Научные кластеры России в области информационных технологий

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Российский государственный гуманитарный университет

Научные кластеры России в области информационных технологий

В.В. Арутюнов

Н.В. Гришина

Москва, Россия

Аннотация

В работе анализируется научная деятельность российских организаций в области базовых направлений информационных технологий, основу которых составляют информатика, автоматика и вычислительная техника, кибернетика и связь. Проведен анализ результатов деятельности 25 научно-исследовательских организаций и высших учебных заведений Российской Федерации. На основе наукометрических показателей (публикационной активности, индексов Хирша и др.) из базы данных Российского индекса научного цитирования сформированы 6 территориальных научных кластеров России по 4 научным направлениям. В этих кластерах выявлены организации-лидеры в соответствующих отраслях научных знаний, отличающиеся высокими показателями цитируемости, индекса Хирша и востребованности результатов работ. Выявлено соотношение между потоками публикаций, зарегистрированных в Российском индексе научного цитирования, и аналогичными потоками в системе World of Science. Обнаружен факт, что мировое научное сообщество недополучает значительный объем научных знаний, приобретенных российскими исследователями.

Ключевые слова: информационные технологии, научный кластер, информатика, автоматика и вычислительная техника, связь, кибернетика, публикационная активность, результативность научной деятельности

Abstract

Scientific Russian clusters in the field of information technologies

V.V. Arutyunov, N.V. Grishina, Russian State University for the Humanities, Moscow

The paper analyzes the scientific activities of Russian organizations in the field of basic areas in information technologies, which backbone are the computer science, automation and computer technology, cybernetics and communications. The analysis was made for the activity results of 25 research organizations and higher educational institutions in the Russian Federation. Following the scientometric figures (publication activity, Hirsch indices, etc.) from the database of the Russian scientific citation index 6 territorial scientific clusters of Russia in 4 scientific areas were formed. In those clusters the leading organizations were identified for the relevant fields of scientific knowledge, characterized by high citation rates, Hirsch and demand for the results of work. The relationship between the streams of publications registered in the Russian Science Citation Index and similar streams in the World of Science system is revealed. The fact is discovered that the world scientific community is not receiving a significant amount of scientific knowledge obtained by Russian researchers.

Keywords: information technologies, scientific cluster, computer science, automation and computer engineering, communication, cybernetics, publication activity, scientific performance

Введение

Важнейший и существенный вклад в развитие информационных технологий в XXI в. внесли следующие научные направления: автоматика и вычислительная техника, информатика, кибернетика и связь. При этом развитие и совершенствование указанных направлений происходило такими стремительными темпами, которые не могли предсказать многие специалисты.

Естественно, такой прогресс развития мог произойти только на «подготовленной» почве. В истории развития нашей цивилизации обычно выделяют четыре этапа кардинальных изменений в сфере обработки информации, которые привели к революционным преобразованиям, в том числе и общественных отношений. Это появление письменности и книгопечатания, открытие электричества и изобретение микропроцессорных технологий. Таким образом, человечество веками готовило предпосылки для создания и развития информационных технологий (ИТ).

Задача информационного развития общества впервые была поставлена в Японии еще в 1972 г. (Masuda Y. The Information Society as Postindustrial Society. Wash.: World Future Soc., 1983, p. 29). Примерно в то же время американский социолог Д. Белл в книге «Наступление постиндустриального общества. Опыт социального прогноза», изданной в 1973 г., выделил в истории человеческого общества три стадии - аграрную, индустриальную и постиндустриальную.

Американский философ Э. Тоффлер (книга «Третья волна», 1980 г.) рассматривает историю человеческой цивилизации в виде волн, следующих друг за другом.

Первая волна - «сельскохозяйственная цивилизация» и ее символ «мотыга», сменяется «цивилизацией индустриальной», символом которой является конвейер, а на смену ей приходит третья волна - «информационная цивилизация», символ которой - компьютер. Движущая сила первой волны - продукция сельского хозяйства и минеральные ресурсы, конвейер обеспечивает дешевый труд и массовое производство, а движущая сила третьей волны - создание и эксплуатация знаний [Тоффлер 2004].

В настоящее время информация во всех развитых странах является важнейшим ключевым ресурсом экономической, научной, политической и социальной жизни. При этом развитие ИТ в первую очередь связано с ускорением процессов получения, обработки, распространения и использования обществом новых знаний.

Приказом Минэкономразвития России от 27.06.2016, №400 О приоритетном проекте Минэкономразвития России «Развитие инновационных кластеров - лидеров инвестиционной привлекательности мирового уровня», «Стратегией развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014-2020 гг. и на перспективу до 2025 г.», утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 01 ноября 2013 г., №2036-р «Об утверждении Стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014-2020 гг. и на перспективу до 2025 г.», были утверждены стратегии развития территориальных инновационных кластеров информационных технологий на территории Санкт-Петербурга, Томской области, Орловской области и др.

В рамках выполнения проекта 18-07-00036А РФФИ [Арутюнов, Гришина 2018] была поставлена задача: проанализировать публикационную активность ученых и специалистов и востребованность итогов их работ в ряде естественнонаучных отраслей, в том числе в сфере информатики, автоматики и вычислительной техники, связи и кибернетики как составляющих компонент ИТ, с целью выявления организаций и персоналий - лидеров в соответствующей отрасли знаний (в том числе с учетом территориального признака исследований).

Указанный анализ проводился в соответствии с выбранными наукометрическими показателями:

- индекс востребованности I_v;

- индекс цитируемости I_c;

- индекс Хирша I_h.

Индекс востребованности определяется соотношением I = I_c / I (I - индекс публикационной активности) и позволяет выявить, насколько цитируемые результаты работ представляют интерес для научного сообщества. Примеры использования указанных индексов для оценки эффективности эрготехнических систем и определения рейтинга цитируемости российских ученых по версии РИНЦ приводятся в работах [Арутюнов 2014, Арутюнов 2015].

Ниже анализируются некоторые итоги выполненного в 20182019 гг. исследования на основе базы РИНЦ [РИНЦ 2018], дифференцированные по отраслевым и территориальным научным кластерам.

Информатика

Научный кластер организаций в области информатики представлен на рис. 1.

В данной научной области выделяются организации таких городов и регионов, как Москва, Санкт-Петербург, Московская область, Новосибирск и Краснодар.

Как следует из рис. 1, Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (НИИАС, Москва) является абсолютным лидером по всем трем показателям: I_v = 28; максимальные индексы I_c = 28179 и I_h = 96.

Рис. 1. Научный кластер организаций в области информатики

При этом по индексу цитируемости - ближайшие показатели у Новосибирского Института ядерной физики им. Г.И. Будкера Сибирского отделения РАН (I_c = 6201) и Санкт-Петербургского государственного университета (I_c = 6000); другими словами, индекс цитируемости для Института и университета меньше I_c для НИИАС в 4,5 раза.

По индексу востребованности таких резких отличий для организаций не наблюдается.

У ряда организаций значения показателя востребованности приближаются к максимальному значению I для данной отрасли. В их числе Санкт-Петербургский государственный университет (I_v = 27), Институт теоретической и прикладной электродинамики РАН (ИТПЭ) (I_v = 25), Технологический университет (Королев, Московская обл.) (I_v = 22).

Если индекс цитируемости определяет научную влиятельность автора цитируемой публикации, то индекс Хирша определяет продуктивность автора, и его высокое значение позволяет прогнозировать, что автор и в дальнейшем сможет регулярно публиковать итоги своих работ, востребованные научным сообществом.

Индекс Хирша для НИИАС существенно выделяется на фоне остальных организаций. Ближайшее значение I_h для Технологического университета (Королев, Московская область) и Санкт- Петербургского университета более чем в 2 раза меньше.

Автоматика и вычислительная техника

Научный кластер организаций в области автоматики и вычислительной техники приводится на рис. 2.

Как следует из рисунка, активно функционирующие в данной отрасли организации расположены в четырех городах: Москве, Санкт-Петербурге, Воронеже и Пензе.

Здесь также абсолютным лидером являются московские организации: Институт проблем управления им. Трапезникова РАН и Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (НИИАС), которые являются лидерами по всем трем индексам (I_v, I_c и I_h), а также Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, ФИЦ «Информатика и управление» и ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН.

Высокие значения цитируемости и индекса Хирша характерны для Института ядерной физики им. Г.И. Будкера СО РАН (I = 12529, I_h = 48) и Пензенского государственного университета (/ = 8546, I_h = 37).

Рис. 2. Научный кластер организаций в области автоматики и вычислительной техники

Связь

Эта отрасль выделяется среди других рассмотренных в первую очередь тем, что лидером по всем рассматриваемым индексам являются организации Воронежа (рис. 3). При этом для Воронежского института высоких технологий отмечаются максимальные значения индексов в этой отрасли: I_v = 12; I_c = 3828; I_h = 38.

Рис. 3. Научный кластер организаций в области связи

В число лидеров этой отрасли входят также организации Москвы и Санкт-Петербурга. В их числе Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного и Ленинградский электротехнический институт (ЛЭТИ).

Следует отметить, что значения индексов Хирша для указанных организаций при этом свидетельствуют, что в данных организациях работают ученые, чей уровень активности научной деятельности соответствует мировому, хотя он и уступает соответствующим значениям I_h в области информатики, а также автоматики и вычислительной техники (рис. 1 и 2).

Кибернетика

Научный кластер организаций в области кибернетики представлен на рис. 4.

Рис. 4. Научный кластер организаций в области кибернетики

В данной отрасли по уровню востребованности итогов научных работ выделяются организации четырех городов: Москвы, Санкт-Петербурга, Томска и Краснодара. Самые незаурядные результаты отмечаются у ученых Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (I_v = 27; I_c = 29905; I_h = 73) и Национального исследовательского Томского государственного университета (I_v = 34; I_c = 14124; I_h = 48).

В данной отрасли также следует отметить Санкт-Петербургский Институт проблем машиноведения РАН (I_v = 16; I_c = 8682; I_h = 38) и Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина (I_v = 17; I_c = 6789; I_h = 37).

Подводя итоги научной активности ученых в рассмотренных отраслях, можно отметить, что из всех рассмотренных организаций максимальный индекс востребованности отмечается у ученых Национального исследовательского Томского государственного университета в области кибернетики (I_v = 34). Лидером по индексу цитируемости является МГУ им. М.В. Ломоносова в области кибернетики (I_c = 29905). Приближается к этому показателю НИИАС в области информатики (I_c = 28179).

Наибольшие индексы Хирша отмечаются в области информатики в НИИАС (I_h = 96) и кибернетики в МГУ им. М.В. Ломоносова (I_h = 73).

Территориальные научные кластеры в области информационных технологий

наукометрический исследовательский научный кластер информатика

Выполненное исследование позволило выявить шесть основных территориальных научных кластеров России в области информационных технологий: Московский, Санкт-Петербургский, Томский, Новосибирский, Воронежский и Краснодарский. На рис. 5 показан Московский кластер в области информационных технологий.

Рис. 5. Московский научный кластер в области информационных технологий

Именно для организаций Москвы отмечаются высокие значения индексов I_v, I_c и I_h в области информатики, кибернетики, автоматики и вычислительной техники. В Томске (рис. 6) у Национального исследовательского Томского государственного университета наблюдается наивысшее значение показателя востребованности I_v в области кибернетики, а также высокие значения индексов цитируемости и Хирша.

Рис. 6. Томский научный кластер в области кибернетики

По сравнению с московским научным кластером организации Санкт-Петербурга отличаются более скромными наукометрическими показателями для всех рассматриваемых четырех отраслей знаний (рис. 7).

Рис. 7. Научный кластер Санкт-Петербурга в сфере информационных технологий

Здесь можно выделить Санкт-Петербургский государственный университет в области информатики, автоматики и вычислительной техники, а также Институт проблем машиноведения РАН в области кибернетики с I_c = 8682 и I_h = 38.

В Новосибирском научном кластере (рис. 8) выделяются два основных направления: автоматика и вычислительная техника, информатика. В области автоматики и вычислительной техники лидирует Институт ядерной физики им. Г.И. Будкера СО РАН с показателями I_v = 18, I_c = 12 529, I_h = 48. Этот же Институт демонстрирует высокие показатели в области информатики: I = 17, I = 6201, I_h = 40.

Рис. 8. Новосибирский научный кластер в области информационных технологий

Если в научном кластере Краснодара выделяются по одной организации в области информатики и кибернетики (рис. 9), то в воронежском кластере (рис. 10), как отмечалось выше, выявлены две организации: Воронежский институт высоких технологий и Воронежский государственный университет, лидирующие в области связи с высокими показателями востребованности, цитируемо- сти и индекса Хирша.

Рис. 9. Краснодарский научный кластер в области кибернетики и информатики

Рис. 10. Воронежский научный кластер в области связи

Заключение

По итогам выполненного исследования для всех четырех базовых направлений ИТ (информатики, автоматики и вычислительной техники, связи и кибернетики) выявлены организации-лидеры, отличающиеся высокими показателями востребованности итогов исследований, отраженных в публикациях, а также максимальными индексами цитируемости и Хирша.

При этом максимальный индекс востребованности отмечается у Национального исследовательского Томского государственного университета в области кибернетики (I = 34).

Лидером по индексу цитируемости является МГУ им. М.В. Ломоносова в области кибернетики (I_c = 29 905). Приближается к этому показателю НИИАС в области информатики (I_c = 28 179).

Максимальные индексы Хирша отмечались в области информатики в НИИАС (I_h = 96) и в сфере кибернетики в МГУ им. М.В. Ломоносова (I_h = 73).

По результатам исследования сформированы шесть основных территориальных научных кластеров России в области ИТ: Московский, Санкт-Петербургский, Томский, Новосибирский, Воронежский и Краснодарский, организации в которых отличаются высокими значениями индексов востребованности I , цитируемости I_c и Хирша I_h.

Для организаций Москвы отмечаются высокие значения индексов I_v, I_c и I_h в области информатики, кибернетики, автоматики и вычислительной техники.

Томский научный кластер лидирует в области кибернетики по показателю востребованности, Воронежский по этому индексу - в области связи.

Сравнительный анализ потоков публикаций в 2013-2017 гг. по четырем вышеуказанным отраслям в РИНЦ и WoS также показал, что в области связи и кибернетики ежегодные потоки публикаций в РИНЦ в два и более раз превышают аналогичные потоки в системе WoS. Так как в РИНЦ отражаются в основном публикации и цитируемость российских исследователей, указанный факт может свидетельствовать о том, что мировое научное сообщество недополучает значительный объем научных знаний, полученных российскими исследователями.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, грант №18-07-00036 А.

Литература

1. Арутюнов 2014 - Арутюнов В.В. Показатели эффективности эрготехнических систем // Научные и технические библиотеки. 2014. №6. С. 5-14.

2. Арутюнов 2015 - Арутюнов В.В. Особенности рейтинга цитируемости российских ученых по версии РИНЦ // Научные и технические библиотеки. 2015. №5. С. 28-43.

3. Арутюнов, Гришина 2018 - Арутюнов В.В., Гришина Н.В. Оценка результативности научной деятельности российских ученых: кластерный анализ (на примере естественнонаучных отраслей) // Научные и технические библиотеки. 2018. №9. С. 76-91.

4. РИНЦ 2018 - РИНЦ (Российский индекс научного цитирования).

5. Тоффлер 2004 - Тоффлер Э. Третья волна. М.: АСТ, 2004. 781 с.

References

1. Arutyunov, V.V. (2014), “Indicators of the ergotechnical systems effectiveness”, Nauchnye i tekhnicheskie biblioteki, vol. 6, pp. 5-14.

2. Arutyunov, VV. (2015), “Features of the citation rating of Russian scientists according to the RSCI”, Nauchnye i tekhnicheskie biblioteki, vol. 5, pp. 28-43.

3. Arutyunov, V.V. and Grishina, N.V. (2018), “Evaluation of the effectiveness in scientific performance of Russian scientists. Cluster analysis (by the example of natural Sciences)”, Nauchnye i tekhnicheskie biblioteki, vol. 9, pp. 77-92.

4. RSCI (2018), Russian Science Citation Index.

5. Toffler, E. (2004), Tretya volna [Third wave]. AST, Moscow, Russia.

Размещено на allbest.ru