воскресенье, 24 августа 2014 г.

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

воскресенье, 16 февраля 2014 г.

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".


четверг, 21 ноября 2013 г.

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
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
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
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
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
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
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
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:
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.