Методологические проблемы цивилистических исследований. Сборник научных статей. Ежегодник. Выпуск 2. 2017 - Коллектив авторов 5 стр.

Ключевые слова: научная статья; наукометрия; альметрика; индекс цитирования.

Introduction: the article provides an analysis of the scientific article as the main link in the dissemination of new knowledge in the system of scientific communications. The system of references in scientific publications is a special, particular language of scientific information. Links to publications can be considered as a type of scientific communication. Purpose: the role of scientometric indicators in assessing the work of the scientist is analyzed. Results: the use of scientometric indicators, according to most experts in scientometrics, has two major drawbacks. First, as scientometric indicators is easy to calculate, the risk of their inappropriate use as the criterion to assess the multifaceted research activities of the scientist is very high. Secondly, the use of scientometric indicators as criteria of evaluation of scientific activity provokes scientists to “cheat” these indicators in different ways. Conclusions: it is concluded that it is necessary to develop and implement research and to adequately present their results, otherwise any indicators lose their meaning.

Keywords: scientific article; scientometrics; Altmetrics; citation index.

Основоположником теории наукометрии, т.е. отношения к статье как единице информации, является Дерек Джон де Солла Прайс (1922–1983) – британско-американский историк науки.

Среди наиболее значительных работ Д. Прайса – книга «Малая наука, большая наука» («Little Science, Big Science») 1963 г., заложившая основания современной наукометрии.

По Д. Прайсу, научная статья отнюдь не является неизменной единицей информации, которую публикуют, накапливают, находят и выдают по требованию. Она – меняющаяся часть социальной ткани науки и производится в одних условиях, а используется в других [3, с. 94].

Научная статья является основным звеном распространения нового знания в системе научных коммуникаций. Научные журналы – каналы связи.

Система библиографических ссылок в научных публикациях выступает особым, специфическим языком научной информации.

Ссылки в публикациях можно рассматривать как средство научной коммуникации.

В свою очередь причинами цитирования являются: оказание уважения; признание вклада; определение или описание методов; корректирование собственной работы или работ других авторов; критика предыдущих работ; указание дополнительной литературы по теме; отрицание результатов предыдущих работ.

Однако в отношении разных областей наук (точные и неточные) цитирование имеет разные последствия. Так, уже относительно давно была выявлена закономерность, в соответствии с которой существование двух разных типов знания связано с кумулятивностью одного из них и некумулятивностью другого, причем кумулятивность науки вызвана ее особой, жесткой и целостной структурой. Гуманитарные науки, хотя и включают в себя ряд особенностей, свойственных точным наукам, подобной кумулятивной структурой не обладают [8].

Поэтому большое значение приобретает дальнейшее развитие систем цитирования.

В настоящее время можно выделить следующие хронологические этапы развития систем цитирования:

1955 г. – Юджин Гарфилд создает ISI (Институт научной информации).

1961 г. – появление Journal Citation Reports.

1964 г. – опубликован Индекс цитирования научных статей (SCI) –

пятитомный сборник индексированных научных трудов.

1995 г. – появление платформы ISI Web of Knowledge.

2005 г. – появление Scopus.

2010 г. – появление в Scopus новых журнальных метрик SJR и SNIP.

Для обеспечения исследований российской науки с середины 2005 г. в рамках Научной электронной библиотеки начала создаваться база данных «Российский индекс научного цитирования» (РИНЦ) (http://www.elibrary.ru). Потребность в его создании была обусловлена тем, что из 3000 российских научных журналов лишь около 150 представлены в зарубежных индексах (т.е. не более 5%). Эта база данных предоставляет возможность объективного сравнения российских журналов с лучшими мировыми. Кроме того, включение журнала в РИНЦ способствует его распространению в мире и соответственно повышению цитируемости публикуемых в нем статей. Наконец, стоимость зарубежных систем даже при подписке в составе консорциума составляет значительные суммы, что для большинства российских организаций просто неприемлемо [1, с. 8].

Таким образом, в мире в целом и в нашей стране в частности все большее значение приобретает понятие «индекс цитирования», который представляет собой базу данных, формирующуюся в результате обработки научных изданий.

Указанная база данных содержит: библиографическую информацию (автор, заглавие, наименование журнала, год, том, выпуск, страницы), аннотацию, ключевые слова, список цитируемой литературы, сведения об авторах публикаций, организациях.

В результате процесс индексации сводится к следующим основным этапам:

1) по результатам научных исследований ученые публикуют статьи в реферируемом научном журнале;

2) информация из научных журналов оцифровывается, собирается в единую базу данных и индексируется;

3) для каждой статьи подсчитываются количество ссылок на нее в других статьях и другие библиометрические показатели [7].

При этом использование наукометрических показателей, по мнению большинства специалистов [2, 5, 6] по наукометрии, выявляют два основных недостатка:

1) поскольку наукометрические показатели легко вычислить, то велик риск их неадекватного использования в качестве единственного критерия оценки многогранной научно-исследовательской деятельности ученого;

2) использование наукометрических показателей в качестве критериев оценки научной деятельности провоцирует ученых к «накрутке» этих показателей различными способами.

Это в свою очередь вновь привело к эволюции методов наукометрии и появлению, в частности, альтметрики [9].

Альтметрика (Altmetrics) представляет собой новые методы наукометрии, использующие сети профессионального общения и сотрудничества ученых. Альтметрика появилась в связи с развитием интернет-технологий. Она оценивает количество упоминаний в социальных сетях, блогах и т.д., количество скачиваний и просмотров, сохранение в Mendeley, Zotero и т.д. Альтметрика учитывает и классическое цитирование, сведения о котором получаются из, как правило, открытых источников GoogleScholar, CrossRef, PubMedCentral и Scopus.

В заключение следует отметить, что любые наукометрические показатели – это лишь показатели, сигнализирующие об определенных результатах.

Нельзя ставить целью достижение индикаторов – надо развивать и осуществлять научные исследования и адекватно представлять их результаты, иначе любые индикаторы теряют смысл.

Индекс цитируемости, будучи возведен в абсолют, может лишь навредить науке. Наука из метода исследования рискует превратиться в метод накрутки индекса, и в некоторых областях науки уже появляются подобные примеры.

Поэтому от разных форм экспертной оценки результатов научного труда все равно никуда не уйти. Но в данный момент у нас нет соответствующих традиций. Наука разобщена, есть хорошие ученые, но не сложилось сообщества признанных авторитетов. Индекс цитирования способен стать вразумительным ориентиром для выхода из замкнутого круга, после чего должен отойти на скромное место полезного «метода нулевого приближения». Следующие приближения может сделать только непредвзятый эксперт [4].

Резюмируя, отметим, что, к счастью или к сожалению, количество не всегда переходит в качество, поэтому применительно к научным публикациям в гонке за количеством неизбежно все-таки теряется качество.

1. Елепов Б., Лаврик О., Свирюкова В. К подсчету индексов готовы! // Наука в Сибири. 2007. № 35. С. 8.

2. Мазов Н.А., Гуреев В.Н. Библиометрические системы в поддержку научных исследований // Научные и технические библиотеки. 2016. № 1. С. 34–40.

3. Прайс Д. Тенденции в развитии научной коммуникации // Коммуникация в современной науке. М.: Прогресс, 1976. 440 с.

4. Штерн Б.Е. Индекс цитируемости российских ученых: Самые плодовитые отечественные исследователи за последние семь лет // Независимая газета. 2003. 14 мая. С. 13.

5. Author Judgments about Works They Cite: Three Studies from Psychology Journals // Social Studies of Science. 1995. Vol. 25. No. 3. P. 477–498.

6. Buchholz K. Criteria for the Analysis of Scientific Quality // Scientometrics. 1995. Vol. 32. No. 2. P. 195–218.

7. Garfield E. Citation Indexes for Science: A New Dimension in Documentation through Association of Ideas // Science. 1955. No. 3759.

8. Karl W. Deutsch Scientific and Humanistic Knowledge in the Growth of Civilization // Science and the Creative Spirited / Ed. by H. Brown. Toronto: Univ. of Toronto Press, 1958. Р. 3–51.

9. Konkiel S. Tracking Citations and Altmetrics for Research Data: Challenges and Opportunities // Bulletin of the American Society for Information Science and Technology. 2013. No. 39 (6). P. 27–32.

1. Elepov B., Lavrik O., Sviryukova V. K podschetu indeksov gotovi [To Count the Index is Ready!]. Nauka v Sibiri – Science in Siberia. 2007. Issue 35. P. 8. (In Russ.)

2. Mazov N.A., Gureev V.N. Bibliometricheskie sistemi v podderjku nauchnih issledovanii [Bibliometric system in support of scientific research]. Nauchnie i tehnicheskie biblioteki – Scientific and Technical Libraries. 2016. Issue 1. P. 34–40. (In Russ.)

3. Prais D. Tendencii v razvitii nauchnoi kommunikacii [Trends in the Development of Scientific Communication]. Kommunikaciya v sovremennoi nauke – Communication in modern science. Moscow, 1976. 440 p. (In Russ.)

4. Shtern B.E. Indeks citiruemosti rossiiskih uchenih: samie plodovitie otechestvennie issledovateli za poslednie sem let [The Citation Index of Russian Scientists: the Most Prolific Russian Researchers Over the Last Seven Years]. Nezavisimaya gazeta – Independent newspaper. 2003. May, 14. P. 13. (In Russ.)

5. Author judgments about works they cite: Three studies from psychology journals; W.R. Shadish, D. Toleever, M. Gray, et al. Social studies of science. 1995. Vol. 25. № 3. P. 477–498. (In Eng.)

6. Buchholz K. Criteria for the analysis of scientific quality. Scientometrics. 1995. Vol. 32. № 2. P. 195–218. (In Eng.)

7. Garfield E. Citation Indexes for Science: A New Dimension in Documentation through Association of Ideas. Science. 1955. № 3759. (In Eng.)

8. Karl W. Deutsch Scientific and Humanistic Knowledge in the Growth of Civilization. Science and the Creative Spirited; ed. by: Harcourt Brown. Univ. of Toronto Press, 1958. Р. 3–51. (In Eng.)

9. Konkiel S. Tracking Citations and Altmetrics for Research Data: Challenges and Opportunities. Bulletin of the American Society for Information Science and Technology. 2013. № 39 (6). P. 27–32. (In Eng.)

II. Статьи основных докладчиков

О применении метода правового моделирования в цивилистических диссертациях

УДК 347:340.11

Введение : настоящая статья содержит критический анализ авторефератов цивилистических диссертаций, посвященных различным проблемам моделирования правовых явлений (систем). Цель статьи заключается в оценке эффективности применения метода правового моделирования в цивилистических диссертациях и разработке научно-практических рекомендаций по оптимизации применения данного инструмента познания. Методы: эмпирические методы (сравнения, измерения, описания, интерпретации); теоретические методы (формальной и диалектической логики). Результаты: метод правового моделирования в цивилистических диссертациях применяется весьма ограниченно. В большинстве исследуемых диссертаций недостаточно верно с методологической точки зрения оформлены соответствующие элементы квалификационной части исследования, не позволяющие проследить взаимосвязь проблемы, цели, методов ее достижения, задач, результатов в виде положений, выносимых на защиту. Складывается впечатление, что термины «модель», «моделирование» зачастую используются произвольно, без учета методологического потенциала данного инструмента познания, но лишь как красивая фигура речи. На основе анализа авторефератов диссертаций, в которых метод правового моделирования приводит к достижению поставленных целей, разработаны рекомендации по повышению эффективности использования данного метода. Выводы: использование метода правового моделирования должно быть нацелено на формирование модели изучаемого правового явления, способствующей решению научной проблемы, что следует отразить в квалификационной части исследования диссертации. Применение правового моделирования целесообразно в том случае, когда изучению объекта может способствовать формирование модели, направленной на выделение в исследуемой системе признаков, свойств, связей и отношений элементов системы как потенциального предмета дальнейшего исследования, в целях облегчения анализа имеющихся в реальном правовом явлении перспектив развития и закономерностей. Правовое моделирование предполагает реализацию основных принципов системного подхода к познанию правовой действительности. Наиболее эффективно применение данного метода при изучении правовых систем в том случае, когда отсутствует либо нуждается в системных изменениях российское законодательство, регламентирующее изучаемые отношения.

Ключевые слова: методология цивилистических исследований; метод правового моделирования; правовая модель; взаимосвязь элементов квалификационной части исследования.

Introduction : the present article contains the critical analysis of abstracts of the civil theses devoted to various problems of modeling of the legal phenomena (systems). The purpose of article consists in an assessment of eficiency of application of a method of legal modeling in civil theses and development of scientific and practical recommendations about optimization of use of this tool of knowledge. Methods : empirical methods (comparisons, measurements, descriptions, interpretations); theoretical methods (formal and dialectic logic). Results: the method of legal modeling in civil theses is applied very restrictedly. In the majority of the studied theses insuficiently truly from the methodological point of view the corresponding elements of qualification part of research which aren’t allowing to track interrelation of a problem, purpose, methods of her achievement, tasks, results in the form of the provisions submitted for protection are issued. There is an impression that the terms “model”, “modelling” are often used randomly, without the methodological potential of this tool of knowledge, but only as a beautiful figure of speech. On the basis of the analysis of abstracts of theses in which the method of legal modeling leads to achievement of goals recommendations about increase of eficiency of use of this method are developed. Conclusions: use of a method of legal modeling has to be aimed at formation of the model of the studied legal phenomenon promoting the solution of a scientific problem that it is necessary to reflect in qualification part of research of the thesis. Application of legal modeling is expedient in that case when studying of object can be promoted by formation of the model directed to allocation in the studied system of signs, properties, communications and the relations of elements of system as a potential subject of further research, for simplification of the analysis of the prospects of development and regularities which are available in the real legal phenomenon. Legal modeling assumes realization of the basic principles of system approach to knowledge of legal reality. Application of this method when studying legal systems in that case when the Russian legislation regulating the studied relations is absent or needs system changes is the most effective.