Hỗ trợ thông tin cho nghiên cứu khoa học.

nghiên cứu khoa học thư viện đại học sử dụng phương pháp đo thư mục">

480 chà. | 150 UAH | $7,5 ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Luận án, - 480 rúp, giao hàng 1-3 giờ, từ 10-19 (giờ Moscow), trừ Chủ nhật

Mokhnacheva Yulia Valerievna. Hỗ trợ thông tin phục vụ nghiên cứu khoa học của các thư viện đại học sử dụng phương pháp đo thư mục: luận văn... ứng viên khoa học sư phạm: 05.25.03 / Mokhnacheva Yulia Valerevna; [Nơi bảo vệ: Nhà nước. công cộng khoa học kỹ thuật b-ka SB RAS] - Mátxcơva, 2008. - 203 tr.: ill. RSL OD, 61 09-13/435

Giới thiệu tác phẩm

Sự liên quan của chủ đề nghiên cứu. Nhu cầu về thông tin đo thư mục (BI), tức là dữ liệu thu được từ kết quả nghiên cứu đo thư mục, đã được hình thành từ lâu. Trở lại năm 1878, Chỉ số tham khảo pháp luật liên bang của Shepard xuất hiện, trở thành nguyên mẫu của các chỉ mục hiện đại về văn học được trích dẫn. Hiện tại, có một số nguồn thông tin cho phép bạn lấy dữ liệu đo thư mục: Cơ sở dữ liệu Thomson Reuters: Web of Science (WOS), Báo cáo trích dẫn tạp chí (JCR), Chỉ số khoa học thiết yếu (ESI) ); Cơ sở dữ liệu Elsevier - “Scopus”; tài nguyên OOO "Thư viện điện tử khoa học" - chỉ số tiếng Nga trích dẫn khoa học (RSCI), cũng như một số nguồn tài nguyên có tính chuyên môn cao. Nhờ những cơ hội được cung cấp bởi các nguồn lực trên và các nguồn lực khác, dữ liệu trắc lượng thư mục hiện đang ngày càng trở nên có nhu cầu cả trong cộng đồng khoa học cũng như trong các hoạt động thông tin và thư viện.

Cải cách lĩnh vực khoa học ở Nga, bắt đầu từ những năm 90. Thế kỷ XX, kèm theo sự ra đời của nhiều hệ thống đánh giá khác nhau để đánh giá hoạt động của các nhà khoa học và nhóm nghiên cứu. Tình hình hiện tại đã góp phần khiến cộng đồng khoa học ngày càng quan tâm nhiều hơn và bền vững hơn đến thông tin, bao gồm cả thông tin quản lý, thu được bằng phương pháp đo thư mục. Vai trò của các tiêu chí quan trọng nhất trong hoạt động đánh giá khoa học bắt đầu được thể hiện bởi các chỉ số đo thư mục như hệ số tác động (IF) của các ấn phẩm mà bài báo được xuất bản và chỉ số trích dẫn (CI) của các ấn phẩm của các nhà khoa học. Nhu cầu về dữ liệu trắc lượng thư mục nảy sinh khi đánh giá xu hướng phát triển của các lĩnh vực khoa học, tham gia các cuộc thi và tài trợ, xác định chất lượng của các ấn phẩm, v.v.

Tình hình hiện nay khuyến khích các chuyên gia thông tin và thư viện tạo ra các hình thức thư viện và dịch vụ thư mục mới dựa trên việc sử dụng các kết quả nghiên cứu đo thư mục.

Các thư viện có cơ sở thông tin cần thiết và thành thạo về mặt chuyên môn trong các công nghệ tìm kiếm khác nhau sẽ có nhiều cơ hội tiến hành nghiên cứu khoa học và thư mục. Nghiên cứu như vậy đã trở thành thông lệ tại Thư viện Khoa học Tự nhiên Học viện Nga Khoa học (BEN RAS), Viện Thông tin Khoa học và Kỹ thuật Toàn Nga (VINITI) RAS, Thư viện Khoa học và Kỹ thuật Công cộng Nhà nước thuộc Chi nhánh Siberia của Viện Hàn lâm Khoa học Nga (SPNTB) CO RAS). Một trong những vấn đề được giải quyết ở

thư viện học thuật, là định nghĩa của chỉ mục trích dẫn. Kỹ thuật hiện có phát huy tác dụng tốt khi cần so sánh chỉ số trích dẫn của các chuyên gia làm việc trong cùng một lĩnh vực chuyên môn hẹp. Tuy nhiên, ngày nay không có đủ các phương pháp cân bằng cho phép so sánh các ấn phẩm thuộc các lĩnh vực khoa học và chuyên đề khác nhau theo các chỉ số như chỉ mục các ấn phẩm được trích dẫn và hệ số tác động của các ấn phẩm. Vấn đề này trở nên phù hợp nhất khi so sánh các ấn phẩm của các lĩnh vực chuyên đề khác nhau trong một tổ chức nghiên cứu (NIU) tiến hành nghiên cứu đa chủ đề. Hầu hết các phương pháp hiện nay đều tập trung vào việc tính toán tổng thể đơn giản các chỉ số trích dẫn mà không tính đến những đặc thù của việc trích dẫn trong các lĩnh vực khoa học khác nhau. Việc thiếu một cách tiếp cận khác biệt khi tiến hành các thủ tục đánh giá sẽ tạo ra một quan niệm sai lệch về sự phát triển và tầm quan trọng của một số nghiên cứu khoa học về các chủ đề khoa học khác nhau. Về vấn đề này, điều đặc biệt phù hợp là tìm cách tiếp cận cân bằng để xác định chỉ số của các ấn phẩm được trích dẫn và xếp hạng các ấn phẩm mà chúng được xuất bản, phù hợp với các yếu tố tác động của chúng. Vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách phát triển một thuật toán tiêu chuẩn hóa các ấn phẩm dựa trên các chỉ số này, từ đó tạo ra các khuyến nghị và phương pháp thực tế phù hợp.

Việc thông báo cho các nhà khoa học về xếp hạng của một số tạp chí định kỳ nhất định cho phép các nhà nghiên cứu chọn ấn phẩm có thẩm quyền nhất cho các ấn phẩm tiếp theo. Bởi vì thông tin khoa học trong các lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển nhanh chóng trở nên lỗi thời nên các nhà khoa học quan tâm đến việc đảm bảo rằng kết quả nghiên cứu của họ nhận được phản hồi nhanh nhất có thể từ số lượng đồng nghiệp lớn nhất. Thông thường, các tạp chí khoa học định kỳ được so sánh bằng các chỉ số tuyệt đối về các yếu tố tác động, trong khi không có nỗ lực nào được thực hiện để bình thường hóa chúng có tính đến trọng tâm chủ đề của các ấn phẩm. Cách tiếp cận này bóp méo ý tưởng “về tầm quan trọng của các ấn phẩm xuất bản các bài báo về các chủ đề khoa học khác nhau.

Không kém phần quan trọng đối với các thư viện đại học là việc phát triển các hình thức cung cấp dữ liệu thu được thông qua nghiên cứu đo thư mục để chuyển dữ liệu đó đến người dùng của họ.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu trắc lượng thư mục còn được các thư viện tích cực sử dụng để tiến hành kiểm tra xuất bản phẩm trong quá trình quản lý sưu tập. BI cho phép bạn nghiên cứu nhu cầu thông tin (IP) của các nhà khoa học một cách chi tiết nhất, từ đó đạt được tối đa,

sự liên quan của quỹ mua lại Hứng thú chuyên môn người đọc-người dùng.

Nghiên cứu trắc lượng thư mục trong thư viện có tầm quan trọng đặc biệt trong việc xây dựng chiến lược cung cấp thông tin theo chủ đề cho người sử dụng học giả. Dữ liệu thu được nhờ áp dụng phương pháp phân tích trích dẫn cho phép chúng tôi xác định: tốc độ lão hóa của thông tin; phạm vi ấn phẩm “hạt nhân” về một chủ đề khoa học cụ thể; “cốt lõi” là các tác giả có công bố có vị thế khoa học đặc biệt và khơi dậy sự quan tâm tương ứng của các nhà khoa học. Tuy nhiên, chúng tôi chưa biết các phương pháp sử dụng khả năng phân tích trích dẫn được liệt kê.

Những điều trên cho phép chúng tôi khẳng định rằng các dịch vụ thông tin dựa trên thông tin đo thư mục đang tích cực phát triển. Nhưng để cải thiện nó và chuyển nó lên mức chất lượng cao hơn, mở rộng phạm vi người dùng, ngày nay, điều đặc biệt quan trọng là phải khái quát hóa khả năng của các phương pháp và kỹ thuật khác nhau để xử lý phân tích BI và phát triển những phương pháp mới cho phép giải quyết cả hai “ xưa” và hiện đại nhiệm vụ thông tin. Vì vậy, một nhiệm vụ cấp bách là mô hình hóa hệ thống con hỗ trợ thông tin dựa trên nghiên cứu trắc lượng thư mục, cho phép chuyển đổi từ hệ tư tưởng về dịch vụ thông tin sang hỗ trợ thông tin có hệ thống và hỗ trợ công việc nghiên cứu (R&D) trong các thư viện đại học.

Phát triển chủ đề. Cơ sở chính để xây dựng chiến lược hỗ trợ thông tin cho nghiên cứu khoa học của các thư viện là nghiên cứu thường xuyên về nhu cầu thông tin (INI) của các nhà khoa học. Việc nghiên cứu vấn đề này được dành một số lượng lớn làm Trong số những tác phẩm quan trọng và cơ bản nhất là các tác phẩm của D. I. Blumenau, S. E. Zlochevsky, S. D. Kogotkov, O. P. Korshunov, A. V. Sokolov. Đặc điểm nhu cầu thông tin của các nhà khoa học được mô tả trong các ấn phẩm của A. A. Bolshoi, A. V. Glushanozsky, A. G. Zakharov, N. E. Kalenov, S. D. Kogotkov, N. A. Slashcheva. Cấu trúc cơ bản của thông tin

"Một cách tiếp cận để phân biệt các khái niệm “dịch vụ thông tin” và “hỗ trợ thông tin” được đề xuất bởi R. S. Gilyarevsky: từ quan điểm của quá trình giao tiếp “người đọc / người dùng” - “thư viện / Trung tâm Thông tin"ông ấy đề xuất phân chia các loại dịch vụ thông tin theo nhiều tiêu chí khác nhau, bao gồm cả người khởi xướng dịch vụ - từ dịch vụ thông tin hoặc từ người tiêu dùng [Gilyarevsky, R. S. Nguyên tắc cơ bản của Khoa học Máy tính", khóa học. - M, 2004. - 320 s] .

Nhu cầu cụ thể của các chuyên gia trong lĩnh vực hoạt động nghiên cứu đã được A. V. Sokolov xác định.

Một nghiên cứu của S. A. Kugel và O. M. Zusman, được thực hiện vào năm 1994-1995, đã xác định một xu hướng mới vào thời điểm đó trong cấu trúc nhu cầu thông tin của các nhà khoa học - sự xuất hiện của IP trong thông tin đo thư mục.

Hiện nay, nhiều nhà nghiên cứu đã ghi nhận sự gia tăng ổn định về nhu cầu BI. Đặc biệt, các ấn phẩm của O. M. Zusman và V. G. Sviryukova đều dành cho vấn đề này. Tuy nhiên, cơ cấu của những nhu cầu này vẫn chưa được xác định đầy đủ. Ngoài ra, các nhóm người tiêu dùng BI chính vẫn chưa được xác định.

Khái niệm lý thuyết về sự phát triển của IP đã được trình bày bởi O.P. Korshunov, nhưng tác giả không xem xét câu hỏi về sự phát triển của nhu cầu thông tin thư mục.

Làm việc về chủ đề này buộc chúng tôi phải chuyển sang phân tích hiện trạng nghiên cứu trong lĩnh vực trắc lượng thư mục 2 . Thư mục trắc lượng được hình thành trong khuôn khổ nghiên cứu khoa học, nền tảng được đặt ra bởi D. Price, J. Bernal, Y. Garfield, V. V. Nalimov, Z. M. Mulchenko, G. M. Dobrov.

Thông tin đo thư mục phát sinh là kết quả của các nghiên cứu liên quan về luồng thông tin tài liệu (DIF). Việc tạo ra một hệ thống phân tích thống kê DIP là do sự tăng trưởng tích cực về số lượng ấn phẩm thuộc mọi loại, đòi hỏi phải có tổ chức phù hợp.

Nhà nghiên cứu đầu tiên về cấu trúc của DIP được coi là S. K. Bradford, người đã nghiên cứu việc phân phối các ấn phẩm về kỹ thuật điện, địa vật lý và bôi trơn, đã mô tả mô hình định lượng của sự phân tán các bài báo về chủ đề này trên các tạp chí định kỳ trên thế giới và đề xuất mô hình định lượng của nó. công thức nổi tiếng mà sau này được gọi là “Định luật Bradford”. Các đặc điểm của DIP và các phương pháp giám sát nó đã được nghiên cứu trong các tác phẩm của A. I. Mikhailov và O. V. Penkova. Các ấn phẩm có thẩm quyền nhất về nghiên cứu DIP ở Nga là tác phẩm của G. F. Gordukalova, người trong chuyên khảo của mình đã đưa ra khái niệm “giám sát thông tin”, bao gồm việc theo dõi “từng phần” thông tin mới về một đối tượng, giải thích

2 Bibliometrics được hiểu là một môn khoa học sử dụng các phương pháp thống kê phân tích tài liệu khoa học để xác định xu hướng phát triển của các lĩnh vực chủ đề, đặc điểm quyền tác giả và sự ảnh hưởng lẫn nhau của các ấn phẩm [Từ điển thuật ngữ nghề thư viện và các ngành kiến ​​thức liên quan. - M, 1995. - 268 tr.].

cuộn tròn cho mỗi thời kỳ mới các quan sát và so sánh sau đó với giai đoạn trước bằng cách sử dụng một bộ chỉ số giám sát đã chọn.

Hiện nay, dữ liệu thư mục ngày càng được các nhà quản lý của các tổ chức nghiên cứu sử dụng để thực hiện các quy trình đánh giá khoa học khác nhau. Việc sử dụng BI trong bối cảnh này đặt ra một số thách thức mới nổi. Một số ấn phẩm trong những năm gần đây đã được dành cho vấn đề này, bao gồm các tác phẩm của P. Weingaart, V. A. Markusova, O. V. Mikhailov, E. D. Sverdlov. Trước hết, phân tích trích dẫn ngày càng thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu từ quan điểm về tính hợp pháp của việc sử dụng chỉ số này khi thực hiện các quy trình đánh giá khoa học khác nhau. Về vấn đề này, các chuyên gia trong lĩnh vực trắc lượng thư mục đặc biệt tập trung vào những nhược điểm khác nhau của việc sử dụng phân tích trích dẫn. V. A. Markusova lưu ý trong các ấn phẩm của mình rằng việc xác định IC thường được thực hiện bằng các phương pháp đơn giản, chỉ bao gồm việc đếm các trích dẫn cho các ấn phẩm và quá trình xác định các liên kết với tổng số tiếp theo được thực hiện mà không sử dụng thành thạo các kỹ thuật chuyên nghiệp, dẫn đến một số lượng lớn các lỗi. Các ấn phẩm của V. G. Sviryukova nhấn mạnh sự cần thiết phải phát triển một phương pháp thống nhất để tính chỉ số trích dẫn, vì việc sử dụng các phương pháp khác nhau sẽ dẫn đến những kết quả cuối cùng khác nhau.

Một số công bố khác trong và ngoài nước dành cho vấn đề sử dụng phân tích trích dẫn. D. Lindsey xem xét vấn đề trích dẫn liên quan đến xu hướng xuất bản của một số ấn phẩm. Các ấn phẩm của V. V. Bogatov, N. S. Redkina, O. V. Mikhailov, S. Contreras, E. Garfield, W. Glanzel, R. N. Kostroff, M. H. MacRoberts, O. Persson mô tả những nhược điểm khác của việc sử dụng chỉ số trích dẫn - sự mất giá của sách trước các ấn phẩm tạp chí, a số lượng lớn các lỗi trong tài liệu tham khảo, vấn đề về chính tả tên nước ngoài, vấn đề về “tác giả đầu tiên”, sự khác biệt về tỷ lệ trích dẫn trong các lĩnh vực khoa học, v.v. Nhưng nhược điểm cơ bản chính của việc sử dụng chỉ số trích dẫn và chỉ số tác động liên quan -hệ số của tạp chí, các nhà nghiên cứu xem xét sự khác biệt về giá trị của các chỉ số này đối với các ấn phẩm liên quan đến các lĩnh vực khoa học và chuyên đề khác nhau. Các ấn phẩm của các chuyên gia nước ngoài trong lĩnh vực thư mục và khoa học lượng cũng được dành cho vấn đề này: D. Adam, P. D. Batista, N. K. Bayers, M. Ben, J. E. Iglesias, S. Lehmarm, D. Lindsey, H. F. Moed, I. Podlubny , P. Vin-kler. Ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu chú ý đến tầm quan trọng của việc phát triển một thuật toán chuẩn hóa các ấn phẩm phù hợp với các lĩnh vực chủ đề khác nhau của họ. Họ viết về nhu cầu này

các nhà nghiên cứu như: P. D. Batista, R. N. Kostroff, S. Lehmann, I. Podlubny, A. Schubert. Họ đặc biệt nhấn mạnh đến sự cần thiết phải tính đến sự khác biệt về số lượng trích dẫn của các ngành khoa học khác nhau khi so sánh chúng với nhau sau đó.

Nỗ lực thành công nhất nhằm triển khai cách tiếp cận “có trọng số” để phân tích các trích dẫn là việc D. Hirsch tạo ra và triển khai chỉ mục /r. Chỉ số này là chỉ số đánh giá thành tích của một người trong suốt cuộc đời, được đo bằng số lượng liên kết nhận được: bất kỳ nhà khoa học nào cũng có chỉ số h, Nếu như h bài viết của anh ấy ít nhất có h liên kết từng bài và các bài viết khác có ít hơn VÀ liên kết từng cái. Tuy nhiên, chỉ số này không giải quyết được vấn đề so sánh khách quan các ấn phẩm của các lĩnh vực khoa học và chuyên đề khác nhau.

Do đó, sau khi tóm tắt dữ liệu và phương pháp được trình bày trong tài liệu thế giới, chúng tôi khẳng định rằng không có cách tiếp cận tổng thể nào cho phép chúng tôi so sánh các ấn phẩm khoa học và ấn phẩm theo các chỉ số như chỉ số trích dẫn và hệ số tác động, bất kể trọng tâm chủ đề của chúng.

Lấy chỉ số trích dẫn làm chỉ số định tính chính của các ấn phẩm khoa học, các nhà khoa học đang thảo luận về tính khả thi/không hiệu quả của việc tính đến chính các trích dẫn trong tổng số tài liệu tham khảo. Vấn đề này Các ấn phẩm của D. W. Aksnes, J. N. Fowler, M. N. MacRoberts, V. A. Markusova và những người khác được dành cho các ấn phẩm này. Cần lưu ý rằng hầu hết các nhà nghiên cứu đều lưu ý rằng việc loại trừ các tài liệu tham khảo như vậy khỏi chỉ số trích dẫn tổng thể là không phù hợp. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là hầu hết các tác giả đều xem xét vấn đề này từ quan điểm lý thuyết mà không cung cấp dữ liệu phân tích và thống kê xác nhận tính hợp pháp của phương pháp này hoặc phương pháp kia.

Một số lượng lớn các ấn phẩm trong những năm gần đây đã được dành cho việc nghiên cứu sự hội nhập của khoa học trong nước với thế giới. Đặc biệt quan tâm là các tác phẩm của L. M. Gokhberg, V. A. Markusova, I. V. Marshkova-Shaikevich. Cần lưu ý rằng các nhà nghiên cứu đang xem xét các xu hướng và đặc điểm chung Hợp tác quốc tế trong khoa học Nga. Tuy nhiên, chúng tôi không biết dữ liệu mô tả mức độ ảnh hưởng của quá trình hội nhập đến cấp độ nghiên cứu khoa học ở các tổ chức nghiên cứu riêng lẻ.

Dữ liệu đo thư mục không chỉ được các nhà khoa học (quản trị viên và nhà nghiên cứu) tích cực sử dụng mà còn được các nhân viên thông tin và thư viện sử dụng để giải quyết các vấn đề đặc biệt khác nhau. Đặc biệt, tại BEN RAS phương pháp phân tích trích dẫn được các bộ phận thu mua sử dụng để thực hiện đánh giá của chuyên giaấn phẩm (chủ yếu

tạp chí nước ngoài). Kết quả là, các quyết định được đưa ra dựa trên tính khả thi/không phù hợp của việc đưa một số ấn phẩm nhất định vào bộ sưu tập thư viện. Các ấn phẩm của A.P. Dubrov, M.V. Levner và E.I. Kozlova được dành cho vấn đề này. Một khía cạnh tương tự của việc sử dụng phân tích trích dẫn có thể được sử dụng để xây dựng chiến lược cung cấp thông tin theo chủ đề cho các nhà khoa học. Tuy nhiên, chúng tôi không biết thông tin về việc sử dụng phương pháp này để tối ưu hóa thông tin chuyên đề.

Thư viện Khoa học và Công nghệ Công cộng Tiểu bang của SB RAS đang tích cực tiến hành nghiên cứu thư mục và khoa học nhằm phân tích luồng tài liệu theo các tiêu chí khác nhau, về các chủ đề của cơ sở dữ liệu hướng đến vấn đề được tạo ra. Đặc biệt, các ấn phẩm của N.V. Peregoedova, O.B. Markova, E.B. Soboleva đều dành cho việc này. Ngoài ra, Thư viện Khoa học và Công nghệ Công cộng Tiểu bang SB RAS đã thời gian dài tiến hành các nghiên cứu đo lường thư mục nhằm thu thập dữ liệu phân tích về tình trạng nghiên cứu khoa học và sự phát triển của các hướng khoa học chính. Đặc biệt, các tác phẩm của E. B. Soboleva, L. A. Mandrinina, N. S. Redkina đều dành cho việc này.

Hàng năm, nghiên cứu trắc lượng thư mục thu hút sự chú ý ngày càng rộng rãi của các chuyên gia. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu khả năng áp dụng kết quả nghiên cứu đo thư mục được khẳng định bởi thực tế là các vấn đề liên quan đến phân tích BI thường xuyên được thảo luận tại các hội thảo do Thư viện Điện tử Khoa học LLC - Khoa học TRỰC TUYẾN tổ chức. Cũng trong tháng 11. 2008 bắt đầu công việc của mình Hội nghị toàn Nga“Khoa học, Giáo dục, Đổi mới”, dành riêng cho các vấn đề nghiên cứu khoa học và đo lường thư mục.

Một phân tích về sự phát triển của vấn đề đang nghiên cứu cho thấy, mặc dù sử dụng tích cực các kết quả nghiên cứu trắc lượng thư mục nhưng ngày nay vẫn chưa có hệ thống phương pháp và thuật toán hành động toàn diện cho phép cung cấp cho người dùng thông tin đáp ứng tất cả các yêu cầu cần thiết của Cấu trúc hiện đại của IP người dùng trong BI. Nhiều vấn đề liên quan đến vấn đề sử dụng phương pháp nghiên cứu trắc lượng thư mục trong việc cung cấp thông tin cho người sử dụng thư viện đại học vẫn chưa tìm ra lời giải cuối cùng. Những lập luận nêu trên là cơ sở để thực hiện nghiên cứu này.

Nami tiến bộ giả thuyết, rằng để đáp ứng nhu cầu ổn định đã được thiết lập về BI giữa các nhà khoa học (nhà nghiên cứu và quản trị viên) và nhân viên dịch vụ thông tin và thư viện, nên phát triển một hệ thống kỹ thuật đặc biệt và một hệ thống hỗ trợ thông tin chức năng dựa trên nghiên cứu trắc lượng thư mục.

Đó là lý do tại sao nhiệm vụ khoa học Nghiên cứu của luận án là tối ưu hóa việc hỗ trợ thông tin cho nghiên cứu trong thư viện của các viện nghiên cứu hàn lâm bằng cách phát triển mô hình hệ thống con hỗ trợ thông tin cho nghiên cứu, bao gồm một bộ phương pháp và kỹ thuật đo thư mục.

Đối tượng và nghiên cứu - một cơ sở thông tin và công cụ để sử dụng thông tin đo thư mục trong thư viện của các viện nghiên cứu hàn lâm.

Đối tượng nghiên cứu là các phương pháp hỗ trợ thông tin phục vụ nghiên cứu dựa trên nghiên cứu trắc lượng thư mục trong các thư viện đại học.

Mục đích của nghiên cứu là phát triển mô hình tiểu hệ thống hỗ trợ thông tin phục vụ nghiên cứu tại các viện nghiên cứu hàn lâm dựa trên phương pháp đo thư mục.

Mục tiêu nghiên cứu khoa học:

Nghiên cứu cấu trúc hiện đại của nhu cầu thông tin nhiều nhóm khác nhau người dùng và cấu trúc nhu cầu của họ về thông tin trắc lượng thư mục, cũng như xác định các nhóm người dùng cố định về thông tin trắc lượng thư mục.

Mô tả các khả năng của cơ sở thông tin hiện đại cho nghiên cứu trắc lượng thư mục.

Phát triển một phương pháp để tối ưu hóa thông tin theo chủ đề và thực hiện thử nghiệm nó.

Xây dựng và thử nghiệm phương pháp chuẩn hóa các chỉ số của công bố được trích dẫn và hệ số tác động của công bố theo trọng tâm chuyên đề.

Nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố tác động của công bố và hợp tác quốc tế đến việc trích dẫn công bố sau này; tiến hành thử nghiệm thử nghiệm tính khả thi của việc loại trừ việc tự trích dẫn; kiểm tra trình độ nghiên cứu khoa học theo các tiêu chí như: hoạt động xuất bản, trích dẫn trung bình công bố của nhân viên so với mức trung bình trong nước và thế giới.

Phát triển mô hình tiểu hệ thống hỗ trợ thông tin nghiên cứu dựa trên nghiên cứu trắc lượng thư mục.

Cơ sở phương pháp luận của luận ánđã trở thành một phương pháp tiếp cận thông tin giúp nghiên cứu: cấu trúc hiện đại của từng doanh nhân nhà khoa học; xác định các vấn đề dịch vụ thư viện gặp phải trong việc cung cấp thông tin phục vụ nghiên cứu khoa học; xác định khả năng của các phương pháp đo thư mục để tối ưu hóa quy trình thư viện.

BẰNG cơ sở lý thuyết Công trình sử dụng các quy định nêu trong công trình nghiên cứu nhu cầu thông tin - 1.

hàng trăm chuyên gia tham gia vào lĩnh vực nghiên cứu - D. I. Blumenau, S. E. Zlochevsky, S. D. Kogotkov, O. P. Korshunova, A. V. Sokolov; về cấu trúc nhu cầu thông tin của các chuyên gia - A. V. Sokolova, O. M. Zusman; trong khoa học trắc lượng và trắc lượng thư mục - J. Bernal, Yu. Garfield, 10. V. Granovsky, G. M. Dobrov, G. F. Gordukalova, S. G. Kara-Murza, V. A. Markusova, I. V. Marshkova-Shaikevich, 3. M. Mulchenko, V. V. Na- limov, D. Price, D. Sullivan, G. Smol; về việc áp dụng các phương pháp đo thư mục trong thư viện và lý thuyết và thực hành thư mục -A. P. Dubrova, O. M. Zusman, O. V. Penkova, N. S. Redkina, N. A. Slasheva, R. Ball; về các vấn đề liên quan đến việc sử dụng và nhận dạng dữ liệu trích dẫn - V. A. Markusova, V. G. Sviryukova, D. Lindsay; về vấn đề hỗ trợ thông tin cho nghiên cứu khoa học - R. S. Gilyarevsky, L. A. Gosina, B. S. Elepov, N. E. Kalenova, O. L. Lavrik, A. I. Cherny.

Phương pháp nghiên cứu. Công trình đã sử dụng khoa học tổng hợp, phương pháp xã hội học, cũng như các phương pháp đo thư mục đặc biệt: phân tích trích dẫn, tính toán thống kê phân bố tần suất của các liên kết, phương pháp đếm số lượng ấn phẩm, cũng như phương pháp phân tích so sánh, phương pháp tổng hợp, mô hình hóa. Nghiên cứu này dựa trên sử dụng tích hợp các phương pháp được liệt kê.

Cơ sở nghiên cứu của nghiên cứu là dòng tài liệu xuất bản của Viện các vấn đề cơ bản về sinh học (IPPB) RAS năm 2000-2007.

Tính mới khoa học của nghiên cứu. Dựa trên cơ sở thông tin hiện có và khả năng phương pháp hiện có phân tích thông tin thư mục, một phương pháp đã được phát triển để đánh giá tầm quan trọng của các ấn phẩm dựa trên đầu vào của hệ số chuẩn hóa N và K. Hệ số chuẩn hóa N được phát triển để so sánh các ấn phẩm với nhau theo mức độ trích dẫn của chúng, có tính đến chủ đề và năm xuất bản. Hệ số K được xây dựng để so sánh các hệ số tác động của tạp chí định kỳ thuộc các lĩnh vực chuyên đề khác nhau. Sự phụ thuộc của mức độ chất lượng của các ấn phẩm khoa học vào mức độ tham gia quốc tế theo tiêu chí như chỉ số trích dẫn đã được bộc lộ. Hiệu quả của việc sử dụng phương pháp phân tích trích dẫn trong quá trình tuyển chọn ở thư viện đã được chứng minh thông tin cập nhậpđể thông báo cho các chuyên gia về các yêu cầu đang diễn ra.

Ý nghĩa lý thuyết Nghiên cứu cho thấy nhu cầu thông tin về thông tin trắc lượng thư mục được đặc trưng từ quan điểm về sự phát triển (nhu cầu) của nó, các yếu tố hình thành, cấu trúc của nó. Các nhóm chính được xác định và mô tả

Người dùng BI. Một mô hình tiểu hệ thống hỗ trợ thông tin nghiên cứu dựa trên phương pháp đo thư mục đã được phát triển, bao gồm một hệ thống các kỹ thuật và phương pháp nhằm đáp ứng các loại IP khác nhau.

Ý nghĩa thực tiễn Mục tiêu là các tài liệu của nghiên cứu luận văn này có thể được sử dụng trong hoạt động của bất kỳ thư viện khoa học nào nhằm xây dựng chiến lược cung cấp thông tin cho người dùng theo các yêu cầu một lần và liên tục, cũng như phát triển chiến lược thu thập các bộ sưu tập thư viện. Các phương pháp được phát triển để đánh giá tầm quan trọng của các ấn phẩm khoa học theo hệ số chuẩn hóa N và K có thể được sử dụng khi tiến hành các quy trình đánh giá khoa học ở các tổ chức nghiên cứu và trường đại học khác nhau. Việc sử dụng chúng giúp có thể so sánh các ấn phẩm và tạp chí định kỳ bằng cách sử dụng các chỉ số như chỉ số trích dẫn và hệ số tác động, bất kể trọng tâm khoa học và chủ đề của chúng là gì.

Tài liệu nghiên cứu được sử dụng khi giảng bài

NGHIÊN CỨU

Vai trò của thông tin trong nghiên cứu khoa học. Nhiệm vụ hỗ trợ thông tin là cung cấp thông tin cho các nhà nghiên cứu trong quá trình truyền thông khoa học.

Giao tiếp khoa học dựa trên sự tiếp xúc giữa con người với nhau từ nghiên cứu khoa học.

Các loại hình liên hệ truyền thông khoa học:

Công nhân - giữa các nhà khoa học trong cùng một đơn vị khoa học (viện nghiên cứu, phòng thí nghiệm, khoa, phòng);

Thông tin trực tiếp - tại các hội nghị, hội thảo khoa học;

Thông tin gián tiếp - thư từ, trao đổi ấn phẩm, phát thanh, truyền hình.

Hình thức giao tiếp giữa sinh viên, nghiên cứu sinh và giáo viên trong lĩnh vực thông tin khoa học được hình thành trên sự tiếp xúc thông tin, trong đó bao gồm việc sử dụng khoa học máy tính - một ngành khoa học nghiên cứu về cấu trúc và Thuộc tính chung thông tin khoa học, các mô hình tạo ra và sử dụng nó. Khoa học máy tính coi tất cả các loại công việc khoa học là tài liệu khoa học, được phân biệt bởi nội dung và đặc điểm của thông tin.

Thông tin là tập hợp các thông tin, dữ liệu về trạng thái, sự biến đổi của các hiện tượng, sự vật thế giới thực. Những dữ liệu này được sử dụng phù hợp với mục tiêu của nghiên cứu.

Thông tin có thể mới khi nó phản ánh tính mới của giải pháp được đề xuất cho một vấn đề lý thuyết hoặc thực tiễn (phát triển phương pháp quy phạm lập kế hoạch và hạch toán chi phí sản xuất) và các chi phí liên quan, được chứa trong các sản phẩm tương tự hoặc nguyên mẫu (sử dụng hướng dẫn phương pháp theo phân loại chi phí).

Nguyên mẫu phải được mô tả sao cho mô tả này có thể xác định được các đặc điểm khác biệt của giải pháp do tác giả đề xuất, nghĩa là không thực hiện toàn bộ phương pháp luận, nhưng trong phạm vi cho phép chúng tôi xác định nó sự khác biệt so với tác giả ở ý nghĩa cải tiến và làm rõ. Khi mô tả một nguyên mẫu, cần tham khảo các nguồn và mô tả đặc điểm của chúng, nhưng không phải cho từng nguồn riêng biệt (bài báo, chuyên khảo) mà phải tham khảo một nhóm nguồn đồng nhất.

Các nguồn thông tin được chia thành các nhóm sau:

Nguồn quy định là luật, quy định, nghị định, hướng dẫn, tiêu chuẩn, quy chuẩn xây dựng. Hơn nữa, nghiên cứu không phải tuân thủ các nguồn quy chuẩn;

Nguồn văn học được chia thành văn học chính thống và văn học chuyên ngành. Các nguồn chính thức bao gồm các nguồn có chứa các chỉ số đáng tin cậy về kinh tế và phát triển xã hội(bộ sưu tập thống kê), đến chuyên khảo đặc biệt, sách giáo khoa, đồ dùng dạy học, bài báo, tài liệu hội thảo, hội nghị, tạp chí, báo chí chuyên đề
các vấn đề kinh tế ngành;

Nguồn kế hoạch, kế toán là những kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội của doanh nghiệp, những tính toán căn cứ vào kế hoạch đó (nhu cầu nguyên vật liệu, tiền lương), bảng cân đối kế toán, chứng từ cơ bản để hạch toán các hoạt động kinh tế, kế toán và báo cáo thống kê về công việc của doanh nghiệp.

Ngoài ra, các nguồn thông tin được nhóm theo trình tự thời gian - để nhóm các nguồn thông tin theo khoảng thời gian (năm) và theo chủ đề - để nhóm các nguồn thông tin theo tính đồng nhất của chủ đề (quản lý, lập kế hoạch, kế toán, phân tích hoạt động kinh tế).

Đôi khi cần phải nhóm các nguồn thông tin theo các tiêu chí khác: ngôn ngữ - hệ thống hóa các nguồn theo tính đồng nhất về mặt ngôn ngữ; địa lý - nguồn trong và ngoài nước; liên kết của tác giả - theo tên của tác giả. Nhóm tác giả được sử dụng trong trường hợp chủ đề được giới hạn trong tác phẩm của một số ít tác giả. Tên của các tác giả được đưa ra theo thứ tự bảng chữ cái.

Cấu trúc thông tin kinh tế. Trong lĩnh vực sản xuất và hoạt động kinh tế của doanh nghiệp, quá trình chuyên môn hóa và hợp tác diễn ra, quá trình hội nhập và đa dạng hóa ngày càng phát triển, làm phức tạp cơ chế kinh tế tổng thể của hoạt động doanh nghiệp.

Cơ chế kinh tế là hệ thống các chức năng quản lý (kế hoạch, tổ chức, kế toán) nhằm phát triển năng động và toàn diện nền kinh tế của vùng, doanh nghiệp ở mọi cấp độ sử dụng đòn bẩy kinh tế và xã hội. Cơ chế kinh tế điều tiết các quá trình công cộng sản xuất. Để những quy định đó có hiệu quả, thông tin kinh tế đáng tin cậy và kịp thời là cần thiết, trong điều kiện đó, khối lượng thông tin kinh tế ngày càng tăng lên, là cơ sở cho các nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực kinh tế.

Thông tin kinh tế là tập hợp các thông tin đặc trưng cho quá trình sản xuất, kinh tế, tức là một hoạt động kinh tế nhất định.

Cấu trúc của thông tin kinh tế được xác định bởi mục đích của nó trong việc quản lý các hoạt động kinh tế. Thông tin kinh tế được nhóm thành các tập hợp thông tin, được gọi là danh pháp và chúng bao gồm các vị trí. Ví dụ: danh mục các khoản mục chi phí sản xuất (nguyên liệu thô, tiền lương, chi phí chung của cửa hàng) bao gồm các khoản mục theo loại nguyên liệu thô, tiền lương cơ bản và tiền lương bổ sung. Đối với mỗi mặt hàng, chi phí sản xuất được nhóm lại theo định lượng. Thông tin này được sử dụng để nghiên cứu chi phí, xác định các chi phí không sinh lời và phát triển các biện pháp ngăn ngừa tổn thất.

Để thuận tiện cho việc phân nhóm thông tin, mỗi mục trong danh pháp đều được gán một mã số.

Thông tin kinh tế đặc trưng cho trạng thái của một đối tượng tại một thời điểm nhất định được gọi là hoạt động và trong giai đoạn lập kế hoạch - hiện tại. Cái đầu tiên được sử dụng để nghiên cứu các quá trình kinh tế tại thời điểm hoàn thành và cái thứ hai - sau khi chúng hoàn thành.

Thông tin tác nghiệp được sử dụng để kịp thời điều chỉnh hoạt động kinh doanh trong trường hợp có sai lệch so với kế hoạch. Thông tin này được sử dụng cho các quy trình công nghệ và đánh giá kết quả nghiên cứu. Thông tin hiện hành tóm tắt kết quả hoạt động kinh tế của doanh nghiệp trong kỳ báo cáo (tháng, quý, năm). Nó được sử dụng trong việc phân tích và đánh giá các quá trình kinh tế qua một số giai đoạn và đưa ra các kết luận và đề xuất.

Thông tin ban đầu về trạng thái của đối tượng được gọi là thông tin sơ cấp. Sau khi xử lý và nhóm, nó trở thành thứ cấp. Thông tin sơ cấp (dữ liệu ban đầu) đóng một vai trò lớn trong nghiên cứu khoa học, vì với sự trợ giúp của nó, người ta có thể rút ra một số mô hình và bằng chứng nhất định. Vì vậy, thông tin ban đầu phải đáng tin cậy.

Có các dấu hiệu thông tin khác: phương pháp hình ảnh (văn bản, kỹ thuật số, đồ họa); phương pháp trình bày (hành chính, báo cáo).

Liên quan đến một đối tượng, thông tin kế toán và kinh tế được chia thành nội bộ và bên ngoài, đến và đi, hoạt động và hiện tại.

Thông tin về một đối tượng được tạo ra trên chính đối tượng đó được gọi là nội bộ và thông tin bên ngoài ranh giới của nó được gọi là bên ngoài. Thông tin đến một đối tượng là thông tin đi vào và thông tin từ đối tượng là đi ra.

Theo tính ổn định của việc sử dụng hoặc lưu trữ, thông tin kinh tế được chia thành cố định và biến đổi. Thông tin được sử dụng mà không có thay đổi đáng kể trong một số kỳ báo cáo (quý, năm) được gọi là không đổi và trong vòng một tháng - có thể thay đổi. Điều này rất quan trọng khi sử dụng máy tính trong nghiên cứu khoa học, khi có thể phát triển một chương trình hoặc thuật toán để giải quyết một vấn đề.

Cần lưu ý rằng việc thu thập thông tin về cấp độ khác nhau sử dụng một số lượng lớn công nhân và tính hữu ích của nó đôi khi rất nhỏ.

Lý do giảm giá trị thông tin là tình trạng khi một tình huống sản xuất mới xảy ra sớm hơn các biện pháp quản lý được thực hiện đối với tình huống trước đó, chẳng hạn như do thiếu nghiên cứu hoặc chậm trễ trong phân tích. Có thể có một tình huống khác, nghiên cứu khoa học để giải quyết vấn đề đã xuất hiện nhưng quá trình đã trôi qua và tình thế đã thay đổi.

Khối lượng thông tin kế toán và kinh tế được sử dụng ở cấp doanh nghiệp là 65% và ở cơ quan quản lý - 35%. Nó nói rằng ồ thực tế là ở các cấp quản lý cao hơn, nhu cầu về thông tin kinh tế và kế toán ban đầu giảm đi vì nó được sử dụng ở các cấp quản lý thấp hơn. Thông tin kế toán và kinh tế được tạo ra ở cấp doanh nghiệp và là cơ sở của ngân hàng dữ liệu thông tin để ra quyết định ở các cấp quản lý khác nhau.

Để sử dụng hợp lý các thông tin kinh tế trong nghiên cứu khoa học cần tổ chức ngân hàng dữ liệu và có cấu trúc nhất định. Để làm được điều này, cần giải quyết các vấn đề sau: 1) xác định nhu cầu thông tin của nhà nghiên cứu và xác định thông tin nào thực sự cần thiết; 2) trình bày thông tin theo cách diễn giải kỹ thuật - khối lượng, mục đích, nơi lưu trữ và cách lấy thông tin đó; 3) xác định mục đích của các thành phần của ngân hàng dữ liệu thông tin (ví dụ: thông tin kế toán và kinh tế về nguồn nguyên liệu trong danh pháp có thể là một thành phần của ngân hàng dữ liệu có thể được sử dụng khi theo dõi nguồn nguyên liệu hoặc giá thành sản phẩm).

Thật không may, trong điều kiện hiện đại Việc tạo ra ngân hàng dữ liệu như vậy là không thể vì thông tin kế toán, kinh tế tại doanh nghiệp là bí mật kinh doanh. Vì vậy, các ứng viên và nghiên cứu sinh sẽ rất khó “có được” những thông tin đó.

Điều cần thiết là đảm bảo rằng sinh viên sử dụng kiến ​​thức này trong nghiên cứu của mình. Ví dụ, một sinh viên đang giải quyết vấn đề điều tiết hoạt động kinh tế. Ông đã phân tích thông tin hoạt động về việc sử dụng máy móc, cơ cấu có thể kết luận rằng mức độ cơ giới hóa giảm là do các yếu tố sau: thời gian ngừng hoạt động trong ca - n%; thời gian ngừng hoạt động có mục đích do thiếu linh kiện và cụm lắp ráp - t%, thời gian ngừng hoạt động do cung cấp nguyên liệu thô không đều - đến %. Và sau đó phát triển các đề xuất để loại bỏ những sai lệch này.

Nguồn thư mục về hình thành kinh tế. Thư mục -Đây là một nhánh kiến ​​thức về phương pháp, phương pháp biên soạn mục lục, danh sách, đánh giá tác phẩm in. Nhiệm vụ của thư mục là đăng ký các tác phẩm đã xuất bản về một nhánh kiến ​​thức nhất định, một vấn đề hoặc chủ đề riêng biệt. Trong nghiên cứu khoa học, nó được trình bày dưới dạng danh mục sách, tạp chí, bài báo, ghi rõ địa điểm, năm xuất bản, nhà xuất bản.

Nguồn thư mục Thông tin kinh tế là tập hợp tác phẩm văn học do các nhà xuất bản xuất bản hoặc lưu giữ tại các cơ sở thông tin khoa học kỹ thuật.

Bằng cách gửi tiền(báo cáo về các công trình nghiên cứu, bài báo, sách đã hoàn thành) gọi là lưu chiểu và phát hành theo yêu cầu của người sử dụng dưới dạng bản sao. Những công trình như vậy được một nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu quan tâm.

Tùy theo mục đích dự định, nguồn văn học thư mục thông tin kinh tế được chia thành các loại: tài liệu thống kê, tài liệu nghiên cứu; văn học giáo dục; văn học phi hư cấu; trợ giúp thiết thực; văn học tham khảo.

Tài liệu thống kê - Đây là thông tin về sự phát triển nền kinh tế của một tiểu bang, nước cộng hòa, khu vực, được trình bày dưới dạng bảng tóm tắt trong các bộ sưu tập thống kê hàng năm. Ngoài ra còn có các công bố thống kê của Liên hợp quốc và các nước khác. Bộ sưu tập thống kê là thông tin đáng tin cậy cho nghiên cứu kinh tế khoa học.

Tài liệu nghiên cứuđược xuất bản dưới dạng sách và tài liệu quảng cáo về các vấn đề kinh tế, nhằm mục đích nâng cao kiến ​​thức kinh tế cho nhiều độc giả, chủ yếu tham gia vào sản xuất vật chất.

Hỗ trợ thực hành– đây là kiến ​​thức được thiết kế cho một số loại chuyên gia nhất định để sử dụng trong các hoạt động thực tế.

Người giới thiệu dành cho các tài liệu tham khảo khác nhau. Được xuất bản nhằm giúp đỡ các nhà khoa học và chuyên gia, giáo viên và sinh viên đại học, nhân viên quản lý doanh nghiệp, tức là nhiều chuyên gia. Nó cũng có thể được xuất bản cho một số loại chuyên gia nhất định (sách tham khảo, từ điển).

Trong quá trình nghiên cứu khoa học, chúng tôi nghiên cứu kế hoạch chuyên đề các nhà xuất bản, đặt hàng các tài liệu kinh tế về các đề tài nghiên cứu.

Nguồn thư mục quan trọng nhất của thông tin kinh tế hiện nay được sử dụng trong nghiên cứu khoa học là các tạp chí định kỳ. Chúng bao gồm các tờ báo và tạp chí đề cập đến tất cả các vấn đề về khoa học kinh tế hoặc các ngành của nó. Ví dụ, tạp chí “Kinh tế Ukraine” đưa tin về các vấn đề của nền kinh tế Ukraine.

Tùy theo hình thức và mức độ đầy đủ của nội dung, trong thư mục kinh tế đã phát triển các loại chỉ mục sau:

- kinh tế tổng hợp - cẩm nang phổ quát, bao gồm tài liệu về tất cả các ngành và vấn đề của khoa học kinh tế. Trong đó, văn học được phân nhóm theo đặc điểm chuyên đề, lĩnh vực và địa lý;

- ngành công nghiệp - sách hướng dẫn trình bày thư mục về các vấn đề của bất kỳ ngành khoa học kinh tế nào. Chúng bao gồm các chỉ số về kinh tế ngành;

- chuyên đề - cẩm nang về kinh tế liên ngành và kinh tế ngành, trong đó thư mục được nhóm theo chủ đề trong các ngành khoa học kinh tế riêng lẻ. Các chỉ số liên ngành bao gồm các chỉ số về các vấn đề chung của tất cả các ngành Kinh tế quốc dân(quản lý, lập kế hoạch), kết hợp một cách hữu cơ một nhóm tài liệu về các chủ đề kinh tế lý thuyết và cụ thể;

- cá tính - người nhóm văn học theo quyền tác giả - nhà kinh tế, chuyên gia lớn.

Các loại đặc điểm chính của tác phẩm in là hồ sơ thư mục và tóm tắt.

Mục thư mục- mô tả tác phẩm đã in, bao gồm thông tin về tác giả, tên tác phẩm, nơi xuất bản, nhà xuất bản, năm xuất bản, số trang và các bài báo - tên tạp chí, năm xuất bản, số trang.

Tiểu luận- Tóm tắt nội dung công trình khoa học, cả được xuất bản và lưu ký. Tóm tắt được xuất bản trong các tạp chí tóm tắt. Bản tóm tắt cung cấp thông tin về tác giả của tác phẩm, chỉ ra mục đích, khái niệm và phương pháp, đồng thời trình bày các kết luận một cách khách quan. Tóm tắt về các vấn đề khoa học riêng lẻ được kết hợp thành các bộ sưu tập trừu tượng.

Ngôn ngữ truy xuất thông tin bộ sưu tập thư viện . Trong kho thư viện, sách, tạp chí và các ấn phẩm khác được chỉ định các chỉ mục, theo đó chúng được đặt trong các bộ sưu tập. Việc gán các chỉ số được gọi là lập chỉ mục, bao gồm việc xác định mã chỉ định của một đối tượng. Các thư viện sử dụng Phân loại thập phân phổ quát (UDC) và Phân loại thư viện và thư mục (LBC).

Sử dụng UDC, thông tin được hệ thống hóa thành 10 phần. Vì vậy, trong phần thuộc chỉ số “3” có các môn khoa học xã hội, kinh tế và luật. Mỗi phần bao gồm 10 tiểu mục. Đây là cách tất cả kiến ​​thức, hiện tượng và khái niệm khoa học được lập chỉ mục bằng mã định danh. Các ký tự khác được thêm vào chỉ mục chính, cứ 3 ký tự cách nhau bằng dấu chấm. Ví dụ: sách giáo khoa “Cơ sở nghiên cứu khoa học” có chỉ số UDC 001,8 (07), 001 - khoa học nói chung; 001.8 - phương pháp chung, phân tích khoa học; (07) - Tài liệu dạy và học, sách giáo khoa.

Phân loại thư mục thư viện có hệ thống phát triển hơn và được sử dụng rộng rãi trong các thư viện.

Mỗi phòng trong số 21 phòng ban của LBC được gán một chỉ mục chữ in hoa của bảng chữ cái tiếng Ukraina. Như vậy, bộ môn U - Khoa học kinh tế gồm có 11 học phần.

Những ngôn ngữ truy xuất thông tin như vậy được sử dụng trong việc tổ chức các bộ sưu tập thư viện.

Cơ sở của bộ máy truy xuất thông tin của các thư viện là các bộ sưu tập thẻ được sắp xếp theo thứ tự chứa các mô tả thư mục về các nguồn văn học. Các danh mục chính có hệ thống và theo thứ tự bảng chữ cái.

Danh mục có hệ thống được tổ chức theo phân loại khoa học hiện hành, các phần trong đó nhận được các chỉ số kỹ thuật số hoặc chữ số nhất định.

Danh mục theo thứ tự bảng chữ cái được xây dựng theo một trình tự chặt chẽ các chữ cái trong bảng chữ cái, theo họ của tác giả hoặc theo từ đầu tiên của tên ấn phẩm (nếu có một số tác giả).

Khi tạo danh mục, các quy tắc chung về lập chỉ mục sẽ được tính đến theo UDC và BBK. Đồng thời, các thư viện lớn đang tạo ra các lựa chọn riêng cho việc lập chỉ mục các ấn phẩm. Những đặc điểm này được tóm tắt trong mục lục chủ đề theo thứ tự bảng chữ cái, là chìa khóa cho danh mục thư viện.

Thông tin liên quan.

Cơ sở của bất kỳ nghiên cứu khoa học nào là thông tin - một tập hợp thông tin (thông điệp, dữ liệu) xác định mức độ hiểu biết của chúng ta về các hiện tượng, sự kiện nhất định và mối quan hệ của chúng. Định nghĩa này được sử dụng trong theo nghĩa rộng từ. TRONG thông tin theo nghĩa hẹp- đây là thông tin là đối tượng của việc xử lý, truyền tải và lưu trữ. Thông tin là khái niệm cơ bản của điều khiển học - khoa học về mẫu chung trong quá trình quản lý và truyền tải thông tin.

Chất lượng và hiệu quả của thông tin trong nghiên cứu khoa học được xác định bởi các tiêu chí sau: tính mục đích, giá trị, tính kịp thời, độ tin cậy, tính đầy đủ (đầy đủ và phức tạp), tốc độ, tính rời rạc, tính liên tục, tần suất tiếp nhận, tính chất quyết định, khả năng tiếp cận (tính dễ hiểu), phương pháp. và hình thức trình bày.

Trước hết, nhà nghiên cứu phải thiết lập mục đích dự định của thông tin, vì cùng một thông tin có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau: tạo ra các khái niệm mới, thiết lập và giải quyết các vấn đề tìm kiếm, v.v. Giá trị của thông tin được xác định bởi hiệu quả kinh tế mà việc sử dụng nó mang lại. Thử thách thực tế mà nhà nghiên cứu phải đối mặt là xác định xem mình cần thông tin gì. Đồng thời, cần loại trừ những thông tin dư thừa không liên quan trực tiếp đến đối tượng nghiên cứu.

Tất cả các yếu tố của hoạt động nghiên cứu đều liên quan chặt chẽ đến việc lưu trữ, xử lý và lưu trữ thông tin (Hình 7.1).

Thông tin được phân loại theo các tiêu chí khác nhau:

Cơm. 7.1 Liên kết hoạt động thông tin nghiên cứu

Theo mức độ mới khoa học phân biệt:

a) thông tin mới phản ánh tính mới của giải pháp được đề xuất cho một nhiệm vụ lý thuyết hoặc thực tiễn;

b) có liên quan, trước đây được tìm thấy trong các chất tương tự (ví dụ: trong hướng dẫn).

Theo mục đích, chúng được phân biệt:

a) mô tả thông tin thu được trong quá trình nghiên cứu;

b) thông tin quản lý cần thiết cho việc ra quyết định quản lý.

Trong khoảng thời gian mà thông tin vẫn có liên quan và được sử dụng để ra quyết định, thông tin được phân loại thành:

a) Thông tin lý thuyết (khoa học) là kết quả nghiên cứu khoa học cơ bản hoặc ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau được sử dụng rộng rãi trong sản xuất và quản lý;

b) chiến lược - thông tin vẫn phù hợp trong thời gian dài (10-15 năm): kế hoạch và dự báo dài hạn, dữ liệu về các đối tượng thay đổi chậm, tài liệu thiết kế;

c) chiến thuật (cơ hội) - thông tin có liên quan trong một khoảng thời gian

2-3 năm trở xuống;

d) tác nghiệp - thông tin liên quan trong một chu kỳ quản lý tác nghiệp.

Tùy thuộc vào đối tượng hiển thị thông tin, nó xảy ra:

a) khoa học tự nhiên - mô tả mối liên hệ giữa các vật thể tự nhiên;

b) Kỹ thuật, công nghệ - phản ánh mối quan hệ giữa các vật thể tự nhiên có liên quan đến công nghệ, phương tiện kỹ thuật;

c) Kinh tế - bộc lộ mối quan hệ giữa con người với nhau trong quá trình sản xuất, phân phối, trao đổi và tiêu dùng;

d) Chính trị - xã hội - thông tin về các mối quan hệ xã hội, chính trị, tư tưởng giữa con người với nhau.

Tùy thuộc vào những gì được hiển thị trong đối tượng, thông tin có các loại sau:

a) các đạo luật lập pháp, văn bản chính phủ, quy định, hướng dẫn của các cơ quan chính phủ khác nhau;

b) dữ liệu từ các nghiên cứu về nhân khẩu học và xã hội học;

c) tài liệu về lý thuyết kinh tế;

d) dữ liệu về trình độ phát triển của công nghệ, công nghệ và xu hướng phát triển của chúng;

e) thông tin về quan hệ kinh tế; f) thông tin về quá trình sản xuất; g) thông tin về các yếu tố sản xuất; g) thông tin về các quá trình kinh tế vĩ mô.

Trong điều kiện hiện đại, với yêu cầu ngày càng cao về tính giá trị của nghiên cứu khoa học, vai trò của thông tin ngày càng cao. Vai trò của thông tin rất quan trọng ở tất cả các giai đoạn nghiên cứu: khi lựa chọn và xác định một chủ đề, nghiên cứu lịch sử của một vấn đề, tạo ra giả thuyết, v.v. Nhưng thông tin đóng vai trò lớn nhất trong việc định hình nội dung của tác phẩm sau này. Tùy thuộc vào thành phần và chất lượng của thông tin được thu thập, không chỉ kế hoạch làm việc mà cả hướng nghiên cứu cũng có thể khác nhau. Về vấn đề này, bất kể thông tin nào có thể hữu ích cho nghiên cứu này. Đó là lý do tại sao việc lựa chọn thông tin quan trọng nhất cho một nghiên cứu nhất định và khả năng xác định vị trí của nó trong đó là những điều kiện cần thiết. sự lựa chọn đúng đắn nội dung thông tin.

Vai trò chính của thông tin trong nghiên cứu là loại trừ các kết luận chủ quan và giúp có thể thu được giải pháp tối ưu Các vấn đề. Mức độ nghiên cứu khoa học phụ thuộc vào độ tin cậy, mức độ sử dụng thông tin và khả năng xử lý thông tin nhận được của người nghiên cứu. Một nghiên cứu chi tiết hơn về những kết nối này đòi hỏi một giải pháp cho câu hỏi nó nên thực hiện những chức năng gì.

thông tin. Những chức năng như vậy mang tính thông tin, kích thích và định hướng.

Bản chất chức năng thông tin là cung cấp kiến ​​thức và thông tin về một đối tượng và chủ đề nghiên cứu cụ thể. Thực hiện chức năng kích thích cho phép chúng tôi dẫn dắt các nhà nghiên cứu đến một công thức mới cho câu hỏi, một giải pháp mới, nhằm cải thiện thực tiễn. VỀ chức năng phản ứngđược phản ánh trong các quy định, chuẩn mực, mục tiêu mà các nhà nghiên cứu coi là quy định xã hội bắt buộc nhằm đạt được kết quả khoa học cần thiết trong thời gian ngắn nhất. Mọi chức năng của thông tin đều có mối liên hệ với nhau, tổng hợp lại góp phần phát huy tính sáng tạo trong hoạt động nghiên cứu.

Hỗ trợ thông tin cho các chương trình nghiên cứu khoa học và giáo dục làm cơ sở cho việc tạo ra và phát triển công nghệ mới và sản xuất sáng tạo là phương tiện quan trọng nhất để thực hiện chương trình hiện đại hóa đất nước.

Việc tích hợp các tài nguyên thông tin khoa học và giáo dục hiện có và được tạo ra trong một không gian thông tin duy nhất là cơ sở để xây dựng cơ sở hạ tầng của xã hội thông tin.

Các yếu tố cơ bản của cơ sở hạ tầng này là hệ thống siêu máy tính, mạng viễn thông và tài nguyên thông tin.

Ngày nay, cơ sở hạ tầng là tập hợp các trung tâm siêu máy tính, mạng lưới phòng ban và công ty, các bộ dữ liệu và tài liệu khoa học khác nhau được tạo ra như một phần của các dự án độc lập và không liên quan.

Những nỗ lực đáng kể đang được thực hiện hướng tới việc hình thành một môi trường điện toán thống nhất thông qua việc tạo ra và phát triển các trung tâm siêu máy tính trong nghiên cứu và phát triển cơ sở giáo dục, cùng nhau tạo ra và sử dụng năng lực siêu máy tính có thể mở rộng dựa trên sự tích hợp sâu bằng công nghệ GRID.

Một bước quan trọng hướng tới việc tích hợp các cơ sở máy tính là việc Viện Hàn lâm Khoa học Nga gia nhập tập đoàn các trung tâm siêu máy tính DEISA của Châu Âu.

Dự án nhằm mục đích sử dụng chung tài nguyên máy tính của các nước châu Âu, tiến hành nghiên cứu và phát triển chung trong lĩnh vực kiến ​​trúc siêu máy tính và tổ chức điện toán siêu máy tính, tạo và chia sẻ tài nguyên thông tin phân tán. 15 trung tâm siêu máy tính lớn nhất châu Âu đang tham gia dự án, trong đó có Trung tâm siêu máy tính liên ngành (MSC) của Viện Hàn lâm Khoa học Nga.

Ở Nga có hơn 20 mạng lưới nghiên cứu và giáo dục là thành phần của mạng lưới viễn thông khoa học và giáo dục toàn Nga. Trong số đó, nổi bật là RASNet (mạng lưới đại diện cho Viện Hàn lâm Khoa học Nga và Đại học quốc gia Moscow), RBNet (Trung tâm nghiên cứu Kurchatov), ​​RUNNet (Bộ Giáo dục và Khoa học Liên bang Nga).

Thông qua những nỗ lực chung, nền tảng cơ sở hạ tầng của mạng viễn thông khoa học và giáo dục của Nga với các nút hỗ trợ tại các trung tâm khoa học và giáo dục hàng đầu đã được đặt ra.

Một bước quan trọng trong việc hình thành cơ sở hạ tầng mạng viễn thông tốc độ cao tích hợp thống nhất trong các lĩnh vực khoa học, giáo dục và nghiên cứu là việc thành lập Hiệp hội quốc gia về nghiên cứu và cơ sở hạ tầng điện tử khoa học và giáo dục e-ARENA, tập hợp các tổ chức khoa học và giáo dục lớn nhất. mạng lưới trong nước và đảm bảo sự hội nhập của họ với mạng lưới GEANT về khoa học và giáo dục Châu Âu.

Hiện tại, dưới sự quản lý của hiệp hội e-ARENA, nút cổng cơ bản cho các mạng khoa học và giáo dục “GigaNAP/Moscow” đang hoạt động. Mạng khoa học và giáo dục được kết nối với nút cơ sở này thông qua các kênh liên lạc 1-10 Gbit/s.

Mạng lưới khoa học và giáo dục châu Âu GEANT dựa trên cơ sở hạ tầng mạng dài 50 nghìn km, hợp nhất hơn 8 nghìn viện nghiên cứu, cung cấp quyền truy cập vào tài nguyên máy tính, mạng và thông tin cho khoảng 40 triệu nhà khoa học, chuyên gia và sinh viên, bao gồm cả những người Nga.

Sự phát triển của công nghệ mạng và máy tính đã dẫn đến thực tế là hiện nay trên thế giới đã có thể kết hợp các tài nguyên máy tính không đồng nhất phân tán, lưu trữ dữ liệu và phần mềm tương ứng vào một cơ sở hạ tầng duy nhất, trên cơ sở đó có thể cung cấp quyền truy cập. tới các nguồn tài nguyên, bao gồm nhiều loại mô hình mô phỏng, như một dịch vụ web trong cái gọi là khái niệm điện toán đám mây.

Cộng đồng khoa học và giáo dục Nga, trước hết là Viện Hàn lâm Khoa học Nga, là chủ sở hữu và là người tạo ra một quỹ thông tin khoa học khổng lồ, tập trung ở viện khoa học và các trung tâm của Viện Hàn lâm Khoa học Nga, cũng như trong các thư viện, cơ quan lưu trữ và bảo tàng. Việc sử dụng hiệu quả các quỹ thông tin độc đáo này vì lợi ích khoa học, giáo dục và đổi mới đòi hỏi những cách tiếp cận hoàn toàn mới đối với việc tổ chức, hình thành và duy trì các quỹ này, đảm bảo khả năng tiếp cận rộng rãi.

Đồng thời, hệ thống hỗ trợ thông tin hiện có cho nghiên cứu khoa học, chương trình giáo dục và sản xuất đổi mới còn rời rạc và không đồng nhất, chủ yếu tập trung vào phạm vi hẹp và mang tính chất nội ngành, hạn chế khả năng tiếp cận các khối kiến ​​thức và thông tin tích lũy, dẫn đến thiếu dữ liệu. sự mất mát. Điều này không cho phép chúng ta đảm bảo giải quyết triệt để các vấn đề liên quan đến việc hình thành, cập nhật cơ sở dữ liệu, cơ sở tri thức cũng như tăng hiệu quả tương tác giữa các nhóm khoa học.

Không thể tưởng tượng được sự phát triển hiện đại của các lĩnh vực nghiên cứu và khoa học-giáo dục, sự phát triển của các công nghệ mới, đặc biệt là trong các lĩnh vực như công nghệ nano, năng lượng thay thế, công nghệ sinh học và các lĩnh vực khác nếu không có công nghệ thông tin phù hợp. Cần có một số mô hình mô phỏng và toán học nhất định quá trình khác nhau và các hiện tượng, do đó, đòi hỏi phải giải quyết các vấn đề liên quan đến việc xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện một lượng lớn các phép tính mà ngay cả siêu máy tính cũng gặp khó khăn.

Mặt khác, công việc về cơ bản có tính chất liên ngành và thường đòi hỏi sự hợp tác của các nhóm ở các vùng khác nhau. Các yếu tố đắt tiền và đôi khi là duy nhất của cơ sở vật chất và kỹ thuật, các nguồn thông tin được tạo ra và cần thiết cho nghiên cứu khoa học cũng thường bị phân tán về mặt địa lý.

Vì vậy, vì lợi ích của cộng đồng khoa học và giáo dục, nảy sinh nhu cầu thực hiện dự án hình thành một môi trường thống nhất các tài nguyên thông tin phân tán, cả hiện có và mới được tạo, với một hệ thống truy cập thống nhất và kết nối nhiều người dùng tích cực với hệ thống này. môi trường.

Thực tiễn được thế giới công nhận để giải quyết các vấn đề tích lũy, bảo tồn, tích hợp dữ liệu và kiến ​​thức khoa học, cung cấp quyền truy cập thống nhất vào chúng là một tập hợp các giải pháp kỹ thuật, công nghệ và tổ chức, được thống nhất bởi khái niệm “Trung tâm dữ liệu”.

Thực trạng vấn đề ở Nga

Nhiều tổ chức khoa học và trung tâm nghiên cứu, chủ yếu là Viện Hàn lâm Khoa học Nga, đã tích lũy được lượng dữ liệu khổng lồ, đại diện cho kết quả nghiên cứu và quan sát thực nghiệm, các mô hình toán học, trên cơ sở đó có nhiều vấn đề nghiên cứu, phân tích và giáo dục. co thể được giải quyêt.

Nguồn thông tin điện tử của Nga ở Lĩnh vực khoa học, trong đó có lĩnh vực di sản khoa học, khá nhiều nhưng lại vô cùng rời rạc, thiếu hệ thống, không tương thích với nhau, khác nhau về chất lượng và phương pháp sáng tạo, mục tiêu và cơ hội phát triển hơn nữa.

Nhiều dự án trong lĩnh vực này, được tạo ra bằng nguồn tài trợ từ các tổ chức khoa học, sẽ không còn được hỗ trợ và biến mất sau khi ngừng tài trợ. Sự kết nối giữa các lĩnh vực khoa học và giáo dục trong lĩnh vực này là vô cùng yếu.

Đồng thời, một số nguồn thông tin khoa học và giáo dục có chất lượng cao, khá khả thi và có nhu cầu. cộng đồng khoa học. Một ví dụ là kho lưu trữ dữ liệu thực nghiệm và lý thuyết về protein cấu trúc (Viện Hóa học hữu cơ sinh học được đặt theo tên của các học giả M.M. Shemyakin và Yu.A. Ovchinnikov RAS, Moscow), đang có nhu cầu tạo ra các phương pháp tiếp cận hiệu quả cao để thiết kế máy tính hợp lý của các máy tính mới. các phân tử (bao gồm cả thuốc, vắc xin, v.v.) và các cấu trúc nano có phổ hoạt động sinh học nhất định.

Việc tạo ra các quỹ dữ liệu số về tính chất của các chất và vật liệu, cấu trúc nguyên tử-phân tử và cấu trúc nano là một trong những kết quả nghiên cứu quan trọng được thực hiện tại các viện thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Tự nhiên và Công nghệ Nga. Các cơ sở dữ liệu IVTANTERMO, TERMAL, EPIDIF, bao gồm lượng thông tin phong phú về các đặc tính nhiệt vật lý và nhiệt động lực học, đã được biết đến rộng rãi (United Institute nhiệt độ cao RAS, Mátxcơva). Công việc tổ chức đã bắt đầu hệ thống máy tính lưu trữ và xử lý các đặc tính dữ liệu bán cấu trúc của cấu trúc nano và vật liệu nano.

Dự án tiếp theo nhằm mục đích kiểm kê nguồn thông tin chính, chủ yếu là mạng lưới của Viện Hàn lâm Khoa học Nga về dữ liệu không gian và kiến ​​thức được tích lũy trong các viện và các tổ chức khác của Viện Hàn lâm Khoa học Nga về hồ sơ địa lý, địa sinh thái, địa hóa và địa vật lý. , bao gồm các bộ dữ liệu chuyên đề kỹ thuật số cơ bản bao gồm các lĩnh vực chủ đề của khoa học Trái đất . Trong số đó có địa chất, địa hình (địa mạo), đất, thực vật, động vật, đa dạng sinh học và phân vùng địa lý sinh học, khí hậu, các vùng nước trên đất liền, đại dương thế giới, được bảo vệ đặc biệt. khu vực tự nhiên, các đối tượng di sản văn hóa, tác động đến môi trường, vùng rủi ro thiên nhiên, cơ sở kinh tế quốc gia, dân số và đặc điểm nhân khẩu học, chăm sóc sức khỏe và an toàn môi trường (đặc điểm y tế và địa lý), tài nguyên đất, nước, sinh học, năng lượng và khoáng sản. Hồ sơ siêu dữ liệu học thuật GeoMETA được sử dụng để mô tả dữ liệu này.

Việc phát triển các giải pháp tập trung vào làm việc với khối lượng thông tin lớn và tích hợp các nguồn thông tin đa dạng đã đạt được tiến bộ đáng kể. Ở đây trước hết chúng ta cần lưu ý đến việc tạo ra cổng toán học toàn Nga Math-Net.Ru - một hệ thống thông tin hiện đại cung cấp cho đại diện cộng đồng toán học Nga và quốc tế nhiều cơ hội khác nhau để tìm kiếm thông tin cần thiết trong công việc khoa học.

Các dự án thành công trong việc hình thành các nguồn thông tin tích hợp bao gồm việc thành lập thư viện điện tử “Di sản khoa học của Nga”, nơi hợp nhất các bộ sưu tập thông tin của các thư viện, cơ quan lưu trữ, bảo tàng và tổ chức khoa học của Viện Hàn lâm Khoa học Nga và cung cấp thông tin truy cập mở về tiếng Nga. những thành tựu trong lĩnh vực khoa học tự nhiên và nhân văn cơ bản với khả năng làm quen với toàn văn các công trình khoa học của các nhà khoa học.

Khái niệm nền tảng web hướng đến vấn đề (hub - hub mạng) hỗ trợ hợp tác trong các lĩnh vực khoa học và giáo dục cụ thể (ví dụ: kinh tế, sinh học, v.v.) đang ngày càng trở nên phổ biến trên toàn thế giới. Tính mới của phương pháp này nằm ở sự kết hợp khái niệm hiện đại web 2.0 với khả năng truy cập các mô hình ứng dụng. Về vấn đề này, kinh nghiệm của Viện Lập trình Hệ thống RAS (ISP RAS, Moscow) trong việc triển khai chương trình Cụm Đại học do ISP RAS (trung tâm năng lực) tổ chức cùng với MSC RAS, Hewlett-Packard và nhà khai thác viễn thông quốc gia Synterra , là duy nhất cho Nga. Mục tiêu của dự án là tạo ra một cơ sở hạ tầng (hệ sinh thái) thống nhất cho nghiên cứu, phát triển và giáo dục trong lĩnh vực điện toán song song và phân tán, cũng như tạo ra một cộng đồng người dùng và nhà phát triển các công nghệ liên quan.

Một ví dụ khác là sự tham gia của Viện Hàn lâm Khoa học Nga trong dự án OpenCirrus quốc tế do Hewlett-Packard, Intel và Yahoo! với sự tham gia của Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ (NSF), Đại học Illinois tại Urbana-Champaign, Bộ Phát triển Truyền thông Máy tính Singapore, Viện công nghệở Karlsruhe. Mục tiêu của dự án Open Cirrus là tạo ra một chỗ đứng dựa trên các trung tâm dữ liệu phân tán để hỗ trợ các nhà phát triển cả phần mềm ứng dụng và hệ thống trong lĩnh vực điện toán đám mây. RAS trở thành tổ chức Đông Âu đầu tiên tham gia dự án Open Cirrus và là một trong bảy trung tâm năng lực trong ISP RAS, MSC RAS ​​​​và Viện nghiên cứu Kurchatov của Trung tâm Nga.

Sự hiểu biết về vấn đề và nền tảng khoa học kỹ thuật cần thiết cũng có sẵn ở các vùng của Nga. Vì vậy, tại Viện Toán và Cơ học nhánh Ural RAS (Chi nhánh IMM Ural của Viện Hàn lâm Khoa học Nga, Izhevsk) đã phát triển nhiều thế hệ phần mềm để tạo danh mục thư viện điện tử. Là một phần của công việc này, bốn máy chủ thư viện chuyên dụng đã được tạo ra - ở Yekaterinburg, Perm, Izhevsk và Syktyvkar. Chúng được trang bị phần mềm cho phép bạn tạo và chỉnh sửa các danh mục điện tử và cho phép người dùng truy cập chúng qua Internet. Phần mềm được phát triển có trạng thái FreeWare và được phân phối miễn phí.

Trong khuôn khổ các dự án hình thành và sử dụng tài nguyên thông tin tại Viện Hàn lâm Khoa học Nga trên cơ sở Trung tâm Máy tính mang tên. A.A. Nghiên cứu và phát triển Dorodnitsin RAS (Moscow) đã được thực hiện, nền tảng được tạo ra cho phép chúng tôi chuyển sang một dự án tích hợp quy mô lớn - thành lập Trung tâm Dữ liệu Khoa học, Giáo dục và Đổi mới, có thể kết hợp những nỗ lực trong việc này khu vực của các tổ chức thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga, giáo dục đại học và các tổ chức khác thuộc lĩnh vực khoa học và thông tin của Nga. Chính sự hợp tác theo hướng này của đại diện tất cả các bộ phận quan tâm - Viện Hàn lâm Khoa học Nga, các trường đại học trong nước, các tổ chức nghiên cứu sẽ tạo điều kiện tiên quyết để thực hiện thành công dự án trong thời gian ngắn nhất.

Nhiệm vụ tích hợp thông tin khoa học và giáo dục vào một không gian thông tin duy nhất sử dụng Trung tâm dữ liệu và tạo điều kiện cho sự phát triển hiệu quả của nó chắc chắn phải được coi là thành phần chiến lược phát triển khoa học và giáo dục trong nước, từ đó hình thành và phát triển xã hội thông tin ở Nga.

Khi thực hiện một dự án cần tính đến những kinh nghiệm tốt nhất của nước ngoài. Một mặt, nên sử dụng tiến bộ công nghệ, tiêu chuẩn quốc tế hiện đại, công nghệ hệ thống mở, Web ngữ nghĩa... Mặt khác, cần tính đến kinh nghiệm thực tế triển khai các dự án tích hợp lớn trong lĩnh vực hình thành các nguồn tài nguyên khoa học phân tán: DRIVER của Ủy ban Châu Âu, tạo ra các trung tâm dữ liệu, thư viện điện tử, v.v. Cuối cùng, cần tập trung tương tác chặt chẽ với các dự án tương tự ở Mỹ, Châu Âu, Nhật Bản, Trung Quốc và các nước khác để đảm bảo khả năng trao đổi cả tài nguyên và công nghệ với họ.

Nguyên tắc chung để tạo Trung tâm dữ liệu về khoa học, giáo dục và đổi mới

Mục tiêu chính của dự án tạo ra một Trung tâm dữ liệu như vậy là tổ chức một trung tâm dữ liệu mới có chất lượng, cơ sở hạ tầng hiện đại tiến hành nghiên cứu khoa học, xử lý và lưu trữ kết quả nghiên cứu khoa học.

Trong quá trình thực hiện dự án cần giải quyết các nhiệm vụ sau:

Cung cấp các thủ tục thu thập, lưu trữ, xử lý dữ liệu phân tán và quản lý các luồng thông tin dữ liệu và kiến ​​thức; thống nhất các quỹ thông tin khác nhau bằng cách sử dụng danh mục siêu dữ liệu tích hợp và các cơ chế để đánh địa chỉ logic của các đơn vị lưu trữ;

Triển khai các cơ chế và logic để quản lý vòng đời dữ liệu, bao gồm việc tạo tài liệu, chuyển giao, lưu trữ, truy cập chúng;

Cung cấp cơ chế tìm kiếm và truy cập của người dùng tới các nguồn thông tin.

Người dùng sẽ nhận được một kho lưu trữ trong suốt có thể mở rộng dành cho dữ liệu không đồng nhất với chất lượng dịch vụ được đảm bảo (bảo vệ, an toàn, tốc độ truy cập, độ chính xác tìm kiếm) và cơ chế thống nhất để trao đổi dữ liệu thuộc nhiều loại khác nhau (tệp, bảng, mảng), tương thích với các dịch vụ điện toán và mạng của cơ sở hạ tầng GRID.

Kho lưu trữ phải hỗ trợ lưu trữ lâu dài, tìm kiếm và truy cập thuận tiện vào các thông số thử nghiệm, dữ liệu thử nghiệm thô và kết quả xử lý chúng, mô tả mô hình toán học và dữ liệu mô phỏng, phương pháp thử nghiệm, báo cáo khoa học và nhận xét về chúng cũng như các tài liệu khác. Đối tượng lưu trữ trong hệ thống dữ liệu phân tán phải là tệp, bộ sưu tập tệp, mảng đa chiều, cơ sở dữ liệu và ngân hàng dữ liệu.

Người tham gia chương trình. Trong 2-3 năm tới, đối tượng tham gia chính của chương trình sẽ là Những trung tâm nghiên cứu và các viện của Viện Hàn lâm Khoa học Nga. Các học viện nhà nước, thư viện khoa học, cơ quan lưu trữ, bảo tàng và nhà xuất bản khác, cũng như các tổ chức tạo ra và nắm giữ quỹ thông tin khoa học chuyên nghiệp tham gia vào các hoạt động khoa học và giáo dục, có thể được mời tham gia chương trình.

Người ta cho rằng về nguyên tắc, dự án nên được mở cho các tổ chức khác, cũng như các tổ chức nước ngoài.

Tất cả những người tham gia cung cấp cho mục đích sử dụng chung các nguồn thông tin họ có ở dạng điện tử về các chủ đề liên quan đến người tham gia và theo hình thức được xác định bởi các thỏa thuận. Mỗi người tham gia độc lập tìm kiếm và lựa chọn các tài liệu đáp ứng các yêu cầu đã thống nhất, chuyển chúng sang dạng điện tử, tạo siêu dữ liệu và giải quyết các vấn đề pháp lý và kinh tế liên quan đến việc đăng tài nguyên thông tin lên Internet và cung cấp chúng cho người dùng.

Kiểm soát chất lượng, quản lý siêu dữ liệu và từ điển, tổ chức điều hướng và tìm kiếm chung được tập trung hóa.

Các vấn đề về tập trung hoặc phân phối nguồn lực trên phương tiện kỹ thuật người tham gia, lưu trữ tài nguyên, giám sát Trung tâm dữ liệu và thực hiện một số chức năng khác được xác định theo thỏa thuận riêng.

Nội dung thông tin của Trung tâm dữ liệu. Đề xuất tổ chức không gian thông tin của Trung tâm dữ liệu trên các thực thể chính tạo thành một tập hợp dữ liệu khoa học như tệp, kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu và ngân hàng dữ liệu, kho dữ liệu.

Không gian thông tin của Trung tâm dữ liệu sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu thực nghiệm, quan sát và thí nghiệm vật lý, mô hình toán học, thuật toán, mô hình và chương trình cũng như các đối tượng thông tin là bản sao điện tử của các đối tượng lưu trữ thư viện, lưu trữ và bảo tàng - ấn phẩm in, tài liệu lưu trữ, tài liệu âm thanh và video, hiện vật bảo tàng.

Kiến trúc trung tâm dữ liệu. Trung tâm dữ liệu được xây dựng dưới dạng hệ thống thông tin phân tán với nút trung tâm chuyên dụng và các nút kết hợp tài nguyên của người tham gia. Các nút hệ thống một mặt là điểm truy cập vào nguồn thông tin điện tử của các tổ chức tham gia dự án, mặt khác chúng là nhà cung cấp thông tin cho toàn bộ hệ thống phân tán.

Vì vậy, nguyên tắc then chốt của kiến ​​trúc là sự phát triển độc lập tài nguyên điện tử các tổ chức tham gia có khả năng tích hợp dữ liệu đồng thời vào một không gian duy nhất. Điều này đạt được bằng cách chuẩn hóa siêu dữ liệu, định dạng phân phối dữ liệu, giao diện tìm kiếm và từ điển. Do đó, mỗi tổ chức tham gia có thể lưu trữ dữ liệu theo định dạng riêng và cung cấp dịch vụ của riêng mình, nhưng đồng thời cung cấp các giao diện giống nhau được đề cập ở trên cho tất cả các tổ chức.

Nút trung tâm của hệ thống phải cung cấp khả năng điều hướng, tìm kiếm và cung cấp dữ liệu trên tất cả tài nguyên số theo các định dạng và dịch vụ thống nhất, nghĩa là nguyên tắc một cửa sổ truy cập duy nhất vào dữ liệu và thông tin được yêu cầu, được kết hợp bằng Trung tâm dữ liệu.

Siêu dữ liệu chung (bắt buộc đối với tất cả các liên kết) phải được tạo trên cơ sở các tiêu chuẩn quốc tế.

Chức năng của Trung tâm Dữ liệu Khoa học, Giáo dục và Đổi mới. Các thành phần chính của chức năng Trung tâm dữ liệu như sau.

· Truy cập tài nguyên thông tin - yêu cầu, xác định vị trí, khai thác, chuyển đổi tài nguyên; việc tìm kiếm có thể được thực hiện bằng cả thuộc tính tài nguyên và văn bản đầy đủ.

· Quản lý tài nguyên thông tin - tạo các đối tượng và bộ sưu tập thông tin mới, nhập chúng vào kho lưu trữ thông tin của Trung tâm dữ liệu, xóa những thông tin không cần thiết và thay đổi những thông tin hiện có.

· Quản lý siêu dữ liệu và từ điển - việc tạo, cập nhật và phát triển chúng.

· Quản lý người dùng - đăng ký, tính toán các quyền, xác định khối lượng và loại thông tin mà người dùng nhận được, đảm bảo giải quyết lẫn nhau cho các dịch vụ được cung cấp, thông tin cá nhân về người dùng.

· Quản trị hệ thống - cài đặt, cấu hình, các biện pháp cần thiết định kỳ, khắc phục khi có lỗi, đảm bảo an toàn dữ liệu.

· Giám sát - tính toán và phân tích lưu lượng truy cập và trích dẫn của Trung tâm dữ liệu và các bộ phận riêng lẻ của nó theo nhiều loại người dùng khác nhau.

· Đảm bảo an ninh thông tin - tạo ra một hệ thống quản trị phát triển để ngăn chặn các nỗ lực truy cập trái phép vào tài nguyên.

Điều kiện tổ chức và kinh tế thực hiện dự án

Tổ chức công việc dự án. Có tính đến tình hình thực tế, nên áp dụng nguyên tắc mở rộng liên tục và dần dần vòng tròn những người tham gia dự án. Ở giai đoạn đầu tiên, một số tổ chức RAS tham gia vào nó. Sau đó, các tổ chức của các bộ phận khác và các học viện nhà nước nên tham gia cùng họ, kết quả là dự án sẽ được tổ chức như một dự án liên ngành. Ở các giai đoạn sau, khả năng mở rộng số lượng người tham gia chương trình có thể được xem xét.

Để vận hành Trung tâm dữ liệu, phải tạo ra một dịch vụ vận hành đặc biệt. Cũng cần tạo ra các dịch vụ vận hành trong các tổ chức tham gia dự án bằng năng lực cơ sở hạ tầng và quỹ thông tin của họ.

Cơ sở pháp lý để thành lập Trung tâm dữ liệu. Một số quyết định quan trọng của chính phủ đã được đưa ra ở Nga về việc tạo ra và phát triển công nghệ thông tin, công nghệ siêu máy tính, công nghệ GRID và tạo ra phần mềm. Chúng phản ánh nhu cầu hành động kịp thời nhằm đạt được trình độ cơ sở hạ tầng thông tin trong nước tương đương với trình độ thế giới.

Những cơ sở chính sách của nhà nước trong lĩnh vực sáng tạo và ứng dụng công nghệ siêu máy tính, lưới điện vì lợi ích của An ninh quốc gia. Một trong những lĩnh vực ưu tiên của đột phá công nghệ là chương trình nghiên cứu cơ bản của Đoàn chủ tịch Viện Hàn lâm Khoa học Nga năm 2010 “Công nghệ thông tin chiến lược, bao gồm các vấn đề tạo ra siêu máy tính và phát triển phần mềm”.

Danh sách chỉ đạo của Tổng thống Liên bang Nga gửi Chính phủ Liên bang Nga ngày 24 tháng 1 năm 2008 được trình bày, trong đó lưu ý sự cần thiết phải thực hiện các biện pháp để đảm bảo hoạt động của mạng máy tính và thông tin nghiên cứu quốc gia, cung cấp thông tin khoa học và trung tâm giáo dục truy cập vào môi trường điện toán phân tán hiệu suất cao.

Chiến lược phát triển xã hội thông tin ở Liên bang Nga đã được thông qua. Nó hỏi nguyên tắc chung tạo ra cơ sở hạ tầng công nghệ CNTT ở Nga, đề xuất các bước cụ thể để thực hiện các nguyên tắc này và xác định các tiêu chuẩn cho tương lai.

Một trong những quyết định quan trọng nhất là việc thông qua Luật Liên bang Liên bang Nga số 217-FZ ngày 2 tháng 8 năm 2009. Cùng với Phần 4 của Bộ luật Dân sự Liên bang Nga, có hiệu lực vào cuối năm 2006, Để đảm bảo việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và bản quyền ở Liên bang Nga, luật này lần đầu tiên cho phép các tổ chức khoa học có ngân sách và các tổ chức khoa học của các học viện khoa học nhà nước, cùng với các cơ cấu thương mại, thành lập các hiệp hội kinh doanh có các hoạt động bao gồm ứng dụng thực tế(thực hiện) kết quả hoạt động trí tuệ. Đồng thời, Luật có quy định trực tiếp rằng ngân sách cơ quan khoa học và các tổ chức khoa học do các viện khoa học nhà nước thành lập, để đóng góp vào vốn ủy quyền của các công ty kinh doanh đó, có thể có quyền sử dụng kết quả hoạt động trí tuệ.

Trong tương lai, các tài nguyên do Trung tâm dữ liệu quản lý có thể nhận được trạng thái của hệ thống thông tin liên ngành liên bang (theo Luật Liên bang “Về thông tin, công nghệ thông tin và bảo vệ thông tin”). Trong trường hợp này, Trung tâm dữ liệu sẽ đóng vai trò là nhà điều hành.

Tương tác với các hệ thống thông tin khác. Một hướng quan trọng Chức năng và sự phát triển của Trung tâm dữ liệu phải là việc tổ chức tương tác với các nguồn thông tin liên quan, thư viện điện tử khoa học và các tổ chức khác, cả của Nga và nước ngoài. Để làm được điều này, cần xây dựng các quy định về tổ chức, kinh tế và công nghệ cho sự tương tác đó, bao gồm việc phối hợp thu thập và xử lý thông tin, đặc biệt là trao đổi các nguồn thông tin. Các quy định phải đưa ra những chỉ dẫn rõ ràng về quyền của các bên trong nhiều cách sử dụng tài liệu của Trung tâm Dữ liệu.

Hiện trạng và kết quả dự kiến

TRÊN khoảnh khắc nàyĐã tạo ra sự hợp tác ổn định giữa các tổ chức tham gia dự án quan tâm đến việc đưa tài nguyên thông tin của họ vào không gian thông tin của Trung tâm Dữ liệu theo các quy định và quy trình đã được xây dựng.

Công việc được thực hiện theo hướng lập danh mục các nguồn tài nguyên thông tin và khoa học của Viện Hàn lâm Khoa học Nga và hình thành các mô tả tổng hợp của chúng. Là giai đoạn đầu tiên của quá trình tích hợp nguồn lực, một hệ thống chứng nhận nguồn lực đã được đề xuất phản ánh đầy đủ lĩnh vực chủ đề, loại hình nguồn lực, điều kiện tiếp cận, v.v.

Dựa trên Trung tâm máy tính được đặt theo tên. A.A. Dorodnitsyn RAS (Moscow) một khu thí điểm của Trung tâm dữ liệu đã được hình thành và đang hoạt động. Các thành phần chính của bộ lưu trữ dữ liệu Trung tâm dữ liệu là hệ thống lưu trữ Hitachi AMS 2100 có dung lượng 240 TB, bộ máy chủ được kết nối bằng mạng cục bộ có kết nối Internet.

Các nguyên tắc cơ bản của việc lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán đã được phát triển. Các trang web hướng đến vấn đề đã được tạo và hỗ trợ (cơ học liên tục; dữ liệu không gian, tính chất của vật liệu; cấu trúc protein).

Việc triển khai dự án tạo ra Trung tâm dữ liệu làm cốt lõi về kỹ thuật, công nghệ và tổ chức của một không gian thông tin tích hợp duy nhất về khoa học, giáo dục và đổi mới sẽ đảm bảo giải quyết một số nhiệm vụ quan trọng và sẽ giúp đạt được các mục tiêu chính sau.

· Tạo ra một hệ thống mới về cơ bản để tổ chức và sử dụng các tài nguyên thông tin trong lĩnh vực khoa học, giáo dục và đổi mới, cũng như triển khai kiến ​​trúc phân tán để những người tham gia dự án tạo ra các tài nguyên thông tin một cách độc lập và hỗ trợ tập trung phần mềm, ngôn ngữ và các công cụ công nghệ đảm bảo chức năng cần thiết và tính thống nhất của hệ thống, đặc biệt là khả năng nhập và xử lý thông tin một lần.

· Đảm bảo tích hợp các tài liệu không đồng nhất, bao gồm bản sao điện tử của kho dữ liệu khoa học, quỹ điện tử thư viện khoa học, ngân hàng và cơ sở dữ liệu, thư viện, cơ sở lưu trữ và lưu trữ bảo tàng.

· Đảm bảo an toàn đáng tin cậy Vật liệu khác nhauở dạng kỹ thuật số, cũng như khả năng kết nối các tổ chức, bộ sưu tập và loại tài nguyên thông tin mới thông qua kiến ​​trúc và công nghệ của Trung tâm dữ liệu.

· Xây dựng và triển khai mô hình tổ chức, kinh tế và pháp lý của hệ thống thông tin liên ngành, vận hành và phát triển thường xuyên.

Trung tâm dữ liệu khoa học, giáo dục và đổi mới phải trở thành mô hình hợp tác tự nguyện và tương tác hiệu quả giữa các tổ chức khoa học, giáo dục và thông tin của Nga trong việc tạo ra một không gian thông tin khoa học và giáo dục chung.

Văn học

1. Zhizhchenko A.B., Sotnikov A.N. Tạo ra một hệ thống thông tin phân tán thống nhất về khoa học, giáo dục và đổi mới // Xã hội thông tin: tr. VII Tver kinh tế xã hội. diễn đàn. M.: Viện phát triển thông tin. về-va. 2011. T. 2.

2. Erkimbaev A.O., Zhizhchenko A.B., Zitserman V.Yu., Kobzev G.F., Son E.E., Sotnikov A.N., Tích hợp Cơ sở dữ liệu về Đặc tính Chất: Phương pháp tiếp cận và Công nghệ, Tài liệu Tự động và Ngôn ngữ học Toán học, 2012, Tập. 46, không. 4, trang. 170-176.

3. Ataeva O.M., Kuznetsov K.A., Serebrykov V.A., Filippov V.I. Cổng dữ liệu không gian “GeoMeta” // RCDL 2010: tr. Toàn Nga lần thứ 12 Hội nghị, Kazan, 2010. trang 219-224.

4. Zhizhchenko A.B., Izaak A.D. Hệ thống thông tin Toán-Net.Ru. Hiện trạng và triển vọng phát triển. Các yếu tố tác động của tạp chí toán học Nga // Uspekhi khoa học toán học. 2009. T. 64. Số phát hành. 4 (388). trang 195-204.

5. Kalenov N.E., Savin G.I., Sotnikov A.N. Thư viện thông tin “Di sản khoa học của Nga” // Nguồn thông tin của Nga. 2009. Số 2. Trang 19-20.

6. Gaisaryan S.S., Samovarov O.I., Avetisyan A.I., Ivannikov V.P. “Cụm đại học”: tích hợp giáo dục, khoa học và công nghiệp // Hệ thống mở. 2010. Số 5.

7. Erkimbaev A.O., Zhizhchenko A.B., Zitserman V.Yu., Kobzev G.A., Serebrykov V.A., Sotnikov A.N., Shiolashvili L.N. Mô tả meta và lập danh mục tài nguyên thông tin khoa học // Sản phẩm phần mềm và hệ thống. 2012. Số 3. Trang 117-123.

1. Zhizhchenko A.B., Sotnikov A.N., Trudy VII Tverskogo sotsialno-ekonomicheskogo diễn đàn “Informatsionnoe obshchestvo”, Moskow, Vol. 2, 2011.

2. Erkimbaev A.O., Zhizhchenko A.B., Zitserman V.Yu., Kobzev G.A., Son E.E., Sotnikov A.N., Tài liệu tự động và Toán học. Ngôn ngữ học, 2012, Tập. 46, không. 4, trang. 170-176.

3. Ataeva O.M., Kuznetsov K.A., Serebrykov V.A., Filippov V.I., Proc. của RCDL 2010, Kazan, trang. 219-224.

4. Zhizhchenko A.B., Izaak A.D., Toán Nga. Khảo sát, 2009, Tập. 64, không. 4, trang. 775-784.

5. Kalenov N.E., Savin G.I., Sotnikov A.N., Nguồn thông tin của Nga, 2009, số 1. 2, trang. 19-20.

6. Gaysaryan S.S., Samovarov O.I., Avetisyan A.I., Ivannikov V.P., Hệ thống mở, 2010, số. 5.

7. Erkimbaev A.O., Zhizhchenko A.B., Zitserman V.Yu., Kobzev G.A., Serebrykov V.A., Sotnikov A.N., Shiolashvili L.N., Phần mềm & Hệ thống, 2012, số 1. 3, trang. 117-123.

Hỗ trợ thông tin cho công việc nghiên cứu

1. Các loại thông tin và thuộc tính của nó

1. 1 Các loại thông tin chính theo hình thức biểu diễn, phương pháp mã hóa và lưu trữ nó, đó là:

đồ họa hoặc hình ảnh - loại đầu tiên thực hiện phương pháp lưu trữ thông tin về thế giới xung quanh dưới dạng tranh đá, sau đó là dưới dạng tranh vẽ, ảnh chụp, sơ đồ, hình vẽ trên giấy, v.v.

âm thanh – thế giới xung quanh chúng ta tràn ngập âm thanh và vấn đề lưu trữ và tái tạo chúng đã được giải quyết với việc phát minh ra thiết bị ghi âm vào năm 1877. Loại của nó là thông tin âm nhạc – đối với loại này, một phương pháp mã hóa đã được phát minh bằng cách sử dụng các ký tự đặc biệt, khiến cho có thể lưu trữ nó tương tự như thông tin đồ họa;

- một phương pháp mã hóa lời nói của con người bằng các ký hiệu đặc biệt - các chữ cái và các quốc gia khác nhau có ngôn ngữ khác nhau và sử dụng các bộ chữ cái khác nhau để thể hiện lời nói; đặc biệt tầm quan trọng lớn phương pháp này có được sau khi phát minh ra giấy và in ấn;

số – thước đo định lượng các đồ vật và thuộc tính của chúng trong thế giới xung quanh; có tầm quan trọng đặc biệt lớn với sự phát triển của thương mại, kinh tế và trao đổi tiền tệ; tương tự như thông tin văn bản, để hiển thị nó, phương pháp mã hóa bằng các ký hiệu đặc biệt - số được sử dụng và hệ thống mã hóa (chữ số) có thể khác nhau;

thông tin video - một cách lưu giữ những bức ảnh “sống” về thế giới xung quanh xuất hiện cùng với sự phát minh ra điện ảnh.

thông tin xúc giác cảm quan truyền qua mùi và vị, v.v.

sau này - sử dụng sóng vô tuyến.

Người sáng tạo lý thuyết tổng quát thông tin và người sáng lập truyền thông kỹ thuật số Claude Shannon được xem xét. Công trình cơ bản của ông năm 1948, Lý thuyết toán học về truyền thông, đã mang lại cho ông danh tiếng trên toàn thế giới, trong đó ông lần đầu tiên chứng minh khả năng sử dụng mã nhị phân để truyền thông tin.

Sau khi máy tính cá nhân (PC) được sử dụng rộng rãi, máy tính bắt đầu được sử dụng để lưu trữ, xử lý, truyền và truy xuất thông tin văn bản, số, hình ảnh, âm thanh và video. Kể từ khi xuất hiện những chiếc máy tính cá nhân đầu tiên - PC (thập niên 80 của thế kỷ 20) - có tới 80% thời gian làm việc của họ được dành cho việc xử lý thông tin văn bản.

Khi sử dụng máy tính, thông tin được lưu trữ trên đĩa từ hoặc băng từ, trên đĩa laser (CD và DVD) và các thiết bị bộ nhớ cố định đặc biệt (bộ nhớ flash, v.v.).

Một loại đặc biệt thông tin hiện nay có thể được coi là thông tin được trình bày trên Internet toàn cầu. Nó sử dụng các kỹ thuật đặc biệt để lưu trữ, xử lý, tìm kiếm và truyền khối lượng lớn thông tin được phân phối và các cách làm việc đặc biệt với nhiều loại khác nhau thông tin. Phần mềm không ngừng được cải tiến để đảm bảo công việc tập thể với mọi loại thông tin.

1. 2 Thuộc tính của thông tin

Một đặc điểm phân biệt thông tin với các đối tượng khác của tự nhiên và xã hội là tính nhị nguyên: các thuộc tính của thông tin bị ảnh hưởng bởi cả các thuộc tính của dữ liệu nguồn tạo nên nội dung của nó và thuộc tính của các phương pháp ghi lại thông tin này.

Điều quan trọng nhất là các đặc tính chất lượng chung sau đây:

Tính khách quan chủ quan thông tin và thông báo “Bên ngoài là 22°C” là khách quan nhưng có độ chính xác tùy thuộc vào sai số của thiết bị đo.

Thông tin khách quan có thể thu được bằng cách sử dụng cảm biến làm việc và dụng cụ đo lường. Được phản ánh trong ý thức của một người cụ thể, thông tin không còn mang tính khách quan vì nó được biến đổi (ở mức độ lớn hơn hoặc ít hơn) tùy thuộc vào ý kiến, phán đoán, kinh nghiệm và kiến ​​​​thức về một chủ đề cụ thể.

Sự uy tín thông tin có thể vì những lý do sau:

– bóp méo có chủ ý (thông tin sai lệch) hoặc bóp méo vô ý tài sản chủ quan;

- biến dạng do nhiễu và phương tiện cố định không đủ chính xác.

Tính đầy đủ thông tin. Thông tin có thể được gọi là đầy đủ nếu nó đủ để hiểu và đưa ra quyết định.

Sự chính xác thông tin được xác định bởi mức độ gần gũi của nó với trạng thái thực của một đối tượng, quá trình, hiện tượng, v.v.

thông tin – tầm quan trọng ở thời điểm hiện tại, tính thời sự, tính cấp bách. Chỉ những thông tin kịp thời nhận được mới có thể hữu ích.

Tính thiết thực (giá trị) của thông tin. Tiện ích có thể được đánh giá dựa trên nhu cầu của người tiêu dùng cụ thể và được đánh giá bằng những nhiệm vụ có thể được giải quyết với sự trợ giúp của nó.

ý nghĩa đối với một người. Thông tin xã hội (công khai) cũng có các thuộc tính bổ sung:

có tính chất ngữ nghĩa (khái niệm), tức là mang tính khái niệm, vì trong các khái niệm, những đặc điểm cơ bản nhất của các đối tượng, quá trình và hiện tượng của thế giới xung quanh được khái quát hóa.

Theo thời gian, lượng thông tin ngày càng tăng, thông tin được tích lũy, nó được hệ thống hóa, đánh giá và khái quát hóa. Tính chất này được gọi là sự tăng trưởng và sự tích lũy thông tin. (Tích lũy – từ tiếng Latin cumulatio – tăng lên, tích lũy).

Sự lão hóa thông tin là giá trị của nó giảm dần theo thời gian. Không phải thời gian làm thông tin già đi mà là vẻ bề ngoài thông tin mới, làm rõ, bổ sung hoặc bác bỏ, toàn bộ hoặc một phần, cái trước đó. Thông tin khoa học và kỹ thuật già đi nhanh hơn, thông tin thẩm mỹ (tác phẩm nghệ thuật) - chậm hơn.

2. Các loại nguồn thông tin

2. 1 Loại nguồn thông tin tài liệu

Khái niệm “tài liệu” ngày nay được sử dụng theo hai nghĩa. Hơn nữa, một trong số chúng còn đồ sộ hơn: tài liệu là “một phương tiện ghi tài liệu với thông tin được ghi trên đó để truyền đi trong thời gian và không gian”

1. Hành chính nhà nước;

2. Sản xuất và hành chính;

3. Chính trị - xã hội;

4. Khoa học;

6. Tài liệu tham khảo và thông tin;

7. Nghệ thuật.

Cách phân loại thứ hai dựa trên việc phân nhóm

theo khu vực lưu thông của chúng.

1. Sản xuất;

2. Các tổ chức công cộng;

3. Hộ gia đình.

Khi nói đến tài liệu sản xuất, chúng tôi muốn nói đến một tập hợp văn bản cung cấp dịch vụ thông tin phục vụ đời sống sản xuất của tập thể lao động, nhu cầu quản lý trong nhà nước và các lĩnh vực sản xuất.

Tài liệu tổ chức công cộng– văn bản cung cấp dịch vụ thông tin cho các hoạt động của các đảng phái, phong trào và các loại hiệp hội.

Tài liệu hộ gia đình - một bộ tài liệu chính thức và cá nhân cung cấp dịch vụ thông tin cho mọi người trong cuộc sống hàng ngày; theo quy định, chúng đại diện cho tài sản cá nhân của một người

Xã hội học đã phát triển cách phân chia tài liệu sau đây

1. Bằng phương pháp ghi chép thông tin (văn bản viết tay, in, phim, phim chụp ảnh, băng từ).

3. Theo tình trạng tài liệu (chính thức và không chính thức, ví dụ như nghị định của chính phủ và văn bản giải thích).

4. Theo mức độ gần gũi với tài liệu thực nghiệm (ví dụ: sơ cấp, bảng câu hỏi đã hoàn thành và thứ cấp - một báo cáo viết về kết quả khảo sát dựa trên tổng hợp dữ liệu câu hỏi).

về hoạt động của các tổ chức).

2. 2 Theo mục đích dự định, các ấn phẩm thông tin được chia thành thư mục, tóm tắt và đánh giá.

Ấn bản thư mục– là sổ tay thư mục dưới dạng xuất bản không định kỳ, nối tiếp, định kỳ hoặc liên tục, bao gồm một bộ hồ sơ thư mục được sắp xếp theo thứ tự, được kết hợp theo một số đặc điểm. Các ấn phẩm thư mục bao gồm các chỉ mục thư mục, các bài đánh giá, danh sách và các ấn phẩm thông tin.

tài liệu hoặc phần của nó, bao gồm thông tin thực tế cơ bản và kết luận cần thiết để làm quen ban đầu với tài liệu và xác định tính khả thi của việc truy cập tài liệu đó.

EI (thông tin thể hiện)– loại ấn phẩm trừu tượng hiệu quả nhất, việc xử lý các tài liệu chính trong quá trình chuẩn bị của chúng mất không quá 1–1,5 tháng và được xuất bản đều đặn. Mỗi số bao gồm các bản tóm tắt chi tiết về các tác phẩm quan trọng nhất (trong và ngoài nước) về các chủ đề được giao cho loạt bài này. Bản tóm tắt mở rộng cho phép người tiêu dùng tránh phải tham khảo tài liệu chính.

RJ (tạp chí tóm tắt)

Chức năng RJ:

1. phục vụ như một phương tiện thông báo hiện tại về tất cả thông tin được phát hành trong khoảnh khắc này văn học

2. cho phép tìm kiếm hồi cứu

3. cho phép bạn khắc phục hậu quả tiêu cực của việc xuất bản rải rác

4. cho phép bạn giảm bớt rào cản giữa các ngôn ngữ.

1. thiếu thông tin thực tế

2. tính chủ quan của quá trình trừu tượng hóa.

– cung cấp thông tin đầy đủ và đủ điều kiện không phải về từng tác phẩm riêng lẻ mà về toàn bộ chủ đề dưới dạng cô đọng, khái quát.

2. 3 Phân loại nguồn thông tin Internet

1. Bằng cách trình bày thông tin :

trang web– ngày nay đây là loại tài nguyên thông tin chính và phổ biến nhất trên Internet. Tài nguyên này, như đã lưu ý, đại diện cho các trang được gọi là siêu văn bản, nghĩa là văn bản có thể chứa các liên kết. Một tập hợp các trang siêu văn bản được kết nối với nhau một cách logic và thông qua các liên kết, nằm ở một nơi, đại diện cho một đơn vị được gọi là trang web. Ngoài văn bản, một trang web còn có thể chứa thông tin dưới mọi hình thức: đồ họa, âm thanh, video, v.v..

– cũng có thể có giao diện trên Internet, tức là có thể được truy cập thông qua Mạng lưới

Máy chủ tập tin– một cách truyền thống để lưu trữ dữ liệu trên Internet. Đại diện cho các máy tính, một phần không gian đĩa có thể truy cập được qua Internet.

Hội nghị truyền hình– một cách giao tiếp giữa những người có quyền truy cập vào Internet. Được thiết kế để thảo luận về bất kỳ vấn đề hoặc phổ biến thông tin. Tất cả các cuộc họp từ xa được chia theo chủ đề thành các phần hoặc nhóm tin tức. Thông tin được đưa vào hội nghị từ xa sẽ có sẵn cho mọi người trong một thời gian nhất định. Cần lưu ý rằng nguồn này thông tin thường không chính thức.

Đồ thị– ở một mức độ nhất định, cũng là nguồn gốc của trật tự xã hội. Ở đây bạn có thể tìm hiểu dư luận về các vấn đề cấp bách hoặc chủ đề mà nhà nghiên cứu quan tâm.

2. : vì lý do lịch sử và địa lý, ngôn ngữ chính trên Internet là tiếng Anh, nhưng hầu hết tất cả các ngôn ngữ trên thế giới đều được thể hiện trên Internet. Nhiều trang web hỗ trợ nhiều ngôn ngữ - theo lựa chọn của người dùng. Phân khúc Internet của Nga được gọi là “runet”, phân khúc của Kazakhstan được gọi là “Kaznet”

3. Theo lãnh thổ : một nguồn thông tin tùy ý trong phần lớn các trường hợp thuộc về một tổ chức hoạt động trong một lãnh thổ nhất định và có thể dành cho đối tượng chủ yếu ở khu vực khác.

4. Theo loại và tính chất của thông tin được cung cấp : kiểu phân tách thông tin này là quan trọng nhất theo quan điểm thực tế, vì nội dung thông tin cuối cùng lại có ý nghĩa quyết định trong việc lựa chọn và sử dụng các nguồn.

Thông tin chuyên đề

Các công bố khoa học– các bài báo, tóm tắt, đánh giá và các ấn phẩm khoa học khác được lưu trữ trên Internet.

Thông tin quảng cáo– hầu hết các trang web của các công ty thương mại được trình bày trên Internet đều mang tính chất quảng cáo ở mức độ này hay mức độ khác. Nhưng loại thông tin này có thể giúp bạn tìm thấy dữ liệu bạn cần.

– đa dạng những tài liệu tham khảo, liên kết đến các trang web của công ty, thường được trình bày theo cách tương tự như các trang vàng truyền thống, khung pháp lý, v.v.

Tin tức– thông tin này có thể truy cập dễ dàng trên Internet, là một loại thông tin “thô”, chưa được xử lý, bản thân nó không có giá trị nhiều như trong bối cảnh của các sự kiện khác hoặc trong động lực phát triển và thường yêu cầu xử lý và phân tích thêm.

3. Công nghệ thông tin trong nghiên cứu khoa học

chủ yếu bao gồm việc tin học hóa các phép tính toán học, sử dụng các phương pháp mô hình thống kê và phổ biến thông tin khoa học và kỹ thuật qua mạng viễn thông, không còn làm hài lòng các nhà khoa học nữa. Chúng đang được thay thế bằng các phương pháp mới dựa trên việc sử dụng các khả năng tiến bộ nhanh chóng của khoa học máy tính và các công nghệ thông tin đầy hứa hẹn.

Các ví dụ sinh động bao gồm hội nghị từ xa, các nhóm khoa học phân tán được thống nhất bởi một mạng thông tin và viễn thông chung, cũng như các phương pháp mô hình hóa thông tin tích hợp về các quá trình và hiện tượng tự nhiên phức tạp; các phương pháp trí tuệ nhân tạo giúp tìm ra giải pháp cho các vấn đề được chính thức hóa kém, cũng như các vấn đề với thông tin không đầy đủ và dữ liệu ban đầu không rõ ràng; phương pháp đồ họa máy tính nhận thức, cho phép các công thức và mối quan hệ toán học khác nhau được biểu diễn dưới dạng không gian trên màn hình máy tính, v.v.

Để phát triển và triển khai thành công một cách có hệ thống các công nghệ thông tin mới trong giáo dục đại học, cần phải có sự phát triển cơ bản cơ sở khoa học công nghệ thông tin mới (NIT) về các vấn đề sau:

1. phân tích hệ thống phát triển và triển khai thông tin khoa học công nghệ, làm rõ kịp thời các lĩnh vực ưu tiên đã lựa chọn, dự báo và ngăn ngừa các xu hướng tiêu cực có thể xảy ra;

2. phát triển các nguyên tắc mới để tổ chức các quy trình tính toán, các phương pháp trình bày, xử lý và đồng hóa dữ liệu và kiến ​​thức;

3. phát triển các phương pháp mô tả các lĩnh vực chủ đề và mô hình toán học;

4. thiết kế và triển khai các công cụ nghiên cứu và phát triển (công cụ âm thanh và video tương tác, môi trường máy tính và viễn thông).

Để làm được điều này, đặc biệt cần đảm bảo giải quyết các nhiệm vụ sau:

1. tiến hành nghiên cứu trong các lĩnh vực cơ bản xác định cơ sở phương pháp luận của công nghệ thông tin mới trong nghiên cứu khoa học;

2. tiến hành nghiên cứu về phần mềm và phần cứng có triển vọng;

3. cung cấp quyền truy cập vào ngân hàng dữ liệu và cơ sở tri thức của các trung tâm khoa học giáo dục đại học hàng đầu ở Nga và nước ngoài sử dụng viễn thông;

4. Tổ chức các trung tâm khoa học và giáo dục chuyên ngành để tin học hóa nghiên cứu khoa học, đào tạo lại các chuyên gia trên cơ sở các trung tâm này.

Thông tin bằng lời nói – Thông tin được đưa ra dưới dạng nói, lời nói chứ không phải dưới dạng tài liệu, được ghi lại trên bất kỳ phương tiện nào. Nó có thể được lấy từ các chương trình phát thanh và truyền hình, từ khách hàng, nhà cung cấp, đối thủ cạnh tranh, các cuộc họp sản xuất, luật sư, kế toán và kiểm toán viên tài chính, nhà tư vấn và các nguồn khác.

Thông tin bằng lời nói có thể được sử dụng trực tiếp trong việc phát triển chiến lược phân tích dữ liệu, được nhập vào máy tính và chuyển đổi thành dữ liệu có cấu trúc, sau đó có thể được sử dụng để phân tích bằng các phương pháp Khai thác dữ liệu và cũng có thể được sử dụng để làm phong phú dữ liệu đã có sẵn.

Thông tin phi ngôn ngữ thông tin được trình bày dưới dạng ký hiệu hoặc dấu hiệu mà không sử dụng từ ngữ. Không truyền tải bất kỳ nội dung cụ thể, nhưng gián tiếp chỉ ra, xác nhận hoặc bác bỏ sự thật này hay sự thật kia. Thông tin được người gửi gửi mà không sử dụng từ ngữ làm hệ thống mã hóa sẽ tạo thành thông điệp phi ngôn ngữ làm nền tảng cho giao tiếp phi ngôn ngữ. Gần đây, lĩnh vực giao tiếp giữa các cá nhân này ngày càng thu hút sự quan tâm của các nhà khoa học và chuyên gia. Thực tế là tác động của hầu hết các thông điệp được tạo ra bởi thông tin phi ngôn ngữ. Điều này đặc biệt đúng trong trường hợp phần lời nói trong thông điệp của người gửi trái ngược nhau. Trong tình huống như vậy, người nhận dựa nhiều hơn vào phần phi ngôn ngữ để hiểu ý nghĩa của thông điệp.

Cả hai loại thông tin đều được chia thành hai loại: loại thứ nhất là (sử dụng thuật ngữ của Mỹ) thông tin “mềm”, tức là thông tin có sóng mang là một trường (âm thanh hoặc điện từ). Thông tin như vậy tồn tại theo đúng nghĩa đen trong khoảnh khắc; sau khi được sản xuất/lồng tiếng, nó sẽ biến mất và không thể phát lại. Nói bằng ngôn ngữ đơn giản, thông tin “mềm” là thông tin được chứa đựng trong lời nói. Nhóm thứ hai là thông tin “cứng”, tức là thông tin được ghi trên một số phương tiện vật chất (giấy, băng từ, v.v…)

Thông tin tổng hợp . các tổ chức thu thập, xử lý và sau đó bán cho người đăng ký của họ.

Một lợi thế quan trọng của dữ liệu cung cấp là chi phí thấp vì nó được chia cho các thuê bao. Dữ liệu được cung cấp dựa trên hệ thống thu thập thông tin đã được chứng minh nên có chất lượng cao.

Nhược điểm của dữ liệu cung cấp: thứ nhất, người đăng ký không thể tác động đến việc thu thập thông tin. Vì vậy, trước khi trở thành thuê bao, cần đánh giá tính phù hợp của thông tin; thứ hai, các nhà cung cấp dữ liệu tổng hợp thường cố gắng ký kết hợp đồng trong thời gian dài; thứ ba, dữ liệu tổng hợp được tiêu chuẩn hóa có sẵn cho nhiều người dùng, bao gồm cả đối thủ cạnh tranh.