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.

Наука КазанскогоФУ в ключевых словах

По мотивам предыдущего сообщения. Берем ключевые слова из профиля InCites УрФУ отправляем в wordle, показываем 250 слов вычеркивая связки для английского языка. Получаем это:

Наука УрФУ в ключевых словах

Берем ключевые слова из профиля InCites УрФУ отправляем в wordle, показываем 250 слов вычеркивая связки для английского языка. Получаем это:

Заметка для инжека, derivative берется из:"1,2,4-TRIAZINE DERIVATIVES"

Рейтинг Webometrics июль 2013

2 августа 2013 года опубликовали рейтинг Webometrics Ranking (http://www.webometrics.info/) за июль 2013 года. Рейтинг создан в 2004 году для измерения объема и значимости информации, публикуемой на официальных сайтах вузов. Составляется дважды в год (в январе и июле) испанской группой Cybermetrics Lab Национального совета по научно-исследовательской работе в рамках программы развития науки в Испании.
Российские вузы Webometrics очень любят, тк среди 12 тыс. вузов мира всегда можно засветится. Для вузов РФ результат оказался не утешительным, в июльский топ-1000 входит 5 вузов, вместо 12 в январе 2013 года, и дальше по рейтингу тоже есть падения. Горя в этом нет, рейтинг отличается тем, что в нем "легко" подняться на тысячу позиций и также легко упасть. Интересны тенденции.

Несколько предварительных замечаний. Значения индикаторов рейтинга и самого рейтинга не публикуют, только места. Так, что узнать, чем отличается 101 место МГУ от 100 места University of Melbourne, только анализируя места по отдельным индикаторам. Скрытие значений производится по причине принципиальной не воспроизводимости результатов изменений, поисковые машины Cybermetrics Lab не контролирует. Плюс значения индикаторов нестабильны во времени и могут меняться в течение суток на порядки. Характер запросов результаты, которых дают значения индикаторов можно посмотреть на сайте проекта СФУ http://webometrics.sfu-kras.ru/

Нововведением июльского рейтинга были изменение методики расчета двух индикаторов рейтинга IMPACT (характеризует востребованность сайта по числу ссылок которые установлены на сайт) и OPENNESS (характеризует число научных документов размещенных на сайте вуза).

При расчете индикатора IMPACT по новой методике не учитываются ссылки из первых десяти по числу ссылок доменов, эта мера направлена на борьбу с накруткой рейтинга со стороны некоторых вузов, которые массово размещают ссылки на свой сайт на сайтах социальных сетей или форумах. Индикатор IMPACT дает 50% итогового рейтинга. Для российских вузов в топ 2000 январского рейтинга, снижение составило в среднем минус 54 позиции, против минус 49 позиции для всех вузов топ 2000. Можно сделать вывод, что изменение методики не существенно сказалось на результате российских вузов, но нужно помнить, что разница между, например 1000 и 1001 позициями по индикатору может дать разницу на сотни мест в итоговом рейтинге. Также необходимо отметить слабый рост числа ссылок на страницы сайта, для вузов которые поднялись в рейтинге. Ресурс роста числа ссылок внутри России исчерпан, а число страниц на иностранных языках, которые могли быть интересны для международной аудитории, мал.

При расчете индикатора OPENNESS отказались от использования поисковой системы Google Scholar (только для сайтов вузов, для архивов продолжают использовать), была проведена оценка числа документов в pdf, doc, docx, ppt, pptx, ps & eps размещенных на сайте вуза и опубликованных с 2008 по 2012 год (пять полных лет на момент расчета рейтинга). Метод оценки не раскрывается. По индикатору OPENNESS произошло наибольшее снижение позиций в рейтинге -1061, против увеличения среднего числа позиций для всех участников январского топ2000 +208 позиций. Падение обусловлено малым числом научных материалов, таких как презентации, с семинаров, полные тексты работ, отчеты о проведенной работе, размещаемых научными группами на сайтах российских вузов (про научные материалы говорю, тк административные и учебные материалы не могут давать существенный прирост). Малое число научных материалов обусловлено не только малым по сравнению с ведущими вузами мира объемом научных исследований, но также и организационными сложностями по созданию страниц научных групп (число топовых вузов из анализа регламентирующих документов которых можно понять как создать сайт под научный проект, можно пересчитать по пальцам). Также малым объемом научных исследований, что не позволяет конкурировать по индикатору EXCELLENCE определяемому как число высокоцитируемых статей входящих в топ 10% цитируемых работ вуза. По показателю EXCELLENCE снижение было на -127 мест для российских вузов, против -22 для всех входящих в топ2000 в январе 2013 года.

Другая важная причина падения российских вузов в июльском рейтинге это общее число страниц проиндексированных поисковой системой Google, индикатор PRESENCE. По российским вузам падение составило -457 мест, против -68 по остальным участникам топ2000 января 2013 года. Чем меньше новых страниц, тем меньше может быть установлено ссылок на страницы сайта (интересные стейкхолдерам университета). 

Может лживая статистика выше скрывает правду и низкие значения средних результат выплесков. Ответ на это вопрос занял у меня два дня раздумий и 5 часов экспериментов, по построению проверочной картинки. Насколько убедительна картинка узнаю из комментариев.

Интерактивная версия:

http://public.tableausoftware.com/views/Book2_3683/Dashboard1?:embed=y&:display_count=no

Статичный вариант картинки.

Кому не нравится ограниченный вариант графика может скачать Tableau Reader (потребуется бесплатная регистрация) и поиграть в  webometrics_2012_jul-2013_jul.twbx

Комментарий. По вертикали и горизонтали отложены группы мест по 500, 0 это места от 0 до 500, 500 от 500 до 1000 и тд до 11500. По вертикале места в рейтинге за июль 2013 года, по горизонтале  места в рейтинге за январь 2013 года. 

Прямоугольник на пересечении отражает изменение позиций вузов, по диагонале расположены вузы которые остались в том же диапазоне, под диагональю вузы которые потеряли свои позиции, над диагональю вузы которые выросли. Считаются изменения позиций более чем на 500 мест. Для сокращения шума показаны только ячейки в которых было 5 и более изменений в любую сторону, как следствие диагональные ячейки показаны пустыми.

Только вузы 16 стран демонстрируют значимое изменение позиций в рейтинге. Страны - лидеры роста, это США и Китай.Также необходимо отметить, что эти же страны и являются лидерами падений (прицельно динамику по странам внутри диапазонов можно посмотреть на закладке "динамика по странам внутри диапазонов по 500", переключаются вверху). 

Из лидеров падения необходимо отметить: Бразилию, Россию и Польшу.

Резюмирую, кроме Бразилии и России больше ничьи вузы существенно не упали. Бразильские вузы упало 72 из 366 (20%). Российские упало 109 из 577 (19%), правда 6 поднялись в топ 4500 слабое утешение. Счет велся только внутри групп по 500 мест и при наличии пяти и более изменений позиций в любую сторону, если изменений в группе было менее 5 то в учете взлетов и падений группа не участвовала. 

Теперь не обоснованный вывод. Если вузы хотят продвигаться в рейтинге Webometrics не за счет разовых мероприятий по насыщению своего сайта материалами, то необходимо пересматривать политику в области возможностей сотрудникам размещать материалы на сайте в момент когда материал появляется, а не постфактум, когда специалист обслуживающий сайт разместит материал. Например, материалы семинара должны размещаться организаторами сразу после семинара, на странице семинара которую создали до семинара и возможно уведомление об обновлении должны прийти всем кто на семинар зарегистрировались.

То есть вузы должны перейти к ведению своей деятельности через сайт, а не использовать его как информационную витрину, не думаю, что подобное счастье скоро наступит в РФ.

NB по поводу социальной активности на сайте, особенно на форумах. Если нет сил модерировать постфактум форумы, лучше их не открывать. Примеры можно поискать на сайтах российских вузов входящих в рейтинг.

Рейтинг институтов как источник абстракционистских картин

Игры с Tableau 8.0 привели к построению следующего абстрактного произведения. Смысла в картинке нет, просто красиво. Источник полный файл с данными рейтинга институтов УрФУ за 2012 год.