Карты науки составляются на основе анализа данных из структурированных массивов научной информации. Источником такой информации служат библиографические базы данных – индексы цитирования. Кроме первичной информации непосредственно о научных публикациях, индексы цитирования содержат в себе и скрытую вторичную информацию, которую можно извлечь с помощью различных алгоритмов. Один из таких алгоритмов – это метод коцитирования (co-citation), который был разработан в 70-х годах ХХ века (одновременно в СССР и США) и с успехом используется до сих пор.
Принцип работы этого метода заключается в отслеживании совместного цитирования двух публикациях в последующих научных работах. То есть прослеживаются устойчивые проспективные связи между публикациями, которые не имеют между собой формальных связей по первичным признакам. На основе полученных данных формируются кластеры публикаций, которые отражают «естественный», неинституализированный характер развития того или иного направления в науке.
Эти кластеры и взаимосвязи между ними визуализируются в виде графов и таким образом строится междисциплинарная карта науки.
Подобные карты дают возможность получить детальное представление о структуре науки и показывают новые актуальные направления исследований.
На основе анализа данных из индексов цитирования строятся и другие виды карт: карты научной компетенции (competency maps) и карты научных парадигм (Paradigm maps).
Карта компетенции дает возможность выявлять лидеров в научных направлениях на разных уровнях: от микроуровня (научный коллектив) до макроуровня (национальная наука).
Может быть выявлено научное лидерство по следующим основным индикаторам: цитируемость работ, количество публикаций, важность работы для данной предметной области (прорывные исследования). Карты научных парадигм (а по своей сути парадигмы – это и есть сформированные кластеры, принцип построения которых описан выше) могут быть полезны для планирования исследовательских работ в сложных мультидисциплинарных направлениях.
В построении карт науки могут быть использованы и другие подходы. В 2009 исследователи из Лос-Аламоса опубликовали статью, в которой описана альтернативная методика построения междисциплинарной карты. В качестве входных данных используются данные не из индексов цитирования, а о поведении пользователей на интернет-ресурсах, содержащих полные тексты научных статей.
На протяжении 2 лет накапливалась информация о том, журналы какой тематики интересуют конкретного исследователя – пользователя ресурсов, и в дальнейшем эти данные были соотнесены с тематикой опубликованных им научных работ.
Важно отметить, что методики построения карт науки не зависят от того, какие индексы цитирования (библиографические базы данных) используются для формирования входного массива. Способ формирования входного массива зависит от целей, которые стоят перед создателями карты.
