Анализ научных социальных сетей соавторства.

В связи с последними результатами исследований о влиянии научных коллабораций на результативность ученых, возникает актуальная задача исследования научных социальных сетей соавторства. Используя элементы сетевого, статистического и регрессионного анализа, было проведено исследование связи индекса цитируемости ученых с их параметрами в социальной сети научного соавторства, которая была построена на основе «парсинга» профилей ученых в сети Google Scholar. Сеть Google Scholar была проанализирована и разработаны алгоритмы выгрузки данных из сети Google Scholar для построения сети соавторства. Из Google Scholar были выгружены 110000 профилей участников, на базе которых была построена сеть соавторства. Сеть была проанализирована в целом, и, затем, профили были распределены на группы по ключевым словам научных направлений и по датам первых цитирований. Проведен анализ связи цитируемости ученых с их параметрами в сети: количеством соавторов, центральностью их положения в сети, цитируемостью соавторов. Получены следующие результаты: 1. В сети Google Scholar доминируют ученые, занятые в области вычислительных наук. 2. Ученые, которые за свою карьеру нарабатывают больше контактов и активнее других взаимодействуют с другими учеными, имеют, в среднем, лучшие библиометрические показатели. 3. Была получена положительная связь между центральностью и цитируемостью. 4. Положительная связь также прослеживается между цитируемостью ученых и цитируемостью их соавторов. 5. Положительная связь между указанными параметрами сети и цитируемостью сохраняется даже при исключении временных факторов таких, как накопление количества связей и рост центральности с годами работы в науке. Данные результаты справедливы и для недавно начавших свою карьеру ученых. В итоге, можно заключить, что большее количество соавторов ведет к тенденции увеличения индекса цитируемости, а более центральное расположение ученого в сети и взаимодействие с более цитируемыми коллегами положительно влияет на цитируемость.