственных статей. В перспективе разработанный алгоритм можно адаптировать для поиска похожих по тематике конференций, сборников публикаций и научных проектов. Наличие такого инструмента увеличит публикационную активность молодых сотрудников, повысит цитируемость статей и цитируемость между журналами. Результаты работы алгоритма определения тематической близости между журналами, сборниками, конференциями и научными проектами также могут использоваться для построения правил в моделях разграничения доступа к данным на основе онтологий предметной области.

Аннотация:

С весны 2022 в России ведется создание национальной системы оценки результативности научных исследований и разработок с использованием базы ведущих российских журналов Russian Science Citation Index (RSCI). В статье изложены некоторые результаты анализа нормированного рейтинга RSCI, опубликованного в декабре 2022 года. С применением графа цитирования журналов, построенного по данным Math-Net.Ru на примере тематической группы OECD 101. Mathematics показано, что при наличии большого количества самоцитирований журналов обнаруживается связь между нормированным рейтингом и количеством ссылок, а связь с учетом самоцитирования несколько сильнее, чем без самоцитирования. Анализ распределения журналов по тематическим группам показывает, что использование в качестве критерия единственного признака, такого как OECD, не позволяет сформировать группу как сообщество журналов, имеющее единственную компоненту сильной связности в графе цитирования. Делается вывод о том, что методы исследования графов цитирования журналов являются хорошей основой для сравнительного анализа характеристик журналов и их ранжирования, а значит, могут быть использованы как инструменты для дальнейшего развития и совершенствования рейтингов журналов.

Аннотация:

По данным портала Math-Net.Ru построен граф цитирования журналов, дугами в котором являются цитирования с 2002 по 2021 годы. Для повышения достоверности модели был выбран временной интервал цитирования с 2010 по 2021 годы, когда распределение цитирующих статей стабилизировалось на уровне 3500–4500 цитирований за год. Исследована структура старения ссылок и показано, что время их полужизни равно 8 годам. Поэтому дата издания цитируемых статей была ограничена 2002 годом. Для построенного графа цитирования получены основные свойства, такие как маленький диаметр и высокая плотность, свидетельствующие о высоком уровне научных коммуникаций в Math-Net.Ru. Показано отсутствие «эффекта Матфея» как ярко выраженного преимущества в цитировании состоявшихся журналов по отношению к менее известным. Адекватность графа цитирования журналов Math-Net.Ru как модели научных коммуникаций подтверждается сравнением ранжирования журналов в графе цитирования с их рейтингом SCIENCE INDEX в eLIBRARY.RU. Показана прямая умеренная связь между двумя ранжированиями. Сделан ряд содержательных выводов, следующих из анализа графа цитирования.

Аннотация: В настоящее время происходит активное внедрение наукометрических систем для автоматизации процесса анализа эффективности деятельности научных организаций с целью применения различных методов стимулирования научной деятельности. Одними из наиболее важных индикаторов являются количество публикаций и их цитируемость. Для оценки этих показателей необходимы средства автоматизированного построения связей между оригинальными статьями и их переводами. В настоящей работе проанализированы существующие методы оценки близости оригинального текста и его возможного перевода, показана их недостаточная эффективность для построения связей между статьями и описаня разработанный авторами метод автоматического поиска переводов статей в больших коллекциях библиографических данных. Особенностью разработанного алгоритма является использование статистических данных о публикации статей в различных журналах и информации о соавторах анализируемых статей. Представленный в настоящей работе алгоритм позволяет осуществлять поиск переводов статей без предварительной настройки на заданные пары языков оригинала и перевода статьи, а также не требует использования больших коллекций обучающих выборок. Апробация программной реализации алгоритма проводилась в наукометрической системе Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова. Результаты тестирования показали ее достаточную эффективность и возможность использования разработанного алгоритма для автоматического построения рекомендаций пользователям для отметки в системе переводных версий статей.

Аннотация: Представлены события, происходившие в последнее время в мире российских научных публикаций. Наблюдается медленное сползание в сторону платного доступа части академических журналов, размещенных в открытом доступе в 2018 году. В Европейском союзе объявлен план массового перехода научных журналов к открытому доступу. Внедряются новые модели существования научной публикации. Отчетность по публикациям, затребованная Минобрнауки в 2019 году, не учитывает масштабы читательской аудитории статьи. Ни Минобрнауки, ни ВАК никак не поощряют размещение публикации в открытом доступе. В РИНЦ началась борьба с широко распространенной жульнической торговлей цитированиями статьи, однако ВАК эта деятельность не заинтересовала. Получил распространение внутренне противоречивый термин «автоплагиат», которым широко клеймят авторов и издания за множественные публикации.

Аннотация:

Настоящий выпуск журнала «Электронные библиотеки» представляет собой тематический сборник статей, посвященный проблеме автоматического анализа тональности текстов на русском языке.

Задача анализ тональности состоит в автоматическом определении отношения автора текста (позитивном, негативном или нейтральном) к объектам и ситуациям, о которых говорится в анализируемом тексте. В настоящее время автоматический анализ тональности используется в самых различных приложениях, включая мониторинг репутации компаний и публичных персон, анализ общественных настроений в том или ином регионе, анализ сообществ в социальных сетях и многое другое.

В данном тематическом выпуске представлены статьи участников открытого тестирования систем анализа тональности на русском языке SentiRuEval, провeденном в 2014–2015 годах. В данном тестировании участникам были предложены для решения две основные задачи. 

Аннотация:

Переводной плагиат как одна из наиболее распространенных в научном информационном пространстве разновидностей плагиата представляет собой трудноразрешимую проблему, поскольку практически не поддается автоматизированному выявлению. Между тем за последние пять лет в этом направлении наблюдается прогресс. Авторами настоящей работы, а также группой зарубежных исследователей из нескольких университетов независимо друг от друга был предложен подход к выявлению плагиата на основе анализа цитирований, при котором для анализируемой подозрительной публикации находится возможный первоисточник с идентичным или схожим списком цитируемой литературы, что в итоге позволяет сличать текст на разных языках. Разработанная методика обнаружения неправомерных заимствований в научных текстах успешно прошла тестовые исследования. В статье приведены результаты четырехлетних исследований.

Аннотация:

Научное соавторство является непосредственным отражением научного сотрудничества. Существуют эмпирические доказательства ценности соавторства, например, статьи с большим количеством авторов, как правило, цитируются чаще, что важно для подсчета различных индексов. Многие зарубежные исследования показывают рост соавторства как в целом, так и в различных научных дисциплинах, однако судить о ситуации с соавторством российских учёных на основании исследований по данным Web of Science или Scopus достаточно сложно по ряду причин.

В настоящей работе по данным портала Math-Net.Ru исследованы некоторые вопросы соавторства в области математических и компьютерных наук в России. В частности, за 2000–2020 годы показаны небольшой, но постоянный прирост среднего числа соавторов на одну публикацию и увеличение количества статей, написанных в соавторстве.