    
Одна из основных задач настоящего периода – формирование Единого пространства научных знаний (ЕПНЗ), что непосредственно связано с программами цифровизации страны, национальными проектами и программами, направленными на развитие сферы науки, культуры, образования, здравоохранения, цифровой экономики и др., в которых фактор знания играет ключевую роль [1–4].
    На этом фоне в национальном и международном контексте применение библиометрических методов для оценки развития научных направлений наиболее оправданно. При библиометрическом анализе объектами изучения науки являются публикации документопотока (микропотока), сгруппированные по разным признакам: авторам, журналам, тематическим рубрикам, странам, ключевым словам и др. Совокупность критериев, разработанных в рамках библиометрии, позволяет оперировать следующими показателями: количество научных публикаций (по авторам) как своего рода индикатор их вклада в производство знаний; цитируемость работ, характеризующая влияние предшествующих исследований на развитие науки, в том числе в смежных областях; ключевые слова (КС).
    В числе библиометрических методов всё более активно используется метод, основанный на отслеживании динамики терминологии конкретного тематического направления.
    Единицей анализа могут являться: слово или некоторая совокупность слов, выражающая проблему (предмет, отрасль, направление и др.), автор, географическая рубрика и др. По изменениям частоты встречаемости единиц анализа в текстах можно делать выводы об изменениях в направлении исследования, выявить документы, в которых изучаемому предмету уделяется большее или меньшее внимание. 
    Модификациями такого метода можно считать метод «семантического спектра», позволяющий в графической форме исследовать динамику КС во времени и рассматривать различные аспекты структурных изменений в различных областях, а также метод, предложенный в работах [5, 6] логико-смыслового моделирования, основанный на использовании в качестве исходных элементов любых высказываний, которые могут быть выражены отдельным словом, словосочетанием или целым предложением.
    
По методике лексического анализа документных баз данных, предложенной Е. Ю. Павловска [7], необходимо выбрать определённое научное направление, для которого можно проследить моменты зарождения научных направлений в исследованиях по какой-либо проблеме, их развитие, распад или трансформацию в новые дисциплины, попытаться выявить закономерности в динамических характеристиках информационного потока в различные периоды его «жизни», а когда такие закономерности будут найдены – проверить высказанную гипотезу либо на других массивах, либо в другом временном интервале. 
В работе [8] также акцентировано внимание на необходимости исследовать терминопотоки при оценке развития тематических направлений.
    Изложенные выше методы позволяют: изучить частоту появления терминов, их распределение и динамику, расширить эмпирическую базу сопоставляемых документов, преодолеть ограничения, обусловленные спецификой БД Science Citation Index (SCI); охватить большее число документов на различных языках; устранить воздействие такого фактора, как временной разрыв, характерного для кластерного анализа.
    Все предложенные методы имеют свои особенности, достоинства и недостатки; у каждого из них более или менее определённая область применения и эффективность. С их помощью можно решать важные задачи по изучению тенденций развития и оценки различных научных областей и направлений, подготавливать информационно-аналитический материал для эффективного управления наукой. 
    Таким образом, библиометрия имеет все возможности для того, чтобы стать одной из ведущих научных дисциплин, ориентированных на использование моделей лингвистического (терминологического) анализа текстов.
Методология, цели и задачи исследования
    Цель настоящего исследования – апробация методов (подходов) формирования ЕПНЗ и анализ терминологического массива за 
2018–2019 гг. для тематического направления «Микробиология».
    Методика исследования включает следующие основные этапы 
[9–11]:
    разработка локальной классификационной схемы и установление ей связей с Универсальной десятичной классификацией (УДК), 
Государственным рубрикатором научной и технической информации (ГРНТИ), Рубрикатором информационных изданий ВИНИТИ РАН, классификатором Web of Science Core Collection (WoS CC), Международной классификацией изобретений (МКИ);
    выбор наиболее представительной БД для последующего формирования массива КС;
    отбор приоритетных журналов по микробиологии;
    отбор публикаций с наибольшей цитируемостью как наиболее востребованных научным сообществом по проблеме микробиологии;
    выделение КС, определение частотности их встречаемости – формирование онтологии.
    Первые три этапа методики были отработаны нами ранее [9–10]. Настоящая часть исследования направлена на отбор публикаций 
с наибольшей цитируемостью как наиболее востребованных научным сообществом по проблеме микробиологии, выделение КС и определение частотности их встречаемости. 
    Массив публикаций с наибольшей цитируемостью создавался следующим образом. Сначала формировался полный пул сведений о документах по микробиологии, затем производилось нисходящее ранжирование публикаций по их цитируемости. Суммарная цитируемость всего массива документов была разделена на три части, в которых суммарная цитируемость документов была приблизительно равна. Для последующего анализа была отобрана первая (верхняя) треть от массива публикаций, на чью долю приходилась треть от всех ссылок. Эти публикации рассматривались нами в качестве наиболее цитируемых. Дальнейшая работа строилась на этом массиве. Такой подход позволил выявить КС, характеризующие наиболее активно развивающиеся научные темы. Для анализа использовался пул авторских ключевых слов.
    Оценка количества КС с указанием частоты их встречаемости, выделение уникальных и новых КС служат критериями для оценки развития рассматриваемого направления. Ключевые слова с высокой частотой встречаемости были определены нами в качестве наиболее приоритетных для анализа, чем КС с низкой частотой, что не может являться критерием их значимости [12]. 
    
В качестве источников для отбора КС использовались наиболее авторитетные БД: WoS CC, Scopus, NCBI (National Center for Biotechnology Information, США). Период исследования – 2018–2019 гг. Все выявленные КС переводились на русский язык.
Результаты и обсуждение
    В результате поиска и отбора по базам данных необходимого массива публикаций было выявлено 5 865 документов. Публикации учитывались однократно, т.е. дублетные записи удалились. В табл. 1 представлены названия источников, содержащих наибольшее количество документов по микробиологии за период 2018–2019 гг.
Таблица 1
Источники с наибольшим количеством документов по микробиологии– 
по базам данных WoS CC, Scopus, NCBI за 2018–2019 гг.
Источники
Количество документов 
в источнике
Applied and Environmental Microbiology
108
Proceedings of The National Academy of Sciences 
of The United States of America
86
Frontiers in Microbiology
75
International Journal of Food Microbiology
73
Journal of Biological Chemistry
70
Nature
68
PLOS One
57
Applied Microbiology and Biotechnology
56
ISME Journal
55
Science
54
FEMS Microbiology Reviews
47
Geomicrobiology Journal
45
Environmental Microbiology
43
Bioresource Technology
40
Journal of Clinical Microbiology
39
        

Окончание таблицы 1
Источники
Количество документов 
в источнике
Water Research
38
Journal of Bacteriology
34
Journal of Cell Biology
32
Nature Reviews Microbiology
32
FEMS Microbiology Ecology
31
EMBO Journal
30
Annual Review of Microbiology
30
Soil Biology & Biochemistry
29
Clinical Infectious Diseases
29
Molecular Microbiology
28
Clinical Microbiology Reviews
27
Environmental Science & Technology
25
Microbiology and Molecular Biology Reviews
25
Water Science and Technology
24
mBio
23
Journal of Microbiological Methods
23
Infection and Immunity
22
PLOS Biology
22
Current Opinion in Biotechnology
22
Journal of Food Protection
22
Journal of Periodontology
22
Biotechnology and Bioengineering
21
Microbial Ecology
21
FEMS Microbiology Letters
21
Microbiology
20
    
     Единичные публикации были обнаружены и в других источниках. 
    В [10] мы представили разработанный нами тематический рубрикатор «Микробиология» с обоснованием его необходимости. Рассмотрим частотное распределение публикаций по разделам этого рубрикатора, выявленных в базах WoS CC, Scopus, NCBI (табл. 2).
Таблица 2 
Частотное распределение документов, КС и уникальных (неповторяющихся) ключевых слов (УКС)* по разделам тематического рубрикатора 
«Микробиология» за 2018–2019 гг. (по данным WоS СС, Scopus, NCBI)
ID 
рубрики
Название рубрики
Число документов 
в рубрике
Число УКС 
в рубрике
Число КС 
в рубрике
Доля УКС 
в рубрике, %
M1
Общие вопросы микробиологии
136
645
748
86
M2
Методы и аппаратура в микробиологии
77
418
586
71
M3
Систематика и номенклатура 
микроорганизмов
70
810
1 181
69
M4
Морфология, цитология, физиология 
и биохимия микроорганизмов. 
Общие вопросы
108
588
711
83
M4.1
Морфология, цитология и циклы 
развития микроорганизмов; 
иммунохимия микробной клетки
78
487
732
67
M4.2
Физиология микроорганизмов
200
396
645
61
M4.3
Биохимические процессы 
микроорганизмов
116
324
461
70
M4.4.
Коммуникативные межклеточные 
взаимодействия у микроорганизмов
176
541
672
81
M5
Рост и культивирование 
микроорганизмов
150
1 181
1 592
74
M5.1
Действие внешних факторов 
на микроорганизмы
95
552
641
86
Продолжение таблицы 2 
ID 
рубрики
Название рубрики
Число документов 
в рубрике
Число УКС 
в рубрике
Число КС 
в рубрике
Доля УКС 
в рубрике, %
M6
Генетика и селекция микроорганизмов. Методы исследований
188
1 110
1 411
79
M6.1
Генетика бактерий
230
1 073
1 336
80
M6.2
Генетика дрожжей и микроскопических 
грибов
402
267
323
83
M7
Экология микроорганизмов
250
418
593
70
M7.1
Водная микробиология
197
521
614
85
M7.2
Почвенная микробиология
250
678
740
92
M7.3
Геомикробиология
248
526
664
79
M7.4
Роль микроорганизмов в очистке 
окружающей среды
119
401
549
73
M7.5
Симбиоз и антагонизм у микроорганизмов. Взаимоотношения микрорганизмов 
с насекомыми, беспозвоночными и др.
34
48
75
64
M8
Биология возбудителей заболеваний человека и животных. Общие проблемы
166
710
893
80
M8.1
Биология бактерий-возбудителей 
заболеваний человека и животных
145
533
618
86
M8.2.
Биология грибов-возбудителей заболеваний человека и животных
54
99
213
46
M8.3
Неклассифицированные малоизученные микроорганизмы
169
284
510
56
M8.4
Взаимоотношение возбудителя 
и хозяина
235
385
484
80
M8.5
Клиническая микробиология
51
468
564
83
M8.5.1
Лекарственная чувствительность 
микроорганизмов
150
380
614
62
M8.5.2
Лабораторная диагностика 
бактериальных инфекций и микозов
173
313
418
75

Окончание таблицы 2 
ID 
рубрики
Название рубрики
Число документов 
в рубрике
Число УКС 
в рубрике
Число КС 
в рубрике
Доля УКС 
в рубрике, %
M8.5.3
Микробиология внутрибольничных, раневых и других инфекций. 
Терапия и профилактика
50
451
548
82
M9
Техническая микробиология. 
Общие проблемы
78
398
516
77
M9.1
Оборудование для микробиологических производств. Системы контроля 
и управления промышленными 
процессами микробного синтеза
87
50
78
64
M9.2
Промышленное получение 
биологически активных веществ 
микробиологическим путём
120
40
119
34
M9.3
Биодеградация, биоконверсия 
и ферментация
108
275
513
54
M9.4
Микробиология пищевых продуктов
150
249
327
76
M9.5
Микробная деградация технических материалов, загрязняющих веществ и других химических веществ
80
206
372
55
M9.6
Биогеотехнология
29
89
92
97
M9.7
Медицинские проблемы 
микробиологических производств
51
104
194
54
M10
Сельскохозяйственная микробиология
113
272
328
83
M11
Космическая биология
109
61
124
49
M12
Микробиологическая очистка 
окружающей среды
126
63
89
71
M12.1
Санитарная микробиология
126
232
307
76
M13
Бактерийные препараты
117
81
149
54
M14
Эпидемиология микроорганизмов
254
148
371
40
       
    
Исходя из данных табл. 2 можно выделить несколько рубрик-лидеров как по общему количеству документов, так и по доле УКС – 75–92%. В рубрике «Генетика дрожжей и микроскопических грибов» (М6.2) отражено наибольшее число документов. Мы предполагаем, что это вызвано развитием программ генетического картирования, цели которых – получение бактериальных ферментов и лекарств, изучение антибиотической резистентности, развитие биотехнологии. Кроме того, в документах этой рубрики содержится значительная доля УКС (83%).
    К числу активно развивающихся рубрик можно также отнести «Почвенную микробиологию» (М7.2): 250 документов, в которых содержится 92% УКС. На третьем месте – «Геомикробиология» (М7.3): 248 документов, 79% УКС. На общем фоне также выделяются рубрики: «Взаимоотношение возбудителя и хозяина» (М8.4) – 235 документов, 80% УКС и «Генетика бактерий» (М6.1) – 230 документов, 80% УКС.
    На примере рубрики: «Биология бактерий-возбудителей заболеваний человека и животных» (М8.1) рассмотрим анализ КС более подробно. В рубрике было выявлено 145 публикаций, в которых в общей сложности содержалось 618 КС (табл. 2, графа М8.1). После отфильтровки дублетных КС осталось 533 УКС (86%). При подсчёте частотного распределения этих УКС мы обнаружили, что наиболее часто встречались: названия исследуемых микроорганизмов (52 случая); различные методы исследований (82); названия патологий и заболеваний (62); исследуемый в статье организм или отдельный орган, из которого выделяли микроорганизмы (56); различные способы и методы лечения болезней (39); анатомия, физиология или генетика микроорганизмов (97); названия химических веществ, которые использовались в исследовании (34). 
    Остальные УКС – это общие термины, например: бактериология, бактерия, водная среда, популяция, филогения, штамм, эволюция, экология и др.; экскурс в историю возбудителей заболеваний человека и животных; учёные – врачи-микробиологи; анализ законодательства и ГОСТов по микробиологии; описание географии патогенных микроорганизмов и факторов, влияющих на их жизнедеятельность (глобальное потепление, состав народонаселения, эволюционный уход, общее здоровье и т.д.). Наиболее употребляемые УКС представлены в табл. 3.

Таблица 3 
Наиболее часто встречаемые УКС в 145 документах 
по рубрике 8.1 «Биология бактерий-возбудителей заболеваний 
человека и животных» рубрикатора «Микробиология» за 2018–2019 гг.
Ключевые слова
Число документов, 
в которых встречались КС
Доля документов, 
в которых содержались КС (от общего количества публикаций в рубрике), %
Инфекционное заболевание 
56
39
Пневмония 
36
25
Микотоксин 
28
19
Лекарственное средство 
27
19
Спорообразование 
27
19
Центральная нервная 
система 
27
19
Escherichia соli 
27
19
Инфекция 
26
18
Строение оболочки 
26
18
Характеристика 
26
18
Дрожжи 
23
16
Иминосахара 
23
16
Эффективность in vitro 
23
16
Бактерии 
21
14
Лекарственная 
чувствительность 
21
14
Зигогамия 
18
12
Афлатоксины 
17
12
Гены 
17
12
Мукор 
17
12
Охратоксин 
17
12
Энтомофтора 
17
12
       
    Исходя из данных табл. 2 можно выделить несколько рубрик-лидеров как по общему количеству документов, так и по доле УКС – 75–92%. Среди таких выделяется рубрика «Генетика дрожжей и микроскопических грибов» (М6.2): – она вобрала в себя наибольшее количество документов. Мы предполагаем, что это вызвано развитием программ генетического картирования, цель которых – получение бактериальных ферментов и лекарств, изучение антибиотической резистентности, развитие биотехнологии. Кроме того, в документах этой рубрики содержится значительная доля УКС (83%).
    К числу активно развивающихся рубрик также можно отнести «Почвенную микробиологию» (М7.2) – 250 документов, в которых присутствует 92% УКС; «Геомикробиологию» (М7.3) – 248 документов, 
79% УКС. На общем фоне выделяются рубрики: «Взаимоотношение возбудителя и хозяина» (М8.4) – 235 документов, 80% УКС и «Генетика бактерий» (М6.1) – 230 документов, 80% УКС.
    По данным табл. 3 мы видим, что, например, УКС «Инфекционное заболевание» встречалось в 56 из 145 документов, что составило 39% от всего массива публикаций в рубрике 8.1 «Биология бактерий-возбудителей заболеваний человека и животных» рубрикатора «Микробиология».
Заключение
    Выявление наиболее активно развивающихся научных тем очень актуально. Отслеживание динамики терминологии научных направлений (в данном случае – микробиологии) позволяет делать выводы об происходящих внутри направления изменениях. Особенно показателен анализ такой динамики у наиболее цитируемых, востребованных научным сообществом публикаций. На примере разработанного рубрикатора «Микробиология» мы показали подход к определению наиболее активно развивающихся научных тем на основе метода частотного распределения ключевых слов. 
    Вполне вероятно, что доля УКС в рубриках может служить индикатором, показывающим широту спектра разнообразия исследований, методов, организмов: чем больше доля таких слов, тем более разнообразными являются исследования по направлению. 
    Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 18-00-00294-комфи «Исследование и разработка принципов, методов и средств интеграции естественно-научных информационных ресурсов в единое цифровое пространство научных знаний».
