Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу

Узагальнено найбільш поширені в світі підходи до використання наукометричних методів для пошуку перспективних напрямів науково-технологічного розвитку. Наведено результати вебометричного дослідження сучасного етапу розвитку методології та вітчизняної і світової практики застосування наукометричного...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	Наука та наукознавство
Date:	2012
Main Author:	Рибачук, В.П.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Центр досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва НАН України 2012
Subjects:	Наукометрія
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/49370
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу / В.П. Рибачук // Наука та наукознавство. — 2012. — № 1. — С. 36-45. — Бібліогр.: 42 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859634153315631104
author	Рибачук, В.П.
author_facet	Рибачук, В.П.
citation_txt	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу / В.П. Рибачук // Наука та наукознавство. — 2012. — № 1. — С. 36-45. — Бібліогр.: 42 назв. — укр.
collection	DSpace DC
container_title	Наука та наукознавство
description	Узагальнено найбільш поширені в світі підходи до використання наукометричних методів для пошуку перспективних напрямів науково-технологічного розвитку. Наведено результати вебометричного дослідження сучасного етапу розвитку методології та вітчизняної і світової практики застосування наукометричного аналізу з метою оцінювання пріоритетності, здійснення прогнозування і моніторингу напрямів науково-технологічного прогресу. Обобщены наиболее распространенные в мире подходы к использованию наукометрических методов для поиска перспективных направлений научно-технологического развития. Приведены результаты вебометрического исследования современного этапа развития методологии, отечественной и мировой практики применения наукометрического анализа с целью оценки приоритетности, осуществления прогнозирования и мониторинга направлений научно-технологического прогресса. A review of most common approaches to applications of scientometric methods for identification and setting of advanced S&T fields is contained. Results of a webometric study of methodological and practical issues dealt with in Ukraine and internationally when applying scientometric analysis for priority setting, forecasting and monitoring in S&T are given.
first_indexed	2025-12-07T13:14:26Z
format	Article
fulltext	Science and Science of Science, 2012, № 136 © В.П. Рибачук, 2012 Ефективність інноваційного процесу з точки зору впливу інновацій на темпи економічного зростання і, відповідно, розвитку соціальної сфери, окрім фінан- сово-економічних, організаційно-управ- лінських та інших факторів, визначаль- ною мірою залежатиме від рівня нових технологій, що передбачається застосо- вувати. На сьогодні Україна обмежена у виборі таких технологій, які б дали змо- гу вийти на випереджаючу траєкторію економічного зростання. Закупівля їх за кордоном теж проблеми не вирішить. Ін- новаційний розвиток економіки, який є життєво необхідним для держави, за та- ких умов матиме в основному стабіліза- ційний ефект, надасть лише можливість рухатися в напрямку подолання еконо- мічної кризи в державі. У довгостроковій перспективі нарощування темпів еконо- мічного розвитку потребує впроваджен- ня таких інновацій, які базувалися б на принципово нових ідеях і результатах фундаментальних досліджень, що здій- снюються та будуть здійснені в наукових установах України. Отже, досягнення стратегічної мети — забезпечення стало- го розвитку економіки і соціальної сфери держави — потребує невідкладного по- шуку й відбору нових ідей та напрямків фундаментальних досліджень, оцінки їх технологічного потенціалу й передбачен- 1 Науково-дослідну роботу виконано на замовлення Міністерства освіти, науки, молоді та спорту України за проектом «Створення інформаційно-аналітичної бази для забезпечення прогнозування на- уково-технологічного розвитку з використанням наукометричних індикаторів» (державний реєстраційний номер 0111U002732; 2011 р.). Íàóêîìåòð³ÿ В. П. Рибачук Ìåòîäîëîã³÷í³ ïðîáëåìè çàñòîñóâàííÿ íàóêîìåòðè÷íîãî àíàë³çó ïðè ïðîãíîçóâàíí³ íàïðÿì³â íàóêîâî-òåõíîëîã³÷íîãî ïðîãðåñó1 Узагальнено найбільш поширені в світі підходи до використання наукометричних ме- тодів для пошуку перспективних напрямів науково-технологічного розвитку. Наве- дено результати вебометричного дослідження сучасного етапу розвитку методології та вітчизняної і світової практики застосування наукометричного аналізу з метою оцінювання пріоритетності, здійснення прогнозування і моніторингу напрямів науко- во-технологічного прогресу. Показано, що розробка стратегії науково-технологічної та інноваційної політики в державі має спиратися не лише на методологію суто «тех- нологічного», або «індустріального», прогнозування, а й на методологію прогнозування в сфері розвитку фундаментальної науки як базового елемента в системному ланцюгу створення нових технологій та реалізації інновацій. Ці дві нерозривні й взаємозалежні складові єдиного процесу мають бути скоординовані в рамках державного управління по організації комплексу робіт з технологічного прогнозування та передбачення. ÌÅÒÎÄÎËÎÃ²×Í² ÏÐÎÁËÅÌÈ ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ÍÀÓÊÎÌÅÒÐÈ×ÍÎÃÎ ÀÍÀË²ÇÓ ÏÐÈ ÏÐÎÃÍÎÇÓÂÀÍÍ²... Наука та наукознавство, 2012, № 1 37 ня перспектив його реалізації, форму- вання на їх основі пріоритетних напря- мів розвитку науки і технологій. Тому створення сучасної ефективної системи моніторингу і прогнозування наукового, технологічного та інновацій- ного розвитку, безумовно, залишається одним із актуальних завдань держав- ної політики. Важливим кроком у цьо- му напрямку була розробка і реалізація Державної програми прогнозування на- уково-технологічного та інноваційного розвитку на 2004—2006 роки [1, 2]. Проте досвід організації її виконання свідчить, що проведення прогнозно-аналітичних досліджень із залученням великої кіль- кості експертів без використання можли- востей сучасних наукометричних, інфор- маційних і телекомунікаційних техноло- гій робить їх занадто довготривалими і трудомісткими та не позбавлене певного суб’єктивизму. Методологічне забезпечення вирі- шення таких завдань має спиратися на системний підхід. Багатофакторність і недостатня визначеність, зокрема кате- горіальна й інформаційна, системи но- вих наукових і технологічних напрямів як об’єкту дослідження потребує поєд- нання методів кількісного аналізу і мето- дів якісного — експертного — аналізу. Завдяки стрімкому розвитку інформа- ційно-комунікативних технологій, появі доступних on line універсальних і спеціалі- зованих реферативних і наукометричних баз даних та веб-пошукових систем фор- малізовані методи все частіше застосову- ють для оперативного виявлення новітніх напрямів фундаментальних досліджень і технологічного прогресу [3]. На сьогодні можна констатувати, що у світовій науці оформився ряд но- вих концепцій прикладної інформатики і наукометрії щодо збереження, оброб- ки і аналізу інформації, які дозволяють за рахунок розширення використання формалізованих методів аналізу даних забезпечити більш високу достовірність і оперативність технологічного прогнозу- вання. Серед таких слід зазначити: технології інтелектуального аналізу даних (data mining), виділення знань із баз даних (knowledge discovery in databases), аналіз веб-цитування (mi- ning a web citation databases); концепції «відкритої науки» (open science, Web 2.0), «відкритих інновацій» (open innovation) і «технологічної роз- відки» (technology scanning/scan, tech- nology sourcing, technology scouting); концепції інформаційних сховищ (data warehouse), оперативної аналі- тичної обробки даних (on-line ana ly- tical processing, OLAP, MOLAP); методи когнітивної графіки і візуа- лізації інформації (knowledge visu- alizing, mapping scientific frontiers); концепції інформаційної підготовки і прийняття управлінських рішень типу «ситуаційний центр» (situation center / centre) та інші (табл. 1). Аналіз динаміки публікацій у друко- ваних наукових виданнях (рис. 1) виявляє загалом тенденції динамічного зростання обсягів досліджень за цими напрямами, особливо з нових методологічних підходів, таких як концепції технологічного скау- тінгу (TSC), орієнтованого на майбутнє технологічного аналізу (FTA), та інші (рис. 1, б). До категорії загального (в терміноло- гічному аспекті) методологічного підходу слід віднести власне технологічне прогно- зування (technological forecasting, TFC). Окрім публікацій в традиційних і но- вих періодичних друкованих наукових виданнях національного і міжнародного статусу, надзвичайно інтенсивно зростає обсяг інформації в науковому сегменті Інтернету (табл. 2). Теоретичні дослідження і прикладні розробки в цій галузі активно здійсню- ються в наукових центрах багатьох країн Â. Ï. Ðèáà÷óê Science and Science of Science, 2012, № 138 Термін (ключові слова, пошуковий ключ) Індекс Кількість публікацій strategic planning SP 653782 data mining DM 475487 knowledge management KMg 401343 web 2.0 W2 340455 technology development TD 282153 semantic web SW 187891 data warehouse DW 126038 hindsight HD 123638 decision support system DSS 112976 competitive intelligence CI 110480 knowledge discovery KD 108239 technological progress TP 85124 semantic analysis SA 48691 bibliometrics (bibliometrics [or] bibliometric) BM 46696 open innovation OI 28739 scientometrics (scientometrics [or] scientometric) SM 16891 knowledge discovery in databases KDD 15368 technology intelligence TI 14401 technological forecasting TFC 14161 webometrics (webometrics [or] webometric [or] webmetrics [or] webmetric) WM 9124 horizon scanning HS 8117 futures research (“futures research” [or] “futures researches”) FR 7437 on-line analytical processing OLAP 7084 technology foresight (technology foresight [or] technological foresight) TFS 6934 strategic foresight StFS 5636 informetrics IM 5454 technology sourcing TSou 4185 knowledge mining KMn 3547 semantic nets SN 3525 cybermetrics CM 2594 intellectual analysis IA 2496 technology scanning TScn 1290 situation center (“situation center” [or] “situation centre”) SC 1092 future-oriented technology analysis FTA 579 technology scouting TSC 553 mapping scientific frontiers MSF 172 * Пошукова система Scirus [4]. Умови пошуку: all records; the complete document. Дата вимірювань: 16.05.2011 р. Таблиця 1 Кількість публікацій за термінами прогнозування розвитку науки і технологій, індек- сованих у веб-пошуковій системі Scirus (1996—2010 рр.)* ÌÅÒÎÄÎËÎÃ²×Í² ÏÐÎÁËÅÌÈ ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ÍÀÓÊÎÌÅÒÐÈ×ÍÎÃÎ ÀÍÀË²ÇÓ ÏÐÈ ÏÐÎÃÍÎÇÓÂÀÍÍ²... Наука та наукознавство, 2012, № 1 39 світу, особливо у США, Японії, Німеччи- ні, Великобританії, Нідерландах, Канаді, Франції, Італії, Швеції, Австралії; розгор- таються у Фінляндії, Індії, Росії, Китаї, Тайвані, Польщі, Білорусі та в інших дер- жавах. Останнім часом у світі опубліковано чимало монографічних і оглядових науко- вих праць, що узагальнюють сучасні досяг- нення в дослідженні цих проблем, а також навчальної літератури (див., зокрема, [2, 5—12]). На національному і міжнародному рівнях склалося певне коло періодичних наукових видань та регулярних наукових форумів з технолого-форсайтної про- блематики. До числа авторитетних міжна- родних журналів такого спрямування на- лежать, зокрема, такі видання, як: «Tech- nological Forecasting and Social Change», «Foresight», «International Journal of Fore- casting», а також «International Journal of Innovation Management», «International Journal of Innovation and Technology Man- agement», «R&D Management», «Research Policy», «Strategic Management Journal», «Technology Analysis and Strategic Manage- ment», «The Futurist», «Форсайт» (Росія). Із числа новітніх науково-комуні- каційних ініціатив міжнародного рівня звертає на себе увагу Міжнародна се- вільська конференція з орієнтованого на майбутнє технологічного аналізу (fu- tu re-oriented technology analysis, FTA). 1 Кілієвич О. Мікроекономіка для аналізу державної політики: Підручник / Олександр Кілієвич, Олек- сандр Мертенс. — К.: Вид-во Соломії Павличко «Основи», 2005. — С. 569—570. Таблиця 2 Динаміка публікацій за термінами прогнозування розвитку науки і технологій з ура- хуванням наукових веб-публікацій (1996—2010 рр.)* Роки DM KD TFC OI TFS IA FTA TSC BM SM 1996-2000 9366 3428 1196 8 295 118 0 5 1469 559 2001-2005 60865 18757 2562 647 808 344 16 23 4509 2187 2006-2010 405855 86054 10403 28103 5099 2153 563 529 40722 14147 * Пошукова система Scirus [4]. Умови пошуку: all records – враховуються статті в періодичних видан- нях і наукові публікації, доступні в Web; the complete document. Дата вимірювань: 17.05.2011 р. Диференці- альні криві для 5-річних періодів. Позначення абревіатур ті самі, що наведені в табл. 1. Рис. 1. Динаміка статей в друкованих журналах за термінами прогнозування розви- тку науки і технологій (1991—2010 рр.) (а) (б) Пошукова система Scirus [4]. Умови пошуку: journal artricles; the complete document. Дата вимірю- вань: 18.05.2011 р. Диференціальні дані для 5-річних періодів. Позначення абревіатур наведені в табл. 1. Â. Ï. Ðèáà÷óê Science and Science of Science, 2012, № 140 Концепція FTA об’єднує методологічні підходи технологічного прогнозування, передбачення і оцінювання [13, 14]. Серед найбільш системних і результа- тивних прикладних застосувань методоло- гії технологічного передбачення і прогно- зування2 (з використанням серед іншого результатів бібліометричних досліджень і науково-технологічного моніторингу) варто зазначити проект «TechCast» [15, 16]. Проект визнаний однією з найбільш авторитетних світових систем технологіч- ного прогнозування і моніторингу розви- тку інноваційних технологій в провідних галузях науки та економіки в глобальному контексті. Він презентується [17] як web- сис тема технологічного прогнозування (tech nological forecasting), що ґрунтується на використанні методу Дельфі, адаптованого до цілей проекту. У контексті нашого огляду варті ува- ги дві особливості методологічного під- ходу «TechCast». По-перше, технологіч- ні дослідження здійснюються в форматі системного моніторингу. По-друге, по- чатковою фазою його є не простий ін- формаційний пошук, а систематичний процес сканування максимально залу- ченого обсягу інформаційних ресурсів, включаючи друковані й електронні на- укові публікації, реферативні та науко- метричні бази даних, патентну і технічну документацію, інтерв’ю з експертами, відповідні веб-ресурси тощо (рис. 2). Програми технологічного моніторин- гу із застосуванням наукометричних мето- дів останнім часом активно розвиваються у зарубіжних телекомунікаційних фірмах [18]. Основою таких розробок і послуг є методологія технологічного скаутингу, що на початку 1990-х років була опрацьова- на у працях М. Вольфа [19], Ж. Боделля [20], М. Бреннера [21], а останнім часом детально досліджувалася Р. Рорбеком [12, 22, 23], А. Матші й Л. Менг [11] та іншими вченими. Одними з відомих є програми Рис. 2. Циклограма процесу технологічного передбачення і моніторингу інновацій- них технологій за методологією «TechCast» Джерело: складено автором за даними [17]. � � �� 2 У методологічному аспекті поняття «технологічне передбачення» вважається більш широким і та- ким, що включає в себе поняття «технологічне прогнозування». ÌÅÒÎÄÎËÎÃ²×Í² ÏÐÎÁËÅÌÈ ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ÍÀÓÊÎÌÅÒÐÈ×ÍÎÃÎ ÀÍÀË²ÇÓ ÏÐÈ ÏÐÎÃÍÎÇÓÂÀÍÍ²... Наука та наукознавство, 2012, № 1 41 лабораторії «Deutsche Telekom» [22, 24]. Перед цими програмами ставиться за- вдання пошуку і відбору нових найбільш перспективних технологій для зменшен- ня ризиків, пов’язаних із запроваджен- ням таких технологій конкурентами. Ак- цент робиться на можливості найбільш раннього виявлення таких технологій, на вивчення ймовірних загроз і нових мож- ливостей, на пошук методів стимулюван- ня інновацій, а також на пошук творчих контактів з розробниками технологій, що не розробляються у власних структурах «Deutsche Telekom». В Україні дослідження і прикладні розробки методології і технологій ин- формаційно-аналітичного й інтелекту- ально-інформаційного аналізу і систем здійснюються в багатьох наукових уста- новах різного відомчого підпорядку- вання, насамперед в інститутах МОН- молодьспорту і НАН України [7, 9, 10, 25—30]. Значні наукові досягнення в цій галузі мають: Національний технічний університет України «Київський полі- технічний інститут», Державний універ- ситет інформатики і штучного інтелекту (Донецьк), Харківський національний університет радіоелектроніки, Таврійський національний університет ім. В.І. Вер- надського; інститути: проблем матема- тичних машин та систем, кібернетики ім. В.М. Глушкова, проблем реєстрації інформації, програмних систем НАН України; Науково-навчальний комп- лекс «Інститут прикладного системного аналізу» МОНмолодьспорту України та НАН України, Міжнародний науково- навчальний центр інформаційних тех- нологій та систем НАН України і МОН- молодьспорту України, Інститут проблем штучного інтелекту МОНмолодьспорту України та НАН України, Донецький державний інститут штучного інтелекту та ряд інших вищих учбових закладів і наукових установ. Національний технічний університет України «Київський політехнічний ін- ститут» (НТУУ «КПІ») став ініціатором і координатором розвитку досліджень і поширення в Україні застосування ме- тодології технологічного передбачення (technology foresight, TFS) та інтелекту- ального аналізу інформації (IAI). У трав- ні 2011 року у Києві на базі університету відбулося засідання міжнародної робочої групи ЮНІДО, на якому обговорюва- лися питання створення в Україні наці- онального Форсайт-центру. У контексті інтенсифікації вітчизняних наукових досліджень і розробок в галузі техноло- гічного прогнозування і передбачення та пов’язаних з ними наукових напря- мів важливе значення мають організо- вані НТУУ «КПІ» регулярні міжнародні конференції з проблем інтелектуального аналізу інформації, інновацій в науці та технології, системного аналізу й інфор- маційних технологій, прикладної мате- матики і комп’ютингу та інших. Фундаментальні й прикладні про- блеми прогнозування науково-техноло- гічного розвитку та програмно-цільового підходу у науково-технологічній політиці з 70-х років минулого століття продук- тивно досліджуються і розробляються в Центрі досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. До- брова НАН України [8, 31—36]. Центр відігравав ключову роль у виконанні Державної програми прогнозування на- уково-технологічного та інноваційно- го розвитку на 2004–2006 роки, будучи базовою установою по організаційно- методичному забезпеченню її реаліза- ції [1, 2, 37]. Були розроблені методичні рекомендації, на основі яких проведе- ні дослідження із залученням близько 700 кспертів, організовано взаємодію базових інститутів за тематичними на- прямами при обробці та узагальненні результатів опитування експертів. На Â. Ï. Ðèáà÷óê Science and Science of Science, 2012, № 142 основі цього дослідження були виділені найбільш перспективні напрями науко- во-технологічного розвитку України, за- пропоновано узгоджену систему пріори- тетних напрямів розвитку науки і техніки та пріоритетних напрямів інноваційної діяльності в Україні, розроблені проекти відповідних законів. В останнє десятиріччя значно зросла увага українських вчених до проведення загальних та галузевих наукометричних досліджень [38]. Найбільш інтенсивно і регулярно методологічні та прикладні ас- пекти наукометрії й бібліометрії, а остан- нім часом веб-наукометрії вивчаються в Центрі досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. До- брова НАН України. Бібліометричні й вебометричні дослідження ведуться та- кож в Національній бібліотеці України ім. В.І. Вернадського, Інституті проблем реєстрації інформації, Харківській дер- жавній академії культури МОНмолодь- спорту України, Державній науковій установі «Книжкова палата України ім. Івана Федорова», Науково-дослідному інституті статистики НТК статистичних досліджень Держкомстату України, На- ціональній парламентській бібліотеці України та ряді інших установ країни. У фахових наукових виданнях («Нау- ка та наукознавство», «Проблеми науки», «Наукові праці Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського», «Бібліотечний вісник» та ін.) регулярно висвітлюють- ся проблеми та результати проведених наукометричних, у тому числі бібліоме- тричних і вебометричних досліджень. У 2008 р. розпочато видання книжкової серії «Наука України у світовому вимі- рі», у випусках якої широко представлені праці вчених наукових установ і вищих навчальних закладів у наукометричному контексті. Вітчизняні дослідники беруть участь у роботі міжнародних наукових конференцій з проблем теорії і практи- ки інформетрії, наукометрії, технологіч- ного прогнозування і передбачення та є членами багатьох профільних у цих га- лузях науки фахових наукових товариств і редколегій міжнародних періодичних видань. На рівні Міжнародної асоціації академій наук ведуться роботи щодо ко- ординації досліджень в галузі наукознав- ства, зокрема у вересні 2009 р. сформова- на Наукова рада МААН з наукознавства. У той же час, аналізуючи поточний стан справ і перспективи розвитку на- укознавчої галузі в Україні, не можна не зазначити певне коло назрілих проблем і поточних завдань. Серед науково-органі- заційних проблем вітчизняної наукометрії слід назвати передусім недостатність сис- темності та координованості у реалізації наукометричних проектів установами різ- них систем і відомств, відсутність узгодже- ності щодо методологічних та методичних підходів, низький рівень корпоративної взаємодії дослідних колективів. Однією з головних проблем на шляху розвитку на- укометричних і бібліометричних дослі- джень в Україні є відсутність вичерпних вітчизняних бібліографічних баз даних. Актуальним є проведення як сис- темних теоретико-методологічних до- сліджень, так і впровадження в практи- ку управлінської діяльності завершених прикладних розробок, заснованих на використанні сучасних методів бібліоме- тричного, вебометричного та наукоме- тричного аналізу інформаційних пото- ків, спрямованих на обґрунтування стра- тегій побудови вітчизняних ефективних і оптимальних за витратами систем науко- метричного моніторингу, прогнозування і передбачення пріоритетних напрямів розвитку науки і техніки та створення довгострокових програм інноваційного розвитку економіки України. При цьому необхідно уникнути ме- ханічного копіювання закордонних під- ходів. Ефективне та корисне для держави ÌÅÒÎÄÎËÎÃ²×Í² ÏÐÎÁËÅÌÈ ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ÍÀÓÊÎÌÅÒÐÈ×ÍÎÃÎ ÀÍÀË²ÇÓ ÏÐÈ ÏÐÎÃÍÎÇÓÂÀÍÍ²... Наука та наукознавство, 2012, № 1 43 аналітико-прогностичне дослідження повинно ґрунтуватися на науково виві- рених методологічній базі й методично- му інструментарії. Фактично йдеться про синергізм наукометричних і експертних методів прогнозування розвитку науки і технологій — «наукометрично-експерт- ний» підхід [39—42]. Розробка сучасної методології та її апробація у вирішенні завдань відбору нових, щойно «згенерованих» наукових ідей (наукових напрямів), прогнозу їх розвитку, оцінки їх технологічного по- тенціалу та передбачення перспектив його реалізації мають вестися паралель- но із розробкою методології і її застосу- ванням для технологічного прогнозуван- ня при створенні короткострокових про- грам інноваційного розвитку. На етапі виявлення нових наукових напрямів та оцінки й моніторингу тен- денцій їх розвитку доцільно використо- вувати методи кількісного прогнозуван- ня, зокрема методи бібліометрії і вебоме- трії. На цьому етапі застосовується кіль- кісний метааналіз, що дасть змогу відо- кремити групу нових наукових напрямів від традиційних або тих, що зникають. Завдяки цьому, аналізу піддаються лише біфуркаційні зони розвитку наукових напрямів. Результати виявлення нових наукових напрямів, їх кластеризації та ранжування за оцінками технологічного потенціалу і перспектив його реалізації мають бути основою для прийняття рі- шень щодо визначення пріоритетних на- прямів розвитку науки і техніки, програм прикладних досліджень та інноваційних проектів. На наступних етапах — форму- лювання та кластеризація всіх конструк- тивних ідей щодо перспектив розвитку та оцінки технологічного потенціалу нових наукових напрямів, аналіз та ранжування напрямів тощо — доцільно користувати- ся методами експертного аналізу, зокре- ма такими, як метод Дельфі. Реалізація такого підходу передбачає вирішення принаймні наступних осно- вних наукових та методологічних за- вдань: здійснення моніторингу еволюції механізмів, структури і функцій існуючої в Україні системи визначення наукових пріоритетів і результатів фундаменталь- них і прикладних досліджень світового рівня та їх державної підтримки; аналіз формування наукометричних індикато- рів та застосування наукометричних ме- тодів для вивчення тенденцій розвитку і перспектив технологічної реалізації ре- зультатів фундаментальних досліджень; розробка науково-методологічних ас- пектів застосування foresight-підходу в сфері державного управління розвитком фундаментальної науки; розробка адек- ватних сучасним потребам принципів і методів визначення рівня пріоритетності та перспектив розвитку фундаменталь- них досліджень в Україні та інші. 1. Маліцький Б.А. Державна програма 2004—2006 років як етап до створення постійно діючої системи прогнозування науково-технологічного та інноваційного розвитку України / Б.А. Маліцький, О.С. Попо- вич // Прогноз науково-технологічного та інноваційного розвитку України (попередній варіант) / ред.: акад. НАН України А.П. Шпак, акад. АПН України А.М.Гуржій. – К.: Фенікс, 2006. – С. 8 – 22. 2. Маліцький Б.А. Перспективні напрями науково-технологічного та інноваційного розвитку України / Б.А. Маліцький, О.С. Попович, В.П. Соловйов. – К.: Фенікс, 2006. – 204 с. 3. Попович А.С. О возможностях информационно-коммуникативных технологий в преодолении трудностей и противоречий развития стратегического управления / А.С. Попович // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика: зб. доп. наук.-практ. конф. з міжнар. участю. – К.: Ін-т проблем мат. машин і систем НАН України, 2009. – С. 97 – 98. 4. Scirus [Electronic resource] / Elsevier B.V. – 2011. – Available online at: http//www.scirus.com/. 5. Дюк В.А. Data Mining: учеб. курс / В.А. Дюк, А.П. Самойленко. – СПб.: Питер , 2001. – 368 с. 6. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В Сте- паненко, И.И. Холод. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 326 с. Â. Ï. Ðèáà÷óê Science and Science of Science, 2012, № 144 7. Сетлак Г. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений / Г. Сетлак. – К.: Логос, 2004. – 251 с. 8. Попович О.С. Науково-технологічна та інноваційна політика: основні механізми формування та реалізації / О.С. Попович; ред. Б.А. Маліцький. – К.: Фенікс, 2005. – 226 с. 9. Морозов А.А. Ситуационные центры. Информационные технологии будущего / А.А. Морозов, В.А. Ященко. – К.: СП «Интертехнодрук», 2008. – 332 с. 10. Степанов В.П. Проектування сховищ даних та інтелектуальний аналіз на базі технологій ORACLE: навч. посіб. / В.П. Степанов, І.О. Юхно; Харк. нац. екон. ун-т. — Харків, 2008. – 164 с. 11. Matschy Alexandra. Using Chinese Universities as a Source of Technology Scouting / Alexandra Matschy, Meng Liu / Linnaeus University. School of Business and Economics. – Master Level Spring, 2010. – 118 p. 12. Rohrbeck R. Corporate Foresight: Towards a Maturity Model for the Future Orientation of a Firm / R. Rohrbeck. – Heidelberg and New York: Physica-Verlag, 2010. – ISBN 978-3-7908-2625-8. 13. Future–Oriented Technology Analysis: Strategic Intelligence for an Innovative Economy [Electronic resourсe] / eds.: C. Cagnin, M. Keenan, R. Jonston, F. Scapolo, R. Barre.– Springer, 27 August 2008. – Available online at: http://www.ebooks.com/367364/future -oriented-technology-analysis/cagnin-cristiano-ed-keenan- michael-ed-jonston-ron-ed-scapolo-fabiana-ed-barre-remi-ed/. 14. Future–Oriented Technology Analysis (FTA) [Electronic resourсe] / The 4-th International Seville Conference (12 & 13 May 2011). – 2011. – Available online at: http://foresight.jrc.ec.europa.eu/fta 2011/. 15. Halal W.E. The Technology Revolution: Highlights of the TechCast Project [Electronic resourсe] / W.E. Halal // Futura. – 2007. – Vol. 26, № 2. – Available online at: http://elektra.helsinki.fi/se/f/0785-5494/26/2/thetechn.pdf. 16. Pearson R.L. Forecasting Future Technology / R.L. Pearson // Foresight. – 2011. – № 20. – P. 24-28. 17. Методика технологического прогнозирования TechCast [Электронный ресурс] / TechCast LLC – 2011. – Режим доступа : http://www.techcast.ru/ru/pages/methodology/. 18. Савастьянов В.В. Технологическое предвидение информационно-компьютерных технологий свя- зи / В.В. Савастьянов // Систем. дослідж. та інформ. технології. – 2005. – № 4. – С. 131–140. 19. Wolff M.F. Scouting for Technology / M.F. Wolff // Research Technology Management. – 1992. – Vol. 35. – P. 10–12. 20. Bodelle J. Science and Technology Scouting at Elf Aquitaine / J. Bodelle, C. Jablon // Research Technology Management. – 1993. – Vol. 36. – P. 24–28. 21. Brenner M.S. Technology Intelligence and Technology Scouting / M.S. Brenner // Competitive intelligence review. – 1996. – Vol. 7, № 3. – P. 20–27. 22. Rohrbeck R. Technology Scouting - a Case Study on the Deutsche Telekom Laboratories [Electronic resource] / R. Rohrbeck // ISPIM-Asia Conference (2007): New Delhi, India. – Available online at: http://www. renerohrbeck.de/documents/Rohrbeck_(2007)_Technology %20Scouting_Paper.pdf. 23. Rohrbeck R. Harnessing a Network of Experts for Competitive Advantage: Technology Scouting in the ICT Industry [Electronic resourсe] / R. Rohrbeck // R&D Management. – 2010 . – Vol. 40, №. 2. – P. 169–180. – Available online at: http://ssrn.com/abstract=1532985. 24. Technology Radar [Electronic resource] / Deutsche Telekom . – 2010. – Available online at: http://www.laboratories. telekom.com/IPWS/English/INNOVATIONDEVELOPMENT/ TECHNOLOGYRADAR/Pages/default.aspx. 25. Балабанов А.С. Выделение знаний из баз данных – передовые компьютерные технологии интел- лектуального анализа данных / А.С. Балабанов // Мат. машини і системи. – 2001. – № 1,2. – С. 40-54. 26. Коваль В.Н. Извлечение и анализ знаний / В.Н. Коваль, Ю.В. Кук // Искусств. интеллект. – 2004. – № 3. – С. 293-304. 27. Обзор существующих алгоритмов Data Mining для глубинного анализа текстов и методов извлече- ния знаний / Е.В. Малащук, Д.В. Бабин, С.М. Вороной, М.Г. Кочеткова // Искусств. интеллект. – 2005. – № 4. – С. 618–626. 28. Власенко О.С. Технологічне передбачення інноваційного розвитку: методика Foresight / О.С. Вла- сенко // НТІ. – 2007. – № 1. – С. 25–28. 29. Петренко А.І. Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining / А.І. Петренко // Систем. до- слідж. та інформ. технології. – 2008. – № 4. – С. 97–110. 30. Балагура І.В. Використання статистичних методів для аналізу наукових публікацій / І.В. Балагура, Б.О. Березін // Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2009. ІХ междунар. науч. конф. им. Т.А. Та- ран (май 2009 г.): сб. тр.– К.: Просвіта, 2009. – С.18–24. 31. Добров Г.М. О предвидении развития науки / Г.М. Добров // Вопр. философии. – 1964. – № 10. – С. 71-83. 32. Павловская Е. Информационный подход к выявлению новых научных направлений / Е. Павлов- ская // Науковедение и информатика. – 1991. – Вып. 35. – С. 32–37. 33. Грачев О.А. Методологические аспекты наукометрического мониторинга трансформации науки в Украине / О.А. Грачев, В.П. Рыбачук // Пробл. науки. – 2000. – № 10. – С. 42–47. ÌÅÒÎÄÎËÎÃ²×Í² ÏÐÎÁËÅÌÈ ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ÍÀÓÊÎÌÅÒÐÈ×ÍÎÃÎ ÀÍÀË²ÇÓ ÏÐÈ ÏÐÎÃÍÎÇÓÂÀÍÍ²... Наука та наукознавство, 2012, № 1 45 34. Рибачук В.П. Проблеми прогнозування технологічного впровадження результатів фундаментальних досліджень / В.П. Рибачук // Наукометричний аналіз стану наукової системи України: Звіт про НДР (№ держ. реєстрації 0100V004850) / Центр досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва. – 2004. – С. 58–62. 35. Малицкий Б.А. Научно-технологическое прогнозирование как ответ на вызовы времени / Б.А. Малицкий // Наука та наукознавство. — 2006. — № 3. — С. 11–19. 36. Рибачук В.П. Вебометрична оцінка діяльності НАН України в контексті інтеграції в європей- ський науковий простір / В.П. Рибачук / Національна академія наук України: проблеми розвитку та вхо- дження в європейський науковий простір: моногр.; ред. О.С. Онищенко та Б.А. Маліцький. – К.: НБУ ім. В.І.Вернадського, 2007. – С. 433-465. 37. Маліцький Б.А. Обґрунтування системи науково-технологічних та інноваційних пріоритетів на основі «форсайтних» досліджень / Б.А. Маліцький, О.С. Попович, М.В. Онопрієнко. – К: Фенікс, 2008. – 86 с.; Обоснование системы научно-технологических и инновационных приоритетов на основе «форсайтных» исследований / Б.А. Малицкий, А.С. Попович, М.В. Оноприенко. – К.: Феникс, 2008. – 91 с. 38. Костенко Л. Бібліотека та наукометрія: світовий досвід, українська перспектива / Л. Костенко, Д. Солов’яненко // Бібл. вісник. – 2009. – № 6. – С. 29–32. 39. Courseault C.R. A Text Mining Framework Linking Tehnical Intelligence from Publication Databases to Strategic Technology Decisions: A thesis presented to Academic Faculty. С.R. Courseault – 2004. – 188 p.; 2.1.3. Technical Intelligence Methodology. – P. 15–50. 40. Liu Xiwen. Application of Bibliometric (Scientometric) Analysis and Technology Foresight in Strategic Planning of Chinese Academy of Sciences (CAS) and Chinese S&T Development / Xiwen Liu // Second International Seville Seminar on Future-Oriented Technology Analysis Impact of FTA Approaches on Policy and Decision-Making. 2006, Seville, 28-29 September. – FTA Assumptions, Methods and Approaches in the Context of Achieving Outcomes.– 2006. – P. 1–9. 41. Canongia C. Synergy between Competitive Intelligence (CI), Knowledge Management (KM) and Technological Foresight (TF) as a Strategic Model of Prospecting – the Use of Biotechnology in the Drugs Againstbreast Cancer / C. Canongia // Biotechnol. Adv. – 2007. – Vol. 25, № 1. – P. 57–74. 42. Балагура І.В. Поєднання вебометричних методів та експертного оцінювання для побудови мо- делі рейтингу наукових публікацій / І.В. Балагура // Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2010. Х междунар. науч. конф. им. Т.А. Таран (май 2010 г.): сб. тр. – К.: Просвіта, 2010. – С. 10–16. Одержано 24.11.2011 В.П.Рыбачук Ìåòîäîëîãè÷åñêèå ïðîáëåìû ïðèìåíåíèÿ íàóêîìåòðè÷åñêîãî àíàëèçà ïðè ïðîãíîçèðîâàíèè íàïðàâëåíèé íàó÷íî-òåõíîëîãè÷åñêîãî ïðîãðåññà Обобщены наиболее распространенные в мире подходы к использованию наукометрических методов для поиска перспективных направлений научно-технологического развития. Приведены результаты вебометриче- ского исследования современного этапа развития методологии, отечественной и мировой практики примене- ния наукометрического анализа с целью оценки приоритетности, осуществления прогнозирования и монито- ринга направлений научно-технологического прогресса. Показано, что разработка стратегии научно-техно- логической и инновационной политики в государстве должна опираться не только на методологию собственно „технологического”, или „индустриального”, прогнозирования, но и на методологию прогнозирования в сфере фундаментальной науки как базового элемента в системной цепи создания новых технологий и реализации ин- новаций. Эти две неразрывные и взаимозависимые составные единого процесса должны быть скоординированы в рамках государственного управления организацией комплекса работ по технологическому прогнозированию и предвидению.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-49370
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	0374-3896
language	Ukrainian
last_indexed	2025-12-07T13:14:26Z
publishDate	2012
publisher	Центр досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва НАН України
record_format	dspace
spelling	Рибачук, В.П. 2013-09-17T06:19:56Z 2013-09-17T06:19:56Z 2012 Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу / В.П. Рибачук // Наука та наукознавство. — 2012. — № 1. — С. 36-45. — Бібліогр.: 42 назв. — укр. 0374-3896 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/49370 Узагальнено найбільш поширені в світі підходи до використання наукометричних методів для пошуку перспективних напрямів науково-технологічного розвитку. Наведено результати вебометричного дослідження сучасного етапу розвитку методології та вітчизняної і світової практики застосування наукометричного аналізу з метою оцінювання пріоритетності, здійснення прогнозування і моніторингу напрямів науково-технологічного прогресу. Обобщены наиболее распространенные в мире подходы к использованию наукометрических методов для поиска перспективных направлений научно-технологического развития. Приведены результаты вебометрического исследования современного этапа развития методологии, отечественной и мировой практики применения наукометрического анализа с целью оценки приоритетности, осуществления прогнозирования и мониторинга направлений научно-технологического прогресса. A review of most common approaches to applications of scientometric methods for identification and setting of advanced S&T fields is contained. Results of a webometric study of methodological and practical issues dealt with in Ukraine and internationally when applying scientometric analysis for priority setting, forecasting and monitoring in S&T are given. Науково-дослідну роботу виконано на замовлення Міністерства освіти, науки, молоді та спорту України за проектом «Створення інформаційно-аналітичної бази для забезпечення прогнозування науково-технологічного розвитку з використанням наукометричних індикаторів» (державний реєстраційний номер 0111U002732; 2011 р.). uk Центр досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва НАН України Наука та наукознавство Наукометрія Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу Методологические проблемы применения наукометрического анализа при прогнозировании направлений научно-технологического прогресса Applications of Scientometric Analysis in Science & Technology Forecasting: Methodology Issues Article published earlier
spellingShingle	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу Рибачук, В.П. Наукометрія
title	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу
title_alt	Методологические проблемы применения наукометрического анализа при прогнозировании направлений научно-технологического прогресса Applications of Scientometric Analysis in Science & Technology Forecasting: Methodology Issues
title_full	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу
title_fullStr	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу
title_full_unstemmed	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу
title_short	Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу
title_sort	методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу
topic	Наукометрія
topic_facet	Наукометрія
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/49370
work_keys_str_mv	AT ribačukvp metodologíčníproblemizastosuvannânaukometričnogoanalízupriprognozuvannínaprâmívnaukovotehnologíčnogoprogresu AT ribačukvp metodologičeskieproblemyprimeneniânaukometričeskogoanalizapriprognozirovaniinapravleniinaučnotehnologičeskogoprogressa AT ribačukvp applicationsofscientometricanalysisinsciencetechnologyforecastingmethodologyissues

Методологічні проблеми застосування наукометричного аналізу при прогнозуванні напрямів науково-технологічного прогресу

Institution

Similar Items