Методика аналитики

Пояснение того, какие данные участвуют в аналитике, как формируются рейтинги и индексы и что именно означает каждый показатель.

← К аналитике

Важно. Балльные показатели являются внутренними эвристическими индексами. Они показывают представленность объекта в текущей базе, интенсивность его связей и насыщенность связанными данными. Эти баллы не являются общепринятой исторической или библиометрической оценкой научной значимости и не должны интерпретироваться как абсолютный рейтинг учёных, университетов, школ, стран или научных областей.

1. Общие принципы расчёта

Аналитика строится только по опубликованным объектам базы. В расчётах учитывается выбранный пользователем период и, если задан фильтр, конкретная научная область. Рейтинги рассчитываются заново для выбранного набора данных, поэтому один и тот же объект может иметь разные значения показателей в разных временных диапазонах.

Попадание объекта в выбранный период

Для учёных используется интервал от года рождения до года смерти. Для научных школ — от года основания до года завершения. Для исторических событий и перемещений используются начальный и конечный годы. Научная веха относится к конкретному году; если поле года пустое, система пытается извлечь первый четырёхзначный год из текстовой подписи периода.

\(s \le T_{2} \;\land\; e \ge T_{1}\)

Если у объекта отсутствуют оба года, текущая реализация считает его доступным для анализа. Для университета без года закрытия сейчас используется год основания как временная точка, а не бесконечно продолжающийся интервал. Это техническая особенность текущей версии и её следует учитывать при интерпретации исторических сравнений.

2. Индекс научной области

Индекс показывает, насколько насыщенно научная область представлена учёными, вехами, университетами и научными школами в выбранном периоде.

\[\operatorname{Score}_{field}=3S+4M+2U+3Sch\]

Компонент	Обозначение	Вес
Связанный учёный	S	3
Научная веха	M	4
Университет	U	2
Научная школа	Sch	3

Пример: 4 учёных, 8 вех, 3 университета и 1 школа:
4 × 3 + 8 × 4 + 3 × 2 + 1 × 3 = 53 балла.

3. Индекс учёного в научной сети

Индекс объединяет непосредственную связанность учёного, его посредническую роль в сети и количество зарегистрированных научных отношений.

\[\operatorname{Score}_{scientist}=10D+100B+Out+In\]

Показатель	Смысл
D — degree	Число уникальных непосредственных соседей учёного в сети.
B — betweenness	Нормированная посредническая центральность: насколько часто учёный лежит на кратчайших путях между другими учёными.
Out	Количество записей отношений, где учёный указан источником.
In	Количество записей отношений, где учёный указан целью.

Пример: D = 4, B = 0,18, исходящих отношений 3, входящих 2:
4 × 10 + 0,18 × 100 + 3 + 2 = 63 балла.

4. Посредническая центральность

Для каждого учёного система рассчитывает betweenness centrality по текущей неориентированной сети научных связей. Сначала находятся кратчайшие пути между всеми парами учёных, затем оценивается, какая доля этих путей проходит через конкретный узел.

\[B(v)=\sum_{s\ne v\ne t}\frac{\sigma_{st}(v)}{\sigma_{st}}\]

Здесь σ_st — число кратчайших путей между учёными s и t, а σ_st(v) — число таких путей, проходящих через учёного v. В интерфейсе используется нормированное значение от 0 до 1. Высокое значение означает роль «моста» между частями сети, а не автоматически высокую научную значимость.

5. Плотность научной сети

Плотность показывает, какая доля потенциально возможных попарных связей между учёными действительно зарегистрирована в выбранной сети.

\[\operatorname{Density}=\frac{2E}{N(N-1)}\]

N — число учёных, E — число записей научных связей внутри выбранного набора. Например, плотность 0,20 означает, что зарегистрировано около 20% от максимально возможного числа попарных связей.

6. Индекс научного центра

Научный центр формируется по сочетанию города и страны. Индекс суммирует институциональную и персональную представленность этого места.

\[\operatorname{Score}_{city}=6U+5Sch+2S+4M+3Mov\]

Компонент	Вес
Университет	6
Научная школа	5
Учёный	2
Научная веха	4
Прибытие / перемещение учёного	3

Учёный сейчас относится к центру по месту рождения. Перемещение — по конечной точке маршрута. Веха при отсутствии собственной географии относится к городу основного или первого найденного университета учёного. Это вспомогательная аналитическая аппроксимация.

7. Индекс университета

Индекс отражает количество связанных учёных, научных школ и научных вех.

\[\operatorname{Score}_{university}=3S+5Sch+4M\]

Компонент	Вес
Уникальный связанный учёный	3
Связанная научная школа	5
Научная веха	4

Веха относится к университету через основной / alma mater / первый найденный университет учёного, если специальная география самой вехи не участвует в этом расчёте.

8. Индекс научной школы

В текущей версии индекс школы намеренно простой и отражает прежде всего размер сообщества и наличие явно указанного основателя.

\[\operatorname{Score}_{school}=3S+2Founder\]

S — число уникальных представителей школы в выбранном наборе. Founder = 1, если у школы указан основатель, и 0 — если нет.

8 представителей и указанный основатель:
8 × 3 + 2 = 26 баллов.

9. Индекс страны

Страна получает баллы за представленных в базе учёных, университеты и научные школы.

\[\operatorname{Score}_{country}=2S+4U+3Sch\]

Компонент	Вес
Учёный	2
Университет	4
Научная школа	3

Для учёного используется поле страны, а при его отсутствии — национальность. Поэтому этот показатель следует трактовать как внутреннюю группировку данных, а не строгую историко-географическую классификацию.

10. Сравнение периодов

Для показателей двух периодов рассчитываются абсолютное изменение и процентный рост.

\[\Delta=B-A\qquad Growth=\frac{B-A}{A}\cdot100\%\]

Если значение первого периода равно нулю, а второго больше нуля, текущая версия отображает рост как +100%. Это условное представление появления показателя из нуля, а не математически определённый темп роста.

11. НТП

Для НТП отдельный интегральный балл не вычисляется. Аналитика считает количество научных вех, относящихся к НТП, количество исторических событий НТП и распределения по уровням значимости и типам достижения.

значимое;
крупное;
поворотное;
фундаментальное;
типы: открытие, изобретение, теория, закон, метод, технология и другие.

12. Миграционные потоки

Миграционная аналитика не присваивает баллы отдельным учёным. Явно внесённые перемещения группируются по паре «откуда → куда». Для каждого направления считается число маршрутов и список уникальных учёных.

\[\operatorname{Flow}(A\to B)=\#\{\text{опубликованные перемещения }A\to B\}\]

Дополнительно перемещения группируются по типу: обучение, работа, переезд, эмиграция, экспедиция, военная служба и другие.

13. Историческое воздействие

Система учитывает только явно внесённые связи исторического события с перемещениями. Автоматическая причинность не выводится.

Считаются:

общее количество исторических событий;
число событий, связанных хотя бы с одним перемещением;
общее число связанных перемещений;
события с наибольшим количеством явных связей с перемещениями.

14. Поколения научных школ

Для поколений отдельный балл не применяется. Система использует номер поколения, записанный в связи учёного со школой, и считает число представителей каждого поколения.

\[Generation_n=\#\{v\mid generation\_number(v)=n\}\]

15. Как интерпретировать рейтинги

Баллы предназначены для навигации и сравнительного анализа объектов при одинаковых условиях фильтрации. Они особенно полезны для ответа на вопросы: какие области наиболее насыщены данными, какие учёные занимают центральное положение в зарегистрированной сети, какие города концентрируют больше институтов и научной активности.

Баллы не следует использовать как доказательство того, что один учёный «важнее» другого, один университет «лучше» другого или одна страна исторически внесла больший вклад в науку. Результат зависит от полноты базы, выбранного периода, введённых связей и принятых весовых коэффициентов.

Почему используются веса

Весовые коэффициенты задают внутренний приоритет разных типов данных. Например, научная веха получает больший вес, чем простая принадлежность университета к области, а наличие научной школы повышает институциональный индекс университета сильнее, чем одна персональная связь. Коэффициенты являются экспертно заданными и в текущей версии не оценивались статистически по внешней выборке.