Миграция ученых: цифровой след и наукометрия Научная публикация
Журнал |
Перспективы науки и образования (Perspektivy Nauki i Obrazovania)
ISSN: 2307-2334 |
||
---|---|---|---|
Вых. Данные | Год: 2020, Номер: 3 (45), Страницы: 544-557 Страниц : 14 DOI: 10.32744/pse.2020.3.39 | ||
Ключевые слова | библиометрия, наукометрия, мобильность, миграция, Big Data, Data Science, цифровой след | ||
Авторы |
|
||
Организации |
|
Реферат:
Миграция, ее количественные и качественные изменения, является одной из актуальных тем. Во-первых,
ученые – непосредственные участники научно-технического прогресса, уровень и развитие которого
приоритетен в большинстве стран, страны конкурируют за привлечение лучших «умов» мира, а ученые в
поиске достойных условий для своей деятельности. Во-вторых, оценка миграции отдельных профессиональных
кругов затруднительна.
Одним из инструментов анализа и оценки миграции ученых является анализ их профилей, что стало
возможным благодаря цифровизации научной деятельности (развитие наукометрических баз: SCOPUS, WoS,
eLibrary, PubMed, профессиональных сетей – ResearchGate, присвоение идентификационных номеров ученых
– ORCID и другие инструменты). В сети остаются так называемые цифровые следы ученых (их исследования,
ФИО, принадлежность к научной организации и их смена, сфера интересов и другие показатели). Вследствие
этого становится возможным оценить взаимодействие ученых, проанализировать мобильность, оценить
количественные и качественные показатели миграции. При этом анализ ученых по их идентификационным
показателям называется наукометрией, или в практике отечественной терминалогии библиометрией.
Популярность библиометрического анализа растет с 1980-х гг. Однако истоки метода уходят в 20-е гг. XIX в.
Используя библиометрические данные можно оценить количественные показатели ученого и его исследования
проанализировать миграцию и ее качественные и количественные изменения.
В рамках научной работы сотрудниками Лаборатории по проблемам университетского развития УрФУ был
разработан алгоритм генерации данных с наукометрической базой SCOPUS. Цель создания алгоритма –
проанализировать и оценить миграцию ученых. Разработанный алгоритм генерирует данные следующим
образом: j-ое количество строк, в которых представлены ФИО авторов и их ID; i-ое количество столбцов,
включающие, наукометрические данные (научная сфера, страна, университет, общее количество статей и
другие). Значимость для исследования представляют те профили, в которых сменилась аффилиация. Анализ
проводился на примере УрФУ. Наибольший отток ученых пришелся на 90-е годы, а также 2000-2002 гг., как и
во всей стране. Среди лидеров принимающих стран США, Израиль, Англия, Канада, Германия, Франция, Чехия,
страны постсоветского пространства – Беларусь, Украина, Республика Молдова, Узбекистан и другие.
Среди основных выводов, стоит отметить, то, что происходит смена характера миграции, а именно, переход от
brain drain к drain sharing, от безвозвратной миграции и потери интеллектуального капитала к его совместному
использованию. Цифровизация наукометрии является существенным прогрессом, способствующим не только
распространению научного знания, но и его защите, а цифровые следы – важным инструментом в анализе
количественных и качественных научных показателей.
Библиографическая ссылка:
Судакова А.Е.
Миграция ученых: цифровой след и наукометрия
Перспективы науки и образования (Perspektivy Nauki i Obrazovania). 2020. №3 (45). С.544-557. DOI: 10.32744/pse.2020.3.39 Scopus РИНЦ OpenAlex
Миграция ученых: цифровой след и наукометрия
Перспективы науки и образования (Perspektivy Nauki i Obrazovania). 2020. №3 (45). С.544-557. DOI: 10.32744/pse.2020.3.39 Scopus РИНЦ OpenAlex
Идентификаторы БД:
Scopus: | 2-s2.0-85094210988 |
РИНЦ: | 43776082 |
OpenAlex: | W4255944529 |