ВВЕДЕНИЕ 3
1. КРАТКАЯ ИСТОРИЯ НАУЧНЫХ ЖУРНАЛОВ И НАУКОМЕТРИИ 5
2. СОВРЕМЕННЫЕ БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ БАЗЫ ДАННЫХ 8
2.1. Scopus 8
2.1.1. Журнальные метрики в Scopus 8
2.1.2. Метрики уровня статей в Scopus 8
2.1.3. Авторские метрики в Scopus 10
2.1.4. SCiVal 11
2.2. Web of Science 12
2.3. eLIBRARY.RU 17
3. НАУКОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ 20
3.1. Индекс цитирования 20
3.2. Импакт Фактор 20
3.2.1. SJR 22
3.2.2. SNIP 23
3.3. Индекс Хирша 24
3.4. Альтметрические показатели 25
4. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И РЕСУРСОВ
На протяжении многих лет основным официальным источником научных данных являются научные журналы. Но в связи с современными темпами увеличения количества научных работ появляется необходимость в средах по накоплению научных знаний и отслеживанию эффективности научных статей, а также в удобных инструментах локализации и поиска нужных данных. В связи с этим начали появляться библиографические базы научных знаний. Самые известные из них: «Web of Science», «Scopus», российский аналог «РИНЦ». Эти инструменты были созданы с целью накопления, распространения и анализа данных статей, авторов и организаций. Но все еще существует проблемы в поиске и анализе информации. Необходимо все больше инструментов для сбора и анализа данных.
С появлением наукометрии как науки в 60-ых годах прошлого столетия, преследуя цель оценки научных трудов, были введены различные инструменты и методы (от экспертной оценки до математических моделей). Однако рост научных публикаций делает процесс поиска данных по необходимой тематике все более трудоемким.
Объектом изучения данной работы являются современные модели публикаций и распространения научных знаний, их особенности и инструменты, а также наукометрические показатели, их минусы и преимущества.
Цель исследования - произвести анализ современных библиографических баз данных. Произвести исследование в области наукометрии. Создать дополнительный инструмент для действующей библиографической базы данных.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• Изучить современные библиографические базы данных;
• Выделить особенности, положительные и отрицательные стороны;
• Разобрать существующие наукометрические показатели, определить их эффективность;
• Проанализировать полученные данные;
• Разработать дополнительный инструмент по сбору и анализу данных.
Scopus имеет наибольшее количество инструментов для изучения научных трудов. В то время как Web of Science предоставляет более широкий выбор графических инструментов, таких как: Citation Reports, Citation Maps, Incites.
Что касается научной части, если интегрировать разработанное вебприложение в портал eLIBRARY, это расширит набор инструментов. Пользователи получат дополнительную возможность по поиску необходимых данных и их обработке или определения наиболее важных исследовательских групп в данной области, если это будет необходимо.
Подводя итоги, нужно сказать, что технический прогресс все больше популяризирует науку. Все больше людей выбирают научную стезю, а значит, объем научных трудов будет неуклонно расти. Будут требоваться все большее количество, все более совершенных и прогрессивных инструментов для обработки научных данных и метаданных. Работа в области изучения таких областей, как наукометрия и библиометрия, уже активно идет. Чтобы подвести итоги по изученным материалам, ниже представлена таблица сравнения двух наиболее популярных библиометрических баз данных и главного отечественного аналога.
Scopus имеет наибольшее количество инструментов для изучения научных трудов. В то время как Web of Science предоставляет более широкий выбор графических инструментов, таких как: Citation Reports, Citation Maps, Incites.
Что касается научной части, если интегрировать разработанное вебприложение в портал eLIBRARY, это расширит набор инструментов. Пользователи получат дополнительную возможность по поиску необходимых данных и их обработке или определения наиболее важных исследовательских групп в данной области, если это будет необходимо.
1. Солодкин Д.Л. К вопросу о становлении и развитии наукометрии. Вестник ОмГУ 2013. -N 3. -C.69
2. Налимов В.В., Мульченко 3.М. Накометрия. Изучение развития науки как информационного процесса. Наука.- 1969. - С. 192
3. Scopus Documentation // Scientific publication Elisevier journal [Electronic resource] - https://www.elsevier.com/solutions/scopus
4. [Electronic resource] - https://ru-science.com/ru/blog/publikaciya-
nauchnyh-statei-vak/pokazateli-zhurnalov Дата доступа: 8.04.2019г.
5. Plum analytics information list // Official Scopus blog [Electronic
resource] - https://blog.scopus.com/topics/plum-analytics
6. [Electronic resource] - www.webofknowledge.com/ Дата доступа: 13.04.2019 г.
7. Incites Documentation // Scientific publication Elisevier journal
[Electronic resource] - https://www.clarivate.ru/products/mcites/ Дата доступа:
22.04.2019г.
8. Endnote Documentation // Scientific publication Elisevier journal
[Electronic resource] - https://clarivate.ru/products/endnote/ Дата доступа: 22.04.2019г.
9. General information about the resource // Scientific bibliometric
database
[Electronic resource] - https://elibrary.ru/project_risc.asp Дата доступа: 19.05.2019г.
10. Impact factor value // Scientific publication Elisevier journal
[Electronic resource] - https://clarivate.com/essays/impact-factor/ Дата доступа:
22.04.2019г.
11. Science journal influence indicator // SCImago Research Group [Electronic resource] - https://www.scimagojr.com Дата доступа: 18.04.2019г.
12. [Electronic resource] - https://blog.scopus.com/posts/journal-metrics-in- scopus-source-normalized-impact-per-paper-snip Дата доступа: 27.04.2019г.
13. Burrell Q.L. Hirsch ‘s h-index: A Stochastic Model. Journal of informetrics. - 2007. - N 1. -P 16-25
14. Jason Priem, Paul Groth, Dario Taraborelli / The Altmetrics Collection
[Электронный ресурс] / 2012 // - Режим доступа:
http://joumals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0048753 - Дата доступа: 20.05.2019.
15. Гиляревский Р С. Публикационная активность как оценка научных достижений. // Научно-техническая информация. Серия 1. — 2014. — № 8. — С. 3.
16. Герасимов А.Н., Елизаров А.М., Липачёв Е.К., Хайдаров Ш.М. Методы автоматизированного извлечения метаданных научных публикаций для библиографических и реферативных баз цитирования // Сб. научных статей XIX объединенной конф. «Интернет и современное общество» IMS-2016, Санкт- Петербург, 22-24 июня 2016 года. С.-Пб.: Университет ИТМО, 2016. С. 41-48. http: // openbooks .ifmo .ru/ru/file/4086/4086.pdf;
17. Герасимов А.Н., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Формирование метаданных для международных баз цитирования в системе управления электронными научными журналами // Электронные библиотеки. 2015. Т. 18. № 1-2. С. 6- 33.
18. Галявиева М.С., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Цифровая инфраструктура электронного научного журнала: автоматизация редакционноиздательских процессов и система сервисов // Электронные библиотеки. 2016. Т 19. № 5. С. 408-465.
19. [Electronic resource] - https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/ Дата доступа: 22.04.2019г.
20. [Electronic resource] - https://www.seleniumhq.org/docs/ Дата доступа: 23.04.2019г.
21. [Electronic resource] - https://hibernate.org/orm/documentation/5.4/ Дата доступа: 26.04.2019г.