Виявлення тісноти публікаційного зв’язку в науковій співпраці з врахуванням наукової продуктивності на основі Time-Weighted PageRank Method with Citation Intensity

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.312884

Ключові слова:

наукова продуктивність, тіснота публікаційного зв’язку, наукова співпраця, PageRank, науково-дослідний проєкт

Анотація

Об’єктом дослідження є процеси, які пов’язані з оцінюванням тісноти публікаційного зв’язку науковців та врахування їх продуктивності наукової діяльності Досліджується задача встановлення наявності залежності між науковою продуктивністю та оцінкою тісноти публікаційного зв’язку між науковцями. Це необхідно для підвищення ефективності управління науково-дослідними проєктами. Для цього було описано методи розрахунку оцінок наукової продуктивності науковців PR, TWPR, TWPR-CI. Зокрема метод TWPR-CI надає перевагу оцінці тим науковцям, які більш інтенсивно публікувались і цитувались протягом останнього періоду часу, що важливо для формування складу виконавців науково-дослідних проєктів. Також було описано метод розрахунку оцінки тісноти публікаційного зв’язку між науковцями або average asymmetric tie strength. Проведена верифікація залежності між оцінкою тісноти публікаційного зв’язку науковців та їх науковою продуктивністю на основі аналізу мережі цитування наукових публікацій та мережі наукової співпраці. Мережі побудовані на основі датасету Citation Network Dataset (ver. 14) з відкритим доступом. Датасет містить інформацію про більш, ніж 5 мільйонів наукових публікацій та більше 36 мільйонів цитувань на них. Проведений кореляційний аналіз показав наявність слабкої оберненої залежності між даними оцінками. Проте слабкість зв’язку дозволяє стверджувати, що для даного випадку немає встановленої кореляційної залежності між оцінкою наукової продуктивності та оцінкою тісноти публікаційного зв’язку. Тобто гіпотеза про те, що слабка тіснота зв’язку між науковцями дозволяє підвищити продуктивність та інноваційність їх публікацій, не підтверджується. Отримані результати дозволяють системно підійти до процесу оцінювання та планування результатів науково-дослідних проєктів, а також формування складу їх виконавців.

Біографії авторів

Andrii Biloshchytskyi, Astana IT University; Kyiv National University of Construction and Architecture

Doctor of Technical Sciences, Professor, Vice-Rector of the Science and Innovation

University Administration

Department of Information Technology

Oleksandr Kuchanskyi, Astana IT University; Uzhhorod National University

Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor

Department of Computational and Data Science

Department of Informative and Operating Systems and Technologies

Юрій Васильович Андрашко, Ужгородський національний університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра системного аналізу і теорії оптимізації

Aidos Mukhatayev, Astana IT University

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Higher Educationm

Development of National Center

Sapar Toxanov, Astana IT University

PhD

Director

Center of Competency and Excellence

Adil Faizullin, Astana IT University

Department of Quality Assurance

Nataliia Yurchenko, Uzhhorod National University

PhD, Associate Professor

Department of Algebra and Differential Equations

Посилання

  1. Michelfelder, I., Kratzer, J. (2013). Why and How Combining Strong and Weak Ties within a Single InterorganizationalR&DCollaboration Outperforms Other Collaboration Structures. Journal of Product Innovation Management, 30 (6), 1159–1177. https://doi.org/10.1111/jpim.12052
  2. Tu, J. (2024). Openness to international collaboration and tie strength in enhancing knowledge creation. Journal of Informetrics, 18 (1), 101482. https://doi.org/10.1016/j.joi.2023.101482
  3. Fronczak, A., Mrowinski, M. J., Fronczak, P. (2022). Scientific success from the perspective of the strength of weak ties. Scientific Reports, 12 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-022-09118-8
  4. Nakauchi, M., Washburn, M., Klein, K. (2017). Differences between inter- and intra-group dynamics in knowledge transfer processes. Management Decision, 55 (4), 766–782. https://doi.org/10.1108/md-08-2016-0537
  5. Heger, T., Boman, M. (2015). Networked foresight – The case of EIT ICT Labs. Technological Forecasting and Social Change, 101, 147–164. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.02.002
  6. Gattringer, R., Wiener, M., Strehl, F. (2017). The challenge of partner selection in collaborative foresight projects. Technological Forecasting and Social Change, 120, 298–310. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.01.018
  7. Funk, R. J., Owen-Smith, J. (2017). A Dynamic Network Measure of Technological Change. Management Science, 63 (3), 791–817. https://doi.org/10.1287/mnsc.2015.2366
  8. Wu, L., Wang, D., Evans, J. A. (2019). Large teams develop and small teams disrupt science and technology. Nature, 566 (7744), 378–382. https://doi.org/10.1038/s41586-019-0941-9
  9. Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102 (46), 16569–16572. https://doi.org/10.1073/pnas.0507655102
  10. Leskovec, J., Rajaraman, A., Ullman, J. D. (2014). Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press https://doi.org/10.1017/cbo9781139924801
  11. Brin, S., Page, L. (1998). The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine. Computer Networks and ISDN Systems, 30 (1-7), 107–117. https://doi.org/10.1016/s0169-7552(98)00110-x
  12. Kuchansky, A., Biloshchytskyi, A., Andrashko, Y., Biloshchytska, S., Faizullin, A. (2022). The Scientific Productivity of Collective Subjects Based on the Time-Weighted PageRank Method with Citation Intensity. Publications, 10 (4), 40. https://doi.org/10.3390/publications10040040
  13. Wang, Y., Zeng, A., Fan, Y., Di, Z. (2019). Ranking scientific publications considering the aging characteristics of citations. Scientometrics, 120 (1), 155–166. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03117-9
  14. Xing, W., Ghorbani, A. (2004). Weighted PageRank algorithm. Proceedings. Second Annual Conference on Communication Networks and Services Research. https://doi.org/10.1109/dnsr.2004.1344743
  15. Manaskasemsak, B., Rungsawang, A., Yamana, H. (2010). Time-weighted web authoritative ranking. Information Retrieval, 14 (2), 133–157. https://doi.org/10.1007/s10791-010-9138-4
  16. Andrashko, Y., Kuchanskyi, O., Biloshchytskyi, A., Pohoriliak, O., Gladka, M., Slyvka-Tylyshchak, G. et al. (2023). A method for assessing the productivity trends of collective scientific subjects based on the modified PageRank algorithm. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (121)), 41–47. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.273929
  17. Biloshchytskyi, A., Kuchansky, А., Andrashko, Yu., Biloshchytska, S. (2020). Use of the link ranking method to evaluate scientific activities ofscientific space subjects. Scientific Journal of Astana IT University, 1. https://doi.org/10.37943/aitu.2020.1.63600
  18. Gogunskii, V., Kolesnikov, O., Oborska, G., Moskaliuk, A., Kolesnikova, K., Harelik, S., Lukianov, D. (2017). Representation of project systems using the Markov chain. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (86)), 60–65. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.97883
  19. Lukianov, D., Kolesnikova, K., Mussurmanov, A., Lisnevskyi, R., Lisnevskyi, V. (2023). Using Blockchain Technology in Scientometrics. Digital Technologies in Education, Science and Industry 2023. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-3680/Short4.pdf
  20. Sergeyeva, T., Festeu, D., Bronin, S., Turlakova, N. (2021). Student – Training Environment Interaction: Soft Skills Development within E-learning. Information Technology and Implementation 2021, 290–298. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-3132/Short_10.pdf
  21. Biloshchytskyi, A., Kuchansky, A., Andrashko, Y., Bielova, O. (2018). Learning Space Conceptual Model for Computing Games Developers. 2018 IEEE 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). https://doi.org/10.1109/stc-csit.2018.8526719
  22. Granovetter, M. S. (1973). The Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology, 78 (6), 1360–1380. https://doi.org/10.1086/225469
  23. Citation Network Dataset: DBLP+Citation, ACM Citation network. Available at: https://www.aminer.org/citation
  24. Tang, J., Zhang, J., Yao, L., Li, J., Zhang, L., Su, Z. (2008). ArnetMiner: Extraction and Mining of Academic Social Networks. In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Las Vegas, 990–998.
  25. DBLP. Available at: https://dblp.org/
  26. Microsoft Academic Graph. Available at: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/microsoft-academic-graph/
  27. Association for Computing Machinery. Available at: https://www.acm.org/
Виявлення тісноти публікаційного зв’язку в науковій співпраці з врахуванням наукової продуктивності на основі Time-Weighted PageRank Method with Citation Intensity

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-10-31

Як цитувати

Biloshchytskyi, A., Kuchanskyi, O., Андрашко, Ю. В., Mukhatayev, A., Toxanov, S., Faizullin, A., & Yurchenko, N. (2024). Виявлення тісноти публікаційного зв’язку в науковій співпраці з врахуванням наукової продуктивності на основі Time-Weighted PageRank Method with Citation Intensity . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(4 (131), 63–70. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.312884

Номер

Том 5 № 4 (131) (2024): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Andrii Biloshchytskyi, Oleksandr Kuchanskyi, Yurii Andrashko, Aidos Mukhatayev, Sapar Toxanov, Adil Faizullin, Nataliia Yurchenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.