В своей статье «Применение теории графов в библиотечной сфере — построение фасетной структуры и обзор литературы по вопросу» (Application of graph theory in the library domain — Building a faceted framework based on a literature review) автор, Андреас Люшов (Andreas Lüschow), предлагает принципы структурирования, позволяющие применить теорию графов к библиотечной сфере. Библиотеки хранят огромное количество (мета)данных, между тем лишь малая их толика используется в научных исследованиях, однако другие провайдеры информации, такие как Web of Science, Scopus, Dimensions, Microsoft Academic Graph, Crossref и OpenCitations, выступают в роли систематического источника (мета)данных о научных публикациях и исследованиях. Между тем, библиотечные каталоги представляют собой не менее ценный и исчерпывающий источник информации. С начала 2000-х гг. наука о сетях развивается очень активно, и методы сетевого анализа применяются в изучении данных и феноменов реального мира. Множество источников данных можно представить в виде графа, описывая и сравнивая их характеристики. Такие библиографические данные, как ключевые слова, сведения о цитировании и соавторстве, являются объектом различных исследований и проектов. Поэтому целесообразно было бы и в сфере библиотековедческих исследований применять методы моделирования и анализа графов. Цель данной статьи — предложить ученым и библиотекарям стандартный инструментарий для структурирования научных работ. Для построения такой структуры применимы методы теории графов. Расширяемая структура состоит из множества фасетов, группируемых по пяти категориям (вершины графов, определения ребер графов, цели исследования, характеристики графов, методология), элементы которых могут вступать в произвольные комбинации. Имея в виду такие фасеты, библиотеки могут обращаться к ним как к опорным точкам, предлагая своим пользователям (мета)данные. В данной статье не приводятся формальные определения категорий в такой структуре и не рассматриваются вопросы интеграции с другими научными областями исследований, в которых графы активно используются (например, графы знаний), — это может стать объектом будущих исследований.
УДК: 02:004
ГРНТИ: 13.31
DOI: 10.1177/09610006211036734
Источник:
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/09610006211036734