Информационное обеспечение научных исследований в экономике. Современное информационное обеспечение научной работы
Диссертация
Мохначева, Юлия Валерьевна
Ученая cтепень:
Кандидат педагогических наук
Место защиты диссертации:
Код cпециальности ВАК:
Специальность:
Библиотековедение, библиографоведение и книговедение
Количество cтраниц:
Глава 1. Информационно-инструментальная база для использования библиометрической информации в процессах удовлетворения современных информационных потребностей специалистов академических научно-исследовательских институтов
1.1. Структура современных информационных потребностей специалистов научно-исследовательских институтов Российской академии наук.
1.2. Анализ возможностей библиометрических методов для удовлетворения различных информационных потребностей.
1.3. Информационная база для библиометрических исследований .
1.4. Применение библиометрических методов в практике библиотек и информационных центров.
Глава 2. Формирование подсистемы информационного обеспечения научных исследований с использованием библиометрических методов в академических библиотеках.
2.1. Возможности применения цитатного анализа.
2.1.1. Разработка и апробация методики применения цитатного анализа для изучения информационных потребностей ученых.
2.1.2. Использование цитатного анализа для удовлетворения потребностей пользователей в ретроспективной информации.
2.2. Разработка методики определения значимости научных публикаций.
2.2.1. Определение значимости публикаций в различных областях знания по показателю цитируемое™.
2.2.2. Определение значимости публикаций по показателю импакт-фактора журнала в различных областях знания для сравнительного анализа.
2.3 Формы предоставления информации о состоянии научных исследований в НИУ.
2.4. Моделирование подсистемы информационного обеспечения НИР и библиотечных процессов на основе библиометрических методов.
Введение диссертации (часть автореферата) На тему "Информационное обеспечение научных исследований академическими библиотеками с использованием библиометрических методов"
Актуальность темы исследования. Потребность в библиометрической информации (БИ), т. е. данных, получаемых в результате библиометрических исследований, сформировалась давно. Еще в 1878 г. появился «Указатель ссылок Федерального законодательства » Шепарда , ставший прототипом современных указателей цитированной литературы. В настоящее время существует ряд информационных ресурсов, позволяющих получать библиометрические данные: базы данных (БД) «Thomson Reuters»: «Web of Science» (WOS), «Journal Citation Reports» (JCR), «Essential Science Indicators» (ESI); БД компании Elsevier - «Scopus»; ресурс ООО «» - Российский индекс научного цитирования (РИНЦ), а также ряд узкотематических ресурсов. Благодаря возможностям, предоставляемым вышеперечисленными и другими ресурсами, библиометрические данные в настоящее время получают все большую востребованность как в научной среде, так и в информационно-библиотечной деятельности.
Реформирование научной сферы в России, начиная с 90-х гг. XX в., сопровождается внедрением различных рейтинговых систем оценок деятельности ученых и научных коллективов. Сложившаяся конъюнктура способствовала тому, что у научной общественности сформировался более широкий и устойчивый интерес к информации, в том числе управленческой, получаемой с помощью библиометрических методов. Роль наиболее значимых критериев в научно-оценочных мероприятиях стали играть такие библиометрические показатели как импакт-фактор (IF) изданий, в которых публикуется статья, и индекс цитируемости (ИЦ) публикаций ученых. Потребность в библиометрических данных возникает при оценке тенденций развития научных направлений, участии в конкурсах и грантах, определении качества публикаций и др.
Сложившаяся ситуация побуждает информационно-библиотечных специалистов создавать новые формы библиотечно-библиографического обслуживания, основанные на использовании результатов библиометрических исследований.
Библиотеки, располагающие необходимой информационной базой и профессионально владеющие различными поисковыми технологиями, имеют широкие возможности для проведения библио- и наукометрических исследований. Повседневной практикой такие исследования стали в Библиотеке по естественным наукам Российской академии наук (БЕН РАН ), Всероссийском институте научной и технической информации (ВИНИТИ ) РАН, Государственной публичной научно-технической библиотеке Сибирского отделения Российской академии наук (ГПНТБ СО РАН) . Одной из задач, решаемых в академических библиотеках, является определение индекса цитируемости. Существующие методики хорошо работают, когда необходимо сравнивать индексы цитирования специалистов, работающих в одной узкой тематической области. Однако на сегодняшний день существует недостаточное количество взвешенных методик, позволяющих сравнивать публикации различной научно-тематической направленности по таким индикаторам как индекс цитируемости публикаций и импакт-фактор изданий. Наибольшую актуальность эта проблема приобретает для сравнения публикаций различной тематической направленности внутри одного научно-исследовательского учреждения (НИУ ), ведущего политематический спектр исследований. Большинство существующих на сегодняшний день методик сводится к простому суммарному подсчету показателей цитируемости без учета особенностей цитирования для различных научных направлений. Отсутствие дифференцированного подхода при проведении оценочных процедур формирует искаженное представление о развитии и значимости тех или иных научных исследований по различным научным тематикам. В этой связи особенно актуальным является поиск путей к взвешенному подходу по определению индекса цитируемости публикаций и рейтинга изданий, в которых они были опубликованы, в соответствии с их импакт-факторами. Данная задача может быть решена с помощью разработки алгоритма нормирования публикаций по этим индикаторам, результатом чего должно явиться создание соответствующих практических рекомендаций и методик.
Информирование ученых о рейтингах тех или иных периодических изданий позволяет исследователям выбрать наиболее авторитетное издание для последующих публикаций. Ввиду того, что научная информация в области бурно развивающихся направлений исследований быстро устаревает, ученые заинтересованы в том, чтобы на результаты их исследований был получен максимально быстрый отклик у наибольшего количества коллег. Чаще всего научная периодика сравнивается по абсолютным показателям импакт-факторов, при этом не предпринимается попыток их нормирования с учетом тематической направленности изданий. Такой подход искажает представление о значимости изданий, публикующих статьи по различным научным тематикам.
Не менее актуальным для академических библиотек является разработка форм предоставления получаемых с помощью библиометрических исследований данных для передачи их своим пользователям.
Кроме того, результаты библиометрических исследований активно используются библиотеками для проведения экспертизы изданий в процессе управления фондами . БИ позволяет наиболее детально изучить информационные потребности (ИП) ученых, благодаря чему достигается максимальная релевантность комплектуемого фонда профессиональным интересам читателей-пользователей.
Библиометрические исследования в библиотеках приобретают особую значимость для построения стратегии тематического информирования ученых-пользователей. Данные, полученные в результате применения метода цитатного анализа, позволяют определить: скорость старения информации; «ядерный » круг изданий по той или иной научной теме; «ядро» авторов, чьи публикации имеют особый научный статус и вызывают соответствующий интерес у ученых. Однако методики, использующие перечисленные возможности цитатного анализа, нам неизвестны.
Вышесказанное позволяет констатировать, что информационное обслуживание на основе библиометрической информации активно развивается. Но для его совершенствования и перевода на более высокий качественный уровень, расширения круга пользователей особенно важным сегодня представляется обобщение возможностей различных методов и методик для аналитической обработки БИ и разработка новых, позволяющих решать как «старые », так и современные информационные задачи. Поэтому актуальной задачей является моделирование подсистемы информационного обеспечения на основе библиометрических исследований, позволяющей осуществить переход от идеологии информационного обслуживания к систематическому информационному обеспечению1 и сопровождению научно-исследовательских работ (НИР ) в академических библиотеках.
Разработанность темы исследования.
Основным базисом для построения стратегии информационного обеспечения научных исследований библиотеками является перманентное изучение информационных потребностей (ИП) ученых. Исследованию этой проблемы посвящено большое количество работ. К числу наиболее значимых
1 Подход к различению понятий «информационное обслуживание » и «информационное обеспечение » предлагает Р. С. Гиляревский: с позиций коммуникационного процесса «читатель / пользователь» - «библиотека / информационный центр» он предложил разделять виды информационного обслуживания по различным признакам, в том числе по тому, от кого исходит инициатива при обслуживании - от информационной службы или от потребителя . и фундаментальных можно отнести труды Д. И. Блюменау , С. Е. Злочевского , С. Д. Коготкова , О. П. Коршунова , А. В. Соколова . Особенности информационных потребностей ученых охарактеризованы в публикациях А. А. Большого , А. В. Глушановского , А. Г. Захарова , Н. Е. Каленова , С. Д. Коготкова , Н. А. Слащевой . Основная структура информационных потребностей специалистов в научно-исследовательской сфере деятельности была определена А. В. Соколовым .
Исследование С. А. Кугеля и О. М. Зусьмана , проведенное в 1994-1995 гг., обозначило новую для того времени тенденцию в информационно-потребностной структуре ученых - появление ИП в библиометрической информации.
В настоящее время многими исследователями фиксируется устойчивый рост востребованности БИ. В частности, этому вопросу посвящены публикации О. М. Зусьмана и В. Г. Свирюковой . Тем не менее, структура этих потребностей еще окончательно не определена. Кроме того, не обозначены основные группы потребителей БИ.
Теоретическая концепция эволюционирования ИП была представлена О. П. Коршуновым , однако вопрос об эволюционировании потребности в библиометрической информации автором не рассматривался.
Работа над темой заставила обратиться к анализу современного состояния исследований в области библиометрии 2. Библиометрия сформировалась в рамках науковедческих исследований, основы которых были заложены Д. Прайсом , Дж. Берналом , Ю. Гарфилдом , В. В. Налимовым , 3. М. Мульченко , Г. М. Добровым . 2
Под библиометрией понимают научную дисциплину, использующую статистические методы анализа научной литературы для выявления тенденций развития предметных отраслей, особенностей авторства и взаимного влияния публикаций .
Библиометрическая информация возникает в результате соответствующих исследований документально-информационных потоков (ДИП). Создание системы статистического анализа ДИП было вызвано активным ростом количества публикаций всех видов, который требовал соответствующей организации.
Первым исследователем структуры ДИП принято считать С. К. Брэдфорда , который, изучив распределение публикаций по электротехнике, геофизике и смазке, описал количественную закономерность рассеяния статей по этому предмету в мировой периодике и предложил известную её формулировку, которая впоследствии стала называться «Законом Брэдфорда ». Особенности ДИП и методы его мониторинга исследованы в трудах А. И. Михайлова и О. В. Пеньковой . Наиболее авторитетными публикациями по исследованию ДИП в России являются труды Г. Ф. Гордукаловой , которая в своей монографии ввела понятие «информационный мониторинг », заключающийся в «порционном » отслеживании новых сведений об объекте, появившихся за каждый новый период наблюдения, и последующего их сравнения с предшествующим периодом по набору избранных мониторинговых индикаторов.
В настоящее время библиометрические данные все более активно используются для проведения различных научно-оценочных процедур администраторами НИУ. Использование БИ в данном контексте сопряжено с рядом возникающих проблем. Этому вопросу посвящен ряд публикаций последних лет, среди которых работы П. Вайнгаарт , В. А. Маркусовой , О. В. Михайлова , Е. Д. Свердлова . Прежде всего, анализ цитируемости все чаще привлекает внимание исследователей с точки зрения правомерности использования данного индикатора при проведении различных научно-оценочных процедур. В связи с этим специалисты в области библиометрии особо акцентируют внимание на различных недостатках применения цитатного анализа. В. А. Маркусова в своей публикации отмечает, что определение ИЦ чаще всего проводится по упрощенным методикам, которые заключаются в простом подсчете цитирований на публикации, а сам процесс выявления ссылок с последующим суммарным подсчетом ведется без грамотного использования профессиональных методик, что приводит к большому количеству ошибок. В публикациях В. Г. Свирюковой подчёркивается необходимость выработки единой методики подсчета индексов цитируемости, так как использование разных методик приводит к различным конечным результатам.
Проблемам использования анализа цитирования посвящен ряд других отечественных и зарубежных публикаций. D. Lindsey рассматривает проблему цитирования во взаимосвязи с модой на некоторые публикации. В публикациях В. В. Богатова , Н. С. Редькиной , О. В. Михайлова , С. Contreras , Е. Garfield , W. Glanzel , R. N. Kostroff , M. H. MacRoberts , O. Persson охарактеризованы другие недостатки применения индекса цитируемости - принижение книг перед журнальными публикациями, большое количество ошибок, содержащихся в ссылках, проблемы с написанием иностранных фамилий, проблемы «первого автора », различия темпов цитируемости по научным направлениям и т. д. Но в качестве основного фундаментального недостатка использования индекса цитируемости и связанного с ним показателя импакт-фактора журнала исследователи считают разницу значений этих показателей для публикаций, относящихся к различным научно-тематическим направлениям. Этой проблеме посвящены также публикации зарубежных специалистов в области библио- и наукометрии : D. Adam , P. D. Batista , N. К. Bayers , M. Ben , J. E. Iglesias , S. Lehmann , D. Lindsey , H. F. Moed , I. Podlubny , P. Vinkler . Все большее количество исследователей обращают внимание на важность выработки алгоритма нормирования публикаций в соответствии с их различной тематической направленностью. Об этой необходимости пишут такие исследователи как: P. D. Batista , R. N. Kostroff , S. Lehmann , I. Podlubny , A. Schubert . Особый акцент они делают на необходимости учета разницы количества цитат для различных научных дисциплин при последующем сравнении их между собой.
Наиболее успешной попыткой реализации «взвешенного » подхода к анализу цитируемости явилось создание и внедрение Д. Хиршем /г-индекса . Данный индикатор является показателем достижений человека на протяжении всей его жизнедеятельности, измеряемый числом полученных ссылок: любой ученый имеет индекс h, если h его статей имеют, по крайней мере, h ссылок каждая, а другие статьи имеют меньше чем h ссылок каждая. Однако данный показатель не решает проблему объективного сравнения между собой публикаций различной научно-тематической направленности.
Таким образом, обобщив изложенные в мировой литературе данные и методики, мы констатируем, что целостный подход, позволяющий сравнивать между собой научные публикации и издания по таким индикаторам как индекс цитируемости и импакт-фактор вне зависимости от их тематической направленности, отсутствует.
Принимая показатель цитируемости в качестве основного качественного индикатора научных публикаций, ученые ведут дискуссию по поводу целесообразности / нецелесообразности учета самоцитирования в общем количестве ссылок. Данному вопросу посвящены публикации D. W. Aksnes , J. Н. Fowler , М. Н. MacRoberts , В. А. Маркусовой и др. Надо отметить, что большинство исследователей отмечают нецелесообразность исключения таких ссылок из общего суммарного показателя цитируемости. Однако стоит отметить, что большинство авторов рассматривают данную проблему с теоретической точки зрения, не приводя аналитико-статистических данных, подтверждающих правомерность того или иного подхода.
Большое количество публикаций последних лет посвящается вопросам изучения интеграции отечественной науки в мировую. Особый интерес представляют работы Л. М. Гохберга , В. А. Маркусовой , И. В. Маршаковой-Шайкевич . Следует отметить, что исследователями рассматриваются общие тенденции и характеристики международного сотрудничества в российской науке. Однако данных, характеризующих степень влияния интеграционных процессов на уровень научных исследований в отдельных НИУ, нам неизвестно.
Библиометрические данные активно используются не только учеными (администраторами и исследователями), но и информационно-библиотечными работниками для решения различных специальных задач. В частности, в БЕН РАН метод цитатного анализа используется отделами комплектования для проведения экспертной оценки изданий (в первую" очередь иностранной периодики). В результате принимаются решения о целесообразности / нецелесообразности включения тех или иных изданий в> фонды библиотек. Данному вопросу посвящены публикации А. П. Дуброва , М. В. Левнера , Е. И. Козловой . Аналогичный аспект применения цитатного анализа можно использовать и для построения стратегии тематического информирования ученых. Однако сведений об использовании данного метода для оптимизации тематического информирования нам неизвестно.
В ГПНТБ СО РАН активно ведутся библио- и наукометрические исследования, направленные на анализ документопотока по различным критериям, по темам генерируемых проблемно ориентированных баз данных. В частности, этому посвящены публикации Н. В. Перегоедовой , О. Б. Марковой , Е. Б. Соболевой . Кроме того, ГПНТБ СО РАН уже длительное время проводит библиометрические исследования, направленные на получение аналитических данных о состоянии научных исследований и о развитии основных научных направлений. В частности, этому посвящены труды Е. Б. Соболевой , JI. А. Мандрининой , Н. С. Редькиной .
Библиометрические исследования с каждым годом привлекают внимание все более широкого круга специалистов. Важность изучения возможностей применения результатов библиометрических исследований подтверждается и тем, что проблемы, связанные с анализом БИ, регулярно обсуждаются на семинарах, проводимых ООО «Научная электронная библиотека » - «Science ONLINE». Кроме того, в ноябре 2008 г. начала свою работу I Всероссийская конференция «Наука, образование, инновации », посвященная проблемам науко- и библиометрических исследований.
Анализ разработанности исследуемой проблемы показал, что, несмотря на активное применение результатов библиометрических исследований, на сегодняшний день не существует целостной системы методик и алгоритмов действий, позволяющих представить пользователям информацию, отвечающую всем необходимым требованиям современной структуры ИП пользователей в БИ. Многие вопросы, касающиеся проблем применения библиометрических методов исследований в информационном обеспечении пользователей академическими библиотеками, еще не нашли окончательного решения. Вышеперечисленные доводы послужили основанием к проведению данного исследования.
Нами выдвигается гипотеза, что для удовлетворения сформировавшейся устойчивой потребности в БИ у ученых (исследователей и администраторов) и работников информационно-библиотечных служб целесообразна разработка системы специальных методик и функциональной системы информационного обеспечения на основе библиометрических исследований.
Поэтому научной задачей диссертационного исследования стала оптимизация информационного обеспечения НИР в библиотеках академических НИИ путем разработки модели подсистемы информационного обеспечения НИР, включающей комплекс библиометрических методов и методик.
Объект исследования - информационно-инструментальная база для использования библиометрической информации в библиотеках академических НИИ.
Предметом исследования являются методы информационного обеспечения НИР на основе библиометрических исследований в академических библиотеках.
Цель исследования - разработка модели подсистемы информационного обеспечения НИР академических НИИ на основе библиометрических методов.
Научные задачи исследования:
Изучить современную структуру информационных потребностей различных групп пользователей и структурировать их потребность в библиометрической информации, а также выделить постоянные группы пользователей в библиометрической информации.
Охарактеризовать возможности современной информационной базы для библиометрических исследований.
Разработать методику для оптимизации тематического информирования и осуществить ее апробацию.
Разработать и апробировать методику нормирования показателей цитируемости публикаций и импакт-факторов изданий в соответствии с их тематической направленностью.
Изучить влияние величины импакт-фактора изданий и международного сотрудничества на последующую цитируемость публикаций; провести экспериментальную проверку целесообразности исключения самоцитирования; исследовать уровень научных исследований по таким критериям как: публикационная активность, средняя цитируемость публикаций сотрудников в сравнении со средним уровнем в стране и в мире.
Разработать модель подсистемы информационного обеспечения НИР на основе библиометрических исследований.
Методологической основой диссертации стал информационный подход, позволивший изучить: современную структуру ИП ученых; выявить проблемы, стоящие перед библиотечными службами в информационном обеспечении научных исследований; определить возможности библиометрических методов для оптимизации библиотечных процессов.
В качестве теоретической основы в работе использованы положения, изложенные в трудах, посвященных изучению информационных потребностей специалистов, занятых в научно-исследовательской сфере - Д. И. Блюменау , С. Е. Злочевского, С. Д. Коготкова , О. П. Коршунова, А. В. Соколова ; по структуре информационных потребностей специалистов - А. В. Соколова, О. М. Зусьмана ; по наукометрии и библиометрии - Дж. Бернала, Ю. Гарфилда, Ю. В. Грановского , Г. М. Доброва, Г. Ф. Гордукаловой , С. Г. Кара-Мурзы, В. А. Маркусовой , И. В. Маршаковой-Шайкевич, 3. М. Мульченко, В. В. Налимова , Д. Прайса, Д. Салливана, Г. Смола; по применению библиометрических методов в библиотечной и библиографической теории и практике - А. П. Дуброва , О. М. Зусьмана, О. В. Пеньковой , Н. С. Редькиной, Н. А. Слащевой, Р. Болла; по проблемам, связанным с использованием и выявлением данных о цитируемости - В. А. Маркусовой, В. Г. Свирюковой, Д. Линдсея; по проблемам информационного обеспечения научных исследований - Р. С. Гиляревского , Л. И. Госиной, Б. С. Елепова , Н. Е. Каленова, О. Л. Лаврик , А. И. Черного.
Методы исследования. В работе использованы общенаучные, социологические методы, а также специальные библиометрические методы: цитатного анализа, статистического подсчета частотного распределения ссылок, метод подсчета количества публикаций, а также метод сравнительного анализа, метод синтеза, моделирование. Исследование основано на комплексном использовании перечисленных методов.
Исследовательской базой для исследования являлся документальный поток публикаций Института фундаментальных проблем биологии (ИФПБ) РАН за 2000-2007 гг.
Научная новизна исследования. На основе имеющейся информационной базы и возможностей существующих методов анализа библиометрической информации разработана методика оценки значимости публикаций на основе ввода коэффициентов нормирования N и К. Коэффициент нормирования ТУ разработан для сравнения между собой публикаций по их уровню цитируемости с учетом тематики и года издания. Коэффициент К разработан для сравнения по показателям импакт-факторов периодических изданий различной тематической направленности. Выявлена зависимость качественного уровня научных публикаций от степени международного участия по такому критерию как индекс цитируемости. Доказана эффективность применения в библиотеках метода цитатного анализа в процессе отбора актуальной информации для информирования специалистов по постоянно действующим запросам.
Теоретическая значимость исследования заключается в том, что охарактеризована информационная потребность в библиометрической информации с точки зрения её (потребности) эволюционирования, формирующих факторов, структуры. Определены и охарактеризованы основные группы пользователей БИ. Разработана модель подсистемы информационного обеспечения НИР на основе библиометрических методов, включающая в себя систему методик и методов, направленных на удовлетворение различных видов ИП.
Практическая значимость работы заключается в том, что материалы данного диссертационного исследования могут быть использованы в деятельности любой научной библиотеки для построения стратегии информационного обеспечения пользователей по разовым и постоянно действующим запросам, а также для выработки стратегии комплектования фондов библиотек. Разработанные методики по оценке значимости научных публикаций в соответствии с нормировочными коэффициентами N и К могут применяться при проведении научно-оценочных процедур в различных НИУ и вузах. Их применение позволяет сравнивать между собой публикации и периодические издания по таким индикаторам как индекс цитируемости и импакт-фактор вне зависимости от их научно-тематической направленности.
Материалы исследования используются при чтении лекций по теме: «Организация новых форм справочно-информационного обслуживания на примере системы избирательного распределения информации (ИРИ ) с использованием сервисов электронных библиотек» по курсу: «Электронные ресурсы в современной библиотеке: комплектование, использование, управление» в Тренинг-центре ООО «Научная электронная библиотека ».
Апробация работы.
Результаты исследования докладывались на 21 научно-практической конференции и семинарах разных уровней. В их числе: I, V-X Международные конференции «Science Online: электронные информационные ресурсы для науки и образования» (2003, 2005-2007 гг.); VIII, X Международные конференции и выставка «LIBCOM-2004, 2006»; XI, XII, XIV, XV Конференции представителей региональных научно-образовательных сетей Relarn-2004, 2005, 2007, 2008 (Нижний Новгород); 7-я Международная конференция «Информационное общество. Интеллектуальная обработка информации. Информационные технологии» (Москва, 2007); всероссийский научно-практический семинар
Информационное обеспечение науки: новые технологии» (Таруса, 2007); межрегиональная научно-практическая конференция «Электронные ресурсы региона » (Новосибирск, 2007).
Личный вклад автора в данное исследование также подтверждается отчетами, зарегистрированными во ВНТИЦ в 2001-2007 гг., по теме: «Создание комплексной системы информационно-библиотечного обеспечения ученых на примере библиотек Пущинского научного центра РАН» (госрегистрация № 01.200.208790).
На защиту выносятся следующие положения:
1. Потребность в библиометрической информации становится постоянной для двух основных категорий пользователей: ученых (исследователей и администраторов) и информационно-библиотечных служб. Первым необходимы данные: о цитируемости публикаций, как самого-ученого так и его коллег; наиболее цитируемых и интересующих ученого публикациях и перспективных научных проблемах и разрабатывающих их коллективах; импакт-факторах периодических изданий; состоянии научных исследований в НИУ, включая характеристику уровня международного сотрудничества. Вторым необходимы данные о наиболее авторитетных изданиях, авторах и хронологической глубине актуальной информации в той или иной научной области.
2. Постоянная потребность в разного рода библиометрических данных требует разработки специального научно-методического обеспечения. Поэтому для удовлетворения потребностей пользователей в библиометрической информации целесообразно применение комплекса методик: по определению значимости публикаций в различных областях знания по показателю цитируемости и значимости публикаций по показателю импакт-фактора периодических изданий в различных областях знания.
3. Для удовлетворения потребностей пользователей в аналитико-статистических данных о состоянии научных исследований в НИУ, включая характеристику международного сотрудничества, целесообразно использовать необходимый алгоритм действий, включающий: определение динамики публикационной активности и цитируемости; выявление динамики совместной с зарубежными партнерами публикационной активности; определение динамики цитируемости совместных публикаций.
4. Для удовлетворения традиционных (основных) информационных потребностей в текущей и ретроспективной информации по различным научным тематикам может быть использована методика, основанная на применении метода цитатного анализа, заключающаяся в статистическом подсчете частотного распределения ссылок по различным критериям с последующим анализом полученных результатов.
Достоверность результатов исследования обусловлена широким привлечением научных публикаций по теме исследования, применением совокупности методов, адекватных цели, задачам и логике исследования, качественным анализом исходных данных, аргументированностью научных положений и выводов, представлением основных результатов исследования научному сообществу в рамках научных конференций и в профессиональной печати.
Структура диссертации определена целью и задачами предпринятого исследования, отражает его ключевые этапы. Работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка использованной литературы и источников, включающего 224 наименования, из которых 77 - ссылки на публикации
Заключение диссертации по теме "Библиотековедение, библиографоведение и книговедение", Мохначева, Юлия Валерьевна
1. Для удовлетворения традиционных (основных) информационных потребностей в текущей и ретроспективной информации по различным научным тематикам разработана и апробирована методика, основанная на применении метода цитатного анализа, заключающаяся в статистическом подсчете частотного распределения ссылок по различным критериям с последующим анализом полученных результатов.
2. Разработан и апробирован комплекс методик и алгоритмов действий, направленных на удовлетворение постоянных потребностей в разного рода библиометрических данных:
Методика определения научной значимости публикаций по показателю цитируемости;
Методика определения научной значимости публикаций по показателю импакт-фактора изданий;
Алгоритм действий, позволяющих определить общее состояние научных исследований в НИУ .
3. Разработан алгоритм нормирования цитируемости публикаций с помощью коэффициента ТУ, который позволяет сравнивать публикации не по суммарной цитируемости, а по уровню цитируемости вне зависимости от тематики и года издания статьи.
4. Разработан алгоритм нормирования импакт-факторов изданий с помощью коэффициента К, позволяющего сравнивать рейтинги изданий вне зависимости от их научно-тематической принадлежности.
5. Подтверждена прямая зависимость уровня цитируемости публикаций от рейтингового уровня издания, в котором она была опубликована.
6. Подтверждено предположение о том, что самоцитирование не оказывает существенного влияния на суммарный ИЦ, поэтому его исключение из суммарного показателя является нецелесообразным.
7. Выявлена зависимость качественного уровня публикаций от степени международного участия.
8. Представлена обобщенная функционально-структурная модель подсистемы информационного обеспечения ПИР и библиотечных процессов на основе библиометрических исследований.
Информационное обеспечение научных исследований осуществляется информационно-библиотечными службами. Этому направлению деятельности библиотек всегда уделялось особое внимание. Ведущие академические библиотеки, библиотеки академических НИИ и информационные центры постоянно работают над разработкой и созданием новых форм и методов информационного обслуживания ученых. К числу таких форм можно отнести информационное обеспечение на основе библиометрических методов, которое в силу разнообразных причин в последние годы является особенно актуальным.
Библиометрические исследования необходимы не только ученым, но и информационно-библиотечным службам для оценки развития различных научных направлений; определения научного вклада отдельных ученых в ту, или иную научную дисциплину; оценки значимости научных изданий и публикаций. Обобщение этих сведений позволяет библиотекам выработать рекомендации по оценке тех или иных научных изданий и публикаций для последующего комплектования фонда библиотек (прежде всего иностранной периодикой) и тематического информирования абонентов в различных режимах.
Кроме того, библиометрические исследования, проводящиеся в библиотеках, позволяют решить большое количество проблем, связанных с широким радиусом рассеяния информации, а также получить достоверные сведения о темпах старения литературы по различным научным дисциплинам. На основе аналитико-статистической обработки результатов, полученных с помощью библиометрических исследований, информационно-библиотечные службы могут более детально изучать основные информационные потребности своих пользователей.
Библиотеки, располагая необходимой информационной базой для библиометрических исследований, и, профессионально владея специальными методами и технологиями поисков, постепенно становятся центрами по проведению таких исследований. Так, библиометрические исследования стали повседневной практикой в БЕН РАН и ГПНТБ СО РАН.
Однако до сих пор разработано еще недостаточное количество методик, направленных на решение различных информационных задач, решаемых библиотечными службами и учеными, на основе библиометрической информации. Разрешению этой проблемы посвящен материал данного диссертационного исследования, в котором представлены следующие разработанные методики:
1. Методика использования цитатного анализа для изучения основных (традиционных) информационных потребностей ученых и отбора актуальной информации для тематического информирования в режиме ПДЗ, а также для выполнения разовых запросов;
2. Методика определения значимости публикаций в различных областях знания по показателю цитируемости;
3. Методика по определению значимости публикаций по показателю импакт-фактора издания в различных областях знания;
4. Алгоритм действий, направленных на удовлетворение потребностей специалистов в получении информации о состоянии научных исследований в НИУ, а также разработка форм предоставления полученных данных конечным пользователям.
Основной задачей при создании перечисленных методик являлась адаптация библиометрических методов к существующим информационным потребностям пользователей на основе имеющейся информационной базы для проведения библиометрических исследований.
Все разработанные методики направлены на удовлетворение ИП в БИ двух основных групп потребителей этой информации: информационнобиблиотечных служб и ученых (исследователей и научных администраторов).
Говоря о роли библиометрических исследований в информационно-библиографическом обслуживании, нельзя не отметить значение результатов таких исследований для осуществления тематического информирования. С помощью метода цитатного анализа можно обозначить круг наиболее значимых авторов по темам информирования, определить «ядерный » круг источников, а также определить хронологическую глубину актуальной информации.
Для информирования ученых о цитируемости публикаций и об импакт-факторах изданий, разработаны соответствующие методики. Результаты, полученные в процессе апробации данных методик в одном из НИИ РАН, позволили предположить, что значимость научных публикаций целесообразно выявлять не по суммарному индексу цитируемости, а по коэффициенту уровня цитируемости публикаций ТУ, который учитывает специфику цитируемости научно-тематических направлений, а также год издания публикаций. Благодаря применению этой методики устраняется, основное фундаментальное противоречие, присущее использованию индексов цитируемости при проведении научно-оценочных мероприятий, а также при определении наиболее значимых публикаций при рекомендации их пользователям - специфика этих показателей для публикаций различной тематической направленности.
В отношении оценки значимости периодических изданий, разработана аналогичная методика, которая заключается в нормировании импакт-факторов изданий различной тематической направленности с помощью коэффициента К. Данная методика позволяет ученому выбрать наиболее приемлемое издание в своей тематической области для последующих публикаций.
Предлагаемые для применения в библиотеках представленные в диссертационном исследовании методики, основаны на таких методах как: статистический, метод цитатного анализа, метод подсчета частотного распределения ссылок, метод подсчета количества публикаций, метод синтеза.
Резюмируя основные выводы данного диссертационного исследования, можно заключить, что академические библиотеки и библиотеки академических НИИ, имея устойчивую потребность в БИ пользователей с одной стороны, и всю необходимую информационно-инструментальную базу с другой стороны, могут сами инициировать предоставление необходимой библиометрической информации пользователям. В частности, библиотеки могут регулярно предоставлять информацию о состоянии научных исследований в НИУ администрациям этих учреждений; производить рейтинговый анализ публикаций НИУ по таким индикаторам как индекс цитируемости и импакт-фактор изданий, в которых они были опубликованы; выявлять наиболее перспективные научные направления для планирования научных исследований и т.д.
Поэтому итогом данной работы является моделирование подсистемы информационного обеспечения НИР на основе библиометрических исследований как основы для организации нового направления деятельности научных библиотек. Основой данной подсистемы служат информационные запросы абонентов, а основной ее функциональной задачей является предоставление полученных данных конечным пользователям. Назначение подсистемы информационного обеспечения на основе библиометрических исследований заключается в своевременном формировании и предоставлении достоверной информации для принятия управленческих решений, а также для решения пользователем различных информационных задач.
В данной диссертационной работе рассмотрен опыт проведения библиометрических исследований в академических библиотеках и библиотеках академических НИИ. Однако такие исследования могут проводиться информационно-библиографическими или справочно-библиографическими отделами всех научных библиотеках. Таким образом, материалы данного диссертационного исследования могут использоваться во всех научных библиотеках.
Библиометрические исследования в научных библиотеках могут значительно расширить возможности, направленные на решение различных вопросов, касающихся управления их деятельностью. А именно: способствовать расширению возможностей оценки и восприятия информационных ресурсов; изучению информационных потребностей пользователей с последующим формированием структуры для оптимального комплектования журнального фонда путем разработки критериев оценки значимости изданий; позволяют корректировать стратегию генерации и актуализации проблемно-ориентированных баз данных; позволяют оптимизировать текущее информирование абонентов в режимах ДОР и ИРИ .
Хотя библиометрические исследования активно ведутся многими информационно-библиотечными службами различных библиотек, возможности применения результатов, полученных в ходе этих исследований еще недостаточно раскрыты. Можно предположить, что с дальнейшим ростом ресурсной базы, а также с помощью появляющихся разнообразных сервисных возможностей этих ресурсов, возникнут новые перспективы по использованию результатов библиометрических исследований.
Цель диссертации достигнута.
Список литературы диссертационного исследования кандидат педагогических наук Мохначева, Юлия Валерьевна, 2008 год
1. Алексеев , Н. Г. Информационно-библиотечное обеспечение научных исследований Текст. / Н. Г. Алексеев, JL И. Госина , А. Г. Захаров, Н. С. Солошенко . Пущино: ОНТИ НЦБИ РАН, 1996. - 196 с.
2. Арефьев, П. Г. Анализ российских научных журналов, обрабатываемых в РИНЦ в 2007 г. Электронный ресурс. / П. Г. Арефьев. режим доступа:http://elibrary. ru/proj ects/conference/turkey2008/presentations/Analizarefiev .doc. Загл. с экрана.
3. Арутюнов, В. В. О возрасте востребованной геологической научно-технической продукции Текст. / В. В. Арутюнов // НТИ . Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 2001. - № 2. - С. 22-25.
4. Библиографическая работа в библиотеке: организация и методика Текст.: учебник / под ред. О. П. Коршунова. М., 1990. - 254 с.
5. Иванов, Д. Д. Библиотечная работа как система содействия научно-исследовательской работе Текст. / Д. Д. Иванов // Избранное. - М.: Книга, 1986.-С. 19-35.
6. Блюменау, Д. И. По поводу сущности коммуникационной потребности (вместо рецензии) Текст. / Д. И. Блюменау // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 1997. - № 5. - С. 38-43.
7. Богатов, В. В. Можно ли доверять Science Citation Index? Текст. / В. В. Богатое // Вестник ДВО РАН. 2006. - № 6. - С. 149-157.
8. Большой, А. А. Информационно-библиотечные потребности ученых АН СССР Текст. / А. А. Большой, А. Г. Захаров , Н. Е. Каленов // Вест. АН СССР.-1981.-№6.-С. 58-65.
9. Большой, А. А. Информационно-библиотечные потребности ученых Академии наук СССР Текст. / А. А. Большой, А. Г. Захаров , Н. Е. Каленов // Научн. и техн. б-ки СССР. 1982. - № 4. - С. 9-15.
10. Большой, А. А. Информационно-библиотечные потребности ученых филиалов и научных центров Академии наук СССР Текст. / А. А. Большой, А. Г. Захаров , Н. Е. Каленов // Научн. и техн. б-ки СССР. - 1983.-№8.-С. 13-18.
11. ВАК . Президиум. Решение от 07.03.2008 №9/11 Электронный ресурс. режим доступа: http://elibrai-y.ru/proiects/events/vak/vak.pdf . - Загл. с экрана.
12. Вайнгаарт, П. Оценка результатов научных исследований: опасность манипулирования цифрами Текст. / П. Вайнгаарт // Научн. и техн. б-ки. -2004.-№7.-С. 66-81.
13. Васильчиков , В. В Использование индекса научного цитирования в качестве характеристики научного труда Текст. / В. В. Васильчиков, А. В. Глушановский , Н. А. Слащева // Информ. ресурсы России. - 2003. - 3(73).-С. 13-14.
14. Васильчиков, В. В. Обработка баз данных SCI Института научной информации США Текст. / В. В. Васильчиков // НТИ. Сер.1. Орг. и методика информ. работы. 1998. - № 1. - С. 20-23.
15. Гарфилд, Ю. Можно ли выявлять и оценивать научные достижения и научную продуктивность? Текст. / Ю. Гарфилд // Вест. АН СССР. -1982.-№7.-С. 42-50.
16. Гиляревский , Р. С. Опыт изучения Science Citation Index Текст. / Р. С. Гиляревский, 3. М. Мульченко, А. Т. Терехин , А. И. Черный // Прикладная документалистика. М., 1967. - С.32-53.
17. Гиляревский, Р. С. Основы информатики: курс лекций Текст. /Р. С. Гиляревский. М., 2004. - 320 с.
18. Гиляревский , Р. С. Проблемы информационного обеспечения фундаментальных исследований в области биологических наук в России Текст. / Р. С. Гиляревский, В. А. Маркусова , А. И. Черный // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы 1995. - № 3. - С. 1-9.
19. Глушановский, А. В. База данных Science Citation Index на CD-ROM Текст. / А. В. Глушановский, Н. Е. Каленов , Е. Е. Лексикова. М., 1993. -37 с.
20. Глушановский, A.B. Формирование репертуара подписки БЕН РАН с учетом мнения институтов РАН Текст. / А. В. Глушановский // Новые технологии в информационном обеспечении науки: Сб. науч. тр. - М.: Научный мир, 2007. 310 с. - С. 97-102.
21. Гордукалова , Г. Ф. Документальный поток социальной тематики как объект библиографической деятельности: учеб. пособие Текст. / Г. Ф. Гордукалова. Л. : ЛГИК, 1990. - 108 с.
22. Гордукалова , Г. Ф. Мониторинг документального потока для информационной диагностики прогнозируемых объектов Текст. / Г. Ф. Гордукалова, Л. А. Юдина . М., 1991. - 107 с.
23. Гордукалова, Г. Ф. Управление знанием в информационных формах визуальных представлений Текст. / Г. Ф. Гордукалова // Проблемы деятельности ученого и научных коллективов: Междунар. ежегодник. - СПб, 2002. - Вып. XVIII. - С. 91-97.
24. Гохберг , Л. М. Российская наука: библиометрические индикаторы Текст. / Л. М. Гохберг, Г. С. Сагиева // Форсайт. 2007. - Т. 1. - № 1. -С. 44-53.
25. Гохберг, Л. М. Статистика науки Текст. / Л. М. Гохберг. М.: ТЕИС, 2003.- 115 с.
26. Грановский, Ю. В. Можно ли измерять науку? Исследования В.В. Налимова по наукометрии Текст. / Ю. В. Грановский // Науковедение. -2000. -№ 1.-С. 12-26.
27. Грановский, Ю. В. Памяти Василия Васильевича Налимова Текст. / Ю. В. Грановский // НТИ. Сер. 2. Информ. процессы и системы. 1997. - № 5. - С. 33-36.
28. Добров, Г. М. Наука о науке. Начала науковедения Текст. / Г. М. Добров. 3-е изд., перераб. и доп. - Киев: Наукова Думка, 1989. - 301 с.
29. Дубров , А. П. Использование цитат-анализа для изучения и формирования фонда иностранных журналов научных академических библиотек Текст. / А. П. Дубров, О. Л. Красикова // Науч. и техн. б-ки. -1997,-№6.-С. 26-34.
30. Елепов , Б. С. К посчету индексов готовы! Текст. / Б. С. Елепов , О. Л. Лаврик, В. Г. Свирюкова // Наука в Сибири. 2007. - № 35(2620). - С. 8.
31. Захаров , А. Г. Информационно-библиотечные потребности ученых филиалов и научных центров АН СССР Текст. / А. Г. Захаров, А. А. Большой, Н. Е. Каленов // Вест. АН СССР. 1983. - № 1. - С. 57-61.
32. Зибарева , И. В. Некоторые аспекты библиометрических исследований в Сибирском отделении академии наук Текст. / И. В. Зибарева, И. В.
33. Курбангалеева, Н. С. Редькина , Б. С. Елепов // Библиотековедение . -2008.-№3.-С. 39-45.
34. Злочевский, С. Е. Информационные потребности специалистов Текст. / С. Е. Злочевский. М, 1974. - 35 с.
35. Зусьман , О. М. Библиографические исследования науки Текст. / О. М. Зусьман. СПб., 2000.-215 с.
36. Зусьман , О. М. Библиометрический анализ деятельности научных школ Текст. / О. М. Зусьман, Т. В. Захарчук // Оптимизация информационно-библиографического обслуживания ученых и специалистов: сб. научн. тр. Новосибирск: ГПНТБ СОР АН, 1999. С. 131-148.
37. Зусьман, О. М. Научные сотрудники как потребители результатов библиометрических (наукометрических) исследований Текст. / О. М. Зусьман // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы 2000. - № 3. - С. 11-17.
38. Зусьман , О. М. От изучения научно-технической литературы к информационным исследованиям Текст. / О. М. Зусьман, Т. В. Захарчук // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы 2003. - № 6. - С. 1117.
39. Зусьман , О. М. Социолого-науковедческие индикаторы и методики оценки характера научной деятельности и ее результатов Текст. / О. М. Зусьман, Т. В. Захарчук // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. -2001.-№5.-С. 17-22.
40. Иванов, Д. Д. Наука. Книга. Библиотека: опыт теории научной библиотеки Текст. / Д. Д. Иванов. М., 1974. - 501 с.
41. Каленов, Н. Е. Библиотеки ЦБС БЕН РАН и информационное обеспечение науки Текст. / Н. Е. Каленов // Новые технологии в информационном обеспечении науки: сб. научн. тр. М.: Научный Мир, 2007. - С. 9-20.
42. Каленов, Н. Е. Современное состояние сети БЕН РАН и ее роль в информационной поддержке научного потенциала страны Текст. / Н. Е. Каленов // Библиотечные компьютерные сети: Россия и Запад. Выпуск 3. -М.: Либерия, 2007. С. 120-130.
43. Кара-Мурза, С. Г. Цитирование в науке и подходы к оценке научного вклада Текст. / С. Г. Кара-Мурза // Вест. АН СССР. 1981. - № 5. - С. 68-75.
44. Касимова, Р. Г. Наукометрические показатели как один из индикаторов качества научной деятельности Текст. / Р. Г. Касимова // Науковедение. 2002. -№ 1.-С. 60-65.
45. Коготков, Д. Я. Библиографическая деятельность библиотеки: организация, технология, управление Текст.: учеб. / Д. Я. Коготков. -СПб., 2004.-304 с.
46. Коготков, С. Д. Формирование информационных потребностей Текст. / С. Д. Коготков // НТИ. Сер.2. Информ. процессы и системы. 1986. -№2.-С. 1-7.
47. Коршунов, О. П. Библиография: теория, методология, методика Текст. / О. П. Коршунов. М.: Книга, 1986. - 287 с.
48. Коршунов, О. П. Библиографоведение : общий курс Текст. / О. П. Коршунов. М.: Книга, 1990. - 232 с.
49. Коршунов, О. П. Проблемы общей библиографии Текст. / О. П. Коршунов. -М.: Книга, 1975. 192 с.
50. Кугель , С. А. Информационное поведение ученых-представителей научной элиты Текст. / С. А. Кугель, О. М. Зусьман , В. А. Минкина // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. - 1995. - № 7. С. 12-18.
51. Кудеярова , А. Ю. Процесс изучения потребностей пользователей Текст. / А. Ю. Кудеярова, Н. А. Слащева , Ю. В. Мохначева // Библиополе. - 2005. - № 3. С. 14-15.
52. Лаврик, О. Л. Академическая библиотека в современной информационной среде Текст. / О. Л. Лаврик. Новосибирск: ГПНТБ СОР АН, 2003.-251 с.
53. Лаврик , О. Л. Информационное сопровождение как новый этап развития информационной деятельности Текст. / О. Л. Лаврик, Л. Б.
54. Шевченко // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы 2006. - № 9.-С. 19-23.
55. Маркова, О. Б. Библиометрический анализ документального потока по теме «Биоразнообразие растительности гор юга Западной Сибири »
56. Текст. / О. Б. Маркова // Документальные базы данных: создание и использование: сб. науч. тр. - Новосибирск, 2006. - С. 178 - 185.
57. Маркусова , В. А. Атлас науки новый вид продукции ИНИ Текст. / В. А. Маркусова, Г. Г. Хадиаров // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы - 1985.-№ 1.-С. 28-31.
58. Маркусова, В. А. Библиометрия как методологическая и инструментальная основа мониторинга развития и информационной поддержки российской науки Текст. : автореф. дисс. . д-ра пед. наук: 05.25.03 / Маркусова Валентина Александровна. М., 2005. - 48 с.
59. Маркусова, В. А. Еще раз об оценках в науке с помощью статистических данных Текст. / В. А. Маркусова // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. Работы. 2000. - № 8. - С. 17-20.
60. Маркусова , В. А. Институт научной информации США и его продукция Текст. / В. А. Маркусова, А. И. Черный // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 1985. - № 12. - С. 6-15.
61. Маркусова, В. А. Информационные ресурсы для мониторинга российской науки Текст. / В. А. Маркусова // Вест. РАН. 2005. - Т. 75, №7.-С. 607-612.
62. Маркусова , В. А. Некоторые аспекты информационного обеспечения фундаментальных исследований Текст. / В. А. Маркусова, Р. С. Гиляревский , А. И. Черный // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 1993. - № 9. - С. 1-7.
63. Маркусова , В. А. Проблемы информационного обеспечения фундаментальных исследований в области биологических наук в России Текст. / В. А. Маркусова, Р. С. Гиляревский , А. И. Черный // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 1995. - № 3. - С. 1-9.
64. Маркусова, В. А. Российские публикации и их цитируемость в мировой науке Текст. / В. А. Маркусова // Вест. РАН. 2003. - № 4. - С. 10-18.
65. Маршакова-Шайкевич, И. В. Вклад России в развитие мировой науки: библиометрическая оценка Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич // Отечественные записки. 2002. - № 7. - С. 314-345.
66. Маршакова-Шайкевич, И. В. Вклад России в развитие науки: библиометрический анализ Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич. - М.: Янус, 1995.-248 с.
67. Маршакова-Шайкевич, И. В. Динамика исследовательской активности ведущих стран мира: библиометрический анализ Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. -2005.-№ 1.-С. 26-32.
68. Маршакова-Шайкевич, И. В. Классификация научных журналов методом коцитирования Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. Работы. 2004. - № 8. - С. 31-35.
69. Маршакова-Шайкевич, И. В. Мировая наука на пороге XXI века Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич // Вест. РАН. 2003. - № 9. - С. 788-796.
70. Маршакова-Шайкевич, И. В. Система связей между документами, построенная на основе ссылок Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич // НТИ. Сер. 2. Информ. процессы и системы. 1973. - № 6. - С. 3-8.
71. Маршакова-Шайкевич, И. В. Система цитирования научной литературы как средство слежения за развитием науки Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич. М.: Наука, 1988. - 288 с.
72. Маршакова-Шайкевич, И. В. Сравнительный анализ вклада стран в общемировой прогресс науки Текст. / И. В. Маршакова-Шайкевич // Вопр. философии. 1998.-№ 1.-С. 10-18.
73. Михайлов, О. В. Блеск и нищета «Индекса цитирования » Текст. / О. В. Михайлов // Вест. РАН. 2004. - Т.74. - № Ц.С. 1025-1029.,
74. Михайлов , О. В. Научные коммуникации и информатика Текст. / О. В. Михайлов, А. И. Черный , Р. С. Гиляревский. М.:Наука, 1976. - 435 с.
75. Михайлов, О. В. Претензии к индексу цитирования Текст. / О. В. Михайлов // Химия и жизнь. 2004. - № 12. - С. 12-14.
76. Мотульский , Р. С. Информационные потребности и сущность возникновения, развития и существования библиотеки Текст. / Р. С. Мотульский // Шп. свет. 2001. - № 3. - С. 27 - 30.
77. Мотылев, В. М. Основы количественных исследований в библиотечной теории и практике Текст. / В. М. Мотылев. JL: Наука, 1988. - 198 с.
78. Мотылев, В. М. Старение научно-технической литературы / В. М. Мотылев. JL: Наука, 1986. - 159 с.
79. Мохначева , Ю. В. Избирательное распространение информации как сервисная услуга библиотек: основные цели, задачи и методы / Ю. В. Мохначева, Т. Н. Харыбина Текст. / Науч. и техн. биб-ки. 2008. - № 5.- С. 62-67.
80. Мохначева , Ю. В. Инструмент для исследования Текст. / Ю. В. Мохначева, Н. А. Слащева , Т. Н. Харыбина // Библиотека. 2004. - № 10.-С. 19-21.
81. Мохначева , Ю. В. Методика определения значимости научных публикаций Текст. / Ю. В. Мохначева, Т. Н. Харыбина // Библиосфера.- 2008. -№ 3. - С. 23-33.
82. Мохначева, Ю. В. Определение уровня значимости научных публикаций Текст./ Ю. В. Мохначева // Наука, образование, инновации: тез. выступлений участников I Всеросс. Конф. М., 2008. - С. 276-278.
83. Налимов, В. В. Количественные методы исследования процесса развития науки Текст. / В. В. Налимов // Вопр. философии. 1966. - № 12.-С. 38-47.
84. Налимов , В. В. Наукометрия: Изучение развития науки как информационного процесса Текст. / В. В. Налимов, 3. М. Мульченко. -М.: Наука, 1969.- 192 с.
85. Налимов , В. В. Об использовании статистических методов при управлении развитием науки Текст. / В. В. Налимов, 3. М. Мульченко // Управление, планирование и организация научных и технических исследований. Т. 3. М.: ВИНИТИ , 1970. С. 327-342.
86. Пенькова, О. В. Наукометрические и библиометрические исследования в библиотечной и библиографической теории и практике Текст.: автореф. дисс. . канд. пед. наук: 05.25.03 / О. В. Пенькова. Краснодар, 2002.- 18 с.
87. Перегоедова , Н. В. Проблемно-ориентированная база данных «Освоение Сибири »: формирование, использование, библиометрический анализ Текст. / Н. В. Перегоедова, В. С. Маркова // Библиотечные ресурсы региона: сб. науч. тр. Новосибирск, 2005. - С. 236-244.
88. Редькина, Н. С. Данные цитирования журналов и возможности " их использования Текст. / Н. С. Редькина // Оптимизация информационно-библиографического обслуживания ученых и специалистов: сб. науч. тр. Новосибирск: ГПНТБ СОРАН, 1999. - С. 90-96.
89. Редькина, Н. С. Изучение результативности региональных научных исследований библиометрическими методами (на примере геологичёских наук Текст.: дисс. . канд. пед. наук: 05.25.03 / Редькина Наталья Степановна. - Новосибирск, 2004. 231 с.
90. Редькина , Н. С. Использование Указателя научных ссылок (SCI) для изучения эффективности региональных научных исследований Текст. / Н. С. Редькина, Н. А. Мазов // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 2002. - № 10. - С. 25-29.
91. Редькина, Н. С. Оценка эффективности результатов научной деятельности библиометрическими методами Текст. / Н. С. Редькина // Итоги и перспективы научной работы ГПНТБ СО РАН: матер, науч. сессии. - Новосибирск, 2007. С. 118 - 123.
92. Руссо, Р. Новые разработки относительно индекса Хирша Текст. / Р. Руссо // Междунар. форум по информ. 2007. - Т.32. - № 2. - С. 7-9.
93. Руссо, Р. Простые модели и соответствующие h- и g-индексы Текст. / Р. Руссо // Междунар. форум по информ. 2007. - Т.32. - № 2. - С. 5-7.
94. Руссо, Р. Ситуационное изучение: развитие индекса Хирша для журнала JASIS Текст. / Р. Руссо // Междунар. форум по информ. 2007. -Т.32. - № 2. - С. 10-11.
95. Сафарян, К. В. Инновации и интеллектуальный капитал в промышленности Текст. : автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 / К. В. Сафарян. М., 2000. - 17 с.
96. Свердлов, Е. Д. Миражи цитируемости. Библиометрическая оценка значимости научных публикаций отдельных исследователей Текст. / Е. Д. Свердлов //Вестник РАН. 2006. - Т. 76. - № 12. - С. 1073-1085.
97. Свирюкова, В. Г. Индекс цитируемости: разные методики - разные результаты Текст. / В. Г. Свирюкова // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 2004. - № 2. - С. 22-25.
98. Свирюкова , В. Г. Определение индекса цитируемости: метод, рекомендации Текст. / В. Г. Свирюкова, Т. В. Ремизова / ГПНТБ СО РАН; отв. ред. Б.С. Елепов. Новосибирск, 2008. - 78 с.
99. Слащева , Н. А. Интегрированный подход к информационному обеспечению научных исследований Текст. / Н. А. Слащева, Ю. В.
100. Мохначева, Т. Н. Харыбина // Информационное обеспечение науки: новые технологии: сб. науч. тр. М.: БЕН РАН, 2005. - С. 45-55.
101. Слащева , Н. А. Информационная поддержка научных исследований в Центральной библиотеке Пущинского научного центра РАН Текст. / Н. А. Слащева, Т. Н. Харыбина , Ю. В. Мохначева // Информационные ресурсы России. 2006. - № 6. - С. 10-11.
102. Слащева , Н. А. Современная модель информационно-библиотечного обеспечения науки и образования (на примере библиотек Пущинского научного центра РАН) Текст. / Н. А. Слащева, Ю. В. Мохначева , Т. Н. Харыбина // Библиотековедение. 2008. - № 6. - С. 41-45.
103. Слащева , Н. А. Электронная информация в наукометрических исследованиях Текст. / Н. А. Слащева, Ю. В. Мохначева // НТИ. Сер 1. Орг. и методика информ. работы. 2003. - № 5. - С. 21 - 27.
104. Соболева , Е. Б., Маслова, А.Н. История сибирской библиографии (XIX в. 1995 г.): библиометрический анализ Текст. / Е. Б. Соболева, А. Н. Маслова . - Новосибирск, 2003. - 28 с. - (Препр./ГПНТБ СО РАН; 03-2).
105. Соколов, А. В. Общая теория социальной коммуникации Текст.: уч. пособие / А. В. Соколов. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2002. - 461 с.
106. Состояние и развитие основных направлений научных исследований: библиометрический анализ Текст.: сб. науч. тр. Новосибирск, 2003. -183 с.
107. Терминологический словарь по библиотечному делу и смежным отраслям знания Текст. М., 1995. - 268 с.
108. Хайтун, С. Д. Проблемы количественного анализа науки Текст. / С. Д. Хайтун. М.: Наука, 1989. 280 с.
109. Хайтун, С. Д. «Цитат-индекс» как метод анализа научной деятельности Текст. / С. Д. Хайтун // Природа. 1980. - № 3. - С. 40-51.
110. Харыбина , Т. Н. Изучение информационных потребностей пользователей Пущинского научного центра РАН в Центральной библиотеке Центра (отдел БЕН РАН) Текст. / Т. Н. Харыбина, Н. А. Слащева , Ю. В. Мохначева // Науч. и техн. биб-ки. 2008. - № 4. - С. 62-71.
111. Хирш, Дж. Е. Индекс для количественной оценки научно-исследовательского результата ученого Текст. / Дж. Е. Хирш // Междунар. форум по информ. 2007. - Т.32. - № 1. - С. 3-7.
112. Черный , А. И. Информационное обеспечение ученых: современные системы и методы Текст. / А. И. Черный, Р. С. Гиляревский // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы 1995. - № 7. - С. 1-12.
113. Чурсин, Н. Популярная информатика Текст. / Н. Чурсин. К.: «Техника », 1982. - 158 с.
114. Шторх , А. К. Систематическое обозрение литературы в России в течение пятилетия с 1801-1806 г. Текст.: в 2-х частях / А. К. Шторх, Ф. П. Аделунг . СПб, 1810. - Ч. 1. - 352с.; СПб, 1811. - Ч. 2. - 207 с.
115. Adam, D. The counting house Text. / D. Adam // Nature. 2002. - Vol. 415.-P. 726-729.
116. Aksnes, D.W. A macro study of self-citation Text. / D. W. Aksnes // Scientometrics. 2003. - Vol. 56, № 2. - P. 235-246
117. Amsterdamska, O. Citations: indicators of significance? Text. / O. Amsterdamska, L. Leydesdorff // Scientometrics. 1989. - Vol., 15, № 5-6. - P. 449-471.
118. Ball, R. Bibliometric analysis A new business area for information professionals in libraries? Support for scientific research by perception and trend analysis Text. / R. Ball, D. Tunger // Scientometrics. - 2006. - Vol. 66, №3.-P. 561-577.r
119. Bar-Ilan, J. Which h-index? A comparison of WoS, Scopus and Google Scholar Text. / J. Bar-Ilan // Scientometrics. - 2008. - Vol.74, № 2. - P. 257-271.
120. Batista, P. D. Is it possible to compare researchers with different scientific interests? Text. / P. D. Batista, M. G. Campiteli, O. Kinouchi, A. S. Martinez // Scientometrics. 2006. - Vol. 68, № 1. - P. 179-189.
121. Bayers, N. К. Using ISI data in the analysis of German national and institutional research output Text. / N. K. Bayers // Scientometrics. 2005. -Vol. 62, № l.-P. 155-163.
122. Ben, M. Assessing basic research: some partial indicators of scientific progress in radio astronomy Text. / M. Ben, J. Irvine // Research Policy. -1983.-Vol. 12.-P. 61-90.
123. Beraall, J. D. The social function of science Text. / J. D. Bemall. London, 1939.-482 p.
124. Bonzi, S. Motivations for citation: a comparison of self citation and citation to others Text. / S. Bonzi, H. W. Snyder // Scientometrics. 1991. - Vol. 21, №2.-P. 245-254.
125. Bradford, S. C. Sources of information on specific subjects, engineering: an illustrated weekly 137 (January 26, 1934) 85-86 (Reprinted) Text. / S. C. Bradford//Journal of Information Science. 1985. - Vol. 10. - P. 176-180.
126. Buchoolz, K. Criteria for the analysis of scientific quality Text. / K., Buchoolz // Scientometrics. 1995. - Vol. 32, № 2. - P. 195-218.
127. Contreras, C. The current impact factor and the long-term impact of scientific journals by discipline: a logistic diffusion model estimation Text. / C. Contreras, G. Edwards, A. Mizala // Scientometrics. 2006. - Vol. 69, 3.-P. 689-695.
128. Cozzens, S. E. What do citations count? The rhetoric-first model Text. / S. E. Cozzens // Scientometrics. 1989. - Vol. 15, № 5-6. - P. 437-447.
129. Csajbok, E. Hirsch-index for countries based on Essential Science Indicators data Text. / E. Csajbok, A. Berhidi, L. Vasas, A. Schubert // Scientometrics. -2007.-Vol. 73, № l.-P. 91-117.
130. Essential Science Indicators (2007) Electronic resource. Режим доступа: http://esi.isiknowledge.com/home.cgi. - Title from the screen.
131. Fowler, J. H. Does self-citation pay? Text. / J. H. Fowler, D. W. Aksnes // Scientometrics. 2008. - Vol. 72, № 3. - P. 427-437.
132. Garfield, E. Citation analysis as a tool in journal evaluation Text. / E. Garfield // Science. 1972. - Vol. 178. - P. 471-79.
133. Garfield, E. Citation indexes for science new dimension in documentation through association of ideas Text. / E. Garfield // Science. - 1955. - Vol. 122, № 3159. - P. 108-111.
134. Garfield, E. Citation indexes for science Text. / E. Garfield. // Science. -1964. Vol. 144. - P. 649-654.
135. Garfield, E. Citation indexing its theory and application in science, technology and humanities Text. / E. Garfield. - ISI Press, 1979, 274 p.
136. Garfield, E. Citation indexing for studying science Text. / E. Garfield // Nature. 1970. - Vol. 227, № 5259. - P. 669 - 671.
137. Garfield, E. Of Nobel class: a citation perspective on high impact research authors Text. / E. Garfield, E., A. Welljams-Dorof // Theoretical Medicine - 1992.-№ 13.-P: 117-135.
138. Garfield, E. How to use science citation index (SCI) Text. / E. Garfield // Current Contents, February 28, 1983, reprinted in Essays of an Information Scientist. 1984. - Vol. 6. - P. 53.
139. Garfield, E. When to cite Text. / E. Garfield // Libraiy Quarterly. 1996. -Vol. 66, №4. -P. 449-458.
140. Geisler, E. The metrics of science and technology Text. / E. Geisler. -Quorum Books, 2000, Westport, CT.
141. Glanzel, W. Towards a model for diachronous and synchronous citation analyses Text. / W. Glanzel // Scientometrics. 2004. - Vol. 60, № 3. - P. 511-522.
142. Glanzel, W., Thijs, B. The influence of author self-citations on bibliometric macro indicators Text. / W. Glanzel, B. Thijs // Scientometrics. 2004. -Vol. 59, №3. -P. 281-310.
143. Hirsch, J. E. An index to quantify an individual"s scientific research output Text. / J. E. Hirsch // PNAS. 2005. - Vol. 102, № 46. - P. 16569-16572.
144. Hulme, E. Statistical bibliography in relation to the growth of modern civilization Text. / E. Hulme. Grafton: London, 1923.
145. Iglesias, J. E. Scaling the h-index for different scientific ISI fields Text. / J. E. Iglesias, C. Pecharroman // Scientometrics. 2007. - Vol. 73, № 3. - P. 303-320.
146. Journal Citation Reports (2006) Электронный ресурс. Режим доступа: http://admin-apps.isilaiowledge.com/JCRy. - Title from the screen.
147. Kessler, M. M. Bibliometric coupling between scientific papers Text. / M. M. Kessler//Amer. Doc. 1963.-Vol. 14, № 1.-P. 10-21.
148. Kostroff, R. N. Citation analysis of research performer quality Text. / R. N. Kostroff// Scientometrics. 2002. - Vol.53, № 1. - P. 49 - 71.
149. Kostroff, R. N. The use and misuse of citation analysis in research evaluation Text. / R. N. Kostroff// Scientometrics. 1998. - Vol. 43, № 1. -P. 27-43.
150. Krell, F.-T. Why impact factors don"t work for taxonomy Text. / F.-T. Krell // Nature. 2002. - Vol. 415. - P. 957.
151. Lehmann, S. Measures for measures Text. / S. Lehmann, A. D. Jackson, B. E. Lautrup //Nature. 2007. - Vol. 444. - P. 1003-1004.
152. Leydesdorff, L. Theories of citation? Text. / L. Leydesdorff // Scientometrics. 1998. - Vol. 43, № 1. - P. 5-25.
153. Lindsey, D. Using citation counts as a measure of quality in science measuring what"s measurable rather than what"s valid Text. / D. Lindsey // Scientometrics. 1989. - Vol. 15 № 3-4. - P. 189-203.
154. Lomnicki, A. Impact factors reward and promote excellence Text. / A. Lomnicki // Nature. 2002. - Vol. 424. - P. 487.
155. MacRoberts, M. H. Another test of normative theory of citing Text. / M. H. MacRoberts, B. R. MacRoberts // Journal of the American Society for information science. 1987.-Vol. 16.-P. 151-172.
156. MacRoberts, M. H. Problems of citation analysis: a critical review Text. / M. H. MacRoberts, B. R. MacRoberts // Journal of the American Society for information science. 1989. - Vol. 40, № 5. - P. 342 - 349.
157. MacRoberts, M. H. Problems of citation analysis Text. / M. H. MacRoberts, B. R. MacRoberts // Scientometrics. 1996. - Vol. 36, № 3. - P. 435 - 444.
158. Makino, J. Productivity of research groups relation between citation analysis and reputation within research communities Text. / J. Makino // Scientometrics. - 1998. - Vol. 43, № 1. - P. 87-93.
159. Mendez, A. The application of scientometric indicators to the Spanish scientific research ouncil Text. / A. Mendez, P. Salvador // Scientometrics. - 1992. Vol. 24, № 1. - P. 61-78.
160. Minasny, B. Soil science and the h index Text. / B. Minasny, A. E. Hartemink, A. Mcbratney // Scientometrics. 2007. - Vol. 73, № 3. - P. 257264.
161. Moed, H. F. The use of bibliometric data for the measurement of university research performance Text. / H. F. Moed, W. J. M. Burger, J. G. Frankfort, A. F. J. van Raa//Research Policy.- 1985.-Vol. 14.-P. 131-146.
162. Narin, F. Bibliometric performance measures Text. / F. Narin, K. S. Hamilton // Scientometrics. 1996. - Vol. 36, № 3. - P. 293-310.
163. Narin, F. Bibliometrics theory, practice, and problems Text. / F. Narin, D. Olivastro, K. A. Stevens // Evaluation Review. - 1994. - Special Is. on Research Impact Assessment. - 1994. - № 18. - P. 1.
164. Narin, F. National publication and citation comparisons Text. / F. Narin, M. P. Carpenter // Journal of the American Society for information science. -1975. Vol. 26, № 2. - P. 80-93.
165. Narin, F. Technological performance assessments based on patents and patent citations Text. / F. Narin, M. P. Carpenter, P. Woolf // IEEE
166. Transactions on Engineering Management. 1984. - Vol. 31, № 4. - P. 172183.
167. Narin, F. Evaluative bibliometrics: the use of publication and citation analysis in the evaluation of scientific activity Text. / F. Narin. National Science Foundation, Contract NSF C-627, NTIS Accession No. PB252339/AS, March 31. - 1976. - NSF C-637.
168. Peritz, B. C. Bradford distribution for bibliometrics Text. / B. C. Peritz // Scientometrics. 1990. - Vol. 18. - P. 323-329.
169. Persson, 0. All author citations versus first author citations Text. / O. Persson // Scientometrics. 2005. - Vol. 50, № 2. - P. 339-344.
170. Plomp, R. The highly cited papers of professors as an indicator of a research group"s scientific performance Text. / R. Plomp // Scientometrics. 1994. -Vol. 29, №3.-P. 377-393.
171. Podlubny, I. Comparison of scientific impact expressed by the number of citations in different fields of science Text. / I. Podlubny // Scientometrics. - 2006. Vol. 64, № 1. - P. 95-99.
172. Price, D. de Solla A general theory of bibliometric and other cumulative advantage processes Text. / D. Price de Solla // Journal of the American Society for information science. 1976. - Vol. 27. - P. 292 - 306.
173. Price, D. de Solla Networks of scientific papers Text. / D. Price de Solla // Science. 1965. - Vol. 149. - P. 510-515.
174. Prichard, A. Statistical bibliography or bibliometrics? Text. / A. Prichard // Journal of documentation, 25:4, December 1969. P. 348 - 349.
175. Schubert, A. Cross-field normalization of scientometric indicators Text. / A. Schubert, T. Braun // Scientometrics. 1996. - Vol. 36, № 3. - P. 311324.
176. Shepard"s Citation Text. Chicago, 1873.
177. Small, H. G. Cited documents as concept symbols / H. G. Small // Social studies of science. 1978. - Vol. 8. - P. 327-340.
178. Small, H. Clustering the science citation index using co-citations. 2. Mapping science Text. / H. Small, E. Sweeney, E. Greenlee // Scientometrics. 1985. - Vol. 8, № 5-6. - P. 321.
179. Small, H. Co-Citation in the scientific literature: a new measure of the relationship between two documents Text. / H. Small // Journal of the American Society for information science. 1985. - Vol. 11. - P. 147-159.
180. Small, H. A. Co-citation model of a scientific specialty: a longitudinal study of collagen research Text. / H. A. Small // Social studies of science. - 1977. -№7. p. 139-166.
181. Small, H. G. Relationship between citation indexing and word indexing - Study of co-occurrences of title words and cited references Text. / H. G. Small // Proceedings of the American Society for information science. - 1973. -Vol. 10.-P. 217-218.
182. Small, H. Why authors think their papers are highly cited Text. / H. Small // Scientometrics. 2004. - Vol. 60, № 3. - P. 305-316.
183. Sullivan, D. Co-citation analyses of science Evaluation Text. / D. Sullivan, D. H. White, E. J. Barboni // Social Studies of Science. - 1977. -Vol. 7, №2.-P. 223-240.
184. Tijssen, R. J. W. Measuring impacts of academic science on industrial research: A citation-based approach Text. / R. J. W. Tijssen, T. N. van Leeuwen // Scientometrics. 2006. - Vol. 66, № 1. - P. 55-69.
185. Vinkler, P. Some aspects of the evaluation of scientific and related performances of individuals Text. / P. Vinkler // Scientometrics. 1995. -Vol. 32, №2.-P. 109-116.
186. Von Ungern-Sternberg, S. Bradford"s law in the context of information provision Text. / S. Von Ungern-Sternberg // Scientometrics. 2000. - Vol. 49, № l.-P. 161-186.
187. Wang, C. Evaluation of the models for Bradford"s law Text. / C. Wang, Z. Wang // Scientometrics. 1998. - Vol. 42, № 1. - P. 89-95.
188. Web of Science Электронный ресурс. Режим доступа: http://apps.isiknowledge.com/. - Title from the screen.
189. White, H. D. Bibliometrics / H. D. White, K. W. McCain // Annual review of information science and technology. 1989. - Vol. 24. - P. 119-186.
190. Список использованных сокращений1. БД база(ы) данных
191. БЕН РАН Библиотека по естественным наукам Российской академии наук БИ - библиометрическая информация ВАК - Высшая аттестационная комиссия
192. ВИНИТИ Всероссийский институт научной и технической информации ВНТИЦ - Всероссийский научно-технический информационный центр ВУЗ - высшее учебное заведение
193. ГПНТБ СО РАН Государственная публичная научно-техническаябиблиотека Сибирского отделения Российской академии наук
194. ГУ ВШЭ Государственный Университет Высшая школа экономики
195. ДП документальный(е) поток(и)
196. ИМ - информационный(е) массив(ы)
197. ИО информационное обеспечение
198. ИП информационная(ые) потребность(и)
199. ИРИ - избирательное распространение информации
200. ИФПБ РАН Институт фундаментальных проблем биологии Российскойакадемии наук1. ИЦ индекс цитируемости1. КОС карты обратной связи
201. НИИ научно исследовательский институт
202. НИР - научно-исследовательская(ие) работа(ы)
203. НИУ научно-исследовательское учреждение
204. НТИ научно-техническая информация
205. ООО - общество с ограниченной ответственностью
206. ПДЗ постоянно действующий(ие) запрос(ы)
207. ПНЦ Пущинский научный центр
208. РАН Российская академия наук
209. РИНЦ - Российский индекс научного цитирования СБО справочно-библиографический отдел
210. СПбГУКИ Санкт-Петербургский Государственный университет культуры и искусств
211. США Соединенные Штаты Америки
212. ЦБП - Центральная библиотека Пущинского научного центра ACR - Average Citation Rates (Средний уровень цитирования) ESI Essential Science Indicators (ресурс компании «Thomson Reuters») IF - импакт-фактор (impact factor)
213. JCR Journal Ciation Reports (ресурс компании «Thomson Reuters») MIF - Median Impact Factor (средний импакт-фактор) SCI - Science Citation Index
214. WOS Web of Science (ресурс компании «Thomson Reuters»)
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания.
В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Источники получения информации, их классификация. Методы поиска, моделирования, обработки и хранения информации, ее систематизация и анализ. Принципы чтения научной литературы и ведения рабочих записей; подготовка информации к защите научной гипотезы.
презентация , добавлен 19.03.2013
Значимость научно-исследовательской работы обучающихся в системе высшего военно-профессионального образования. Развитие у курсантов общекультурных и профессиональных компетенций средствами военно-научной работы. Анализ форм военно-научной работы.
статья , добавлен 10.08.2017
Концепция научной и инновационной политики в системе образования Российской Федерации. Главная цель научной политики, законодательно-правовое регулирование. Схема устройства научно-исследовательских подразделений, источники финансирования их деятельности.
курсовая работа , добавлен 16.09.2015
Особенности научной продукции: тезисов, докладов, выступлений, научных статей. Структура и роль методических рекомендаций и программ учебных курсов. Требования к составлению и содержанию учебных пособий. Подготовка материалов к опубликованию в печати.
контрольная работа , добавлен 28.11.2012
Принципы и направления планирования научно-исследовательской деятельности. Порядок выбора и закрепления темы научного исследования, определение его основных целей и решаемых задач. Информационное обеспечение научной работы студента современного вуза.
презентация , добавлен 19.03.2013
Изучение литературных источников как вспомогательное средство или самостоятельный вид исследования. Этапы чтения литературы по физическому воспитанию. Использование справочной литературы, виды конспектов. Формы записи: цитирование, план, тезисы.
реферат , добавлен 13.11.2009
Сущность, виды учебно-исследовательской деятельности старшеклассников. Форма организации их научной работы, разновидности и задачи исследовательских работ. Опыт использования научно-исследовательской деятельности старшеклассников на уроках географии.
курсовая работа , добавлен 12.10.2009
Общее понятие о педагогических источниках информации, их свойства и функции. Характеристика письменных информационных источников, источники из окружающего мира, народная педагогика. Интернет как поставщик педагогической информации, его возможности.
Информационное обеспечение исследовательской работы
1. Виды информации и её свойства
1. 1 Основные виды информации по ее форме представления, способам ее кодирования и хранения, это:
графическая или изобразительная – первый вид, для которого был реализован способ хранения информации об окружающем мире в виде наскальных рисунков, а позднее в виде картин, фотографий, схем, чертежей на бумаге и т. д.
звуковая – мир вокруг нас полон звуков и задача их хранения и тиражирования была решена с изобретение звукозаписывающих устройств в 1877 г. ее разновидностью является музыкальная информация – для этого вида был изобретен способ кодирования с использованием специальных символов, что делает возможным хранение ее аналогично графической информации;
– способ кодирования речи человека специальными символами – буквами, причем разные народы имеют разные языки и используют различные наборы букв для отображения речи; особенно большое значение этот способ приобрел после изобретения бумаги и книгопечатания;
числовая – количественная мера объектов и их свойств в окружающем мире; особенно большое значение приобрела с развитием торговли, экономики и денежного обмена; аналогично текстовой информации для ее отображения используется метод кодирования специальными символами – цифрами, причем системы кодирования (счисления) могут быть разными;
видеоинформация – способ сохранения «живых» картин окружающего мира, появившийся с изобретением кино.
тактильная информация органолептическая , передаваемая запахами и вкусами и др.
позднее – с использованием радиоволн.
Создателем общей теории информации и основоположником цифровой связи считается Клод Шеннон (ClaudeShannon). Всемирную известность ему принес фундаментальный труд 1948 года – «Математическая теория связи» (AMathematicalTheoryofCommunication), в котором впервые обосновывается возможность применения двоичного кода для передачи информации.
после широкого распространения персональных компьютеров (ПК), компьютеры стали использоваться для хранения, обработки, передачи и поиска текстовой, числовой, изобразительной, звуковой и видеоинформации. С момента появления первых персональных компьютеров – ПК (80-е годы 20 века) – до 80% их рабочего времени посвящено работе с текстовой информацией.
Хранение информации при использовании компьютеров осуществляется на магнитных дисках или лентах, на лазерных дисках (CD и DVD), специальных устройствах энергонезависимой памяти (флэш-память и пр.).
Особым видом информации в настоящее время можно считать информацию, представленную в глобальной сети Интернет. Здесь используются особые приемы хранения, обработки, поиска и передачи распределенной информации больших объемов и особые способы работы с различными видами информации. Постоянно совершенствуется программное обеспечение, обеспечивающее коллективную работу с информацией всех видов.
1. 2 Свойства информации
Характерной отличительной особенностью информации от других объектов природы и общества, является дуализм: на свойства информации влияют как свойства исходных данных, составляющих ее содержательную часть, так и свойства методов, фиксирующих эту информацию.
Наиболее важными представляются следующие общие качественные свойства:
Объективность субъективную информацию, а сообщение «На улице 22 °С» – объективную, но с точностью, зависящей от погрешности средства измерения.
Объективную информацию можно получить с помощью исправных датчиков, измерительных приборов. Отражаясь в сознании конкретного человека, информация перестает быть объективной, так как, преобразовывается (в большей или меньшей степени) в зависимости от мнения, суждения, опыта, знаний конкретного субъекта.
Достоверность информация может быть по следующим причинам:
– преднамеренное искажение (дезинформация) или непреднамеренное искажение субъективного свойства;
– искажение в результате воздействия помех и недостаточно точных средств ее фиксации.
Полнота информации. Информацию можно назвать полной, если ее достаточно для понимания и принятия решений.
Точность информации определяется степенью ее близости к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т. п.
информации – важность для настоящего времени, злободневность, насущность. Только вовремя полученная информация может быть полезна.
Полезность (ценность) информации. Полезность может быть оценена применительно к нуждам конкретных ее потребителей и оценивается по тем задачам, которые можно решить с ее помощью.
значимость для человека. Социальная (общественная) информация обладает еще и дополнительными свойствами:
имеет семантический (смысловой) характер, т. е. понятийный, так как именно в понятиях обобщаются наиболее существенные признаки предметов, процессов и явлений окружающего мира.
С течением времени количество информации растет, информация накапливается, происходит ее систематизация, оценка и обобщение. Это свойство назвали ростом и кумулированием информации. (Кумуляция – от лат. cumulatio – увеличение, скопление).
Старение информации заключается в уменьшении ее ценности с течением времени. Старит информацию не само время, а появление новой информации, которая уточняет, дополняет или отвергает полностью или частично более раннюю. Научно-техническая информация стареет быстрее, эстетическая (произведения искусства) – медленнее.
2. Виды источников информации
2. 1 Документальный тип источников информации
Понятие «документа» употребляется сегодня в двух смыслах. Причём один из них более объёмен: документ – это «материальный носитель записи с зафиксированной на нём информацией для передачи её во времени и пространстве»
1. Государственно-административные;
2. Производственно-административные;
3. Общественно-политические;
4. Научные;
6. Справочно-информационные;
7. Художественные.
Вторая классификация основана на группировке
по сферам их обращения.
1. Производственные;
2. Общественных организаций;
3. Бытовые.
Под производственными документами имеется в виду совокупность текстов которые обеспечивают информационное обслуживание производственной жизни трудовых коллективов, нужды управления в государственной и производственной сферах
Документы общественных организаций – тексты, обеспечивающие информационное обслуживание деятельности партий, движений, объединений разного рода.
Бытовыми документы – совокупностью официальных и личных материалов, которая обеспечивает информационное обслуживание людей в быту они, как правило, представляют собой личную собственность человека
Социология разработала следующее деление документов
1. По способу фиксирования информации (рукописные, печатные документы, кино и фотоплёнки, магнитные ленты).
3. По статусу документа (официальные и неофициальные, например, постановление правительства и пояснительная записка).
4. По степени близости к эмпирическому материалу (первичные, например, заполненные анкеты, и вторичные – отчёт, написанный по результатам анкетирования на основе обобщения данных анкет).
о деятельности учреждений).
2. 2 По целевому назначению информационные издания делят на библиографические, реферативные и обзорные
Библиографическое издание – представляет собой библиографическое пособие в форме непериодического, серийного, периодического или продолжающегося издания, содержащего упорядоченное множество библиографических записей, объединенных по какому-либо признаку. К библиографическим изданиям относят библиографические указатели, обзоры, списки, информационные издания.
документа или его части, включающие основные фактические сведения и выводы, необходимые для первичного ознакомления с документом и определения целесообразности обращения к нему.
ЭИ (экспресс-информация) – самый оперативный вид реферативных изданий, обработка первичных документов при их подготовке занимает не более 1–1,5 месяца, выпускаются с частой периодичностью. Каждый выпуск включает развернутые рефераты наиболее важных работ (отечественных и зарубежных) по закрепленной за данной серией тематике. Расширенные рефераты позволяют потребителю не обращаться к первичному документу.
РЖ (реферативные журналы)
Функции РЖ:
1. служит средством текущего оповещения о всей вышедшей в текущий момент литературе
2. позволяет вести ретроспективный поиск
3. позволяет преодолеть отрицательные последствия рассеяния публикаций
4. позволяет снизить межъязыковые барьеры.
1. отсутствие фактографической информации
2. субъективность процессов реферирования.
– дают полное и квалифицированное освещение не отдельных работ, а целой темы в сжатом обобщенном виде.
2. 3 Классификации источника информации «Интернет»
1. По способу представления информации :
Web-страницы – сегодня это основной и наиболее распространенный тип информационных ресурсов в Сети. Этот ресурс, как уже отмечалось, представляет собой страницы так называемого гипертекста, то есть текста, который может содержать в себе ссылки. Взаимосвязанная логически и посредством ссылок совокупность гипертекстовых страниц, расположенная в одном месте, представляет собой единицу, называемую сайтом. Кроме текста web-страница может также содержать информацию в произвольной форме: графической, звуковой, видео и т. д.
– также могут иметь интерфейс в Интернете, т. е. могут быть доступны через Сеть
Файловые серверы – традиционный способ хранения данных в Интернете. Представляет собой компьютеры, часть дискового пространства которых доступна по Сети.
Телеконференции – способ общения людей, имеющих доступ в Сеть. Предназначены для обсуждения каких-либо вопросов или распространения информации. Все телеконференции разбиты по тематическому признаку на рубрики, или группы новостей. Информация, помещенная в телеконференцию, становится на определенное время, доступна всем желающим. Следует отметить, что данный источник информации, как правило, носит неофициальный характер.
Chart – также, в определенной степени, является источником социологического порядка. Здесь можно выяснить общественное мнение по насущным вопросам или интересующей исследователя тематике.
2. : в силу историко-географических причин основным языком в сети Интернет является английский, но практически все языки мира представлены в Сети. Многие сайты поддерживают несколько языков – на выбор пользователя. Российский сегмент Интернет называется «Рунет», казахстанский – «Казнет»
3. По территориальному признаку : произвольный информационный ресурс в подавляющем большинстве случаев принадлежит какой-либо организации, осуществляющей свою деятельность на определенной территории, и может быть предназначен для аудитории, находящейся преимущественно в пределах другого региона.
4. По виду и характеру представляемой информации : данный вид разделения информации с практической точки зрения является наиболее важным, т. к. именно информационное наполнение, в конечном итоге, оказывается решающим при отборе и использовании источников.
Тематическая информация
Научные публикации – статьи, рефераты, обзоры и прочие публикации научного характера, хранящиеся в Интернете.
Рекламная информация – большинство web-сайтов коммерческих компаний, представленных в Сети, носят в той или иной степени рекламный характер. Но данный вид информации может помочь в поисках нужных вам данных.
– разнообразные справочные материалы, ссылки на web-сайты компаний, часто представленные аналогично традиционным «желтым страницам», нормативные базы и т. д.
Новости – эта информация легко доступна по Сети, представляет собой вид «сырой», необработанной информации, которая ценна не столько сама по себе, сколько в контексте прочих событий или в динамике развития, и часто нуждается в последующей обработке и анализе.
3. Информационные технологии в научных исследованиях
которые заключались в основном в компьютеризации математических расчетов, использовании методов статистического моделирования и в распространении по телекоммуникационным сетям научно-технической информации, уже не удовлетворяют ученых. На смену им приходят новые методы, базирующиеся на использовании быстро прогрессирующих возможностей средств информатики и перспективных информационных технологий.
Яркими примерами могут служить телеконференции, распределенные научные коллективы, объединяемые общей информационно-телекоммуникационной сетью, а также методы комплексного информационного моделирования сложных природных процессов и явлений; методы искусственного интеллекта, позволяющие находить решения плохо формализуемых задач, а также задач с неполной информацией и нечеткими исходными данными; методы когнитивной компьютерной графики, позволяющие в пространственной форме представлять на экране компьютера различные математические формулы и соотношения и т. д.
Для успешного планомерного развития и внедрения новых информационных технологий в высшем образовании необходима фундаментальная разработка научных основ новых информационных технологий (НИТ) по следующим проблемам:
1. системный анализ развития и внедрения НИТ, своевременное уточнение выбранных приоритетных направлений, прогнозирование и предупреждение возможных негативных тенденций;
2. разработка новых принципов организации вычислительных процессов, методов представления, обработки и усвоения данных и знаний;
3. разработка методов описания предметных областей и математического моделирования;
4. проектирование и внедрение средств НИТ (интерактивные аудио- и видеосредства, компьютерные и телекоммуникационные среды).
Для этого необходимо, в частности, обеспечить решение следующих задач:
1. проведение исследований в фундаментальных областях, определяющих методологическую базу новых информационных технологий в научных исследованиях;
2. проведение исследований по перспективным программно-аппаратным средствам;
3. обеспечение доступа к банкам данных и базам знаний ведущих научных центров высшей школы России и зарубежных стран с использованием телекоммуникаций;
4. организация профилированных научно-учебных центров по информатизации научных исследований, переподготовка специалистов на базе этих центров.
Вербальная информация – Информация, данная в устной, словесной форме, а не в документальной, зафиксированной на каком-либо носителе. Она может быть получена из радио- и телепередач, от потребителей, поставщиков, конкурентов, на производственных совещаниях, от юристов, бухгалтеров и финансовых ревизоров, консультантов и из других источников.
Вербальная информация может быть использована непосредственно при разработке стратегии анализа данных, введена в компьютер и преобразована в структурированные данные, которые впоследствии могут быть применены для анализа с помощью методов Data Minig (Интеллектуальный анализ данных (англ. Data Mining), а также может использоваться для обогащения уже имеющихся данных.
Невербальная информация информация, представленная в символах или знаках без использования слов. Не передает какого-то конкретного содержания, но косвенно указывает, подтверждает или опровергает тот или иной факт. Информация, посланная отправителем без использования слов как системы кодирования, образует невербальное послание, лежащее в основе невербальной коммуникации. В последнее время эта сфера межличностной коммуникации все больше привлекает внимание ученых и специалистов. Дело в том, что эффект большинства посланий создается невербальной информацией. Особенно это проявляется в тех случаях, когда словесная часть послания отправителя противоречива. В такой ситуации получатель больше полагается на невербальную часть, чтобы понять значение послания.
Обе категории информации подразделяются на два вида: первый – это (используя американскую терминологию) «мягкая» информация, т. е. информация, носителем которой является поле (акустическое или электромагнитное). Такая информация живет буквально мгновения; однажды произведенная / озвученная, она исчезает и повторно воспроизведена быть не может. Говоря простым языком, «мягкая» информация – это сведения, которые содержатся в произнесенных. Вторая группа – это «твердая» информация, т. е. информация, записанная на каком-то материальном носителе (бумаге, магнитной ленте и т. п.)
Синдикативная информация . организации собирают, обрабатывают, а затем продают своим подписчикам.
Важным достоинством синдикативных данных является их невысокая стоимость, так как она разделяется между подписчиками. Синдикативные данные основаны на отработанной системе сбора информации, поэтому им присуще высокое качество.
Недостатки синдикативных данных: во-первых, подписчики не могут влиять на сбор информации. Поэтому, перед тем как стать подписчиком, необходимо оценить пригодность информации; во-вторых, поставщики синдикативных данных обычно стараются заключать контракты на длительный период; в-третьих, стандартизированные синдикативные данные доступны многим пользователям, в том числе конкурентам.
Практическая деятельность человека в любых условиях характеризуется применением самой разнообразной информации. Конечно, с понятием "информация" связывают представление о все то новое, что воспринимается человеком в любом сообщении или сигнале.
информации (от латинского - объяснение, изложение чего-либо или сведения о чем-либо) чаще всего понимают сведения, передаваемые от человека к человеку устно, письменно или любым иным способом, в том числе и с помощью технических средств.
Слово "информация" вошло в постоянное употребление в середине двадцатого века с подачи К.Шеннона, который вложил в этот термин узкий технический смысл применительно к теории связи или передачи кодов (которая получила название "Теория информации"). В настоящее время наполнение этого термина стало более глубоким. И это является следствием того, что только в последние десятилетия выявилась необходимость осознанной организации процессов движения и обработки того, что имеет общее название "информация". Но само понятие во многом остается интуитивным и получает различные смысловые наполнения в различных отраслях человеческой деятельности. Так, в широком понимании этого слова, "информация" означает новые сведения об окружающем мире, получаемые в результате взаимодействия с ним. В настоящее время этот термин широко используется во всех отраслях науки. Чтобы активизировать внимание на существенном содержании информации, часто используют термин "семантическая информация" - то есть информация, имеющая определенный смысл, который можно понять и интерпретировать с помощью естественного языка в процессе человеческого общения (С.Гончаренко).
Информация является средством общения между людьми и отражает общественные и производственные взаимоотношения, а также многообразные проявления материального мира. Только обмен информацией между исследователями через каналы коммуникаций или прямым общением на семинарах, конференциях, симпозиумах способствует обеспечению научно-технического прогресса.
Потенциально любая научная работа производительная, но если результат этого труда не распространяется в виде определенных сведений, он не может с экономической точки зрения играть роль товара. Научная информация дает возможность материализовать результаты интеллектуальной деятельности мозга, а также оценить последнюю качественно и количественно.
Сам мозг исследователя можно сравнить с информационной системой, которая собирает (запоминания), преобразует (анализ материала, который уже находится в памяти, и синтез качественно "новой" информации), сохраняет (память), осуществляет поиск (творческое мышление) и распространение (воспроизведение собранных и обработанных сведений в виде новых гипотез или теорий) информации.
Общие свойства информации, независимо от ее содержания, изучает теория информации раздел кибернетики, исследующий способы математического описания и оценивания методов передачи, хранения, извлечения и классификации информации. Свое воплощение теория информации нашла в научной дисциплине, известной под названием "информатика". На основе новейших достижений информатики стало возможным обеспечивать обмен информацией не только между людьми, но и между человеком и машиной или между самими машинами.
Информатика - отрасль науки, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также вопросы, связанные с ее сбором, хранением, поиском, обработкой, преобразованием, распространением и использованием в различных сферах деятельности.
Хоть информатика как научная дисциплина появилась совсем недавно, информационной деятельностью люди начали заниматься еще в древние времена.
Сначала от человека к человеку, от поколения в поколение информация передавалась устно. Это были сведения о профессиональных навыках, например о приемах охоты, обработки охотничьей добычи, способы земледелия и тому подобное. Со временем информацию стали фиксировать в виде графических образов окружающего мира. Примерами этого могут быть наскальные рисунки, изображавшие животных, растений, людей, охотничьи сцены, ритуальные обряды и прочее (их появление оценивается примерно в 20-30 тысяч лет назад).
Поиск более совершенных способов фиксирования информации привел к появлению письменности. Вначале люди записывали условными обозначениями расчеты с покупателями, а затем написали и первое слово. На чем они только не писали. В Индии - на пальмовых листьях, в Вавилоне - на глиняных дощечках, на Руси пользовались берестою. Появление письменности стало новым шагом человечества в области хранения и обработки информации. На самом деле революционным событием в развитии письменности стало изобретение печатного станка, благодаря которому появилась книга, С появлением книги стало возможным массово тиражировать профессиональные знания, зафиксированные на материальном носителе.
Книгопечатание в Украине берет свое начало от основания Иваном Федоровым во Львове типографию, где в 1574 году он издал первую печатную книгу -"Апостол". Со временем, в течение XVI-XVII веков в Украине ячейками - книгопечатания стали Киево-Печерская, Острожская, Почаевская, Черниговская типографии В XVIII веке были основаны типографии при Харьковском (1805 г.) и Киевском (1835 г.) университетах.
Сейчас лавины книг, сливаясь с лавинами нормативной документации и многотомной справочной литературы, периодических изданий и др. образуют океаны информации Актуальной проблемой современности становится несогласованность огромного количества публикаций с более узкими интеллектуальными возможностями человека
Еще в 1874 г. английский физик Рэлей признавал, что люди науки часто вынуждены испытывать чувства, близкие к паническим беспокойства, когда созерцают поток новых знаний, которые появляются ежегодно, кажется, что что-либо новое, сколько-нибудь значительное дополнение к этому бремени уже существующей информации сделает этот груз почти невыносимой, Такая мысль вполне созвучна и с современностью, хотя с того времени объем научной информации вырос в тысячи раз.
В современных условиях стремительного роста темпов обновления знаний для характеристики научной информации находит использование термин из ядерной физики - "время полураспада ядерных продуктов". На сегодня в некоторых отраслях "время полураспада знаний" составляет восемь месяцев.
В условиях стремительного роста объемов информации ее печатные носители стали проявлять свое несовершенство Это находит проявление в сложности поиска необходимой информации, в необходимости огромных помещений со специальными климатическими условиями для хранения печатных изданий Вследствие всего этого печатные издания как носители информации начинают стремительно отставать от технического и социального прогресса человечества, связанного в первую очередь с развитием и усилением информационных связей между людьми.
В условиях роста потоков информации, необходимости повышения оперативности ее поиска, обработки и расширения влияния на все направления деятельности человека ее надежным помощником становится электронная-вычислительная машина (ЭВМ) - революционное изобретение XX века Современные совершенные ЭВМ одновременно является и носителем информации, и средством ее распространения среди потребителей
Уже сейчас, передавая информацию в машинной памяти, становится возможным извлекать полки книжных хранилищ И это не удивительно - ведь один компакт-диск может свободно хранить информацию, например, многотомной энциклопедии или нескольких десятков справочных изданий Поэтому без сомнения по словам известного украинского кибернетика В. Глушкова электронные вычислительные машины будут кладовыми не только научных и технических знаний человечества, но и всего, что было создано им за многие века своего существования, они станут огромной и вечной памятью его. Серьезные исследования в области программированного обучения, а также развитие средств вычислительной техники позволили.Глушкову сформулировать задачу разработки компьютерных методов и средств для активизации обучения. С целью практической реализации поставленной задачи были проведены работы по созданию автоматизированных обучающих систем.
Революционные изменения в распространении и передачи информации обеспечивает сеть Інтернет1, которая была создана благодаря запуска в Советском Союзе первого спутника Земли (; октября 1957 г.). Это событие изменило мир. В США в разработке была собственная программа запуска спутников, но она еще не стартовала.
Это событие непосредственно привела к созданию Агентства передовых исследовательских проектов Министерства обороны США - DARPA (Department of Defence ARPA - Advanced Research Projects Agency). На организацию возложили задачи исследований и разработки передовых идей и технологий, которые выходят за рамки текущих потребностей. Создание Интернета стало по всей видимости самым известным проектом этого Агентства (и совершенно точно самым используемым).
Опубликована Дж. Ліклайдером (Joseph Licklider) (психолог и ученый в области компьютерных технологий) труд "Симбиоз компьютера и человека" (Man-Computer Symbiosis) (1960 г.), носила четко выраженную идею компьютеров, объединенных в сеть с целью использования, хранения и извлечения информации. Возглавляя отдел обработки информации в ARPA, Дж. Ліклайдер (1962 г.) сформировал группу для дальнейших компьютерных исследований, которую покинул прежде, чем была сделана работа по реализации идей.
План создания компьютерной сети (которая получила название ARPANET) был представлен в октябре 1967-го. А уже в декабре 1969 была создана и заработала первая компьютерная сеть, состоящая из 4 машин. Основной проблемой в создании сети было объединение физически разделенных сетей без связи сетевых ресурсов постоянными соединениями. Техника, которая решила проблему, получила название Коммутация пакетов (packet switching). Это решение предусматривает разбиение запросов данных на маленькие части (пакеты), которые могут быстро обрабатываться без блокирования с другими узлами сети. Данный принцип до сих пор используется в работе Интернета.
Концепция получила широкое применение. Другие сети зарождались, используя ту же самую технику коммутации пакетов. Например, X. 25, разработанная Международным телекоммуникационным союзом, стала основной для первой университетской сети Великобритании - JANET (сеть позволяла британским университетам отправлять и принимать файлы и электронную почту). Американская общественная сеть CompuServe позволяла небольшим компаниям и гражданам получать почасово доступ к компьютерным ресурсам, а затем и к Интернету. Эти сети, несмотря на наличие большого количества соединений, были более частными и закрытыми, чем Интернет сегодня.
Распространение различных сетевых протоколов вскоре стало проблемой, когда начались попытки соединить разрозненные сети. Тем не менее, решение было на виду. Роберт Кан (Robert Kahn) работая над проектом спутниковой пакетной сети для ARPA, начал определять ряд правил для более открытой сетевой архитектуры, которая должна была заменить текущий протокол, использовавшийся в ARPANET. Позже к нему присоединился Винтон Серф из Стэнфордского университета. Вдвоем они создали систему, которая маскирует различия между сетевыми протоколами, используя новый стандарт. В публикации черновика спецификации в декабре 1974 система названа как Internet Transmission Control Program (Программа контроля передачи данных в Интернете).
Эта спецификация уменьшила роль сети и перенесла ответственность за поддержание целостности передачи данных на компьютер хоста. В конечном счете стало возможным легкое присоединение всех сетей друг к другу. ARPA профинансировало разработку программного обеспечения, и в 1977 году была проведена успешная демонстрация трех различных сетей, которые взаимодействовали друг с другом. Спецификацию завершили, опубликовали и приняли в 1981 году; в 1982 году соединение ARPANET за пределами США были переведены на использование нового протокола TCP/IP. Так появился Интернет, который мы знаем.
В начале 90-х существовала система поиска и передачи информации - Gopher, которая предоставляла каталог ссылок на файлы, компьютерные ресурсы, другие каталоги, что могли пересекать границы компьютеру и использовать Интернет для получения каталогов из других систем. Созданный в Университете Миннесоты (1993 г.), Gopher был очень популярен в университетах, которые искали возможность предоставить информацию по всем студенческом городке, и в крупных организациях, где было необходимо решение для централизованного хранения и управления информацией.
Университет объявил, что начнет взимать лицензионные отчисления за право использования их реализации сервера Gopher. Как следствие, многие организации занялись поиском альтернативы.
В расположенной в Швейцарии Европейской организации ядерных исследований (CERN, ЦЕРН) такая альтернатива была. Тим Бернерс-Ли работал над системой управления информацией, в которой текст может содержать ссылки и отсылки к другим работам, позволяя читателю быстро перескакивать с документа на документ. Он создал сервер для публикации такого вида документов (которые называют гипертекстом), а также программу для их чтения, которую назвал "WorldWideWeb" ("Всемирная паутина"). Первая версия программного обеспечения была выпущена в 1991 году, однако дальнейшие события привели к взрыву популярности и окончательной замене Gopher.
Выпустив исходный код WorldWideWeb (13 апреля 1993 г.) в общественное достояние, ЦЕРН тем самым предоставил возможность использовать и создавать на его основе программное обеспечение без лицензионных отчислений каждому.
Позже в этом году, Национальный центр прикладных систем для суперкомпьютеров (National Center for Supercomputing Applications) выпустил программу Mosaic, которая объединяла веб-браузер и Gopher-клиент. Изначально приложение было доступно только для машин под управлением ОС Unix и в форме исходного кода, но уже в декабре 1993 Mosaic поставлялся с установщиками (инсталляторами) для ОС Apple Macintosh и Microsoft Windows. Mosaic очень быстро становился популярным, а вместе с ним и Веб.
Быстро росло и число веб-браузеров. Многие из них создавались в рамках исследовательских проектов в университетах и корпорациях. Например, норвежская телекоммуникационная компания Telenor создала первую версию браузера в 1994 году.
Характеризуя масштабы распространения мировой информационной сети Интернет, необходимо отметить, что на сегодня общее количество индивидуальных пользователей превысило 800 миллионов.
В целом мире насчитывается более 3000 электронных библиотек и депозитариев, которые, в частности, через систему Internet обслуживают потребителей более 112 стран.
Прогнозируется, что объем информационных услуг на мировом рынке будет расти в соответствии с темпами, которые превышают один процент в год.
Благодаря Интернет-технологиям стало возможным дистанционное обучение и научные проекты, в которых одновременно участвуют тысячи исследователей из десятков стран (например, проект в области физики ядерных частиц CERN). Широкие возможности открывают и Web-технологии для качественного скачка в сфере образования. Новое тысячелетие предложило кардинальные изменения в образовании (на всех его ступенях - от дошкольного до высшего); на смену "технологии обучения (то есть всевозможным средством "проталкивания" знаний в головы учеников/студентов) приходит-технология, то есть такой способ представления информации, при котором ученик/студент сам захочет "вытаскивать" все новые и новые знания, причем чем дальше он будет погружаться в тайны неизвестного, тем сильнее будет его увлекать и затягивать непоборана сила познания.
Среди новых лидеров в области применения современных технологий в образовании:
Московский университет Экономики, Статистики, Информатики (МЭСИ) mesi.ru;
Католічний университет г. Лювен (Бельгия) wis.ku1euven.ac.be;
Открытый университет Каталонии uoc.es;
Открытый Британский университет;
Английский Политехнический Университет (Anglia Polutechnic University) apu.anglia.ac.ru, что имеет в своем составе независимую лабораторию ULTRALAB (ultralab.anglia.ac.ru), которая занимается разработкой и внедрением электронный обучающих систем и организацией на их основе системы непрерывного дистанционного образования.
По оценкам международных организаций, в промышленно развитых странах инвестиции в сфере информатизации находятся на уровне 12-13% общих бюджетных расходов. Отдача сферы информатизации достаточно существенная и в некоторых странах составляет 25-30% количества бюджетных поступлений.
Высокий и сложный уровень современной науки, техники, производства, образования и культуры связан с постоянным ростом объемов новой информации, ростом скоростей ее распространения Ежедневно в мире издается огромное количество печатной продукции (более 600 тыс названий книг и 9 млн. статей), осуществляется свыше 400 тыс изобретений, выдвигаются многочисленные гипотезы и предположения то Есть мир становится все более информированным. И не случайно, что в последнее время появились такие понятия, как информационный взрыв, информационный кризис Они подкрепляются десятками ярких примеров, которые сравнивают огромное количество публикаций, сообщений средств массовой информации с более ограниченными возможностями отдельного человека
Научное понятие информации во многом отмежевывается от содержательной стороны сообщений, выделяя их количественный аспект На основе этого возникает понятие количества информации, которое определяется как величина, обратно пропорциональная степени вероятности того события, о котором идет речь в сообщении Чем более вероятно событие, тем меньше информации содержит сообщение, что она состоялась, и наоборот
Чтобы акцентировать внимание на существенном содержании информации, часто используют термин "семантическая информация" - то есть информация, имеющая определенный смысл который можно понять и для определения количества информации в информатике существует специальная единица, которая имеет название "бит" (от англ. сокр. binary digit - двоичная единица). Один бит кодируется в компьютере с помощью напряжения, принимающей значения 0 В и 5 В, Таким значению напряжения соответствует два значения двоичного символа: 0 и 1.
Обычно информация хранится в машинных кодах, которые имеют длину в один или несколько байтов. Одному байту соответствует 8 бит, слово - 16 бит, или 2 байта. Информационная емкость памяти компьютера измеряется кило - и мегабайтами.
Один килобайт (Кбайт) содержит 210=1024 байт (табл. 4.1).
Таблица 4.1
Появление научного понятия информации позволила раскрыть новый аспект материального единства мира, позволила подойти с единой точки зрения ко многим, на первый взгляд, совсем не похожих между: собой процессов; передаче сообщений по техническим каналам связи, работа электронных вычислительных машин, разнообразным процессам управления. Все связано с процессами передачи, хранения и обработки информации. Понятие информации сыграло здесь роль, аналогичную понятию энергии в физике, которое также дает возможность с общей точки зрения описать самые различные физические процессы.
Понятие об информации считается загальнонауковим, и поэтому содержание термина уточняется в зависимости от области его применения. В понятии информации различают два аспекта.
Во-первых, информация выступает мерой организации системы, Математическое выражение для информации тождественно выражению для энтропии, взятой с противоположным знаком. Как энтропия системы отражает степень ее неупорядоченности, так информация характеризует ее организацию. Так воспринята информация отражает внутреннее состояние системы или процесса самих по себе и может быть названа структурной информацией,
Во-вторых, от структурной информации следует отличать информацию, всегда связанную с отношением двух процессов. Теория информации обычно имеет дело именно с относительной информацией, которая тесно связана с отражением. Это заключается вот в чем. Если в предмете происходят изменения, отражающие воздействие на него другого предмета, то можно сказать, что первый предмет становится носителем информации о тот, который влияет на него.
Информационное обеспечение является обязательным условием эффективного проведения и одновременно неотъемлемой" емким составляющим элементом каждого научного исследования. Поэтому вполне закономерно, что большинство ученых около 1/3 своего рабочего времени тратят на сбор и обработку научной информации. И этот показатель имеет тенденции к росту.
Информационное обеспечение научных исследований, образовательных программ как основы создания и развития новых технологий и инновационных производств является важнейшим средством выполнения программы модернизации страны.
Интеграция существующих и создаваемых научно-образовательных информационных ресурсов в рамках единого информационного пространства - основа для построения инфраструктуры информационного общества.
Базовыми элементами этой инфраструкту- ры являются суперкомпьютерные системы, те- лекоммуникационные сети, информационные ресурсы.
Сегодня инфраструктура - это совокупность суперкомпьютерных центров, ведомственных и корпоративных сетей, разрозненных наборов научных данных и материалов, созданных в рамках самостоятельных и невзаимосвязанных проектов.
Значительные усилия предпринимаются в направлении формирования единой вычислительной среды за счет создания и развития суперкомпьютерных центров в научно-исследовательских и образовательных учреждениях, которые совместно создают и используют масштабируемые суперкомпьютерные мощности на основе глубокой интеграции средствами GRID-технологий.
Важным шагом на пути интеграции вычислительных средств является вхождение РАН в европейский консорциум суперкомпьютерных центров DEISA.
Проект направлен на коллективное использование вычислительных ресурсов европейских стран, проведение совместных исследований и разработок в области архитектур суперкомпьютеров и организации суперкомпьютерных вычис- лений, создания и совместного использования распределенных информационных ресурсов. В проекте участвуют пятнадцать крупнейших европейских суперкомпьютерных центров, включая и Межведомственный суперкомпьютерный центр (МСЦ) РАН.
В России насчитывается более двадцати научно-исследовательских и образовательных сетей, являющихся компонентами общероссийской телекоммуникационной сети науки и образования. Среди них следует выделить RASNet (сеть, представляющую РАН и МГУ), RBNet (Курчатовский научный центр), RUNNet (Минобрнауки РФ).
Общими усилиями были заложены основы инфраструктуры научно-образовательной телекоммуникационной сети России с опорными узлами в ведущих научных и образовательных центрах.
Важным шагом в формировании единой интегрированной высокоскоростной телекоммуникационной сетевой инфраструктуры в научно-образо-вательной и исследовательской сферах явилось создание Национальной ассоциации исследовательских и научно-образовательных электронных инфраструктур е-АРЕНА, объединяющей крупнейшие научно-образовательные сети страны и обеспечивающей их интеграцию с европейской научно-образовательной сетью GEANT.
В настоящее время под управлением ассоциации e-АРЕНА функционирует базовый узел межсетевого обмена научно-образовательных сетей «GigaNAP/Москва». Научно-образовательные сети подключены к данному базовому узлу каналами связи 1-10 Гбит/с.
Европейская научно-образовательная сеть GEANT имеет в своей основе 50 тысяч километров сетевой инфраструктуры, объединяет более 8 тысяч исследовательских институтов, обеспечивает доступ к вычислительным, сетевым и информационным ресурсам около 40 миллионов ученых, специалистов и студентов, включая и российских.
Развитие сетевых и компьютерных технологий привело к тому, что в настоящее время в мире стало возможным объединение распределенных разнородных вычислительных ресурсов, хранилищ данных, соответствующего ПО в единую инфраструктуру, на базе которой можно обеспечивать доступ к ресурсам, в том числе к различным имитационным моделям, как к web-сервису в рамках так называемой концепции облачных вычислений.
Российское научно-образовательное сообщество, и в первую очередь РАН, является обладателем и генератором огромного научного информационного фонда, сконцентрированного в научных институтах и центрах РАН, а также в библиотеках, архивах и музеях. Эффективное использование этих уникальных информационных фондов в интересах науки, образования и инноваций требует кардинально новых подходов к их организации, формированию и сопровождению, обеспечивающих широкий доступ.
Вместе с тем сложившаяся система информационной поддержки научных исследований, образовательных программ и инновационных производств является разрозненной и неоднородной, носит преимущественно узконаправленный и внутриотраслевой характер, ограничивает доступ к накопленным массивам знаний и информации, ведет к потере данных. Это не позволяет в полной мере обеспечить решение задач по формированию и актуализации БД и БЗ, повышению эффективности взаимодействия научных коллективов.
Современное развитие исследовательской и научно-образовательной сфер, разработку новых технологий, особенно в таких областях, как нанотехнологии, альтернативная энергетика, биоинженерия и других, невозможно представить без соответствующих информационных технологий. Необходимы определенные имитационные и математические модели различных процессов и явлений, что, в свою очередь, требует решения задач, связанных с обработкой больших массивов данных, и выполнения значительных объемов вычислений, затруднительных даже для суперкомпьютеров.
С другой стороны, работы носят принципиально междисциплинарный характер и зачастую требуют сотрудничества коллективов, находящихся в различных регионах. Дорогостоящие, а иногда и уникальные элементы материально-техничес- кой базы, формируемые и необходимые для научных исследований информационные ресурсы также часто оказываются географически разнесенными.
Таким образом, в интересах научно-образова-тельного сообщества возникла необходимость реализовать проект формирования единой среды распределенных информационных ресурсов, как уже существующих, так и вновь создаваемых, с унифицированной системой доступа и с подключением к этой среде широкого круга активных пользователей .
Признанной мировой практикой решения проблем накопления, сохранения, интеграции научных данных и знаний, обеспечения унифици- рованного доступа к ним является комплекс технических, технологических и организационных решений, объединенных понятием «Дата-центр».
Состояние проблемы в России
Во многих научных организациях и исследовательских центрах, и в первую очередь в РАН, накоплены колоссальные объемы данных, представляющих собой результаты экспериментальных исследований и наблюдений, математические модели, на основе которых можно решать самые разнообразные исследовательские, аналитические, образовательные задачи.
Российские электронные информационные ресурсы в научной сфере, включая область научного наследия, достаточно многочисленны, однако они чрезвычайно разрозненны, несистемны, несовместимы между собой, различны по качеству и методологии создания, целям и возможностям для дальнейшего развития.
Множество проектов в этой сфере, созданных по грантам научных фондов, перестают поддерживаться и исчезают после прекращения финансирования. Крайне слабо осуществляется связь научной и образовательной сфер в этой области.
В то же время некоторые информационные ресурсы научно-образовательного профиля являются качественными, вполне жизнеспособными и востребованными научным сообществом. Примером могут служить репозитории экспериментальных и теоретических данных по структурной протеомике (Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН, г. Москва), востребованные для создания высокоэффективных подходов к рациональному компьютерному конструированию новых молекул (в том числе лекарств, вакцин и пр.) и наноконструкций с заданным спектром биологической активности.
Создание фондов численных данных по свойствам веществ и материалов, атомно-молекуляр-ных и наноструктур является одним из ключевых результатов исследований, выполняемых в институтах РАН естественно-научного и технического профилей. Широкую известность приобрели БД ИВТАНТЕРМО, ТЕРМАЛЬ, ЭПИДИФ, включающие обширные массивы информации по теплофизическим и термодинамическим свойствам (Объединенный институт высоких температур РАН, г. Москва) . Начаты работы по организации компьютерных систем хранения и обработки слабоструктурированных данных, характерных для наноструктур и наноматериалов.
Следующий проект нацелен на инвентаризацию основных, прежде всего сетевых, информационных ресурсов РАН в части пространственных данных и знаний, накопленных в институтах и других учреждениях РАН географического, геоэкологического, геохимического и геофизического профилей, включая наборы базовых цифровых тематических данных, охватывающих предметные области наук о Земле. Среди них геология, рельеф (геоморфология), почвы, флора, фауна, биологическое разнообразие и биогеографическое районирование, климат, водные объекты суши, мировой океан, особо охраняемые природные территории, объекты культурного наследия, воздействие на окружающую среду, зоны природных рисков, объекты народного хозяйства, население и его демографические характеристики, здравоохранение и безопасность среды обитания (медико-географи-ческие характеристики), земельные, водные, биологические, энергетические и минерально-сырье-вые ресурсы. Для описания этих данных используется академический профиль метаданных «ГеоМЕТА» .
Существенно продвинулась разработка решений, ориентированных на работу с большими объемами информации и интеграции разнородных информационных ресурсов. Здесь следует в первую очередь отметить создание общероссийского математического портала Math-Net.Ru - современной информационной системы, обеспечивающей представителям российского и международного математических сообществ различные возможности в поиске необходимой в научной работе информации .
К числу успешных проектов формирования интегрированных информационных ресурсов следует отнести и создание электронной библиотеки «Научное наследие России», объединяющей информационные фонды библиотек, архивов, музеев и научных учреждений РАН и предоставляющей в открытый доступ информацию о российских достижениях в области фундаментальных естественных и гуманитарных наук с возможностью ознакомления с полными текстами научных работ ученых .
Все большую популярность в мире приобретает концепция проблемно-ориентированных web-площадок (hub - сетевой концентратор), поддерживающих сотрудничество в конкретных областях науки и образования (например в экономике, биологии и др.). Инновационность подхода состоит в объединении современных концепций web 2.0 с возможностью доступа к прикладным моделям. В этой связи уникальным для России является опыт Института системного программирования РАН (ИСП РАН, г. Москва) по реализации программы «Университетский кластер» , организованной ИСП РАН (центр компетенции) совместно с МСЦ РАН, компанией Hewlett-Packard и национальным оператором связи Синтерра. Цель проекта - создание единой инфраструктуры (экосистемы) исследований, разработок и образования в области параллельных и распределенных вычислений, а также создание сообщества пользователей и разработчиков соответствующих технологий.
Другим примером является участие РАН в международном проекте OpenCirrus, организованном компаниями Hewlett-Packard, Intel и Yahoo! при участии Национального научного фонда США (NSF), Университета Иллинойса в Урбане-Шам-пэйн, Министерства развития компьютерных коммуникаций Сингапура, Технологического института в Карлсруэ. Целью проекта Open Cirrus является создание стенда на базе распределенных центров обработки данных для поддержки разработчиков как прикладных, так и системных программных средств в области облачных вычислений. РАН стала первой восточно-европейской организацией, присоединившейся к проекту Open Cirrus, и одним из семи центров компетенции в составе ИСП РАН, МСЦ РАН и РНЦ «Курчатовский институт».
Понимание проблемы и необходимый научный и технический задел имеются и в регионах России. Так, в Институте математики и механики Уральского отделения РАН (ИММ УрО РАН, г. Ижевск) разработано уже не одно поколение программных средств для создания электронных каталогов библиотек. В рамках этой работы созданы четыре специализированных библиотечных сервера - в Екатеринбурге, Перми, Ижевске и Сыктывкаре. На них установлено ПО, позволяющее создавать и редактировать электронные каталоги и осуществлять доступ пользователей к ним через Интернет. Разработанное ПО имеет статус FreeWare и распространяется свободно.
В рамках проектов формирования и исполь- зования информационных ресурсов в РАН на базе Вычислительного центра им. А.А. Дородницина РАН (г. Москва) проведены исследования и раз- работки, создан задел, который позволяет перейти к масштабному интеграционному проекту - созданию Дата-центра науки, образования и инноваций, который смог бы объединить усилия в данной области учреждений РАН, высшей школы, других организаций научно-информационной сферы России. Именно совместная работа в этом направлении представителей всех заинтересованных ведомств - РАН, вузов страны, исследо- вательских организаций создаст предпосылки для успешной реализации проекта в кратчайшие сроки.
Задача интеграции средствами Дата-центра научно-образовательной информации в единое информационное пространство, создание условий его эффективного освоения, несомненно, должна рассматриваться как составная часть стратегии развития отечественной науки и образования и, таким образом, становления и развития информационного общества в России.
При реализации проекта необходимо учитывать лучший зарубежный опыт. С одной стороны, целесообразно использовать технологические достижения, современные международные стандарты, технологию открытых систем, семантического Web и др. С другой - важно учесть практический опыт реализации крупных интеграционных проектов в области формирования распределенных научных ресурсов: Еврокомиссии DRIVER, создания Дата-центров, электронных библиотек и др. Наконец, необходимо ориентироваться на тесное взаимодействие с аналогичными проектами в США, Европе, Японии, Китае и в других странах для обеспечения возможности обмена с ними как ресурсами, так и технологиями.
Общие принципы создания Дата-центра науки, образования и инноваций
Главной целью проекта создания такого Дата-центра является организация качественно новой, современной инфраструктуры для проведения научных исследований, обработки и хранения результатов научных исследований.
В ходе выполнения работ по проекту должны быть решены следующие задачи:
Обеспечение процедур сбора, хранения, обработки распределенных данных и управления информационными потоками данных и знаний; объединение различных информационных фондов с помощью интегрированного каталога метаданных и механизмов логической адресации единиц хранения;
Реализация механизмов и логики управления жизненным циклом данных, включая создание материалов, передачу, хранение, доступ к ним;
Предоставление механизмов поиска и доступа пользователей к информационным ресурсам.
Пользователи должны получить масштабируемое прозрачное хранилище гетерогенных данных с гарантированным качеством сервиса (защита, сохранность, скорость доступа, точность поиска) и унифицированными механизмами обмена данными разного типа (файлы, таблицы, массивы), совместимое с вычислительными и сетевыми сервисами GRID-инфраструктуры.
Хранилище должно поддерживать долговременное хранение, поиск и удобный доступ к параметрам экспериментов, к необработанным экспериментальным данным и результатам их обработки, описаниям математических моделей и данным имитационного моделирования, методикам проведения экспериментов, научным отчетам и комментариям к ним, другим материалам. Объектами хранения в распределенной системе данных должны быть файлы, коллекции файлов, многомерные массивы, базы и банки данных.
Участники программы. В ближайшие 2-3 года основными участниками программы должны стать исследовательские центры и институты РАН. В качестве исполнителей в программу могут быть приглашены другие государственные академии, научные библиотеки, архивы, музеи и из- дательства, а также организации-генераторы и держатели научных информационных фондов, профессионально занимающиеся научно-образо-вательной деятельностью.
Предполагается, что проект принципиально должен быть открыт и для других учреждений, а также для зарубежных организаций.
Все участники предоставляют в общее пользование имеющиеся у них информационные ресурсы в электронной форме по профильной для участника тематике и в виде, определяемом соглашениями. Каждый участник самостоятельно осуществляет поиск и отбор материалов, удовлетворяющих согласованным требованиям, перевод в электронную форму, создание метаданных, решение правовых и экономических вопросов, связанных с размещением информационных ресурсов в Интернете и предоставлением их пользователю.
Централизованно осуществляются контроль качества, управление метаданными и словарями, общая навигация и организация поиска.
Вопросы централизации или распределения ресурсов на технических средствах участников, архивирования ресурсов, мониторинга Дата-цент-ра и реализации некоторых других функций определяются отдельными соглашениями.
Информационное наполнение Дата-центра. Информационное пространство Дата-центра предлагается организовать на основных сущностях, образующих множество научных данных, таких как файлы, репозитории данных, базы и банки данных, хранилища данных.
В информационном пространстве Дата-центра будут представлены результаты экспериментальных исследований, физических наблюдений и экспериментов, математического моделирования, алгоритмы, модели и программы, а также информационные объекты, являющиеся электронными копиями объектов библиотечного, архивного и музейного хранения, - печатных изданий, архивных документов, аудио- и видеоматериалов, музейных экспонатов.
Архитектура Дата-центра. Дата-центр стро-ится как распределенная информационная система с выделенным центральным узлом и узлами, объединяющими ресурсы участников. Узлы системы, с одной стороны, являются точками входа в электронные информационные ресурсы организаций-участников проекта, с другой - поставщиками информации для всей распределенной системы.
Таким образом, ключевой принцип архитектуры - независимое развитие электронных ресурсов организаций-участников с одновременной интеграцией данных в единое пространство. Это достигается стандартизацией метаданных, форматов предоставления данных, интерфейсов поиска и словарей. Таким образом, каждая из организаций-участников может хранить данные в собственных форматах и предоставлять свои сервисы, но в то же время обеспечивать единые для всех интерфейсы, упомянутые выше.
Центральный узел системы должен обеспечивать навигацию, поиск и предоставление данных по всем цифровым ресурсам в соответствии с унифицированными форматами и сервисами, то есть принцип единого окна доступа к запрашиваемым данным и информации, объединенной средствами Дата-центра.
Общие (обязательные для всех звеньев) метаданные необходимо создавать на базе международных стандартов.
Функциональность Дата-центра науки, образования и инноваций. Основными элементами функциональности Дата-центра являются следующие.
· Доступ к информационным ресурсам - запрос, определение местоположения, извлечение, трансформация ресурса; поиск может осуществляться как по атрибутам ресурса, так и по полным текстам.
· Управление информационными ресурсами - создание новых информационных объектов и коллекций, внесение их в информационное хранилище Дата-центра, удаление ненужных и изменение существующих.
· Управление метаданными и словарями - их создание, поддержка в актуальном состоянии и развитие.
· Управление пользователями - их регистрация, учет прав, определение объемов и типов получаемой пользователями информации, обеспечение взаиморасчетов за оказываемые услуги, персональная информация о пользователях.
· Системное администрирование - установка, конфигурирование, необходимые периодические мероприятия, восстановление после сбоев, обеспечение сохранности данных.
· Мониторинг - учет и анализ посещаемости и цитируемости Дата-центра и его отдельных частей различными категориями пользователей.
· Обеспечение защиты информации - создание развитой системы администрирования, пресечения попыток несанкционированного доступа к ресурсам.
Организационно-экономические условия реализации проекта
Организация работ по проекту. С учетом реальной ситуации должен быть принят принцип постоянного и постепенного расширения круга участников проекта. На первом этапе в нем участвуют несколько организаций РАН. Затем к ним должны присоединиться организации других ведомств, государственных академий, в результате проект будет организован как межведомственный. На более поздних этапах может быть рассмотрена возможность расширения числа участников программы.
Для эксплуатации Дата-центра должна быть создана специальная эксплуатационная служба. Также необходимо создать службы эксплуатации в организациях, участвующих в проекте своими инфраструктурными мощностями и информационными фондами.
Правовые основы создания Дата-центра. В России принят ряд важнейших государственных решений по вопросам создания и развития информационных технологий, суперкомпьютерных технологий, GRID-технологий, создания ПО. В них отражается необходимость скорейших действий, направленных на достижение сравнимого с мировым уровня информационной инфраструктуры страны.
Приняты основы государственной политики в области создания и применения суперкомпьютерных и GRID-технологий в интересах национальной безопасности. Одним из приоритетных направлений технологического прорыва является программа фундаментальных исследований Президиума РАН на 2010 г. «Стратегические информационные технологии, включая вопросы создания суперкомпьютеров и разработки программного обеспечения».
Представлен перечень поручений Президента РФ Правительству РФ от 24.01.2008 г., в котором отмечена необходимость принятия мер по обеспечению деятельности национальной научно-иссле-довательской информационно-вычислительной сети, предоставляющей научным и образовательным центрам доступ к распределенным вычислительным средам высокой производительности.
Принята Стратегия развития информационного общества в РФ. В ней задаются общие принципы создания инфраструктуры IT-технологий в России, предлагаются конкретные шаги по реализации этих принципов, определяются контрольные ориентиры на будущее.
Одним из важнейших решений стало принятие Федерального закона РФ № 217-ФЗ от 2.08.2009 г. Вместе с вступившей в силу в конце 2006 г. Частью 4 Гражданского кодекса РФ, обеспечивающей охрану интеллектуальной собственности и авторских прав в РФ, этот закон впервые позволил бюджетным научным учреждениям и научным учреждениям государственных академий наук совместно с коммерческими структурами создавать хозяйственные общества, деятельность которых заключается в практическом применении (внедрении) результатов интеллектуальной деятельности. При этом в Законе содержится прямое указание на то, что бюджетные научные учреждения и созданные государственными академиями наук научные учреждения в качестве вклада в уставные капиталы таких хозяйственных обществ могут вносить право использования результатов интеллектуальной деятельности.
В перспективе управляемые Дата-центром ресурсы могут получить статус федеральной межотраслевой информационной системы (согласно Федеральному закону «Об информации, информационных технологиях и защите информации»). При этом Дата-центр выступит ее оператором.
Взаимодействие с другими информационными системами. Важным направлением функционирования и развития Дата-центра должна стать организация взаимодействия со смежными информационными ресурсами, научными электронными библиотеками и другими организациями, как российскими, так и зарубежными. Для этого необходимо разработать организационно-эконо-мические и технологические регламенты такого взаимодействия, предполагающие координацию сбора и обработки информации, в частности, обмен информационными ресурсами. Регламент должен предусматривать четкие указания на права сторон при различных способах использования материалов Дата-центра.
Текущее состояние и ожидаемые результаты
На данный момент создана устойчивая кооперация организаций-участников проекта, заинтересованных в размещении своих информационных ресурсов в информационном пространстве Дата-центра в соответствии с разработанными регламентами и процедурами.
Проведены работы в направлении каталогизации научно-информационных ресурсов РАН и формирования их метаописаний. В качестве первого этапа интеграции ресурсов предложена система паспортизации ресурсов, адекватно отражающая предметную область, типологию ресурса, условия доступа и пр. .
На базе Вычислительного центра им. А.А. Дородницына РАН (г. Москва) сформирована и функционирует пилотная зона Дата-центра. Основными компонентами хранилища данных Дата-центра являются система хранения Hitachi AMS 2100 емкостью 240 ТБ, набор серверов, объединенных локальной сетью с подключением к сети Интернет.
Отработаны основные принципы распределенного хранения и обработки данных. Созданы и поддерживаются проблемно-ориентированные web-площадки (механика сплошной среды; пространственные данные, свойства материалов; структурная протеомика).
Реализация проекта по созданию Дата-центра как технического, технологического и организационного ядра единого интегрированного информационного пространства науки, образования и инноваций обеспечит решение ряда важных задач и послужит достижению следующих основных целей.
· Создание принципиально новой системы организации и использования информационных ресурсов в сфере науки, образования и инноваций, а также реализация распределенной архитектуры для самостоятельного создания участниками проекта информационных ресурсов и централизованной поддержки программных, лингвистических и технологических средств, обеспечивающих необходимую функциональность и единство системы, в частности, одноразовый ввод и обработку информации.
· Обеспечение интеграции разнородных материалов, в том числе электронных копий репозиториев научных данных, фондов электронных научных библиотек, банков и баз данных, объектов библиотечного, архивного и музейного хра- нения.
· Обеспечение надежной сохранности различных материалов в цифровой форме, а также возможность подключения новых организаций, коллекций и типов информационных ресурсов за счет архитектуры и технологии функционирования Дата-центра.
· Разработка и реализация организационно-экономической и правовой модели межотраслевой постоянно действующей и развивающейся информационной системы.
Дата-центр науки, образования и инноваций должен стать образцом добровольного сотрудничества и эффективного взаимодействия научных, образовательных и информационных учреждений России в создании общего научно-образователь-ного информационного пространства.
Литература
1. Жижченко А.Б., Сотников А.Н. Создание единой распределенной информационной системы науки, образования и инноваций // Информационное общество: тр. VII Тверского социально-экономич. форума. М.: Ин-т развития информ. об-ва. 2011. Т. 2.
2. Erkimbaev A.O., Zhizhchenko A.B., Zitserman V.Yu., Kobzev G.F., Son E.E., Sotnikov A.N., Integration of Database on Substance Properties: Approach and Technologies, Automatic Documentation and Mathematical Linguistics, 2012, Vol. 46, no. 4, pp. 170-176.
3. Атаева О.М., Кузнецов К.А., Серебряков В.А., Филиппов В.И. Портал пространственных данных «ГеоМета» // RCDL 2010: тр. 12-й Всерос. конф., Казань, 2010. С. 219-224.
4. Жижченко А.Б., Изаак А.Д. Информационная система Math-Net.Ru. Современное состояние и перспективы развития. Импакт-факторы российских математических журналов // Успехи математических наук. 2009. Т. 64. Вып. 4 (388). С. 195-204.
5. Каленов Н.Е., Савин Г.И., Сотников А.Н. Информационная библиотека «Научное наследие России» // Информационные ресурсы России. 2009. № 2. С. 19-20.
6. Гайсарян С.С., Самоваров О.И., Аветисян А.И., Иванников В.П. «Университетский кластер»: интеграция образования, науки и индустрии // Открытые системы. 2010. № 5.
7. Еркимбаев А.О., Жижченко А.Б., Зицерман В.Ю., Кобзев Г.А., Серебряков В.А., Сотников А.Н., Шиолашвили Л.Н. Метаописания и каталогизация научно-информационных ресурсов // Программные продукты и системы. 2012. № 3. С. 117-123.
1. Zhizhchenko A.B., Sotnikov А.N., Trudy VII Tverskogo sotsialno-ekonomicheskogo foruma «Informatsionnoe obshchestvo» , Moskow, Vol. 2, 2011.
2. Erkimbaev A.O., Zhizhchenko A.B., Zitserman V.Yu., Kobzev G.A., Son E.E., Sotnikov A.N., Automatic Documentation and Math. Linguistics, 2012, Vol. 46, no. 4, pp. 170-176.
3. Ataeva О.М., Kuznetsov К.А., Serebryakov V.А., Filippov V.I., Proc. of RCDL 2010, Kazan, pp. 219-224.
4. Zhizhchenko A.B., Izaak А.D., Russian Math. Surveys, 2009, Vol. 64, no. 4, pp. 775-784.
5. Kalenov N.Е., Savin G.I., Sotnikov A.N., Information re-sources of Russia, 2009, no. 2, pp. 19-20.
6. Gaysaryan S.S., Samovarov О.I., Avetisyan A.I., Ivannikov V.P., Open systems, 2010, no. 5.
7. Erkimbaev A.O., Zhizhchenko A.B., Zitserman V.Yu., Kobzev G.A., Serebryakov V.A., Sotnikov A.N., Shiolashvili L.N., Software & Systems, 2012, no. 3, pp. 117-123.
