​​OpenAlex как альтернатива WoS и Scopus?

OpenAlex, «наследница» Microsoft Academic Graph (MAG), как мы уже неоднократно рассказывали, продолжает набирать популярность: с 2023 года ее использует, например, Университет Сорбонны (для внутренней аналитики), а Лейденский университет рассчитывает свой рейтинг на основе открытых данных. Однако, несмотря на растущий интерес, дискуссии о потенциале OpenAlex как полноценной альтернативы ведущим библиометрическим базам продолжаются.

На днях в Scientometrics вышла статья, авторы которой в очередной раз посмотрели на представленность метаданных в OpenAlex в сравнении с WoS и Scopus. Авторы объединили в один корпус записи, общие для всех трех наборов данных (OpenAlex, WoS и Scopus) на основе совпадения DOI, опубликованные в период с 2015 по 2022 год; при анализе ссылок учитывались работы, опубликованные с 1996 по 2022 год.

Примечательно, что удаление порядка 39 тысяч публикаций объясняется дублирующимися DOI. При этом Scopus содержит значительно больше DOI, к которым привязано несколько записей, а OpenAlex — наибольшее количество записей без DOI. Кроме того, OpenAlex включает ссылки на некоторые удалённые из баз публикации.

Общий корпус после удаления дублей содержит 23,6 % и 25,6 % всех записей в WoS и Scopus и 6,9 % записей в OpenAlex, а на долю этих публикаций приходится около 41,1 % (WoS), 35,8 % (Scopus) и 31,7 % (OpenAlex) ссылок, что объясняется большим охватом OpenAlex (для периода с 2015 по 2022 гг. это 74,3 % записей WoS, 60,8 % записей Scopus и 21,8 % записей OpenAlex).

При сравнении среднего количества ссылок на публикацию по всем записям OpenAlex значительно уступает WoS и Scopus (7,6 vs. 16.9 vs. 18,7). Однако в корпусе 2015–2022 гг. показатели OpenAlex гораздо лучше (WoS — 33,4, Scopus — 33,6, OpenAlex — 34,8), что может быть обусловлено тем, что база содержит много публикаций с короткими списками источников, которые отсутствуют в WoS и Scopus.

Доля статей в OpenAlex с хотя бы одним указанным ORCID составляет 92 %, тогда как для WoS — 16%, а для Scopus — 32%. Это объясняется тем, что OpenAlex использует «принцип щедрости» при устранении неоднозначности авторов (т. е. в OpenAlex ORCID может приписываться к автору даже тогда, когда он может потенциально принадлежать однофамильцу). В частности, некоторые авторы с китайскими именами связаны с более чем 10 000 публикаций.

Очередной срез (в действительности — примерно на начало 2024 года, если ориентироваться на дату отправки статьи) показывает, что различия между OpenAlex и коммерческими платформами все еще остаются довольно ощутимыми. Авторы исследования подчёркивают, что работа с метаданными из развивающейся базы все еще требует внимательности и тщательной предварительной обработки. При этом исследователи призывают продолжать отслеживать изменения, используя предложенный ими подход и аналогичные инструменты, так как подобные работы позволяют лучше понимать и преодолевать препятствия на пути к открытой наукометрии.

#OpenAlex #Scopus #WoS #обзор #базыданных #открытыйдоступ #database

Какой уровень самоцитирования в журнале можно считать приемлемым?

Самоцитирование журнала - это наличие ссылок из опубликованных в нем статей на статьи в этом же журнале. В целом, в этом нет ничего предосудительного. Почему автор не может сослаться на статью другого ученого или на свою же статью, опубликованную в этом же журнале ранее, если он действительно в своей работе опирался на их результаты? Однако, если доля самоцитирования в журнале становится необычно большой, возникают сомнения, а не используются ли в редакции этого журнала недобросовестные практики с целью накрутки показателей (того же импакт-фактора, который, как известно, учитывает самоцитирование). Например, редакторы или рецензенты рекомендуют автору включить больше ссылок на статьи в этом же журнале.

Какой же уровень самоцитирования журнала можно считать приемлемым? Такой вопрос нередко приходится слышать от издателей научных журналов. Сразу скажем, что однозначного ответа на этот вопрос нет. Многое зависит от практики цитирования в данном научном направлении, размера журнала и его доли в общем потоке публикаций по данной тематике. Тем не менее, с помощью нейросети можно попробовать оценить обоснованность уровня самоцитирования в каждом журнале. В основе такой оценки лежит предположение, что если в статью искусственным образом добавляются ссылки на статьи в этом же журнале, которые не являются необходимыми в контексте данного исследования, то их тематическая близость по отношению к данной статье будет меньше.

Чтобы проверить эту гипотезу, мы с помощью встроенной на eLIBRARY.RU нейросети рассчитали средний уровень тематической близости между цитирующими и цитируемыми публикациями для нескольких журналов. При этом отдельно были рассчитаны значения для самоцитирования и для цитирования других журналов. В идеале, если цитированию статей в этом же журнале не отдается никакого предпочтения, разница между этими значениями должна быть близка к нулю. Назовем условно этот показатель уровнем обоснованности самоцитирования.

На диаграмме приведены результаты для двух журналов в области экономики. Для журнала "Вопросы экономики" (двухлетний коэффициент самоцитирования в РИНЦ 7%) уровень обоснованности самоцитирования выше нулевого уровня. Это означает, что самоцитирование используется только в действительно необходимых случаях. Возможно даже, что редакционная политика журнала направлена на некоторое ограничение практики самоцитирования.

Для журнала "Экономика и предпринимательство" (двухлетний коэффициент самоцитирования в РИНЦ 30%) мы видим обратную картину. Уровень обоснованности самоцитирования ниже нулевого уровня, хотя и просматривается определенная коррекция в последние годы.

В целом, приведенные примеры подтверждают точку зрения, что естественный уровень самоцитирования для научного журнала составляет где-то около 15-20%.

Отметим также, что этот подход можно использовать и для исследования более сложных случаев, например, практики дружественного цитирования, когда один журнал используется для накрутки показателей другого.