ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ СБОРА И АНАЛИЗА ДАННЫХ О НАУКОМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЯХ СОТРУДНИКОВ: ИНТЕГРАЦИОННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

1. Введение и обзор литературы

Развитие университетской науки в текущий пе­риод неосуществимо без постоянного мониторин­га и анализа тенденций исследований, выража­емых в публикациях преподавателей и научных сотрудников вуза. «Проведение наукометрических исследований невозможно без наличия полной, своевременной и достоверной информации о результатах научной деятельности. Такую информа­цию можно получить только с использованием современных информационных систем. С учетом интернационального характера науки такие ин­формационные системы должны обеспечивать сбор информации из различных международных и национальных баз данных» [8, с. 222].

Значительное число отчетных форм как внутри- вузовских (НИР, отчеты о научно-исследователь­ской работе), так и Министерства науки и высшего образования (министерств вузов различной ведом­ственной подчиненности), грантовых организаций (фондов), Высшей аттестационной комиссии и дру­гих требуют поддержания в актуальном состоя­нии большого объема сведений о публикационной активности и ее оценке, выражаемой в наукоме­трических показателях, для всего штатного состава научно-педагогических работников университета.

В ряде публикаций и докладов на конферен­циях отмечается, что решением проблемы сбора и анализа данных могут стать готовые продукты, предлагаемые на мировом рынке, имеющие об­щее название — CRIS (Current Research Information Systems) системы: «...еще одна информационная задача — это создание ведомственной системы для перманентного сбора и систематизации, хра­нения и анализа наукометрической информации. За рубежом такие системы называются CRIS-си­стемами (www.eurocris.org) и активно развиваются как в университетах, так и на национальном уров­не. В обоих случаях их поддерживают библиотеки» [3, с. 20].

CRIS-системы могут быть глобальными (обще­мировыми), континентальными, национальными и локальными. Крупнейшие системы, предлагае­мые на мировом рынке продуктов для научных ис­следований, — это Pure компании Elsevier (на осно­ве БД Scopus) и Converis компании Clarivate Analytics (на основе БД Web of Science). Это «коробочные» продукты, требующие интеграции и согласования с внедренными ранее университетскими инфор­мационными системами и базами данных. Как по­казывает опыт, такая интеграция может занимать несколько лет. «...любая CRIS-система — это в пер­вую очередь “конструктор", встраиваемый в суще­ствующую жизнь организации. Каждая установка уникальна и подразумевает настройку системы си­лами поставщика и/или силами клиента» [5].

Примером континентального ресурса может слу­жить euroCRIS — европейская организация, ответ­ственная за распространение информации о со­временных исследовательских информационных системах (CRIS). Она поддерживает стандарт CERIF для систем CRIS. Формат CERIF определяет струк­туру (набор обязательных и дополнительных по­лей) хранения информации о проектах, финан­сируемых Европейским союзом [7]. EuroCRIS — это сообщество, также поддерживающее европейские проекты и способствующие развитию подобных информационных систем (METIS2OpenAIRE, Jisc Research Data Shared Service (RDSS), VRE4EIC).

Однако на современном этапе развития CRIS нельзя не заметить все больший уклон в создание даже не национальных, а локальных систем вплоть до уровня одной организации. Примером нацио­нальной CRIS-системы могла бы стать «Карта рос­сийской науки», но, к сожалению, стала еще одним аргументом в пользу тех, кто утверждает, что со­здание систем, объединяющих значительное число организаций даже в пределах одной страны, прак­тически нереализуемо. По рекомендации Совета по науке при Министерстве образования и науки РФ (ныне — Министерство науки и высшего образова­ния) о конкурсе научных проектов, выполняемых в рамках госзадания в подведомственных МОН ву­зах от 31.01.2017, а также в связи с негативным мне­нием широкой академической общественности использование данного ресурса было прекращено, URL ресурса теперь доступен только в веб-архивах. Неудачный опыт был отмечен в европейских стра­нах и ранее: «Опыт эксплуатации CRIS показал, что труднореализуемо, во многих случаях даже не­возможно, создание централизованных научных систем, которые охватывают научную информацию в какой-то области науки или в какой-то стране. Опыт создания таких систем завершился удачно лишь в Дании и Исландии. Пример неудачи — опыт создания центрального регистра в Финляндии в 1989 году. Этот регистр должен был хранить ин­формацию об исследованиях в 20 университетах Финляндии. Вскоре стало ясно, что создание тако­го регистра — невыполнимая задача, и в 1992 году в Министерстве образования была создана группа для оказания помощи университетам при (созда­нии) самостоятельных регистров. В 1994 году этот опыт позволил не рекомендовать создание цен­трализованных регистров научной информации. Был сделан вывод, что каждый университет дол­жен создавать собственный регистр научной информации».

Примеры собственных разработок россий­ских систем, подобных CRIS, можно встретить в исследованиях последнего пятилетия. Основ­ная причина их создания отмечена, например, у разработчиков крупнейшей из них — «ИСТИНА» Московского государственного университе­та: «Системы, имеющие международное призна­ние, в большей степени ориентированы на цели исследований и реалии, которые характерны для зарубежных стран и основаны, как прави­ло, на учете и индексировании англоязычных пу­бликаций. Указанные недостатки существующих CRIS-систем привели к необходимости разработ­ки в МГУ им. М. В. Ломоносова информационно­аналитической системы ИАС «ИСТИНА» (Инфор­мационная Система Тематического Исследования НАукометрических данных)». В настоящее время ИАС «ИСТИНА» эксплуатируется в нескольких об­разовательных и научных организациях. «Когда в системе “ИСТИНА" будут зарегистрированы круп­нейшие российские научные и образовательные учреждения, у руководителей межведомствен­ных структур появится возможность построить ин­формационную карту российской науки по отрас­лям с детализацией по регионам, организациям и вплоть до конкретных ученых» [2, с. 258].

Ряд разработок зафиксирован свидетельствами о регистрации баз данных и программ.

Один из примеров собственной разработки от­мечен в статье авторов из Института вычисли­тельных технологий Сибирского отделения Рос­сийской академии наук (ИВТ СО РАН) [10]. Авторы описывают программную архитектуру собственной CRIS-системы: «Информационная CRIS-система хранит информацию о сотрудниках и их публи­кациях, о конференциях, связанных с институтом и сотрудниками, о проектах, выполняемых сотруд­никами, об организациях, связанных с проектами, публикациями и конференциями и т. п. Вся инфор­мация хранится в СУБД на основе свободно рас­пространяемого ПО PostgreSQL, пользовательские и административные интерфейсы реализованы на основе web-технологий (приложения РНР сер­вера Apache). Ввод информации осуществляется как через административные web-интерфейсы, так и в пакетном режиме. Допускается импорт данных из систем: РИНЦ, Web of Science, Scopus и др. Авто­ризованная работа в системе регулируется инфор­мацией из LDАР-каталога института. Доступ к дан­ным возможен не только через web-интерфейсы, но и по протоколам OAI-PMH, SRW/SRU, Z39.50. Последнее обеспечивается интегрированием CRIS-системы с системой ZooSPACE. Информационная CRIS-система является поставщиком соответ­ствующей информации для публичного web-пор­тала института» [10, с.13].

В статье Траулько М. В. и Пашкова П. М. со­держится обзор и анализ действующих в России локальных CRIS-систем: «Среди функционирую­щих в настоящее время отечественных CRIS-си­стем можно выделить, например, следующие: ИАС “РНД" — информационно-аналитическая си­стема “Результаты научной деятельности" Астра­ханского государственного университета (АГУ); ИАС “ИСТИНА" — Интеллектуальная Систе­ма Тематического Исследования НАучно-техниче­ской информации Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова (МГУ); инфор­мационная система регистрации результатов науч­ной деятельности института математики и механи­ки им. Н. Н. Красовского Уральского отделения РАН (ИММ УрО РАН); информационно-аналитическая система сопровождения научно-исследователь­ской деятельности Санкт-Петербургского государ­ственного университета (СПбГУ); система “Научный потенциал" Самарского государственного техниче­ского университета (СамГТУ)» [9, с. 148-149].

В информационно-аналитической CRIS-систе­ме Астраханского государственного университета (АГУ) реализована возможность автоматического извлечения и преобразования информации о на­учной деятельности сотрудников вуза из внешних источников (РИНЦ, CrossRef, Scopus, Web of Science и др.). Выходные данные публикаций могут быть загружены в форматах BibTeX, RIS, ГОСТ 7.0.5-2008 и ГОСТ 7.1-2003 (автоматическая обработка библи­ографических описаний). Персональная страни­ца научного работника ИАС «РНД» имеет следу­ющие разделы: профиль, публикации, гранты, хоздоговоры, патенты, награды, защиты аспиран­тов, профессиональная деятельность, научные мероприятия, конкурсы, научное руководство/кон­сультирование [4].

CRIS-система Института катализа им. Г. К. Боре- скова Сибирского отделения Российской акаде­мии наук SciAct — интересный опыт реализации локальной системы. SciAct — информационно-а­налитическая система мониторинга и учета науч­ной деятельности. Возможности системы: хране­ние и обработка информации; контролируемый ввод данных пользователями системы (сотруд­никами учреждения), а также централизованный ввод данных уполномоченными лицами; под­система утверждения записей, гарантирующая корректность введенных данных; подсистема ра­боты с внешними базами данных; подсистема ад­министративных и аналитических отчетов; под­система документооборота, включающая в себя создание и согласование экспертных заключе­ний, аннотационных справок конкурсных заявок. «При разработке системы SciAct были поставлены две основные цели. Прежде всего необходимо было обеспечить максимальное информационное на­полнение БД, что позволило бы в автоматизиро­ванном режиме формировать полноценные от­четные формы, в том числе административного содержания. Поскольку наполнение БД в полном формате возможно только при непосредственном участии пользователей / сотрудников института, то вторая цель сводилась к расширению функ­циональности системы, что сделало бы ее макси­мально удобной для пользователей. Система была призвана стать для пользователя универсальным хранилищем как персональных данных, так и ин­формации обо всех видах его научно-исследова­тельских работ и их результатах. Кроме того, си­стема должна быть доступна из любого места, где есть интернет, освобождая пользователя от необ­ходимости помнить или иметь с собой различные сведения, необходимые для оформления заявок на гранты, заполнения анкет, составления отчет­ной документации и т. д.» [1, с. 98].

На основе обзора внедренных разработок и свя­занных с ними публикаций приходится констатиро­вать, что, несмотря на реализуемые в мире попытки корпоративного решения проблемы сбора и учета научных данных, а также на широкое внедрение в мировую практику глобальных готовых решений от Elsevier и Clarivate Analytics (PURE и Converis соответственно), российские университеты и науч­ные институты стремятся к локальным решениям, поскольку они не требуют больших материальных затрат, учитывают специфику научных направ­лений и публикационные традиции той или иной организации, оперативно синхронизируются с уже имеющимися в вузе информационными система­ми, открыты для быстрого модифицирования и со­вершенствования.

Пример локальной разработки, реализованной в фундаментальной библиотеке РГПУ им. А. И. Гер­цена, представлен в этой статье. На первом этапе от глобальных CRIS-систем разрабатываемый мо­дуль отличают:

• отсутствие многофункциональных профилей авторов, взамен которых производится инте­грация данных в существующую систему про­филей преподавателей на сайте университета;
• фокус сделан на показателях, а не подробной информации о публикациях (в данный момент начат этап дополнительной разметки сведени­ями библиографической БД «Публикации РГПУ им. А. И. Герцена» (создается с 1944 года) с це­лью последующего использования ее данных в разработанном модуле;
• не включены сведения о грантовой деятельно­сти и других источниках финансирования.

Данное решение не претендует на масштаб CRIS- системы, а создано с целью оперативного реагиро­вания на локальные задачи вуза.

2. Формирование и внедрение программного модуля

На фундаментальную библиотеку РГПУ универси­тетом возложена задача предоставления по запро­су наукометрических показателей для заполнения любого вида документов, подготовки конкурсной документации на замещение должностей, кон­троля исполнения требований эффективных кон­трактов, анализа научной деятельности сотруд­ников подразделения. Подобные запросы могут поступать от ректора и проректоров, управления научных исследований, отдела ученого секретаря, от руководителей учебных подразделений — фа­культетов/институтов, от различных управлений вуза. С 2018 года требуется передача сведений про­ректору по научной работе на постоянной основе для следующих целей:

• мониторинг выполнения требований эффек­тивных контрактов;
• мониторинг выполнения задач, поставленных перед исследователями университета в Про­грамме развития;
• заполнение внешних и внутренних отчетных форм;
• административный анализ и решения.

Запросы чаще всего не имеют определенного временного графика и, с другой стороны, пред­полагают сжатые сроки выполнения. Обработка данных необходима как для группы преподавате­лей, так и для всего штатного состава, в котором около двух тысяч человек — это авторы. В резуль­тате создавалось значительное число табличных файлов, которые теряли свою актуальность сразу после заполнения. Поэтому фундаментальной би­блиотекой было принято решение собственными силами разработать базу данных и внешнюю фор­му отчета (табличную), которая могла бы самостоя­тельно в режиме реального времени быть получена любым руководителем и сотрудником университе­та и содержала бы актуальные на момент запроса данные.

Предпосылкой послужил также опыт, нако­пленный в процессе подготовки университета к аккредитации образовательных программ, в ходе которого библиотека также разрабатывала само­стоятельные программные модули, данные для ко­торых формировались с помощью информации, поступающей по API-запросам [6].

Созданный программный комплекс на первом этапе представлял собой два решения:

• служебный внутренний модуль сбора (коррек­тировки) данных;
• внешний табличный интерфейс вывода дан­ных.

Служебный внутренний модуль

Служебный внутренний модуль сбора (корректи­ровки) данных имеет следующие функциональные возможности и содержание (рис. 1):

• краткие данные об авторах;
• идентификаторы авторов (линки);
• добавление/удаление/скрытие авторов;
• цветовые отметки о проверке сотрудником би­блиотеки;
• переход к табличному онлайн-отчету;
• данные о показателях, которые выводятся в онлайн-форму;
• возможность корректировки данных.

Обзорная страница модуля показывает краткие данные о каждом авторе и возможность перехода к подробной информации, где может быть реали­зована «ручная» корректировка сведений (рис. 2).

Служебный внутренний модуль является ресур­сом локального доступа, внешний табличный — от­крытым для любого пользователя, подключенного к сети Интернет.

Код написан на скриптовом языке php без ис­пользования сторонних фреймворков. Для под­ключения и работы с базой данных MySQL исполь­зуется специальный class DB, обеспечивающий простые запросы с фильтрацией переменных к базе данных и обработку ошибок. Для обеспече­ния стабильности и производительности модуля используется система кеширования данных на базе сервера Redis, для работы с которым также исполь­зуется class Redis, обеспечивающий простое вза­имодействие с сервером. Все ключевые функции основного модуля заключены в отдельном class Sciencemetrics, что позволяет легко интегрировать его практически в любую среду.

Внешний табличный модуль

Внешний табличный модуль вывода данных: функциональные возможности и содержание:

• данные о подразделениях (линки) — переход к данным по подразделению;
• возможность выбора периода для сравнения;
• ранжирование всех столбцов;
• выделение строки;
• всплывающие подсказки для каждой ячейки;
• экспорт в Excel.

Доступ к возможности создания API-запросов в наукометрические базы данных организован сле­дующим образом.

1. РИНЦ: возможность бесплатного доступа к API национального индекса предостав­ляется в случае организованной подписки на модуль Science Index Организация, включающий полный перечень авторов, работа­ющих в университете. Проще говоря, сколь­ко авторов включено в подписку на Science Index Организация, к данным такого же чис­ла авторов может быть адресован API-запрос. В случае создания модуля сбора данных име­ет смысл собирать только весь спектр сведе­ний на весь штатный состав научно-педаго­гических работников.
2. Web of Science: доступ к API на бесплатной основе осуществляется при условии органи­зации доступа (на условиях коммерческой подписки) к аналитическому ресурсу В РГПУ организована подписка на указан­ный ресурс в дополнение к подписке на Web of Science, которая осуществляется по усло­виям централизованного доступа.
3. Scopus: доступ к API открыт для всех подпис­чиков Scopus, независимо от условий орга­низации подписки.

Технология работы внутреннего модуля:

1. Создана СУБД (Система управления базами данных) с двумя таблицами: таблица 1 (users) — информация о ФИО и ID авторов; таблица 2 (stats) — типы статистики, данные статистики, периоды.

2. Создан скрипт запросов по API (по порядку запросов) (рис. 3):

1. Scopus — запросы по каждому автору для формирования пула корректных англоязычных вариантов ФИО;
2. Web of Science: запрос по названию уни­верситета. Разбор полученного массива данных по авторам. Полученные данные — в массив users (массив скрипта). Расчет индекса Хирша осуществляется собственной функцией (индекс Хирша по запросу не передается): отдельнаяметод-функция, принимающаявкачестве аргументамассив публикаций имассив цитирований и производящая математический расчет согласно формуле, предложенной Хиршем: “A scientist has index h if h of his/her Np papers have at least h citations each, and the other (Np - h) papers have no more than h citations each" («Ученый имеет индекс h, если h из его N_p  статей цитируются как минимум h раз каждая, в то время как оставшиеся (Np – h) статей цитируются не более чем h раз каждая»)11. В запросе данная метод-функция выражена следующим: $h_index=0;foreach ($documents as $id => $value) {$currentid = $id+1;if($currentid > $value) {$h_index = $id;break;}};
3. Scopus: запрос по Полученные данные — в массив users. Расчет индекса Хирша — собственными функциями (аналогично описанному выше);
4. РИНЦ: запрос по Полученные дан­ные — в массив users. Все показатели готовые, «как есть».

3. Передача упорядоченных данных в СУБД.

4. Web of Science — поддержка «ручного» раздела, где собираются данные по авторам РГПУ, незави­симо от того, указана ли в публикации аффилиа- ция РГПУ, поскольку по запросу передаются только данные с аффилиацией. Технология формирова­ния внешнего табличного модуля:

• учет периодов (текущего, предыдущего и пред­шествующего предыдущему, если в предыду­щем были нулевые показатели);
• включены все авторы и их данные;
• в момент формирования таблицы произво­дится математический расчет роста данных (по умолчанию сравниваются текущий и предыду­щий периоды).

3. Развитие программного модуля

Представленные результаты были получены уже в первой половине 2019 года. В течение последу­ющих месяцев были произведены следующие об­новления и дополнения.

1. Создан API для передачи данных из СУБД вну­треннего (служебного) модуля в профили препо­давателей на сайте университета (Электронный атлас РГПУ им. А. И. Герцена). В результате в про­филе каждого преподавателя появился раздел «Наукометрия», данные в котором формируются путем запроса по API в режиме реального времени (рис. 4).

1. При накоплении полугодового периода во внешний табличный модуль вывода данных был добавлен раздел «второго периода» для срав­нения по кварталам. В дальнейшем он позволит сравнивать полугодия и годы или одни и те же периоды разных лет. В первоначальном варианте для сравнения выводились только текущий (в мо­мент запроса) и предыдущий месяцы.
2. В скрипт запроса по API добавлены запрос по идентификаторам AuthorID, которые вводятся авторами в личную анкету в РИНЦ и данные в РИНЦ за пять последних лет.
3. Сформирован и интегрирован запрос по данным Google Scholar (Гугл Академия). Google не передает данные по API-каналам, поэтому най­ден другой вариант запроса с помощью регуляр­ных выражений и условий.

По инициативе библиотеки в университете был издан Приказ 0101-110/01 от 18.07.2019 «О регистра­ции авторов научных публикаций в российских и международных информационных системах ре­гистрации авторов», предписывающий научно-пе­дагогическим работникам вуза зарегистрироваться и редактировать профили в системах регистрации: РИНЦ, ORCID, Web of Science ResearcherID (Publons), Google Scholar. Систематизация указанных сведе­ний в совокупности с автоматически формируе­мым Scopus AuthorID позволит систематизировать данные и производить мониторинг полных и до­стоверных сведений. Для поддержки процесса ре­гистрации фундаментальной библиотекой была создана инструкционная страница с необходимы­ми подсказками по каждому идентификатору.

Безусловно, будет производиться дальней­шее развитие и внутреннего модуля, и создание новых внешних модулей. Для внутреннего моду­ля будет расширяться диапазон запросов по API, например запросы за определенный период пу­бликационной активности. Будут создаваться но­вые внешние модули: визуальный модуль анализа полученных по API данных, модуль взаимосвязи показателей и публикаций.

4. Заключение и выводы

Созданный программный модуль был реализо­ван для решения прикладных задач РГПУ им. А. И. Герцена. Но простота и открытость использован­ных для его воплощения технологий позволит би­блиотекам (или соответствующим подразделени­ям) других вузов перенять данный опыт, воплотить его в схожее решение и произвести расширение его возможностей для своих целей.

Уже на данном этапе, который авторы статьи считают периодом становления и начала разви­тия модуля, можно сказать, что данный программ­ный комплекс избавил библиотекарей от рутин­ной работы по составлению офлайновых таблиц, ранее формировавшихся по каждому из поступа­ющих от подразделений университета запросов. В данный момент ссылка на табличный модуль представлена на сайте и получила широкое рас­пространение.

Программный комплекс был обнародован в до­кладах:

1. На Ученом совете университета 29 августа 2019 года, на совещании деканов факультетов / ди­ректоров институтов РГПУ им. А. И. Герцена 19 сен­тября 2019 года.
2. В рамках реализации дополнительной про­фессиональной программы повышения квалифи­кации «Стратегия эффективного использования электронных ресурсов и наукометрических инстру­ментов в современной образовательной и научной деятельности» (20-24 мая 2019 г.), где вызвал боль­шой интерес руководителей библиотек универси­тетов, участвовавших в программе.
3. На конференции Science Online XXII (26 мая — 2 июня 2019 г.), где также вызвал интерес именно со стороны представителей библиотек.
4. На 3-й Международной конференции «Универ­ситетская библиотека в мировом информационном пространстве», организованной Научной библио­текой им. Н. И. Лобачевского Казанского (Приволж­ского) федерального университета.
5. На научно-практическом семинаре «Инфор­мационные образовательные технологии» в Са­марском национальном исследовательском уни­верситете им. академика С. П. Королева (Самарский университет).

В ходе обсуждения доклада на конференци­ях были заданы вопросы о причинах создания собственного модуля, о возможности приобре­тения какой-либо из существующих CRIS-систем. На эти вопросы можно ответить так: приобрете­ние CRIS-системы не в компетенции библиотеки университета, библиотека рекомендует подобные системы, рассказывает об опыте их внедрения, но решение должно быть принято на уровне ру­ководства университета. Необходимость передачи данных в определенном формате «здесь и сейчас» можно было решить только путем оперативного создания собственного программного продукта.

Фундаментальная библиотека РГПУ им. А. И. Гер­цена традиционно является ключевым зве­ном в цепи построения эффективной научно­исследовательской деятельности университета и ее воплощения в публикациях, поддерживая прин­цип работы многих российских вузовских библи­отек: «...академическая библиотека оказывает серьезное воздействие на уровень исследований и их результатов. Она способна дать ученому ка­чественную картину о его области исследований, помочь молодым исследователям в построении успешной карьеры, подтвердить авторитетность исследовательских групп и имеет много других воз­можностей для повышения социально-экономиче­ского воздействия науки на общество, для форми­рования имиджа науки как важнейшего элемента в развитии цивилизации» [3, с. 28]. Представлен­ный модуль — одна из реализаций данного на­правления работы, элементы которого составляют образовательные программы для всех уровней об­учения и для научно-педагогических работников, созданная система консультирования и информи­рования, представительство от лица университета в наукометрических платформах, проведение на­учно-практических мероприятий с приглашенны­ми экспертами. Описанный программный продукт позволяет освободить время от рутинной работы и обратить больше внимания на консультацион­но-аналитические функции академической библи­отеки.