| Аннотация | ормирование научных ландшафтов способствует повышению эффективности управления наукой и результативности деятельности ученых. В статье предлагается новая методика построения ландшафтов, опирающаяся на обработку естественного языка и тематическое моделирование. Методика особенно актуальна для ряда отраслей науки, слабо представленных в зарубежных наукометрических базах данных. Она предусматривает сбор полных текстов из достоверных источников, выделение исследовательских направлений с помощью тематического моделирования, полуавтоматическую привязку документов к показателям из наукометрических баз данных и статистический анализ. Полнотекстовая аналитика необходима ввиду низкой представленности некоторых направлений российских исследований в зарубежных наукометрических базах, недостаточного качества данных в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) и отсутствия единой системы классификаторов для сопоставления материалов из разных источников. Среди преимуществ методики — снятие аналитических ограничений, накладываемых составленными вручную тематическими таксономиями, интеграция разнородных данных. Она дополняет традиционный подход, основанный на использовании баз данных Scopus и Web of Science. Методика прошла апробацию на примере публикаций молодых российских ученых по сельскохозяйственным наукам, однако возможности ее применения не ограничиваются одной предметной областью. С помощью тематического моделирования выявлены шесть ключевых направлений исследований. Они заметно различаются по наукометрическим показателям, что говорит о необходимости дифференцированного подхода к оценке научной деятельности.
Дальнейшие перспективы развития представленной методики включают ее применение в других предметных областях, интеграцию нескольких источников научно-технической документации, построение сводных ландшафтов, учитывающих разнородную информацию. |
|---|