Abstract: 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.

Cite: 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

Identifiers:

Scopus:	2-s2.0-85094210988
Elibrary:	43776082
OpenAlex:	W4255944529

Citing:

DB	Citing
Scopus	4
OpenAlex	7

Altmetrics: