Индекс на цитиране

Индекс на цитиране (ИЦ) /на английски: Citation Index (CI)/ между научни публикации е референтна база от данни, която индексира препратките, посочени в списъците с референции на тези публикации, предоставя количествени показатели за тези препратки (като общ обем на цитиране, H-индекс и др.) и позволява на потребителя лесно да установи кои по-късни документи цитират кои по-ранни документи.

Форма на индекс на цитиране се среща за първи път в еврейската религиозна литература от XII век. Юридическите индекси на цитиране са открити през XVIII век и са направени популярни от цитатори като цитатите на Шепърд (1873). През 1961 г. Институтът за научна информация (ISI) на Юджийн Гарфийлд въвежда първия индекс за цитиране на статии, публикувани в академични списания: първо Science Citation Index (SCI), а по-късно включва в него индекси на цитиране по обществени науки /Social Sciences Citation Index (SSCI)/ и Arts and Humanities Citation Index (AHCI). Американското химическо дружество преобразува своя печатeн реферативeн журнал „Химическа реферативна служба“ /Chemical Abstract Service/ (създаден през 1907 г.) в достъпен по интернет SciFinder през 2008 г. Първото автоматизирано индексиране на цитати [1] е извършено от CiteSeerX CiteSeer през 1997 г. и е патентовано. [2] Други източници на такива данни включват Google Наука, Microsoft Academic, Scopus на Елзивър и iCite на Националните институти по здравеопазване. [3]

От 2005 г. в Научната електронна библиотека (НЭБ, ELIBRARY.Ru) е създаден Руският индекс за научно цитиране (RSCI) [4]. Целта на проекта е създаване на национална библиографска база данни за научни периодични издания.

Индексът на цитиране е един от най-разпространените наукометрични показатели и се използва за формална оценка в научните и бюрократични среди в много страни. Алтернативи на индекса на цитиране са eкспертната оценка и оценката по импакт фактора на научните списания.

На руски език е обичайно специално тълкуване на понятието „Индекс на цитиране“, което означава индикатор, който показва значимостта на тази статия и се изчислява въз основа на последващи публикации, които се отнасят до тази работа.

Методите за анализ на цитиране принадлежат към по-обща група методи за анализ на документния поток. [5]

Основни индекси на цитиране

[редактиране | редактиране на кода]

Базираните на абонамент системи за индексиране на академично цитиране с общо предназначение включват:

Всяка от тях индексира цитирания между публикациите и има механизъм за установяване кои документи цитират кои други документи. Те не са с отворен достъп и се различават значително по цена: Мрежата на науката и Scopus са достъпни чрез абонамент (обикновено за библиотеки).

Освен това CiteSeer и Google Наука са безплатно достъпни онлайн.

Съществуват и няколко системии за индексиране на цитирания с отворен достъп, като:

Индексът на цитиране е критикуван като статистически ненадежден показател, който зависи от областта на знанието (биолозите и лекарите имат повече от физиците, а физиците съответно повече от математиците), от общия брой специалисти в определен раздел на науката, от текущата популярност на научните изследвания (в горещи области статиите се цитират по-добре от пионерските или тези, които надхвърлят настоящата ситуация в науката), географията на публикациите в списанията, възрастта на изследователя, възможното „измама“, като „ безличен” индикатор и др. [7][8][9]

Академик Е. Д. Свердлов през 2018 г. смята, че библиометрията е лош инструмент за оценка на работата на учен, тъй като „една статия може да бъде добре цитирана, защото е погрешна“. [10]

Освен това има малки групи учени, които активно използват самоцитиране. В момента лидери в самоцитирането са руски и украински учени. [11]

  1. Giles, C. Lee, Kurt D. Bollacker, and Steve Lawrence. "CiteSeer: An automatic citation indexing system." In Proceedings of the third ACM conference on Digital libraries, pp. 89-98. 1998.
  2. SR Lawrence, KD Bollacker, CL Giles "Autonomous citation indexing and literature browsing using citation context; US Patent 6,738,780, 2004.
  3. Hutchins, BI и др. The NIH Open Citation Collection: A public access, broad coverage resource. // PLOS Biology 17 (10). October 2019. DOI:10.1371/journal.pbio.3000385. с. e3000385.
  4. Писляков В. В. Наукометрические методы и практики, рекомендуемые к применению в работе с российским индексом научного цитирования Архив на оригинала от 2006-05-25 в Wayback Machine.// Отчёт о научно-исследовательской работе (промежуточный) по теме «Разработка системы статистического анализа российской науки на основе данных российского индекса цитирования». — М., 2005.
  5. Редькина Н. С. Модель многоуровневого изучения результативности научных исследований Архив на оригинала от 2011-05-23 в Wayback Machine.// VII Всероссийская конференция молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых). 1-3 ноября 2006 года, Красноярск, Россия
  6. Web of Science // Посетен на April 24, 2022.
  7. Геннадий А. Месяц – «Индекс цитирования не всегда объективно отражает заслуги учёного» Архив на оригинала от 2014-02-18 в Wayback Machine.
  8. Валерий В. Козлов и Нелли В. Мотрошилова – Об индексе цитирования Архив на оригинала от 2016-03-04 в Wayback Machine.
  9. Чтобы индексы цитирования сработали // Архивиран от оригинала на 2012-06-29. Посетен на 2012-06-02.
  10. Свердлов Е. Д. «Статья может хорошо цитироваться потому, что она ошибочна». Почему научную работу нельзя оценивать по ее цитированию Архив на оригинала от 2018-10-01 в Wayback Machine. // Индикатор.ру. 7 февраля 2018.
  11. «Опубликована база учёных, которые активно цитируют сами себя. Украина и Россия в лидерах» Архив на оригинала от 2019-08-21 в Wayback Machine. // на базе перевода из PLoS Biology