Мы уже писали о различных показателях для измерения результатов научной деятельности, включая Индекс Хирша для оценки индивидуальных авторов и журнальные метрики, такие как JIF, SJR, CiteScore, SNIP, а также о базах данных для поиска и анализа научной информации. В этой статье мы рассмотрим основные понятия наукометрии и как устроена дисциплина, которая анализирует науку с использованием количественных методов и разработала вышеупомянутые метрики.
Определение наукометрии
Термин «наукометрия» был использован в 1969 году советским и российским математиком и философом Василием Васильевичем Налимовым, который вместе с З. М. Мульченко опубликовал фундаментальную книгу «Наукометрия: изучение науки как информационного процесса». По мнению другого выдающегося учёного Ю. Гарфилда, термин, переведенный на английский, Scientometrics звучал лучше, чем “науковедение” — Science of science — и отражал сущность предмета — измерение науки количественными методами. Издание журнала Scientometrics в 1978 г. также значительно способствовало популярности термина[1]. С тех пор понятие стало использоваться для анализа и изучения науки. Наукометрия также тесно связана с понятиями инфометрии и библиометрии[2].
Публикации
Публикации — ключевые элементы науки, в которых содержатся результаты исследований. Постоянное приращение, распространение и применение научного знания происходит через систему научных публикаций, а разнообразные аспекты этой системы и её составляющие открывают широкие возможности для изучения наукометрией.
Основными метаданными научной публикации выступают:
- Название публикации,
- Название источника (журнала, сборника и т.п.),
- Тип публикации,
- Название издательства,
- Год выхода публикации,
- Том, номер. страницы,
- Авторы,
- Аффилиации (основное место работы автора, или организация, где проводились исследования),
- Идентификаторы (ISSN, DOI, авторские идентификаторы, etc.)
- Контактные данные,
- Финансирование (в т.ч. гранты),
- Аннотация,
- Ключевые слова,
- Тематика,
- Списки литературы (цитирования).
Научная статья с точки зрения наукометрии с указанием метаданных показана на изображении ниже.
Ссылки (или цитирования)
Являясь формой научной коммуникации, ссылки служат средством для демонстрации развития вклада автора в работу и подтверждения достоверности исследования. Обычно ученые ссылаются на работы, оказавшие влияние на их собственные, указывая соответствующие источники (статьи, книги, заметки, обзоры и т. д.) в списке использованной литературы или сносках в своих статьях.
В этой связи публикация — это своего рода путь, на котором остаются следы деятельности самого исследователя, его научных связей и использования внешних научных источников, а ссылки (или цитирования), в свою очередь, представляют собой важнейший объект изучения наукометрии.
Таким образом, основными объектами для измерения и последующего анализа в наукометрии выступают:
- публикации в качестве меры производительности;
- цитирования в качестве меры влияния (impact).
Публикационное окно и окно цитирования
Широко используются показатели, оценивающие среднее количество ссылок на одну статью в определенном множестве публикаций. Это может быть совокупность статей из журнала, работы конкретного автора, исследовательской группы, организации или страны.
При этом статьи рассматриваются за заданный фиксированный промежуток времени. Например, статьи, написанные автором X за пятилетний промежуток с 2020 по 2024 гг. Интервал, в течение которого выходили оцениваемые статьи, называется «публикационным окном» (publication window). Не менее важен временной интервал, в течение которого выходили те статьи, ссылки из которых мы учитываем при подсчете показателя. Например, это могут быть статьи, вышедшие в 2024 году. Этот промежуток времени называется «окном цитирования» (citation window) [1].
Библиометрические базы данных
Как мы уже отметили, наукометрия анализирует метаданные научных публикаций, которые берутся из баз данных научного цитирования. Ресурсы различаются между собой, поэтому одни и те же показатели, такие как количество публикаций или ссылок, могут существенно варьироваться в зависимости от используемой базы данных, а, как следствие, варьируются и рассчитанные на них метрики: рейтинги журналов, индекс Хирша и т.п. Понимание особенностей каждой базы имеет ключевое значение для корректного толкования метрик на их основе.
Библиометрические базы данных можно классифицировать следующим образом:
“Классические” (платные и селективные)
Открытые, ориентирующиеся на максимально широкий охват:
- Google Scholar
- Dimensions
- Semantic Scholar
- OpenAlex
- The Lens
- Scilit
- etc.
Отраслевые:
- MEDLINE\PubMed
- ChemSpider
- INSPIRE
- etc.
Список источников в порядке использования в тексте:
- Руководство по наукометрии: индикаторы развития науки и технологии, второе издание : [монография] / М. А. Акоев, В. А. Маркусова, О. В. Москалева, В. В. Писляков ; под. ред. М. А. Акоева. Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2021.
- Hood, W.W., Wilson, C.S. The Literature of Bibliometrics, Scientometrics, and Informetrics. Scientometrics 52, 291–314 (2001). URL: https://doi.org/10.1023/A:10179199243
Дополнительные источники для ознакомления:
- Стерлигов И. А. Онлайн-руководство по наукометрии Наукометрического центра НИУ ВШЭ. URL: https://sciguide.hse.ru/.
- Налимов В.В., Мульченко З.М. Наукометрия. Изучение развития науки как информационного процесса, 1969.
