Открытые библиографические базы данных: в поисках альтернативы Scopus и Web of Science

В условиях прекращения деятельности в России ряда мировых издательств научной литературы и блокировки российским ученым доступа к базам Scopus и Web of Science возникает необходимость их замены для решения основных задач научно-образовательной политики. Цель данной статьи состоит в выявлении возможностей использования открытых библиографических баз данных в качестве альтернативы Scopus и Web of Science. Методология исследования включает контент-анализ источников, посвященных изучению науки как особой сферы человеческой деятельности, исследованию различных аспектов использования библиографических баз при принятии решений в сфере научно-образовательной политики и непосредственно в ходе проведения исследований; а также сравнительный анализ отобранных библиографических баз с точки зрения возможности их использования на отдельных этапах производства научного знания. Результатом исследования стала характеристика библиографических баз открытого доступа: Российский индекс научного цитирования (РИНЦ), AMiner, The Lens, Dimensions, OpenAlex с использованием таких критериев, как объем контента; охватываемый период; наличие фильтров; наличие инструментов визуализации данных; возможность выгрузки данных; дополнительные возможности, предоставляемые базой. Предложен план формирования программы исследования предметной области с использованием открытых библиографических баз данных. Сделан вывод о том, что открытые библиографические базы могут в полной мере служить заменой Scopus и Web of Science в решении задач определения фронтиров мировой науки, а также при разработке и проведении научных исследований. Подчеркнуто, что для стадии оценки научных результатов у государства пока нет альтернативы Scopus и Web of Science

1. Акоев М. А. Применение методов наукометрии для оценки научной деятельности // Руководство по наукометрии: индикаторы развития науки и технологии. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2021. С. 279–311. https://doi.org/10.15826/B978-5-7996-3154-3.010

2. В РАН заявили, что российские ученые могут потерять доступ к свыше 97% научной информации // ТАСС. 2022. URL: https://nauka.tass.ru/nauka/14257893 (дата обращения 25.04.2024)

3. ГОСТ Р 15.101-2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Система разработки и постановки продукции на производство. Порядок выполнения научно-исследовательских работ» (утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 24.08.2021 N784-ст).

4. Едронова В.Н., Овчаров А. О. Содержание, структура и специфические особенности науки как особого вида деятельности // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № . 2 (305). С. 2–14

5. Калистратов Д. С. Роль наукометрических и библиографических баз данных в сферах науки и образования // Педагогический журнал. 2019. Т. 9. № 1А. С. 87–94. https://doi.org/10.34670/AR.2019.44.1.032

6. Кочетков Д. М. Современные тренды в оценке научно-исследовательской деятельности: опыт Нидерландов // Экономика науки. 2023. № 9(3). С. 76–88. https://doi.org/10.22394/2410–132X-2023-9-3-76-88

7. Лутай А.В., Любушко Е. Э. Сравнение качества метаданных в БД CrossRef, Lens, OpenAlex, Scopus, Semantic Scholar, Web of Science Core Collection. 2022. URL: https://podpiska.rfbr.ru/storage/reports2021/2022_meta_quality.html (дата обращения 25.04.2024)

8. Москалёва О.В., Акоев М. А. Современные ресурсы для принятия стратегических и оперативных решений по управлению научными исследованиями организации // Университетская книга. 2020. № . 8. С. 36–43.

9. Мирский Э. Наука как социальный институт //Высшее образование в России. 2004. № . 8. С. 89–108.

10. Онлайн-руководство по наукометрии // НИУ ВШЭ. 2022. URL: https://sciguide.hse.ru/sources/ (дата обращения 25.04.2024)

11. Панин С. Б. Современные наукометрические системы «WoS» и «Scopus»: издательские проблемы и новые ориентиры для российской вузовской науки // Гуманитарные исследования Центральной России. 2019. № 3 (12). С. 51–65. https://doi.org/10.24411/2541-9056-2019-11030

12. Приказ Министерства науки и высшего образования РФ от 22.01.2024 г. № 33 «Об утверждении перечней целевых показателей эффективности реализации программ развития российских образовательных организаций высшего образования, которым предоставляются гранты в форме субсидий из федерального бюджета в соответствии с постановлением Правительства РФ от 13.05.2021 г. № 729 «О мерах по реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», и методик расчета указанных показателей». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/408637795/ (дата обращения 25.04.2024)

13. Постановление Правительства РФ от 19 марта 2022 г. № 7414 «О некоторых вопросах применения правовых актов Правительства Российской Федерации, устанавливающих требования, целевые значения показателей по публикационной активности» URL: https://base.garant.ru/403731094/. (дата обращения 25.04.2024)

14. Постановление Правительства РФ от 10.11.2023 № 71884 «О внесении изменения в постановление Правительства Российской Федерации от 19 марта 2022 г. № 7414» https://www.consultant.ru/law/hotdocs/82494.html

15. Российский статистический ежегодник, 2023 URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Ejegod_2023.htm (дата обращения 25.04.2024)

16. Солодкин Д.Л. К вопросу о становлении и развитии наукометрии //Вестник Омского университета. 2013. № 3 (69). С. 185–189.

17. Степин В. С. Философия и методология науки. Москва: Академический проект Альма Матер, 2015. 716 с.

18. Сухарев О. С. Оценка результативности научно-технологической деятельности: проблемы и перспективы // Экономист. 2024. № 3. С. 49–58.

19. Чичорро Э., Перейра Л., Диас А., Лопес Р., Гонсалвеш Р. Научный ландшафт и тенденции корпоративного форсайта // Форсайт. 2022. Т. 16. № 3. С. 49–66. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2022.3.49.66

20. Aswathy S., Suresh, M. Exploring the contribution of sustainable entrepreneurship toward sustainable development goals: A bibliometric analysis // Green Technologies and Sustainability. 2023. Vol. 1 (3). 100038. https://doi.org/10.1016/j.grets.2023.100038

21. Borrego Á., Ardanuy J., Arguimbau L. Crossref as a bibliographic discovery tool in the arts and humanities // Quantitative Science Studies 2023. Vol. 4 (1). P. 91–104. https://doi.org/10.1162/qss_a_00240

22. Braun D. Lasting tensions in research policy-making – a delegation problem // Science and Public Policy. 2003. Vol. 30. № 5. P. 309–321. https://doi.org/10.3152/147154303781780353

23. Chernova O.A., Turgel I. D., Usoltceva A. A. Bibliometric analysis of research trends in the thematic cluster ‘regional resilience // Scienze Regionali – Italian Journal of Regional Science. 2023. https://doi.org/10.14650/106224. first online. URL: https://www.rivisteweb.it/doi/10.14650/106224

24. Delgado-Quirós L., Ortega J. L. Completeness degree of publication metadata in eight free-access scholarly databases // Quantitative Science Studies. 2024. Vol. 5 (1). P. 31–49. https://doi.org/10.1162/qss_a_00286

25. Dzhunushalieva G., Teuber R. Roles of innovation in achieving the Sustainable Development Goals: A bibliometric analysis // Journal of Innovation & Knowledge. 2024. Vol. 9 (2). 100472. https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100472

26. Martín-Martín A., Thelwall M., Orduna-Malea E., Delgado López-Cózar, E. Google Scholar. Microsoft Academic, Scopus, Dimensions, Web of Science, and OpenCitations’ COCI: A multidisciplinary comparison of coverage via citations // Scientometrics. 2021. Vol. 126(1). P. 871–906. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03690-4

27. Pranckute R. “Web of Science (WoS) and Scopus: The Titans of Bibliographic Information in Today’s Academic World // Publications. 2021. Vol. 9(12), P. 2–59. https://doi.org/10.3390/publications9010012

28. Rafi M., JianMing Zh., Ahmad K. Evaluating the impact of digital library database resources on the productivity of academic research // Information Discovery and Delivery. 2018. Vol. 47. P. 42–52. https:// doi.org/10.1108/IDD-07-2018-0025.

29. Siddaway A.P., Wood A. M., Hedges L. V. How to do a systematic review: a best practice guide for conducting and reporting narrative reviews, meta-analyses, and meta-syntheses // Annual review of psychology. 2019. Vol. 70. P. 747–770. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010418–102803

30. Scimago Journal & Country Rank. World Report. https://www.scimagojr.com/

31. Wan H., Zhang Yu., Zhang J., Tang J. AMiner: Search and Mining of Academic Social Networks // Data Intelligence. 2019. Vol.1. P. 58–76. https://doi.org/10.1162/dint_a_00006