Современное информационное обеспечение научной работы: Анализ ресурсов, наукометрии и национальной трансформации в 2020-х годах

По состоянию на конец 2024 года, Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) является самой полной национальной базой научных материалов, насчитывающей более 13 миллионов публикаций и более 6,5 тысяч названий журналов.

Цифровизация радикально преобразила ландшафт научно-исследовательской деятельности. Если еще два десятилетия назад поиск информации требовал физического присутствия в архивах и библиотеках, то сегодня ключевым требованием к ученому становится умение ориентироваться в колоссальном, постоянно растущем потоке электронных ресурсов. Современное информационное обеспечение (ИО) — это не просто доступ к публикациям, но и сложный комплекс систем оценки, анализа данных и управления научным процессом.

Данный аналитический обзор направлен на систематизацию современных инструментов, ресурсов и технологий, обеспечивающих полноценное ИО исследователя. Особое внимание уделено динамике трансформации национальной информационной политики России в ответ на глобальные вызовы, а также практическому применению передовых цифровых инструментов.

Теоретические основы и систематизация электронных ресурсов для науки

Информационное обеспечение научно-исследовательской деятельности представляет собой совокупность методов, средств и процессов, направленных на удовлетворение потребностей исследователей в актуальной, достоверной и полной научной информации на всех этапах работы — от формулирования гипотезы до публикации результатов. В условиях цифровой революции, центральное место в этом процессе занимают электронные ресурсы, поскольку они значительно ускоряют верификацию данных и обеспечивают глобальный охват источников.

Понятие и классификация электронных ресурсов

Термин «электронные ресурсы» (ЭР) охватывает информационные ресурсы, сформированные в цифровой форме, что делает их удобными для хранения, обработки, анализа, визуализации и представления с помощью информационных технологий.

Систематизация электронных ресурсов для научного сообщества необходима для навигации и эффективного использования. ЭР могут быть классифицированы по типу данных, охвату и назначению:

Классификационный признак	Тип ресурса	Примеры и назначение
По содержанию	Библиографические базы данных (БД)	РИНЦ, Scopus, Web of Science. Служат для поиска метаданных и оценки цитирования.
	Полнотекстовые БД и агрегаторы	eLIBRARY.ru, КиберЛенинка. Предоставляют доступ к полным текстам статей.
	Репозитории данных	re3data. Обеспечивают хранение первичных исследовательских данных.
По типу доступа	Ресурсы открытого доступа (ОД)	КиберЛенинка, журналы по модели «золотого» ОД. Бесплатный доступ.
	Подписные ресурсы	Большинство журналов WoS/Scopus до 2022 года. Доступ через подписку организации.
По назначению	Библиографические менеджеры	Mendeley, Zotero. Используются для сбора, систематизации и цитирования источников.
	Наукометрические платформы	Science Index. Служат для расчета наукометрических показателей.

Инфраструктура российской научной информации

Современная информационная инфраструктура российской науки включает как крупнейшие мультидисциплинарные платформы, так и узкоспециализированные центры, обеспечивающие глубокое ИО в конкретных областях знаний.

Мультидисциплинарные библиотеки и репозитории

Основой национальной инфраструктуры являются крупные онлайн-библиотеки, построенные на принципах открытости и доступности:

1. Научная электронная библиотека eLIBRARY.ru / РИНЦ. Это крупнейшая российская платформа, которая, помимо индексации публикаций (РИНЦ), выступает как агрегатор полнотекстовых научных материалов. Ее роль в информационном обеспечении трудно переоценить, поскольку она является обязательным элементом публикации и учета в России.
2. «КиберЛенинка». Эта платформа построена на парадигме открытой науки (Open Science), обеспечивая бесплатный оперативный доступ к тысячам научных публикаций. Все материалы размещаются по лицензии Creative Commons Attribution (CC-BY), что позволяет исследователям свободно использовать, копировать и распространять контент.
3. Репозитории исследовательских данных. Развитие «зеленого» пути Открытого Доступа (самоархивирование) обеспечивается институциональными и предметными репозиториями. Глобальный реестр репозиториев re3data включает 23 российских репозитория данных (по состоянию на 2024 год), что свидетельствует о растущем внимании к хранению и совместному использованию первичных исследовательских результатов.

Специализированные информационные центры и навигаторы

Для гуманитарных и социальных наук критически важную роль играют специализированные центры, способные обеспечить глубокую проработку неанглоязычных и исторических источников. Какое значение имеет эта глубина для качества итоговой диссертации?

Институт научной информации по общественным наукам РАН (ИНИОН РАН) является одним из ключевых центров. Его значение определяется уникальностью и объемом библиографических баз данных по социальным и гуманитарным наукам, которые на начало 2020 года включали почти 4 миллиона записей — книг и статей, охватывающих публикации на 140 языках. Это делает ИНИОН незаменимым ресурсом для исследователей, работающих с широким международным и историческим контекстом, поскольку полнота библиографии не просто облегчает, а гарантирует методологическую состоятельность исследования, исключая пробелы в источниковой базе.

Кроме того, для систематизации и управления ресурсами создан Навигатор информационных ресурсов по общественным наукам (НИРОН). Он объединяет сведения о традиционных (архивных, библиотечных) и электронных ресурсах учреждений РАН, выполняя функцию методологической поддержки и обеспечения связности данных.

Наукометрические системы как инструмент оценки и управления наукой

Наукометрические системы — это не только инструменты поиска, но, прежде всего, механизмы оценки результативности научной деятельности, влияющие на финансирование, грантовую поддержку и кадровую политику.

Международные стандарты (Scopus и Web of Science)

Крупнейшими мировыми наукометрическими базами данных являются Web of Science (WoS) и Scopus.

Scopus, принадлежащий издательству Elsevier, представляет собой всеобъемлющую, междисциплинарную реферативную базу данных и базу цитирования. Она включает более 23 тысяч изданий, обеспечивая широкую картину мирового научного процесса. Web of Science, в свою очередь, традиционно фокусировалась на наиболее влиятельных журналах, формируя индекс цитирования, который долгое время служил «золотым стандартом» оценки.

Исторически эти базы играли ключевую роль в оценке российских ученых и организаций, поскольку их показатели (индекс Хирша, квартили журналов) широко использовались для принятия управленческих решений, заключения трудовых контрактов и выделения финансирования. Российские журналы, включенные в эти базы (около 350 в Scopus), получали международное признание.

Эволюция Российского индекса научного цитирования (РИНЦ)

РИНЦ является крупнейшей национальной библиографической и реферативной базой, разработанной на платформе eLIBRARY.ru. Его ключевая функция — учет и оценка публикационной активности российских ученых и организаций. На сегодняшний день РИНЦ насчитывает более 13 миллионов публикаций.

Однако необходимость повышения достоверности и борьба с «квазимусорными» журналами привели к радикальной трансформации методологии. Ключевым моментом стало решение о переходе Science Index (инструмент оценки в рамках eLibrary.ru) на учет цитирований только из «ядра РИНЦ» с 2023 года.

Ядро РИНЦ включает в себя наиболее авторитетные российские журналы, индексируемые в WoS, Scopus, а также журналы, входящие в Перечень ВАК и прошедшие строгий экспертный отбор.

Этот шаг позволил существенно повысить качество наукометрических показателей, сделав их более устойчивыми к манипуляциям и приблизив национальную систему оценки к международным стандартам качества. Следовательно, теперь аспирантам и ученым необходимо фокусироваться именно на публикациях в «ядре РИНЦ», чтобы их работы имели реальный вес при аттестации и отчетности.

Стратегическая трансформация и вызовы доступа

С 2022 года информационное обеспечение российской науки столкнулось с серьезными вызовами, связанными с ограничением доступа к полнотекстовым материалам и наукометрическим инструментам WoS и Scopus. Это событие послужило катализатором для стратегической реорганизации национальной системы оценки.

Проект «Белый список» как новая система оценки

В ответ на ограничение доступа к международным базам, была оперативно запущена инициатива по созданию национальной базы учета наукометрических показателей — «Единый государственный перечень научных изданий — «Белый список»».

Этот проект, поддерживаемый Российским центром научной информации (РЦНИ) по поручению Правительства РФ, стал ключевым инструментом для импортозамещения в сфере наукометрии.

Суть проекта:

• Назначение: Формирование авторитетного и прозрачного перечня изданий, рекомендованных для публикации результатов научных исследований, особенно тех, что финансируются из государственного бюджета.
• Содержание: «Белый список» включает около 30 тысяч российских и международных изданий (по состоянию на 2022 год), которые отвечают высоким критериям добросовестности и научной этики.
• Применение: Перечень используется для оценки результативности научных организаций и распределения государственного задания, заменяя собой директивное требование о публикации исключительно в журналах Scopus/WoS. Это позволило сохранить ориентацию на качество, одновременно обеспечив независимость национальной системы оценки.

Гибкие механизмы оценки журналов на eLIBRARY.RU

Платформа eLIBRARY.RU продемонстрировала высокую адаптивность, внедряя гибкие инструменты для оценки журналов, что особенно важно в условиях изменчивого доступа к международным ресурсам.

Для оценки качества и статуса журнала появилась возможность выбирать референтные группы, которые могут включать:

1. Scopus;
2. Web of Science;
3. Ядро РИНЦ;
4. Перечень ВАК.

Исследователи могут создавать собственные подборки, что позволяет организациям и фондам самостоятельно определять критерии оценки публикационной активности, исходя из своих приоритетов и реального доступа к базам данных. Этот механизм обеспечивает прозрачность и адаптивность национальной наукометрии.

Движение Open Access: Модели и практические аспекты для исследователя

Open Access (ОД), или Открытый Доступ, — это не просто тренд, а фундаментальный сдвиг в издательской модели, обеспечивающий бесплатный, оперативный и полнотекстовый онлайн-доступ к научным публикациям для любого пользователя.

Модели Открытого Доступа: «золотой», «платиновый» и «зеленый» пути

Различают три основные модели реализации Открытого Доступа:

Модель ОД	Принцип финансирования	Характеристика и пример
«Золотой» путь (Gold OA)	Плата за обработку статьи (APC — Article Processing Charge) взимается с автора или его организации.	Журнал полностью открыт. Пример: большинство коммерческих издательств, предлагающих ОД.
«Платиновый» (Diamond OA)	Расходы на публикацию (APC) берет на себя издательство, научное общество, университет или государственный фонд.	Бесплатно как для читателя, так и для автора. Пример: многие институциональные журналы и «КиберЛенинка».
«Зеленый» путь (Green OA)	Самоархивирование автором статьи (часто после прохождения эмбарго) в открытом репозитории своего университета или на предметном сервере.	Сохранение авторских прав, но обеспечение доступа через репозитории (например, репозитории, входящие в re3data).

Реализация модели ОД, особенно «золотого» и «платинового» путей, считается одним из ключевых способов усиления научных позиций, поскольку увеличение «видимости» публикаций способствует повышению цитируемости и, как следствие, научной продуктивности.

Финансово-правовое регулирование публикаций

Для российских исследователей, особенно аспирантов, критически важен вопрос финансирования публикаций в журналах Открытого Доступа. Публикация в «золотом» ОД часто требует оплаты APC, стоимость которой может достигать нескольких тысяч долларов США.

Практика оплаты публикаций за счет грантов и государственных заданий в сфере науки требует четкого нормативного урегулирования. На практике авторы, выбирающие «золотой» путь ОД, могут покрывать эти расходы за счет исследовательских грантов (РФФИ, РНФ). В тексте грантов или государственных заданий должна быть заранее включена статья расходов, предусматривающая необходимость публикации статьи в открытом доступе.

Лицензии Creative Commons (CC-BY), используемые, например, «КиберЛенинкой», регулируют правовые аспекты использования материалов, позволяя исследователям безвозмездно использовать контент при условии указания авторства.

Передовые цифровые инструменты в поиске и анализе информации

Эффективность современного научного исследования напрямую зависит от владения инструментами, позволяющими не только найти информацию, но и автоматически ее обработать и систематизировать.

Искусственный интеллект и Big Data в анализе научных данных

Два ключевых технологических направления, преобразующих научный анализ, — это Большие Данные (Big Data) и Искусственный интеллект (ИИ).

Большие Данные — это огромные объемы данных, которые невозможно обработать традиционными методами, поступающие из разнообразных, часто неструктурированных источников (эксперименты, симуляции, научные тексты, социальные сети). Ключевые характеристики Big Data традиционно описываются с помощью критерия «трех V»:

• Volume (Объем): Колоссальные массивы данных.
• Velocity (Скорость): Высокая скорость прироста и необходимость обработки в реальном или близком к реальному времени.
• Variety (Многообразие): Данные могут быть структурированными, полуструктурированными (метаданные) и неструктурированными (полнотекстовые статьи, изображения).

Искусственный интеллект (ИИ), включая методы машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка (NLP), тесно взаимосвязан с Big Data. ИИ использует эти массивы для обучения своих алгоритмов, что позволяет автоматизировать сложные аналитические процессы:

• Автоматизация обзора литературы: ИИ может кластеризовать тысячи статей, выявляя скрытые тематические паттерны и тенденции, которые исследователь не заметил бы вручную.
• Повышение точности прогнозирования: В наукометрии ИИ может использоваться для прогнозирования потенциала журнала или автора.
• Извлечение знаний: Методы NLP позволяют извлекать ключевые термины, связи и гипотезы из неструктурированных научных текстов.

Применение технологий в российской науке

В российской научной практике наблюдается активная интеграция ИИ и Big Data, хотя и с региональной спецификой.

Интересным фактом является то, что доля статей с использованием технологий Больших Данных выше в социальных и гуманитарных науках по сравнению со среднемировым уровнем. Это может объясняться активным использованием методов анализа текстовых корпусов, исторических документов и социальных медиа для получения междисциплинарных выводов.

В технической науке ИИ и Big Data применяются для создания предиктивных систем. Например, разработка алгоритмов, позволяющих оценивать остаточный ресурс сложных технических производственных систем (авиация, энергетика) на основе анализа данных сенсоров и журналов эксплуатации. Расчет остаточного ресурса R может включать интеграцию данных по формуле:
R = Σj=1n (xij * ai)
где x_ij — набор параметров износа, а a_i — весовые коэффициенты, определенные алгоритмами машинного обучения.

Библиографические менеджеры для систематизации работы

Для студента, магистранта или аспиранта, работающего с десятками и сотнями источников, использование библиографических менеджеров является обязательным требованием к информационной культуре. Mendeley и Zotero являются универсальными и наиболее востребованными инструментами.

Менеджер	Ключевой функционал	Преимущества для исследователя
Zotero	Персональное реферирование, автоматическое распознавание результатов исследований на веб-страницах.	Отличается простотой, эффективен для индивидуального сбора и систематизации источников по коллекциям и ключевым словам. Интегрируется с браузерами.
Mendeley	Библиотечный менеджер, хранение статей, совместная работа, цитирование.	Идеален для коллективного использования (совместное чтение и аннотирование), позволяет хранить, читать и систематизировать PDF-файлы, автоматически генерируя библиографические описания.

Эти инструменты не только ускоряют процесс оформления списка литературы (что критически важно при подготовке квалификационных работ), но и помогают организовать исследовательский процесс, гарантируя методологическую корректность цитирования.

Заключение

Современное информационное обеспечение научно-исследовательской деятельности представляет собой динамичную и многоуровневую систему, которая находится в состоянии постоянной трансформации. Ключевые выводы заключаются в следующем:

1. Опора на национальные системы: В условиях ограничения доступа к международным базам (WoS, Scopus) российская наука совершила стратегический переход, фокусируясь на укреплении национальных платформ. Принятие проекта «Белый список» и реформа РИНЦ (переход на ядро РИНЦ) обеспечили независимость и повышение качества отечественной наукометрии.
2. Важность специализированных ресурсов: Помимо крупнейших платформ (eLIBRARY, КиберЛенинка), для глубокого исследования критически важны специализированные центры, такие как ИНИОН РАН, предоставляющие уникальные массивы данных, особенно по гуманитарным и социальным наукам.
3. Приоритет Открытого Доступа: Движение Open Access (включая «зеленый» и «платиновый» пути) становится ключевым фактором повышения «видимости» российских исследований. Аспирантам и магистрантам необходимо учитывать правовые и финансовые аспекты ОД, включая возможность покрытия расходов APC за счет грантов.
4. Интеграция передовых технологий: Искусственный интеллект и Большие Данные перестают быть абстрактными концепциями, превращаясь в прикладные инструменты для анализа научных данных, прогнозирования и создания предиктивных систем, что требует от молодого ученого развития навыков работы с этими технологиями.

Для эффективной подготовки квалификационной работы, целевой аудитории (студентам, магистрантам) рекомендуется не ограничиваться поиском в одном источнике, а использовать комплексный подход, сочетающий национальные наукометрические базы («Ядро РИНЦ», «Белый список») с библиографическими менеджерами (Mendeley, Zotero) для обеспечения полноты, достоверности и систематизации данных. Именно такое комбинирование традиционных и цифровых инструментов позволяет достичь максимальной научной результативности.

Список использованной литературы

1. Определение информационной значимости электронных ресурсов для научных исследований / Мохначева Ю.В. [и др.] // XI конференция представителей региональных научно-образовательных сетей “RELARN-2004”: Тезисы докладов. Самара, 2004. С. 55–57.
2. Слащева Н.А., Мохначева Ю.В., Харыбина Т.Н. Внедрение электронной доставки документов в библиотеки Пущинского научного центра // XI конференция представителей региональных научно-образовательных сетей Relarn-2004, 30.05 — 06.06 2004 г., Самара-Волгоград-Астрахань. Тез. докл. Самара, 2004. С. 64–65.
3. Иваницкий Г.Р., Слащева Н.А., Цыганов М.А. Наука и общество // Вестник РАН. 2004. Т. 74, № 6. С. 483–487.
4. Мохначева Ю.В., Харыбина Т.Н., Слащева Н.А. Создание портала по физико-химической биологии // Научный сервис в сети ИНТЕРНЕТ: Труды Всероссийской научной конференции. М.: Изд-во МГУ, 2004. С. 129–131.
5. Библиотека научного центра в современных условиях / Харыбина Т.Н. [и др.] // Информационные технологии, компьютерные системы и издательская продукция для библиотек: Доклады и тезисы докладов. Москва: ГПНТБ России, 2004. С. 211–214.
6. Хай Г.А. Информатика для медиков: учебное пособие. Санкт-Петербург: СпецЛит, 2009.
7. Мир науки, культуры, образования: международный научный журнал. 2011. № 1 (26). 2011 г.
8. Возможности Национальной библиотеки. URL: http://www.lib.csu.ru/texts/vozm_nb.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
9. Бухгалтер в бюджетной организации (Сборник): (по состоянию на 1 марта 2007 года). Новосибирск: Сибирское университетское издательство, 2007.
10. Информационная система математических Интернет-ресурсов MathTree: монография. Новосибирск: СО РАН, 2009.
11. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАУКИ. НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: Сборник научных трудов / под ред. Н.Е. Каленова. М.: Научный Мир, 2009. 342 с.
12. Закрытие доступа к базам Scopus и WoS: что потеряла и приобрела российская наука? [Электронный ресурс]. URL: science-zakaz.ru (дата обращения: 24.10.2025).
13. Системы управления библиографической информацией // Центральная научная библиотека имени Н.И. Железнова. [Электронный ресурс]. URL: timacad.ru (дата обращения: 24.10.2025).
14. Проблемы наукометрии и ее пригодность для управления научной деятельностью в современной России // КиберЛенинка. [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
15. ДВИЖЕНИЕ ЗА ОТКРЫТЫЙ ДОСТУП К НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЕ: ПРИЧИНЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ, СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ // КиберЛенинка. [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
16. Проблемы перехода к использованию БД РИНЦ как основного инструментария для наукометрических исследований // Научные и технические библиотеки. [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
17. Наукометрия в России: проекты импортозамещения // Университетская книга. [Электронный ресурс]. URL: unkniga.ru (дата обращения: 24.10.2025).
18. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ: ОБЗОР ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ И БУДУЩИХ НАПРАВЛЕНИЙ // Universum: технические науки. [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
19. Наукометрические базы данных: полный и актуальный перечень. [Электронный ресурс]. URL: russian-science.info (дата обращения: 24.10.2025).
20. ВЛИЯНИЕ ОТКРЫТОГО ДОСТУПА НА НАУКОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ РОССИЙСКИХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЖУРНАЛОВ // КиберЛенинка. [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
21. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ПРОБЛЕМАТИКА // КиберЛенинка. [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
22. Развитие инфраструктуры открытой науки и трансформация мирового информационного рынка // Университетская книга. [Электронный ресурс]. URL: unkniga.ru (дата обращения: 24.10.2025).
23. Библиографические менеджеры // Библиотека ТюмГУ. [Электронный ресурс]. URL: utmn.ru (дата обращения: 24.10.2025).
24. ЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ И ЭЛЕКТРОННЫЕ УСЛУГИ // Современные проблемы науки и образования (сетевое издание). [Электронный ресурс]. URL: science-education.ru (дата обращения: 24.10.2025).
25. ИНИОН РАН: Главная. [Электронный ресурс]. URL: inion.ru (дата обращения: 24.10.2025).
26. Научная электронная библиотека «КиберЛенинка». [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).
27. Сервис Zotero: все, что нужно знать о работе с библиографическим менеджером. [Электронный ресурс]. URL: spubl.com.ua (дата обращения: 24.10.2025).
28. КАК БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ МОГУТ ПРИНЕСТИ РЕЗУЛЬТА // Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. [Электронный ресурс]. URL: bsuir.by (дата обращения: 24.10.2025).
29. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И НЕКОТОРЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ // Вестник ГГНТУ. Технические науки. [Электронный ресурс]. URL: vestnik-gostu.ru (дата обращения: 24.10.2025).
30. BIG DATA КАК НАПРАВЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ: ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ // КиберЛенинка. [Электронный ресурс]. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 24.10.2025).