Наукометрический анализ как инструмент выявления тенденций развития научных направлений региона

Статья посвящена выявлению сформированных тенденций в научных предметных направлениях субъекта Российской Федерации на базе структурного анализа статистической информации на уровнях региона, страны и мира. В основе исследования лежит наукометрический анализ в разрезе предметных областей, включающий оценку динамики и качества публикаций. В статье на основе данных международных и национальных баз (Scopus и eLibrary) осуществлён наукометрический анализ по научным предметным областям Республики Татарстан с применением инструментария кластерного анализа, матричного моделирования, динамического и структурного анализа статистической информации. Особенностью подхода является сбор и обработка информации на уровне отдельных субъектов РФ на базе систематизации статистики по отдельным научно-образовательным учреждениям, представленным в статистических базах, а также сопоставление предметных областей международных и отечественных классификаторов (Общероссийский классификатор специальностей по высшему образованию и тематического рубрикатора eLibrary, детализированного Государственным рубрикатором научно-технической информации). Анализ позволил выделить растущие на глобальной и страновой арене и локализованные в республике научные направления, которые могут сформировать пул востребованных научных направлений, среди них: биотехнологии (нейротехнологии); иммунология и микробиология; сельское и лесное хозяйство и биология; (прочие отрасли экономики) междисциплинарные направления; литература, литературоведение, устное народное творчество; религия, атеизм; экономические направления, развитие которых зависит от ряда факторов (сформированной научной политики, программ поддержки региона). Помимо этого, обозначена важность внимания к научным направлениям со снижающейся активностью в регионе, но с отмечаемой растущей активностью в стране и мире (физика, электротехника (инженерные технологии), материаловедение и др.).

1. Viitanen J. Profiling Regional Innovation Ecosystems as Functional Collaborative Systems: The Case of Cambridge // Technology Innovation Management Review. 2016. Vol. 6. № 12. P. 6–25. DOI: 10.22215/timreview/1038

2. Акбердина В.В., Василенко Е.В. Университет как участник региональной инновационной экосистемы: типология базовых стратегий поведения // Университетское управление: практика и анализ. 2022. Т. 26. № 2. С. 9–26. DOI: 10.15826/umpa.2022.02.009

3. Гибсон Д., Батлер Д. Исследовательские университеты в структуре региональной инновационной системы: опыт Остина, штат Техас // Форсайт. 2013. Т. 7. № 2. С. 42–57. EDN: QCMYNR.

4. Давидсон Н., Мариев О., Пушкарёв А. Региональные факторы инновационной активности российских предприятий // Форсайт. 2018. Т. 12. № 3. С. 62-72. DOI: 10.17323/25002597.2018.3.62.72

5. Cai Y., Liu C. The Role of University as Institutional Entrepreneur in Regional Innovation System: Towards an Analytical Framework // Examining the Role of Entrepreneurial Universities in Regional Development: ed. by M.T. Preto, A. Daniel, A. Teixeira. Hershey, PA: IGI Global, 2020. P. 133–155. DOI: 10.4018/978-1-79980174-0.ch007

6. Changhun L., Chiehyeon L. From technological development to social advance: A review of Industry 4.0 through machine learning // Technological Forecasting and Social Change. 2021. Vol. 167(4-5): 120653. DOI: 10.1016/j.techfore.2021.120653

7. Гуськов А.Е., Косяков Д.В., Селиванова И.В. Методика оценки результативности научных организаций // Вестник Российской академии наук. 2018. Т. 88. № 5. С. 430–443. DOI: 10.7868/S0869587318050092

8. Юревич М.А., Еркина Д.С. «Публикационное ралли»: прямая угроза или новые возможности для научного сообщества? // Социология науки и технологий. 2017. Т. 8. № 2. С. 104–117. EDN: YTAHNB.

9. Гуськов А.Е. Российская наукометрия: обзор исследований // Библиосфера. 2015. № 3. P. 75–86. EDN: UHKHJL.

10. Цветкова В.А., Мохначева Ю.В. Научная среда и публикационная активность: риски библиометрических оценок // Культура: теория и практика: электрон. науч. журн. 2020. № 2. С. 11–18. URL: http://theoryofculture.ru/issues/113/1344/ (дата обращения: 15.01.2025).

11. Невзорова Е.Н., Киреенко А.П., Скляров Р.А. Библиометрический анализ литературы по уклонению от уплаты налогов в России и зарубежных странах // Journal of Tax Reform. 2017. Т. 3. № 2. С. 115–130. DOI: 10.15826/jtr.2017.3.2.035

12. Малахов В.А. Библиометрический анализ как метод науковедческих исследований: возможности и ограничения // Науковедческие исследования. 2022. № 1. С. 212–227. DOI: 10.31249/scis/2022.01.10

13. Лазарев В.С. Власть библиометрических иллюзий над ленивыми, профанация плодотворных идей и проклятье «парабиблиометри ческой» оценки науки // Научный редактор и издатель. 2019. Т. 4. № 1/2. С. 12–20. DOI: 10.24069/2542-0267-2019-1-2-12-20

14. Мохначева Ю.В., Цветкова В.А. Россия в мировом массиве научных публикаций //Вестник Российской академии наук. 2019. Т. 89. № 8. С. 820–883. DOI: 10.31857/S0869-5873898820-830

15. Alotaibi N.M. et al. Social Media Metrics and Bibliometric Profiles of Neurosurgical Departments and Journals: is There a Relationship? // World Neurosurgery. 2016. Vol. 90. P. 574–579. DOI: 10.1016/j.wneu.2016.01.087

16. Бахматова Т.Г. Библиометрический анализ тенденций в изучении социальных медиа / Т.Г. Бахматова, Е.В. Зимина // Вопросы теории и практики журналистики. 2019. Т. 8. № 2. С. 274–291. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(2).274-291

17. Мухаметшин Р.Р., Абдуллин Х.М. Методологический пример исследования наукометрических показателей по отдельному научному направлению // Научные и технические библиотеки. 2021. № 11. С. 115–130. DOI: 10.33186/1027-3689-2021-11-115-130

18. Моргун А.Н., Природова О.Ф., Никишина В.Б. Библиометрическое картирование научных исследований по непрерывному образованию // Методология и технология непрерывного профессионального образования. 2020. № 2 (2). С. 55–75. DOI: 10.24075/MTCPE.2020.013

19. Hallinger P., Kovacevic J. A Bibliometric Re view of Research on Educational Administration: Science Mapping the Literature, 1960 to 2018 // Review of Educational Research. 2019. Vol. 89 (3). Рр. 335–369. DOI: 10.3102/0034654319830380

20. Katalevsky D., Kosmodemianskaya N., Arutynyan A., Fortin C. University 3.0: A Portfolio Approach to the Technology R&D Manage men // Foresight and STI Governance. 2022. Vol. 16(2). Рр. 15–30. DOI: 10.17323/2500-2597.2022.2.15.30

21. Kim G., Bae J. A novel approach to forecast promising technology through patent analysis // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 117. Рр. 228–237. DOI: 10.1016/j.tech-fore.2016.11.023

22. Madani F., Weber C. The evolution of patent mining: Applying bibliometrics analysis and key word network analysis // World Patent Information. 2016. Vol. 46. Рр. 32–48. DOI: 10.1016/j.wpi.2016.05.008

23. Wang M.-Y., Fang S.-C., Chang Y.-H. Exploring technological opportunities by mining the gaps between science and technology: Micro algal biofuels. Technological Forecasting and Social Change. 2015. Vol. 92. Рр. 182–195. DOI: 10.1016/j.techfore.2014.07.008

24. Chen C.M., Ibekwe-SanJuan F., Hou J. H. The Structure and Dynamics of Cocitation Clusters: A Multiple-Perspective Cocitation Analysis // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2010. Vol. 61(7). Рр. 1386–1409. DOI: 10.1002/asi.21309

25. Singh V.K., Singh P., Karmakar M., Leta J., Mayr P. The journal coverage of Web of Science, Scopus and Dimensions: A comparative analysis // Scientometrics. 2021. Vol. 126. No. 6. Pp. 5113–5142. DOI: 10.1007/s11192-021-03948-5

26. Федоров Г.М., Пекер И.Ю. Использование возможностей базы данных eLibrary.ru для оценки дифференциации общественно-географических исследований в России // Географический вестник. 2022. № 3(62). С. 35–44. DOI: 10.17072/2079-7877-2022-3-35-44

27. Mongeon P., Paul-Hus A. The journal cover age of Web of Science and Scopus: a comparative analysis // Scientometrics. 2015. Vol. 106. No. 1. Pp. 213–228. DOI: 10.1007/s11192-015-1765-5

28. Van Leeuwen T.N., Moed H.F., Tijssen R.J.W., Visser M.S., Raan A. Language biases in the coverage of the Science Citation Index and its consequences for international comparisons of national research performance // Scientometrics. 2001. Vol. 51. Pp. 335–346. DOI: 10.1023/A:1010549719484

29. Теняков, И. М., Заздравных, А. В. Тенденции публикационного процесса в экономических журналах: зарубежный и российский опыт // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2022. №1. С. 193–214. DOI: 10.38050/013001052022110

30. Благинин В.А., Гончарова М.Н., Соколова Е.В. «Вырваться с национального уровня»: наукометрический вектор развития российских журналов в МНБД // Управленец. 2023. Т. 14, № 4. С. 33–57. DOI: 10.29141/2218-5003-2023-14-4-3

31. Губа К.С., Железнов А.М., Чечик Е.А. Роль наукометрии при оценке конкурсных заявок на научные гранты // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. No 10. С. 57–75. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-57-75