Retracted Articles: от репутационных проблем к аналитике по областям
Совсем недавно Wiley, авторитетное издание с двухсотлетней историей, анонсировало закрытие 19 научных журналов. Wiley сообщило, что за последние 2 года из журналов издательства были отозваны 11 300 недобросовестных исследований, 8 000 из которых относились к издательству Hindawi (в 2021 году Hindawi было выкуплено Wiley, однако после такой массовой ретракции компания Wiley объявила, что прекратит использовать бренд Hindawi, а 200 оставшихся журналов включит в свой основной портфель).
По данным Nature в перечень лидирующих стран по количеству отозванных статей за последние два десятилетия входят Саудовская Аравия, Пакистан, Россия и Китай. Согласно приведенной в заметке статистике, в Саудовской Аравии на 10 тысяч публикаций приходится в среднем 30,6 ретракций, далее следует Пакистан (28,1) и Россия (24,9), на долю Китая приходится 23,5 ретракций. При этом медианное значение колеблется около 5 на 10 000.
В связи с постоянно растущим интересом к этой теме (заметки в Scholary Kitchen, Nature, Times, проверки отозванных статей со стороны департамента науки министерства образования Китая) мы решили проанализировать количество отозванных статей в разрезе по областям на базе OpenAlex, которая как раз в марте провела довольно масштабную работу по обновлению базы отозванных статей и исправлению ложноположительных результатов.
Самый актуальный вопрос для исследования, пожалуй, заключается в том, является ли большое количество отозванных статей в рамках издательства или журнала признаком его низкого качества? В целом, можно предположить, что если статьи массово отзываются, особенно в рамках издательства или отдельного журнала, то это означает, что постпечатная проверка (или внимание публики к вышедшим материалам) по качеству превосходит проверку перед публикацией, то есть проблемы связаны преимущественно с рецензированием.
С точки зрения областей наук тенденции вполне предсказуемые — большинство отозванных работ относятся к естественным наукам, в частности, биохимии, молекулярной биологии и медицине, почти столько же в сумме составляют публикации по инженерному делу и компьютерным наукам.
В этих областях есть много нюансов. Так, например, помимо заведомого нарушения правил подготовки публикации и недобросовестного отношения к подбору материала, многие кейсы, описанные в статьях по медицине, посвящены ранним исследованиям COVID-19. После получения более широкой выборки результаты стали заведомо неточными, и часть авторов сами отозвали свои публикации. Похожие случаи встречаются и в области компьютерных наук: например, если метод или систему, предложенные в статье, не получилось масштабировать, такие статьи также отзываются по просьбе автора. В случае несогласия авторов с решением редколлегии это, как правило, отмечается в сопутствующей заметке.
Мы сделали treemap-диаграмму по статьям, помеченным как отозванные в базе данных OpenAlex. Всего таких 46 тысяч, из них мы выбрали около 19 тысяч — те, что были написаны с 2019 по 2023 гг. С интерактивной версией диаграммы вы можете ознакомиться по ссылке.
#аналитика #openalex #ретракция
Совсем недавно Wiley, авторитетное издание с двухсотлетней историей, анонсировало закрытие 19 научных журналов. Wiley сообщило, что за последние 2 года из журналов издательства были отозваны 11 300 недобросовестных исследований, 8 000 из которых относились к издательству Hindawi (в 2021 году Hindawi было выкуплено Wiley, однако после такой массовой ретракции компания Wiley объявила, что прекратит использовать бренд Hindawi, а 200 оставшихся журналов включит в свой основной портфель).
По данным Nature в перечень лидирующих стран по количеству отозванных статей за последние два десятилетия входят Саудовская Аравия, Пакистан, Россия и Китай. Согласно приведенной в заметке статистике, в Саудовской Аравии на 10 тысяч публикаций приходится в среднем 30,6 ретракций, далее следует Пакистан (28,1) и Россия (24,9), на долю Китая приходится 23,5 ретракций. При этом медианное значение колеблется около 5 на 10 000.
В связи с постоянно растущим интересом к этой теме (заметки в Scholary Kitchen, Nature, Times, проверки отозванных статей со стороны департамента науки министерства образования Китая) мы решили проанализировать количество отозванных статей в разрезе по областям на базе OpenAlex, которая как раз в марте провела довольно масштабную работу по обновлению базы отозванных статей и исправлению ложноположительных результатов.
Самый актуальный вопрос для исследования, пожалуй, заключается в том, является ли большое количество отозванных статей в рамках издательства или журнала признаком его низкого качества? В целом, можно предположить, что если статьи массово отзываются, особенно в рамках издательства или отдельного журнала, то это означает, что постпечатная проверка (или внимание публики к вышедшим материалам) по качеству превосходит проверку перед публикацией, то есть проблемы связаны преимущественно с рецензированием.
С точки зрения областей наук тенденции вполне предсказуемые — большинство отозванных работ относятся к естественным наукам, в частности, биохимии, молекулярной биологии и медицине, почти столько же в сумме составляют публикации по инженерному делу и компьютерным наукам.
В этих областях есть много нюансов. Так, например, помимо заведомого нарушения правил подготовки публикации и недобросовестного отношения к подбору материала, многие кейсы, описанные в статьях по медицине, посвящены ранним исследованиям COVID-19. После получения более широкой выборки результаты стали заведомо неточными, и часть авторов сами отозвали свои публикации. Похожие случаи встречаются и в области компьютерных наук: например, если метод или систему, предложенные в статье, не получилось масштабировать, такие статьи также отзываются по просьбе автора. В случае несогласия авторов с решением редколлегии это, как правило, отмечается в сопутствующей заметке.
Мы сделали treemap-диаграмму по статьям, помеченным как отозванные в базе данных OpenAlex. Всего таких 46 тысяч, из них мы выбрали около 19 тысяч — те, что были написаны с 2019 по 2023 гг. С интерактивной версией диаграммы вы можете ознакомиться по ссылке.
#аналитика #openalex #ретракция
Дайджест: май 2024
Представляем свежий дайджест научных событий за последний месяц.
Научные события
- 30-31 мая проходит первая виртуальная конференция OpenAlex. Пользователи и разработчики делились опытом и планами на будущее. Презентации и запись можно будет найти на сайте и на YouTube-канале OurResearch (а мы скоро выпустим обзор по итогам).
- Объявлена тема Peer Review Week 2024: «Инновации и технологии в рецензировании». Об этом на Scholarly Kitchen написали организаторы события. К участию приглашаются все, кто так или иначе связан с процессом рецензирования. Судя по прошлому году, стоит ожидать вебинаров, хакатонов, онлайн-конференций, открытых дискуссий и не только.
Редакторская политика
- В Scientometrics вышла статья, анализирующая, влияет ли текст грантовой заявки на итог ее рассмотрения. Оказалось, что оценка заявки очень мало зависит от самого текста — если эксперты видят только короткую аннотацию, то их вердикт почти не меняется.
- Как мы (и некоторые наши коллеги) упоминали ранее, в этом месяце издательство Wiley анонсировало закрытие 19 журналов, что стало прямым следствием массового отзыва статей. Список журналов, которые прекратят выпускаться, можно найти на сайте Hindawi.
- IOP Publishing провели опрос насчет эффективности внедрения инструментов ИИ в процесс рецензирования. В опросе приняли более 3000 ученых. Согласно результатам, лишь 29% из опрошенных ученых считают, что внедрение ИИ окажет положительный эффект, 35% респондентов выказали негативное отношение к ИИ, а 36% убеждены, что внедрение ИИ не окажет никакого эффекта.
Базы данных
- В Quantitative Science Studies опубликовано достаточно подробное сравнение метаданных в восьми открытых библиометрических базах: Crossref, Dimensions, Google Scholar, Microsoft Academic, OpenAlex, Scilit, Semantic Scholar и The Lens. Авторы исследования показывают, что сторонние базы данных (Dimensions, OpenAlex, Scilit и The Lens) имеют более высокое количество и качество метаданных, чем академические поисковые системы (Google Scholar, Microsoft Academic и Semantic Scholar).
- Clarivate анонсировала новый продукт — Web of Science Research Intelligence. Судя по рекламному описанию, это инструмент для создания дэшбордов с интегрированным ИИ и рекомендательной системой.
Наука в России
- Число высокоцитируемых (по данным Clarivate) ученых из РФ сократилось до восьми, сообщает Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ.
- Коллеги из НЖБД подвели предварительный итог по количеству публикаций российских авторов в Scopus — их чуть больше 88 тысяч. С 2021 года их количество незначительно снижалось, при том, что количество российских журналов в Scopus за последние пять лет заметно увеличилось.
- 6 мая был утвержден перечень поручений Президента по итогам мероприятий к 300-летию РАН, а 8 мая вышел указ, в котором заявлено создание отечественной системы мониторинга публикаций в области социальных и гуманитарных наук, причем эта система должна быть независимой от зарубежных рейтингов показателей (п. 11, пп. “в”).
- Определены победители десятого конкурса программы мегагрантов: восемь проектов под руководством ведущих ученых и два проекта молодых перспективных ученых. Со списком можно ознакомиться на сайте Минобрнауки РФ.
- Электронная библиотека eLibrary добавила сервис поиска близких по тематике публикаций с применением нейросети SciRus-tiny, разработанной в Институте ИИ МГУ. Система автоматически подбирает документы, максимально близкие по тематической направленности. Поиск реализован на странице с описанием публикации (пункт «Найти близкие по тематике публикации» в панели «Инструменты»).
#дайджест #новости #редакторскаяполитика #базыданных #наукавроссии #OpenAlex #искуственныйинтеллект
Представляем свежий дайджест научных событий за последний месяц.
Научные события
- 30-31 мая проходит первая виртуальная конференция OpenAlex. Пользователи и разработчики делились опытом и планами на будущее. Презентации и запись можно будет найти на сайте и на YouTube-канале OurResearch (а мы скоро выпустим обзор по итогам).
- Объявлена тема Peer Review Week 2024: «Инновации и технологии в рецензировании». Об этом на Scholarly Kitchen написали организаторы события. К участию приглашаются все, кто так или иначе связан с процессом рецензирования. Судя по прошлому году, стоит ожидать вебинаров, хакатонов, онлайн-конференций, открытых дискуссий и не только.
Редакторская политика
- В Scientometrics вышла статья, анализирующая, влияет ли текст грантовой заявки на итог ее рассмотрения. Оказалось, что оценка заявки очень мало зависит от самого текста — если эксперты видят только короткую аннотацию, то их вердикт почти не меняется.
- Как мы (и некоторые наши коллеги) упоминали ранее, в этом месяце издательство Wiley анонсировало закрытие 19 журналов, что стало прямым следствием массового отзыва статей. Список журналов, которые прекратят выпускаться, можно найти на сайте Hindawi.
- IOP Publishing провели опрос насчет эффективности внедрения инструментов ИИ в процесс рецензирования. В опросе приняли более 3000 ученых. Согласно результатам, лишь 29% из опрошенных ученых считают, что внедрение ИИ окажет положительный эффект, 35% респондентов выказали негативное отношение к ИИ, а 36% убеждены, что внедрение ИИ не окажет никакого эффекта.
Базы данных
- В Quantitative Science Studies опубликовано достаточно подробное сравнение метаданных в восьми открытых библиометрических базах: Crossref, Dimensions, Google Scholar, Microsoft Academic, OpenAlex, Scilit, Semantic Scholar и The Lens. Авторы исследования показывают, что сторонние базы данных (Dimensions, OpenAlex, Scilit и The Lens) имеют более высокое количество и качество метаданных, чем академические поисковые системы (Google Scholar, Microsoft Academic и Semantic Scholar).
- Clarivate анонсировала новый продукт — Web of Science Research Intelligence. Судя по рекламному описанию, это инструмент для создания дэшбордов с интегрированным ИИ и рекомендательной системой.
Наука в России
- Число высокоцитируемых (по данным Clarivate) ученых из РФ сократилось до восьми, сообщает Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ.
- Коллеги из НЖБД подвели предварительный итог по количеству публикаций российских авторов в Scopus — их чуть больше 88 тысяч. С 2021 года их количество незначительно снижалось, при том, что количество российских журналов в Scopus за последние пять лет заметно увеличилось.
- 6 мая был утвержден перечень поручений Президента по итогам мероприятий к 300-летию РАН, а 8 мая вышел указ, в котором заявлено создание отечественной системы мониторинга публикаций в области социальных и гуманитарных наук, причем эта система должна быть независимой от зарубежных рейтингов показателей (п. 11, пп. “в”).
- Определены победители десятого конкурса программы мегагрантов: восемь проектов под руководством ведущих ученых и два проекта молодых перспективных ученых. Со списком можно ознакомиться на сайте Минобрнауки РФ.
- Электронная библиотека eLibrary добавила сервис поиска близких по тематике публикаций с применением нейросети SciRus-tiny, разработанной в Институте ИИ МГУ. Система автоматически подбирает документы, максимально близкие по тематической направленности. Поиск реализован на странице с описанием публикации (пункт «Найти близкие по тематике публикации» в панели «Инструменты»).
#дайджест #новости #редакторскаяполитика #базыданных #наукавроссии #OpenAlex #искуственныйинтеллект
Конференция OpenAlex: по горячим следам
Как мы уже упоминали, 30 и 31 мая состоялась первая онлайн-конференция OpenAlex. Мы внимательно наблюдали за ней (и даже задали пару вопросов), и хотим поделиться кратким описанием докладов и новостей, которые показались нам наиболее интересными.
День 1:
1️⃣ В первой секции сделали доклады Джессика Эдвардс (библиотекарь Columbia University) и Сильвия Орнер (библиотекарь University of Scranton). Их презентации были посвящены специфике применения OpenAlex в работе университетских библиотек. Энди Херцог (библиотекарь University of Minnesota) рассказал о том, как интегрировал OA в систему управления научной информацией в библиотеке своего университета.
2️⃣ Во второй секции был представлен доклад Дэниела Санфельда (доцент Universidade de Brasilia), посвященный Laguna — бразильскому data lake, который может строить сети цитирований с использованием облачных вычислений. Александр Гейтс (научный сотрудник University of Virginia School of Data Science) на основе данных OA проанализировал, как фрагментирование глобальной науки ограничивает распространение идей: например, как скоро концепция после упоминания в одной стране появляется в другой.
3️⃣ В третьей секции Саджад Эбрахими (Toronto Metropolitan University) презентовал работу своей компании — это Reviewer.ly, приложение для поиска рецензентов. Чем-то похоже на нынешнюю версию интерфейса OA, но с большим упором на визуализацию, в особенности сетей коллабораций и облака слов. Еще один инструмент для визуализации, Complemetrix, представил Альберт Диас-Гилера (Universidad de Barcelona). Двое докладчиков рассказывали про scite.ai: Шон Райф, сооснователь компании, предложил подход к построению рейтингов на основе OA, а Рикардо Хартли (Universidad Central de Chile) рассказал о непосредственном применении scite.
Завершили первый день конференции Кайл Демес и Джейсон Портеной из компании OurResearch, которая разработала OpenAlex. Они подвели итоги и поделились последними результатами и планами компании. В частности, буквально в последние недели были реализованы: стемминг поисковых запросов (теперь поисковой движок должен воспринимать различные словоформы) и интеграция с Retraction Watch. В ближайшее время планируется добавить: метаданные финансирующих учреждений, выбор полей для экспорта, новые опции поиска и новые фильтры, настраиваемые группы и взвешенный citation impact для различных предметных областей. Чуть позже будут реализованы визуализация и аналитические инструменты внутри OpenAlex, дополнительные поля, помимо количества, в группировке (group-by), больше источников, больше метрик, больше грантов и больше встреч пользователей.
День 2:
1️⃣ Во второй день было больше докладов от институтов и аналитических заметок. В первой секции доклады представили Самуэль Мок (библиотекарь University of Twente) и Сара Критцлер (библиотекарь Duisburg-Essen University) — они рассказали о своих проектах, посвященных унификации метаданных и созданию кастомизированных библиометрических отчетов. Присутствовал также Эрик Жанжирар, представитель Министерства высшего образования и науки Франции, команда которого работает над Works Magnet — инструментом для курирования метаданных.
2️⃣ Во второй секции была презентация Нееса Яна ван Эка (CWTS Leiden University) о визуализации данных OA при помощи VOSViewer. Ян Хан (The University of Arizona) рассказал об использовании OA для измерении вклада научных сотрудников университета.
3️⃣ В третьей секции интересный доклад представила Малгожата Лагиш (University of South Wales) — о больших научных коллективах и их вкладе в большую науку. И, наконец, Паскаль Поплен и Амели Черч (Sorbonne Université) рассказали об опыте полного перехода со Scopus на OpenAlex, который не так давно предприняла Сорбонна.
Программу конференции можно найти на сайте OpenAlex. Там же чуть позже будут размещены презентации докладчиков и запись эфира.
#openalex #конференция
Как мы уже упоминали, 30 и 31 мая состоялась первая онлайн-конференция OpenAlex. Мы внимательно наблюдали за ней (и даже задали пару вопросов), и хотим поделиться кратким описанием докладов и новостей, которые показались нам наиболее интересными.
День 1:
1️⃣ В первой секции сделали доклады Джессика Эдвардс (библиотекарь Columbia University) и Сильвия Орнер (библиотекарь University of Scranton). Их презентации были посвящены специфике применения OpenAlex в работе университетских библиотек. Энди Херцог (библиотекарь University of Minnesota) рассказал о том, как интегрировал OA в систему управления научной информацией в библиотеке своего университета.
2️⃣ Во второй секции был представлен доклад Дэниела Санфельда (доцент Universidade de Brasilia), посвященный Laguna — бразильскому data lake, который может строить сети цитирований с использованием облачных вычислений. Александр Гейтс (научный сотрудник University of Virginia School of Data Science) на основе данных OA проанализировал, как фрагментирование глобальной науки ограничивает распространение идей: например, как скоро концепция после упоминания в одной стране появляется в другой.
3️⃣ В третьей секции Саджад Эбрахими (Toronto Metropolitan University) презентовал работу своей компании — это Reviewer.ly, приложение для поиска рецензентов. Чем-то похоже на нынешнюю версию интерфейса OA, но с большим упором на визуализацию, в особенности сетей коллабораций и облака слов. Еще один инструмент для визуализации, Complemetrix, представил Альберт Диас-Гилера (Universidad de Barcelona). Двое докладчиков рассказывали про scite.ai: Шон Райф, сооснователь компании, предложил подход к построению рейтингов на основе OA, а Рикардо Хартли (Universidad Central de Chile) рассказал о непосредственном применении scite.
Завершили первый день конференции Кайл Демес и Джейсон Портеной из компании OurResearch, которая разработала OpenAlex. Они подвели итоги и поделились последними результатами и планами компании. В частности, буквально в последние недели были реализованы: стемминг поисковых запросов (теперь поисковой движок должен воспринимать различные словоформы) и интеграция с Retraction Watch. В ближайшее время планируется добавить: метаданные финансирующих учреждений, выбор полей для экспорта, новые опции поиска и новые фильтры, настраиваемые группы и взвешенный citation impact для различных предметных областей. Чуть позже будут реализованы визуализация и аналитические инструменты внутри OpenAlex, дополнительные поля, помимо количества, в группировке (group-by), больше источников, больше метрик, больше грантов и больше встреч пользователей.
День 2:
1️⃣ Во второй день было больше докладов от институтов и аналитических заметок. В первой секции доклады представили Самуэль Мок (библиотекарь University of Twente) и Сара Критцлер (библиотекарь Duisburg-Essen University) — они рассказали о своих проектах, посвященных унификации метаданных и созданию кастомизированных библиометрических отчетов. Присутствовал также Эрик Жанжирар, представитель Министерства высшего образования и науки Франции, команда которого работает над Works Magnet — инструментом для курирования метаданных.
2️⃣ Во второй секции была презентация Нееса Яна ван Эка (CWTS Leiden University) о визуализации данных OA при помощи VOSViewer. Ян Хан (The University of Arizona) рассказал об использовании OA для измерении вклада научных сотрудников университета.
3️⃣ В третьей секции интересный доклад представила Малгожата Лагиш (University of South Wales) — о больших научных коллективах и их вкладе в большую науку. И, наконец, Паскаль Поплен и Амели Черч (Sorbonne Université) рассказали об опыте полного перехода со Scopus на OpenAlex, который не так давно предприняла Сорбонна.
Программу конференции можно найти на сайте OpenAlex. Там же чуть позже будут размещены презентации докладчиков и запись эфира.
#openalex #конференция
Королевство пустых зеркал
В рамках нашей рубрики #историянаукометрии мы уже не раз показывали, что наука о науке не сразу обрела собственный предмет.
В дискуссии, получившей название «Как перестать беспокоиться и полюбить реферируемые журналы», А. Космарский отметил, что наукометрия как способ изучения работы научных практик может быть интересна в двух перспективах. С одной стороны, интерес к изучению науки как самостоятельного предмета может быть внутренней практикой самой науки, ее саморефлексией над происходящими внутри науки процессами. С другой стороны, в ней заинтересованы внешние по отношению к науке лица, например, государство, которое может прибегать к использованию продуктов наукометрии для (не-)эффективного администрирования процессов самой науки.
Т. Франссен и П. Воутерс в своем исследовании об изменениях использования библиометрии подчеркивают, что две эти перспективы в отношении гуманитарных наук последовательно сменяют друг друга: с 1960-х по 1980-е годы библиометрия является частью социологической оптики для изучения внутринаучных процессов, в то время как с 1980-х годов библиометрия начинает в большей степени рассматриваться как эмпирический материал для формирования научных политик и оценки исследований.
Учитывая наш личный интерес к теме, мы не могли пройти мимо анонса нашего коллеги Андрея Герасимова, который приглашает принять участие в конференции «Королевство пустых зеркал: социальные исследования социальных наук». Конференция, которая пройдет в Шанинке и онлайн, будет посвящена как эмпирическим исследованиям, реконструирующим путь становления наук и изменения их формы, так и теоретическим подходам к научной самообъективации. Направления конференции затронут в первую очередь разные социологические подходы, будь то исследования социо-гуманитарного знания в СССР, интеллектуалов, подходов к социальным наукам или социология социологии. Кроме того, одним из заявленных направлений, которое может особенно заинтересовать наших постоянных читателей, выступит наукометрическая перпектива (а также ее враги!): как цифры характеризуют нынешнее положение социальной науки, а также при помощи каких практик наука изучает эти цифры?
Мы же, по обыкновению, решили посмотреть, как схожие темы представлены в OpenAlex. Выборку было решено делать по концепциям, а не по недавно появившимся тематикам, поскольку только среди концепций удалось найти соответствующие пункты. Для анализа мы выбрали следующие концепции: Scientific integrity, Scientific thinking, Scientific evidence, Sociology of knowledge, Scientific modelling, Scientific reasoning, History of science, Scientific society, Scientific revolution, Scientific method, Scientometrics, Scientific progress, Science studies, Sociology of scientific knowledge, Scientific theory, Informetrics, порог балла связи (score) 0,5, временной период — с 2014 по 2024 гг. Результаты представлены на диаграмме (есть и интерактивная версия). Больше всего как цитирований, так и публикаций насчитывает наукометрия — более 3 тысяч статей были процитированы почти 25 тысяч раз. Сразу обращают на себя внимание концепции «научное доказательство» (scientific evidence) и история науки — публикаций по каждой из концепций около 2 тысяч, но при этом цитирований у первой более 20 тысяч, а у второй — всего 5479.
#конференция #OpenAlex #аналитика
В рамках нашей рубрики #историянаукометрии мы уже не раз показывали, что наука о науке не сразу обрела собственный предмет.
В дискуссии, получившей название «Как перестать беспокоиться и полюбить реферируемые журналы», А. Космарский отметил, что наукометрия как способ изучения работы научных практик может быть интересна в двух перспективах. С одной стороны, интерес к изучению науки как самостоятельного предмета может быть внутренней практикой самой науки, ее саморефлексией над происходящими внутри науки процессами. С другой стороны, в ней заинтересованы внешние по отношению к науке лица, например, государство, которое может прибегать к использованию продуктов наукометрии для (не-)эффективного администрирования процессов самой науки.
Т. Франссен и П. Воутерс в своем исследовании об изменениях использования библиометрии подчеркивают, что две эти перспективы в отношении гуманитарных наук последовательно сменяют друг друга: с 1960-х по 1980-е годы библиометрия является частью социологической оптики для изучения внутринаучных процессов, в то время как с 1980-х годов библиометрия начинает в большей степени рассматриваться как эмпирический материал для формирования научных политик и оценки исследований.
Учитывая наш личный интерес к теме, мы не могли пройти мимо анонса нашего коллеги Андрея Герасимова, который приглашает принять участие в конференции «Королевство пустых зеркал: социальные исследования социальных наук». Конференция, которая пройдет в Шанинке и онлайн, будет посвящена как эмпирическим исследованиям, реконструирующим путь становления наук и изменения их формы, так и теоретическим подходам к научной самообъективации. Направления конференции затронут в первую очередь разные социологические подходы, будь то исследования социо-гуманитарного знания в СССР, интеллектуалов, подходов к социальным наукам или социология социологии. Кроме того, одним из заявленных направлений, которое может особенно заинтересовать наших постоянных читателей, выступит наукометрическая перпектива (а также ее враги!): как цифры характеризуют нынешнее положение социальной науки, а также при помощи каких практик наука изучает эти цифры?
Мы же, по обыкновению, решили посмотреть, как схожие темы представлены в OpenAlex. Выборку было решено делать по концепциям, а не по недавно появившимся тематикам, поскольку только среди концепций удалось найти соответствующие пункты. Для анализа мы выбрали следующие концепции: Scientific integrity, Scientific thinking, Scientific evidence, Sociology of knowledge, Scientific modelling, Scientific reasoning, History of science, Scientific society, Scientific revolution, Scientific method, Scientometrics, Scientific progress, Science studies, Sociology of scientific knowledge, Scientific theory, Informetrics, порог балла связи (score) 0,5, временной период — с 2014 по 2024 гг. Результаты представлены на диаграмме (есть и интерактивная версия). Больше всего как цитирований, так и публикаций насчитывает наукометрия — более 3 тысяч статей были процитированы почти 25 тысяч раз. Сразу обращают на себя внимание концепции «научное доказательство» (scientific evidence) и история науки — публикаций по каждой из концепций около 2 тысяч, но при этом цитирований у первой более 20 тысяч, а у второй — всего 5479.
#конференция #OpenAlex #аналитика
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
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
Telegraph
История библиометрических баз данных и их разновидностей. Часть 1
Использование обширных цифровых баз данных стало неотъемлемым элементом академической деятельности. Они позволяют не только искать материалы в отдельных областях, но и отслеживать публикационную активность, а также проводить сложные аналитические исследования…
Гендерная гомофилия — исследование RSCI
Недавно мы писали об исследовании гендерной гомофилии, опубликованном в PLoS ONE. Нас заинтересовало более актуальное положение в различных научных областях, прежде всего по российским источникам. Мы решили проанализировать публикации 2023 года на предмет гендерного распределения исследователей, основываясь на данных OpenAlex. Выборка состояла из журналов RSCI (включая их переводные версии).
Наш исходный датасет включал 42 353 публикации со следующими параметрами: тип публикации "article"; не менее двух авторов, год публикации = 2023. Для определения предполагаемого пола авторов использовался пакет gender в R, который рассчитывает вероятность того, является ли имя мужским или женским, основываясь на данных за 1932-2012 гг. Для имен, которые не удалось распознать, дополнительно анализировалось родовое окончание фамилии. Всего в рассматриваемом датасете оказалось 187 303 автора, из которых 60 802 — женщины, 66 233 — мужчины, у 60 268 пол не был распознан. Последний результат частично связан с несовершенством метаданных в OpenAlex, но в большой степени со страновыми особенностями. Во-первых, пакет gender довольно часто не распознает азиатские и ближневосточные имена; во-вторых, в ряде стран (например, в Индии) принято указывать только инициалы и фамилию, что делает распознавание имени невозможным.
Итоговый массив составляет 18 238 публикаций, для которых распознан пол всех авторов. В нем мы выявили 3 079 публикаций, написанных чисто женскими коллективами, 3 940 — чисто мужскими. В 3 494 случаях число мужчин и женщин среди авторов было одинаковым. Также выяснилось, что чисто мужские коллективы обычно незначительно крупнее, чем чисто женские — 2,29 авторов-мужчин и 2,27 авторов-женщин в среднем.
Показательным также оказалось распределение по предметным областям. Наибольший разрыв по-прежнему сохраняется в инженерных дисциплинах — мужских коллективов более чем в два раза больше, чем женских, тогда как во всех науках о здоровье, включая общую медицину, число авторских женских коллективов значительно превосходит число мужских (причем это характерно только для нашей выборки по журналам RSCI — на общемировой выборке женщины имеют преимущество только в сестринском деле, общих науках о здоровье и нейронауках, причем перевес незначителен).
#аналитика #гомофилия #соавторство #OpenAlex
Недавно мы писали об исследовании гендерной гомофилии, опубликованном в PLoS ONE. Нас заинтересовало более актуальное положение в различных научных областях, прежде всего по российским источникам. Мы решили проанализировать публикации 2023 года на предмет гендерного распределения исследователей, основываясь на данных OpenAlex. Выборка состояла из журналов RSCI (включая их переводные версии).
Наш исходный датасет включал 42 353 публикации со следующими параметрами: тип публикации "article"; не менее двух авторов, год публикации = 2023. Для определения предполагаемого пола авторов использовался пакет gender в R, который рассчитывает вероятность того, является ли имя мужским или женским, основываясь на данных за 1932-2012 гг. Для имен, которые не удалось распознать, дополнительно анализировалось родовое окончание фамилии. Всего в рассматриваемом датасете оказалось 187 303 автора, из которых 60 802 — женщины, 66 233 — мужчины, у 60 268 пол не был распознан. Последний результат частично связан с несовершенством метаданных в OpenAlex, но в большой степени со страновыми особенностями. Во-первых, пакет gender довольно часто не распознает азиатские и ближневосточные имена; во-вторых, в ряде стран (например, в Индии) принято указывать только инициалы и фамилию, что делает распознавание имени невозможным.
Итоговый массив составляет 18 238 публикаций, для которых распознан пол всех авторов. В нем мы выявили 3 079 публикаций, написанных чисто женскими коллективами, 3 940 — чисто мужскими. В 3 494 случаях число мужчин и женщин среди авторов было одинаковым. Также выяснилось, что чисто мужские коллективы обычно незначительно крупнее, чем чисто женские — 2,29 авторов-мужчин и 2,27 авторов-женщин в среднем.
Показательным также оказалось распределение по предметным областям. Наибольший разрыв по-прежнему сохраняется в инженерных дисциплинах — мужских коллективов более чем в два раза больше, чем женских, тогда как во всех науках о здоровье, включая общую медицину, число авторских женских коллективов значительно превосходит число мужских (причем это характерно только для нашей выборки по журналам RSCI — на общемировой выборке женщины имеют преимущество только в сестринском деле, общих науках о здоровье и нейронауках, причем перевес незначителен).
#аналитика #гомофилия #соавторство #OpenAlex
FWCI в OpenAlex: первые пробы
12 августа 2024 OpenAlex добавил к своим показателям FWCI (Field-weighted Citation Impact — индекс цитирования, взвешенный по области науки). Рассчитывается он как и в других случаях через отношение количества цитирований за три года (плюс год публикации) к ожидаемому количеству цитирований по данному типу и предметной области (в OpenAlex используется третий по детализации уровень классификации — subfield).
Изначально FWCI появился в SciVal как одна из snowball-метрик. В Web of Science есть аналогичная метрика — CNCI (Category Normalized Citation Impact), однако исследователи давно заметили, что показатели FWCI и CNCI для одной и той же публикации различаются — иногда значительно. Это связано с рядом причин:
🔸 разный охват баз данных Web of Science и Scopus, и, следовательно, разное количество индексируемых цитат;
🔸 различия в предметных классификаторах;
🔸 способ расчета CNCI и FWCI для публикаций, которые относятся к более чем одной предметной области.
У OpenAlex есть своя специфика в расчете FWCI:
1. База в принципе содержит больше данных и включает в себя множество работ без цитирований — это снижает средние ожидаемые значения цитирования, поэтому цитируемые работы, скорее всего, будут иметь более высокие значения FWCI в OpenAlex.
2. У OpenAlex принципиально другой подход к классификации — тематика (primary topic), по которой нормализуется цитируемость, присваивается публикации, а не журналу. Поэтому FWCI/CNCI, нормализованный по предметным областям журналов, может значительно отличаться от FWCI согласно OpenAlex.
3. В OpenAlex датой публикации считается дата, когда публикация впервые появилась в сети. Однако дата выхода периодического издания может быть на год позже сетевой публикации, что влияет на окно цитируемости.
Небольшой пробный анализ мы сделали на недавнем массиве публикаций, которые мы использовали для анализа гендерной гомофилии (тип публикации "article", год публикации 2023, выборка из журналов RSCI, включая переводные версии). Общее количество таких публикаций на данный момент составляет 56 641. 47 359 (!) публикаций имеют нулевой FCWI, при этом у 2261 работы ненулевая цитируемость.
На графике визуализированы 25 наиболее популярных областей (то есть таких, в которых количество работ было наибольшим — разброс составил от 565 до 1751 публикаций: по инфекционным заболеваниям и по социологии и политическим наукам соответственно). Нулевые значения FWCI убраны из рассмотрения, поскольку сильно смещают график вниз; также удалено 46 выбросов (с FWCI от 10,03 до 146,352; наибольшее значение у статьи под названием "2021 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure", опубликованной в Российском Кардиологическим журнале).
Области, в которых основной массив публикаций располагается выше 1, можно считать достаточно авторитетными в российских журналах: это означает, что большинство тех статей, которые в принципе цитируются, цитируется чаще, чем ожидается на среднемировом уровне.
Однако выбросы, которые мы удалили (FWCI > 10), наглядно демонстрируют, что метрика должна использоваться с большой осторожностью: например, у целого ряда работ FWCI составляет 12,179 при количестве цитирований, равном 2.
#OpenAlex #Scopus #FWCI #цитируемость #визуализация
12 августа 2024 OpenAlex добавил к своим показателям FWCI (Field-weighted Citation Impact — индекс цитирования, взвешенный по области науки). Рассчитывается он как и в других случаях через отношение количества цитирований за три года (плюс год публикации) к ожидаемому количеству цитирований по данному типу и предметной области (в OpenAlex используется третий по детализации уровень классификации — subfield).
Изначально FWCI появился в SciVal как одна из snowball-метрик. В Web of Science есть аналогичная метрика — CNCI (Category Normalized Citation Impact), однако исследователи давно заметили, что показатели FWCI и CNCI для одной и той же публикации различаются — иногда значительно. Это связано с рядом причин:
🔸 разный охват баз данных Web of Science и Scopus, и, следовательно, разное количество индексируемых цитат;
🔸 различия в предметных классификаторах;
🔸 способ расчета CNCI и FWCI для публикаций, которые относятся к более чем одной предметной области.
У OpenAlex есть своя специфика в расчете FWCI:
1. База в принципе содержит больше данных и включает в себя множество работ без цитирований — это снижает средние ожидаемые значения цитирования, поэтому цитируемые работы, скорее всего, будут иметь более высокие значения FWCI в OpenAlex.
2. У OpenAlex принципиально другой подход к классификации — тематика (primary topic), по которой нормализуется цитируемость, присваивается публикации, а не журналу. Поэтому FWCI/CNCI, нормализованный по предметным областям журналов, может значительно отличаться от FWCI согласно OpenAlex.
3. В OpenAlex датой публикации считается дата, когда публикация впервые появилась в сети. Однако дата выхода периодического издания может быть на год позже сетевой публикации, что влияет на окно цитируемости.
Небольшой пробный анализ мы сделали на недавнем массиве публикаций, которые мы использовали для анализа гендерной гомофилии (тип публикации "article", год публикации 2023, выборка из журналов RSCI, включая переводные версии). Общее количество таких публикаций на данный момент составляет 56 641. 47 359 (!) публикаций имеют нулевой FCWI, при этом у 2261 работы ненулевая цитируемость.
На графике визуализированы 25 наиболее популярных областей (то есть таких, в которых количество работ было наибольшим — разброс составил от 565 до 1751 публикаций: по инфекционным заболеваниям и по социологии и политическим наукам соответственно). Нулевые значения FWCI убраны из рассмотрения, поскольку сильно смещают график вниз; также удалено 46 выбросов (с FWCI от 10,03 до 146,352; наибольшее значение у статьи под названием "2021 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure", опубликованной в Российском Кардиологическим журнале).
Области, в которых основной массив публикаций располагается выше 1, можно считать достаточно авторитетными в российских журналах: это означает, что большинство тех статей, которые в принципе цитируются, цитируется чаще, чем ожидается на среднемировом уровне.
Однако выбросы, которые мы удалили (FWCI > 10), наглядно демонстрируют, что метрика должна использоваться с большой осторожностью: например, у целого ряда работ FWCI составляет 12,179 при количестве цитирований, равном 2.
#OpenAlex #Scopus #FWCI #цитируемость #визуализация
Дискуссия недели в картинке недели: оптика OpenAlex
Решение Нобелевского комитета о награждении Джона Дж. Хопфилда и Джеффри Э. Хинтона премией по физике вызвало немало дискуссий, так как работы лауреатов, на первый взгляд, относятся в большей степени к области компьютерных наук, чем к фундаментальной физике. При этом, как заметили наши читатели, с учетом результатов премии по химии было бы странно не отметить Нобелевской премией авторов метода, который позволил совершить открытие мирового уровня. Но насколько верным было решение дать награду именно в отмеченной научной области?
Алексей Хохлов в своей заметке указывает, что «корни того, что мы называем искусственный интеллект, зародились, когда Хопфилд исследовал системы магнетиков методами теоретической физики». Здесь фактически приводится обоснование самого Нобелевского комитета, подробно разъясняющего, почему истоки нейронных сетей и машинного обучения следует искать именно в областях физики.
Мы же решили на дискуссию недели ответить рубрикой «Картинка недели». Так, мы посмотрели, какое количество различных областей науки затронула публикация Дж. Дж. Хопфилда "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities" (Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 1982), которую позже цитировал в своих работах Дж. Э. Хинтон, второй лауреат премии. Всего изначальная статья Хопфилда цитируется 17 884 раза. Для того, чтобы построить сеть цитирований с учетом тематик OpenAlex, мы использовали VOSviewer, и вот, что у нас получилось.
Как видно, физика по объему публикаций действительно занимает далеко не первое место, но общий вклад для этой тематической области оказывается значительным. Нейронные сети позволили значительно продвинуться в различных тематических направлениях, включая и отдельные разделы физики, при этом влияние работы на другие области также оказывается велико. Таким образом, общий вклад в науку лауреатов трудно переоценить (особенно учитывая информационный шум вокруг искусственного интеллекта в последние несколько лет) и в действительности не так существенно, по какой «статье» принято решение. Ведь, в конце концов, у Дж. Дж. Хопфилда докторская по физике. Интерактивная версия доступна по ссылке.
#нобелевскаянеделя #физика #VOSviewer #OpenAlex
Решение Нобелевского комитета о награждении Джона Дж. Хопфилда и Джеффри Э. Хинтона премией по физике вызвало немало дискуссий, так как работы лауреатов, на первый взгляд, относятся в большей степени к области компьютерных наук, чем к фундаментальной физике. При этом, как заметили наши читатели, с учетом результатов премии по химии было бы странно не отметить Нобелевской премией авторов метода, который позволил совершить открытие мирового уровня. Но насколько верным было решение дать награду именно в отмеченной научной области?
Алексей Хохлов в своей заметке указывает, что «корни того, что мы называем искусственный интеллект, зародились, когда Хопфилд исследовал системы магнетиков методами теоретической физики». Здесь фактически приводится обоснование самого Нобелевского комитета, подробно разъясняющего, почему истоки нейронных сетей и машинного обучения следует искать именно в областях физики.
Мы же решили на дискуссию недели ответить рубрикой «Картинка недели». Так, мы посмотрели, какое количество различных областей науки затронула публикация Дж. Дж. Хопфилда "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities" (Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 1982), которую позже цитировал в своих работах Дж. Э. Хинтон, второй лауреат премии. Всего изначальная статья Хопфилда цитируется 17 884 раза. Для того, чтобы построить сеть цитирований с учетом тематик OpenAlex, мы использовали VOSviewer, и вот, что у нас получилось.
Как видно, физика по объему публикаций действительно занимает далеко не первое место, но общий вклад для этой тематической области оказывается значительным. Нейронные сети позволили значительно продвинуться в различных тематических направлениях, включая и отдельные разделы физики, при этом влияние работы на другие области также оказывается велико. Таким образом, общий вклад в науку лауреатов трудно переоценить (особенно учитывая информационный шум вокруг искусственного интеллекта в последние несколько лет) и в действительности не так существенно, по какой «статье» принято решение. Ведь, в конце концов, у Дж. Дж. Хопфилда докторская по физике. Интерактивная версия доступна по ссылке.
#нобелевскаянеделя #физика #VOSviewer #OpenAlex
