Корзина (0)
В корзине пусто!
 Серия «Библиометрические инструменты в помощь исследователю»

Серия «Библиометрические инструменты в помощь исследователю»

202
0
21 Октября, 2018

 

 

 

Алексей Лутай

 

Этот текст открывает серию мини-публикаций, посвященных анализу информации из реферативных баз данных и индексов научного цитирования. Идея создания серии родилась из споров о полезности использования индексов научного цитирования в «реальной» исследовательской практике. Желание спорить об очевидном быстро уступило осознанию важности обсуждения существующих практик.  Если о самих индексах и их роли в эволюции академических практик уже писали даже центральные газеты, то обсуждение вопросов практического применения нечасто встретишь даже в специализированных изданиях.

 

Что сделает эту серию особенной:

 

(1) минимум базовой информации о ресурсах, которую можно узнать на сайте или в вебинарах правообладателей

 

Количество индексируемых изданий, глубина архива, синтаксис поисковых запросов, поля для фильтрации, редактирование авторского профиля и расположение кнопок обсуждаться не будут.

 

(2) замена абстрактных библиометрических экзерсисов на практические задачи

 

В России каждый год проходят сотни мероприятий, на которых рассказывают о том, как выполнить поиск, измерить свой/чужой хирш-индекс и найти самого высокоцитируемого исследователя – всего этого здесь тоже не будет.

 

(3) использование новых инструментов

 

Возможности реферативных баз и индексов научного цитирования подробно описаны в официальных руководствах, поэтому мы не будем о них говорить, а сосредоточимся на тех программах и сервисах, которые расширяют возможности анализа и использования полученных данных. Выбор инструментов и ресурсов продиктован в первую очередь их доступностью для российских ученых на условиях либо открытой лицензии, либо подписки (как в случае с проприетарными индексами научного цитирования Scopus и Web of Science).

 

(4) никакого программирования

 

Несмотря на пышность риторики о прорывах в цифровое будущее, образовательные программы университетских аспирантур по многим специальностям не предлагают курсов, нацеленных на формирование навыков обработки и анализа данных. Как следствие, значительная часть отечественных научных сотрудников не владеет языками програмирования, а для обработки данных использует возможности Excel. Именно этой аудитории могут быть интересны и полезны те навыки и подходы, которым будет посвящена настоящая серия. В меньшей степени публикации будут интересны тем, кто владеет языками программирования, особенно в технической части.

 

Рассматриваемые в серии задачи, их решения и навыки не претендуют на исключительность и приводятся только в целях демонстрации подхода и возможностей программного обеспечения. В конце каждого поста будет приведена ссылка для отправки автору критических замечаний, комментариев и предложений. Ответы будут опубликованы в конце серии в виде отдельной публикации.

Первые несколько постов будут посвящены анализу научной темы. С этой задачей каждый исследователь сталкивается регулярно, начиная с курсовых работ.

Традиционный подход включает поиск в реферативных базах и чтение статей -  и то, и другое совершается по невоспроизводимым траекториям (от находки к находке), на которые влияет не только функционал поискового сервиса, но даже скорость интернета.

 

Исследователи, владеющие языками программирования, могут подойти к вопросу с большим размахом – скачать для анализа целиком всю базу данных (например,  CrossRef или SemanticScholar) или в автоматическом режиме (API) собрать результаты для всех возможных вариантов поисковых запросов – и работать с объемами информации, недостижимыми при ручном вводе поисковых запросов через онлайн-интерфейс.

 

В обоих сценариях после сбора и обработки данных перед исследователем встает не менее важная задача интерпретации и представления полученных результатов. Именно эта часть работы определяет итоговое восприятие результатов коллегами и руководством.

 

В следующей части: «Подводные камни поиска».

202
0
21 Октября, 2018
Ваш комментарий будет первым

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, пользовательских данных (сведения о местоположении; тип и версия ОС; тип и версия Браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник откуда пришел на сайт пользователь; с какого сайта или по какой рекламе; язык ОС и Браузера; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; ip-адрес) в целях функционирования сайта, проведения ретаргетинга и проведения статистических исследований и обзоров. Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, покиньте сайт.

x