Занятия по Наукометрии 10.10.2019

Дата и время, аудитория	17.40 – 19.15	19.25 – 21.00
10.10.2019. Демидовский зал	Акоев М.А., зав. лабораторией наукометрии УрФУ  «Что наукометрия знает о каждом ученом и университете? Основные понятия наукометрии»	Акоев М.А., зав. лабораторией наукометрии УрФУ «Наукометрические показатели и построение карьеры ученого»

Мечты работодателей и очередные ожидания смерти университетов

Несколько тезисов по тексту «Босс против профессора: почему выпускники престижных вузов не могут найти работу» (раз мне лень писать на эту тему статью уже седьмой год, запишу тут).

Статья заканчивается ещё одним бездоказательным предсказанием смерти университетов. Автор чётко выводит генезис университетов из цеховой организации европейского средневековья, однако не отвечает на вопрос, что делает живучим университеты по сравнению с другими средневековыми институтами заменёнными на более современные. Есть несколько вариантов ответов на вопрос: от воспитания, совмещённого с обучением, до трансляции и перепаковки актуального знания (подробней писать опять лень). Однако, можно указать на условие смерти университета, это может случиться если найдут способ извлекать из мозга лучших практиков знания, навыки и опыт и непосредственно записывать их в мозг всех жаждущих без разрушения и повреждения оригинала.

Вынесу за скобки, смешивание автором российских реалий и топовых университетов (в РФ 1,75 вуза мирового уровня, для интересующихся это МГУ, СПбГУ, НГУ и условно МФТИ).

Образовательный дивиденд выпускников топовых в мировых рейтингах вузов и работников без образования, есть и пока не сокращается (NB для не топовых вузов предполагают тенденцию к сокращению). Образовательный дивиденд в нашей стране тоже наблюдается для топовых вузов. Можно поспорить о причине, однако, даже если топовые вузы только отбирают лучших и вообще ничему не учат их, то в этом случае компании экономят на рекрутинге лучших выпускников перекладывая затраты на университеты.


Про российские университеты.
Две важные функции в российских университетах по массово утрачены: транслировать только актуальные знания (для этого профессор должен актуализировать непрерывно свои знания) и формирование актуальных на момент выпуска навыков у студента в рамках выполнения исследований.

С учётом того, что руководители предприятий, которые «страдают» от завышенных ожиданий выпускников не бегут своими ресурсами исправлять ситуацию в университетах значит их все устраивает. Я не призываю предприятия вкладывать деньги в вузы, однако ничего кроме стенаний или идей приватизировать вузы я не слышал.

Идея о неприспособленности университетов к выпуску «менеджеров среднего звена или инженеров-токарей-ударников производства» (цитата из текста), имеет право на существование при условии, что у нас малоавтоматизированное производство. Станки с ЧПУ и аддитивные технологии предъявляют уже совершенно другие требования к работникам, которым могут удовлетворить только инженеры. Аналогично сложность внешней и внутренней среды требует дополнительно к школе учить и менеджеров среднего звена.

Думаю, правильный вопрос по итогам чтения статьи: можем ли мы в университетах дать образование которое адаптирует нашу страну к современному миру или будет артикулироваться консервация имеющихся форм производственных отношений?

Мой опыт упорядочения свалки книг и документов на диске

Для работы с сохраненными копиями статей, книг, презентаций и документов, пользуюсь Zotero (https://www.zotero.org/), десктопный клиент и плагины в браузеры и в MS Word.

Основные фичи для меня:

• Резервирование и синхронизация файлов книг и статей, между рабочими и домашним компьютером, через Яндекс.Диск (по протоколу WebDAV).
• Возможность расшаривать библиотеку под проект (сейчас не очень актуально, тк студентов нет).
• Захват у публикации описания, снапшота страницы и полного текста (не везде работает).
• Возможность делать комментарии к записи, как минимум записываю почему материал интересный. В теории должен работать импорт/экспорт комментариев из pdf, не пользовался еще, но похоже придется осваивать, тк копаться в заметках в печатных копиях уже лень.
• Возможность вставлять описание ссылки в MS Word оформленной по стилевому файлу и обновление библиографии в документе.

Недостаток, он у всех будет один, для того чтобы потом найти нужно создавать: 1) мета описания (хотя бы заголовок, авторы, источник и страницы, URL автоматом подставляется если со страницы сохраняешь) и 2) логика, к чему у тебя документы приплетены (у Zotero запись одна, а может в разных логических папках как ссылка находится). Я пришел к системе: скидываю новые документы по условным тематикам-папкам. Собираюсь начать использовать теги  к записи почему было интересно (типа как пред проектные изыскания) и по необходимости в одну папку под проект/статью собираю ссылки на записи которые мне понадобились или которые нашел в ходе работы, чтобы потом к ним вернутся если понадобится как к целому, а не вспоминать на, что я там еще хотел сослаться.

По началу работы, можно перетащить (drag &drop) партии файлов в папку или в корень Zotero и вызвать последовательно на каждом импортированном в Zotero файле правой кнопкой извлечь метаданные, вдруг повезет, если метаданных в документах нет то создать родительские документы через контекстное меню. Как альтернатива можно найти в сети страницу описания и сделать снапшот к нему pdf приложить или какой другой фай (я так файлы презентаций храню со slideshare).

На работе еще пользуюсь Mendeley (https://www.mendeley.com/) тк некоторые в университете с ним работают. Из минусов нельзя расшаривать полные тексты, можно только описания.

Плюсы минусы и альтернативы тут можно посмотреть.

https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_reference_management_software

Еще время от времени пользуюсь двумя продуктами: 

• https://calibre-ebook.com/ использую как конвертер.
• http://home-lib.net/ MyHomeLib для организации книг в FB2/EPUB. 

NB Если нет задач цитирования документов, заметок к прочитанному или хранения контекстов использования, типа собрал под проект и пр., то проще не заморачиваться и хранить все в одной папке, может с под папками по своему вкусу. Потенциальную проблему дубликатов игнорировать. Поиск осуществлять средствами типа:

• Everything (https://www.voidtools.com/) поиск оп именам и атрибутам файлов по всем дискам.
• Archivarius 3000 (http://www.likasoft.com/ru/document-search/) поиск по полным текста, требуется индексация. 

Или средствами, встроенными в Win/Mac. 

Размер пристатейной бибилиографии

Небольшой кейс наукометрического анализа.
Открываем InCites, аналитическую надстройку над данными Web of Science (требует наличия подписки). Смотрим в разделе Research Areas, для организации, в данном случае УрФУ за пять лет (2012–2016), список публикаций по категориям WoS которые дают больше всего публикаций. Почетное четвертое место занимает металлургия (~10% публикаций), которые цитируются в четыре раза хуже чем по миру, и только 40% из них были за этот период процитированы.


Может быть, это специфическая область, в которой работы цитируются медленней, чем в среднем по категории Metallurgy & Metallurgical Engineering? Загрузим в InCites референтные публикации, отобранные по тематике на основании цитирования, в рамках работы по разработке плана развития науки в УрФУ выполненного компанией Clarivate Analytics (ранее подразделение Thomson Reuters). Референтные публикации строились на основании публикаций УрФУ и УрО РАН по металлургии отобранных вручную учеными университета и институтов, за период 2003 по 2013, данные за последние четыре года не добавлялись.

За период 2003 по 2013, видим, что среднее число цитирований публикаций в области по миру в 2–3 раза выше, чем в УрФУ. Отдельно показаны публикации ИФМ УрО РАН, публикации РАН на графике сделаны только институтами УрО РАН по металлургии. Соотношение показателей лучше, чем по категории Metallurgy & Metallurgical Engineering, однако не кардинально лучше. 

Замечание по публикациям 2003 года, в референтные публикации за этот год попали только публикации УрФУ и институтов УрО РАН и те, которые в них цитировались за этот год.

Одна из гипотез почему такие низкие показатели по цитированию, была сформулирована на основании анализа данных по качеству пристатейной библиографии в 2011 году.
Один из факторов, определяющих низкие показатели цитирования, это низкое качество библиографии, те кому потенциально интересна опубликованная работа практически не имеют шансов найти ее в момент выхода на основании поиска по цитированию ключевых работ в области.
Может, мало цитируют, так как тематика публикаций малоинтересная? Вопрос интересный, и требует отдельного рассмотрения.
На пироге ниже, анализ библиографии статей (брался только тип article и 10% случайных статей от опубликованных), в журналах выполненных металлургами и химиками УрФУ за 2010 год, по сравнению со статьями, опубликованными в тех же журналах в тот же год, по данным Scopus. В среднем авторы приводили на ~20% ссылок меньше чем их коллеги по журналу. Треть ссылок базой не распознавалась и вела на русские публикации, часто на русскую версию публикации в переводном издании. И размер пристатейной библиографии у металлургов был от 4 до 12 со средним значением 6. Плюс половина ссылок была самоцитированием.

Посмотрим, что было в динамике и сравним с референтными публикациями.
Построенная в лоб картинка распределения числа публикаций по размеру библиографического списка ниже, учитывался только тип article. Анализ только по типу article исключает проблему длинных и коротких библиографических списков в обзорах и сообщениях.
Видим скошенное распределение, со смещенными средними и медианой, из-за длинного хвоста. Еще одной причиной отклонения распределения от нормального является раздувание размеров пристатейной библиографии (смотри следующую картину), на которую обратил мое внимание Иван Стерлигов. Большое спасибо за обсуждение и присланные ссылки.

Распределение среднего размера пристатейной библиографии по годам, приведено на графике ниже, для наглядности показаны значения УрФУ и институтов УрО РАН. Распределение по годам ближе к нормальным, и вычисления среднего осмысленно.

Посмотрим на достоверность различия размеров пристатейной библиографии за период, для красоты пририсуем «усики». Для наглядности сравнения взяты публикации из четырех дополнительных областей по материаловедению построенные за тот же период.

Предварительно можно рекомендовать ученым УрФУ и УрО РАН публикующимся в области металлургии обратить внимание на формирование пристатейной библиографии. 

Можно ли такой анализ сделать самостоятельно? Да можно, в выгрузках WoS размер пристатейной библиографии тоже доступен. Окрестность с референтными публикациями тоже можно построить либо оценить средние значения для нее.

Над чем можно поработать дальше? Можно сравнить процент распознавания источников и старость источников и проверить актуальность тематик. 

Об этом будут отдельные заметки. 

Чек-лист подготовки публикации

Чек-лист был подготовлен и опубликован в Методические рекомендации по подготовке и оформлению научных статей в журналах, индексируемых в международных наукометрических базах данных / Ассоциация научных редакторов и издателей; под общ. ред. О.В. Кирилловой. М, 2017. 144 c. (доступен полный текст рекомендаций по приведенной ссылке).

Как читать чеклист?

Чек-лист читается и проверяется по пунктам в процессе выполнения научных исследований для предотвращения ошибок при написании и опубликовании научной работы. К каждому пункту предполагается написание методических указаний, раскрывающих способ выполнения работы. Чек-лист не ставят целью показать, как выполнять научное исследование. Цель чек-листа – сформулировать в форме проверочных утверждений критерии выполнения практик, применяемых в научном исследовании.

Применимость

Пункты, отмеченные звездочкой *, должны быть уточнены в зависимости от сложившейся практики научной коммуникации в отдельных науках. 

 1. Сформулировано направление исследований.

2. Определено сообщество ученых и практиков, которым интересны результаты проводимых исследований.

3. Регулярно читаются и отслеживаются публикации из журналов и трудов конференций по теме исследований.

4. Определены работы, в которых описано возникновение темы исследований, и отслеживая цитирования которых, члены сообщества найдут вашу работу.

5. Определены обзоры и работы за последние 2–3 года с результатами по теме исследования.

6. Тема исследования четко сформулирована в форме research proposal. Написано введение для будущей публикации.

7. Выбраны признанные сообществом методы исследования.

8. Определены следующие шаги по развитию исследования.

9. Известны средства коммуникации, принятые в сообществе (конференции, научные журналы, семинары).

10. Намечены варианты изданий для публикации итогового варианта работы.

11. Определены требования к изложению результатов и полученные результаты соответствуют им.

12. Проведено обсуждение research proposal с научной группой внутри организации.

13. Определен объем раскрываемых сведений и принято решение по обнародованию презентации с неопубликованными результатами исследований (вопрос приоритетов и оригинальности).

14. Проведено обсуждение research proposal и первых результатов на научной конференции или семинаре, признанными сообществом.

15. Составлен список коллег, которым будет интересна итоговая публикация.

16. Предварительные результаты исследования опубликованы на странице автора (если решено опубликовать предварительный материал, презентацию или препринт).

17. Проведено обсуждение материалов публикации с будущими соавторами.

18. * Соавторы дали согласие на указание своего имени в качестве автора.

19. * Составлен итоговый список авторов публикации. Для каждого соавтора определена его роль в публикации (роли не публикуются, но предъявляются по первому требованию редактора).

20. * Определен порядок указания авторов в публикации.

21. * Для каждого автора указаны места работы, их порядок и каноническое написание организации (просим прислать соавторов и сверяем на сайте).

22. Изучены правила грантовых организаций по указанию грантов. Исключены конфликты по указанию нескольких источников финансирования.

23. Выбран тип публикации и написан черновой вариант текста публикации.

24. * Принято решение о публикации в открытом доступе и определены источники оплаты публикации открытого доступа (если это допускается правилами журнала).

25. * Наборы экспериментальных данных и лабораторный журнал подготовлен для предъявления в случае требования верифицировать результаты исследований.

26. Составлен и проверен полный перечень использованных источников в тексте и в ходе работы (использовано программное обеспечение для управления библиографией).

27. * Принято решение о публикации и дате публикации наборов экспериментальных данных и лабораторного журнала в data repository.

28. * Наборы экспериментальных данных и лабораторный журнал опубликованы в data repository.

29. Установлен и соблюдается порядок внесения правок в текст публикации.

30. Сформирована последовательность изданий, в которые будет подаваться публикация. Порядок изданий определяется на основании престижности журналов и значимости полученных результатов. Публикация в каждый момент времени подается только в один журнал.

31. Сформулировано итоговое название публикации, содержащее ключевые слова и отражающее полученный результат.

32. Изучены Руководства для Авторов (Guide for Authors) и получены шаблоны оформления публикаций для каждого журнала и текст публикации приведен в соответствие требованиям.

33. Составлен перечень требований к комплектности подаваемого материала.

34. Иллюстративный и сопроводительный материал публикации приведен в соответствии с требованием журнала.

35. Составлена аннотация, дающая точное и полное представление о содержании работы.

36. Составлен полный и точный список ключевых слов к публикации.

37. Пристатейная библиография отформатирована в соответствии со стилем, требуемым в журнале.

38. Сформирован раздел благодарностей (Acknowledgements).

39. Определен порядок подачи материала: способ подачи в редакцию и автор, ответственный за переписку с редактором. Автор, ответственный за переписку, указывается как автор по переписке (контактный автор, corresponding author), указывается одно место его работы.

40. Текст публикации вычитан на предмет отсутствия ошибок и приведен к требованиям, принятым в подаваемом журнале.

41. Публикация проверена на предмет соответствия требованиям к подаваемому в журнал материалу.

42. Проверено выполнение требований организации к публикации материалов: патентная проверка, экспортный контроль, уведомление о посылке публикации в печать.

43. Определены требования журнала по публикации авторской версии работы в репозиториях открытого доступа и отправки материалов коллегам.

44. Написано сопроводительное письмо (Cover Letter) редактору с пояснением, почему работа будет полезной и важной для журнала.

45. Публикация отправлена в журнал.

46. Отработаны замечания рецензентов и редактора, отметка об исправлении или выражение несогласия по каждому пункту доработки отправлены редактору.

47. В случае отказа публикация переоформлена по правилам следующего в очереди журнала и отправлена в него.

48. Авторская версия с внесенными исправлениями подготовлена для публикации в репозитории открытого доступа и рассылке коллегам.

49. Авторская версия опубликована в репозитории открытого доступа и отправлена коллегам в сроки и в соответствии с правилами издательства.

Чек-лист отказа от участия в разборе кейса

Важно, речь о  важных либо крупных  кейсах. Один выполненный пункт повод провести детальную диагностику, два и более выполненных пункта — кейс отправляется в прозекторскую и на кладбище.

NB помню, что есть полный и надежный набор чек-листов состояний альф. Цель краткого списка быстро похоронить дело в своем сознании, потратив минимум своих сил.

1. Заказчик систематически мыслит категориями мелких целей, не демонстрируя понимание места результата кейса в организации.
2. Результатом деятельности будет усложнение работы людей без пользы для них или эквивалентной компенсации, с исчезающим малым общим профитом.
3. Деньги на задачу не выделяются их нужно выманивать под крупные закупки.
4. Оплата исполнителям не предусмотрена даже в форме указания тратить свое рабочее время вместо должностных.
5. На проект назначают руководителя который не в теме либо со стороны.
6. Участие в проекте подразумевается, а не оговаривается.
7. Заказчик настолько занят, что не готов на регулярные встречи.
8. Заказчик не использует социальные практики, особенно в ситуации когда не обладает реальной властью над участниками работы.
9. Не работать с му*ками!

Прилив поднимает все лодки

При обсуждении роста числа публикаций вузов всегда интересно насколько быстр рост и не является ли он следствием общих факторов, например, индексацией новых российских журналов или расширением финансирования науки. В качестве базы для нормирования можно взять публикации: Российской  федерации, МГУ и вузов 5-100. Ниже три графика отражающих динамику доли публикаций 20 вузов по Scopus с 1996 по 2014 год. Графики ничего не говорят о качестве публикаций и причинах роста. Для анализа качества и причин нужно смотреть динамику и состав авторских долей, источник в котором работы были опубликованы, показатели цитирования.
Подобное «странное» нормирование я использовал в первой записке по наукометрии руководству тогда еще УГТУ-УПИ от 30.09.2009. В оригинале динамику публикаций не показывал, только сравнение долей за период до и после 1996 года относительно МГУ. Почему в качестве базы выбраны МГУ и вузы 5-100? МГУ выбран как ведущий университет страны, а сумма публикаций вузов проекта 5-100 с исключением дублирования как база по вузам которые получают целевое финансирование для своего развития, прежде всего как научных организаций.
В дополнение к 15 вузам проекта 5-100, в сравнении даны значения для двух национальных университетов (МГУ и СПбГУ) и трем вузам интересным мне (МГТУ им. Н. Э. Баумана и два первых федеральных университета: ЮФУ и СибФУ).
Картинки кликабельны, по ссылке можно перейти на интерактивный график.  Для справки динамику можно посмотреть и по 27 предметным областям, однако по большинству их них динамика не показательна в силу малости числа публикаций.

Динамика числа публикаций университетов от числа публикаций МГУ

Динамика числа публикаций университетов от числа публикаций РФ

Динамика числа публикаций университетов от числа публикаций всех вузов проекта 5-100

Маленькое замечание, почему МГУ. Смотрим на диаграмму ниже, где дано сравнение числа авторов статей и численности НПР с продуктивностью авторов. Вузы взяты по бенчмаркам ППК УрФУ. Добавлены отдельные вузы 5-100. Данные по числу уникальных авторов SciVal за 2012-2014 (источник Scopus). Данные по числу НПР в человеках по отчетам СЗНМЦ за 2013 год и InCites за 2012 год. По сравниваемым вузам может быть картинку обновлю позже.

Сравнение числа авторов статей и численности НПР с продуктивностью авторов

Список университетов по которым рассчитана динамика.

1. Moscow State University
2. St. Petersburg State University
3. Far Eastern Federal University
4. Higher School of Economics
5. Kazan Volga Region Federal University
6. Moscow Engineering Physics Institute
7. Moscow Institute of Physics and Technology
8. Moscow Institute of Steel and Alloys
9. Nizhni Novgorod State University
10. Novosibirsk State University
11. Saint Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics (Uni
12. Samara State Aerospace University
13. St. Petersburg State Electrotechnical University
14. St. Petersburg State Polytechnical University
15. Tomsk Polytechnic University
16. Tomsk State University
17. Ural Federal University
18. Moscow State Technical University
19. Siberian Federal University
20. Southern Federal University

Однако период написания с 20150316 по 20150612 :(

Visualize of changes position Univ and share indicators in Webometrics

А small exercise in visualization using Tableau's dynamic filtering.

The graph on the left shows the number of universities in the ranking of countries Webometrics Jul 2014 with dynamics of universities’ average positions in the country’s ranking as compared to Webometrics Jan 2014. Select a country to see a list of universities of this country in the graph below.

The graph shows the normalized deviation for each university and each indicator, calculated as the difference between the university rank based on this indicator only and overall university rank, multiplied by the indicator’s weight in the ranking and normalized (divided) by overall university rank.

The graph to the right shows average values ​​of this normalized deviation for each indicator.

Note that the sum of normalized deviations for all indicators for a university is not equal to zero, because the calculation is based on rank and not on value rating.

It's interesting that Russian universities AVG Impact is significantly worse than other indicators.

Full and interactive version visualize

Об классификацию

Хочешь ввести классификацию в {анализе данных|проектировании схемы|разработке формы сбора данных} подумай зачем тебе классификация и какие значения будут в словаре. Проверочные вопросы: кто стейкхолдер, для чего стейкхолдер будет использовать классификацию, какие решения будут приниматься на основании классификации.

Например атрибут пол. Традиционно в базе: М и Ж (так нас учит ОК 018-95). Дальше включаем мозг, смотрим в ограничения и вспоминаем, есть неопределенное значение. Как следствие число мальчиков и девочек может быть меньше, чем число персон в базе.
В ISO/IEC 5218 неопределенность значений уже учтена, возможно четыре значения. В принципе неопределенность не так проста, для интересующихся выделяют 22 вариант неопределенных значений :) см отчет CODASYL.
В медицине в зависимости от специализации число полов еще больше (одно счастье неопределенности меньше).
Апофеоз наступает, как только начинаем учитывать психологию восприятия пола массовым пользователем, 58 вариантов в  Facebook.

Что важно в классификации после осознания, что если мы не знаем цели, то классификации бессмысленны? Возможность отнесения одного элемента одновременно к нескольким группам одной классификации. Например, журнал Scientometrics входит в три подобласти одновременно, так как подобласти наукометрии нет. Почему так происходить, можно понять если осознать две вещи: разницу между понятиями type и kind (см [2]) и невозможность естественных классификаций (ссылку на Шарова и Юдина искать лень).

Итог: если не хочешь думать, выбирай международные классификации.

Дополнительное чтение:
1. Почитай про автоматизацию по мотивам нормативных актов и коменты
2. Прочитай Джордж Лакофф Женщины, огонь и опасные вещи. Что категории языка говорят нам о мышлении и подумай, что деревья классификаций растут из структур мозга (ссылок на психосемантику давать не буду).

Текст начинает серию под лозунгом: "что совой об пенек что пеньком об сову, все равно сове не жить".

Что общего между университетами России и Нигерии?

Много картинок и графиков. Сравнение производилось по SCImago Institutional Rankings 2013
http://www.scimagoir.com/ только для вузов. На тему обоснованности выводов судите сами, но IMHO на 2011 год в РФ есть ~2,5 университета из сотен. Кому не нравится рейтинг могут получить данные из SCOPUS и посчитать самостоятельно по "правильному"

Справка

SCImago Institutional Rankings впервые был опубликован в 2009 году Scimago Lab -  подразделением испанского консорциума шести научно-образовательных организаций.  SIR является мультиранкингом,  представляющим четыре индикатора, по которым возможно ранжирование, и четыре дополнительных индикатора, характеризующих качество научных работ организации. Рейтинг основан только на анализе научной продукции более чем 3000 образовательных, исследовательских и медицинских учреждений мира по данным индекса цитирования SCOPUS компании Elsevier. SIR является побочным результатом измерения продуктивности иберийских научно-образовательных организаций в интересах консорциума испаноязычных стран, целью консорциума является развитие науки испаноязычных стран.

Качество измерения числа публикаций в рейтинге очень своеобразно, есть как занижение числа публикаций в SIR, в следствие большого разнообразия названий, по МГУ, СПбГУ, Новосибирскому ГУ, УрФУ и Казанскому ФУ. Присутствует также и завышение числа публикаций,  например, по Южному ФУ. С недоучетом названий можно и нужно бороться отправляя письма составителям рейтинга, если ошибку признают, то в следующее обновление рейтинг пересчитают. По числу публикаций некоторых вузов у меня есть сомнения, но проверять нет ресурсов.

Российские вузы в рейтинге представлены 29 организациями, у которых было опубликовано более 200 работ за пять лет (критерий включения вузов в рейтинг), смотри таблицу 1 в конце документа.

 Четыре вуза (МГУ, СПбГУ, Новосибирский ГУ и УрФУ), объем публикаций которых выше среднего числа публикаций вузов России в рейтинге, дают 54% всех публикаций страны. МГУ дает 36% вузовских публикаций. В среднем прирост числа публикаций за 2007-2011 гг. составил более 10% к предыдущему периоду. Снижение числа публикаций СПбГУ скорее объясняется тем, что не все публикации были учтены, по данным SCOPUS у СПбГУ за указанный период было 6 092 публикаций против 5 404, учтенных в рейтинге. По сравнению с предыдущим рейтингом 20 вузов России увеличили число публикаций, 4 впервые вошли в рейтинг.

По качеству публикаций российские вузы находятся на уровне Нигерии (смотри сравнение нормализованного импакт фактора с долей статей, входящих в 10% самых цитируемых по предметной области (рисунок 4.1), с долей статей вуза, опубликованных в 25% лучших журналов по предметным областям (рисунок 4.2)). Также стоит обратить внимание на низкое среднее число статей, написанных совместно с иностранными соавторами (рисунок 4.3) - 24% против 46% в среднем по миру. На рисунке 4.4 приведено сравнение средних значений нормализованного импакт фактора со средней долей статей, входящих в 10% самых цитируемых по предметной области в разрезе регионов мира. Показатели России не сильно отличаются от средних значений по странам восточной Европы, что может говорить об общих проблемах в образовательных системах региона, наследуемых от времен СССР. Без трансфера навыков научной работы и организации научной работы от ведущих зарубежных научных групп невозможно говорить об улучшении качества научных результатов.

Картина сравнения (по российским вузам) нормализованного импакт фактора с числом публикаций за пять лет представлена на рисунке 4.5, с долей статей вуза, опубликованных в 25% лучших журналов по предметным областям – на рисунке 4.6, а с долей статей, входящих в 10% самых цитируемых по предметной области  - на рисунке 4.7. 

Рисунок  4.1 - Зависимость среднего нормализованного импакта статей относительно среднего цитирования по миру от среднего процента статей, входящих в 10% самых цитируемых по предметной области по странам (по данным SIR 2013 на основании данных SCOPUS 2007-2011 гг.)

.

Ссылка на диаграмму

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/NIExcl?:embed=y&:display_count=no

Площадь круга пропорциональна среднему числу статей, опубликованных всеми университетами страны. Референтные линии нанесены для нормализованного импакта по значению 1. У вузов, выше горизонтальной линии, среднее число цитирований одного документа выше, чем в среднем по миру. Для 10% лучших статей линия проведена по значению 10, вузы правее вертикальной линии пишут цитируемые статьи лучше, чем в мире.

Рисунок  4.2 - Зависимость среднего нормализованного импакта статей относительно среднего цитирования по миру от среднего процента статей, опубликованных в журналах, входящих в 25% лучших по предметным областям по странам (по данным SIR 2013 на основании данных SCOPUS 2007-2011гг.)

Ссылка на диаграмму

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/NIQ1?:embed=y&:display_count=no#1

Площадь круга пропорциональна среднему числу статей, опубликованных всеми университетами страны. Референтные линии нанесены для нормализованного импакта по значению 1. У вузов, выше горизонтальной линии, среднее число цитирований одного документа выше, чем в среднем по миру. Для доли публикаций в 25% лучших журналов линия проведена по среднему значению .

Рисунок  4.3 - Зависимость среднего процента статей, написанных с участием иностранных авторов от среднего процента статей, входящих в 10% самых цитируемых по предметной области по странам (по данным SIR 2013 на основании данных SCOPUS 2007-2011 гг.)

Ссылка на диаграмму

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/ICExcl?:embed=y&:display_count=no

Площадь круга пропорциональна среднему числу статей, опубликованных всеми университетами страны. Референтные линии нанесены для нормализованного импакта по значению 1. У вузов, выше горизонтальной линии, среднее число цитирований одного документа выше, чем в среднем по миру. Для 10% лучших статей линия проведена по значению 10, вузы правее вертикальной линии пишут цитируемые статьи лучше, чем в мире.

Рисунок  4.4 - Зависимость среднего нормализованного импакта статей относительно среднего цитирования по миру от среднего процента статей, входящих в 10% самых цитируемых по предметной области, по регионам (по данным SIR 2013 на основании данных SCOPUS 2007-2011гг.)

Ссылка на диаграмму

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/NIExcl?:embed=y&:display_count=no

Площадь круга пропорциональна среднему числу статей, опубликованных всеми университетами данного региона. Цвет кодирует среднюю долю статей с международным участием. Референтные линии нанесены для нормализованного импакта по значению 1. У вузов, выше горизонтальной линии, среднее число цитирований одного документа выше, чем в среднем по миру. Для 10% лучших статей линия проведена по значению 10, вузы правее вертикальной линии пишут цитируемые статьи лучше, чем в мире.

Рисунок  4.5 - Зависимость нормализованного импакта статей относительно среднего цитирования по миру от числа опубликованных статей за пять лет по университетам России (по данным SIR 2013 на основании данных SCOPUS 2007-2011 гг.). Данные МГУ и СПбГУ не отражены для повышения компактности диаграммы.

Ссылка на диаграмму

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/NIORus#1

Площадь круга пропорциональна числу статей, опубликованных вузом. Цветом закодирован процент статей, опубликованных совместно с авторами, указавшими место работы за рубежом (один автор может указать несколько мест работы для одной статьи). Референтные линии нанесены для нормализованного импакта по значению 1. У вузов, выше горизонтальной линии, среднее число цитирований одного документа выше, чем в среднем по миру. Дополнительная горизонтальная референтная линия проведена по среднему значению нормализованного импакт фактора, вертикальная референтная линия проведена по среднему числу публикаций за пять лет, исключая МГУ и СПбГУ.

 

Рисунок  4.6 - Зависимость нормализованного импакта статей относительно среднего цитирования по миру от процента статей, опубликованных в журналах, входящих в 25% лучших по предметным областям по университетам России (по данным SIR 2013 на основании данных SCOPUS 2007-2011 гг.)

Ссылка на диаграмму

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/NIQ1Rus#1

Площадь круга пропорциональна числу статей, опубликованных вузом. Цветом закодирован процент статей, опубликованных совместно с авторами, указавшими место работы за рубежом (один автор может указать несколько мест работы для одной статьи). Референтные линии нанесены для нормализованного импакта по значению 1. У вузов, выше горизонтальной линии, среднее число цитирований одного документа выше, чем в среднем по миру, вертикальная референтная линия проведена по среднему проценту статей, опубликованных в журналах, входящих в 25% лучших по предметным областям.

Рисунок  4.7 - Зависимость нормализованного импакта статей относительно среднего цитирования по миру от среднего процента статей, входящих в 10% самых цитируемых по предметной области по университетам России (по данным SIR 2013 на основании данных SCOPUS 2007-2011 гг.)

Ссылка на диаграмму

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/NIExclRus#1

Площадь круга пропорциональна числу статей, опубликованных вузом. Цветом закодирован процент статей, опубликованных совместно с авторами, указавшими место работы за рубежом (один автор может указать несколько мест работы для одной статьи). Референтные линии нанесены для нормализованного импакта - по среднему значению нормализованного импакт фактора, среднему значению  нормализованного импакт фактора для 10% лучших статей.

Таблица 1 – Российские вузы в SCImago Institutional Rankings в 2013 году

В скобках дано изменение к 2012 году (публикации за 2006-2010 годы), изменения даны в процентах, за исключением изменений позиций.

Ссылка на данные:

http://public.tableausoftware.com/views/scimagoir_2012-2013/Dashboard1?:embed=y&:display_count=no

O – число публикаций в БД SCOPUS за пять лет для рейтинга 2013 года, данные берутся за 2007-2011 годы. Параметры цитирования рассчитываются только для статей, попадающих в окно пяти лет, и только по цитирующим документам, опубликованным в те же пять лет.

% IC – международное сотрудничество, процент статей, написанных совместно с учеными другой страны.

NI – нормализованный импакт, отношение среднего цитирования на одну статью организации к  среднему цитированию на одну статью в мире.

Q1 – процент публикаций в топ 25% журналов по предметным областям по SCImago Rankings Journal (SJR), если журнал входит в несколько предметных областей, то берется максимальный квартиль.

Spec – уровень специализации публикаций, 1 – узкоспециализированные публикации, только из одной предметной области, 0 - публикации по всем предметным областям в равных долях.

% Exc – процент публикаций, входящих в 10% самых цитируемых статей по каждой предметной области публикации.

% Lead – процент публикаций организации, автор из которой является ответственным за переписку по статье.

% EwL – процент публикаций организации, входящих в указанный период в 10% самых цитируемых статей по предметной области публикации и автор из которой является ответственным за переписку по статье.

	Значение выше среднего
	Значение ниже среднего

Место в мире по числу публикаций	Университет	Место в стране по числу публикаций	O	Изменение О к 2012, %	%IC	NI	%Q1	% Exc	% Lead	% EwL
93 (-11)	МГУ	1 (0)	20 151	3,0%	34,1 (-1,4%)	0,63	21,93 (3,0%)	5,74 (12,1%)	62,98	1,45
551 (-35)	СПбГУ	2 (0)	5 404	-1,8%	44,54 (-0,7%)	0,61	24,74 (0,8%)	5,23 (12,0%)	60,34	1,46
950 (73)	Новосибирский ГУ	3 (0)	2 609	23,9%	25,07 (-4,2%)	0,58	23,38 (-1,2%)	4,18 (2,2%)	21,35	0,89
1145 (-7)	УрФУ	4 (0)	1 872	8,5%	23,08 (-2,9%)	0,51	15,33 (2,1%)	2,81 (-1,4%)	69,60	1,38
1187 (18)	МИФИ	5 (1)	1 771	12,9%	37,27 (-4,5%)	1,11	22,42 (11,7%)	9,6 (12,3%)	52,51	1,60
1206 (-41)	Южный ФУ	6 (-1)	1 726	3,8%	26,94 (-0,2%)	0,36	14,02 (-6,0%)	1,87 (-2,6%)	73,46	0,69
1282 (-49)	Казанский ФУ	7 (0)	1 547	3,5%	36,46 (0,6%)	0,45	20,75 (9,6%)	3,22 (21,5%)	63,61	0,79
1282 (28)	МФТИ	7 (3)	1 547	16,1%	29,73 (-2,7%)	0,60	22,69 (8,3%)	4,9 (9,9%)	38,85	1,54
1340 (-106)	СПбГПУ	8 (0)	1 428	-4,1%	41,32 (-0,4%)	0,57	20,45 (6,8%)	5,67 (-0,7%)	50,98	0,54
1376 (-89)	Саратовский ГУ	9 (0)	1 362	-2,0%	28,63 (1,5%)	0,56	13,73 (15,7%)	6,57 (13,1%)	70,34	2,00
1377 (-64)	Нижегородский ГУ	10 (1)	1 360	2,3%	23,46 (-7,2%)	0,31	16,4 (-3,6%)	1,78 (9,9%)	64,41	0,49
1408 (-18)	Томский ГУ	11 (1)	1 290	11,9%	28,91 (0,1%)	0,41	15,04 (0,8%)	2,69 (-19,7%)	59,53	0,25
1498 (8)	МИСИС	12 (2)	1 108	17,7%	26,62 (-10,9%)	0,53	18,32 (-7,8%)	3,69 (-2,4%)	64,53	0,70
1526 (-18)	Томский ПУ	13 (2)	1 055	12,7%	22,27 (4,2%)	0,39	12,61 (-2,5%)	2,62 (-10,6%)	68,25	1,20
1539 (-67)	Воронежский ГУ	14 (-1)	1 037	3,5%	16,49 (-1,1%)	0,30	9,16 (-3,4%)	1,9 (15,2%)	78,78	0,90
1598 (55)	Сибирский ФУ	15 (7)	932	30,3%	23,28 (1,5%)	0,45	16,63 (12,1%)	2,35 (9,8%)	39,59	0,47
1659 (-97)	МЭИ	16 (0)	836	-2,1%	14,95 (-4,0%)	0,26	6,7 (-6,2%)	1,62 (-4,7%)	73,68	0,15
1670 (-60)	Новосибирский ГТУ	17 (1)	821	5,3%	16,69 (-8,3%)	0,52	8,65 (14,4%)	2,91 (-2,0%)	65,90	0,97
1672 (-33)	РУДН	18 (2)	819	11,3%	20,51 (2,7%)	0,32	9,77 (7,4%)	1,77 (4,7%)	68,01	1,01
1677 (-35)	МГТУ им Н.Э.Баумана	19 (2)	810	10,7%	15,56 (-3,5%)	0,20	7,28 (0,6%)	1,13 (-9,6%)	71,11	0,56
1704 (-99)	Российский химико-технологический университет	20 (-3)	775	-1,8%	17,42 (-9,0%)	0,25	10,19 (-4,3%)	0,93 (-23,8%)	61,29	0,27
1722 (-42)	НИУ ИТМО	21 (2)	746	10,2%	20,11 (7,2%)	0,39	9,38 (9,5%)	3,27 (-15,3%)	72,12	1,85
1734 (-108)	Санкт-Петербургский государственный технологический институт	22 (-3)	729	-3,2%	12,35 (-10,6%)	0,17	3,02 (-18,8%)	0,84 (-10,6%)	76,13	0,14
1753 (-66)	Ивановский государственный химико-технологический университет	23 (1)	698	5,9%	16,76 (-2,3%)	0,19	8,17 (-10,2%)	0,43 (-29,5%)	65,19	0,14
1824 (-47)	Lomonosov State Academy of Fine Chemical Technology	24 (1)	592	11,9%	11,32 (-18,0%)	0,23	7,26 (-10,7%)	1,24 (6,9%)	60,98	0,53
1863	ЛЭТИ	25	538		32,34 (0,0%)	0,42	14,13 (0,0%)	3,31 (0,0%)	60,59	0,71
1883 (-62)	Иркутский ГУ	26 (0)	506	8,6%	26,09 (-6,5%)	0,39	17,19 (1,4%)	4,06 (-2,4%)	56,72	1,01
1908	Казанский технологический НИУ	27	471		12,31 (0,0%)	0,22	10,4 (0,0%)	0,86 (0,0%)	65,18	0,21
1946	Белгородский ГУ	28	401		27,93 (0,0%)	0,41	10,47 (0,0%)	3,36 (0,0%)	73,32	1,81
1985	Московский государственный текстильный университет имени А.Н. Косыгина	29	292		3,08 (0,0%)	0,04	0,34 (0,0%)	0 (0,0%)	85,27	0,00

Методика составления рейтинга

Рейтинг составляется для публикаций, попадающих в пятилетнее окно даты выхода и цитирования, по данным индекса цитирования SCOPUS компании Elsevier. Для рейтинга 2013 года - это 2007-2011 годы. Задержка с представлением данных требуется для повышения уверенности в полноте отраженных публикаций. Для уверенности учета более 99% публикаций организации в индексе цитирования между моментом публикации и датой измерений должно пройти не менее одного года. Значения рейтингов за прошлые годы корректируются по обновленным данным для учета публикаций в новых журналах, индексируемых в SCOPUS. В рейтинге участвуют все организации, опубликовавшие не менее 200 работ за указанный период. Существуют проблемы с точной идентификаций всех названий организации.

Индикаторам не сопоставлен вес.

Перечень индикаторов.

·        число публикаций в БД SCOPUS за пять лет для рейтинга 2013 года, данные берутся за 2007-2011 годы. Параметры цитирования рассчитываются только для статей, попадающих в окно пяти лет, и только по цитирующим документам, опубликованным в те же пять лет.

·        % IC – международное сотрудничество, процент статей написанных совместно с учеными другой страны.

·        NI – нормализованный импакт, отношение среднего цитирования на одну статью организации к  среднему цитирования на одну статью в мире.

·        Q1 – процент публикаций в топ 25% журналов по предметным областям по SCImago Rankings Journal (SJR), если журнал входит в несколько предметных областей, то берется максимальный квартиль.

·        Spec – уровень специализации публикаций, 1 – узкоспециализированные публикации, только из одной предметной области, 0 - публикации по всем предметным областям в равных долях.

·        % Exc – процент публикаций, входящих в 10% самых цитируемых статей по каждой предметной области публикации.

·        % Lead – процент публикаций организации, автор из которой является ответственным за переписку по статье.

·        % EwL – процент публикаций организации, входящих в указанный период в 10% самых цитируемых статей по предметной области публикации и автор из которой является ответственным за переписку по статье.