доктор педагогических наук, заведующий отделом, отдел научных исследований открытой науки Государственной публичной научно-технической библиотеки Сибир- ского отделения Российской академии наук (ГПНТБ СО РАН), г. Новосибирск, Российская Федерация
Dr. Sci. (Educ.), Head of Department of the Open Science Research Department, State Public Scientific Technological Library, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russian Federation
The development of open science ideas and principles has facilitated the spread of open access resources (OARs), creating a wide range of information retrieval and bibliometric capabilities for analyzing various documents, journals, authors, organizations, research areas, thanks to the increased effectiveness of metadata, the links between resources, the implementation of proprietary classification systems in OARs, and data enrichment using artificial intelligence technologies. Metadata plays a crucial role in enhancing the effectiveness of OARs, as it serves as a means of document management, ensuring their identification, systematization, visibility, search, discovery, and access control in information retrieval systems. However, unified approaches are lacking regarding 1) the representation of metadata in OARs, 2) the development of classification schemes and services for processing search results, and 3) the presentation of search fields. This exacerbates the problems often encountered when working with information resources related to metadata quality (incompleteness, inaccuracy, errors, inconsistencies, subjectivity in subjectification and systematization) and their interoperability during automatic exchange, processing, and use. The study aims to analyze the effectiveness of metadata representation in major scientific OARs and their functionality for document search and processing. To achieve this goal, the first stage involved a content analysis of 10 reviews from 2023–2025. These reviews compared major scientific OARs (Crossref, Dimensions, OpenAlex, Scilit, Semantic Scholar, The Lens, etc.) with international scientometric databases Scopus and Web of Science Core Collection in terms of metadata completeness and quality, confirming the potential of OARs as bibliographic sources for scientific information retrieval. To validate these findings, the second stage involved an analysis of metadata in four selected major scientific OARs (OpenAlex, Dimensions, The Lens, and Semantic Scholar), assessing their service functionality for conducting bibliometric research and visualizing the resulting data. Furthermore, the proprietary or adopted document classification systems within the OARs were examined, along with the specifics of exporting large volumes of metadata. A comparative analysis of OpenAlex, Dimensions, The Lens, and Semantic Scholar revealed differences in field completeness, analytical services, export limitations, as well as typical metadata quality vulnerabilities. Nevertheless, the prospects for the development of these resources for scientific information retrieval and research are acknowledged, considering their continuously evolving functionality and the use of reliable sources for data enrichment, such as Crossref, ORCID, ROR, etc. The presence of international identifiers, the resolution of ambiguities in description, and addressing issues in document indexing when assigning additional metadata fields in OARs will enable their use as effective information resources. This will contribute to forming a more transparent research landscape, enable multiparameter analysis of the development of scientific fields and collaboration, facilitate multifaceted study of research topics, and enhance the visibility of publications in the global information space. It will also increase the citation potential of authors, scientific organizations, and journals through inclusion in a greater number of interconnected resources, provision of additional metadata for publication, and the availability of service capabilities and functionalities for further processing and presentation using visualization tools, knowledge mapping instruments, and others.
Развитие идей и принципов открытой науки способствовало распространению ресурсов открытого доступа (РОД), появлению широкого спектра информационно-поисковых и библиометрических возможностей для анализа различных документов, журналов, авторов, организаций, направлений исследований. Это стало возможным благодаря повышению эффективности метаданных за счет установления связей между ресурсами, внедрения в РОД собственных классификационных систем и обогащения данных с помощью технологий искусственного интеллекта. Метаданные играют важную роль в повышении эффективности РОД, так как являются средствами управления документами, обеспечивая их идентификацию, систематизацию, видимость, поиск, обнаружение и контроль доступа в информационно-поисковых системах. Однако не выработаны единые подходы к решению ключевых задач, связанных с функционированием ресурсов: 1) отражению метаданных в РОД; 2) разработке классификационных схем и сервисов для обработки результатов поиска; 3) представлению поисковых полей. Это усугубляет проблемы, часто возникающие при работе с информационными ресурсами, связанные с качеством метаданных (неполнота, неточность, ошибки, несогласованность, субъективность предметизации и систематизации) и их интероперабельностью при автоматическом обмене, обработке и использовании. Цель данного исследования — проанализировать эффективность представления метаданных в крупнейших научных РОД и функционал этих ресурсов для решения задач поиска и обработки документов. Для достижения поставленной цели на первом этапе был проведен контент-анализ 10 обзорных публикаций за 2023–2025 гг., в которых сравнивались крупнейшие научные РОД (Crossref, Dimensions, OpenAlex, Scilit, Semantic Scholar, The Lens и др.) с международными наукометрическими базами данных Scopus и Web of Science Core Collection на предмет полноты и качества метаданных. Результаты контент-анализа подтвердили возможности использования РОД в качестве библиографических источников поиска и анализа научной информации. Для верификации полученных данных на втором этапе были выявлены и изучены метаданные в четырех выбранных крупнейших научных РОД (OpenAlex, Dimensions, The Lens и Semantic Scholar), оценен их сервисный функционал для проведения библиометрических исследований и визуализации полученных данных. Далее были определены собственные либо используемые системы классификации документов в РОД и рассмотрены особенности выгрузки больших объемов метаданных. Сравнительный анализ OpenAlex, Dimensions, The Lens и Semantic Scholar показал различия по полноте полей, аналитическим сервисам и ограничениям экспорта, а также типовые уязвимости качества метаданных. Сделан вывод о перспективах развития этих ресурсов для поиска научной информации и проведения исследований с учетом постоянно развивающегося функционала и использования надежных источников, таких как Crossref, ORCID, ROR и др., для пополнения РОД. Наличие международных идентификаторов, устранение неоднозначности в описании, решение проблем индексирования документов при присвоении дополнительных полей метаданных позволят использовать РОД как эффективные информационные ресурсы. Это будет способствовать формированию более прозрачного исследовательского ландшафта, многопараметрическому анализу развития научных направлений и сотрудничества, углубленному изучению тематик исследований, повышению видимости изданий в мировом информационном пространстве, а также цитируемости авторов, научных организаций и журналов благодаря отражению в большем количестве связанных ресурсов, дополнительным метаданным для публикации, а также сервисным возможностям и функционалу ресурсов для дальнейшей обработки и представления данных с помощью средств визуализации, инструментов построения карт знаний и других технологий.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.