https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51635| Title: | Анализ научной деятельности кафедры в контексте приоритетных направлений исследований и научного сотрудничества |
| Other Titles: | Analysis of scientific activities of the department In the context of priority directions of research and scientific cooperation |
| Authors: | Шульдова, С. Г. Парамонов, А. И. Карнаух, Д. М. Лапицкая, Н. В. |
| Keywords: | публикации ученых;наукометрия;граф соавторства;кластеризация;модулярность |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | БГТУ |
| Citation: | Анализ научной деятельности кафедры в контексте приоритетных направлений исследований и научного сотрудничества / С. Г. Шульдова [и др.] // Труды БГТУ. Сер. 3, Физико-математические науки и информатика. – 2023. – № 1 (266). – С. 71–76. |
| Abstract: | В статье рассмотрены методы наукометрического анализа в контексте решаемых задач наукометрии. Предложен подход к решению задачи выявления научных сообществ и оценки научного взаимодействия сотрудников структурного подразделения (на примере кафедры программного обеспечения информационных технологий БГУИР). Выполнена постановка задачи и приведено ее формальное описание. Для апробации предложенного подхода получен набор данных из открытых профилей сотрудников Google Академии. После предварительной обработки, включающей дедупликацию и очистку данных, сформированы лексический корпус и терм-документная матрица, преобразованная в матрицу смежности, на основе которой построен граф соавторства. Рассмотрены основные параметры графа и выполнена кластеризация его вершин. Для кластеризации использован метод, оптимизирующий значение модулярности. Так как модулярность зависит от числа шагов перехода из одной вершины в другую, компьютерный эксперимент проведен при различных значениях параметра. В результате выявлены одиннадцать сообществ, соответствующих максимальному значению модулярности. Проанализированы некоторые характеристик сообществ: процент внешних авторов, продуктивность и цитируемость. Выработаны рекомендации по возможному использованию результатов анализа научной деятельности на кафедре. Обозначены пути дальнейших исследований. |
| Alternative abstract: | The article deals with the methods of scientometric analysis in the context of the tasks of scientometrics to be solved. An approach is proposed for solving the problem of identifying scientific communities and assessing the scientific interaction of employees of a structural subdivision (on the example of the Information Technology Software Department of BSUIR). The problem is formulated and its formal description is given. To test the proposed approach, a data set was obtained from public profiles of Google Academy employees. After pre-processing, including data deduplication and cleaning, a lexical corpus and a term-document matrix are formed, which are converted into an adjacency matrix, on the basis of which a co-authorship graph is built. The main parameters of the graph are considered and the clustering of its vertices is performed. For clustering, a method was used that optimizes the value of modularity. Since modularity depends on the number of transition steps from one vertex to another, a computer experiment was carried out for different values of the parameter. As a result, 11 communities were identified, corresponding to the maximum value of modularity. Some characteristics of communities are analyzed: the percentage of external authors, productivity and citation. Recommendations on the use of information on scientific activities at the department have been developed. Ways for further research are outlined. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51635 |
| DOI: | 10.52065/2520-6141-2023-266-1-12 |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Shuldova_Analiz.pdf | 919.44 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.