Предельная публикационная активность российских авторов научных журналов

Введение

Для старта любого, не только научного журнала, нужно, чтобы сложились две составляющие:

1. существующая читательская и авторская аудитория;
2. концепция нового журнала в выбранном сегменте аудитории, которая отличает его от уже существующих.

Если второй пункт хорошо исследован, то оценка существующей читательской и авторской аудитории может катастрофически сказаться на журнале, так как её размер может оказаться настолько малым, что журнал не выдержит конкуренции среди аналогичных или близких по тематике изданий. В настоящем исследовании оценивается только авторская аудитория, так как читательская намного шире, и она потенциально может быть заинтересована в публикации научных статей, но не нуждается в ней.

Вопрос предельно достижимого потока числа статей в научные журналы позволит сравнивать текущий уровень статей с потенциальным. Знание количества потенциально достижимого количества статей позволяет применять методы по управлению потоком статей в журнал [1]. Кроме того, управление научными исследованиями по заранее сформулированным принципам позволяет определять и поддерживать заданную эффективность [2][3]. Это означает, что редакторам новой научной периодики до издания журнала следует учитывать, сколько статей публикуется по планируемому направлению и близость этого количества к предельному.

Очевидно, что публикационная активность определяется двумя факторами: объемом аудитории авторов и необходимого количества статей в период времени. Если первый фактор может быть оценен явно, то второй фактор связан с вероятностным распределением и может быть определен вероятностными методами [4][5].

Следует отметить, что вопросы публикационной активности и ранее рассматривались в исследованиях [6–9], но вопрос предельной активности, именно оценки сверху, как потенциально достижимой, не встречается в литературе.

Цель настоящей работы — определить предельную публикационную активность авторов, измеренную в статьях, подаваемых в научные журналы.

Оценка аудитория научного журнала

В работе [1] проведено исследование для научно-технического журнала и показано, что 73 % его авторской аудитории составляют аспиранты (докторанты), исследователи научно-технических предприятий и преподаватели технических вузов. Причем объем аудитории для исследованного в работе [1] научного журнала примерно совпадает с общероссийским распределением по данным Росстата и ВШЭ [1][10–12]. Нецелевая аудитория участвует в подготовке статьи или делает техническую работу, но непосредственно не заинтересована в публикации статей в научном журнале, поэтому в дальнейшем не рассматривается.

В работе [1] также получена эмпирическая формула для оценки авторской аудитории любого российского журнала:

где K_отр — отношение количества исследователей в данной отрасли науки к количеству исследователей по всем отраслям науки;

N_{спец журнала} — количество специальностей, по которым журнал может публиковать статьи (может быть взято из действующего Перечня ВАК);

N_{спец направления} — общее количество специальностей в направлении;

N_{науч. раб.}, N_{препод.} , N_{аспирант} — общее количество научных сотрудников, преподавателей вузов и аспирантов по данным Росстата и ВШЭ.

Коэффициент K_отр, показывающий отношение количества исследователей в разных отраслях науки, может быть получен из данных Росстата по всем исследователям России (см. табл. 1)

Следует отметить, что коэффициент K_отр для аспирантов тоже может быть рассчитан по данными Росстата, и его значение отличается от коэффициента для исследователей (см. табл. 2).

По преподавателям данных Росстата нет, поэтому воспользуемся данными Высшей школы экономики [11] по общему количеству студентов и аспирантов K_отр, а по нему и объем аудитории как средний между аудиториями студентов и аспирантов. Данные по коэффициенту K_отр приведены в табл. 3.

Используя данные из табл. 1–3, оценим аудиторию научных журналов по отраслям науки. Для этого воспользуемся данными по специальностям ВАК. В настоящее время в соответствии с приказом Минобрнауки России от 21 февраля 2021 г. № 118 их всего 351 [14]. Следует отметить, что данный перечень специальностей не учитывает отрасль военных наук, исследования по которым, как правило, имеют закрытый характер и не могут быть предметом настоящего исследования.

Полагая распределение по специальностям равномерным, оценим аудитории научного журнала по одной специальности. Данные приведены в табл. 4.

Следует отметить, что деление между общественными и гуманитарными науками более условно, чем между техническими и естественными, поэтому в оценке потенциальной этих отраслей науки аудитории может быть значительный разброс.

Данные табл. 4 позволяют:

1. оценить аудиторию любого российского научного журнала из перечня ВАК, так как научный журнал публикует статьи по нескольким специальностям, и объем аудитории в этом случае может быть оценен умножением правой колонки на соответствующее количество специальностей;
2. сделать акцент будущего или существующего журнала на преобладающей аудитории (аспиранты, исследователи, преподаватели).

Данные из табл. 1–4 можно использовать для оценки предельного количества научных статей от российской аудитории. Предположим, что аспирантам, исследователям и преподавателям нужно в год публиковать одну статью. Также предположим для предельного случая, что каждый аспирант, исследователь или преподаватель пишет статью без соавторов. В этом случае предельный поток статей в научные журналы от российских авторов это числа, приведенные в табл. 5.

Как видно из табл. 5, потенциальное количество статей российских научных авторов составляет 677 тыс. штук в год. С учетом потенциально возможной нецелевой аудитории это количество может быть увеличено на 30 % (до 1 млн статей в год). Однако данные в табл. 5 приведены только для одной статьи в год для каждого вида аудитории. В настоящее время в России количество статей устанавливается либо местными распорядительными документами организации, либо не устанавливается вообще.

Обязательно следует отметить, что наука не делается в одиночку, поэтому статьи чаще всего публикуются в соавторстве. Для оценки коэффициента соавторства проанализированы первые пятьсот журналов из рейтинга Science Index за 2020 год. Всего журналов в данном рейтинге 4249, поэтому ошибка определения среднего количества авторов в статьях за 2020 год по всем журналам при уровне значимости 0,05 составила 4 % [4]. Среднее значение коэффициента соавторства и его значение для разных отраслей приведено в табл. 6

Из табл. 6 видно, что среднее число авторов в статье для разных отраслей знаний меняется. Например, для медицины этот показатель составляет 4,4, для общественных наук (экономика, право, политология, социология и т.д.) близок к 2, для естественных наук (химия, физика биология) чуть больше 3.

Имея объем аудитории, можно оценить публикационную активность по авторам следующим образом. Пусть для всех видов аудитории имеются квоты по количеству статей в год. Например, в год нужно до двух статей. Допустим, по гуманитарным наукам аспиранту нужна одна статья, а преподавателю две. А по техническим наукам и аспиранту и преподавателю нужно две статьи в год. Очевидно, что предельное значение будет представлять собой распределение, которое зависит от того, сколько статей какой аудитории нужно представлять в год. Для определения этого распределения воспользуемся известным методом Монте-Карло [5], который позволяет учитывать все комбинации всей аудитории и всех возможных вариантов количества представляемых статей. Кроме того, учтем показатель соавторства следующим образом: допустим для исследования, что пишущий автор в статье один, и этот автор добавляет соавторов, так как они добавят его в свои статьи. Тогда предельное значение аудитории должно быть умножено на коэффициент соавторства. В этом случае распределение по количеству статей может быть определено методом Монте-Карло разыгрыванием (вычислением) всего количества статей за год по всем видам аудитории большое количество раз по формуле:

где Kⁱ_СО — средний коэффициент соавторства из табл. 6 для шести отраслей наук,

Nⁱ_{науч. раб.}, Nⁱ_{препод.}, Nⁱ_{аспирант} — объем аудитории для шести отраслей наук,

nⁱ_j — целое случайное число (в моделировании принимает значение от 1 до n_max), которое характеризует количество статей, необходимых для подачи в научные журналы в год для разных типов аудиторий.

Графики вероятностного распределения функции (2) при n_max от 2 до 6 статей приведены на рис. 1. Графики получены в Excel. Количество испытаний методом Монте-Карло каждого распределения составило 10⁵. Ошибка в определении параметров распределения в этом случае составляет 0,6 % [4].

Из рис. 1 можно сделать несколько выводов.

1) Кривые на рис. 1 аппроксимируются нормальным распределением (гипотезы о нормальном распределении выборок проверены и сходятся при уровне значимости 0,05).

2) Кривые имеют между собой явную зависимость, а так как нормальное распределение определяется только двумя параметрами — математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением, то, имея оценку этих параметров, можно применить вышеприведенный подход к любым данным без проведения моделирования.

График зависимости среднего и СКО от количества подаваемых статей в научную периодику в год приведен на рис. 2.

Из рис. 2 видно, что линия тренда, построенная средствами Excel, идеально аппроксимирует полученные зависимости роста среднего значения и среднеквадратического отклонения, поэтому дальнейшие результаты могут быть получены без использования метода Монте-Карло.

Из простейших алгебраических преобразований линейных уравнений рис. 2, решая две системы с двумя неизвестными и округляя результаты до целых чисел, можно получить, что

где N — объем аудитории;

k_СА — среднее количество соавторов статьи из таблицы 6 по всем отраслям наук (k_СА =2,82).

Далее, учитывая правило трех сигм [4], предельное значение для публикационной активности можно представить в виде:

В табл. 7 даны предельные значения публикационной активности для разных типов аудиторий и разных для них коэффициентов k_СА, построенные по формуле (3). Предельное количество статей в табл. 7 означает, что каждый аспирант, преподаватель или научный сотрудник пишет в год ровно то количество статей, которое указано в шапке таблицы, а общее число умножается на коэффициент соавторства в предположении, что каждый не только пишет статью сам, но и участвует в написании статей коллег.

Используя данные из табл. 7 и тренд на уменьшение авторов научных журналов, описанный в работе [1], на рис. 3 можно привести приведены сравнительные графики по предельному количеству статей в год и данные научной электронной библиотеки elibrary.ru по годовому количеству статей, загружаемых на платформу.

Как видно из рис. 3 по данным elibrary.ru, максимальное реальное количество статей превышает 4,5 млн, но в статистике не указано, учитывались ли в загрузке архивные выпуски научных журналов и загрузки статей странами СНГ. Из анализа графиков на рис. 3 можно сделать вывод, что данные по результативности российских авторов не так уж и далеки от предельных. Например, при обязательном требовании всей аудитории в 6 статей в год предельное количество статей составляет 11 млн штук в год, что в 2,3 раза больше, чем максимальное значение по данным elibrary.ru на 2019 год.

Из графика на рис. 3 можно сделать и обратный вывод. Имея данные о количестве аудитории и составе авторского коллектива, можно подсчитать количество статей, публикуемых в расчёте на одного ученого. Если взять средние числа из графика на рис. 3 по данным elibrary.ru, получается около 2,5 млн. Эти 2,5 млн статей, поделенные на произведение размера аудитории российских ученых (в 0,6 млн) с количеством соавторов в статье (2,82), дают результат 1,4 статьи в год на каждого российского учёного.

Из приведенных выше рассуждений можно получить распределение предельного количества статей по любой тематике или любой специальности. Например, на рис. 4 приведена плотность вероятности для n_max = 2 двух групп специальностей в отрасли естественных наук.

Из рис. 4 можно сделать вывод, что максимальное количество статей по группам специальностей «Математика» дает максимальный разброс предельного количества статей от 16 до 94 тыс. статей в год, а по группам специальностей «Механика» от 10 до 70 тыс. статей в год.

Вполне закономерен вопрос: если существует предел сверху, то можно ли использовать данные моделирования для оценки предела снизу или оценке среднего значения. Например, из графиков на рис. 4 можно сделать вывод, что среднее значение статей по механике и математике в год составляет 42,1 и 52,2 тыс. соответственно, а почти невозможное минимальное количество составляет для механики 10 тыс., а для математики 16 тыс. К сожалению, нельзя, так как приведенный в статье подход учитывает всю аудиторию, при этом нельзя утверждать, что вся аудитория ведет научные исследования, хоть и состоит из исследователей. Поэтому предложенный аппарат можно использовать только для оценки сверху.

Заключение

Как показало исследование, российская наука даже с учётом уменьшения количества участников в целом показывает неплохую публикационную динамику, так как предельное значение количества научных статей не различается с данными о загружаемых статьях на платформу elibrary.ru на порядок. Реальное количество статей и оцененное предельное количество соизмеримы по порядку величины даже с учетом некоторой идеализации подхода к оценке публикационной активности.

Как уже было отмечено выше, результаты исследования могут быть применены для оценки публикационной активности исследователей в любом разрезе науки. Кроме того, выводы могут быть полезны редакторам новых научных журналов для потенциальной оценки количества статей, публикуемых по планируемому направлению, и целесообразности вложений в привлечение аудитории к сотрудничеству с журналом.