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:

Актуальность вопросов анализа значимости научных публикаций обусловлена тем, что с появлением интернет-технологий стал возможен сбор данных о сети цитирования публикаций. Между тем, существующий сегодня подход к анализу значимости научных публикаций базируется на библиометрических показателях, учитывающих только количество цитирований. Однако все более широкое применение начинает получать сетевой анализ, применяемый преимущественно в исследованиях социальных сетей. Автором разработана методика, позволяющая осуществить эффективный анализ значимости научных публикаций, которая основана на методах сетевого анализа, альтернативных библиометрическим методам. В качестве критериев оценки значимости научных публикаций, основанных на сетевом анализе, установлены релевантные меры центральности узлов сети цитирования: центральность по степени связности; близости к другим узлам; посредничеству; авторитетности; концентрации. Приведен результат эксперимента, позволивший продемонстрировать адекватность разработанной методики анализа научных публикаций на основе сетевых метрик. В качестве первичных источников данных о публикациях использованы наукометрические базы данных, позволяющие отслеживать цитируемость публикаций и выявлять соответствующие сети цитирования. Применение предложенной методики способствует выявлению важных публикаций в развитии соответствующих научных направлений.

Аннотация:

С появлением науки о сетях стало возможным исследовать сложные сетевые системы, в том числе социальные и информационные, посредством представления их в виде графовых моделей. Рост в геометрической прогрессии общего объема научных публикаций обуславливает актуальность задач анализа их взаимосвязей. В науке о сетях для решения данных задач разрабатываются модели и методы, относящиеся к сфере так называемых сетей цитирования. Однако сетевые метрики не используются при анализе публикаций в базах цитирования.

В работе рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при выборе источников информации на основе данных о цитировании научных публикаций. Разработан программный комплекс для принятия решений по определению важности публикации в определенной тематической области. В основу работы этого программного комплекса заложен метод ранжирования публикаций по важности на основе анализа сетей цитирования, позволяющий выявить публикации, которые явно не выделяются в чистом виде при ранжировании на основе известных библиометрических показателей или известных мер центральности узлов. Проведены исследование и сравнительный анализ программного обеспечения для визуализации и исследования всех видов графов и социальных сетей. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при выборе источников информации.

Аннотация:

Во многих современных наукометрических системах и системах цитирования представлены различные механизмы тематического поиска и тематической фильтрации информации. В большинстве случаев для тематического анализа статей и журналов используется полнотекстовый подход, который имеет ряд ограничений. Использование алгоритмов, основанных на анализе графов как автономно, так и совместно с полнотекстовыми алгоритмами, позволяет устранить эти ограничения и улучшить полноту и точность тематического поиска. Алгоритм, разработанный авторами и представленный в этой работе, 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 интерфейсе, разработанном для этих целей, 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:

Проведено исследование двух графов научного сотрудничества, построенных на основе соавторства и цитирования по данным Общероссийского математического портала Math-Net.Ru. Граф научного сотрудничества на основе цитирования представляет собой ориентированный граф без петель и кратных ребер, вершинами которого являются авторы публикаций, а дуги связывают их, когда имеется хотя бы одна публикация первого автора, цитирующая публикацию второго автора. Граф соавторства – это неориентированный граф, в котором вершинами являются авторы, а ребра фиксируют соавторство двух авторов хотя бы в одной статье. Проводится традиционное исследование основных характеристик обоих графов: диаметр и среднее расстояние, компоненты связности и кластеризация. В обоих графах мы наблюдаем схожую структуру связности – наличие гигантской компоненты и большое количество маленьких компонент. Отмечается сходство и различие научного сотрудничества через соавторство и цитирование.

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: Благодаря быстрому развитию направления Semantic Web и его новой ветви Linked Open Data, в Интернете становятся доступными большие объемы структурированной информации, размещенной на научных порталах, посвященных различным научным направлениям. Наиболее достоверным источником информации, посвященной любому научному направлению, являются собственно научные публикации, составляющие основное наполнение таких порталов. Эти данные нуждаются в средствах анализа, которые могли бы способствовать упрощению их понимания и оптимизации научного менеджмента. В данной работе описываются новые алгоритмы визуализации графов, реализованные в ИСИ СО РАН, и демонстрируется применение этих алгоритмов для визуализации сетей соавторства и сетей цитирования, извлеченных из научных порталов, входящих в облако Linked Open Data.

Аннотация:

В современном научном мире одним из способов оценки успешности научной деятельности ученого является вычисление различных показателей, основанных на количестве его публикаций и их цитируемости. При этом каждый соавтор публикации получает за нее одинаковое количество баллов. Подобный способ оценки приводит к искусственному увеличению количества соавторов, что, в свою очередь, влечет за собой искажение рейтинговых оценок научной деятельности в организации, а также значительно снижает качество тематического поиска по библиографическим данным экспертов, конференций и журналов. Представленный в работе метод позволяет оценить степень влияния указанного фактора на показатели, основанные на учете количества и цитируемости научных публикаций. Апробация метода проводилась на данных наукометрической системы ИАС «ИСТИНА».

Аннотация:

Под предметной онтологией в контексте этой статьи понимается совокупность ключевых понятий, относящихся к некоторой области науки, с их семантическими связями, дополненная индексами различных классификационных систем, описывающих данную научную область. Предметные онтологии являются необходимой составляющей каждого подпространства, входящего в Единое цифровое пространство научных знаний (ЕЦПНЗ). В данной статье приводятся результаты исследований, связанных с построением предметных онтологий на базе созданной автоматизированной системы поддержки терминологических словарей и предлагается методология выделения новых ключевых терминов отдельной области науки. Предлагаемая методология базируется на использовании существующих классификационных систем в совокупности с базами данных цитирования (БДЦ), такими как Web of Science и Scopus для англоязычных публикаций и Российский индекс цитирования (РИНЦ) – для русскоязычных. Методология предполагает разбиение научной области на ряд разделов в соответствии с выбранной классификационной системой, выделение из БДЦ ядра статей, относящихся к каждому разделу, а из статей – новых авторских ключевых терминов, которые и должны составлять, в совокупности с соответствующими разделами классификационных систем, основу предметной онтологии данной научной области.

Аннотация:

Быстрый количественный рост научных публикаций подтолкнул развитие различных интернет-инструментов для поиска необходимой информации  Не меньшее значение, чем поиск необходимой информации, имеет статистика по ее изучению и использованию (цитированию).
В данной статье рассматриваются инструменты для поддержки цитирования, предоставляемые Google-академией, Crossref  и другими разработчиками.
В Российской Федерации НЭИКОН (национальный консорциум российских организаций образования, науки, и культуры) оказывает техническую и методическую поддержку по работе с DOI и другими сервисами Crossref.
В статье показано, как рассматриваемые инструменты встраиваются в интерфейсы пользователей электронной библиотеки ИПМ. Рассматриваются дополнительные возможности, предоставляемые указанными инструментами.

Аннотация:

Инструмент построения рейтингов научных журналов является одним из востребованных сервисов библиографических баз. Задача построения рейтинга обычно делится на две основные подзадачи: определение референтной группы журналов и вычисление показателя рейтинга для журналов этой группы. Практика показывает, что для корректного сопоставления журналов необходимым условием является ограничение референтной группы исключительно журналами определенной тематики. В случае методических ошибок, допущенных на этапе выделения референтной группы, значения показателя журналов в рейтинге могут сильно отличаться от ожидаемых.

Например, в рейтинге журналов в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) по двухлетнему импакт-фактору в тематическом направлении «Математика» классические фундаментальные математические журналы вопреки ожиданиям не выходят на первые позиции рейтинга. Первые позиции заняли журналы, для которых математика не является доминирующей профильной дисциплиной. Анализ статистических данных о тематике публикуемых статей и цитирований в журналах, занимающих лидирующие позиции рейтинга РИНЦ, показывает, что на показатели рейтинга существенно повлияла мультидисциплинарность этих журналов.

Отмеченное недоразумение подводит к мысли о том, что в подсчет рейтинга в данном случае следовало вовлекать не все статьи журнала, а только относящиеся к данному тематическому направлению. Вместе с тем вопросы вызывает и сложившаяся схема тематической классификации направлений. Более перспективной представляется набирающая популярность классификация «снизу вверх», работающая на представительном массиве статей. Здесь тематические кластеры вычленяются на основе понятия близости статей, трактуемого как близость их библиографических связей. И далее тематическая принадлежность статьи не назначается волевым решением автора или редакции, а строго формально вычисляется на основе ее библиографического списка.

Аннотация:

Описан технологический цикл разработки поисковой системы по 14 книгам философской направленности Л.А. Секлитовой и Л.Л. Стрельниковой, состоящий из 6 этапов работ. Идеи статьи могут быть полезны при проектировании и разработке программного обеспечения, агрегирующего цитаты из серий книг, монографий, научных публикаций или научно-периодических изданий, например, в целях хранения персональных ссылок на вторичные источники, часто пригождающиеся при написании научных статей и оформлении презентаций в педагогике. Поисковая система является результатом года работ автора и группы из примерно 30 волонтёров. Система представляет собой сервис, встроенный в веб-приложение. Технологический стек: Jade, CSS, JS, Node.js, Express.js, ESLint, Jest.

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: 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:

В настоящее время российские учреждения практически полностью отключены от западных информационных ресурсов и сервисов, связанных с изданием научных журналов. В таких условиях особую актуальность приобрела задача замещения ушедших сервисов, переориентация на отечественные научные журналы, российские библиотечные онлайновые ресурсы. В наиболее крупной библиографической базе eLibrary.ru, ориентированной на русскоязычные научные издания, собрана информация почти о 15 тысячах русскоязычных журналов. В eLibrary.ru действует аналитическая система «Российский индекс научного цитирования» (РИНЦ), обрабатывающая метаданные статей более чем 5 тысяч российских научных журналов. Насколько eLibrary.ru и РИНЦ готовы взять на себя функции национальной библиографической базы? По какой причине в российских организациях появляются «белые списки» журналов?

Основная проблема РИНЦ состоит в качестве построенных рейтингов научных журналов. Методики расчета рейтингов все прошедшие годы вызывали определенные критические замечания. В работе приводится пример построенного в РИНЦ рейтинга журналов из раздела «Математика». На первых позициях оказались журналы, малоизвестные в среде профессиональных математиков. Серьезные деформации в рейтингах РИНЦ подрывают доверие ученых к предлагаемым РИНЦ оценкам авторитетности российских журналов. Реакция некоторых вузов и научных организаций вполне ожидаемая: организации начинают вводить свои критерии успешности публикационной деятельности сотрудников, связанные с публикацией статей в журналах из так называемых «белых списков». Белый список журналов составляется, как правило, экспертными советами организации прицельно по каждой дисциплине и научному направлению. При составлении белых списков наукометрические показатели могут учитываться, но они не являются преимущественным критерием для отбора журналов. Белые списки в настоящее время могут стать разумным дополнением рейтингов библиографических баз.

Аннотация:

Охарактеризованы материалы, представленные на V международной конференции «Информационные технологии для наук о Земле и приложения для геологии, горной промышленности и экономики. ITES&MP-2019». Названная конференция описывает результаты последних лет в следующих областях:

• открытый доступ к научным данным в области наук о Земле; особенности данных в науках о Земле: новые концепции и методы, инструменты их сбора, интеграции и обработки в различных информационных системах, в том числе в системах с интенсивным использованием данных;


• анализ данных и математическое моделирование природных процессов в науках о Земле: новые подходы. Эволюция классических ГИС-приложений;


• применение информационных технологий в области металлогении критических полезных ископаемых;


• социальные аспекты горно-геологической отрасли;


• прогнозные построения в области геологической разведки и землепользования;


• интеллектуальный анализ данных, извлечение фактов и знаний из научных публикаций. Тезаурусы, онтологии, концептуальное моделирование. Семантический веб, связанные данные. Сервисы. Семантическое структурирование контента. Применение в науках о Земле;


• применение методов и технологий дистанционного зондирования в науках о Земле и горной промышленности: от спутников до беспилотных летательных аппаратов;


• информационные технологии для создания систем демонстрации и популяризации достижений в науках о Земле;


• приложения: прогноз месторождений, экологические риски, опасные природные явления, управление водными ресурсами, геотермальная энергия и др.

Аннотация:

Описаны современные модели и средства публикации и распространения научных знаний. Охарактеризованы современные информационные системы управления научными изданиями и сервисы, определяющие их функциональность.

Введено понятие цифровой инфраструктуры электронного научного журнала как комплекса, который объединяет программную платформу, реализующую основные рабочие процессы управления электронным журналом, и информационные системы, которые обеспечивают функционирование как основных, так и дополнительных сервисов, учитывающих, в частности, специфику предметной области журнала.

Представлен подход к организации цифровой инфраструктуры электронного научного журнала на основе открытой программной системы Open Journal Systems (OJS). Предложены сервисы, расширяющие функциональные возможности этой системы и учитывающие специфику предметной области научных журналов. На основе технологии расширения функционала OJS созданы программные модули, обеспечивающие автоматизацию ряда редакционных процессов электронного научного журнала.

Представлена система сервисов автоматической обработки коллекций научных документов. Эти сервисы обеспечивают проверку соответствия документов коллекций принятым правилам формирования коллекций и преобразования документов в установленные форматы; структурный анализ документов и извлечение метаданных, а также их интеграцию в научное информационное пространство. Система сервисов позволяет автоматически выполнять набор операций, который не реализуем за практически приемлемое время при традиционной «ручной» обработке электронного контента, и предназначена для обработки больших коллекций научных документов.

Охарактеризованы алгоритмы автоматической стилевой валидации текстов на этапе регистрации статьи в информационной системе электронного научного журнала, автоматического подбора рецензентов, рассылки уведомлений и контроля сроков рецензирования.

Представлены методы обработки документов, содержащих математические формулы, в частности, алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов. Указаны основные идеи, подходы и уже полученные результаты по разработке семантических технологий управления математическими знаниями, в том числе, подход к построению рекомендательных систем на основе онтологий математического знания и метод автоматизации процесса первичной обработки научной статьи, использующей TеX-нотацию.

Охарактеризована проблема построения системы анализа и оценки информационного и социального воздействия публикуемого научного контента на его пользователей. Проведено сопоставление традиционных (библиометрических и наукометрических) и альтернативных показателей такой оценки. Описан мировой опыт использования информетрических сервисов на сайтах научных журналов. Обсуждены варианты реализации этих подходов в рамках цифровой инфраструктуры электронного научного журнала.

Аннотация: Фундаментальная библиотека Герценовского университета традиционно является ключевым звеном в цепи построения эффективной научно-исследовательской деятельности университета и ее воплощения в публикациях. Новым этапом данной деятельности стали создание и развитие библиотекой программного модуля, функционирующего в РГПУ им. А. И. Герцена и позволяющего в режиме реального времени осуществлять вывод структурированных текущих и сравнительных данных о наукометрических показателях преподавателей и научных сотрудников университета. Программный модуль был создан на основе взаимодействия базы данных с API наукометрических ресурсов: Российский индекс научного цитирования, Scopus и Web of Science с целью дальнейшей обработки и систематизации получаемых данных. Особое внимание авторами уделено перспективам развития созданного комплекса и возможностям интеграции данных, в том числе, уже реализованной синхронизации сведений с профилями преподавателей на сайте университета.

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: 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:

Применение современных методов тематического анализа для аналитической обработки больших объемов информации используется в настоящие время практически во всех сферах человеческой деятельности, в том числе, в наукометрии. Многие наукометрические системы и системы цитирования, включая всемирно известные WoS, Scopus, Google Shcolar, разрабатывают тематические рубрикаторы для поиска и обработки информации. Важными практическими задачами, которые могут решаться с применением методов тематической классификации, являются: оценка динамики развития тематических направлений в организации, отдельной стране и мировой науке в целом; поиск статей по заданной тематике; поиск и оценка авторитетности экспертов; поиск журналов для публикации и другие актуальные задачи. Авторами созданы программные реализации алгоритмов для решения некоторых из перечисленных задач и ведутся научные исследования с целью создания новых эффективных математических моделей и алгоритмов в этой области.

Аннотация:

Предложен алгоритм автоматического извлечения библиографических данных из однородного массива публикаций (в частности, выпусков научного журнала) и формирования блоков метаданных для экспорта в международные информационно-аналитические системы. Развиты методы интеграции платформы управления электронными научными журналами Open Journal Systems и международных баз научного цитирования.

Аннотация: На основе информации из открытых источников составлена таблица, отражающая показатели 128 действительных членов Российской академии образования в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ). Основные результаты даны в сжатом виде и сопоставлены с итогами аналогичного исследования, выполненного несколькими годами ранее. Обсуждены сделанные выводы и особенности РИНЦ как аналитического инструмента.