Вадим Александрович Соболев Руководитель аналитических проектов Elsevier в России

1. Ресурсы Elsevier для науки и образования: Эффективный процесс управления и оценки научной деятельности Вадим Александрович Соболев Руководитель аналитических проектов Elsevier в России v.sobolev@elsevier.com

2. Почему столько внимания библиометрии? • Необходимость в наиболее эффективном вложении ограниченных ресурсов • Постоянное повышение ответственности перед теми, кто финансирует исследования, и перед общественностью • Все меньше места для ошибки

3. Проблема – Эффективная оценка научных исследований

4. Крупнейшая в мире реферативная и аналитическая база научных публикаций и цитирования • 20 000журналов от 5,000различных издательств включая >300 российских изданий • 50миллионов записей с 1823г. (показатели цитируемости с 1996г.) • 5,3 млн. материалов научных конференций • 25миллионов патентных записей • 450 миллионов научных web-страниц • Уникальные профили авторов и организаций. • 75 000книг (3х летний проект с 2013г.).

5. Scopus используется во всем мире для анализа состояния и перспектив развития науки

6. Анализ публикационной активности в Scopus • Как меняется активность по годам? • Кто наиболее публикуемыеи цитируемые авторы? • Какие журналы содержат публикации? • Вкаких странах и организациях ведутся исследования?

7. SciVal - инновационный аналитический продукт Elsevier SciVal революционный продукт, который помогает организациямидентифицировать и оценить свои текущиесилы, а так же определить и выполнить перспективную стратегию развития

8. Что такое SciVal ? Единый инструмент, соблюдающий баланс между простотой в использовании и передовые аналитические возможности Полная гибкость: возможность создавать любую желаемую группу исследователей и организаций, и сравнивать их с любой референтной группой. Предлагая широкий спектр общепринятых в отрасли и простых в интерпретации метрик, SciValпозволяет пользователю делать всестороннюю оценку научной эффективности

10. Обзор текущих достижений организации (Performance Overview ) Обзор и сравнение 4,600 организацийи 200 стран мира

11. Гибкие инструменты для оценки научной производительности

12. Cравнение различных метрик на уровне ученых, организаций, стран, предметных областей и т.п.

13. Интерактивные карты научных коллабораций

14. www.snowballmetrics.com • Метрики согласованы ведущими ВУЗами Великобритании • Стремление стать международным стандартом для • Оценки организаций • Поддержки процесса принятия решений • Охватывает весь спектр научного процесса • Методология протестирована и доступна бесплатно • Протестировано на данных Scopus, но не является “Эльзевировской” метрикой • Может использоваться любой организацией с любыми данными

15. Богатый набор метрикдля анализа Можно выбирать любые метрики и любые организации для подробного анализа и сравнения Productivity metrics Scholarly Output h-indices (h, g, m) Collaboration metrics Authorship Count Number of Citing Countries Collaboration (geographical) Academic-Corporate Collaboration Citation Impact metrics Citation Count Citations per Publication Cited Publications h-indices (h, g, m) Field-Weighted Citation Impact Publications in Top Percentiles Publications in Top Journal Percentiles Collaboration Impact (geographical) Academic-Corporate Collaboration Impact Disciplinarity metrics Journal count Journal category count Snowball Metric:www.snowballmetrics.com

16. Citation Count • Число цитирований • Подходит для: • Демонстрации достижений • Повышает видимость крупных вузов • Прозрачная и понятная метрика • Однако…. • Не позволяет сравнивать вузы разного размера • Не позволяет сравнивать узкоспециализированные организации (вуз гуманитарного профиля) • Недостаточно данных за последние годы Scholarly Output - общее число публикаций дает представление о размере вуза University of Oxford University of St Andrews

17. Citations per Publication • Среднее цитирование на публикацию • (метрика, • нормированная по размеру организации) • Подходит для: • Демонстрации эффективности • Сравнения вузов разного размера • Прозрачная и понятная метрика • Однако…. • Не позволяет сравнивать узкоспециализированные организации (вуз гуманитарного профиля) • Недостаточно данных за последние годы University of Oxford University of St Andrews

18. Field-Weighted Citation Impact • Метрика, нормированнная по размеру организации, предметной области и типу публикаций • Подходит для: • Честного сравнения разнотипных вузов • Немедленное понимание превосходства (1 = средний уровень) University of Oxford University of St Andrews • Однако…. • Теряется понимание масштаба достижений • Сложные алгоритмы рассчета, которые почти невозможно воспроизвести • Публике не нравится видеть маленькие цифры 

19. h-index и его варианты, обычно используются для оценки отдельных ученых h-index = 7, означает что 7 статей были процитированы как минимум 7 раз. Широко используемый, простой и легко воспроизводимый индикатор Не подходит для молодых ученых + Productivity metrics Scholarly Output Collaboration metrics Number of Citing Countries Collaboration (geographical) Academic-Corporate Collaboration - Citation Impact metrics Citation Count Citations per Publication Cited Publications h-indices (h, g, m) Field-Weighted Citation Impact Outputs in Top Percentiles Publications in Top Journal Percentiles Collaboration Impact (geographical) Academic-Corporate Collaboration Impact g-index выделяет наиболее цитируемые стати, увеличивая престиж автора. Обычно равен или большеh-index. Подчеркивает выдающиеся достижения автора. Не подходит для среднего или молодого ученого. Disciplinarity metrics Journal count Category count + - m-index этоh-index деленный на число лет научной активности ученого. Выравнивает данные по ученым с разной продолжительностью карьеры Не подходит, если был перерыв в карьере. + - Snowball Metric; www.snowballmetrics.com/metrics

20. Публикации в топ персентилях (Top Percentiles) • Публикации в топ персентилях (Outputs in Top Percentiles ) • Публикации в 1%, 5%, 10% или 25% лучших публикаций всего мира • По умолчанию берутся все данные Scopus, но можно выбрать и отдельную страну (например, публикации в топ 1% всей России) • Скоро можно будет выбирать любой объект для сравнения, например публикации в топ 5% по физике/ в статьях CERN и т.п. • Публикации в топ журналах (Top Journal Percentiles) • Публикации в топ 1%, 5%, 10% or 25% научных журналов • Можно делать выбор по SNIP, SJR или Raw Impact per Paper (аналог “Impact Factor”)

21. Публикации в топ персентилях (Top Percentiles) Outputs in Top Percentiles Полезно для сравнения похожих организаций, а так же для показа своей исключительности. Не подходит для малых организаций с небольшим числом статей и цитирования. Не показывает общие достижения + Productivity metrics Scholarly Output Collaboration metrics Number of Citing Countries Collaboration (geographical) Academic-Corporate Collaboration - Citation Impact metrics Citation Count Citations per Publication Cited Publications h-indices (h, g, m) Field-Weighted Citation Impact Outputs in Top Percentiles Publications in Top Journal Percentiles Collaboration Impact (geographical) Academic-Corporate Collaboration Impact Publications in Top Journal Percentiles. Подходит для начала карьеры, т.к. не требует накопления цитируемости. Не отражает реальной важности работы автора. Не все журналы имеют метрики (а книги совсем не имеют…) Disciplinarity metrics Journal count Category count + - Snowball Metric; www.snowballmetrics.com/metrics

22. Метрики коллабораций (collaboration) + Подходит для ранней карьеры и для демонстрации видимости организаций, можно применять сразу после издания статьи, не нужно дожидаться цитирования, привлекает внимание. ??? Productivity metrics Scholarly Output Collaboration metrics Number of Citing Countries Collaboration (geographical) Academic-Corporate Collaboration Citation Impact metrics Citation Count Citations per Publication Cited Publications h-indices (h, g, m) Field-Weighted Citation Impact Outputs in Top Percentiles Publications in Top Journal Percentiles Collaboration Impact (geographical) Academic-Corporate Collaboration Impact - Disciplinarity metrics Journal count Category count

23. Все специалисты согласны, что ни одна метрика не может эффективно отразить весь спектр научной производительности Метрики служат лишь дополнением к другим источникам информации

24. Основные направления использования SciVal • Elsevierпредлагает комплекс информационных решений, который: • оптимизирует научно-исследовательскую деятельность • обеспечивает оценку результатов исследований по всем отраслям науки • позволяет организациям и их руководителям оптимизировать стратегическое вложение средств

25. Thank You СПАСИБО! Вадим Соболев v.sobolev@elsevier.com