
Cite: Udartseva O. M. Research processes at "Priority–2030" universities: The systems of control and monitoring / O. M. Udartseva // Scientific and technical libraries. 2022. No. 9. P. 33–53. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2022-9-33-53


Введение
    Накопление информации об исследовательской деятельности высших учебных заведений, оценка её результативности и эффективности должны осуществляться на верифицированных данных, своевременно предоставляемых профессиональному сообществу. Для изучения динамики развития научных направлений организации и коллективов, которые выполняют исследования, могут использоваться информационные системы Current Research Information Systems (CRIS), функционирующие на учёте наукометрических данных [1]. Метаданные являются одним из важных элементов открытой науки, применение подобных информационных систем позволяет сделать информацию об исследованиях организации, её структурных подразделениях (направления, проекты, финансирующие организации, публикационная активность и т. п.) и сотрудниках (персональные данные учёных) доступной мировому научному сообществу.
    В организации процесса продвижения исследовательской деятельности университета одну из ведущих ролей играет библиотека. Вузовские библиотеки не только организуют и проводят мероприятия, направленные на повышение информационной грамотности учёных, занимаются разработкой навигации по ресурсам открытого доступа, консультируют исследователей по созданию и ведению авторских профилей (ORCID, ResearcherID, Science Index) в международных и российских информационных системах Scopus, Web of Science, РИНЦ, ORCID, ResearchGate и т. д., но и генерируют полнотекстовые базы данных, предоставляют открытый доступ к трудам сотрудников университета, осуществляют мониторинг их публикационной активности. Более того, реализация этих направлений деятельности научной библиотекой может положительно влиять на повышение наукометрических показателей вуза [2, 3].
Обзор литературы
    С целью решения насущных проблем и новых инициатив, касающихся разработки и применения исследовательских информационных систем, в 2000 г. была создана организация EuroCRIS, которая объединяет разработчиков и исследователей CRIS-систем преимущественно европейских стран. Участниками EuroCRIS по состоянию на 2022 г. являются девять российских организаций (Санкт-Петербургский государственный университет, Томский политехнический университет, Новосибирский государственный университет, Российский университет дружбы народов, Центральный экономико-математический институт РАН (ЦЭМИ РАН), Научная электронная библиотека «КиберЛенинка», Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, Институт нефтяной геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН, Уральский федеральный университет), что свидетельствует о слабой интеграции России в европейский формат, 
а также в целом о незначительном отечественном опыте разработки 
и применения информационных систем. 
    CRIS-системы способствуют решению следующих основных задач: верификация предоставляемых данных (оптимизация ввода данных, исключение орфографических и других видов ошибок, опечаток); синхронизация данных (позволяет исключить повторный ввод информации для персональных страниц соавторов); своевременная актуализация данных и наукометрических показателей; анализ эффективности научной деятельности организации и дальнейшее управление этой деятельностью [4, 5].
    Одним из продуктов европейской информационной системы EuroCRIS является CERIF (Common European Research Information Format). На основе этого продукта реализованы крупные информационные системы в странах Европы (Норвегия, Бельгия, Италия, Германия, Исландия, Дания, Швеция, Чехия и др.) [6]. С целью повысить точность и полноту наукометрических данных исследователи предлагают подходы и алгоритмы, которые помогают анализировать библиографическое описание для сопоставления и идентификации автора с ним 
[7–11]. Так, для организации метаданных предлагается использовать модель, совместимую с CERIF и основанную на библиотечном стандарте MARC 21 [12]. Перенос библиографического описания из других информационных источников, в частности баз данных, генерируемых библиотекой, способствует исключению опечаток и других ошибок в описании. Применение такого метода позволяет улучшить качество данных и упростить их ввод.
    Повышению доступности исследовательских данных для научного сообщества также способствует размещение ресурсов открытого доступа (PubMedCentral, BioMedCentral, OpenDOAR, DOAB, DOAJ, NISCAIR, ScienceOpen, BenthamOpen, Education Resources Information Center (ERIC), PLOS, Hindawi, SpringerOpen, ScienceDirect); среди российских продуктов можно выделить Национальный агрегатор открытых репозиториев (НОРА), репозиторий «КиберЛенинка», информационную систему «Соционет» и т. п.  Для популяризации научной деятельности и повышения качества научных публикаций и цитируемости русскоязычных публикаций «КиберЛенинка» реализовала метод, в рамках которого традиционные печатные статьи размещаются в открытом доступе, что позволяет обеспечить их видимость в интернете [13]. С той же целью репозитории с открытым доступом размещаются на платформе CRIS [14]. Для реализации открытого доступа к публикациям независимо от их финансирования исследователи предлагают к использованию OpenAIRE – инфраструктуру, которая поддерживает политику European Commission Open Access [15].
    Применение технологий открытой науки позволяет сделать исследовательскую деятельность прозрачной, доступной и эффективной. 
В качестве будущей системы научной коммуникации представляется [16]:
    система, которая должна рассматривать наборы данных, симуляции, программное обеспечение и представление динамических знаний как самостоятельных единиц коммуникации;
    система, которая объединяет результаты научной деятельности в виде документов независимо от их формата и местонахождения, что позволит реализовать неотъемлемую часть научного процесса – повторить результаты исследования;
    система, способствующая ранней регистрации (и в конечном счёте сохранению) всех единиц в системе, независимо от их характера или стадии развития, что облегчило бы совместные сетевые усилия и увеличило скорость обнаружения информации.
    В контексте развития инфраструктуры открытой науки значительно расширились направления деятельности научной библиотеки 
[17, 18]. Среди ключевых функций библиотек в условиях популяризации открытого доступа выделяют функцию распространения и доставки информации (формирование репозиториев научных данных) и функцию предоставления информации пользователям библиотеки (открытый доступ к журналам и материалам репозиториев) [19]. Оценка существующего опыта доказывает, что библиотеки активно осуществляют эту работу, занимаются созданием и ведением репозиториев [18, 
20–22]. В свою очередь выполнение библиотекой этих функций повышает её роль в продвижении результатов интеллектуальной деятельности учёных.
    Учёные отмечают, что в условиях стремительного развития открытой науки библиотечное и вузовское сообщества должны пересмотреть существующие инициативы доступа к научной информации [23]. 
Библиотека как информационный посредник в научных исследованиях в силах взять на себя следующие задачи по продвижению исследовательских данных: cбор открытых научных данных, формирование полнотекстовой базы данных трудов сотрудников университета, организация и размещение репозиториев, в том числе в информационных системах CRIS, и предоставление открытого доступа к материалам (модели «зелёного», «золотого» и т. п. доступа).
    Данные CRIS-систем могут служить базой для изучения динамики развития направлений научных исследований. Цель данной статьи заключается в том, чтобы изучить существующий опыт сбора и организации данных о результатах научной деятельности российских высших учебных заведений и определить современные тенденции развития CRIS-систем.
Методология
    Объектом исследования послужили сайты университетов – участников программы «Приоритет–2030». Проведён мониторинг 106 сайтов, географически 28 из них находятся в Москве, 11 – в Санкт-Петербурге, местоположением остальных университетов являются разные субъекты Российской Федерации (Волгоградская, Кемеровская, Орловская, Оренбургская, Самарская, Тюменская, Томская, Смоленская, Ярославская области и др.).
    Мониторинг сайтов осуществлялся на протяжении трёх месяцев, полученные в результате мониторинга данные поэтапно заносились в таблицу1. На первом этапе реализации исследования осуществлён сбор URL-адресов официальных сайтов высших учебных заведений по перечню университетов «Приоритета–2030». Следующим этапом проведён качественный анализ контента сайта; особое внимание уделялось информационному наполнению разделов «Наука» или «Научная деятельность», «Структура университета», «Сотрудники», «Публикации», организации перекрёстных ссылок, актуальности и полноте формируемой на сайте университета информации. Проведён анализ наличия таких элементов CRIS-систем, как информация о научных проектах и направлениях, реализуемых в рамках исследовательской деятельности; полнота отражения информации по проекту (карточка проекта); наличие общего списка исследователей и их персональных профилей; отражение списка публикаций и глубина метаописания публикаций (карточка публикации).
CRIS-системы российских университетов 
«Приоритета–2030»
    Применение CRIS-систем является важным фактором для улучшения интернационализации [24]. В феврале 2022 г. на основании данных Google Scholar был представлен рейтинг CRIS-систем. Первое 
место в рейтинге принадлежит исследовательскому порталу Университета Ольборга в Дании (Aalborg Universitet VBN Research, https://vbn.aau.dk/en/) [25], который рассмотрен нами в качестве положительного примера реализации информационной системы CRIS. 
Портал отражает научно-исследовательскую деятельность университета, общедоступен пользователям, что является залогом для коммуникации между учёными и научными сообществами в мировом масштабе. 
Здесь регистрируются результаты научной деятельности университета. Для внутренней организации исследовательского портала большое внимание уделяется поисковым возможностям (поисковые окна, фильтрация информации), организации перекрёстных гиперссылок, систематизации информации (в алфавите, хронологическом порядке, по исследовательским подразделениям, коллаборациям). Основными элементами, формирующими наукометрическую информацию на портале, являются:
    профиль учёного;
    данные о научных проектах и направлениях исследовательской работы;
    публикации;
    информация об исследовательских подразделениях;
    данные об участии в конференциях, семинарах, курсах, рецензировании;
    награды, премии, стипендии;
    данные об упоминаниях в СМИ;
    наборы исследовательских данных.
    Данные авторского профиля учёного на исследовательском портале Университета Ольборга полные, подробно отражают результаты научно-исследовательской деятельности учёного. Кроме обязательных сведений (ФИО, должность, подразделение), представлены другие дополнительные сведения: научные интересы, проекты (в которых принимает участие учёный), график публикационной активности, список публикаций (доступны полные тексты), перечень видов опубликованных работ, упоминания в СМИ, участие в конференциях и т. д. Таким образом, на исследовательском портале отражены все основные элементы, формирующие наукометрическую информацию.
    Для организации наукометрической информации российские университеты также создают собственные проекты CRIS на базе программного обеспечения (ПО) с открытым исходным кодом (например, DSpace-CRIS) и используют уже готовые отечественные информационные системы, такие как Интеллектуальная Система Тематического Исследования Наукометрических данных «ИСТИНА» Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова (http://istina.msu.ru/). Среди минусов применения системы «ИСТИНА» некоторые исследователи отмечают отсутствие контроля за внесением данных. Пользователи сами добавляют информацию, что приводит к распространению различных ошибок в разных элементах библиографического описания: от опечаток до пропуска метаданных [9, 26].
    
Анализ показал, что на сайтах 82,1% российских университетов нет информации о наличии CRIS-систем. Информация о том, что университет занимается сбором и хранением информации о результатах собственной научной деятельности, имеется на 19 сайтах (17,9%). Доступ к информации для большей половины систем закрыт, собираемые университетом данные предоставляются только пользователям этого университета.
    Среди рассматриваемых открытых для внешнего пользователя CRIS-систем на сайтах университетов «Приоритета–2030» хорошо организованными, на наш взгляд, являются информационные системы Уральского федерального университета им. первого Президента России Б. H. Ельцина (https://urfu.ru/ru/) и Астраханского государственного университета (https://science.asu.edu.ru/). Системы выделяются полнотой наполнения, актуальностью представленных данных, широким набором поисковых возможностей, абсолютной организацией перекрёстных ссылок. Результаты исследований систематизированы по персональным профилям, подразделениям, публикациям, интеллектуальной собственности, квалификационным работам, проектам, научным школам и направлениям, активности (участие в конференциях, членство в диссертационных советах, редакционная деятельность и т. п.), наградам, упоминаниям в СМИ. CRIS-система Уральского федерального университета им. первого Президента России Б. H. Ельцина занимает 
22-ю позицию в рейтинге CRIS-систем [25], что совпадает с нашими 
результатами.
    Наличие фильтров в информационных системах позволяет конкретизировать поисковый запрос, что значительно упрощает поиск и экономит время. Перечень распространённых критериев в рамках фильтрации осуществляемого поиска информации представлен в табл. 1. Однако не все рассматриваемые CRIS-системы имеют такой богатый поисковый функционал, представляя собой упрощённую информационную платформу, построенную на базе данных о подразделениях университета и его сотрудниках, а также их персонализированной информации. В качестве поисковых возможностей такие платформы имеют алфавитную сортировку данных и минимум взаимосвязанных ссылок.
    

Таблица 1
Поисковые возможности в рамках основных элементов CRIS
Элементы CRIS
Список критериев 
для уточнения поиска информации
Проект 
и направления
Тип проекта (грант, проект развития, научная группа, совместная 
лаборатория и т. д.);
начало проекта (год начала проекта);
статус (активно, завершено);
научные концепции, в рамках которых осуществляются исследования;
исследовательские подразделения (дочерние организации, филиалы (университеты, институты), департаменты, школы, факультеты, 
кафедры, отделы, лаборатории);
соавторы (по месту работы соавтора)
Подразделения
Алфавитный перечень подразделений;
ключевое слово или фраза
Персональные профили учёных
Научные концепции, разработкой которых занимаются учёные;
стаж работы учёного в конкретной организации (5–10 лет);
исследовательские подразделения, в которых работают сотрудники университета (дочерние организации, филиалы (университеты, 
институты), департаменты, школы, факультеты; кафедры, отделы, 
лаборатории);
категория сотрудника или его статус (руководящий состав, 
педагогический состав, работники, члены учёного совета, почётные профессора, заслуженные деятели, лауреаты государственных 
премий);
занимаемая должность (заведующий, научный сотрудник, младший научный сотрудник, консультант, доцент, куратор проекта и т. д.)
Публикации
Тип публикации (статья, материалы конференции, учебное пособие, монография, глава, тезисы и т. д.); открытый доступ;
язык;
год публикации;
релевантные авторы;
научные концепции, в рамках которых осуществляются исследования;
исследовательские подразделения (дочерние организации, филиалы (университеты, институты), департаменты, школы, факультеты; 
кафедры, отделы, лаборатории);
соавторы (по месту работы соавтора)


Окончание таблицы 1
Элементы CRIS
Список критериев 
для уточнения поиска информации
Активность
Тип участия в мероприятии (конференция, семинар, заседание 
диссертационного совета, редакционная деятельность и т. д.);
год участия;
исследовательские подразделения (дочерние организации, филиалы (университеты, институты), департаменты, школы, факультеты; 
кафедры, отделы, лаборатории)
Награды
Уровень конкурса (международный, российский, межвузовский, региональный и т. д.);
тип диплома (диплом, благодарственное письмо, премия и т. д.);
год вручения;
сотрудник;
исследовательские подразделения (дочерние организации, филиалы (университеты, институты), департаменты, школы, факультеты; 
кафедры, отделы, лаборатории)
Интеллектуальная собственность
Название;
тип (изобретения, товарные знаки, база данных, программа 
для ЭВМ и т. п.);
год регистрации;
номер заявки или регистрации
    
    Анализ информационных CRIS-систем российских вузов показал, что существует определённый задел для дальнейшего развития этого направления деятельности университетом и другими структурами, участвующими в процессе генерирования исследовательских данных. 
Однако, учитывая, что создание и развитие информационных систем довольно трудоёмкий процесс, на сегодняшний день есть проблемы, на которые следует обратить внимание. Так, в некоторых информационных системах отсутствуют данные о проводимых университетом исследованиях, в том числе финансируемых государством. Кроме того, несмотря на большое внимание к формированию данных о деятельности структурных подразделений университета, полная информация с указанием данных о подразделении, направлениях деятельности, составе сотрудников, контактной информации и т. п. представлена не всегда. 

Также есть некоторые сложности с организацией перекрёстных ссылок, что значительно затрудняет передвижение в рамках информационной системы и осуществление комплексной оценки предоставляемых данных. Все перечисленные проблемы являются лишь доказательством того, что для реализации эффективной системы управления научным процессом и его мониторинга требуются немалые человеческие ресурсы (специалисты), соответствующее техническое обеспечение и финансовые вложения. И если все условия будут выполнены в необходимом для этого объёме, положительные результаты не заставят себя ждать.
    Информация о сотрудниках университета, как правило, представлена в виде общих данных, реже раскрываются другие аспекты деятельности сотрудника. Общие данные в авторском профиле организуются информацией об образовании, стаже работы, степени, должности, контактными сведениями; данными об учебной деятельности (повышение квалификации, преподаваемые дисциплины); данными о научной деятельности (участие в научных проектах, публикации); данными о достижениях (награды, благодарности и т. п.). В некоторых информационных системах наблюдается стремление отразить в персональном профиле сотрудника наукометрические показатели учёного (публикационная активность, индекс цитируемости, индекс Хирша). Ярким примером сбора и представления наукометрических показателей является информационная система Уральского федерального университета им. первого Президента России Б. H. Ельцина: публикационная активность учёного выражена графически.
    Другой тенденцией является предоставление уникальных идентификаторов учёного – авторских ID в международных и национальных базах данных Scopus, Web of Science, РИНЦ, ORCID и т. д. Это позволяет обеспечить доступ к информации о научном вкладе конкретного учёного, идентифицировать его работу в мировом научном сообществе. Отмечается, что внедрение возможностей ORCID способствует повышению качества метаданных [14].
    CRIS-система является сегодня традиционным источником таких данных. Метаданные публикации в ней связаны URL-ссылками с другими элементами в исследовательской области: соавторы, цифровые идентификаторы публикации, источник полного текста. Полные тексты публикаций представлены как на одном из ресурсов университета (электронная библиотека, репозиторий), так и на внешнем ресурсе (журнал, издательство, информационная система). В профиле учёного также генерируются данные о результатах исследовательской деятельности за разные годы. Публикации являются средством коммуникации между учёными и неотъемлемой частью исследовательской информации [27].

Распределение данных исследовательской деятельности 
университетов «Приоритета–2030» на их официальных сайтах
    На сайтах университетов также формируется разрозненная информация о проектах, подразделениях и сотрудниках, которые занимаются исследованиями, что свидетельствует о потребности в таких данных (см. рис.). Кроме кратких сведений о научной деятельности университета в рамках государственного задания и грантов, представленных, как правило, в виде общего списка, на 37 (34,9%) сайтах также формируется расширенная информация – карточка проекта. Большое внимание университет уделяет формированию персональной информации сотрудников – 66% сайтов. Как правило, персональная информация сотрудника представлена такими сведениями, как ФИО, должность, кафедра, лаборатория или другое дочернее подразделение университета, в котором работает сотрудник. Однако некоторые университеты показывают довольно подробную информацию, собирая и предоставляя расширенные сведения, раскрывая информацию об образовании, обязанностях, опыте работы, наградах, участии в грантах, 
преподавательской деятельности, публикационной активности, а также уникальные идентификаторы учёного с возможностью перехода 
в авторский профиль Scopus, Web of Science, РИНЦ, ORCID, ResearchGate и т. д.
    
    Анализ показал, что разрозненные данные о результатах исследовательской деятельности на сайте университета имеют недостаточную организацию перекрёстных ссылок, что затрудняет их оценку и переход от одного объекта к другому. Объективной причиной этого 
является то, что сайт как место организации данных об исследовательской деятельности университета не позволяет реализовать этот функционал в полном объёме, таким образом уступая информационным системам CRIS.
    Метаданные публикаций на страницах сайта университета представлены либо общим списком (52,8%), либо в качестве перечня результатов исследовательской деятельности конкретной научной школы, лаборатории, кафедры, отдела (28,6%), либо списка основных работ сотрудника (37,5%). Подробное библиографическое описание с аннотацией, ключевыми словами, а также полным текстом публикации или ссылкой на него характерно только для 14,2% сайтов. 
    В результате анализа контента выявлены следующие тенденции представления информации о результатах научной деятельности университета на официальном сайте:
    полная информация о проектах представлена на 34,9% сайтах;
    метаданные публикационной активности сотрудников формирует на сайте половина университетов (52,8%);
    отмечается низкая актуальность данных публикационной активности сотрудников (на некоторых сайтах отсутствует информация за последние 1–3 года);
    персональные данные, как правило, представлены только сведениями: ФИО, должность, кафедра;
    наблюдается недостаточность взаимосвязанных ссылок между элементами.
    
В отличие от сайта, интегрирование собираемых данных в CRIS-системе обеспечит автоматизацию этого процесса, связь объектов исследовательской информации (табл. 2), эффективное управление данными об исследовательской деятельности университета.
Таблица 2
Связь элементов информационных систем в рамках CRIS 
как автоматизированного программного объекта
Элементы CRIS
Проект 
и направления
Подразделения
Персональные 
профили учёных
Публикации
Активность
Награды
Проект и направления

+
+
+
–
–
Подразделения
+

+
+
+
–
Персональные профили учёных
+
+

+
+
+
Публикации
+
+
+

–
–
Активность
–
–
+
–

+
Награды
–
–
+
–
+

Заключение
    Предоставление информации о научной деятельности организации, создание веб-страниц для продвижения исследований университета в сети, доступ к открытым текстам, данные о сотрудниках и их деятельности позволяют получать информацию для обзора исследовательской деятельности в мире и управления – принятия решений о дальнейшем развитии научных исследований. Несмотря на существующие трудности организации этой информации, анализ показал, что высшие образовательные учреждения из списка университетов «Приоритета–2030» постепенно внедряют информационные технологии для эффективного управления данными о научной деятельности. На сегодняшний день чётко прослеживаются следующие тенденции:
    17,9 % университетов формируют данные в информационных системах;
    на сегодняшний день доступ к информации для половины систем закрыт;
    среди открытых информационных систем полнота наполнения, актуальность представленных данных, широкий набор поисковых возможностей, абсолютная организация перекрёстных ссылок характерны не для всех систем;
    наблюдается спрос на данные о научных исследованиях и их результатах, о чём свидетельствует формируемая на сайтах университетов разрозненная информация об исследовательской деятельности университета;
    информация о публикационной активности университета на сайте представлена в виде метаданных.
