​​​​Обновление квартилей JCR

20 июня, как уже заметили некоторые наши коллеги, обновился список Journal Citation Reports (JCR) от Clarivate, в котором приводится распределение по квартилям для всех журналов, индексирующихся в Web of Science. А мы традиционно проанализировали «миграцию» журналов «классических» коллекций (SCIE и SSCI) между квартилями, добавив к sankey-диаграмме квартили за 2023 год (на диаграмме 2021, 2022 и 2023 годы приведены слева направо). Кроме того, мы дополнили приложение квартилями для российских журналов. Внизу же демонстрируются различия в распределении самого импакт-фактора для разных коллекций (AHCI, ESCI, SCIE и SSCI). Для журналов из коллекций Arts and Humanities Citation Index (AHCI) и Emerging Sources Citation Index (ESCI), как вы, наверное, помните, импакт-факторы опубликованы впервые в прошлом году, это — второй выпуск.

Мы продолжаем нашу рубрику, посвященную истории развития наукометрии. Сегодня мы обратимся к истории одной из самых известных журнальных метрик — Journal Impact Factor (JIF). Посмотреть пост вы можете по ссылке.
#историянаукометрии

​​Дайджест: июнь 2024

Первый летний месяц в мире науки традиционно тихий. Тем не менее, за июнь произошел ряд интересных событий, и мы представляем свежий дайджест.

Научные публикации

- Подошла к концу история с амилоидной гипотезой возникновения болезни Альцгеймера (мы писали о ней ранее). Карен Эш, соавтор-корреспондент и коллега Сильвена Лесне, согласилась с необходимостью ретракции статьи 2006 года, и 24 июня статья была отозвана.
- На конференции FAccT’2024 была представлена работа А. Лизенфельда и М. Дингеманса, в которой анализируется, насколько генеративные ИИ с открытым исходным кодом действительно открыты (на самом деле не очень).

Редакторская политика

- На конференции Clarivate Ignite 2024, проходившей в Сан-Диего, США, представили IP Collaboration Hub. Новое решение позволит управлять всем процессом подачи и рассмотрения заявок на патенты и товарные знаки за рубежом с помощью единого механизма учета заявок.
- Кроме того, Web of Science запустили систему Research Horizon Navigator — новый модуль с поддержкой ИИ в InCites Benchmarking & Analytics. Он призван помогать быстро находить новые темы, возникающие в научном сообществе в области интересов конкретного исследователя или института.
- Система Problematic Paper Screener (PPS), используемая для обнаружения признаков плагиата в научных публикациях, теперь может распознавать так называемые «искаженные аббревиатуры» — довольно явный признак того, что статья была написана при помощи ИИ.

Базы данных

- В Scientometrics вышла статья о разработке и применении нового библиометрического пакета для R — biblioverlap. Сам пакет доступен в репозитории CRAN. Предлагаем читателям пробовать и делиться своими впечатлениями (мы тоже скоро планируем).
- Появился список Altmetrics 500. Туда входят статьи, которые привлекли наибольшее внимание в Интернете в 2023 году: в новостях, цитатах, Википедии и X/Twitter.

Университетские рейтинги

- 30 мая вышел новый выпуск международного рейтинга университетов RUR. Всего в этом году в рейтинге 131 российский вуз, но в первую сотню попал только МГУ.
- 19 июня на XII ежегодном форуме ведущих вузов «Будущее высшей школы» был представлен рейтинг лучших российских вузов RAEX-100. В топ-3 — МГУ, Бауманка и МФТИ.
- 25 июня был опубликован свежий рейтинг USNews, в котором рассматривается 2250 вузов из более чем 100 стран. Из России в рейтинге 42 вуза, на первом месте по стране — Южно-Уральский государственный университет.

Наука в мире

- Планируемые изменения в системе Research Excellence Framework (Великобритания) вызывают у научных администаторов опасения: если учитывать в REF результаты работы сотрудников, работающих всего на 0,2 ставки (FTE), то университеты могут начать фиктивно нанимать сильных ученых для повышения своих показателей.

Наука в России

- ТюмГУ вслед за САФУ и МГПУ утвердил право студентов использовать генеративный ИИ при написании ВКР.
- Федеральная антимонопольная служба оштрафовала Яндекс за распостранение рекламы сервиса по написанию рефератов, курсовых и дипломных работ.
- Опубликован список победителей в конкурсе на “президентскую мегастипендию для аспирантов” в размере 75 тыс. рублей. Мы поздравляем победителей!
- Указом Президента РФ от 18.06.24 были утверждены обновленные а) приоритетные направления научно-тенхологического развития и б) перечень важнейших наукоемких технологий.

И бонусная новость: фармацевтическая компания «Ланцет» подала иск с требованием прекратить правовую охрану товарного знака The Lancet (и не только). Дело зарегистрировано под номером №СИП-589/2024, к участию привлекли и Роспатент. Пока что суд вынес определение об оставлении искового заявления без движения, но мы будем с интересом наблюдать за развитием событий.

#дайджест #новости #редакторскаяполитика #базыданных #наукавроссии #искуственныйинтеллект #рейтинги

Чат-боты: цитировать или не цитировать? 

Растущий интерес к использованию искусственного интеллекта (ИИ) в написании научных работ и ряд скандалов, связанных с его недобросовестным применением в академической сфере, провоцируют острую дискуссию. Летисия Антунес Ногейра (Leticia Antunes Nogueira), руководитель проекта по искусственному интеллекту, и Ян Уве Рейн (Jan Ove Rein), библиотекарь-исследователь, оба — сотрудники NTNU опубликовали заметку (ч. 1, ч. 2), в которой сосредоточились на критике концепции цитирования языковых моделей в научных публикациях.

В заметке авторы сузили фокус до двух моделей (ChatGPT от OpenAI или Claude от Anthropic), так как предполагают, что пользователи, которые работают с инструментами, применяющими возможности GenAI в сочетании с другими системами (например, Perplexity и Scopus AI), будут ссылаться на оригинальные источники.

В политике ведущих мировых издательств и академических организаций существует общее мнение насчет того, что чат-боты не отвечают минимальным требованиям к авторству, однако вопрос о том, можно ли (и следует ли) цитировать чат-боты в качестве источников, остается открытым.

Сторонники цитирования сообщений чат-ботов отмечают, что цитирование необходимо как минимум по двум причинам:
· признание чужого вклада и влияния идей;
· раскрытие источников информации.

Эти два, казалось бы, простых аспекта связаны с некоторыми противоречиями.
Противники цитирования (и иногда использования) чат-ботов подчеркивают, что результаты, полученные с использованием ИИ, преимущественно невозможно отследить, воспроизвести или проверить. В дополнение к этим ощутимым аргументам, исследователи акцентируют внимание на нескольких этических аспектах:

🔹Ответственность авторов
Языковая модель не может нести ответственность за утверждения, включенные в публикацию от её «лица». Одно дело цитировать организацию (например, доклад ООН), и совсем другое — чат-бота. Организации состоят из людей и поэтому несут ответственность за предоставляемую информацию, чат-бот или его разработчики нести такую ответственность не могут.

🔹Загрязнение информационной среды
Упоминание чат-ботов в источниках ведет к загрязнению информационных экосистем. Если для обучения больших языковых моделей использовать данные, сгенерированные ИИ (т. е. тексты из Интернета, академические тексты и т. д.), это приведет к ухудшению качества моделей.

🔹ИИ — не истина в последней инстанции
Чат-боты не создавались как инструменты для информационных целей. Неопределенность в отношении качества их ответов обусловлена назначением и структурой чат-ботов, а не степенью технологической зрелости. Большие языковые модели (LLM) основаны на моделях использования языка, а не на информации, и вероятностны по своему принципу работы, а это означает, что некорректный результат в таком случае — особенность, а не ошибка.

APA рекомендует цитировать текст, полученный от чат-бота, как результат работы алгоритма: а именно, ссылаться на автора алгоритма в списке источников. Дело в том, что результаты «переписки» с ChatGPT невозможно воспроизвести. Сейчас в APA такие данные часто цитируются как личная переписка, но это не совсем корректно, потому что сгенерированный текст не исходит от чьей-либо личности. В то же время ICMJE и Elsevier занимают однозначную позицию и рекомендуют авторам не ссылаться на чат-боты.

Появление чат-ботов бросает вызов устоявшимся представлениям об источниках, информации и знании, которые совсем недавно считались само собой разумеющимися. Тем не менее, в эпоху искусственного интеллекта обеспечение целостности информационной экосистемы требует все больших усилий. По мнению авторов, поскольку связность и смыслы в любом случае находятся «в глазах смотрящего», наборы слов, полученные в результате вероятностных вычислений, нельзя назвать ни источниками, ни информацией, ни знаниями. Текст, генерируемый чат-ботами — скорее, воплощение отсутствия информации.

#ChatGPT #ИИ #искусственныйинтеллект #цитирование

​​Коротко и ясно: зависит ли цитируемость статьи от длины заголовка?

Большинство исследователей настаивают на том, что заголовки опубликованных работ должны быть относительно краткими, так как заголовки — это первая, а иногда и единственная информация, которую читатель получает из публикации.

Результаты опроса (впрочем, довольно старого), в котором приняли участие более 5000 человек, показали, что читатель научных журналов просматривает в среднем 1142 заголовка, 204 аннотации и 97 статей в год. Растущий поток информации и повышающаяся конкуренция в академической среде приводят к тому, что читателю, вероятнее всего, проще откинуть статью с витиеватым заголовком, не вникая в ее содержание (не случайно некоторые научные журналы ограничивают количество слов в заголовках). Как мы недавно видели, короткий и броский заголовок действительно может привлечь внимание.

С другой стороны, согласно теории поисковой оптимизации (SEO), длинный заголовок может помочь в поиске статьи по ключевым словам, благодаря чему статья привлекает больше внимания, и, соответственно, чаще цитируется. Исследователи Шанхайского университета финансов и экономики (SUFE) называют это информативным эффектом (informative effect), а факторы, подтверждающие положительную корреляцию между короткими заголовками и цитированием статей, — эффектом лаконичности (succinct effect).

На основе выборки из более чем 300 000 статей SSCI по экономике с 1956 по 2012 год они определили, что статьи с короткими названиями лучше цитировались в период, когда поиск литературы не был так тесно связан с цифровыми технологиями (1956–2000 годы), а уже с 2001 года наблюдается рост цитируемости статей с длинными заголовками.

Здесь необходимо отметить несколько аспектов. Во-первых, сами авторы стали использовать больше слов в заголовке (см. график). В частности, в 2010–2012 годах в заголовке в среднем было 10,4 слова, что на 33% больше, чем 7,8 слов в 1956–1958 годах.

Согласно исследованию, в XXI веке количество цитирований статьи должно возрастать на 0,60% с каждым дополнительным словом, добавленным в название статьи. Следует отметить, что, помимо длины заголовка, в исследовании были учтены другие факторы, которые могут влиять на количество цитирований:

💠 Количество страниц в статье. Статьи тоже стали длиннее, а такие статьи, согласно некоторым исследованиям, чаще цитируют.
💠 Число соавторов. Было обнаружено, что чем больше соавторов, тем больше цитирований, так как статья привлекает больше внимания.
💠 Количество ссылок в работе. Чем больше в статье ссылок на предыдущие работы, тем больше доверия она вызывает. Также обширный список источников связан с формой взаимного альтруизма — «Я цитирую вас, а вы цитируете меня».
💠 Алфавитный порядок авторов. Первого автора из списка чаще цитируют и упоминают.
💠 Порядок статьи в выпуске. Первые статьи в выпуске, как правило, больше скачивают и цитируют.

На данном этапе развития науки почти весь поиск литературы осуществляется в онлайн-базах данных, причем многие поиски ограничиваются ключевыми словами. По мнению авторов исследования, статьи с краткими названиями были более привлекательны в предыдущие десятилетия, но с развитием интернета информативный эффект начал превосходить эффект лаконичности. Исследователям не стоит жалеть время на выбор заголовка публикации, так как число статей и журналов, к которым можно получить онлайн-доступ, постоянно растет. А мы планируем вскоре вернуться к этой теме со своим исследованием, чтобы слегка освежить данные, полученные в оригинальной статье.

#цитирование #SSCI #обзор

«Стоковые» члены редколлегии в хищнических журналах

Как мы упоминали ранее, хищнические издательства часто пользуются без авторизации личными данными ученых и включают их в редакционные коллегии своих журналов (если эти редколлегии, конечно, вообще есть).

В июльском выпуске Learned Publishing вышла статья, посвященная описанию «стоковых» персонажей (stock characters) хищнических редколлегий, под которыми автор подразумевает ученых, которые одновременно входят в редколлегии 20 и более недобросовестных журналов.

В период с 2017 по 2023 год Майк Даунс (Mike Downes) тщательно изучал тысячи редакционных коллегий журналов, издатели которых входят в Список Билла (Beall's List). Им были обнаружены 96 исследователей, каждый из которых состоит в редколлегиях от 20 до 503 журналов (по состоянию на 2023 год).

В выборку вошли только хищнические журналы, редакционная политика которых допускает три этических нарушения:

🔹 фабрикация дат рецензирования статей;
🔹 кража личных данных;
🔹 заполнение архивов фальшивыми статьями.

По мнению автора, «стоковые» персонажи встречались настолько часто, что можно уверенно воспринимать их присутствие или отсутствие в качестве полноценного критерия, отличающего честного издателя от недобросовестного.

Такие персонажи, как правило, обращают на себя внимание за счет следующих «красных флагов»:

🔹 невозможность обнаружить профиль ученого на сайте вуза, в котором он якобы работает;
🔹 членство в редколлегиях журналов по двум и более несвязанным темам;
🔹 такой ученый практически никогда не встречается в редколлегии влиятельного журнала.

Конечно, информация о членах редколлегии может быть украдена полностью или частично, т.е. в некоторых случаях ученые не знают, что выступают в такой роли, но иногда исследователи добровольно вступают в такие редколлегии (в таких случаях они там же публикуют свои работы). Очевидно, что членство в совете редколлегии хищнического журнала, которое указано в разделе «Достижения» или в каком-либо схожем разделе биографии исследователя, нельзя назвать кражей личных данных.

Опасность заключается в том, что если имя ученого упоминается в хищнических редколлегиях сначала один, два, а потом несколько раз, и исследователь не замечает этого (или не хочет замечать), такое лицо легко становится типичной жертвой кражи личных данных.

Майк Даунс отмечает, что после его переписки с рядом «стоковых» персонажей, нескольким авторам, внесенным в редколлегии без их согласия, удалось немного исправить ситуацию. Например, один исследователь, который когда-то входил в 361 редколлегии, на данный момент состоит в 118. Однако существуют и мертвые «стоковые» персонажи, которые не могут за себя постоять (так, например, один профессор уже четвертый год после смерти продолжает занимать должность главного редактора журнала).

«Стоковые» персонажи включают в редакционные коллегии, чтобы создать впечатление, что журнал соответствует академическим стандартам. Согласно опросу автора, «стоковых» персонажей и многих других ученых, появлявшихся в редакционных коллегиях хищнических издательств, часто объединяет смутное воспоминание о том, что они согласились стать членом редакционной коллегии много лет назад и с тех пор больше ничего об этом не слышали. Внимательность в таких вопросах может помочь вовремя заметить кражу личных данных исследователя и принять соответствующие меры.

#predatoryjournals #хищническиежурналы #редколлегия #обзор

​​Что с сайтами журналов в Elibrary?

В нашем канале мы уже неоднократно упоминали о феномене «похищенных» (hijacked) журналов (некоторые мошеннические издательства создают копии сайтов научных журналов, которые тяжело отличить от официальных страниц). В комментариях к апрельскому посту наш коллега отметил неактуальность некоторых доменов университетов из 1-Мониторинга, что навело нас на мысль: сколько неактуальных сайтов журналов сейчас присутствует в российском сегменте?

Для исследования мы выбрали рейтинг Science Index 2022, размещенный на Elibrary. В него входят 4044 журнала, в том числе 3058 журналов из списка ВАК. В Elibrary домашняя страница указана у 3786 (93,6%) из них. Для проверки ответов сервера мы использовали сервис https://coolakov.ru/tools/ping/, позволяющий отследить редиректы и получить итоговый адрес страницы (или 404, если страница не найдена).

Полученные данные мы разместили на диаграмме. По оси X указывается место журнала в рейтинге, а на оси Y — код ответа сервера. Распределение по ответам серверов следующее:

3397 журналов — код 2ХХ (успешная обработка запроса)
30 журналов — коды 3ХХ (редирект и после этого успешная обработка запроса)
209 журналов — коды 4ХХ (ошибка на стороне клиента — нет доступа или ошибочный адрес сайта)
21 журнал — коды 5ХХ (ошибка на стороне сервера — например, сайт временно недоступен)
129 журналов — код 0 (такой код сервис возвращал, если сайта просто не существует).

Итак, для 359 журналов (почти 9%) журналов из Science Index указаны некорректные адреса веб-страниц (при этом редиректов на подозрительные ресурсы мы не обнаружили). 209 журналов, сайты которых возвращают коды 4XX, как правило, поменяли адрес или архитектуру сайта — нужно только обновить данные. А вот 129 журналов с несуществующими сайтами вызывают больше беспокойства.

#аналитика #Elibrary #сайты

История библиометрических баз данных и их разновидностей. Часть 1

Научные базы данных обеспечивают доступность и систематизацию растущего потока статей, материалов конференций, патентов и других исследований. Сегодня обращение к Web of Science, Scopus или другим базам данных для поиска статей — рутина любого исследователя. Мы используем базы данных, не придавая большого значения их различиям и не задумываясь об истории их появления. В сегодняшнем посте, посвященном истории наукометрии, мы посмотрим, как происходило становление баз данных, окружающих нас сегодня.
 #историянаукометрии #Scopus #WoS #MAG #OpenAlex