Аннотация.

Управление наукой опирается на объективные количественные показатели о научных исследованиях. Необходимо собирать данные о людях, которые поддерживаются грантами, о том, какие исследования проводятся, вместе с кем и где, и какие результаты проистекают от исследований. Продолжать возлагать всю отчетность на исследователей непродуктивно. Научно-технические  агентства в различных странах разрабатывают информационные  платформы для выявления и характеристики научных результатов. Особенный интерес представляет бразильский многолетний опыт национальной веб-платформы LATTES, собирающей в обязательном порядке биографические очерки всех получающих государственную поддержку исследователей любого возраста и положения, от студентов младших курсов до академиков. Административные отчеты описывают, кто ведет исследования и вместе с кем. В статье описаны некоторые методы и алгоритмы теории решений, которые целесообразно использовать для управления наукой, а также опыт применения многокритериального  анализа для оценки результативности проектов целевых фундаментальных исследований.

Ключевые слова:

наукометрические показатели, теория принятия решений, многокритериальный анализ, экспертная оценка, биографические очерки, тематическое моделирование.

Стр. 33-38.

S. P. Belov, E. L. Pliskin, A. V. Uskov

"Some practices in measuring and analyzing scientometric data for better science management"

Abstract. Science management is based on objective quantitative indicators of research activities. It is necessary to collect data about all the people supported by grants, and about current research, and about collaboration networks between researchers, and about end results which stem from supported research. Yet it is unproductive to put all reporting responsibilities upon research institutions and scientists. Science and technology agencies in some countries have developed data platforms to identify and characterize scientific outcome. Of particular interest is the Brazilian long-standing experience of the national web-based platform LATTES, which collects obligatory biographical sketches of all state supported researchers of any age and position, beginning from junior students to academicians. Administrative records describe who conducts research and with whom. This article describes some of the methods and algorithms of decision theory which are applicable to science management, as well as an application of multi-criteria analysis to assessing the effectiveness of basic research projects.

Keywords: science measurement, scientometric data, decision theory, multiple criteria analysis, expert assessment, biographical sketches, topic modeling.

Полная версия статьи в формате pdf.

1.  Petrovskiy A. B. Teoriya prinyatiya resheniy. M.: Izdatelskiy tsentr «Akademiya», 2009.   400 s.
2. Proekt SciENcv na sayte amerikanskogo natsionalnogo tsentra po biotekhnologicheskoy informatsii (NCBI). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK154494/.
3.    Brazilskaya natsionalnaya platforma Lattes (LAT- TES). http://lattes.cnpq.br.
4.  Pacheco R. C. S. The role of Lattes Platform in the Brazilian   Innovation  System.   http://www.nsf.gov/attachments/123272/public/1.Pacheco.pdf
5.    Sayt D. Bleya po tematicheskomu modelirovaniyu. http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html.
6.    Blei D. M. Probabilistic Topic Models // Communications of the ACM. April 2012. V. 55. № 4. P. 77–84.
7.    MAchine Learning for LanguagE Toolkit. http://mallet. cs.umass.edu/topics.php.
8. Foster I., Lane J. Science Based Measures of Science Investments. https://editorialexpress.com/cgi-bin/conference/ download.cgi?db_name=ESAMACE2014&paper_id=114
9.    Science and Technology for America's Reinvestment Measuring the EffecTs of Research on Innovation, Competitiveness and Science (STAR METRICS). https:// www.starmetrics.nih.gov/.
10.  Petrovskiy A. B.,  Royzenzon G. V.  Mnogokriterialnyy vybor s umensheniem razmernosti prostranstva priznakov: mnogoetapnaya tekhnologiya PAKS // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy. 2012. № 4. S. 88–103.
11.  Petrovskiy A. B., Royzenzon G. V., Balyshev A. V., Tikhonov I. P.  Retrospektivnyy  analiz  rezultativnosti nauchnykh proektov // International Journal „Information Models and Analyses“. 2012. V. 1. № 4. P. 349–356.