<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">neicon</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Наука и научная информация</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Scholarly Research and Information</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="epub">2658-3143</issn><publisher><publisher-name>NP «NEICON»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.24108/2658-3143-2019-2-3-157-166</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">neicon-56</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ НАУЧНЫМИ ИССЛЕДОВАНИЯМИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>SCHOLARLY INFORMATION AND RESEARCH MANAGEMENT</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>СБОР И АНАЛИЗ СТАТИСТИКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ РЕСУРСОВ ПО COUNTER 5</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>COLLECTION AND ANALYSIS OF ELECTRONIC RESOURCE USAGE STATISTICS ACCORDING TO COUNTER 5</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-9077-6288</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Литвинова</surname><given-names>Н. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Litvinova</surname><given-names>N. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>канд. филол. наук, эксперт, ул. Летниковская, 4, стр. 5, офис 2.4, г. Москва, 115114;</p><p>главный библиотекарь, ул. Воздвиженка, 3/5, г. Москва, 190019</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Cand. Sci. (Philol.), Expert, Letnikovskaya str., 4, bldg 5, off. 2.4, Moscow, 115114;</p><p>Chief Librarian, Vozdvizhenka str., 3/5, Moscow, 190019</p></bio><email xlink:type="simple">nlit@neicon.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">Некоммерческое партнерство «Национальный электронно-информационный консорциум» (НЭИКОН);&#13;
Российская государственная библиотека<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">Non-profit Partnership “National Electronic Information Consortium” (NEICON)&#13;
Russian State Library<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2019</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>23</day><month>09</month><year>2019</year></pub-date><volume>2</volume><issue>3</issue><fpage>157</fpage><lpage>166</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Литвинова Н.Н., 2019</copyright-statement><copyright-year>2019</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Литвинова Н.Н.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Litvinova N.N.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://05x01x01x01x03.ejs-01.elpub.dev/jour/article/view/56">https://05x01x01x01x03.ejs-01.elpub.dev/jour/article/view/56</self-uri><abstract><p>В статье рассматривается развитие проекта COUNTER, являющегося стандартом де-факто предоставления статистических данных об использовании лицензионных электронных ресурсов. Показано, какие проблемы его организации привели к серьезной переработке стандарта с 2016 по 2018 год для ввода в действие пятой версии COUNTER. Описана трехкомпонентная структура модели «объекты — метрики — атрибуты». Продемонстрированы новые возможности генерации статистических отчетов, позволяющие свободно комбинировать различные атрибуты и метрики для измеряемых объектов. Описаны и прокомментированы стандартизованные отчеты, вводимые новым стандартом. Проанализированы изменения в данных об использовании, связанные с вводом в действие новых метрик. Подчеркнута важность согласованных параметров генерации статистики контент-провайдерами, не предоставляющими отчеты в соответствии со стандартом COUNTER.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The development of COUNTER usage statistics code of practice (de facto standard) during 2003–2016 is considered. It is demonstrated what issues in developing four successive versions of standard resulted in its substantial redesign fulfilled during 2016–2018 and implemented in COUNTER 5. New conceptual structure of COUNTER 5 (effective from January 1st, 2019) with its three components “objects — metrics — attributes” is described. New opportunities of statistical reports generation allowing to combine different attributes and metrics are analyzed. New standard reports are described and commented. Differences in summary statistics data compared to previous year data are explained. The importance of standardized usage data from content providers not COUNTER compliant yet is stressed.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>электронные ресурсы</kwd><kwd>статистика использования</kwd><kwd>стандартизация</kwd><kwd>COUNTER</kwd><kwd>концептуальная модель</kwd><kwd>объекты</kwd><kwd>метрики</kwd><kwd>атрибуты</kwd><kwd>единицы контента</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>electronic resources</kwd><kwd>usage statistics</kwd><kwd>standardization</kwd><kwd>COUNTER</kwd><kwd>conceptual model</kwd><kwd>objects</kwd><kwd>metrics</kwd><kwd>attributes</kwd><kwd>content units</kwd></kwd-group></article-meta></front><body><p>С начала 90-х годов прошлого века, когда би­блиотеки начали активно использовать лицензи­онные электронные ресурсы (ЭР), встал вопрос о том, как измерять это использование. Традици­онные единицы библиотечной статистики, такие как книговыдача, не подходили: во-первых, еди­ницы использования были другими (не физически выданные книги, журналы, рукописи и подобные документы, а выгруженные статьи, библиографиче­ские записи, книги и/или главы из книг), во-вторых, фиксация использования происходила не в библи­отеках, а на серверах контент-провайдеров: изда­телей и агрегаторов. Проблема выработки новых согласованных метрик и стандартизованных форм отчетов, которые контент-провайдеры обязались предоставлять библиотекам-пользователям, ре­шалась совместными усилиями западного библио­течного и издательского сообщества. В результате в 2002 году была создана организация COUNTER (Counting Online Usage of NeTworked Electronic Resources), а в 2003 году появился практический кодекс (code of practice) COUNTER, который факти­чески стал стандартом индустрии электронных ре­сурсов. Сейчас более сотни контент-провайдеров по всему миру соблюдают этот стандарт, пройдя процедуру аудита в COUNTER. Это крупнейшие ми­ровые издательства и агрегаторы электронной на­учной информации. Многие локальные издатели, не проходя формально аудит, тем не менее при­держиваются правил и процедур генерации ста­тистических отчетов, описанных на сайте COUNTER (<ext-link xlink:href="https://www.projectcounter.org/" ext-link-type="uri">https://www.projectcounter.org/</ext-link>) и заявляют о себе не как о COUNTER compliant (соответствующие стан­дарту), а как о COUNTER conformant (придерживаю­щиеся стандарта).</p><p>C 2003 по 2018 год были последовательно введе­ны в действие 4 версии COUNTER, широко освещав­шиеся в профессиональной литературе [1-7]. Появ­ление новых версий диктовалось логикой развития электронных ресурсов и требованиями библио­тек к отражению в статистических отчетах важных аспектов использования ЭР. В первой версии были введены отчеты по использованию наиболее рас­пространенных в то время электронных продук­тов: реферативно-библиографических баз данных и журналов. В последующих версиях COUNTER поя­вились отчеты по использованию электронных книг и мультимедиа, а также отражение в отчетах ре­жима доступа (платные или открытые документы), разбивка использования по годам выхода журна­лов и другие параметры. Все нововведения отража­лись в новых фиксированных типах отчетов: Journal Report 1a — для статистики использования жур­нального архива, лицензированного библиотекой, который включает журналы за определенный пе­риод; Journal Report GOA — для статистики исполь­зования статей свободного доступа и подобные. В результате количество отчетов умножалось, до­стигнув к 2016 году почти тридцати, но при этом они не удовлетворяли полностью меняющиеся по­требности библиотек. Например, если библиотека хотела иметь данные об использовании статей сво­бодного доступа из архива, у нее не было возмож­ности получить их в существующей системе. Поэ­тому при разработке пятой версии COUNTER была поставлена задача концептуальной переработки принципов организации данных и формируемых из них статистических отчетов. Решению этой за­дачи посвящен ряд публикаций [8-11].</p><p>Принципиально новое решение, на кото­ром строится логика и архитектура COUNTER 5 — выделение ограниченного перечня объектов, для которых определяются основные метрики; объекты имеют ряд атрибутов, допускающих сво­бодное комбинирование. В этой ситуации у библиотекарей вполне резонно возникает ассоциация с переходом от громоздкой и жесткой иерархиче­ской классификации к фасетной, которая позволя­ет комбинировать разные признаки объектов.</p><sec><title>2.1. Объекты</title><p>Разработчиками стандарта выделены 4 типа объ­ектов, использование которых измеряется и отра­жается в статистических отчетах: Platform, Database, Title и Item. Каждый из них определяется в словаре (Glossary, Appendix A) и сопровождается примера­ми. Следует оговорить, что здесь и далее будут ис­пользоваться в основном англоязычные термины из текста стандарта, поскольку для многих из них пока нет устоявшихся русскоязычных аналогов. И если на уровне основных объектов термины «platform» и «database» имеют соответствующие привычные русские термины «платформа» и «база данных», то для «title» и «item» таких соответствий нет. В контексте COUNTER 5 эти термины использу­ются в следующих значениях:</p><p>Для этих типов объектов в COUNTER 5 предлага­ется четыре типа статистических отчетов, которые называются Master Reports и для которых можно задавать наборы желаемых параметров и выбирать нужные метрики. Эти отчеты перечислены ниже.</p><p>Platform Master Report — для вывода данных об использовании платформы, на которой мо­гут размещаться несколько различных баз данных.</p><p>Database Master Report — для данных об исполь­зовании баз данных: реферативно-библиографи­ческих, полнотекстовых и смешанных.</p><p>Title Master Report — для данных об использова­нии аналогов традиционных библиотечных изда­ний: журналов, книг, отчетов и подобных.</p><p>Item Master Report — для данных об использова­нии более дробных объектов: статей, глав, разде­лов, аннотаций и других.</p></sec><sec><title>2.2. Метрики</title><p>Следующий элемент модели — метрики, то есть единицы измерения использования соответству­ющих объектов. Предложено использовать 12 ме­трик, которые можно объединить в группы по со­держанию и принципу применимости к различным объектам.</p><p>Для объектов Platform и Database основ­ная метрика — «searches», запросы. Запросы дифференцируются в зависимости от того, адре­сованы ли они платформе целиком (searches_ platform), то есть всему контенту, размещенному на платформе, или отдельным базам данных (БД). Для последних выделяются три типа поисков в за­висимости от метода ведения поиска: человеком, целенаправленно обратившимся к базе данных (searches_regular), федеративным (распределен­ным) поиском в нескольких БД (searches_federated) или сервисом типа discovery по единому индексу из одного интерфейса (searches_automated).</p><p>6 метрик, относящихся к объектам типа Item, группируются по следующим признакам.</p><p>Для объектов типа Title применяются две метрики, аналогичные метрикам первого типа для уникальных объектов типа «Item»: «unique_ title_investigations» и «unique_title_requests».</p><p>Метрики для объектов типа Item и Title исполь­зуются и в отчетах для объектов типов Platform и Database для демонстрации суммарного исполь­зования в этих объектах их наполнения: журналов, книг, отчетов, библиографических записей, анно­таций и других элементов.</p></sec><sec><title>2.3. Атрибуты</title><p>Применение атрибутов позволяет детализиро­вать объекты по различным признакам и полу­чать статистику использования подгрупп объектов, объединенных заданными значениями атрибутов. COUNTER 5 вводит 5 категорий атрибутов.</p></sec><sec><title>3. Данные статистических отчетов Counter 5 в сравнении с отчетами предыдущей версии: проблемы интерпретации и сравнения</title><p>Как ясно из описания концептуальной модели COUNTER 5, она является достаточно абстрактной на уровне объектов и метрик. Их названия ней­тральны, то есть не привязаны, как раньше, к опре­деленным видам документов и определенным вариантам использования. Конкретизация проис­ходит только на этапе выбора атрибутов для фор­мирования желаемого статистического отчета. Свобода выбора параметров отчетов не может эф­фективно использоваться без понимания того, какие атрибуты доступны и каким целям анализа они могут служить.</p><p>Разработчики стандарта постарались не оста­вить пользователей один на один с проблемой выбора и предусмотрели несколько типов отчетов, формируемых на основе отчетов Master с фикси­рованным набором метрик и атрибутов, полез­ных в типовых ситуациях анализа использования лицензионных ресурсов. Ниже мы кратко рассмо­трим возможности генерации и анализа отчетов для каждого из четырех типов объектов. Деталь­но изучить их можно на сайте COUNTER, страни­це, посвященной отчетам COUNTER 5: <ext-link xlink:href="https://www" ext-link-type="uri">https://www</ext-link>. proiectcounter.org/code-of-practice-five-sections/4- 1-usage-reports/.</p></sec><sec><title>3.1. Platform — возможности и типовые отчеты</title><p>Отчеты по использованию платформы предо­ставляют самые общие данные по суммарной ак­тивности пользователей организации на опреде­ленной платформе, например Science Direct. Такой отчет имеет смысл использовать, если в доступе организации — более одной базы данных на плат­форме. Рекомендованный набор из семи метрик для отчета Platform Master Report (PR) включа­ет «searches_platform», две пары метрик типа «investigations» и «requests» для Item и пара ме­трик типа «unique investigations» и «unique requests» для Title. Применимые атрибуты — «Data_type» и «Access_method».</p><p>Стандартный отчет PR_P1 оставляет только че­тыре метрики: «searches_platform», «total_item_ requests», «unique_item_requests» и «unique_title_ requests».</p><p>Использование атрибута «Data_type» в отчете PR позволяет дифференцировать использование по типам документов, которые можно вынести в отдельный столбец, сформировав сводную та­блицу Excel, как показано в таблице 1.</p><table-wrap id="table-1"><caption><p>Рис. 1. Статистический отчет Platform Master Report для платформы Science Direct с семью типами метрик и атрибутом «Data_type»</p><p>Fig. 1. Platform Master Report for Science Direct platform including 7 metric types and Data_type attribute</p></caption><table><tbody><tr><th>Data Type</th><th>Searches_Platform</th><th>Total_Item_
Investigations</th><th>Unique_Item_
Investigations</th><th>Total_Item_
Requests</th><th>Unique_Item_
Requests</th><th>Unique_Title_
Investigations</th><th>Unique_Title_
Requests</th></tr><tr><td>Book</td><td> </td><td>447</td><td>376</td><td>283</td><td>237</td><td>95</td><td>48</td></tr><tr><td>Journal</td><td> </td><td>2871</td><td>1745</td><td>2627</td><td>1599</td><td> </td><td> </td></tr><tr><td>Platform</td><td>785</td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td></tr><tr><td>Totals</td><td>785</td><td>3318</td><td>2121</td><td>2910</td><td>1836</td><td>95</td><td>48</td></tr></tbody></table></table-wrap><p> </p><p>Прокомментируем разницу в значениях ме­трик типов «Total» и «Unique». Во всех случаях пер­вые существенно превосходят вторые, что понят­но: изучение одного уникального объекта часто предполагает обращение к нескольким элемен­там его описания, включая просмотр полно­го текста в формате html с последующей выгруз­кой его в предпочтительном формате хранения, чаще всего в pdf. Какую из метрик считать ос­новной для оценки эффективности использова­ния ресурса, в том числе экономической? Этот во­прос не имеет однозначного ответа, все зависит от цели анализа. Для расчета стоимости выгрузки из полнотекстовых журнальных ресурсов разра­ботчики COUNTER 5 рекомендуют в качестве основ­ной метрики «unique_item_requests»; именно она показывает количество выгрузок статей как со­держательных объектов, абстрагируясь от различ­ных форматов представления контента. Как было отмечено в литературе [<xref ref-type="bibr" rid="cit12">12</xref>], разница в интерфей­сах издателей приводит к тому, что пользователи иногда имеют возможность перейти к полному тек­сту статьи в pdf непосредственно от содержания выпуска журнала или результатов поиска, а ино­гда — только открыв предварительно полный текст в формате html. В последнем случае количество выгрузок в COUNTER 4 считалось равным двум; в COUNTER 5 будет учтено две выгрузки по метрике «total_item_requests» и только одна — по метрике «unique_item_requests». Как следствие, показате­ли использования по новому стандарту снизятся по сравнению с данными предыдущего года, сге­нерированными по COUNTER 4, а значит, снизит­ся и рассчитанная экономическая эффективность подписки. В то же время сопоставимым останется показатель «total_item_requests».</p><p>Сложнее обстоит дело с оценкой использова­ния книжных коллекций. Если журнальные кол­лекции организованы у западных контент-про­вайдеров единообразно, как базы данных статей, то книги — по-разному: у одних — как базы дан­ных глав (разделов) с индивидуальными метадан­ными, у других — как базы данных полных текстов книг. Соответственно статистика использования книг до сих пор несопоставима даже у тех кон­тент-провайдеров, которые соблюдают стандарт COUNTER: у одних она представлена количеством обращений к главам из книг, у других — коли­чеством обращений к книгам. Разработчики COUNTER 5 предложили решение проблемы со­поставимости статистики использования книг на уровне метрик «title_requests». Теперь изда­тели, представляющие книги в виде совокупно­сти глав, будут подсчитывать количество обраще­ний к книгам за время одной пользовательской сессии и суммировать их. Ясно, что этот статистиче­ский показатель существенно снизится по сравне­нию с прошлогодним. В то же время сопоставимым останется показатель «total_item_requests».</p></sec><sec><title>3.2. Database — возможности и типовые отчеты</title><p>Для объекта Database предусмотрено три типа отчета: главный (Master), имеющий обозначение DR, и два стандартных: DR_D1 и DR_D2.</p><p>DR предоставляет возможность выбрать для ге­нерации отчета 11 метрик из 12 (исключение состав­ляет лишь «searches_platform», неприменимая на уровне базы данных) и атрибуты «Data_type» и «Access_method»; по умолчанию включаются данные для всех видов «Access_type». В табли­це 2 представлен фрагмент отчета DR, преобразо­ванный в сводку по типам метрик, показывающий использование в Российской государственной би­блиотеке (РГБ) баз данных на платформе компании EBSCO Industries; жирным шрифтом выделены на­звания полнотекстовых БД.</p><p>DR_D1 — стандартный отчет, включающий дан­ные только для объектов, не предоставленных в свободный доступ (Access_type — regular). Преду­становленный набор метрик включает три вида поисков и две метрики по использованию Items: Total_item_investigations и Total_item_requests.</p><table-wrap id="table-2"><caption><p>Рис. 2. Сводный отчет по использованию баз данных компании EBSCO Industries (фрагмент); жирным шрифтом выделены на­звания полнотекстовых БД</p><p>Fig. 2. Pivot report for EBSCO Industries databases (fragment); full text database names are in bold</p></caption><table><tbody><tr><th>Database</th><th>Searches_
Automated</th><th>Searches_
Regular</th><th>Total_Item_
Investigations</th><th>Total_
Item_
Requests</th><th>Unique_Item_
Investigations</th><th>Unique_
Item_
Requests</th><th>Unique_Title_
Investigations</th><th>Unique_
Title_
Requests</th></tr><tr><td>Academic Search Complete</td><td>2 693 964</td><td>3267</td><td>2467</td><td>1291</td><td>1854</td><td>1139</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>Art &amp; Architecture Source</td><td>2 693 814</td><td>2502</td><td>377</td><td>179</td><td>251</td><td>144</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Business Source Complete</td><td>2 693 908</td><td>2789</td><td>1474</td><td>743</td><td>1010</td><td>638</td><td>16</td><td>15</td></tr><tr><td>Inspec</td><td>2 675 4 84</td><td>2518</td><td>629</td><td> </td><td>545</td><td> </td><td>11</td><td> </td></tr><tr><td>Library, Information</td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td></tr><tr><td>Science &amp; Technology</td><td>2 693 824</td><td>2526</td><td>141</td><td> </td><td>117</td><td> </td><td> </td><td> </td></tr><tr><td>Abstracts</td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td><td> </td></tr><tr><td>MEDLINE</td><td>2 693 851</td><td>2456</td><td>230</td><td> </td><td>192</td><td> </td><td> </td><td> </td></tr><tr><td>Newspaper Source</td><td>2 693 778</td><td>2688</td><td>270</td><td>144</td><td>129</td><td>116</td><td> </td><td> </td></tr></tbody></table></table-wrap><p> </p><p>DR_D2 — стандартный отчет по отказам в доступе к объектам (items) базы данных.</p><p>Оценка эффективности использования полно­текстовых баз данных базируется на количестве выгрузок полных текстов, как было сказано выше. Для реферативно-библиографических БД, где полные тексты отсутствуют, для этих целей обычно привлекаются два параметра: количество запросов, адресованных БД, и количество обращений к де­тальным записям, то есть, в терминах COUNTER 5, «investigations». Встает вопрос, какие именно ме­трики типов «searches» и «investigations» следует использовать? По «investigations» есть рекомен­дация разработчиков опираться на суммарные значения, то есть на «total_item_investigations». Они показывают, насколько востребованы поль­зователями различные опции изучения за­писи, в том числе ссылки для перехода к пол­ным текстам. Что касается метрик запросов, то тут все зависит от организации использования ресур­са в конкретной организации. Если пользователь целенаправленно выбирает нужную базу данных, то о ее востребованности можно судить по значе­нию «searches_regular», если же используется фе­деративный (распределенный) поиск в несколь­ких БД, одновременно или по умолчанию отмечены несколько БД, как это сделано в РГБ, то использо­вать количество проведенных поисков нецелесо­образно.</p></sec><sec><title>3.3. Title — возможности и типовые отчеты</title><p>Отчеты для объекта типа Title — наиболее инте­ресные с точки зрения содержательного анализа использования репертуара подписки. Они предо­ставляют статистическую информацию на уровне конкретных изданий: журналов, книг, диссертаций, отчетов и других. С их помощью можно получить ответы на вопросы о том, какие издания наиболее востребованы, насколько равномерно распределя­ется спрос на издания, входящие в подписной ре­сурс, как меняется этот спрос во времени. Поскольку статистические отчеты содержат уникальные иден­тификаторы изданий (ISSN, ISBN), их можно допол­нить характеристиками изданий из других баз дан­ных, например тематикой, и выполнить важнейший анализ структуры тематического спроса.</p><p>Для объектов типа Title предусмотрено во­семь типов отчетов: обобщенный Title Master Report (TR) и две группы стандартных отчетов для журна­лов (обозначаются TR_J) и книг (TR_B). Title Master Report позволяет сгенерировать отчет с 8 метрика­ми (всеми, кроме метрик поиска) и полным набо­ром атрибутов.</p><p>В таблице 3 показан небольшой фрагмент отче­та TR с полным набором метрик и атрибутов для из­даний на платформе Wiley Online Library. Для того чтобы рисунок уложился в страницу, из фрагмен­та удалены столбцы Platform, Publisher, DOI и вну­тренние идентификаторы изданий Wiley. На ос­нове таких данных можно конструировать любые отчеты с нужными комбинациями атрибутов и ме­трик. В частности, отчет по использованию жур­нальных статей свободного и платного доступа по годам выхода журналов; его фрагмент для пе­риода с 2011 года показан в таблице 4 (напомним, что обозначение года 9999 означает «article in press»). Видно, что использование статей свобод­ного доступа в выпусках журналов последних лет возрастает. Как было сказано ранее, получить та­кие данные в рамках COUNTER 4 было невозможно.</p><table-wrap id="table-3"><caption><p>Puc. 3. Фрагмент отчета TR с полным набором метрик и атрибутов</p><p>Fig. 3. TR report including complete set of metrics and attributes</p></caption><table><tbody><tr><th>Title</th><th>ISBN</th><th>Print_ISSN</th><th>Online_ISSN</th><th>Data_Type</th><th>Section_Type</th><th>YOP</th><th>Access_Type</th><th>Metric_Type</th><th>Reporting_Period_Total</th></tr><tr><td>Anthropology Today</td><td> </td><td>0268-540X</td><td>1467-8322</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2011</td><td>Controlled</td><td>Total_Item_Investigations</td><td>3</td></tr><tr><td>Anthropology Today</td><td> </td><td>0268-540X</td><td>1467-8322</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2011</td><td>Controlled</td><td>Total_Item_Requests</td><td>1</td></tr><tr><td>Anthropology Today</td><td> </td><td>0268-540X</td><td>1467-8322</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2011</td><td>Controlled</td><td>Unique_Item_Investigations</td><td>1</td></tr><tr><td>Anthropology Today</td><td> </td><td>0268-540X</td><td>1467-8322</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2011</td><td>Controlled</td><td>Unique_ltem_Requests</td><td>1</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2010</td><td>Controlled</td><td>Total_Item_Investigations</td><td>3</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2010</td><td>Controlled</td><td>Total_Item_Requests</td><td>2</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2010</td><td>Controlled</td><td>Unique_Item_Investigations</td><td>1</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2010</td><td>Controlled</td><td>Unique_ltem_Requests</td><td>1</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2017</td><td>Controlled</td><td>Total_Item_Investigations</td><td>4</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2017</td><td>Controlled</td><td>Total_ltem_Requests</td><td>1</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2017</td><td>Controlled</td><td>Unique_Item_Investigations</td><td>1</td></tr><tr><td>Antipode</td><td> </td><td>0066-4812</td><td>1467-8330</td><td>Journal</td><td>Article</td><td>2017</td><td>Controlled</td><td>Unique_Item_Requests</td><td>1</td></tr><tr><td>Applied Multivariate Data Analysis, Second Edition</td><td>978-1-118- 8748-6</td><td> </td><td> </td><td>Book</td><td>Chapter</td><td>2001</td><td>Controlled</td><td>No_License</td><td>1</td></tr><tr><td>Applied Multivariate Data Analysis, Second Edition</td><td>978-1-118- 88748-6</td><td> </td><td> </td><td>Book</td><td>Chapter</td><td>2001</td><td>Controlled</td><td>Total_Item_Investigations</td><td>1</td></tr><tr><td>Applied Multivariate Data Analysis, Second Edition</td><td>978-1-118- 88748-6</td><td> </td><td> </td><td>Book</td><td>Chapter</td><td>2001</td><td>Controlled</td><td>Unique_Item_Investigations</td><td>1</td></tr><tr><td>Applied Multivariate Data Analysis, Second Edition</td><td>978-1-118-88748-6</td><td> </td><td> </td><td>Book</td><td>Book</td><td>2001</td><td>Controlled</td><td>Uniquee_Title_Investigations</td><td>1</td></tr></tbody></table></table-wrap><p> </p><table-wrap id="table-4"><caption><p>Рис. 4. Сводные данные по использованию статей свободного и платного доступа в журналах издательства Wiley в РГБ за 4 месяца 2019 года с разбивкой по годам выпуска</p><p>Fig. 4. Pivot data on article usage (both controlled and OA_gold) for Wiley journal collection split by year of publication in RSL (four months period)</p></caption><table><tbody><tr><th>Access Type — Metrics</th><th>2011</th><th>2012</th><th>2013</th><th>2014</th><th>2015</th><th>2016</th><th>2017</th><th>2018</th><th>2019</th><th>9999</th></tr><tr><td>Controlled</td><td> </td></tr><tr><td>Total_Item_Investigations</td><td>26</td><td>28</td><td>21</td><td>26</td><td>29</td><td>38</td><td>55</td><td>72</td><td>24</td><td>36</td></tr><tr><td>Total_Item_Requests</td><td>26</td><td>27</td><td>21</td><td>23</td><td>29</td><td>37</td><td>54</td><td>69</td><td>23</td><td>31</td></tr><tr><td>Unique_Item_Investigations</td><td>26</td><td>28</td><td>21</td><td>26</td><td>29</td><td>38</td><td>55</td><td>72</td><td>24</td><td>36</td></tr><tr><td>Unique_Item_Requests</td><td>26</td><td>27</td><td>21</td><td>23</td><td>29</td><td>37</td><td>54</td><td>69</td><td>23</td><td>31</td></tr><tr><td>OA_Gold</td><td> </td></tr><tr><td>Total_Item_Investigations</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>8</td><td>1</td><td>3</td><td>6</td><td>25</td><td>21</td><td>6</td></tr><tr><td>Total_Item_Requests</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td><td>8</td><td>1</td><td>3</td><td>6</td><td>25</td><td>19</td><td>6</td></tr><tr><td>Unique_Item_Investigations</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>8</td><td>1</td><td>3</td><td>6</td><td>25</td><td>21</td><td>6</td></tr><tr><td>Unique_Item_Requests</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td><td>8</td><td>1</td><td>3</td><td>6</td><td>25</td><td>19</td><td>6</td></tr></tbody></table></table-wrap><p> </p><p>Стандартные отчеты с предустановленны­ми значениями метрик и атрибутов предложены для решения относительно простых и часто встре­чающихся задач анализа статистики: TR_JR1 и TR_ BR1 — для генерации данных по использованию объектов, не предоставленных в свободный доступ; TRJR2 и TR_BR2 — для анализа отказов в доступе; TR_ JR3 и TR_BR3 — для анализа использования объектов по типам доступа и JR4 — для представления стати­стики использования журналов по годам их выхода.</p></sec><sec><title>3.4. Item — возможности и типовые отчеты</title><p>Отчеты для объектов типа Item предлагают­ся только для ресурсов с определенными типа­ми контента, в которых обычно содержатся бо­лее дробные единицы, чем аналоги традиционных изданий, то есть статьи (не объединенные в выпу­ски и тома журналов), отдельные главы из книг, мультимедиа и подобные. К таким ресурсам отно­сятся репозитории (в том числе репозитории на­боров данных), мультимедиа и научные социаль­ные сети.</p><p>Предусмотрено 3 типа отчетов: обобщенный от­чет IR (Master) с максимальным набором атрибутов и два стандартных отчета с предустановленными параметрами: IR_A1 для статей и IR_M1 для мульти­медиа.</p><p>Следует отметить, что значение репозиториев, научных сетей и мультимедиа в последние годы возрастает, однако практика предоставления стан­дартизованных отчетов для них только начинает утверждаться [<xref ref-type="bibr" rid="cit13">13</xref>].</p><p>Стандарт COUNTER дает возможность организациям-пользователям получать надежную и со­поставимую статистику использования лицензи­онных ресурсов. Как отмечалось во введении, большинство крупных издателей и агрегаторов научного контента западных стран соблюдают этот стандарт. Но есть множество региональных игро­ков издательского рынка, которые если и предо­ставляют статистику использования своих ресур­сов, то генерируют ее по собственным внутренним правилам. Такова ситуация на российском рынке: ни один российский контент-провайдер не про­ходил аудит COUNTER. И хотя некоторые из них заявляют, что их статистические отчеты соответ­ствуют правилам COUNTER, это вызывает обосно­ванные сомнения.</p><p>Эта ситуация вызывает серьезную обеспоко­енность организаций-пользователей, поскольку они не могут суммировать все данные по исполь­зованию ресурсов: для них применяются раз­ные метрики. Например, издатели электронных книг могут давать статистику в количестве про­смотренных страниц. С утверждением в России понимания лицензионных ресурсов как части би­блиотечного фонда [14, 15] и ввода в формы ста­тистических отчетов о деятельности организаций показателей использования электронных ресур­сов (например, в форме 6-НК) эта обеспокоенность возросла.</p><p>Представляется, что новая концептуальная мо­дель COUNTER 5 может служить основой для разра­ботки российским издательским сообществом еди­ных правил генерации статистики, согласованных с COUNTER 5.</p><p>Стандарт COUNTER 5 кардинальным образом переработан по сравнению с предыдущими че­тырьмя версиями. Основа переработки — новая концептуальная модель, абстрагирующаяся от кон­кретных вариантов реализации электронных ре­сурсов и предлагающая четыре обобщенных типа объектов, для которых вводятся новые метрики и применимые атрибуты и их значения, заданные фиксированными списками. Ввод в действие ново­го стандарта расширит возможности организаций, пользующихся лицензионными электронными ре­сурсами, для выполнения количественного и каче­ственного (содержательного) анализа подписного контента.</p><p>Столь существенная переработка привела к ряду важных следствий, которые необходимо учитывать организациям-пользователям лицензионных ре­сурсов.</p></sec></body><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Shepherd P.T. COUNTER: from conception to compliance. Learned Publishing. 2003;16(3):201–205. https://doi.org/10.1087/095315103322110996</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shepherd P.T. COUNTER: from conception to compliance. Learned Publishing. 2003;16(3):201–205. https://doi.org/10.1087/095315103322110996</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Shepherd P.T. COUNTER: towards reliable vendor usage statistics. Vine. 2004;34(4):184–189. https://doi.org/10.1108/03055720410570975</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shepherd P.T. COUNTER: towards reliable vendor usage statistics. Vine. 2004;34(4):184–189. https://doi.org/10.1108/03055720410570975</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Shepherd P.T. COUNTER 2005: a new Code of Practice and new applications of COUNTER usage statistics. Learned Publishing. 2005;18(4):287–293. https://doi.org/10.1087/095315105774648762</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shepherd P.T. COUNTER 2005: a new Code of Practice and new applications of COUNTER usage statistics. Learned Publishing. 2005;18(4):287–293. https://doi.org/10.1087/095315105774648762</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Pesch O. Ensuring consistent usage statistics, Part 1: Project COUNTER. The Serials Librarian. 2006;50(1–2):147–161. https://doi.org/10.1300/J123v50n01_14</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pesch O. Ensuring consistent usage statistics, Part 1: Project COUNTER. The Serials Librarian. 2006;50(1–2):147–161. https://doi.org/10.1300/ J123v50n01_14</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kraemer A. Ensuring consistent usage statistics, part 2: working with use data for electronic journals. The Serials Librarian. 2006;50(1–2):163–172. https://doi.org/10.1300/J123v50n01_15</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kraemer A. Ensuring consistent usage statistics, part 2: working with use data for electronic journals. The Serials Librarian. 2006;50(1–2):163–172. https://doi.org/10.1300/J123v50n01_15</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Baker G., Read E.J. Vendor-supplied usage data for electronic resources: a survey of academic libraries. Learned Publishing. 2008;21(1):48–57. https://doi.org/10.1087/095315108X247276</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baker G., Read E.J. Vendor-supplied usage data for electronic resources: a survey of academic libraries. Learned Publishing. 2008;21(1):48–57. https://doi.org/10.1087/095315108X247276</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Welker J. Counting on COUNTER: The Current State of E-Resource Usage Data in Libraries. Computers in Libraries. 2012;32(9):6–11.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Welker J. Counting on COUNTER: The Current State of E-Resource Usage Data in Libraries. Computers in Libraries. 2012;32(9):6–11.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Pesch O. COUNTER Release 5: What’s New and What It Means to Libraries. The Serials Librarian. 2017;73(3–4):195–207. https://doi.org/10.1080/0361 526X.2017.1391153</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pesch O. COUNTER Release 5: What’s New and What It Means to Libraries. The Serials Librarian. 2017;73(3–4):195–207. https://doi.org/10.1080/036 1526X.2017.1391153</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tenopir C., Christian L., Anderson R., Estelle L., Allard S., Nicholas D. Beyond the download: Issues in developing a secondary usage calculator. Qualitative and Quantitative Methods in Libraries. 2017;5(2):365–377.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tenopir C., Christian L., Anderson R., Estelle L., Allard S., Nicholas D. Beyond the download: Issues in developing a secondary usage calculator. Qualitative and Quantitative Methods in Libraries. 2017;5(2):365–377.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Estelle L. COUNTER: Release 5 of the Code of Practice. Performance Measurement and Metrics. 2017;18(3):180–186. https://doi.org/10.1108/pmm10-2017-0048</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Estelle L. COUNTER: Release 5 of the Code of Practice. Performance Measurement and Metrics. 2017;18(3):180–186. https://doi.org/10.1108/pmm10-2017-0048</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Osterman A., Estelle L., Pesch O. COUNTER: Consistency, Clarity, Simplification, and Continuous Maintenance. Purdue e-Pubs. 2017. https://doi.org/10.5703/1288284316678</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Osterman A., Estelle L., Pesch O. COUNTER: Consistency, Clarity, Simplification, and Continuous Maintenance. Purdue e-Pubs. 2017. https://doi.org/10.5703/1288284316678</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Davis P.M., Price J.S. eJournal interface can influence usage statistics: implications for libraries, publishers, and Project COUNTER. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2006;57(9):1243–1248. https://doi.org/10.1002/asi.20405 13. Needham P., Stone G. IRUS-UK: making scholarly statistics count in UK repositories. Insight. 2012;25(3):262–266. https://doi.org/10.1629/2048-7754.25.3.262</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Davis P.M., Price J.S. eJournal interface can influence usage statistics: implications for libraries, publishers, and Project COUNTER. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2006;57(9):1243–1248. https://doi.org/10.1002/asi.20405</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Литвинова Н.Н. Эволюция представлений о фондах библиотек под влиянием электронной среды. Библиотековедение. 2016;1(1):25–31. 15. Литвинова Н.Н., Хахалева Н.И. Учет электронных сетевых удаленных документов в библиотеках. Библиотековедение. 2014;1:35–41.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Needham P., Stone G. IRUS-UK: making scholarly statistics count in UK repositories. Insight. 2012;25(3):262–266. https://doi.org/10.1629/2048- 7754.25.3.262</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Litvinova N.N. Evolution of Concept of Library Collections under the Impact of Electronic Environment. Bibliotekovedenie. 2016;1(1):25–31 (In Russ.).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Litvinova N.N. Evolution of Concept of Library Collections under the Impact of Electronic Environment. Bibliotekovedenie. 2016;1(1):25–31 (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Litvinova N.N., Khakhaleva N.I. Registering of Electronic Network Remote Documents in Libraries. Bibliotekovedenie. 2014;1:35–41 (In Russ.).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Litvinova N.N., Khakhaleva N.I. Registering of Electronic Network Remote Documents in Libraries. Bibliotekovedenie. 2014;1:35–41 (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
