Выше квартилей
2.73K subscribers
110 photos
1 video
1 file
301 links
HSE: Home of Scientometrics and Expertise

Обучение и консультирование по практическим вопросам research evaluation и управлении наукой.

Все вопросы и предложения направляйте @vyshekbot или на почту Наукометрического центра ВШЭ: scientometrics@hse.ru
Download Telegram
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
Оценка влияния внедрения ИИ в науку

Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) затрагивает практически все сферы. Неудивительно, что применение ИИ всё чаще встречается в науке, о чем свидетельствует неумолимо растущее (особенно с 2015 года) количество упоминаний терминов этой сферы в заголовках и аннотациях статей. На днях в Nature Human Behaviour вышла статья, авторы которой подвергли количественной оценке использование и потенциальные преимущества ИИ в научных исследованиях.

Исследователи из Северо-Западного университета (Northwestern University) сопоставили данные более 74 миллионов публикаций с 1960 по 2019 год из Microsoft Academic Graph, охватывающих 19 дисциплин и 292 области, с данными о чуть более 7 миллионах патентов, выданных в период с 1976 по 2019 год Ведомством по патентным и товарным знакам США (USPTO), что позволило проанализировать практическое применение ИИ в научных исследованиях. Также авторы проанализировали встречаемость терминов ИИ в заголовках и аннотациях статей.

Основные результаты работы сводятся к следующему:

упоминание ИИ в статьях повышает их цитируемость как внутри своей области, так и за ее пределами;

• почти каждая дисциплина включает в себя некоторые области, которые видят потенциал в применении ИИ (см. рис.);

• междисциплинарное сотрудничество способствует стремительному развитию использования ИИ в науке;

• есть разрыв между применением ИИ и обучением ИИ (спрос превышает предложение);

• ИИ может усугубить существующее неравенство в науке (например, демографическое и гендерное).

Искусственный интеллект как открывает новые исследовательские пути, так и является источником неразрешимых проблем, например, этических. Цифровизация и внедрение инструментов ИИ в науку вынуждают трансформировать и переосмыслять традиционные академические форматы, ресурсы и практики.

Кстати, завтра, 23 октября в 16:00, Центр научной интеграции НИУ ВШЭ проведет вебинар с элементами тренинга «Ученый в эпоху перемен: ключевые навыки для построения академической карьеры», на котором среди прочего будет затронута тема влияния глобальных изменений последних 5 лет на деятельность ученого, а также будет поднят вопрос развития необходимых навыков для построения академической карьеры в нестабильное время.

Формат вебинара предполагает взаимодействие. В рамках тренинга будет возможность познакомиться с исследователями из научных и образовательных организаций, а также поделиться своим опытом развития в академической среде. Регистрация доступа по ссылке.

#Искусственныйинтеллект #Центрнаучнойинтеграции
#ИИ #MAG