Порівняння методик ранжування дослідників на основі індексів Гірша та PageRank:суперечливі результати
Автор є членом редколегії видання, тому не брав участі у рецензуванні та прийнятті рішення щодо публікації цієї статті
DOI:
https://doi.org/10.17721/AIT.2021.1.05Ключові слова:
наукометрія, індекс Гірша, PageRank, метод аналізу ієрархій.Анотація
У статті описуються результати експериментального порівняння методик оцінювання та ранжування науковців і дослідників на основі їх публікаційної активності. Порівнюються наукометричні індикатори на основі індексів Гірша та PageRank-подібних алгоритмів; при цьому використовується матриця посилань між статтями, написаними різними авторами.. Наводиться приклад ситуації, коли застосування різних методик приводить до протилежних результатів – наприклад, коли автори статей, які отримали найкращі оцінки за PageRank, мають найнижчі (тобто найгірші) індекси Гірша. Описана ситуація характеризується тим, що деякий автор отримав ключовий результат, на який посилаються всі інші автори, але самих статей у нього мало, а також з можливими посиланнями в роботі такого автора, статті якого мають високий рівень цитування. Робиться також спроба співставлення результатів з можливими результатами експертного оцінювання, яке має особливе значення при побудові автоматизованих систем, що базуються на комбінуванні різних методик оцінювання. Розглядається можливе застосування методу аналізу ієрархій. Для побудови матриць попарних порівнянь використовуються транзитивні шкали з параметром, який задає відношення переваги між градаціями у параметризованому вигляді.Завантажити
Посилання
J.E. Hirsch, “An index to quantify an individual’s scientific research output”, PNAS, vol.102 (46), pp.16569–16572, 2005.
J.D. West, M.C. Jensen, R.C. Dandrea, G.J. Gordon, C.T. Bergstrom. “Author-level Eigenfactor metrics: Evaluating the influence of authors, institutions, and countries within the social science research network community”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol.64(4), pp.787–801, 2013.
S. Brin, L. Page. “The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine”, in Proc. WWW, 1998, pp.107-117.
K.D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze, Introduction to information retrieval, Moscow: LLC “ID Williams », 2011.
V.G. Kremen, V.Y. Bykov, “Categories“ space ”and“ environment ”: features of model representation and educational application”, Theory and practice of social systems management, no.2, pp.3-16, 2013.
O.Y. Kuchansky, “Components of analysis of scientific networks”, Management of complex systems development, no.41, pp.115-126, 2020.
A.V. Kilchenko, “Domestic and foreign experience in the use of information and digital technologies to assess the effectiveness of scientific and pedagogical research”, in Reporting scientific-practical conference of the Institute of Information Technologies and Teaching Aids of the National Academy of Pedagogical Sciences of Ukraine: materials of scientific-practical conference, 2021, pp.48-54.
V.Y. Биков, О.М. Spirin, A.O. Biloshchytsky. et al., “Open digital systems in evaluating the results of scientific and pedagogical research”, Information technologies and teaching aids, vol.75 (1), pp.294-315, 2020.
V.M. Gorovy, “Criteria for the quality of scientific research in the context of ensuring national interests”, Bulletin of the National Academy of Sciences of Ukraine, no.6, pp.74-80, 2015.
O.M. Spirin., S.M. Ivanova., A.V. Kilchenko, T.D. Novytska, “Use of scientometric databases and webanalytics systems for monitoring of electronic scientific professional publications”, Information technologies in education, vol.45 (4), pp.18-30, 2020.
S.D. Shtovba, E.V. Shtovba, “Review of scientometric indicators for the evaluation of a scientist’s publishing activity”, Management of large systems. Special. issue 44: Scientometrics and Expertise in Science Management, pp.262-278, 2013.
V.Y. Snityuk, G.M. Hnatienko, Expert Technologies of Decision Making, Kyiv: McLaut, 2008.
T. Saati, Decision Making. Method of analysis of hierarchies, Moscow: Radio and communication, 1993.
I.G. Chernorutskiy. Methods of decision making, St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2005.
O.V. Oletsky, E.V. Ivohin, “Formalizing the Procedure for the Formation of a Dynamic Equilibrium of Alternatives in a Multi-Agent Environment in Decision-Making by Majority of Votes”, Cybern Syst Anal, vol.57, pp.47-56, 2021.
A.V. Oletsky, М.F. Makhno, “On increasing the level of adequacy in the results of the process of evaluating educational projects based on parametric relaxation of the method of pairwise comparisons”, Problems of Management and Informatics, vol.1, pp.122-133, 2021.
S. Russell., P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Moscow: Ed. Williams House, 2006.
M. Antonewich, A. Didyk, and V. Snytyuk, “Optimization of Functions of Two Variables by Deformed Stars Method,” in Proc. ATIT, 2019, pp. 475-480.
S.M. Nikolenko, A.L. Tulupyev. Self-learning systems, Moscow: ICNMO, 2009.
H. Hnatiienko, V. Snytyuk, N. Tmienova, O. Voloshyn, “Determining the effectiveness of scientific research of universities staff” in Selected Papers of the 7th International conference “Information Technology and Interactions” (IT&I-2020). CEUR Workshop Proceedings, 2883, 2021, pp. 164–176.
M. Shell. (2002) IEEEtran homepage on CTAN. [Online]. Available: http://www.ctan.org/tex-archive/macros/latex/ contrib/supported/IEEEtran/
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Сучасні інформаційні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
