Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)Мальцева Д. В., Павлова И. А., Капустина Л. В., Ващенко В. А., Фиала Д.Сравнительный анализ возможностей WoS и eLibrary для анализа библиографических сетей

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)

Мальцева Д. В., Павлова И. А., Капустина Л. В., Ващенко В. А., Фиала Д.

Сравнительный анализ возможностей WoS и eLibrary для анализа библиографических сетей

DOI: https://doi.org/10.19181/4m.2023.32.1.1
Мальцева Дарья Васильевна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
Кандидат социологических наук, заведующая Международной лабораторией прикладного сетевого анализа
Павлова Ирина Анатольевна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
Кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Международной лаборатории прикладного сетевого анализа
Капустина Лика Владимировна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
Стажер-исследователь Международной лаборатории прикладного сетевого анализа
Ващенко Василиса Андреевна
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
Стажер-исследователь Международной лаборатории прикладного сетевого анализа
Фиала Далибор
Западночешский университет, Пльзень, Чехия
Доцент Факультета прикладных наук Департамента компьютерных наук и инженерии

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Мальцева Д. В., Павлова И. А., Капустина Л. В., Ващенко В. А., Фиала Д. Сравнительный анализ возможностей WoS и eLibrary для анализа библиографических сетей // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2023. № 56. С. 7-68.
DOI: https://doi.org/10.19181/4m.2023.32.1.1. EDN: ZBAAGN

Рубрика:

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ МЕТОДОЛОГИИ СЕТЕВОГО АНАЛИЗА

Аннотация:

В статье проводится сравнительный анализ баз данных научных публикаций Web of Science Core Collection и eLibrary с целью выделения их особенностей и описания возможностей анализа при изучении библиографических сетей российских авторов. Актуальность исследования определяется необходимостью адаптации и разработки подходов и инструментов для сбора, предобработки и анализа библиографических данных на русском языке. Анализ проводится на основе сравнения массивов данных публикаций в научных журналах в области социологии, выгруженных за период 2010–2021 гг. Выделяются основания для сопоставления двух баз, характеризующие получение доступа к данным, организацию данных в базах, количественные и содержательные характеристики данных. Анализ отобранных параметров позволяет найти пересечения между массивами данных и содержательными результатами анализа. Делаются выводы о соотношении двух баз, их возможностях и ограничениях по использованию в качестве основного (единственного) источника информации, даются рекомендации об их использовании для изучения отечественной науки.

Литература:

Bar-Ilan J. Informetrics at the beginning of the 21st century – A review // Journal of informetrics. 2008. Vol. 2. P. 1–52. DOI: 10.1016/j.joi.2007.11.001. EDN: MISIBR.
Mingers J., Leydesdorff L. A review of theory and practice in scientometrics // European journal of operational research. 2015. Vol. 246, № 1. P. 1–19. DOI: 10.1016/j.ejor.2015.04.002. EDN: UQPVRP.
Rousseau R., Egghe L., Guns R. Becoming metric-wise: A bibliometric guide for researchers / Ed. by W. Gl?nzel [et al.]. Cambridge, MA: Chandos Publishing, 2018. 850 p. ISBN: 0081024754, 9780081024751.
Understanding large temporal networks and spatial networks: Exploration, pattern searching, visualization and network evolution / V. Batagelj, P. Doreian, A. Ferligoj, N. Kej?ar. Hoboken, NJ: WileyBlackwell, 2014. 464 p. ISBN: 978-1- 118-91537-0.
Моисеев С.П., Мальцева Д.В. Отбор источников для систематического обзора литературы: сравнение экспертного и алгоритмического подходов // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2018. № 47. С. 7–43. EDN: MZXVXW.
Булычева Е.Е., Мальцева Д.В. Выделение актуальных тематик в социологии: взгляд сквозь призму анализа сети цитирований // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 6 (160). С. 113–140. DOI: 10.14515/monitoring.2020.6.971. EDN: UGIDGS.
Harzing A.W., Alakangas S. Google Scholar, Scopus and the Web of Science: A longitudinal and cross-disciplinary comparison // Scientometrics. 2016. Vol. 106. P. 787–804. DOI: 10.1007/s11192-015-1798-9. EDN: ZGNBBS.
The journal coverage of Web of Science, Scopus and Dimensions: A comparative analysis / V.K. Singh, P. Singh, M. Karmakar [et al.] // Scientometrics. 2021. Vol. 126. P. 5113–5142. DOI: 10.1007/s11192-021-03948-5. EDN: FLHAPG.
Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus, Dimensions, Web of Science, and OpenCitations’ COCI: a multidisciplinary comparison of coverage via citations / A. Mart?n-Mart?n, M. Thelwall, E. Orduna-Malea, E. Delgado L?pez-C?zar // Scientometrics. 2021. Vol. 126, № 1. P. 871–906. DOI: 10.1007/s11192-020-03690-4. EDN: XNWTDQ.
Harzing A.W. Two new kids on the block: How do Crossref and Dimensions compare with Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus and the Web of Science? // Scientometrics. 2019. Vol. 120, № 1. P. 341–349. DOI: 10.1007/s11192-019-03114-y. EDN: VKFCPM.
Zhu J., Liu W. A tale of two databases: The use of Web of Science and Scopus in academic papers // Scientometrics. 2020. Vol. 123, № 1. P. 321–335. DOI: 10.1007/s11192-020-03387-8. EDN: LZMVNM.
Gusenbauer M. Google Scholar to overshadow them all? Comparing the sizes of 12 academic search engines and bibliographic databases // Scientometrics. 2019. Vol. 118, № 1. P. 177–214. DOI: 10.1007/s11192-018-2958-5. EDN: ECWMGT.
Moed H.F., Markusova V., Akoev M. Trends in Russian research output indexed in Scopus and Web of Science // Scientometrics. 2018. Vol. 116. P. 1153–1180. DOI: 10.1007/s11192-018-2769-8. EDN: VBDLNY.
Vera-Baceta M.A., Thelwall M., Kousha K. Web of Science and Scopus language coverage // Scientometrics. 2019. Vol. 121, № 3. P. 1803–1813. DOI: 10.1007/s11192-019-03264-z. EDN: IHLJRA.
Ruiz-P?rez R., L?pez-C?zar E.D., Jim?nez-Contreras E. Spanish personal name variations in national and international biomedical databases: implications for information retrieval and bibliometric studies // Journal of the medical library association. 2002. Vol. 90, № 4. P. 411–430.
Adriaanse L.S., Rensleigh C. Web of Science, Scopus and Google Scholar: A content comprehensiveness comparison // The Electronic Library. 2013. Vol. 31, № 6. P. 727–744. DOI: 10.1108/EL-12-2011-0174.
Еременко Г.О. Сравнение уровня публикаций российских ученых в базах данных Web of Science, Scopus и RSCI: статья в открытом архиве // НЭБ. 28.02.2020. URL: https://elibrary.ru/wos_scopus_rsci.asp (дата обращения: 01.12.2023). EDN: CQMPRA.
Russian index of science citation: Overview and review / O. Moskaleva, V. Pislyakov, I. Sterligov [et al.] // Scientometrics. 2018. Vol. 116. P. 449–462. DOI: 10.1007/s11192-018-2758-y. EDN: XTIRDN.
The Russian Science Citation Index (RSCI): the first three years (2016–2018) / S. V. Gorin, A. M. Koroleva, A. N. Gerasimov, A. A. Voronov // European Science Editing. 2020. Vol. 46. DOI: 10.3897/ese.2020.e51051. EDN: XDXXDQ.
Мальцева Д.В., Ващенко В.А., Капустина Л.В. Методология обработки библиографических данных на русском языке для построения сетей коллаборации (на примере базы данных eLibrary) // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2022. № 54–55. C. 45–78. DOI: 10.19181/4m.2022.31.1-2.2. EDN: GRRLBQ.
Batagelj V. WoS2Pajek. Networks from web of science. Version 1.5 (2017). URL: http://vladowiki.fmf.uni-lj.si/doku.php?id=pajek:wos2pajek (date of access: 01.12.2023).