Проверочная методология выявления актуальных научных вопросов в новых публикациях, цитирование которых еще не установлено
https://doi.org/10.31432/1994-2443-2024-19-3-46-79
Аннотация
Выявление актуальных исследовательских проблем с использованием библиометрических данных осложняется тем, что цитирование публикаций последних лет еще не сформировано. В данной работе предлагается использовать для оценки веса ключевого слова, встречающегося в рассматриваемой выборке, не цитирование статьи, а среднюю цитируемость журнала за два года. Для выявления терминов, характеризующих релевантные исследовательские темы, предлагается представить сеть совместной встречаемости терминов в координатах средней встречаемости термина в год и средней нормализованной цитируемости термина для визуализации графика. Кроме того, данная методология предполагает использование предварительной обработки ключевых слов с использованием словаря лемматизации. Для анализа были использованы 3696 библиометрических записей за 2022–2024 гг. с платформы ScienceDirect по теме цифровизации промышленности. Последовательно использовались программы VOSviewer и Scimago Graphica. Первый использовался для отображения общего ландшафта исследования, а второй — для более детального анализа отдельных срезов библиометрических данных, полученных с помощью VOSviewer. «Выпуклая оболочка» использовалась для облегчения восприятия границ кластеров. После анализа данных и выделения терминов предлагается предоставить контекст, цитируя строки из публикаций и определяя менее известные термины. Цифровизация отрасли — это не только техническая и технологическая проблема, но и экономическая, о чем свидетельствуют такие термины, как «цифровая экономика» и «Индустрия 5.0».
Об авторе
Б. Н. ЧигаревРоссия
Борис Николаевич Чигарев, к. ф.- м. н., ведущий инженер по научно-технической информации
г. Москва
Список литературы
1. Van Eck N. J., Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics 2010;84:523–38. https://doi.org/10.1007/s11192–009–0146–3
2. Neylon C., Wu. S. Article–Level Metrics and the Evolution of Scientific Impact. PLoS Biol 2009;7: e1000242. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1000242.
3. Eyre–Walker A, Stoletzki N. The Assessment of Science: The Relative Merits of Post–Publication Review, the Impact Factor, and the Number of Citations. PLoS Biol 2013;11: e1001675. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001675
4. McEvoy N.L., Latour J. M. From impact factors to Altmetrics: What numbers are important in publishing your paper? Nursing in Critical Care 2023;28:4–6. https://doi.org/10.1111/nicc.12925
5. DiBartola S.P., Hinchcliff K. W. Metrics and the Scientific Literature: Deciding What to Read. Veterinary Internal Medicne 2017;31:629–32. https://doi.org/10.1111/jvim.14732
6. Meng F., Zhou K., Bu Y., Huang W–B., Zhang P., Long F., et al. Keywords Extraction and Thesaurus Construction for Domain News. Procedia Computer Science 2022;214:837–44. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.249
7. Pavlova I. A. Building a keywords co-occurrence map on the topic «Health capital» in the vosviewer program Jwt 2023;49:38–54. In Russian. https://doi.org/10.18799/26584956/2023/2/1592
8. Hamdan W., Alsuqaih H. Research Output, Key Topics, and Trends in Productivity, Visibility, and Collaboration in Social Sciences Research on COVID-19: A Scientometric Analysis and Visualization. Sage Open 2024;14:21582440241286217. https://doi.org/10.1177/21582440241286217
9. Chigarev B. Analyzing the Possibilities of Using the Scilit Platform to Identify Current Energy Efficiency and Conservation Issues 2024. https://doi.org/10.20944/preprints202404.0744.v1.
10. Hassan–Montero Y., De–Moya–Anegón F., Guerrero–Bote V.P. S. CImago Graphica: a new tool for exploring and visually communicating data. EPI 2022: e310502. https://doi.org/10.3145/epi.2022.sep.02
11. Wang Y., Shi J., Qu G. Research on collaborative innovation cooperation strategies of manufacturing digital ecosystem from the perspective of multiple stakeholders. Computers & Industrial Engineering 2024;190:110003. https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110003
12. Neef T., Müller S., Mechtcherine V. Integrating continuous mineral–impregnated carbon fibers into digital fabrication with concrete. Materials & Design 2024;239:112794. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2024.112794
13. Zheng M., Wong C. Y. The impact of digital economy on renewable energy development in China. Innovation and Green Development 2024;3:100094. https://doi.org/10.1016/j.igd.2023.100094
14. Yi J., Dai S., Li L., Cheng J. How does digital economy development affect renewable energy innovation? Renewable and Sustainable Energy Reviews 2024;192:114221. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.114221
15. Bhatti G., Mohan H., Raja Singh R. Towards the future of smart electric vehicles: Digital twin technology. Renewable and Sustainable Energy Reviews 2021;141:110801. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.110801
16. Kumar N., Bhavsar H., Mahesh P. V.S., Srivastava A. K., Bora B. J., Saxena A., et al. Wire Arc Additive Manufacturing — A revolutionary method in additive manufacturing. Materials Chemistry and Physics 2022;285:126144. https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2022.126144
17. Li H., Shi X., Wu B., Corradi D. R., Pan Z., Li H. Wire arc additive manufacturing: A review on digital twinning and visualization process. Journal of Manufacturing Processes 2024;116:293–305. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2024.03.001
18. Schamne A. N., Nagalli A., Soeiro A. A.V., Poças Martins J.P.D.S. BIM in construction waste management: A conceptual model based on the industry foundation classes standard. Automation in Construction 2024;159:105283. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105283
19. Zhang., Zhang S., Wang C., Zhu G., Liu H., Wang X. Extended IFC–based information exchange for construction management of roller–compacted concrete dam. Automation in Construction 2024;163:105427. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105427
20. Nikseresht A., Shokouhyar S., Tirkolaee E. B., Pishva N. Applications and emerging trends of blockchain technology in marketing to develop Industry 5.0 Businesses: A comprehensive survey and network analysis. Internet of Things 2024;28:101401. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101401
21. Singh S. K., Lee C., Park J. H. CoVAC: A P2P smart contract–based intelligent smart city architecture for vaccine manufacturing. Computers & Industrial Engineering 2022;166:107967. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.107967
22. Toufaily E. An integrative model of trust toward crypto–tokens applications: A customer perspective approach. Digital Business 2022;2:100041. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100041
23. Rajak M., Shaw K. An extension of technology acceptance model for mHealth user adoption. Technology in Society 2021;67:101800. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101800
24. Mao S., Han X., Lu Y., Wang D., Su A., Lu L. et al. Multi sensor fusion methods for state of charge estimation of smart lithium–ion batteries. Journal of Energy Storage 2023;72:108736. https://doi.org/10.1016/j.est.2023.108736
25. Guo C., Ke Y., Zhang J. Digital transformation along the supply chain. Pacific–Basin Finance Journal 2023;80:102088. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2023.102088
26. Dixit V. K., Malviya R. K., Kumar V., Shankar R. An analysis of the strategies for overcoming digital supply chain implementation barriers. Decision Analytics Journal 2024;10:100389. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100389
27. Thakur P., Kumar Sehgal V. Emerging architecture for heterogeneous smart cyber–physical systems for industry 5.0. Computers & Industrial Engineering 2021;162:107750. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107750
28. Marinković M, Al–Tabbaa O., Khan Z., Wu J. Corporate foresight: A systematic literature review and future research trajectories. Journal of Business Research 2022;144:289– 311. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.01.097
29. Busboom A. Automated generation of OPC UA information models — A review and outlook. Journal of Industrial Information Integration 2024;39:100602. https://doi.org/10.1016/j.jii.2024.100602
30. Rathore R. K., Mishra D., Mehra P. S., Pal O., Hashim A. S., Shapi’i A., et al. Real–world model for bitcoin price prediction. Information Processing & Management 2022;59:102968. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.102968
31. Noriega R., Pourrahimian Y. A systematic review of artificial intelligence and data–driven approaches in strategic open–pit mine planning. Resources Policy 2022;77:102727. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102727
32. Wang J., Omar A. H., Alotaibi F. M., Daradkeh Y. I., Althubiti S. A. Business intelligence ability to enhance organizational performance and performance evaluation capabilities by improving data mining systems for competitive advantage. Information Processing & Management 2022;59:103075. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103075
33. Ran R, Wang X., Wang T., Hua L. The impact of the digital economy on the servitization of industrial structures: the moderating effect of human capital. Data Science and Management 2023;6:174–82. https://doi.org/10.1016/j.dsm.2023.06.003
34. Sasikumar A., Vairavasundaram S., Kotecha K., Indragandhi V., Ravi L., Selvachandran G., et al. Blockchain–based trust mechanism for digital twin empowered Industrial Internet of Things. Future Generation Computer Systems 2023;141:16–27. https://doi.org/10.1016/j.future.2022.11.002
35. Khan M., McNally C. Recent developments on low carbon 3D printing concrete: Revolutionizing construction through innovative technology. Cleaner Materials 2024;12:100251. https://doi.org/10.1016/j.clema.2024.100251
36. Lu Y., Xiao J., Li Y. 3D printing recycled concrete incorporating plant fibres: A comprehensive review. Construction and Building Materials 2024;425:135951. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2024.135951
37. Wang X., Li W., Guo Y., Kashani A., Wang K., Ferrara L., et al. Concrete 3D printing technology for sustainable construction: A review on raw material, concrete type and performance. Developments in the Built Environment 2024;17:100378. https://doi.org/10.1016/j.dibe.2024.100378
Рецензия
Для цитирования:
Чигарев Б.Н. Проверочная методология выявления актуальных научных вопросов в новых публикациях, цитирование которых еще не установлено. Информация и инновации. 2024;19(3):46-79. https://doi.org/10.31432/1994-2443-2024-19-3-46-79
For citation:
Chigarev B.N. A proof-of-concept methodology for identifying topical scientific issues in new publications whose citations have not yet been established. Information and Innovations. 2024;19(3):46-79. https://doi.org/10.31432/1994-2443-2024-19-3-46-79