Предметно-тематические тренды: назначение и интерпретация

Вопросы применения трендов достаточно широко представлены в отечественных и зарубежных научных работах, практических коммерческих предложениях и приложениях. Тренды представляют собою эффективный аналитический инструмент и могут быть использованы для исследовательской и аналитической работы.

Для аналитика важно знать ответы на следующие вопросы:

• Что такое тренд и какие виды трендов существуют?
• Как, с помощью каких программных средств, построить тренд?
• Как интерпретировать результаты построения тренда?

Существует несколько общепринятых подходов к интерпретации понятия «тренд».

Тренд – это представление в графическом виде изменения некоторой величины или группы величин, отражающих рассматриваемые явления или процессы в динамике на временном интервале, часто с элементами прогноза на последующие временные интервалы. Такое представление тренда всегда основано на количественных измерениях.

Тренд – это представление информации о ситуации или явлениях в схематическом, табличном или текстовом (описательном) виде, отражающем «срез», «картинку», положение вещей за определённый интервал времени или на определенную дату. Такое представление тренда отражает качественные характеристики, содержание (семантику) исследуемых явлений. Часто качественные характеристики являются следствием обработки, анализа и интерпретации числовых данных, например, частот встречаемости терминов в тексте.

Особый класс трендов, используемых в научной работе – предметно-тематические тренды. Применительно к развивающимся междисциплинарным научным исследованиям предметно-тематические тренды позволяют отразить динамику и спрогнозировать тенденции развития тех или иных научных направлений, выделить темы в рамках рассматриваемой тематики, выявить соответствующий тематике терминологический ряд и ключевые слова для построения поисковых запросов. Предметно-тематические тренды могут отражать результаты сравнительного анализа научных материалов, информации из СМИ или социальных сетей по отдельным аспектам, например, данные по предметным областям, журналам, научным школам, ключевым словам, семантическим группам и другим аспектам.

В динамичном потоке общественно-политической и научно-технической информации исследование трендов поможет выявить перспективные направления, технологии и технологические разработки, которые востребованы обществом и в ближайшее время смогут получить реальное воплощение. Для исследователей и аналитиков построение и анализ трендов позволят избавиться от иллюзий, неоправданных ожиданий, технологического «хайпа», и тем самым сфокусировать внимание и усилия на реалистичных задачах и проектах, и оставаясь на острие научной мысли не заниматься «мартышкиным трудом».

При проведении самостоятельных научных изысканий можно использовать несколько типов трендов: предметный, концептуальный, тематический тренды. Для этого первоначально исследователем формируется терминологическое ядро направления, тематики исследования. Поисковые запросы с использованием базовых терминов позволяют подготовить подборку текстов для дальнейшего анализа с использованием специализированного аналитического инструментария, например, Voyant-tools (https://voyant-tools.org), Tropes, (http://www.semantic-knowledge.com/tropes.htm), Sketch Engine (https://www.sketchengine.eu), T-Libra(http://www.softconst.ru/tlibra/) или аналитического аппарата, непосредственно встроенного в библиотечную систему или базу данных, например, Научная электронная библиотека (http://elibrary.ru), реферативная база научной информации Scopus (https://www.scopus.com).

Предметный тренд

Тренд отражает в процентах или абсолютном выражении распределение документов из подборки (корпуса) текстов по предметным областям. Результат может быть представлен численным или графическим образом: как числовой ряд или в виде диаграммы, например, круговой за выбранный временной интервал; в виде матрицы чисел или линейной диаграммы, отражающих динамику изменения «значимости» предметной области для выбранной тематики, если в рассмотрение взято несколько независимых временных интервалов.

Примеры представления предметных трендов.

Распределение научных публикаций по предметным областям. Запрос: "e-Health" or "Digital Healthcare" (Scopus, 2008-2019)

Автор: Кононова О.В., Прокудин Д.Е., преподаватели Университета ИТМО и СПбГУ

Полный текст опубликован по ссылке: https://habr.com/ru/post/562422/