Библиометрический анализ как катализатор качества исследований и стратегической научной политики

Введение. Библиометрические практики заняли центральное место в современной оценке исследований, влияя на академические карьеры, институциональные рейтинги и национальную научную политику. Однако их неселективное применение вызывает серьезные опасения, связанные с вопросами справедливости, эпистемологической предвзятости и размывания академических ценностей. Несмотря на то что инициативы по реформированию ответственного отношения к метрикам, такие как Лейденский манифест и DORA, получили международное признание, интеграция их принципов в институциональные и национальные рамки остается непоследовательной. В данной статье рассматривается неразрешенное противоречие между глобальным дискурсом об ответственном отношении к метрикам и его неравномерной операционализацией в разных контекстах.
Цель. Исследование представляет концептуальный анализ управления библиометрией, выдвигая аргумент о необходимости переосмысления исследовательских метрик как интегрированных инструментов многоуровневого научного управления. 
Метод. Для обоснования теоретической позиции авторы использовали иллюстративное библиометрическое картирование и интерпретативный синтез политики в сфере библиометрической оценки исследований и академической карьеры. В программе VOSviewer был выполнен анализ со-встречаемости ключевых слов и терминов на основе массива из 500 наиболее цитируемых публикаций по теме библиометрической оценки исследований (2015–2024 гг.), извлеченных из базы данных Scopus. Полученные тематические кластеры анализировались не как эмпирическое доказательство, а как интеллектуальные ориентиры для концептуальной дискуссии. Интерпретация материалов осуществлялась путем сопоставления с ключевыми документами в области библиометрической оценки исследований и с реформаторскими повестками научной политики, при этом аналитическая рамка опиралась на концептуально ориентированный подход.
Результаты. Библиометрическая визуализация выявила фрагментированность дискурса: нормативные рамки ответственного использования метрик концептуально обозначены, но слабо интегрированы в литературу, ориентированную на оценку эффективности научной деятельности. Описанные национальные кейсы (Китай, Италия, Индонезия) позволили усилить иллюстрацию расхождения между политической риторикой и практической реализацией. В статье предлагается многоуровневая концептуальная модель «метрической ответственности», охватывающая индивидуальное, институциональное и национальное измерения реформ в сфере оценки научной деятельности.
Выводы. Полученные результаты подтверждают необходимость управления метриками на основе принципов баланса: количественные показатели должны сочетаться с контекстуальной экспертизой, этической рефлексией и согласованностью политик. Комбинируя концептуальное рассуждение с эмпирическими иллюстрациями, статья вносит вклад в теоретическое обоснование ответственного отношения к метрикам и предлагает рефлексивную рамку для выстраивания научной политики и институциональных реформ в цифровую эпоху.

1. Archambault É., Larivière V. The limits of bibliometrics for the analysis of the social sciences and humanities literature. In: World Social Science Report, 2010: Knowledge Divides. Paris: UNESCO Publishing; 2010, pp. 251–254.

2. Glänzel W., Thijs B., Debackere K. The application of citation-based performance classes to the disciplinary and multidisciplinary assessment in national comparison and institutional research assessment. Scientometrics. 2014;101:939–952. https://doi.org/10.1007/s11192-014-1247-1

3. El-Ouahi J. Scientometric rules as a guide to transform science systems in the Middle East and North Africa. Scientometrics. 2024;129:869–888. https://doi.org/10.1007/s11192-023-04916-x

4. Cobo M. J., López-Herrera A. G., Herrera-Viedma E., Herrera F. Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2011;62(7):1382–1402. https://doi.org/10.1002/asi.21525

5. Thelwall M. The pros and cons of the use of altmetrics in research assessment. Scholarly Assessment Reports. 2020;2(1):1–9. https://doi.org/10.29024/sar.10

6. Putera P. B., Iriany I. S., Gustina A., Pasciana R., Wismayanti Y. F., Qatrunnada N. Weather, climate, and society: A retrospective between 2009 and 2022 using bibliometric and content analysis. Weather, Climate, and Society. 2024;16(4):651–672. https://doi.org/10.1175/WCAS-D-23-0047.1

7. Bornmann L. Alternative metrics in scientometrics: A meta-analysis of research into three altmetrics. Scientometrics. 2015;103(3):1123–1144. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1565-y

8. Lendvai G. F. Valuing diversity, from afar: A scientometric analysis of the Global North countries’ overrepresentation in top communication journals. Communication Studies Review. 2025;4(1):82–108. https://doi.org/10.1515/omgc-2024-0056

9. Albanna B., Handl J., Heeks R. Publication outperformance among Global South researchers: An analysis of individual-level and publication-level predictors of positive deviance. Scientometrics. 2021;126(10):8375–8431. https://doi.org/10.1007/s11192-021-04128-1

10. Turki H., Fraumann G., Hadj Taieb M. A., Ben Aouicha M. Global visibility of publications through digital object identifiers. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2023;8:1207980. https://doi.org/10.3389/frma.2023.1207980

11. Кириллова О. В., Тихонова Е. В. Критерии качества научного журнала: измерение и значимость. Научный редактор и издатель. 2022;7(1):12-27. https://doi.org/10.24069/SEP-22-39

12. Ismail S., Nason E., Marjanovic S., Grant J. Bibliometrics as a tool for supporting prospective R&D decision-making in the health sciences: Strengths, weaknesses and options for future development. Santa Monica, CA: RAND Corporation; 2009. Available from: https://www.rand.org/pubs/technical_reports/TR685.html (accessed: 20.05.2025).

13. Bornmann L. Do altmetrics point to the broader impact of research? An overview of benefits and disadvantages of altmetrics. Journal of Informetrics. 2014;8(4):895–903. https://doi.org/10.1016/j.joi.2014.09.005

14. Senthil R., Anand T., Somala C. S., Saravanan, K. M. Bibliometric analysis of artificial intelligence in healthcare research: Trends and future directions. Future Healthcare Journal. 2024;11(3):100182. https://doi.org/10.1016/j.fhj.2024.100182

15. Sahar R., Munawaroh M. Artificial intelligence in higher education with bibliometric and content analysis for future research agenda. Discover Sustainability. 2025;6:401. https://doi.org/10.1007/s43621-025-01086-z

16. Ellegaard O. The application of bibliometric analysis: disciplinary and user aspects. Scientometrics. 2018;116(1):181–202. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2765-z

17. Mallapaty S. China bans cash rewards for publishing papers. Nature. 2020;579(7797):18. https://doi.org/10.1038/d41586-020-00574-8

18. Zhu H., Shuhuai L. Instant prediction of scientific paper cited potential based on semantic and metadata features: Taking artificial intelligence field as an example. PLoS ONE. 2024;19(12):1–20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0312945

19. Hicks D., Wouters P., Waltman L., de Rijcke S., Rafols I. Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics. Nature. 2015;520:429–431. https://doi.org/10.1038/520429a

20. Wilsdon J. The metric tide: Report of the independent review of the role of metrics in research assessment and management. 2015. SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781473978782

21. Blockmans W., Engwall L., Weaire D. Bibliometrics: Use and Abuse in the Review of Research Performance. London: Portland Press; 2015.

22. Asubiaro T., Onaolapo S., Mills D. Regional disparities in Web of Science and Scopus journal coverage. Scientometrics. 2024;129(3):1469–1491. https://doi.org/10.1007/s11192-024-04948-x

23. Sugimoto C. R., Robinson-Garcia N., Murray D. S., Yegros-Yegros A., Costas R., Larivière V. Scientists have most impact when they’re free to move. Nature. 2017;550:29–31. https://doi.org/10.1038/550029a

24. Põder E. What is wrong with the current evaluative bibliometrics? Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022;6:824518. https://doi.org/10.3389/frma.2021.824518

25. Ioannidis J. P. A., Maniadis Z. Quantitative research assessment: Using metrics against gamed metrics. Internal and Emergency Medicine. 2024;19(1):39–47. https://doi.org/10.1007/s11739-023-03447-w

26. Falagas M. E., Alexiou V. G. Editors may inappropriately influence authors’ decisions regarding selection of references in scientific articles. International Journal of Impotence Research. 2007;19(5):443–445. https://doi.org/10.1038/sj.ijir.3901583

27. Ioannidis J. P. A., Thombs B. D. A user’s guide to inflated and manipulated impact factors. European Journal of Clinical Investigation. 2019;49(9):e13151. https://doi.org/10.1111/eci.13151

28. Norris S. Bibliometrics and research evaluation: uses and abuses (Book review). Journal of Librarianship and Scholarly Communication. 2019;7(1):eP2286. https://doi.org/10.7710/2162-3309.2286

29. Ioannidis J. P. A., Maniadis Z. In defense of quantitative metrics in researcher assessments. PLoS Biology. 2023;21(12):e3002408. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002408

30. Tahamtan I., Bornmann L. Altmetrics and societal impact measurements: Match or mismatch? A literature review. Profesional de la Información. 2020;29(1):1–29. https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.02

31. Szomszor M., Adie E. Overton: A bibliometric database of policy document citations. Quantitative Science Studies. 2022;3(3):624–650. https://doi.org/10.1162/qss_a_00204

32. Morgan-Thomas A., Tsoukas S., Dudau A., Gąska P. Beyond declarations: Metrics, rankings and responsible assessment. Research Policy. 2024;53(10):105093. https://doi.org/10.1016/j.respol.2024.105093

33. Donthu N., Kumar S., Mukherjee D., Pandey N., Lim W. M. How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research. 2021;133:285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070

34. Ma L. Metrics and epistemic injustice. Journal of Documentation. 2022;78(7):392–404. https://doi.org/10.1108/JD-12-2021-0240

35. Mondal H., Deepak K. K., Gupta M., Kumar R. The h-index: Understanding its predictors, significance, and criticism. Journal of Family Medicine and Primary Care. 2023;12(11):2531–2537. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_1613_23

36. Vivek N., Clark E., Gao L., Xu S., Baskauf S., Nguyen K., Goldin M., Prasad K., Miller A., Zhang P., Yang S., Rohde S., Topf M., Gelbard A. Social network analysis as a new tool to measure academic impact of physicians. Laryngoscope Investigative Otolaryngology. 2025;10(1):e70060. https://doi.org/10.1002/lio2.70060

37. O’Connor S. The San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA) in nursing science. Nursing Science Quarterly. Available from: http://hdl.handle.net/10147/634330 (accessed: 20.05.2025).

38. Montazerian M., Shaghaei N., Drachen T. M., Dorch B. F. Editorial: Quality and quantity in research assessment: examining the merits of metrics. volume II. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2024;9:1400009. https://doi.org/10.3389/frma.2024.1400009

39. Saroyan A. Fostering creativity and critical thinking in university teaching and learning: Considerations for academics and their professional learning. OECD Education Working Papers. 2022;(280). https://doi.org/10.1787/09b1cb3b-en

40. Genderjahn S., Bertelmann R., Ferguson L.M., zu Castell W., Dransch D., Juckeland G. et al. Helmholtz Open Science Briefing: Helmholtz Open Science Forum “Research Evaluation, Reputation Systems, and Openness”. Potsdam: Helmholtz Open Science Office; 2023. https://doi.org/10.48440/os.helmholtz.065

41. Irawan D. E., Abraham J., Tennant J. P., Pourret O. The need for a new set of measures to assess the impact of research in earth sciences in Indonesia. European Science Editing. 2021;47:e59032. https://doi.org/10.3897/ese.2021.e59032

42. Bornmann L., Leydesdorff L. Scientometrics in a changing research landscape. EMBO Reports. 2014;15(12):1228–1232. https://doi.org/10.15252/embr.201439608

43. Ioannidis J. P. A., Pezzullo A. M., Cristiano A., Boccia S., Baas J. Linking citation and retraction data reveals the demographics of scientific retractions among highly cited authors. PLoS Biology. 2025;23(1):e3002999. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002999

44. Safder I., Hassan S. U. Bibliometric-enhanced information retrieval: A novel deep feature engineering approach for algorithm searching from full-text publications. Scientometrics. 2019;119(1):257–277. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03025-y

45. Kirchik O., Gingras Y., Larivière V. Changes in publication languages and citation practices and their effect on the scientific impact of Russian science (1993–2010). Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2012;63(7):1411–1419. https://doi.org/10.1002/asi.22642

46. Pislyakov V., Shukshina E. Measuring excellence in Russia: Highly cited papers, leading institutions, patterns of national and international collaboration. Journal of the Association for Information Science and Technology. 2014;65(11):2321–2330. https://doi.org/10.1002/asi.23093

47. Raitskaya L., Tikhonova E. Pressure to publish internationally: Scholarly writing coming to the fore. Journal of Language and Education. 2020;6(1):4–7. https://doi.org/10.17323/jle.2020.10631

48. van Eck N. J., Waltman L. Citation-based clustering of publications using CitNetExplorer and VOSviewer. Scientometrics. 2017;111(2):1053–1070. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2300-7