Предварительные результаты анализа когнитивной структуры современной российской этнологии по данным журнальных ссылок

УДК 316.33:001

Вестник СПбГУ. Сер. 2. 2013. Вып. 2

Б. Е. Винер

ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА КОГНИТИВНОЙ СТРУКТУРЫ СОВРЕМЕННОЙ

РОССИЙСКОЙ ЭТНОЛОГИИ ПО ДАННЫМ ЖУРНАЛЬНЫХ ССЫЛОК*

Введение

Британский социолог Р. Уитли выдвинул идею различения социальной и когнитивной структуры науки. Под первой понимаются формы групповой организации ученых1. Четкого определения второй Уитли не дает. К когнитивным структурам он относит «парадигмы» Куна, «теории» Поппера, «исследовательские программы» Лакатоса, а также «научные специальности» [1]. Но когнитивная структура науки может включать как более крупные, так и более мелкие исследовательские области. В настоящее время социологи и науковеды уделяют значительное внимание выявлению когнитивной структуры науки, прежде всего в области естественных и технических наук2.

Когнитивная структура социальных наук изучена намного хуже. Целями настоящей статьи является, во-первых, выделение в российской этнологии совокупности кластеров, описывающих когнитивную структуру данной науки, путем изучения коцитирований с помощью кластерного анализа и алгоритма группирования плотных сетей. Во-вторых, нам важно определить границы применения данных методов на материалах этнологических публикаций.3

Российская этнология (до начала 1990-х годов ее называли этнографией) с момента своего зарождения в 1840-х годах была объектом саморефлексии этнологов (Надеждин, 1847; Пыпин, 1890-1892 [3-4]. С конца 1920-х — начала 1930-х годов то, что сегодня мы называем когнитивной структурой этнологической науки, неоднократно становилось предметом бурных споров в рамках так называемой «дискуссии о предмете этнологической науки» [5-9, с. 91-231]. Особого упоминания заслуживает специально предпринятое библиометрическое исследование состояния российской этнографии в 1975-2000 гг. Однако выполненная в рамках «простой» библиометрии4 эта работа

Винер Борис Ефимович — канд. соц. наук, старший научный сотрудник Социологического института РАН; e-mail: wienerras@yandex.ru

* Статья подготовлена в рамках исследовательского проекта «Когнитивная структура российской этнологии (по данным журнальных цитирований за 2005-2009 гг.)», грант РГНФ N12-03-00030.

Данные по ссылкам к 25 наиболее престижным российским социологическим и этнологическим журналам за 2005-2009 гг. любезно предоставлены Научной электронной библиотекой eLIBRARY. RU

1 Сюда можно отнести научно-исследовательские институты, факультеты, департаменты, кафедры, лаборатории, музеи, научные общества и т. п.

2 См., например, список литературы к статье ван Раана [2].

3 Решение исследовать когнитивную структуру научной дисциплины на примере этнологии определяется тем, что автор статьи окончил исторический факультет по кафедре этнографии и антропологии.

© Б. Е. Винер, 2013

4 «Возможны два пути (два подхода) к квантификации информационных потоков. Первый путь — когда прослеживается динамика отдельных объектов (публикаций, авторов, ключевых слов из заглавий публикаций, авторов, их распределение по странам, рубрикам научных журналов и пр.). Второй путь —

несет сильный отпечаток личности автора, что признает и он сам [11]. По нашему мнению, в случаях с давно существующими социально-научными и гуманитарными дисциплинами историографические исследования и исследования, выполненные в русле «простой» библиометрии не проясняют в достаточной степени, когнитивную структуру таких дисциплин5. В результате исследователи, в частности этнологи, медленно реагируют на концептуальные изменения в зарубежной, да и в российской науке.

В начале 1970-х годов ряд социологов и науковедов приступил к разработке инструментария, позволяющего получить представление о тенденциях развития научного знания путем анализа библиографических ссылок в научных публикациях. Смолл в США [12] и Маршакова [13; 14] в СССР одновременно разработали метод изучения коцитирований. Котицирование можно рассматривать как «меру ассоциации между парами часто цитируемых документов. Сила котицирования определяется как число раз, когда два документа цитируются вместе: она дает понятный количественный способ сгруппировать или связать цитируемые документы» [15, p. 19]. Такой подход позволяет группировать библиографические ссылки по проблематике. Очевидно, что эти группы ссылок указывают на возможность объединить в корреспондирующие им группы исследователей, процитировавших данные документы.

Данные и методы6

Выборка включает 9 продолжающихся сборников и 156 журналов за 20052009 гг., однако ряд из представленных в ней изданий имеет лакуны7. Анализ полученных данных проводился при пороге в 7 цитирований одной и той же публикации для всех вошедших в выборку журналов с целью выявления когнитивной структуры российской социологии и этнологии и при пороге 4 для подвыборки, ориентированной на этнологические публикации, с целью выявления когнитивной структуры российской этнологии. В этнологическую подвыборку попало 71 название. Причем число собственно этнологических журналов и сборников составило 158. Еще шесть журналов являются междисциплинарными9. Большинство остальных

когда выявляются связи между объектами, их корреляция и классификация. Библиометрические исследования науки, относящиеся к первому подходу, автор назвал «простой библиометрией» (plain bib-liometrics), ко второму — «структурной библиометрией» (structural bibliometrics)» [10, c. 8].

5 Однако мы ни в коей мере не склонны абсолютизировать результаты, полученные при помощи «структурной библиометрии» и полагаем, что ее надо использовать в сочетании с другими подходами и методами, как это имеет место при триангуляции, сочетающей разные методы для изучения одного и того же объекта.

6 Более подробное описание наших данных и методов см. в [16].

7 Отредактированную базу данных в формате Excel можно получить от автора по личному запросу.

8 Журналы: «Антропологический форум», «Антропологический форум online», «Манифестация», «Расы и народы», «Этнографическое обозрение», «Этнографическое обозрение online», «Этно-журнал», «Живая старина» и «Традиционная культура» также включены в этнологическую подвы-борку, поскольку РИНЦ включает их в тематическую рубрику «03.61.00 Этнография и историческая антропология». Сборники: «Алгебра родства», «Studia Etnologica», «Материалы полевых исследований МАЭ РАН», «Полевые исследования Института этнологии и антропологии РАН», «Сборник МАЭ», «Этнологические исследования по шаманству и иным традиционным верованиям и практикам».

9 «Ab Imperio», «Археология, этнография и антропология Евразии», «Вестник археологии, антро-

журналов имеют в названии слова «вестник», «известия», «проблемы». Совокупное число ссылок в представленных в выборке журналах и сборников превышает 130 тыс., причем значительная часть из них процитирована более чем в одной статье. При пороге в четыре цитирования этнологическая подвыборка включает 1073 базовые (т. е. цитируемые) публикации, процитированные в 1641 проспективной (т. е. цитирующей) статье в общей сложности 6871 раз. Базы данных для статистической обработки в нашем случае представляют собой 2 прямоугольные матрицы в формате Excel: первая — объединенная база, включающая все 165 социологических, этнологических и междисциплинарных журнала и сборника при пороге цитирования 7, вторая — этнологическая, охватывающая подвыборку из этнологических журналов и сборников и части междисциплинарных журналов (без изданий, не содержащих этнологические публикации).

Инструментарий исследования включает дивизивный кластерный анализ и алгоритм группирования плотных сетей. Эти методы позволяют вычленять внутри выборок совокупности единиц наблюдения (в нашем случае — совокупности цитируемых публикаций) таким образом, что каждая из этих совокупностей является более или менее однородной по представленным в ней единицам наблюдения и при этом существенно отличается от другой совокупности, извлеченной таким же способом из той же выборки10. Статистические расчеты проводил кандидат биологических наук В. Б. Нечаев с помощью пакета SAS.

В ходе дивизивного кластерного анализа компьютерная программа на каждом шаге дивизии дробит исходный массив данных на две части, получая все более мелкие кластеры. Исследователь должен решить для себя задачу, в какой момент следует остановить дробление выборки для получения оптимального количества кластеров. Крупнейший специалист в области кластерного анализа Фипс Араби и его коллеги рекомендуют для определения числа кластеров различные эвристические подходы [17, p. 318-319]. То есть, определяя число кластеров, мы должны исходить из нашего знания предмета исследования, а не всецело полагаться на статистическую процедуру.

Согласно методологической рекомендации И. В. Маршаковой-Шайкевич, в ходе проведения анализа был внесен поправочный коэффициент, основанный на распределении Пуассона, для предотвращения случайных влияний проспективных статей с малым количеством ссылок [14, с. 16-17]11.

Исследователи из Хельсинки Шилдт и Маттсон для анализа коцитирований разработали метод, названный ими «a dense network sub-grouping algorithm». Мы

пология и этнография», «Диаспоры», «Журнал социологии и социальной антропологии», «Мир России: социология, этнология».

1° В случае кластерного анализа такие совокупности называются кластерами, в случае алгоритма группирования плотных сетей — плотными сетями.

ii Вместе с тем И. В. Маршакова-Шайкевич рекомендует исключать из анализа проспективные статьи, имеющие ссылки больше чем на 40 базовых публикаций, поскольку, по ее мнению, статьи с большим количеством ссылок «относятся к библиографиям» [13, с. 6]. По-видимому, это суждение справедливо в отношении некоторых естественных наук, однако в социальных и гуманитарных науках большое количество ссылок в статье — рядовое явление. К тому же традиционно в публикациях историков наличествует обсуждение историографических сюжетов, а в публикациях социологов описанию эмпирического исследования предшествует теоретический обзор состояния изучаемой проблемы. Поэтому мы не отказываемся от включения в наши выборки статей, имеющих более 40 ссылок.

переводим это как «алгоритм группирования плотных сетей». Алгоритм начинает формировать группу, выбирая две ссылки, имеющие наибольшее количество совместных коцитирований. Затем к этой диаде поочередно добавляются узлы12 в порядке убывания средней силы связи коцитирования. И это повторяется до тех пор, пока средняя сила связи не достигнет значения критерия, заранее определенного исследователем. Как только это произойдет, полученную группу удаляют из сети коцитирований, и процедура начинается сначала [18, p. 146-147]. Силу связи коцитирований Шилдт и Маттсон измеряют при помощи коэффициента Жаккара, утверждая: «Явным преимуществом нашего алгоритма является то, что он не включает широко цитируемые книги, которые не принадлежат ни к одному связному [coherent] направлению литературы» [18, p. 147]. То есть исключаются публикации, которые имеют высокие шансы быть процитированными исследователями не из одной, а из разных исследовательских областей, и тем самым осложнить выявление когнитивной структуры изучаемой области науки. Эмпирическим путем Шилдт и Маттсон выяснили, что в их выборке оптимальное количество выявленных групп, или плотных сетей, получается при введении критерия величины коэффициента Жаккара, равной 0,25 [18, p. 151].

Работая с нашей выборкой, В. Б. Нечаев пришел к выводу о необходимости модификации метода Шилдта-Маттсона в плане отказа от введения заранее выбранной величины коэффициента Жаккара, поскольку в нашем случае этот критерий был бы намного меньше, чем в случае, описанном разработчиками метода.

Эмпирическим путем мы установили, что в нашем случае плотные сети можно идентифицировать лишь отсекая базовые статьи, получившие в конкретной сети величины коэффициента Жаккара с нагрузкой от 0 до 0,04. В дальнейших вычислениях подобные статьи не включались в извлекаемую сеть, а оставались в выборке для производства вычислений и определения последующих сетей.

Процедура идентификации кластеров подробно описана в нашей предыдущей статье [19, с. 108-110]13. В ходе этого этапа исследования кластеру, представленному в виде таблицы (с выходными данными публикаций и количеством их цитирований), на основе просмотра названий включенных в него публикаций приписывалось имя, которое уточнялось благодаря анализу аннотаций (или содержания публикаций), а также за счет изучения информации об их авторах.

Далее подсчитывалось отношение числа публикаций, тематика которых совпадала с именем кластера, к числу всех публикаций в кластере и отношение количества ссылок на первые публикации к общему количеству ссылок ко всем публикациям в кластере. Если в обоих случаях частное от такого деления превышало 1/2, мы считали, что кластер идентифицирован достоверно. Кроме того, мы ввели критерии для определения минимального количества публикаций и минимального количества ссылок (цитирований) в кластере и сети: мы полагаем, что должно быть не менее пяти разных публикаций, и в сумме эти публикации должны давать не менее пятидесяти цитирований. Пригодность данного «произвольного» критерия подтвердилась в ходе работы.

Процедура идентификации плотных сетей проводится таким же образом. Но здесь с самого начала можно судить об их количестве с большей уверенностью.

12 Здесь под узлом понимается коцитирование.

13 К сожалению, в этой работе в расчетах был допущен ряд ошибок, существенно повлиявших на ее результаты; мы надеемся исправить их в последующих публикациях.

Результаты

В ходе выполнения статистических процедур получены два набора кластеров и плотных сетей. Результаты для порога 7 описаны в нашей публикации [16]. Здесь мы ограничимся их перечислением, исключив из перечня неэтнологические кластеры и сети14:

1. Кластер и коррелирующаяся с ним сеть Восточнославянская этнология и фольклор (0364: 35/44; 452/547; №10: 11/14; 149/229).

2. Кластер Восточнославянская этнология и фольклор (0054: 33/68; 415/814). Т. Б. Щепанская охарактеризовала этот кластер как «набор для чтения на кафедрах этнографии».

3. Сеть Русская мифология (№10: 11/14; 149/229), коррелирующая с кластером 0364.

4. Сеть Восточнославянская календарная обрядность (№34: 7/8; 158/165).

5. Кластер и коррелирующая с ним сеть Восточнославянские заговоры и заклинания (0365: 7/11; 63/106; №13: 6/11; 56/106).

6. Кластер и коррелирующая с ним сеть Этнология Сибири (0062: 26/45; 261/498; №14: 9/15; 96/151).

7. Кластер и коррелирующая с ним сеть Этнология народов уральской языковой семьи (0063: 7/11; 72/105; №7: 7/12; 80/126).

8. Кластер и коррелирующая с ним сеть Этнология Дагестана (0245: 5/7; 37/59).

9. Кластер и коррелирующая с ним сеть Ислам и доисламские верования в Средней Азии и Казахстане (0244: 5/8; 54/72; №6: 5/7; 37/60).

10. Сеть Семиотика социальной коммуникации (№25: 5/6; 53/64).

11. Сеть и кластер Музей антропологии и этнографии (Кунсткамера) РАН (0307: 3/3; 23/23; №1: 3/5; 23/40).

12. Кластер Теория этноса (0151: 10/17; 119/192).

13. Кластер и коррелирующая с ним сеть Этничность, национализм, этнонацио-нальная политика (0150: 14/22; 208/349; №27: 7/12; 114/213).

Результаты анализа для порога 4 представлены на рисунке-схеме (с. 98). Рассмотрим их более подробно. Для удобства объединим полученные кластеры и сети в несколько групп:

1. Восточнославянская этнология и фольклор. Данная группа не только охватывает наибольшее количество публикаций, но и наиболее сложна по своей структуре. Главной ее особенностью является неотделимость собственно этнологических публикаций от фольклористических в одном и том же кластере или плотной сети. Большую помощь в определении специфики кластеров и сетей из этой группы нам оказала Т. Б. Щепанская.

Алгоритм Шилдта—Маттсона выявляет четыре плотные сети: Русская мифология (№10: 12/24; 107/202), Восточнославянская этнология и фольклор (№15: 15/24; 128/186),

14 Имена кластеров указываются курсивом. Количественные характеристики кластеров даются в круглых скобках после их названия. Четырехзначное число, начинающееся с 0, обозначает кластер, знак «№» с последующим числом обозначает сеть. Первая дробь после номера кластера или сети описывает отношение количества публикаций, соответствующих имени кластера или сети к общему количеству публикаций в кластере, вторая дробь — отношение числа цитирований (ссылок) на публикации, имеющие отношение к имени кластера, к количеству всех цитирований в кластере. Аналогично интерпретируется вторая дробь для сети. Полужирным шрифтом в дробях показаны случаи несоответствия введенным нами критериями. Если заметное количество одних и тех же публикаций (не менее 1/4 в кластере или сети) попадали в кластер и сеть со сходным названием, мы считали, что наблюдается корреляция, или соответствие между кластером и сетью.

Результаты кластерного анализа когнитивной структуры российской социологии при пороге

в 4 цитирования

- 0024 Неидентифицированный кластер

I-0177 Русское устное народное творчество

- 0176 Рускоязычные диаспоры

-0142 Неидентифицированный кластер

- 0022 Этнология Средней Азии

-0165 Народная обрядность

0164 Скотоводческие народы Южной Сибири и Центральной Азии

0152 Сакральное в восточно-славянской этнологии и фольклоре

- 0219 Социальная стратификация

'-0218 Этнология народов монголоязычной группы

_0181 Процессы трансформации социальной струкгурыи общества

в СССР и России

-0184 Русская народная сказка

-0185 Русский героический эпос

-0135 Этнология Л. Н. Гумилева и ее критики

- 0124 Теория фольклора

- 0243 Исламоведение

0242 Этнология алтайцев

-0014 Этнология Северного Кавказа

- 0372 Системы родства

- 0373 Изучение символического

- 0320 Этническая экология

- 0321 Семиотика фольклора

_0010 Домонотеистические религиозные представления

в фольклоре

- 0256 Этнографические музеи

0428 Этнология удмуртов

- 0429 Неидентифицированный кластер

-0148 Теоретичеся социология

- 0200 Этнология обских угров

- 0201 Традиционные представления о мире

-0166 Шаманство и шаманизм

-0158 Этнология адыго-абхазских народов

-0150 Этнология народов Сибири

_ 0241 Ислам и доисламские верования в Средней Азии

и Казахстане

- 0302 Диаспоры и этнические меньшинства

- 0303 Теория этноса

-0188 Нации, национализм, этносоциальная политика

----0319 Восточно-славянские заговоры

---- 0289 Восточно-славянские заговоры

----0317 Русские народные представления о природе

-0179 Этнология народов уральской языковой семьи

0178

Восточнославянская этнология и фольклор

Восточнославянская этнология и фольклор (№59 6/7; 29/35)15 и Русские народные верования о природе16 (№3 10/28; 70/247), состав которых пересекается с составом публикаций самого большого кластера Восточнославянская этнология и фольклор (0178 102/126; 880/1081). При этом еще в большей степени сеть №3 пересекается с одноименным под-кластером Русские народные представления о природе (0317: 5/8(28/36), который можно проследить внутри кластера 0178. В этом же кластере можно обнаружить еще два под-кластера: Восточнославянские заговоры (семиотическая линия) (0319: 4/6; 31/43), Восточнославянские заговоры (типологическая линия) (0289: 8/9; 58/64). Щепанская обратила наше внимание на то, что в первом из них три работы написаны А. Л. Топорковым, известным своими работам по семиотике фольклора и этнологии либо при его участии. Во втором подкластере две работы принадлежат В. Л. Кляусу, который является крупным фольклористом-типологом. Здесь же представлено еще несколько сборников заговоров.

Кроме того, обнаруживаются исследовательские области: Поэтические формы русского устного народного творчества (№58: 6/11; 28/57), Русское устное народное творчество (0177: 6/13; 30/74; №21: 7/14; 42/80), Сакральное в восточнославянской этнологии и фольклоре (0152: 3/5; 23/31; №31 12/23; 98/162), Русская свадебная обрядность (№48 3/6; 13/34), Теория фольклора (0124: 11/20; 66/118; №45: 10/20; 69/126), Русская народная сказка (0184: 6/15; 50/108), Семиотика фольклора (0321: 3/5; 36/48), Русский героический эпос (0185: 6/10; 31/50), Восточнославянский эпос (№6: 18/20; 121/144).

2. Сибиреведение, уралистика и монголоведение. Хотя каждую из этих научных дисциплин можно рассматривать самостоятельно, наши данные свидетельствуют о заметном пересечении сибиреведения с уралистикой и монголоведением, а также с тюркологией. Однако применительно к Сибири мы предпочитаем говорить не о тюркологии как таковой, а об исследовании отдельных тюркских групп, поскольку тюркские народы представлены и в других исследовательских областях.

Оба метода указывают на существование исследовательской области Этнология народов монгольской группы, которой соответствует одноименный кластер (0218: 8/8; 45/45). Большинство цитирований здесь сделано на публикации по бурятам. Алгоритм Шилдта-Маттсона выявляет две плотные сети, пересекающиеся по цитированиям с названным кластером. Сеть Этнология народов монгольской языковой группы (преимущественно бурят) (№36: 5/9; 29/55) удовлетворяет установленным критериям и также опирается в основном на публикации о бурятах. Другая сеть Этнология народов монгольской языковой группы (№34: 5/9; 22/44) имеет только 4 цитирования, но зато в нее включены публикации и по другим сюжетам монголоведения.

Хорошо заметны области Этнология алтайцев (0242: 9/9; 58/58; №9: 12/16; 81/116) и Скотоводческие народы Южной Сибири (тюрко-монголы) (0164: 13/19; 81/130; №29: 3/4; 16/21). Правда, в последнем случае параметры плотной сети не соответствуют нашим критериям.

Отчетливо прослеживаются две области уралистики: Этнология удмуртов (0428: 8/10; 50/77; №42: 4/5; 22/26) и Этнология обских угров (0200: 14/26; 86/162; №16: 12/18; 63/102). А вот самодийцы по результатам кластерного анализа попадают в кластер Этнология народов уральской языковой семьи (0179: 22/28; 144/180), с которым пересека-

15 Здесь две сети имеют одинаковые названия, поскольку мы не смогли установить, чем различается тематика содержащихся в них публикаций. Однако во второй сети количество публикаций составляет 35, не доходя до установленного нами критерия в 50 публикаций.

16 Щепанская отметила, что «внутри славистики верования и обряды — отдельная тематика».

ются цитирования из плотной сети Этнология самодийцев (№20: 8/13; 39/76) и плотной сети Этнология народов уральской языковой семьи (№2: 18/22; 121/149). Причем в последнюю попадает заметное число дореволюционных работ по этнографии Западной Сибири к северу от степной зоны, а также публикаций по коми.

Оба метода демонстрируют наличие исследовательской области Этнология народов Сибири (кроме уральцев) (0150: 26/42; 172/284; №13: 27/45; 142/264). Намечается также плотная сеть Этнология Северо-Восточной Сибири (№ 4/6; 21/38).

3. Средняя Азия и ислам. Хорошо видна исследовательская область Ислам и доисламские верования в Средней Азии и Казахстане (0241: 8/13; 53/80); № 7 10/21; 67/134). Помимо этого обнаруживаются кластер и плотная сеть Исламоведение (0243 7/11; 31/59; № 4/7; 27/43), намечается кластер Этнология Средней Азии (0022: 7/7; 35/35).

4. Кавказоведение. Оба метода выявляют область Этнология адыго-абхазских народов (0158 8/12; 43/61; №8: 18/23; 84/109). При этом же пороге обнаруживаются четыре плотные сети: Этнология Северного Кавказа (№26 15/24; 88/172), Этнология калмыков (№24: 5/9; 24/48) и две сети с именем Этнология Дагестана (№30: 7/11; 36/65) и (№54: 4/5; 18/23). Обращает на себя внимание, что в двух последних случаях в одной из дагестанских сетей насчитывается 65 цитирований, а в другом — только 23. Понятно, что последнюю сеть следует исключить из рассмотрения. Сеть Этнология калмыков вплотную приближается к величине критерия. Цитирования во всех четырех перечисленных здесь плотных сетях пересекаются лишь с одним кластером Этнология Северного Кавказа (0014 20/32; 110/182). То есть в данном случае алгоритм Шилдта—Маттсона оказывается чувствительнее дивизивного кластерного анализа.

5. Доклассовые общества и домонотеистские формы религии. Здесь находятся исследовательские области Шаманство и шаманизм (0166: К 11/21; 71/125; №4: 11/18; 68/129), Домонотеистические религиозные представления в фольклоре (0010: 34/55; 170/328; №5: 48/72; 258/473), Традиционные представления о мире (0201: 7/8; 46/50; № 9/17; 60/116) и Системы родства/Этнография доклассовых и раннеклассовых обществ (0372 6/11; 31/57; №17: 9/17; 80/125). Последняя область получила двойное название, так как при заметном пересечении публикаций, попавших в соответствующий кластер и плотную сеть, все же публикации в кластере тяготеют к первой части названия, а в сети — ко второй. Область Исследование символического (0373: 3/4; 29/34) выявляется только кластерным анализом, однако при этом она не удовлетворяет нашим критериям.

6. Обособленные исследовательские области. Оба метода выявляют области Народная обрядность (0165: 7/13; 53/99; №48 3/6; 13/34)17 и кластер Этническая экология (03204/8; 19/36), корреллирующий с сетью Этническая экология и физическая антропология (№28: 7/12; 32/64).

С кластером Этнографические музеи (0256: 8/16; 46/90) коррелирует сеть Музейные этнографические коллекции и русские географические экспедиции XVШ-XIX вв. (№12: 16/26; 76/147). От кластера, куда попадают публикации только по Музею этнографии и антропологии, сеть отличается также включением работ по коллекциям Азиатского музея, Музеума Государственного адмиралтейского департамента и Центрального военно-морского музея, а также работ о музейных экспонатах, собранных во время географических экспедиций, и о самих экспедициях.

17 Отличия от восточнославянских исследовательских областей в том, что здесь в соответствующий кластер попадают публикаций не только по восточным славянам.

Характер сети Семиотика социальной коммуникации (№33: 8/13; 53/76) определяется публикациями семиотика Р. Барта, философа В. Беньямина, фольклориста-семио-тика К. Богданова и несколькими работами по визуальной социологии и антропологии.

Кластер Теория этноса (0303: 13/21; 115/174) включает среди прочих работы А. А. Арутюнова, Ю. В. Бромлея, В. И. Козлова, П. И. Кушнера, С. А. Токарева, Н. Н. Че-боксарова, С. М. Широкогорова. Кластер и коррелирующая с ним сеть Этнология Л. Н. Гумилева и ее критики (0135: 0135: 4/5; 19/23; № 23: 7/12; 48/88) также относятся к теоретическим проблемам этноса.

За счет междисциплинарности кластер Нации, национализм, этнонациональная политика (0188: 21/41; 198/367) и коррелирующие с ним сети Этничность и национализм (№32: 8/13; 55/97) и Национализм (№72: 5/9; 36/55) охватывает работы, выходящие за рамки проблематики этничности в смежные сюжеты нации, национализма и этно-национальной политики.

Междисциплинарными являются также кластеры и сети, связанные с изучением диаспор: коррелирующая сеть и кластер Русскоязычные диаспоры (0176: 3/7(13/34; №27: 7/12; 31/59) и кластер Диаспоры и этнические меньшинства (0302: 12/22; 78/142), коррелирующий с одноименной сетью (№18: 10/17; 54/94) и сетью Диаспоры (№47: 3/8; 14/41).

7. Социологические области. Эта группа кластеров и сетей образовалось за счет попадания в журнальную выборку междисциплинарных журналов, прежде всего «Журнала социологии и социальной антропологии» и «Мира России». С кластером Теоретическая социология (0148: 29/47; 247/370) пересекаются сразу три одноименные сети (№56: 5/9; 7/53; №62: 5/9; 32/60; №67: 11/17; 87/109), различия между которыми понять сложно из-за сравнительно небольшого количества базовых публикаций по сходной тематике. Кластер Социальная стратификация (0219: 9/10; 53/61) коррелирует с одноименными сетями (№11: 8/16; 42/86 и № 57: 6/7; 41/47), а кластер Процессы трансформации социальной структуры и общества в СССР и России (0181: 5/8(25/44) — с одноименной сетью (№38: 10/16; 52/108). Наконец, в эту же группу попали сети Мигранты и миграции (№68: 3/6; 16/31), Методы социальных наук (№70: 5/9; 27/44) и Процесс формирования современного мира (включая Россию) (№43: 12/19; 76/115).

Заключение

Применение дивизивного кластерного анализа и алгоритма группирования плотных сетей по отношению к массиву журнальных ссылок из российских этнологических и междисциплинарных журналов за 2005-2009 гг. демонстрирует присутствие в когнитивной структуре российской этнологии таких крупных исследовательских областей, как восточнославянская этнология и фольклористика, сибиреведение, уралистика, монголоведение, среднеазиатско-исламские исследования, кавказоведение, исследование доклассовых обществ и домонотеистических религиозных представлений, включающих в себя менее крупные исследовательские области. Присутствуют также исследовательские области, не входящие в перечисленные крупные когнитивные образования. Вопрос о статусе выделенных исследовательских областей остается дискуссионным, поскольку наряду со структурами, формирующимися по объекту исследований, как, например, Восточнославянская календарная обрядность, Этнология алтайцев, Этническая экология и т. п., существуют области, оформившиеся на основе теоретических

ориентаций исследователей, например Восточнославянские заговоры (семиотическая линия), Теория этноса. Предстоит выяснить, каким образом выявленные области связаны с научными школами, теоретическими группами, а также с определенными научными институциями (отделы, лаборатории, кафедры, журналы и т. д.).

Другим важным выводом из проделанной работы является обнаружение расхождения результатов, полученных на разных порогах цитирования: при пороге семь прослеживается существование 13 исследовательских областей, а на пороге четыре их в общей сложности уже 50-60 в зависимости от того, считать ли коррелирующие сети и кластеры с разными именами одной или несколькими исследовательскими областями. При таком расхождении результатов для разных порогов различия между результатами, полученными при помощи кластерного анализа и алгоритма Шилдта-Маттсона, уже не представляются слишком большими. Если учитывать только случаи соответствия сетей и кластеров введенным нами критериям, то примерно в половине случаев оба метода дают близкие результаты. Когда же мы принимаем во внимание еще и случаи, в которых количественные характеристики сети или кластера ниже величин критериев, то методы дают близкие результаты примерно в 3/5 случаев.

Мы надеемся в наших последующих исследованиях выявить оптимальные значения порогов для дальнейшего изучения когнитивной структуры научных дисциплин и сопоставления этих структур для разных национальных научных школ.

Литература

1. Уитли Р. Когнитивная и социальная институционализация научных специальностей и областей исследования // Научная деятельность: структура и институты. М.: Прогресс, 1980. С. 218-256.

2. Raan A. F. J. van. Measuring science: capita selecta of current main issues // Moed H. F., Glänzel W., Schmoch U. Handbook of Quantitative Science and technology Research: The Use of Publication and Patent Statistics in Studies on S&T Systems. [Б.и.]: Kluwer Academic Publishers, 2004. P. 19-45.

3. Надеждин Н. И. Об этнографическом изучении народности русской // Записки Русского географического общества. Кн. 2. СПб.: [Б.и.], 1847 [Повторная публикация: Надеждин Н.И. Об этнографическом изучении народности русской // Этнографическое обозрение. 1994. № 1. С. 107-117. № 2. С. 124-139].

4. Пыпин А. Н. История русской этнографии. Т. I-IV. СПб.: Типогр. М. М. Стасюлевича, 1890-1892.

5. Бромлей Ю. В., Крюков М. В. Этнография: место в системе наук, школы, методы // Советская этнография. 1987. № 3. С. 45-60.

6. Семенов Ю. И. О предмете и внутренней структуре этнографической науки // Советская этнография. 1987. № 4. С. 73-76.

7. Вайнштейн С. И. Историческая этнография в структуре этнографической науки // Советская этнография. 1987. № 4. С. 77-82.

8. Козлов В. И. К вопросу о границах этнографической науки // Советская этнография. 1987. № 6. С. 53-56.

9. Соловей Т.Д. Очерк третий. Рождение советской этнографии (1920-е — начало 1930-х гг.) // Соловей Т. Д. Власть и наука в России. М.: Прометей, 2004. С. 145-231.

10. Маршакова-Шайкевич И. В. Вклад России в развитие науки: библиометрический анализ. М.: ТОО «Янус», 1995. 248 с.

11. Соколовский С. В. Российская этнография в конце ХХ в. (библиометрическое исследование) // Этнографическое обозрение. 2003. № 1. С. 3-53.

12. Small H. Co-citation in the scientific literature: a new measure of the relationship between two documents // Journal of the American Society for Information Science. 1973. Vol. 24, N 4. P. 256-269.

13. Маршакова И. В. Система связей между документами, построенная на основе ссылок (по указателю «Science Citation Index») // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы: ежемесячный научно-технический сборник. 1973. № 6. С. 3-8.

14. Маршакова И. В. Сети цитирования: информационные модели системы научных публикаций. (По данным отечественной и зарубежной печати 1970-1980 гг.). М.: ЦНИИ «Электроника», 1981 (Обзоры по электронной технике. Сер. 9 «Экономика и системы управления». Вып. 1 (760)). 35 с.

15. Small H., Griffith B. C. The structure of scientific literatures I: Identifying and graphing specialties // Science Studies. 1974. Vol. 4, N 1. P. 17-40.

16. Винер Б. Е., Дивисенко К. С. Предварительные результаты анализа когнитивной структуры современной российской социологии по данным журнальных ссылок // Журнал социологии и социальной антропологии, 2013 (в печати).

17. Arabie P., Hubert L. J., Carroll J. D. Clustering // Encyclopedia of Social Measurement. Vol. 1 / ed. by K. Kempf-Leonard. Amsterdam: Elsevier, 2005. P. 317-320.

18. Schildt H. A., Mattson J. T. A dense network sub-grouping algorithm for co-citation analysis and its implementation in the software tool Sitkis // Scientometrics. 2006. Vol. 67, N 1. P. 143-163.

19. Винер Б. Е. Когнитивная структура американской социологии и постдипломное социологическое образование // Журнал социологии и социальной антропологии. 2010. № 4. С. 97-127.

Статья поступила в редакцию 27 декабря 2012 г.