Одним из основных показателей, который используется для оценки успешности и результативности научных исследований как отдельных ученых, так и научных лабораторий и групп и даже целых институтов в мировом научном сообществе является публикационная активность. В последнее время публикационная активность учитывается в рейтинговых показателях федеральных университетов. Наукометрические показатели, такие как количество научных публикаций и цитируемость, являются важным критерием, по которому оценивается успешность работы того или иного научного учреждения. О необходимости повышения публикационной активности в Указе Президента от 7 мая 2012 г. № 599 «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки», в пункте «г» раздела 1 говорится следующее: «обеспечить достижение следующих показателей в области науки: увеличение доли публикаций российских исследователей в общем количестве публикаций в мировых научных журналах, индексируемых в базе данных «Сеть науки» (Web of Science), до 2,44 %».
В рамках данной статьи проведен предварительный сравнительный анализ доступной информации по вопросу публикационной активности сотрудников трех иркутских вузов за десятилетний период. По результатам обработки собранных данных предполагается разработать подход, нацеленный на прогнозирование публикационной активности, выявление наиболее «узких» мест, требующих принятия оперативных упреждающих управленческих решений, нацеленных на повышение эффективности научных исследований и улучшение количественных показателей публикационной активности.
Публикационная активность — это результат научно-исследовательской деятельности отдельного автора, научной группы или лаборатории, или иного коллективного исследовательского процесса (организация, регион, страна), воплощённый в виде научной публикации, например, журнальной статьи, статьи в коллективном сборнике, доклада в трудах научной конференции, авторской или коллективной монографии, опубликованного отчёта по НИР. [1]
Публикационная активность, в сущности, отражает уровень развития национальной науки на фоне других стран. Управление публикационной активностью — достаточно сложная задача. Решить подобную её одними административными методами невозможно. Здесь важно учитывать многие аспекты, где результат может быть достигнут на основе совокупного системного эффекта, действие которого должно иметь определённую временную протяжённость, не ограниченную краткосрочным периодом.
Для анализа публикационной активности обратимся к библиографической базе данных научных публикаций российских ученых — Российскому индексу научного цитирования (РИНЦ). [2]
РИНЦ показывает, сколько в среднем за два последних года было сделано ссылок на одну статью конкретного журнала. Он рассчитывается как отношение количества ссылок к количеству статей. Полученный результат называется «Импакт-фактор». Импакт-фактор является показателем значимости научного журнала.
В РИНЦ также входит другой показатель, который отражает цитируемость самой статьи, без привязки к конкретному журналу. Этот показатель называется Science index. Его используют для более детальных аналитических исследований и расчёта более сложных наукометрических показателей.
Анализ публикационной активности проводился на основе нескольких факторов, таких как: общее число публикаций за год; число статей в журналах, входящих в Web of Science; число статей, входящих в ядро РИНЦ; число статей, входящих в перечень ВАК; число монографий; число цитирований всех публикации за год.
Для реализации решения задачи по анализу и прогнозированию публикационной активности необходимо использовать методы регрессионного анализа [3]. Они позволяют:
1) производить расчет разного вида регрессионных моделей с определением значений параметров модели;
2) проверить гипотезу адекватности модели имеющимся наблюдениям;
3) использовать модель для предсказания или прогнозирования значений зависимой переменной при новых или ненаблюдаемых значениях независимых переменных.
Среди регрессионных моделей обычно выделяют однопараметрические и многопараметрические модели, а также модели, линейные относительно независимых переменных, нелинейные по переменным и нелинейные по параметрам.
В основном используются следующие регрессионные модели:
-
Линейная:
-
Парабола:
-
Полиномиальная:
-
Степени ½:
-
Логарифмическая:
-
Степенная:
или 
-
-
Экспонента:
;
-
;
-
;
-
;
-
;
-
Гипербола:
-
-
-
-
-
-
Оптимума:
-
-
Логистическая:
-
Линейная с синусом:
Выбор модели определяется характером экспериментальной зависимости, поэтому сначала желательно построить и визуально оценить её функциональный график.
Теперь на основе данных взятых из РИНЦа произведем построение и анализ по трем университетам:
1) Иркутский государственный университет путей сообщения.
2) Иркутский национальный исследовательский технический университет.
3) Иркутский государственный университет.
По результатам полученных данных построим диаграммы для их сравнения.
Программный продукт MS Excel позволяет построить следующие виды регрессии:
– Экспоненциальная
– Линейная
– Логарифмическая
– Полиномиальная
– Степенная
– Линейная фильтрация
Исходя из данных представленных на графике можно сделать вывод что в рамках используемого программного продукта необходимо применить экспоненциальную, линейную или полиномиальную модель регрессии.
Для определения точной ли является изображенная на графике линия, необходимо обращать внимание на коэффициент детерминированности, чем ближе коэффициент к единице, тем точнее линия. [4]
Исходя из полученных расчетов можно сделать вывод что темп роста публикационной активности различен.
Заключение. В статье проведен предварительный анализ публикационной активности сотрудников ИрГУПС и ИрГТУ по данным РИНЦ за последние 10 лет. Выявлены трендовые характеристики количественных показателей и темпы роста публикаций двух университетов Иркутска. В дальнейшем выявленные тенденции планируется использовать для прогнозирования динамики показателей публикационной активности на будущее. С целью повышения достоверности прогнозирования целесообразно не ограничиваться лишь методами регрессионного анализы, а использовать их совместно с методами экспертных оценок.
Литература:
- Публикационная активность, возможности роста научного продукта и традиционный русский вопрос «Что делать?» П. Г. Арефьев Университетская КНИГА. ноябрь 2013
- Научная электронная библиотека elibrary.ru [Электронный ресурс] // http://elibrary.ru/project_risc.asp
- Метода средства комплексного анализа данных: учебное пособие / А. П. Кулаичева. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Форум: ИНФРА-М, 2014. 512 с.: ил.
- Моделирование микроэкономических процессов и систем: учебник/ Л. Н. Васильева, Е. А. Деева. — М.:Кнорус, 2016.-392с.
