Ресурсы открытого доступа: эффективность метаданных и сервисного функционала

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.

1. Elouataoui W., El Alaoui I., Gahi Y. Metadata quality dimensions for Big Data use cases. In: Proc. 2nd Int. Conf. on Big Data, Modelling and Machine Learning. Setúbal: SciTePress; 2021:488-495. https://doi.org/10.5220/0010737400003101

2. Salvesen L. M. The future of enriched, linked, open and filtered metadata making sense of IFLA LRM, RDA, linked data and BIBFRAME. (2022), by Getaneh Alemu, London, UK: Facet Publishing, 222 pp. ISBN 9781783304943. Journal of Electronic Resources Librarianship. 2024;36(4):336-337. https://doi.org/10.1080/1941126X.2024.2417127

3. Frederick D.E. Are library data and metadata dying or nearly dead? A discussion for everyone. Library Hi Tech News. 2024;41(10):1-12. https://doi.org/10.1108/LHTN-08-2024-0148

4. Roy N., Gayan M.A. Metadata quality of selected South Asian national libraries’ Web OPACs: An assessment of cataloging errors. Cataloging & Classification Quarterly. 2025;63(1):57-83. https://doi.org/10.1080/01639374.2025.2451158

5. Walters W. H. Comparing conventional and alternative mechanisms of discovering and accessing the scientific literature. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2025;122(27): e2503051122. https://doi.org/10.1073/pnas.2503051122

6. Delgado-Quirós L., Ortega J.L. Completeness degree of publication metadata in eight free-access scholarly databases. Quantitative Science Studies. 2024;5(1):31-49. https://doi.org/10.1162/qss_a_00286

7. Céspedes L., Kozlowski D., Pradier C., et al. Evaluating the linguistic coverage of OpenAlex: An assessment of metadata accuracy and completeness. Journal of the Association for Information Science and Technology. 2025;76(6):884-895. https://doi.org/10.1002/asi.24979

8. Culbert J., Hobert A., Jahn N., et al. Reference coverage analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus. Scientometrics. 2025;130(4):2475-2492. https://doi.org/10.1007/s11192-025-05293-3

9. Turgel I.D., Chernova O.A. Open science alternatives to Scopus and the Web of Science: A case study in regional resilience. Publications. 2024;12(4):43. https://doi.org/10.3390/publications12040043

10. Мазов Н.А., Гуреев В.Н. Ведение базы данных публикаций организации с использованием библиографических ресурсов открытого доступа. Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2023;(9):20-32. https://doi.org/10.36535/0548-0019-2023-09-4

11. Mazov N. A. Gureyev V. N. Open access bibliographic resources for maintaining a bibliographic database of research organization. Scientific and Technical Information Processing. 2023;50(3): 211-223. https://doi.org/10.3103/S0147688223030115

12. Schares E. Comparing funder metadata in OpenAlex and Dimensions. OpenIS U. April 23, 2024. https://doi.org/10.31274/b8136f97.ccc3dae4

13. Singh P., Singh V.K., Kanaujia A. Metadata fields in Web of Science, Scopus, Dimensions and OpenAlex Databases: An exploratory analysis of the possibilities and ease of doing scientometric analyses. In: Proc. 5th Int. Conf. on Science & Technology Metrics (STMet 2024). My Tho: Tien Giang University; 2024:214-222. https://doi.org/10.6025/stm/2024/5/214-222

14. Velez-Estevez A., Perez I.J., García-Sánchez P., Moral-Munoz J.A., Cobo M.J. New trends in bibliometric APIs: A comparative analysis. Information Processing & Management. 2023;60(4):103385. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103385

15. Gusenbauer M. Beyond Google Scholar, Scopus, and Web of Science: An evaluation of the backward and forward citation coverage of 59 databases’ citation indices. Research Synthesis Methods. 2024;15(5):802-817. https://doi.org/10.1002/jrsm.1729

16. Редькина Н. С. Ресурсы открытого доступа и инструменты для определения трендов развития науки. Научные и технические библиотеки. 2025;(4):90-113.https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-4-90-113

17. Quirós L. J.D., Ortega J. L. Comparing bibliographic descriptions in seven free-access databases. In: Proc. 27th Int. Conf. on Science, Technology and Innovation Indicators (STI 2023). (Leiden, September 27-29, 2023). Leiden: Centre for Science and Technology Studies; 2023. https://doi.org/10.55835/6436c590b3340c364be5b2c7

18. Alperin J.P., Portenoy J., Demes K., et al. An analysis of the suitability of OpenAlex for bibliometric analyses. arXiv preprint. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.17663

19. Priem J., Piwowar H., Orr R. OpenAlex: A fully-open index of scholarly works, authors, venues, institutions, and concepts. In: From Global Indicators to Local Applications. Proc. 26th Int. Conf. on Science, Technology and Innovation Indicators (STI 2022). (Granada, September 7-9, 2022). Leiden: Centre for Science and Technology Studies; 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.01833

20. Haunschild R., Bornmann L. Usage of OpenAlex for creating meaningful global overlay maps of science on the individual and institutional levels. arXiv preprint. 2024. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0308041

21. Akbaritabar A., Theile T., Zagheni E. Global flows and rates of international migration of scholars. MPIDR Working Paper. 2023;(18). https://doi.org/10.4054/MPIDR-WP-2023-018

22. Imran A., Pasta M.Q. A qualitative study of bibliographic data sources and retrieval mechanisms for computational research. In: Proc. 26th Int. Multi-Topic Conf. (INMIC). (Karachi, December 30-31, 2024). New York, NY: IEEE; 2024:1-6. https://doi.org/10.1109/INMIC64792.2024.11004418

23. Zhang L., Cao Z., Shang Y., et al. Missing institutions in OpenAlex: Possible reasons, implications, and solutions. Scientometrics. 2024;129(10):5869-5891. https://doi.org/10.1007/s11192-023-04923-y

24. Scheidsteger T., Haunschild R., Hug S., et al. The concordance of field-normalized scores based on Web of Science and Microsoft Academic data: A case study in computer sciences. In: Science, Technology and Innovation Indicators in Transition. Proc. 23rd Int. Conference on Science, Technology and Innovation Indicators (STI 2018). (Leiden, September 12-14, 2018). Leiden: Centre for Science and Technology Studies; 2018. URL: https://www.researchgate.net/publication/324978237_The_concordance_of_field-normalized_scores_based_on_Web_of_Science_and_Microsoft_Academic_data_A_case_study_in_computer_sciences

25. Mezquita B. A comparison of OpenAlex with Scopus and Web of Science for tracking scholarly nursing literature. SAGE Open Nursing. 2025;11:23779608251361012. https://doi.org/10.1177/23779608251361012

26. Rajit D., et al. Assessing the coverage of PubMed, Embase, OpenAlex, and Semantic Scholar for automated single-database searches in living guideline evidence surveillance: A case study of the international polycystic ovary syndrome guidelines 2023. Journal of Clinical Epidemiology. 2025;183:111789. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2025.111789

27. Maddi A., Maisonobe M., Boukacem-Zeghmouri C. Geographical and disciplinary coverage of open access journals: OpenAlex, Scopus, and WoS. PLoS One. 2025;20(4):e0320347. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0320347