Кузнецова К.А. (8096-8264) АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ НАУКОМЕТРИЧЕСКИХ БАЗ ДАННЫХ ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» МО РФ Кафедра организации обеспечения медицинским имуществом войск (сил). Резюме. Оценка научной результативности исследования является важнейшим показателем для их участников, научно-исследовательских организаций и органов государственной власти. По данным о цитировании, т.е. по анализу библиографических ссылок, научное сообщество может делать выводы о значимости конкретного исследования, о качестве периодического издания, о перспективности работ в данном направлении. На сегодняшний день в мире известно около 200 наукометрических баз данных, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. При этом анализ данных о цитировании по одной базе данных не является объективным критерием оценки вклада конкретного автора, независимости данных и профессионализма ученых. Более полную картину научной результативности возможно получить лишь при анализе нескольких баз данных, имеющих в перечне искомое направление. Ключевые слова: наукометрические базы данных; индексы цитирования; Web of Science; Scopus; РИНЦ; база данных; публикации; профиль автора. Kuznetsova K.A. COMPARATIVE CHARACTERISTICS OF SCIENTOMETRIC DATABASES S. M. Kirov Military medical academy The Department of the organization of the provision of medical equipment for troops (forces). Summary. Evaluation of the scientific performance of the study is the most important indicator for the author himself, as well as for research organizations and public authorities. According to citation data, i.e. on the analysis of bibliographic references, the scientific community can draw conclusions about the significance of a particular study, about the quality of a periodical, about the viability of work in this area, about the feasibility of investing. Today, about 200 scientometric databases are known in the world, each of which has its own advantages and disadvantages. At the same time, the analysis of citation data on a single database is an objective criterion for evaluating the contribution of a particular author, data independence, and the professionalism of scientists. A more complete picture of scientific performance can only be obtained by analyzing several databases that have the desired direction in the list. Keywords: scientometric databases; citation indices; Web of Science; Scopus; RINC; database; publications; author profile. В послании Федеральному собранию в 2018 году президент Российской Федерации Путин Владимир Владимирович сообщил, что «наше технологическое развитие должно опираться на мощную базу фундаментальной науки», нарощенный за последние годы её потенциал и ведущие научные институты. В контексте этой задачи важным элементом становится развитие перспективных научных направлений, их финансирование и государственная поддержка. Ясность в вопрос перспективности исследований вносит, в том числе анализ научных работ проводимых зарубежом, о которых можно судить, опираясь на данные ведущих в мире наукометрических баз данных. Цель исследования: проанализировать, сравнить, структурировать информацию по работе в международных наукометрических базах данных и выявить наиболее информативные и удобные к использованию по направлению «Фармация». Материалы и методы. Теоретическую и методологическую основу исследования составили отечественные и зарубежные базы цитирования: Web of Science, Scopus, MEDLINE (Pubmed), Российский индекс научного цитирования (РИНЦ), Dimensions. Google Scholar. При проведении исследования использовался структурно-логический, многомерный, типологический методы анализа. 1 Результаты. В послании Федеральному собранию в 2018 году президент Российской Федерации Путин Владимир Владимирович сообщил, что «наше технологическое развитие должно опираться на мощную базу фундаментальной науки», нарощенный за последние годы её потенциал и ведущие научные институты. В контексте этой задачи важным элементом становится развитие перспективных научных направлений, их финансирование и государственная поддержка. Ясность в вопрос перспективности исследований вносит, в том числе анализ научных работ проводимых зарубежом, о которых можно судить, опираясь на данные ведущих в мире наукометрических баз данных. Для достижения поставленной цели было необходимо предложить терминологический аппарат важнейших понятий данной тематике. Так, наукометрия – это область знаний, занимающаяся изучением науки статистическими исследованиями структуры и динамики научной деятельности. Структурированию наукометрии способствовало появление новых информационных технологий и создание системы баз данных по научным публикациям. Наукометрическая база данных (scientometric database) — это библиографическая, аналитическая и реферативная база данных, являющаяся инструментом для отслеживания цитируемости научных публикаций, которая формирует статистику, характеризующую состояние и динамику показателей востребованности, активности и индексов влияния деятельности отдельных ученых и исследовательских организаций. Одной из крупнейших международных систем цитирования является Web of Science (США). В состав WoS входят несколько баз данных: WoS Core Collection, BIOSIS Citation Index, Current Contents Connect, Data Citation Index, Derwent Innovation Index, Korean Journal Database, Russian Science Citation Index. Так база данных Core Collection (WoS CC) включает в себя: 3 базы журнальных публикаций, 2 базы трудов конференций и 2 базы монографий (книг). Последние традиционно используются при подсчете индикаторов по «Web of Science». При этом доступ к книжным базам есть не у всех организаций, что может иногда вызывать серьезные расхождения при расчетах. Важно, что в WoS каждая публикация может одновременно присутствовать в нескольких базах и одновременно являться и статьей, и главой в книге, и трудом конференции (тогда как в Scopus, например, каждой публикации приписывается только один тип). Важно, что отечественные научные журналы по техническим причинам не представляют в WoS полноценную библиографическую информацию, наиболее часто не доводиться списки литературы [1,2]. Широко представлены в WoS естественные и точные науки (8500 журналов), общественные науки отражены в 3000 журналах. Направление «Фармация» в перечне актуальных тем для поиска статей также присутствует, причем поиск в рамках фармацевтического направления можно осуществлять по всем базам данных WoS одновременно, а также по каждой в отдельности. В WoS доступно формирование авторского профиля (ResearcherID ID), который обеспечивает удобство в работе и содержит данные об научных и/или образовательных организациях, областях знаний, а также список публикаций автора в WoS [4]. Важно отметить, что при поиске в WoS текст документа зачастую отсутствует. При этом есть указания на полнотекстовую версию на базе РИНЦ [8]. База Scopus (Нидерланды), является главным конкурентом WoS. В этой базе индексируется в два раза больше журналов и трудов конференций (книг примерно столько же) чем в WoS, причем число индексируемых журналов постоянно растет. В Scopus часть журналов по медицинским наукам и фармации попадает не напрямую, а через базу «MEDLINE», больше известную по названию поискового интерфейса «Pubmed». Многие российские медицинские журналы при прохождении этой цепочки теряют аффилиации и списки литературы. В результате несколько тысяч статей российских авторов ежегодно не учитывается при измерении публикационной активности организаций, в которых они работают. Потеря списков литературы ведет к потере ссылок, которая для российских научных и образовательных организаций оказывается настолько серьезной, что вообще не позволяет последним претендовать на достойные места в рейтингах, считающих цитирования на одну публикацию [7]. Несомненное достоинство Scopus по сравнению с WoS 2 – возможность автоматического формирования авторских профилей (Scopus Author Identifier) с уникальными идентификаторами авторов (Author ID) для авторов, опубликовавших более одной [3]. Профиль автора в Scopus содержит следующую информацию: количество публикаций, годы публикационной̆ активности, области исследований, ссылки на основных соавторов, общее число цитирований на публикации автора, общее количество источников, на которые ссылается автор, индекс Хирша автора и т.д. [4]. Также в Scopus есть возможность сформировать страничку организации. Существует возможность получить доступ к данной системе в пробном режиме «Scopus Preview» бесплатно и на русском языке, также возможно использовать поисковую систему без прохождения регистрации. Поиск по специальности «Pharmacy» также возможен. Данная рубрика находится в разделе «Health Professions». Трудностью, с которой сталкиваются исследователи, ученые и организации, является финансовая сторона работы с крупнейшими международными базами цитируемости. Добавление автором статьи в Scopus и Web of Science обойдется в суммы от 30 до 80 тысяч рублей. Среднее время опубликования статьи в изданиях, цитируемых в Scopus и Web of Science — 2 месяца. Организации для работы с данными системами также должны заключать договора с финансовыми обязательствами. Выгодно отличается от вышеуказанных наукометрических зарубежных баз данных российская — научная электронная библиотека «eLIBRARY.ru», которая в 2005 году выиграла конкурс на право заключения государственного контракта по разработке российского индекса научного цитирования (РИНЦ). Отличия РИНЦ от WoS и Scopus нами подробно разобраны в докладе. Интересен факт, что по договору с компанией Elsevier (Scopus) в РИНЦ регулярно подгружается информация обо всех публикациях российских авторов из Scopus. Важно, что при поиске публикаций в РИНЦ возможно столкнуться с различными вариантами их просмотра: свободный доступ и полный режим, просмотр только на сайте издателя, по заказу и отсутствие текста. Поиск осуществляется по различным критериям: тематика, журналы, организации, авторы, годы, тип публикации, ключевые слова [6]. Самая молодая из представленных в статье аналитическая система Dimensions была открыта 15 января и официально представлена в России на Гайдаровском форуме в рамках экспертной дискуссии «Ученые без границ: большие данные, научные коммуникации и социальные сети». Систему разработала компания Digital Science (Великобритания). Dimensions — это наукометрическая поисково-аналитическая платформа, которая содержит информацию о научных публикациях, клинических исследованиях, грантах и патентах в их взаимосвязи. Функционал Dimensions делится на две части: доступную для широкой общественности и только для подписчиков. В открытом доступе — сведения о научных публикациях. В закрытой части — данные о клинических исследованиях, грантах и патентах. Этой частью системы могут пользоваться только организации, оформившие подписку, и она недоступна индивидуальным пользователям. Разработчики также утверждают, что Dimensions нельзя напрямую сравнивать с существующими базами данных, такими как PubMed, Google Scholar, Scopus или Web of Science. Создавая систему, авторы старались выделить лучшее из каждой из них и по возможности улучшить выбранные функции. Явным преимуществом является наличие статей в рамках специальности «Фармация» [5]. База данных медицинской информации PubMed (США) ⎯ это электронно-поисковая система, основную часть которой составляет MEDLINE, которая включает резюме статей из медицинских журналов и других периодических изданий на 30 языках, включая русский (заглавия статей переводятся на английский язык). Еженедельно в эту базу данных добавляется около 9 000 резюме. По рубрикации MEDLINE предоставляет широкий выбор, в том числе по направлению фармации [7]. Одной из популярных во всем мире наукометрических баз является Google Scholar — бесплатная поисковая система по полным текстам научных публикаций всех форматов и дисциплин, которая работает с 2004 года. Индекс Google Scholar включает данные из 3 большинства рецензируемых онлайн журналов крупнейших научных издательств Европы и Америки. Google Scholar выполняет поиск не только по статьям, доступным онлайн, но и по статьям, доступным только в библиотеках или за деньги [9]. «Научные» результаты поиска генерируются с использованием ссылок из «полнотекстовых журнальных статей, технических отчётов, препринтов, диссертаций, книг и других документов, в том числе выбранных веб-страниц, которые считаются «научными». В результатах поиска Google Scholar выводит ссылки на статьи. Большинство из ссылок ведут на страницы, содержащие краткую информацию о статье. Доступ к полному тексту статей платный. Есть возможность создать авторский̆ профиль в системе «Академии Google», который позволит авторам следить за публикациями и за цитированием своих статей, узнать, кто ссылается на публикации, создать диаграмму цитирования и вычислить показатели этого процесса [4]. Выводы. Сравнительный анализ наукометрических баз данных показал, что современному научному исследователю — автору интернет-пространство предоставляет поле для выбора наукометрической базы данных, как для поисковой работы, так и для создания профиля автора. На сегодняшний день работа по поиску цитируемого издания, надлежащего предоставления материалов, правильности пользования базами данных и управление профилем автора и/или организации является полезной как для самого автора, для научной базы так и для страны в целом. При этом многие авторы не ориентируются в данном массиве информации, что свидетельствует о необходимости создания методических рекомендаций по работе в наукометрических базах данных по направлениям. Использование международных баз данных для определения наукометрических показателей̆ в наибольшей̆ степени способствовало бы сохранению потенциала отечественной̆ науки. Однако поскольку WoS/Scopus охватывают 2–10 % от всех российских изданий, то создание национальной̆ базы данных РИНЦ на основе eLIBRARY, несмотря на все проблемы, связанные с неполнотой̆ и способом формирования данных (индексирование из любых источников), является важным положительным шагом в сохранении российской̆ науки. Литература: 1. Орлов, А.И. Наукометрия и управление научной деятельностью [Текст]/А.И. Орлов//Управление большими си системами: Сборник трудов. – 2013.- № 44. – С. 538-568 2. Солодкин, Д.Л. К вопросу о становлении и развитии наукометрии [Текст]/Д.Л. Солодкин//Вестник Омского университета. - 2013.- № 3.- С. 185–189 3. Вареников Д.А. Подходы автоматизации обработки данных наукометрических баз данных [Текст]/Д.А. Вареников//Компьютерные инструменты в образовании. -2015.-№2.С. 3-13 4. Мазов Н.А., Гуреев В.Н. Проблемы идентификации метаданных в наукометрических базах данных Web of knowledge, Scopus и РИНЦ на примере профилей: материалы 19 международной конференции «Крым 2012. Библиотеки и информационные ресурсы в современном мире науки, культуры, образования и бизнеса», Судак,2012. 5. Коляда А.С., Гогунский В.Д. Автоматизация извлечения информации из наукометрических баз данных//Управлiння розвитком складних систем. - 2013.-№16.С.96-99 6. Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU [Электронный̆ ресурс]: научная электронная библиотека. - Электрон. дан. - Москва: 2000. - Режим доступа: http://elibrary.ru. - Загл. с экрана. - 18.10.2018. 7. Scopus [Электронный̆ ресурс]: библиографическая и реферативная база данных. Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.scopus.com/. - Загл. с экрана. - 18.10.2018. 8. Web of Science [Электронный̆ ресурс]: поисковая платформа. - Электрон. дан. - Режим доступа: http:// isiknowledge.com. - Загл. с экрана. - 18.10.2018. 9. Google Scholar [Электронный̆ ресурс]: поисковая платформа. - Электрон. дан. - Режим доступа: https://scholar.google.ru/. - Загл. с экрана. - 18.10.2018. 4
