Анализ библиографических данных в мире глобальной науки: от простого к сложному
Институт стран Азии и Африки

Межфакультетский лекционный курс призван познакомить студентов с потенциалом использования искусственного интеллекта для систематики достижений отечественных и зарубежных школ обработки больших массивов библиографических данных в мире глобальной науки на базе цифровых библиометрических систем XXIвека. Курс содержит в себе практические модули о паспорте научной публикации, проверке DOI и метаданных, дифференциации типов источников и версий текста, работе с Google Scholar /Google Академией, OpenAlex, Zotero, ZoteroBib и Arena.ai как инструментами академической информационной грамотности.

Цель курса — научить слушателя оформлять корректные запросы для автоматизации создания актуального библиографического списка литературы по тематике квалификационных или научных работ. ИИ рассматривается, как вспомогательный инструмент для нормализации, проверки структуры и упорядочивания верифицированных записей.

Для достижения поставленной цели в процессе чтения лекций в интерактивном режиме демонстрируются алгоритмы регистрации и работы на актуальных электронных библиографических ресурсах, рассматриваются вопросы стандартизации данных в процессе анализа профильных аналитических задач, демонстрируется потенциал синхронизации международных и российских библиометрических систем, в том числе для корректного отражения в мире глобальной науки публикаций в области востоковедения и африканистики. Дополнительно рассматриваются Crossref для проверки DOI и метаданных, Unpaywall и DOAJ для анализа открытого доступа, OpenAlex для идентификации связей “работа — автор — организация — тема”, Zotero и Zotero Web Library / ZoteroBib при систематике литературы, а также Arena.ai для сравнительной ИИ-помощи при работе со списками литературы с учетом ограничений конфиденциальности.

По итогам курса студенты расширят свои компетенции в сфере поиска опубликованных актуальных источников информации по изучаемым научным направлениям и в области корректного отражения в цифровом пространстве междисциплинарных данных о достижениях отечественных научных школ. Слушатель также получит опыт составления “паспорта публикации”, строить мини-карту исследовательского поля и критически оценивать результаты ИИ-обработки библиографических данных.