Для старта любого, не только научного журнала, нужно, чтобы сложились две составляющие:

Если второй пункт хорошо исследован, то оценка существующей читательской и авторской аудитории может катастрофически сказаться на журнале, так как её размер может оказаться настолько малым, что журнал не выдержит конкуренции среди аналогичных или близких по тематике изданий. В настоящем исследовании оценивается только авторская аудитория, так как читательская намного шире, и она потенциально может быть заинтересована в публикации научных статей, но не нуждается в ней.

Вопрос предельно достижимого потока числа статей в научные журналы позволит сравнивать текущий уровень статей с потенциальным. Знание количества потенциально достижимого количества статей позволяет применять методы по управлению потоком статей в журнал [1]. Кроме того, управление научными исследованиями по заранее сформулированным принципам позволяет определять и поддерживать заданную эффективность [2][3]. Это означает, что редакторам новой научной периодики до издания журнала следует учитывать, сколько статей публикуется по планируемому направлению и близость этого количества к предельному.

Очевидно, что публикационная активность определяется двумя факторами: объемом аудитории авторов и необходимого количества статей в период времени. Если первый фактор может быть оценен явно, то второй фактор связан с вероятностным распределением и может быть определен вероятностными методами [4][5].

Следует отметить, что вопросы публикационной активности и ранее рассматривались в исследованиях [6–9], но вопрос предельной активности, именно оценки сверху, как потенциально достижимой, не встречается в литературе.

Цель настоящей работы — определить предельную публикационную активность авторов, измеренную в статьях, подаваемых в научные журналы.

В работе [1] проведено исследование для научно-технического журнала и показано, что 73 % его авторской аудитории составляют аспиранты (докторанты), исследователи научно-технических предприятий и преподаватели технических вузов. Причем объем аудитории для исследованного в работе [1] научного журнала примерно совпадает с общероссийским распределением по данным Росстата и ВШЭ [1][10–12]. Нецелевая аудитория участвует в подготовке статьи или делает техническую работу, но непосредственно не заинтересована в публикации статей в научном журнале, поэтому в дальнейшем не рассматривается.

В работе [1] также получена эмпирическая формула для оценки авторской аудитории любого российского журнала:

где Kотр — отношение количества исследователей в данной отрасли науки к количеству исследователей по всем отраслям науки;

Nспец журнала — количество специальностей, по которым журнал может публиковать статьи (может быть взято из действующего Перечня ВАК);

Nспец направления — общее количество специальностей в направлении;

Nнауч. раб., Nпрепод. , Nаспирант — общее количество научных сотрудников, преподавателей вузов и аспирантов по данным Росстата и ВШЭ.

Коэффициент Kотр, показывающий отношение количества исследователей в разных отраслях науки, может быть получен из данных Росстата по всем исследователям России (см. табл. 1)

Следует отметить, что коэффициент Kотр для аспирантов тоже может быть рассчитан по данными Росстата, и его значение отличается от коэффициента для исследователей (см. табл. 2).

По преподавателям данных Росстата нет, поэтому воспользуемся данными Высшей школы экономики [11] по общему количеству студентов и аспирантов Kотр, а по нему и объем аудитории как средний между аудиториями студентов и аспирантов. Данные по коэффициенту Kотр приведены в табл. 3.

Используя данные из табл. 1–3, оценим аудиторию научных журналов по отраслям науки. Для этого воспользуемся данными по специальностям ВАК. В настоящее время в соответствии с приказом Минобрнауки России от 21 февраля 2021 г. № 118 их всего 351 [14]. Следует отметить, что данный перечень специальностей не учитывает отрасль военных наук, исследования по которым, как правило, имеют закрытый характер и не могут быть предметом настоящего исследования.

Полагая распределение по специальностям равномерным, оценим аудитории научного журнала по одной специальности. Данные приведены в табл. 4.

Следует отметить, что деление между общественными и гуманитарными науками более условно, чем между техническими и естественными, поэтому в оценке потенциальной этих отраслей науки аудитории может быть значительный разброс.

Данные табл. 4 позволяют:

Данные из табл. 1–4 можно использовать для оценки предельного количества научных статей от российской аудитории. Предположим, что аспирантам, исследователям и преподавателям нужно в год публиковать одну статью. Также предположим для предельного случая, что каждый аспирант, исследователь или преподаватель пишет статью без соавторов. В этом случае предельный поток статей в научные журналы от российских авторов это числа, приведенные в табл. 5.

Как видно из табл. 5, потенциальное количество статей российских научных авторов составляет 677 тыс. штук в год. С учетом потенциально возможной нецелевой аудитории это количество может быть увеличено на 30 % (до 1 млн статей в год). Однако данные в табл. 5 приведены только для одной статьи в год для каждого вида аудитории. В настоящее время в России количество статей устанавливается либо местными распорядительными документами организации, либо не устанавливается вообще.

Обязательно следует отметить, что наука не делается в одиночку, поэтому статьи чаще всего публикуются в соавторстве. Для оценки коэффициента соавторства проанализированы первые пятьсот журналов из рейтинга Science Index за 2020 год. Всего журналов в данном рейтинге 4249, поэтому ошибка определения среднего количества авторов в статьях за 2020 год по всем журналам при уровне значимости 0,05 составила 4 % [4]. Среднее значение коэффициента соавторства и его значение для разных отраслей приведено в табл. 6

Из табл. 6 видно, что среднее число авторов в статье для разных отраслей знаний меняется. Например, для медицины этот показатель составляет 4,4, для общественных наук (экономика, право, политология, социология и т.д.) близок к 2, для естественных наук (химия, физика биология) чуть больше 3.

Имея объем аудитории, можно оценить публикационную активность по авторам следующим образом. Пусть для всех видов аудитории имеются квоты по количеству статей в год. Например, в год нужно до двух статей. Допустим, по гуманитарным наукам аспиранту нужна одна статья, а преподавателю две. А по техническим наукам и аспиранту и преподавателю нужно две статьи в год. Очевидно, что предельное значение будет представлять собой распределение, которое зависит от того, сколько статей какой аудитории нужно представлять в год. Для определения этого распределения воспользуемся известным методом Монте-Карло [5], который позволяет учитывать все комбинации всей аудитории и всех возможных вариантов количества представляемых статей. Кроме того, учтем показатель соавторства следующим образом: допустим для исследования, что пишущий автор в статье один, и этот автор добавляет соавторов, так как они добавят его в свои статьи. Тогда предельное значение аудитории должно быть умножено на коэффициент соавторства. В этом случае распределение по количеству статей может быть определено методом Монте-Карло разыгрыванием (вычислением) всего количества статей за год по всем видам аудитории большое количество раз по формуле:

где KiСО — средний коэффициент соавторства из табл. 6 для шести отраслей наук,

Niнауч. раб., Niпрепод., Niаспирант — объем аудитории для шести отраслей наук,

nij — целое случайное число (в моделировании принимает значение от 1 до nmax), которое характеризует количество статей, необходимых для подачи в научные журналы в год для разных типов аудиторий.

Графики вероятностного распределения функции (2) при nmax от 2 до 6 статей приведены на рис. 1. Графики получены в Excel. Количество испытаний методом Монте-Карло каждого распределения составило 105. Ошибка в определении параметров распределения в этом случае составляет 0,6 % [4].

Из рис. 1 можно сделать несколько выводов.

1) Кривые на рис. 1 аппроксимируются нормальным распределением (гипотезы о нормальном распределении выборок проверены и сходятся при уровне значимости 0,05).

2) Кривые имеют между собой явную зависимость, а так как нормальное распределение определяется только двумя параметрами — математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением, то, имея оценку этих параметров, можно применить вышеприведенный подход к любым данным без проведения моделирования.

График зависимости среднего и СКО от количества подаваемых статей в научную периодику в год приведен на рис. 2.

Из рис. 2 видно, что линия тренда, построенная средствами Excel, идеально аппроксимирует полученные зависимости роста среднего значения и среднеквадратического отклонения, поэтому дальнейшие результаты могут быть получены без использования метода Монте-Карло.

Из простейших алгебраических преобразований линейных уравнений рис. 2, решая две системы с двумя неизвестными и округляя результаты до целых чисел, можно получить, что

где N — объем аудитории;

kСА — среднее количество соавторов статьи из таблицы 6 по всем отраслям наук (kСА =2,82).

Далее, учитывая правило трех сигм [4], предельное значение для публикационной активности можно представить в виде:

В табл. 7 даны предельные значения публикационной активности для разных типов аудиторий и разных для них коэффициентов kСА, построенные по формуле (3). Предельное количество статей в табл. 7 означает, что каждый аспирант, преподаватель или научный сотрудник пишет в год ровно то количество статей, которое указано в шапке таблицы, а общее число умножается на коэффициент соавторства в предположении, что каждый не только пишет статью сам, но и участвует в написании статей коллег.

Используя данные из табл. 7 и тренд на уменьшение авторов научных журналов, описанный в работе [1], на рис. 3 можно привести приведены сравнительные графики по предельному количеству статей в год и данные научной электронной библиотеки elibrary.ru по годовому количеству статей, загружаемых на платформу.

Как видно из рис. 3 по данным elibrary.ru, максимальное реальное количество статей превышает 4,5 млн, но в статистике не указано, учитывались ли в загрузке архивные выпуски научных журналов и загрузки статей странами СНГ. Из анализа графиков на рис. 3 можно сделать вывод, что данные по результативности российских авторов не так уж и далеки от предельных. Например, при обязательном требовании всей аудитории в 6 статей в год предельное количество статей составляет 11 млн штук в год, что в 2,3 раза больше, чем максимальное значение по данным elibrary.ru на 2019 год.

Из графика на рис. 3 можно сделать и обратный вывод. Имея данные о количестве аудитории и составе авторского коллектива, можно подсчитать количество статей, публикуемых в расчёте на одного ученого. Если взять средние числа из графика на рис. 3 по данным elibrary.ru, получается около 2,5 млн. Эти 2,5 млн статей, поделенные на произведение размера аудитории российских ученых (в 0,6 млн) с количеством соавторов в статье (2,82), дают результат 1,4 статьи в год на каждого российского учёного.

Из приведенных выше рассуждений можно получить распределение предельного количества статей по любой тематике или любой специальности. Например, на рис. 4 приведена плотность вероятности для nmax = 2 двух групп специальностей в отрасли естественных наук.

Из рис. 4 можно сделать вывод, что максимальное количество статей по группам специальностей «Математика» дает максимальный разброс предельного количества статей от 16 до 94 тыс. статей в год, а по группам специальностей «Механика» от 10 до 70 тыс. статей в год.

Вполне закономерен вопрос: если существует предел сверху, то можно ли использовать данные моделирования для оценки предела снизу или оценке среднего значения. Например, из графиков на рис. 4 можно сделать вывод, что среднее значение статей по механике и математике в год составляет 42,1 и 52,2 тыс. соответственно, а почти невозможное минимальное количество составляет для механики 10 тыс., а для математики 16 тыс. К сожалению, нельзя, так как приведенный в статье подход учитывает всю аудиторию, при этом нельзя утверждать, что вся аудитория ведет научные исследования, хоть и состоит из исследователей. Поэтому предложенный аппарат можно использовать только для оценки сверху.

Как показало исследование, российская наука даже с учётом уменьшения количества участников в целом показывает неплохую публикационную динамику, так как предельное значение количества научных статей не различается с данными о загружаемых статьях на платформу elibrary.ru на порядок. Реальное количество статей и оцененное предельное количество соизмеримы по порядку величины даже с учетом некоторой идеализации подхода к оценке публикационной активности.

Как уже было отмечено выше, результаты исследования могут быть применены для оценки публикационной активности исследователей в любом разрезе науки. Кроме того, выводы могут быть полезны редакторам новых научных журналов для потенциальной оценки количества статей, публикуемых по планируемому направлению, и целесообразности вложений в привлечение аудитории к сотрудничеству с журналом.