Розробка індивідуально-орієнтованого методу вибору суб’єктів наукової діяльності для реалізації наукових проєктів на основі наукометричного аналізу

The main factors influencing the choice of individual subjects of the scientific activity or potential partners and executors for scientific and educational projects were analyzed. The specific features of choosing project executors of different categories were indicated. The functional responsibilities of project participants in accordance with the project structure were described. The individually oriented method for choosing subjects of scientific activity as executors of scientific and educational projects was developed, taking into account the productivity of their scientific activities in the past and considering the structure of projects. To determine the merits of the subjects of scientific activity, which are included in the relevant scientific subject spaces, it is necessary to apply the procedure of their productivity assessment. In addition, it is necessary to predict a change in productivity in the future based on retrospective data for this subject. Next, it is required to solve the multi-criteria problem of the choice among the subjects of scientific activity who are quite productive in the opinion of the project manager. The use of the developed method reduces the subjective impact on making a decision regarding the choice of project executors. This is due to the fact that they are chosen by automated calculation of scientometric indicators of subjects, guided only by open sources of information. The individually oriented method for the selection of subjects of scientific activity was verified on the example of the formation of three applications of research projects. As a result, the average percentage of scientists who meet the requirements of project managers for each scientific subject space was about 46.55 %. The percentage of those involved in the project from those who were selected is about 24.07 %. The probability of cooperation is higher among those who have an average H-index.Проведен анализ основных факторов, влияющих на выбор индивидуальных субъектов научной деятельности или потенциальных партнеров и исполнителей в состав научных и образовательных проектов. Указаны особенности выбора исполнителей проекта разных категорий. Описаны функциональные обязанности участников проектов в соответствии со структурой проектов. Разработан индивидуально-ориентированный метод выбора субъектов научной деятельности как исполнителей научных и образовательных проектов, учитывая производительность их научной деятельности в прошлом и с учетом структуры проектов. Для определения преимуществ субъектов научной деятельности, которые включаются в соответствующие предметные научные пространства, необходимо применить процедуру оценки их производительности. Кроме того, следует спрогнозировать изменение производительности в будущем на основе ретроспективных данных для данного субъекта. Далее нужно решить многокритериальную задачу выбора среди тех субъектов научной деятельности, которые достаточно продуктивны по мнению менеджера проекта. Использование разработанного метода позволяет уменьшить субъективное влияние на принятие решения о выборе исполнителей проекта. Это связано с тем, что выбор производится путем автоматизированного расчета наукометрических показателей субъектов, руководствуясь только открытыми источниками информации. Проведена верификация индивидуально-ориентированного метода выбора субъектов научной деятельности на примере формирования трех заявок научно-исследовательских проектов. В итоге средний процент ученых, удовлетворяющих требованиям менеджеров проектов по каждому предметному научному пространству, составил около 46,55 %. Процент привлекаемых к выполнению проекта из числа отобранных составляет около 24.07 %. Вероятность сотрудничества выше среди тех, кто имеет середний H-индекс.Проведено аналіз основних факторів, що впливають на вибір індивідуальних суб’єктів наукової діяльності або потенційних партнерів та виконавців до складу наукових та освітніх проєктів. Вказано особливості вибору виконавців проєкту різних категорій. Описано функціональні обов’язки учасників проєктів відповідно до структури проєктів. Розроблено індивідуально-орієнтований метод вибору суб’єктів наукової діяльності як виконавців наукових та освітніх проєктів, враховуючи продуктивність їх наукової діяльності в минулому та з урахуванням структури проєктів. Для визначення переваг суб’єктів наукової діяльності, які включаються до відповідних предметних наукових просторів, необхідно застосувати процедуру оцінювання їх продуктивності. Крім того, потрібно спрогнозувати зміну продуктивності в майбутньому на основі ретроспективних даних для даного суб’єкта. Далі потрібно розв’язати багатокритеріальну задачу вибору серед тих суб’єктів наукової діяльності, які є достатньо продуктивними на думку менеджера проєкту. Використання розробленого методу дозволяє зменшити суб’єктивний вплив на прийняття рішення щодо вибору виконавців проєкту. Це пов’язано з тим, що вибір здійснюється шляхом автоматизованого розрахунку наукометричних показників суб’єктів, керуючись тільки відкритими джерелами інформації. Проведена верифікація індивідуально-орієнтованого методу вибору суб’єктів наукової діяльності на прикладі формування трьох заявок науково-дослідних проєктів. В результаті середній відсоток науковців, які задовольняють вимоги менеджерів проєктів за кожним предметним науковим простором склав близько 46.55 %. Відсоток тих, кого залучають до виконання проєкту з числа відібраних складає близько 24.07 %. Ймовірність співпраці вища серед тих, хто має середній H-індекс

Метод оцінювання трендів продуктивності колективних наукових суб’єктів на основі модифікованого PageRank алгоритму

The task of calculating the productivity of collective scientific subjects is a relevant issue in scientometrics. This study formalized the problem of assessing productivity trends of collective scientific subjects. The TWPR-CI method for calculating the performance based on the modified PageRank algorithm is described. Formulas for calculating productivity have been derived that make it possible to take into account a change in the productivity of collective scientific subjects over time. The indicators of the basic average absolute change in performance and the chain average relative change in performance were chosen as the basis. To select promising, from the point of view of scientific work, collective subjects, preference is given to those whose basic average absolute change in productivity is positive or the chain average relative change in productivity exceeds unity. Verification of the method for assessing performance trends of collective scientific entities based on the modified PageRank algorithm using the public dataset Citation Network Dataset was carried out. The dataset includes more than 5 million scientific publications and 48 million citations. The citation of scientific publications of 27,500 collective scientific subjects for the period from 2000 to 2022 was analyzed. For this period, for 15 selected collective scientific subjects, performance is calculated using the TWPR-CI method, as well as estimates of productivity trends based on their average relative change. There are three classes of collective scientific subjects according to productivity trends. The results indicate the relevance of the proposed method for quantifying the productivity trends of collective scientific entities (higher education institutions, scientific institutes, laboratories, and other institutions engaged in scientific activities)Задача розрахунку продуктивності колективних наукових суб’єктів є актуальною задачею наукометрії. В дослідження проведено формалізацію задачі оцінювання трендів продуктивності колективних наукових суб’єктів. Описано метод розрахунку продуктивності TWPR-CI на основі модифікованого PageRank алгоритму. Встановлено формули для розрахунку продуктивності, які дозволяють врахувати зміну продуктивності колективних наукових суб’єктів з часом. За основу було обрано показники базової середньої абсолютної зміни продуктивності та ланцюгової середньої відносної зміни продуктивності. Для відбору перспективних, з точки зору наукової роботи колективних суб’єктів, надають перевагу тим, у яких базова середня абсолютна зміна продуктивності додатна або ланцюгова середня відносна зміна продуктивності перевищує одиницю. Проведена верифікація методу оцінювання трендів продуктивності колективних наукових суб’єктів на основі модифікованого PageRank алгоритму з використанням публічного датасету Citation Network Dataset. Датасет включає більше 5 млн. наукових публікацій та 48 млн. цитувань. Було проаналізовано цитування наукових публікацій 27 500 колективних наукових суб’єктів за період з 2000 р. по 2022 р. Для цього періоду для 15 вибраних колективних наукових суб’єктів розраховано продуктивність за методом TWPR-CI, а також оцінки трендів продуктивності на основі їх середньої відносної зміни. Виділено три класи колективних наукових суб’єктів за трендами продуктивності. Отримані результати свідчать про релевантність запропонованого методу для кількісного оцінювання трендів продуктивності колективних наукових суб’єктів (закладів вищої освіти, наукових інститутів, лабораторій, інших установ, які займаються науковою діяльністю