Приведём пример. Пусть матрица взаимоцитируемости в коллективе выглядит следующим образом (М=8):
.
В данном примере: для первого работника цитируемость со стороны его коллег , для второго , далее , , , , , . Соответственно, , , , , , , , . Как видно, пятый и седьмой члены коллектива являются аутсайдерами в аспекте значимости для своих коллег (это не значит, что они аутсайдеры в аспекте значимости для научного сообщества и вообще результативности исследовательской деятельности). В то же время, анализ матрицы показывает отсутствие членов научно-педагогического коллектива, которые бы ни разу не процитировали своих коллег. Рассмотрение примера завершено.
В то же время очевидно, что истинная осознаваемость научно-педагогического коллектива своими членами заключается не в том, чтобы процитировать любые труды своих коллег, а в двух важных аспектах. Во-первых, цитировать необходимо высококачественные публикации своих коллег, отражающих по-настоящему значимые результаты исследовательской деятельности (иначе говоря, цитируемые публикации должны быть высококачественными). Во-вторых, цитирующие публикации должны быть высококачественными (это значит, что коллеги некоего члена научного коллектива лишь тогда по-настоящему получили признание с его стороны, если его публикации высокого качества, значимые для науки). Напомним, что рейтинг публикации детерминирован многими величинами: авторитетностью издания (индексация в наукометрических базах, импакт-фактор), её цитируемостью и т.д.
Поэтому для оценки истинной осознаваемости образовательной среды (точнее, её важнейшей составляющей - научно-педагогического коллектива) преобразуют каждый элемент исходной матрицы по следующей схеме , , , . Здесь: r - степень обоснованности цитаты (от 0 до 1,0), R/ и R// - соответственно, рейтинги цитирующей и цитируемой публикаций (без учёта самоцитирований и перекрёстных цитирований). Аналогичным образом интерпретируют новую матрицу для вычисления производных параметров.
Для авторов настоящей статьи также очевидно, что по-настоящему осознаваем тот научный работник своим коллективом (социальной микросредой), который обладает авторитетом в научном сообществе (социальной мегасреде), вследствие чего обладает авторитетом в коллективе (иначе говоря, между признанием научного работника социальной мегасредой и микросредой должна быть опосредствованная связь, а именно - высокое качество результатов исследовательской деятельности). Для авторов настоящей статьи очевидно, что о взаимосвязи между признанием трудов научного работника научным сообществом и научным коллективом можно говорить только в том случае, если оба параметра находятся на высоком уровне; если оба параметра находятся на низком уровне, то это отражает разрыв, а не взаимосвязь; тем более, о разрыве свидетельствует тот факт, если один параметр находится на высоком уровне, другой - на низком.
Каковы критерии авторитетности научного работника в научном коллективе и в научном сообществе? Очевидно, что первый критерий F/ - число цитат на его труды, сделанные со стороны его коллег, второй критерий F// - число “истинно внешних” цитат на его труды, т.е. ссылок на его труды ни со стороны соавторов, ни со стороны коллег (тем более, не самоцитирования!); оба критерия вычисляют за избранный период времени (например, за пять лет). В таком случае, критерий истинной (а не фиктивной!) авторитетности научного работника в коллективе . Как видно, данное произведение обращается в нуль при нулевом значении любого из частных критериев. Иначе говоря, если научный работник не имеет авторитета в научном сообществе, но цитируем со стороны коллег, то это является, скорее всего, псевдоавторитетом (например, научный работник “любим руководством” или “создал себе пиар”). В то же время, фактор F// имеет меньшее значение для расчёта интегативного показателя, чем число цитат со стороны коллег, т.к. речь идёт об осознаваемости научного работника со стороны коллектива.
Более жёсткий критерий: , где min - функция минимума. Действительно, низкий авторитет в научном сообществе можно “восполнить” (в соответствии с “мягкой” моделью расчёта) за счёт цитирований со стороны коллег, но этого не позволяет “жёсткая” модель.
Осознаваемость научного коллектива в целом можно вычислить на основе метода каменистой осыпи: она равна F, если не менее чем F научных работников имеют индивидуальный параметр авторитетности не менее чем каждый; рекомендуемые виды функции, соответственно, для жёсткого и мягкого вариантов расчёта индивидуальной авторитетности, и .
Анализ предложенных параметров позволил выделить и охарактеризовать семь уровней осознаваемости научно-образовательной среды.
Очень низкий (низший) уровень характеризуется очень малым числом перекрёстных цитирований внутри научного коллектива; научные работники практически не знают научных трудов друг друга (а если и знают, то не признают). В данном научном коллективе немало научных работников, которые либо не цитируют своих коллег, либо не имеющих авторитета в своём коллективе. В целом, научный коллектив не значим для его членов (если значимость оценивать по перекрёстным цитированиям); иначе говоря, научный коллектив нельзя считать осознаваемой социальной системой. Важнейшая особенность данного уровня - разрыв между авторитетностью научных работников в своём коллективе и в научном сообществе.
Низкий уровень отличается от низшего более интенсивными перекрёстными цитированиями; появляется относительно устойчивое подмножество членов научного коллектива, осознаваемых своими коллегами. Однако по-прежнему коллектив слабо осознаётся своим научными работниками, малозначим для них.
Средний уровень характеризуется устойчивостью взаимодействий (перекрёстных цитирований) внутри научного коллектива, а также небольшой долей научных работников, не осознающих свой коллектив (т.е. не цитирующих труды своих коллег) или либо не осознаваемых научным коллективом (своими коллегами). Однако, в целом перекрёстные цитирования не отражают высокого качества и продуктивности исследовательской деятельности, т.к. цитирующие и цитируемые публикации не имеют высокого рейтинга; тем более, цитируемость членов научного коллектива своими коллегами не имеет связи с их авторитетностью в научном сообществе, вследствие невысокого качества публикаций.
Уровень “выше среднего” диагностируют, если имеет место высокая интенсивность перекрёстных цитирований внутри научного коллектива, т.е. коллектив становится значимым для большинства его работников. Иначе говоря, научный коллектив явно сформировался как самоосознаваемая социальная система. Кроме того, некоторые перекрёстные цитирования отражают высокую значимость для преемственного развития научного знания, т.е., либо цитирующие, либо цитируемые публикации имеют высокий рейтинг. Однако на данном уровне по-прежнему цитируемость членов научного коллектива своими коллегами не имеет связи с их авторитетностью в научном сообществе.
Высокий уровень осознаваемости характеризуется высоким социокультурным эффектом от него. Иначе говоря, осознавая результаты исследовательской деятельности своих коллег, члены научного коллектива (в опоре на эти результаты) получают высококачественные результаты исследовательской деятельности. Коллектив высокозначим для его научных работников; члены такого коллектива осознают труды друг друга. На данном уровне осознаваемость становится не просто характеристикой научного коллектива, а важным фактором успешности его исследовательской деятельности. Кроме того, имеется чётко выделяемое подмножество научных работников, авторитет которых в коллективе связан с их авторитетом в научном сообществе.
Очень высокий уровень отличается от предыдущего тем, что на нём наблюдается взаимовлияние членов научного коллектива. Иначе говоря, осознаваемость становится принципиально важным фактором не только повышения продуктивности исследовательской деятельности коллектива, но и повышение уровня социально-профессиональной компетентности его членов (прежде всего - научно-теоретической компетентности, принципиально важной для ведения исследований в соответствующих областях научного знания), а также повышение уровня готовности коллектива (в целом, т.е. как целостного социума) к исследовательской деятельности; происходит повышение продуктивности исследовательской деятельности большинства членов научного коллектива. Неуклонно повышается число высококачественных цитирующих и цитируемых публикаций; авторитет научных работников в своём коллективе и в научном сообществе взаимосвязаны. Научный коллектив становится зрелым (по меньшей мере, в научной деятельности), системным высокоосознаваемым и высокоэффективным научным коллективом. Системность проявляется в том, что научные работники полностью осознают результаты исследовательской деятельности друг друга; иначе говоря, научные работники когерентны не только научному сообществу, но и своему коллективу (когерентность научного работника социуму проявляется в использовании его ресурсов для своей исследовательской деятельности). Осознаваемость становится принципиально важным фактором социальной активности научного коллектива, т.е. большое число “истинно внешних” цитат на труды коллектива детерминировано именно его самоосознаваемостью.
Высший уровень осознаваемости характеризуется тем, что результаты исследовательской деятельности научных работников обладают методической значимостью внутри научного коллектива, т.е. могут быть применены в содержании обучения студентов или подготовки аспирантов. Например, научный работник А ведёт исследования в области искусственного “интеллекта”, а работник В применяет его результаты в содержании обучения. В целом, у членов научного коллектива неразграничены мотивы использования результатов исследовательской деятельности своих коллег и “внешних” членов научного сообщества.
Как видно, при переходе осознаваемости на более высокий уровень закономерно возрастает степень её взаимосвязи с другими аспектами научного коллектива, особенно социальной активностью.
Таким образом, всесторонний анализ перекрёстных цитирований внутри научно-педагогического коллектива - основа для полиаспектной диагностики его осознаваемости. Перспективы исследований в данном направлении - создание информационно-вероятностных моделей взаимосвязи между осознаваемостью и эффективностью исследовательской деятельности научно-педагогического коллектива.
образовательный рейтинг университет наука
Литература
Бебенина, Е.В. Использование рейтингов университетов как индикаторов состояния и направлений развития / Е.В. Бебенина // Педагогика. - 2018. - № 7. - С. 43-51.
Вкусов, А.В. Проблемы оценки эффективности деятельности университетов / А.В. Вкусов // Социологические исследования. - 2018. - № 1. - С. 140-145.
Зарубина, Н.Н. Доверие к науке в современной России в контекстах множественности форм знания / Н.Н. Зарубина // Социологические исследования. - 2018. - № 5. - С. 110-120.
Неустроев, С.С. Проблемы сравнительной оценки эффективности образовательных организаций высшего образования / С.С. Неустроев, В.И. Сердюков, Н.А. Сердюкова // Педагогика. - 2018. - № 5. - С. 45-51.
Романов, Д.А. Современные модели и методы диагностики исследовательской деятельности в образовательных учреждениях: монография / Д.А. Романов, А.Н. Дроздов. - Краснодар: КубГТУ, 2018. - 210 с.
Сапрыкина, И.Э. Влияние сайта университета на его положение в мировых рейтингах / И.Э. Сапрыкина // Общество: социология, психология, педагогика. - 2018. - № 8. - С.54-58.
Толстова, Ю.Н. Математическое моделирование социальных процессов и социология / Ю.Н. Толстова // Социологические исследования. - 2018. - № 9. - С. 104-112.
Bonaccorsi, A., & Secondi, L. (2017) The determinants of research performance in European universities: a large scale multilevel analysis. Scientometrics, 112, pp. 1147-1178.
Chen, Y., & Hao, Y. (2017). A feature weighted support vector machine and K-nearest neighbor algorithm for stock market indices prediction. Expert Systems with Applications, 80(1), 340-355.
Guan, J., Yan, Y., & Zhang, J. (2017) The impact of collaboration and knowledge networks on citations. Journal of Informetrics, 11, pp. 407-422.
Khor, K. A., & Yu, L. G. (2016). Influence of international coauthorship on the research citation impact of young universities. Scientometrics, 107(3), 1095-1110.
Mendoza, D., Madriz, J.L., Lopez, M., & Ramon, V. (2018) Research Competencies of Higher-Education Teaching Staff Based on Emotional Intelligence. Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol. 9, No 5, pp. 41-52.
Onodera, N., & Yoshikane, F. (2015). Factors affecting citation rates of research articles. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(4), 739-764.
Reyes, G.E., Govers, M., & Ruwaard, D. (2018) A Mathematical and Conceptual Model Regarding Social Inclusion and Social Leverage. Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol. 9, No 3, pp. 9-16.
Soh, K. (2017). The seven deadly sins of world university ranking: A summary from several papers. Journal of Higher Education Policy and Management, 39(1), 104-115.
Thelwall, M. (2016b). Are there too many uncited articles? Zero inflated variants of the discretised lognormal and hooked power law distributions. Journal of Informetrics, 10(2), 622-633.
Wan, X., & Liu, F. (2014a). Are all literature citations equally important? Automatic citation strength estimation and its applications. Journal of the Association for Information Science and Technology, 65, 1929-1938.
References
1.Bebenina, E.V. Ispol'zovanie rejtingov universitetov kak indikatorov sostoyaniya i napravlenij razvitiya / E.V. Bebenina // Pedagogika. - 2018. - № 7. - S. 43-51.
2.Vkusov, A.V. Problemy ocenki effektivnosti deyatel'nosti universitetov / A.V. Vkusov // Sociologicheskie issledovaniya. - 2018. - № 1. - S. 140-145.
3.Zarubina, N.N. Doverie k nauke v sovremennoj Rossii v kontekstah mnozhestvennosti form znaniya / N.N. Zarubina // Sociologicheskie issledovaniya. - 2018. - № 5. - S. 110-120.
4.Neustroev, S.S. Problemy sravnitel'noj ocenki effektivnosti obrazovatel'nyh organizacij vysshego obrazovaniya / S.S. Neustroev, V.I. Serdyukov, N.A. Serdyukova // Pedagogika. - 2018. - № 5. - S. 45-51.
5.Romanov, D.A. Sovremennye modeli i metody diagnostiki issledovatel'skoj deyatel'nosti v obrazovatel'nyh uchrezhdeniyah: monografiya / D.A. Romanov, A.N. Drozdov. - Krasnodar: KubGTU, 2018. - 210 s.
6.Saprykina, I.E. Vliyanie sajta universiteta na ego polozhenie v mirovyh rejtingah / I.E. Saprykina // Obshchestvo: sociologiya, psihologiya, pedagogika. - 2018. - № 8. - S.54-58.
7.Tolstova, YU.N. Matematicheskoe modelirovanie social'nyh processov i sociologiya / YU.N. Tolstova // Sociologicheskie issledovaniya. - 2018. - № 9. - S. 104-112.
8.Bonaccorsi, A., & Secondi, L. (2017) The determinants of research performance in European universities: a large scale multilevel analysis. Scientometrics, 112, pp. 1147-1178.
9.Chen, Y., & Hao, Y. (2017). A feature weighted support vector machine and K-nearest neighbor algorithm for stock market indices prediction. Expert Systems with Applications, 80(1), 340-355.
10.Guan, J., Yan, Y., & Zhang, J. (2017) The impact of collaboration and knowledge networks on citations. Journal of Informetrics, 11, pp. 407-422.
11.Khor, K. A., & Yu, L. G. (2016). Influence of international coauthorship on the research citation impact of young universities. Scientometrics, 107(3), 1095-1110.
12.Mendoza, D., Madriz, J.L., Lopez, M., & Ramon, V. (2018) Research Competencies of Higher-Education Teaching Staff Based on Emotional Intelligence. Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol. 9, No 5, pp. 41-52.
13.Onodera, N., & Yoshikane, F. (2015). Factors affecting citation rates of research articles. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(4), 739-764.
14.Reyes, G.E., Govers, M., & Ruwaard, D. (2018) A Mathematical and Conceptual Model Regarding Social Inclusion and Social Leverage. Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol. 9, No 3, pp. 9-16.
15.Soh, K. (2017). The seven deadly sins of world university ranking: A summary from several papers. Journal of Higher Education Policy and Management, 39(1), 104-115.