Методы изучения первичного документального потока

Современная наука выделяет следующие методы анализа документальных потоков (48):

1. Историко-генетический, книговедческие методы позволяют характеризовать происхождение и развитие основной части потока (тип, вид, жанр публикации, тематический микропоток, поток литературы определенного издательства).

2. Типологические методы дают возможность соотнести документ по его формализованным признакам с определенным типом литературы, видом и жанром публикации.

3. Классификационные методы (систематизация, предметизация, дескрипторизация, кластеризация) служат для выявления тематически однородного микропотока и его внутреннего подразделения на предметно обособленные составные части при изучении тематической структуры потока.

4. Статистические (количественные) методы позволяют измерить в потоке частоту встречаемости документов с каким-либо признаком. Изменение осуществляется в абсолютных цифрах, а для наглядного представления и сопоставляемости результатов может быть выражено в процентном отношении.

5. Семантико-лингвистические методы основаны на разных методиках содержательного анализа сведений о документах и их текстов. Контент-анализ основан на анализе частоты встречаемости в названии или тексте документа определенных терминов и словосочетаний. Близок ему кластерный анализ, при котором выделяются ключевые слова по силе связи между ними, объединяются в родственные кластеры или предметные рубрики. Сленговый анализ позволяет прогнозировать актуальные общественные проблемы на основе выявления новых понятий в различных словосочетаниях. Служит, например, для формулировки новых предметных рубрик в картотеках по актуальным темам и др.

6. Библиографический анализ документов построен на изучении формальных, содержательных и функциональных признаков документов. Позволяет выявить роль и место документа (или однородной их совокупности) в микропотоке, их ценностные свойства, дать содержательную интерпретацию полученным статистическим показателем.

При содержательном описании результатов исследования могут быть использованы дополнительно такие методы как экспертная оценка, опросы читателей.

Все проводимые исследования документальных потоков в организации работы информационных служб и библиотек обусловили интерес к их изучению. В последние годы широко распространялись библиометрические исследования предполагающие квантификацию документальных потоков информации, т. к. опора в этих исследованиях делается на количественные показатели, отражающие состояние науки или отдельных ее областей.

Возможны два пути или два подхода к квантификации информационных потоков. Первый – когда прослеживается динамика отдельных объектов: публикаций, авторов, ключевых слов из заглавий публикаций, распределения публикаций по странам, рубрикам научных журналов и программа.

Второй – когда выявляются связи между объектами, их корреляция и классификация библиометрические исследования, связанные с первым подходом, могут быть названы «простой» библиометрией, со вторым – структурной библиометрией. Развитие этих двух подходов тесно связано с появлением в 1963 году информационной системы Science Citation Index в Институте научной информации США (г. Филадельфия), которая дает возможность выявлять статистику библиографических данных в мировом масштабе и обнаруживать связи между учеными (и соответственна между публикациями) для использования этих данных как при поиске литературы, так и при изучении когнитивных и социальных отношений в науке.

Первое методологическое направление в библиометрических исследованиях связано с тем, что попытки квантифицировать потоки, публикаций осуществляются напрямую: изучая статистику библиографического материала по странам, рубрикам журналов, авторам и т.п., исследователи различных областей знания, и прежде всего науковеды, пытаются делать выводы о значимости исследуемого объекта – продуктивности ученого, научной эффективности тех или иных публикаций, научном потенциале страны и т.д. Таким образом, первый подход в библиометрических исследованиях связан с получением количественных характеристик для оценки того или иного явления. Важные результаты, как правило, нуждаются в дальнейшем изучении. Здесь необходима философски-социологическая интерпретация результатов во избежании количественной оценки объектов исследования.

В зависимости от выбора библиометрического объекта исследования можно получать разные динамические картины состояния науки. Если в качестве объекта анализа выбрана рубрикационная система реферативного журнала, не следует забывать, что она строго фиксирована и не отражает новейших изменений в науке. Более гибко данная задача решаема на основе лексики, поскольку авторы публикаций не привязаны к классификационной схеме, а используют словарный запас языка по своему усмотрению. Изменения в частоте ключевых слов могут отражать как существенную перегруппировку направлений исследований в науке, так и изменения лингвистического характера. Такой же количественный подход наблюдается при использовании системы SCI в библиометрических исследованиях науки: оценивались качество и значимость научных работ, журналов, ученых как на основе статистики цитирования, так и в зависимости от числа публикаций (работы Д. Крейн, Н. Маллинза, В. Налимова и З. Мульченко, Ю. Грановского и др.) Примером подобных исследований являются исследования, проводимые в Институте научной информации США по базам данных в различных областях знания – физике, науках о жизни, химии и др. – и публикуемые в еженедельных выпусках «Current Contents». В рамках системы SCI введены показатель воздействия журнала и показатель отклика на журнал, которые включают идею оценки двух аспектов журнала: цитируемости и продуктивности. Эти показатели введены для оценки научного журнала как социального института. Анализ научных журналов всегда находится в центре внимания методологов и социологов науки, особенно при конструировании моделей науки и обсуждении кодификации или уровня – консенсуса в естественных и социальных науках (Т. Кун, Р. Мертон, Г. Уекерман и др.).

Таким образом, статистика цитирования позволяет выявлять закономерности развития науки, вероятные темпы ее развития и «прорывы». Благодаря банку данных системы SCI стало возможным ввести ряд количественных критериев для оценки ее состояния и развития. Второе методологическое направление библиометрических исследований связано с квантификацией потоков публикаций с целью получения структурной (качественной) картины состояния науки. Инструментарием данного подхода служит в основном метод кодицирования (метод Маршановой-Смолла), позволяющий кластеризовать мировые массивы публикаций, представленные в базах данных Института научной информации США, и формировать карты наука (64). По мнению Г. Смолла, отождествление кластеров с научными специальностями является одним из самых надежных результатов, полученных благодаря изучению кодицирования. Алгоритм кодицирования позволяет проводить картографирование исследований переднего края и не разных уровнях агрегации получать когнитивные и социальные срезы науки. Метод базируется на принципе выделения взаимосвязи между публикациями (или авторами) на основе цитирования их в одной и той же работе. Таким образом, родство публикаций определяется с помощью анализа их цитирования в последующих работах. По мнению Д. Прайса, открытие метода кодицирования позволило использовать ссылки как способ естественной организации и хранения научной литературы.

В настоящее время часто используют комбинирование кодицирования и контекстного (содержательного) анализа цитирования. Трансформация библиометрической структуры науки в лингвистическую (структуру слов и предложений) позволяет проводить логический анализ концептуальных изменений на определенном уровне. Это связано с тем, что контекстный анализ цитирования дает возможность идентифицировать понятия, ассоциируемые с каждой часто цитируемой публикацией, а контекстный анализ в кластере кодицирования позволяет проследить отношение между ядерными цитируемыми документами, составляющими этот кластер, и соответственно – между основными понятиями в науке. Таким образом, структурная библиометрия является тем методом, который дает возможность постановки и решения принципиально новых проблем, связанных с изучением его зарождения и становления научного знания.

К настоящему времени библиометрией накоплен огромный эмпирический материал, вопросам библиометрии посвящено более тысячи научных публикаций. Поэтому логично вступление ее в качественно новый этап развития – теоретического осмысления.

На этом этапе важным является определение места библиометрии в системе наук.

Ученые и специалисты, занимающиеся этим вопросом, едины во мнении, что библиометрия это не самостоятельная дисциплина, а лишь комплекс математических и статистических методов, т.е. субдисциплина. Учитывая проблематику исследований, попадающих в сферу интересов той или другой научной дисциплины, а также применение полученных результатов в практической деятельности, в том числе и в библиотечной, ученый из ГДР М. Бониц предложил библиометрией считать субдисциплину библиотековедения, т.е. комплекс математических и статистических методов, применяемых в библиотековедении для «изучения и оптимизации научных и ненаучных документов и библиотечных статей» (9).

Исследование науки наряду с библиометрией осуществляют наукометрия и информетрия. В основе этих методов, также как и в библиометрии, лежит количественный анализ.

Наукометрия исследует количественные закономерности, используемые для совершенствования научной деятельности. Информетрия исследует количественные закономерности, используемые для совершенствования научной деятельности. Информетрия исследует комплексные закономерности научной информации и научной коммуникации для совершенствования информационной деятельности, количественные закономерности документальных информационных потоков, лингвистические средства, средства общественной коммуникации, параметры тематических связей между составляющими документального потока.

Широкое применение получил системный анализ документальных информационных потоков, так как его результаты всесторонне используются для организации фондов, создания рубрикаторов и классификаторов, установления профильности, прогнозирования роста объема, определения характеристик используем ости документов во времени (старения информации) и т.п. (20, 21, 22).