Академические библиотеки - флагманы тенденций публикации в сфере библиотековедения и информатики: комплексный анализ ранжирования, цитирования и тем исследований

Цель данной статьи - идентифицировать наиболее преобладающие тенденции исследования и публикации в сфере библиотековедения и информатики (Library and Information Science - LIS) на основе публикаций за последние пять лет. Исследование придерживается комплексной методологии. Во-первых, на базе использования результатов журнального ранжирования Scimago Journal Rank (SJR) за 2013-2017 гг. был определен массив подлежащих анализу журналов, а затем на основе условий базы данных Web of Science (WoS) отобраны их наиболее цитируемые статьи. В ходе отбора производился сравнительный анализ журналов по нескольким критериям, чтобы в итоге отобрать для последующего включения в выборку нашего исследования 632 статьи, опубликованные в период 2014 -2018 гг. Далее проводилось исследование: 1. наиболее часто встречающихся авторов, 2. наиболее часто цитируемых статей, 3. учреждений с наибольшей публикационной активностью, 4. самых распространенных тем на основе названий статей, ключевых слов (КС) и рефератов, а также 5. всевозможных взаимосвязей между 1 4. Результаты анализа представляют международный обзор и оценку ведущих исследовательских тем и наиболее известных представителей сферы LIS - все они непосредственно связаны с пониманием и деятельностью академических библиотек

Цитируемость, показатели цитируемости и качество исследований: обзор базовых понятий и теорий

Цитируемость все больше используется в качестве показателя производительности в научной политике и внутри исследовательской системы. Как правило, предполагается, что цитируемость свидетельствует о влиянии исследования или его качества. Что подтверждает эти предположения и как цитируемость соотносится с качеством исследований? Эти и подобные вопросы изучаются на протяжении десятилетий наукометрических исследований. Предоставляется обзор некоторых основных актуальных вопросов, включающих теории цитируемости, трактовку и обоснованность использования цитируемости как измерения результативности. Качество исследований является многоаспектным понятием, в котором достоверность/правильность, оригинальность, научная ценность, а также общественная ценность общепринято воспринимаются ключевыми характеристиками. Изучается то, как цитируемость может затрагивать подобные разнообразные измерения качества исследований. Утверждается, что цитируемость отражает аспекты, касающиеся научного влияния и релевантности, но с определенными ограничениями. С другой стороны, нет ни одного свидетельства, подтверждающего, что цитируемость отражает другие ключевые величины качества исследований. Следовательно, рост использования показателей цитируемости в оценке исследований и финансирования может снижать внимание к этим иным величинам качества исследований, таким как надежность/достоверность, оригинальность и общественная ценность.

Недостаточно мнения только библиотекаря: искусственный интеллект относительно характера, значения и будущего библиотековедения и информатики

Управляемые искусственным интеллектом (ИИ) языковые модели на основе сетевых данных генерируют дружелюбное общение, в ходе которого проявляются не только человеческое знание и признанные чувства, но могут порождаться и новые представления, и прогнозы. Лучшей в мире языковой модели, GPT-3, было задано 15 сложных вопросов относительно характера, значения и будущего библиотековедения и информатики, темы, привлекающей многолетнее внимание со стороны вовлеченных в нее ученых. Предоставляются фрагменты 45 ее (модели) различных ответов, варьирующихся от элементарных вещей и карикатур до интересных взглядов и тревожных видений будущего с демонстрацией адаптированной к LIS актуальной работы языковых моделей на базе ИИ. Также сегодня допускается жизнеспособность использования ИИ для прогнозирования или генерации идей относительно исследований с помощью подобных моделей. В заключении публикуется полный журнал ответов для рассмотрения и оценки читателей.

Библиометрическое отображение исследования по подготовке пользователя для безопасного применения информационных систем

Информационные системы повсеместно распространены в организациях всех размеров. Для их безопасного применения пользователи должны быть тщательно подготовлены соответствующим образом. В связи с распространенностью информационных систем число научных публикаций о подготовке пользователей для безопасного использования информационных систем из года в год растет. Чтобы преодолеть проблему ручного труда при обзоре такого объема знания и идти в ногу с исследовательскими тенденциями, было проведено библиометрическое отображение в виде карт исследования по подготовке пользователей для безопасного применения информационных систем. Общее число документов, равное 1955 единицам, опубликованных в период 1991-2019 гг., взято из библиографической базы данных Web of Science 21 ноября 2019 г. Авторы с топовой продуктивностью, организации, страны и области исследования были идентифицированы с помощью встроенного в Web of Science средства для анализа результатов. Кроме того, осуществлено отображение в виде карт ключевых слов (КС) на основе программного обеспечения VOSviewer. Анализ сетевой работы и входящих в нее карт КС обнаружил шесть кластеров: Здравоохранение, Принятие Технологии, Управление, Информационная Безопасность, Технические Решения и Физическая Безопасность. Результаты данного анализа предполагают для проведения в будущем привлекательные исследовательские направления, такие как подготовка в сфере информационной безопасности в здравоохранении и индивидуальная подготовка пользователя как альтернатива подходу «одна форма для всех».

Отчет о восьмой национальной конференции Института наукометрии по «Научной коммуникации и наукометрии»

Восьмая национальная конференция Института наукометрии (Institute of Scientometrics - IOS) под названием «Научная коммуникация и наукометрия» была организована Продвинутым центром лечения, исследования и образования в области рака (Advanced Centre for Treatment, Research and Education in Cancer - ACTREC) и проходила в г. Нави Мумбаи с 22 по 23 ноября 2019 г. В двухдневной национальной конференции и предшествующим ее работе семинаре «Научная интеграция в исследовании: методы и технологии» приняло участие свыше 105 делегатов, включая основного докладчика, приглашенных докладчиков, экспертов и партнеров по индустрии и делегатов. Конференцию торжественно открыл главный гость, проф. П. С. Васудев Рао, почетный вице-председатель национального института им. Хоми Бхабха (г. Мумбаи). Другими почетными гостями были проф. Раджеш Диксит, директор ССЕ, проф. С. Л. Сангам, учредитель отделения библиотековедения и информатики (Department of Library and Information Science - DLIS) Университета шт. Карнатака и основатель IOS, а также д-р Сатиш Муннолли, ответственный секретарь IOS-2019 и библиотекарь ACTREC. Д-р Сатиш Муннолли представил обзор и генезис темы конференции «Научная коммуникация и наукометрия». Проф. С. Л. Сангам кратко изложил историю IOS и его деятельности. Проф. Раджеш Диксит в своем приветственном обращении сослался на тот факт, что слишком большое количество информации становится проблемой для ученых при отборе и использовании правильного типа информации. Он подчеркнул необходимость методов фильтрации информации. Далее он указал на необходимость обучения молодых специалистов написанию научных статей и представлению авторства в статьях для создания качественного научного результата.

Периодичность издания и число статей в научных журналах в 2018-2019 гг.: исследование журналов в SCI, SSCI, CSCD и CSSCI

В этом исследовании использовались все журнальные данные и их систематический случайный отбор, чтобы в первую очередь определиться со средним числом выпусков в год и средним числом статей в выпуске у журналов в Указателе библиографических ссылок в научной литературе (the Science Citation Index SCI), Указателе библиографических ссылок в научной литературе по общественным наукам (the Social Sciences Citation Index SSCI), Китайской базе данных научного цитирования (Chinese Science Citation Database - CSCD, Китай) и Китайском указателе библиографических ссылок в научной литературе по общественным наукам (the Chinese Social Sciences Citation Index - CSSCI, Китай). Данные случайного отбора основывались на 5 % выборок SCI и SSCI и 10 % выборок CSCD и CSSCI. Цели исследования состояли в получении данных за 2018-2019 гг. о периодичности издания журналов, подробно описывающих число статей в выпуске и число выпусков в год относительно журналов в этих списках, а также в сравнении данных китайских журналов с международными журналами в аспекте трансформаций научного издания в мире и в Китае за последние два десятилетия. В ходе исследования было установлено, что среднее число выпусков в год в указателях SCI, SSCI, CSCD и CSSCI составило 10,95, 5,18, 9,17 и 7,87, соответственно, но CSCD/CSSCI публикуют больше статей, чем SCI/SSCI, причем издательство указателей CSSCI происходит с существенно большим числом статей в год, чем издание SSCI. Авторские сборы в Китае для журналов не относящихся к открытому доступу могли давать преимущество в большем числе статей. Феномен «мегажурналов» не кажется признанной практикой у всех проанализированных списков журналов.

Библиометрическая оценка национальных научных журналов

Национально ориентированные научные журналы рассматриваются методологически с информетрической точки зрения посредством анализа данных, извлеченных из SCImago Journal Rank на основе БД Scopus. Предлагается действующее определение степени журнала национальной ориентации на основе географического распространения его публикующихся или цитирующих авторов, роли международного сотрудничества и общего публикационного выхода страны. Полный анализ направлений до 2019 г. представлен в более ранних исследованиях. Метод анализа национальных журналов изучаемых стран применяется к массиву журналов республик бывшего СССР и государств Восточной и Центральной Европы, входивших в социалистический лагерь, делается различие между отечественными и зарубежными журналами. Освещается возможное влияние факторов, связанных со статусом журнального доступа, языком публикации и предметной областью, международной научной миграцией и сотрудничеством, политикой охвата БД, размером национального научного сообщества, историко-политическими факторами и политиками национальной исследовательской оценки и финансирования.

Что имеет большее значение? Сравнение влияния концептуальных и документальных отношений в тематических моделях

Тематические модели широко используются для обнаружения скрытых тем в коллекциях документов. В статье предполагается изучить роль двух разных типов реляционной информации, т.е. документальных отношений и концептуальных отношений. Хотя использование сети документов значительно улучшает когерентность темы, введение понятий и их отношений не оказывает влияния на результаты как качественно, так и количественно.

Новый подход к тематическому моделированию: от пространства документов к пространству терминов

Исследовательские институты Швеции, г. Стокгольм, Швеция В статье рассматривается проблема опоры на документы как базовое понятие для определения взаимодействий термина в стандартных тематических моделях. В качестве альтернативы этой практики мы переформулируем распределения тем в латентные факторы в пространстве сходства терминов. Поясняется идея использования ряда стандартных векторных представлений слов путем построения очень широких окон контекстов. Пространства векторных представлений трансформируются в редкие пространства сходства, а темы извлекаются стандартным способом, перенося факторизацию на пространство заметно меньшего размера. Используется ряд разных способов факторизации и оцениваются различные модели с применением широкого спектра оценочных показателей, включая ранее опубликованные измерения когерентности, а также новые измерения, которые, предположительно, лучше отвечают применениям тематических моделей в реальном мире. Результаты однозначно отражают, что в большинстве случаев модели на основе терминов превосходят стандартные модели на основе документа.

Сходство документов на основе аспекта на примере научных статей

Традиционные измерения сходства документов обеспечивают крупномодульное разграничение между схожими и несхожими документами. Обычно эти измерения не рассматривают в каких аспектах два документа являются схожими. Это ограничивает степень структурирования прикладных задач, таких как рекомендательные системы, которые полагаются на сходство документов. В статье понятие сходства расширяется аспектом информации через выполнение задачи классификации пар документов. Оценивается сходство документов на основе аспекта на примере научных публикаций. Ссылки в статьях отражают сходство по аспекту, например, часть названия, в котором встречается ссылка, выполняет функции категории для пары цитирующей и цитируемой статьи. Использовался ряд вариаций моделей Transformer, таких как ROBERTa, ELECTRA, XLNet и BERT, и они сравнивались с ведущей моделью LSTM. Наши эксперименты проводились на двух недавно созданных наборах данных, подсчитывающих 172 073 научные статьи из собраний ACL Anthology и CORD-19. Относительно выполнения результаты определяют в качестве лучшей систему SciBERT. Качественное исследование обосновывает наши количественные результаты. Выводы стимулируют проведение дальнейших исследований сходства документов на основе аспекта и разработку рекомендательных систем на основе оценки технологий. Наборы данных, коды и подготовленные модели являются публично доступными.