Сотрудничество

Изучение научного сотрудничества - одна из наиболее популярных тематик в наукометрии, особенно на фоне роста массива данных о связи сотрудничества и цитируемости (doi).

На первый взгляд здесь всё просто: базы типа WoS и Scopus фиксируют аффилиации (места работы) авторов, поэтому разные виды их анализа (например, доля статей в международном соавторстве) кажутся простыми и понятными. На деле ситуация сложнее. Ниже мы описываем факторы, которые необходимо принимать во внимание.

Что такое сотрудничество?

Возьмем типичную ситуацию: перед вами две статьи на одну тему, в каждой по два соавтора. Обе статьи в базах приписаны к России и США, Вышке и Гарварду. Но есть нюанс:

• В первой статье один из соавторов работает в Гарварде, а другой - в Вышке.
• Во второй статье один из соавторов работает в Гарварде и Вышке, а другой только в Гарварде.

Можем ли мы, опираясь только на эту информацию, утверждать, что и в том, и в другом случае речь про научное сотрудничество Вышки и Гарварда (России и США)? Для первой статьи - безусловно (хотя есть и другая точка зрения (doi)). Для второй - нет, ведь мы не знаем, каков реальный вклад Вышки (или Гарварда) в проведение исследования в случае ее первого соавтора и есть ли он в принципе. Поэтому очевидно, что две эти статьи лучше не смешивать при дизайне индикаторов.

Проблема становится все более актуальной на фоне быстрого роста числа авторов со множественными аффилиациями, ведь сейчас такие есть примерно в каждой третьей публикации (doi). Особенно важна она для периферийных стран, активно использующих в управлении наукой рейтинги и упрощенную наукометрию. Нередко речь про ученых, имеющих основную ставку в престижном западном университете, но при этом работающих в одном или сразу нескольких (иногда - многих) университетах других стран и исправно указывающих все соответствующие аффилиации в своих статьях. Для части таких университетов именно на такого рода публикации приходится существенная доля цитируемости.

Еще менее очевидно "сотрудничество" в случае публикаций с единственным автором, имеющим много мест работы, в т.ч. в разных странах. Правда, процент таких публикаций во всех науках неуклонно падает.

Важно подчеркнуть, что речь далеко не всегда идет о "покупке аффилиации", а ученые с множеством реальных мест работы в норме (исследование на примере Голландии: doi) играют важную связующую роль. Тем не менее, мы рекомендуем при углубленном анализе сотрудничества учитывать случаи, когда разные аффилиации и страны относятся к одному и тому же ученому, отдельно от "безусловного" сотрудничества. В WoS и Scopus это сделать несложно, так как в метаданных публикаций есть связки автор-аффилиация (в WoS - только для статей после 2009 г.).

Кроме того, для подсчета числа публикаций и цитирований в случае наличия множества аффилиаций особенно уместно использовать долевой подсчет.

Типы сотрудничества

Принципиально, что сами WoS и Scopus и их продвинутые аналитические надстройки SciVal и InCites не умеют разделять виды соавторства, описанные выше. Вместо этого используется упрощенный алгоритм:

• у статьи несколько авторов? - нет: это не сотрудничество (даже при наличии разных аффилиаций)
• да: в статье упомянуты разные организации? - нет: это внутреннее сотрудничество (institutional)
  • да: организации из разных стран? - нет: это национальное сотрудничество (national)
  • да: это международное сотрудничество (international)

Нетрудно заметить противоречивость такого подхода: если автор соло-статьи указал две аффилиации, это не сотрудничество, а если автор из примера выше со статьей с двумя соавторами (Гарвард и Вышка и только Гарвард) указал две аффилиации, это уже международное сотрудничество, хотя на деле его может не быть. Поэтому для полноценного анализа практик коллаборации лучше работать непосредственно с метаданными публикаций, выгруженными из баз.

Нормализация

В контексте измерения сотрудничества разница между тематиками часто замалчивается как несущественная. Это не вполне оправданно, потому что науки в этом отношении очень разные (doi), в том числе по такому простому показателю, как среднее число авторов, организаций и стран на публикацию. Если вы сравниваете массивы публикаций, объединяющие разные дисциплины, уместно использовать нормализованный вариант, аналогичный нормализации цитирований:

Пусть у университета X за 2020 г. вышло сто статей по математике, из них 30% отнесены к международному сотрудничеству. В среднем в мире для статей по математике за этот год доля в международном сотрудничестве - 15%. Для нормализации делим долю по университету X на среднюю по миру, получаем 2 (среднее нормализованное по миру по определению равно единице).

Из крупных наукометрических систем такой подход реализован в SciVal. Например, у Вышки в 2014 г. нормализованный показатель международного сотрудничества составлял 0,94, а у стран Европы - 1,02. При этом простой процент работ в международном соавторстве у Вышки равен 31 против 40 у ЕС, т.е. разница уже существенная.

Такое расхождение между нормализованной и обычной метриками связано с вкладом работ по общественным наукам и математике у Вышки. В мире в целом эти области по сравнению с многими другими науками менее международные, но у Вышки они чаще среднемирового выполнены в международном соавторстве, и нормализация помогает получить более корректную картину.