Метод дискретизації для опису складних об’єктів, що важко формалізуються
DOI:
https://doi.org/10.15407/sofs2024.02.034Ключові слова:
дискретизація, складний об’єкт, важко описуваний об’єкт, формалізація, синтаксична формалізація, біосфера, ноосфера, квазіфізичний об’єкт.Анотація
Протягом останнього десятиліття об’єктивне оцінювання наукових досліджень набуває дедалі більшої актуальності з огляду на виклики відкритої науки, сприяння підвищенню продуктивності наукових досліджень, прозорості та неупередженості оцінки дослідників. Але визначення якості і суспільного впливу наукових досліджень ускладнюється через їх відмінності залежно від галузі досліджень чи країни. Численні ініціативи потребують нових підходів до вимірювання суспільного впливу наукових досліджень, які забезпечуватимуть баланс між кількісними та якісними показниками і використання нормалізованих за галуззю та альтернативних метрик, особливо з урахуванням викликів відкритої науки. У статті надано огляд сучасних методів визначення суспільного впливу наукових досліджень у різних країнах світу (на прикладі Великої Британії, Іспанії, США, Канади, Австралії) та альтернативних метрик й інструментарію для вимірювання такого впливу (Dimensions, Th e Lens, SciVal), зокрема для досліджень у галузі масмедіа та комунікацій. Використано загальні (абстрагування, аналіз і синтез, аналіз джерел тощо) і спеціальні методи (контент-аналіз, аналіз медіа-дискурсу), а також окремі показники альтметрики. Визначено топ-10 статей із найвищим показником Altmetric Attention Score (AAS) і найвищим показником цитування за даними Dimensions. Виявлено, що найвищі показники AAS належать статтям про COVID-19, що вказує на підвищену суспільну увагу до теми світової пандемії. Для вимірювання суспільного інтересу в альтметричних показниках впливу обрано тематику російсько-української війни та відповідні дослідження (публікації 2022—2023 рр.) у галузі масмедіа та комунікацій (за базою Dimensions). З-серед 514 статей визначено 10 із найвищим показником AAS і наведено кількість цитувань для них. Виявлено, що вплив досліджень у галузі масмедіа та комунікацій навіть на актуальну тему війни у XXI столітті в центрі Європи набагато менший ніж медичних досліджень, а також має суттєво нижчу оцінку показника цитування. Зазначено, що недоліки альтметрики пов’язані з не цілком прозорою методологію та прихованим алгоритмом підрахунку: альтметрика є показником онлайн-уваги до статті (не завжди позитивної), а не якості відповідного дослідження, вона не придатна для порівняння статей з різних галузей наук.
Посилання
Glinsky, B.A. (1965). Modeling as a method of scientific research. Minsk: Publishing House of Minsk State University [in Russian].
Neuimin, Y.G. (1984). Models in science and technology: History, theory, practice. Leningrad: Nauka [in Russian].
Rosenblueth, A., & Wiener, N. (1945). The Role of Models in Science. Philosophy of Science, 12 (4), 171—175. https://doi.org/10.1086/286874
Naumov, G. (2004). Noosphere in the past and future. Science and Life, 9, 92–97 [in Russian].
Wertheimer, M. (1987). Productive thinking. Moscow: Progress [in Russian].
Losev, A.F. (1988) The daring of the spirit. Moscow: IPL [in Russian].
Bunge, M. (1996). Finding Philosophy in Social Science. London: Yale University Press.
Rozov, N.S., Wertheim, Y.B., Sizentsev, G.S., Filippov, S.I., & Goroshko, V.V. (2001). Development and testing of the method of theoretical history. Novosibirsk: Nauka [in Russian].
Shevchenko, G.Y., Bilozubenko, V.S., & Marchenko, О.А. (2022). The formation of the corporate scientific environment. Science and Science of Science, 2 (116), 12—24. https://doi.org/10.15407/sofs2022.02.012
Shapiro, D.I. (1977). On human-machine methods for solving one class of problems. Issues of Cybernetics. Theory and Practice of Situational Management, 18, 82—88 [in Russian].
Chorayan, O.G. (1987). The concept of probability and vagueness in the work of the brain. Rostov-on-Don: Publishing House of Rostov-on-Don State University [in Russian].
Pospelov, D.A. (1986). Situation management: theory and practice. Moscow: Nauka [in Russian].
Shcherban, A.B. (2010). Classification of tasks of identification and structural analysis. University Proceedings. The Volga Region. Technical Sciences, 2, 14–23 [in Russian].
Shcherban, A.B. (2010). A structural and syntactic approach to finding alternatives for controlling complex systems. Scientific and Technical Proceedings of St. Petersburg State Pedagogical University, 3 (101), 45—69 [in Russian].
Nelson, R.J. (1976). Structure of Complex Systems. Proceedings of the Biennial Meeting of the Philosophy of Science Association, 2, 523—542. https://doi.org/10.1086/psaprocbienmeetp.1976.2.192400
Groumpos, P.P. (2017). A critical overview of modelling and simulating methods for complex dynamic systems. SNE Simulation Notes Europe, 27 (4), 213—223. https://doi.org/10.11128/sne.27.on.10398
Konverskiy, A.E. (2017). Logic. Kyiv: Kyiv University Publishing House. [in Ukrainian].
Zakrevskiy, A.D. (1988). The logic of recognition. Moscow: Nauka i tekhnika [in Russian].
Shevchenko, G.Y., Shumeyko, O.O. & Chornenko, M.V. (2020). Personalized medical web services. International conference “Information technology and computer modeling”. Ivano-Frankivsk: Holiney O.M., 70—73 [in Russian].
Obidina, Y.S. (2017). Interaction of natural and human sciences: myth, methodology and ontology. The Spiritual Sphere of Society, 14, 79—88 [in Russian].
Beshelev S.V., & Gurvich, F.G. (1973). Expert assessments. Moscow: Nauka [in Russian].
Khanin, I.G. (2018). Issues of noospheric development of economy and cognition. Dnipro: New ideology [in Ukrainian].
Marx, K. (1955). Income and its sources. The vulgar political economy. Moscow: Publishing House of Political Literature [in Russian].
Polyakov, M.V. (2017). Noospheric approach to the development of cognition and economy. Dnipro: New ideology [in Russian].
Vydrin, O.V. (2009). Scientific communication: towards a research methodology. Bulletin of Chelyabinsk State University, 42, 112–117 [in Russian].
Rudy, A.S. (2016). Forms and features of scientific communications. Manuscript, 4 (2), 136—138 [in Russian].
Savchenko, A.P. (2017). Open information space for scientific communication as a factor in the development of the knowledge economy in Russia. State and Municipal Administration, 1, 129—135 [in Russian].
Shirokanova, A.A. (2013). New role and forms of scientific communication in the information age. Sociology, 1, 103—116 [in Russian].
Shevchenko, G.Y., & Bilozubenko, V.S. (2019). Structural model of scientific communications. Science and science of science, 4 (106), 37—51. https://doi.org/10.15407/sofs2019.04.037 [in Russian].
Roberts, F.S. (1986). Discrete mathematical models with applications to social, biological and environmental problems. Moscow: Nauka [in Russian].
Vernadsky, V.I. (2004). Biosphere and noosphere. Moscow: Iris-Press [in Russian].
Artemiev, V.I. (2003). What is business intelligence? Open systems, 4. URL: https:// www.osp.ru/os/2003/04/182900 (last accessed: 22.12.2023) [in Russian].
Thomsen, E. (1997). OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. Wiley Computer Publishing, 688.
Kimbal, R. (1996). The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Willey & Sons.
Drucker, P. (1998). Effective management. Economic problems and optimal solutions. Moscow: GRAND Publishing and Trading House [in Russian].
Akoff, R., & Emery, F. (1974). On purposeful systems. Moscow: Sov. Radio [in Russian].
Kononenko, P.I. (2003). Strategic program-targeted management of the production and economic system. Moscow: ITC Dashkov and K. [in Russian].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Наука та наукознавство
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
