Zastosowanie statystycznej analizy szeregów czasowych do krótkoterminowego prognozowania rozwoju dyscyplin naukowych

Abstract

CEL/TEZA: Celem pracy jest opis podstaw statystycznej metody analizy szeregów czasowych, zbadanie możliwości jej zastosowania do krótkoterminowego prognozowania rozwoju dyscyplin naukowych w oparciu o dane na temat cytowalności publikacji dyscyplinarnych, wykorzystanie zapewnianej przez metodę możliwości oceny niepewności prognozy, a także interpretacja uzyskanych wyników w kategoriach naukoznawczych. KONCEPCJA/METODY BADAŃ: W ramach niniejszego opracowania zastosowano metodę analitycznej dekompozycji szeregu czasowego jako metodę wyodrębniania trendu rozwojowego w oparciu o dane na temat dynamiki zjawisk masowych. Zjawiskiem masowym było w tym przypadku cytowanie literatury naukowej w polskojęzycznej sferze nauk o Ziemi. Metoda polega w głównej mierze na sformułowaniu równania opisującego ilościowo przebieg zjawiska z rozróżnieniem trendu głównego oraz składowej odpowiadającej wahaniom przypadkowym. Równanie stanowi podstawę przewidywania przyszłych wartości szeregu czasowego. WYNIKI I WNIOSKI: Uzyskane wyniki przemawiają za możliwością efektywnego zastosowania statystycznej analizy szeregów czasowych do krótkoterminowego prognozowania tempa rozwoju dyscyplin naukowych. W przypadku zrealizowanego badania prognozy okazały się akceptowalne dla dwuletniego horyzontu prognozy, chociaż istnieją podstawy, aby przypuszczać, że skonstruowanie prognoz w postaci przedziałów ufności lub nieznaczne zmodyfikowanie metody mogłoby wydłużyć ten okres. Wyniki zinterpretowano w kategoriach naukoznawczych jako uproszczony indeks natychmiastowości dyscyplin, który jest szczególnie predysponowany do praktycznych zastosowań komparatywnych. ORYGINALNOŚĆ/WARTOŚĆ POZNAWCZA: W ramach analizy literatury przedmiotu nie natrafiono na przykłady badań, które byłyby prowadzone w sposób zaproponowany w ramach niniejszej publikacji. Analiza szeregów czasowych była wcześniej stosowana jedynie do wyników podziału zbioru publikacji dyscyplinarnych na, nazywane „klastrami”, podzbiory prac w założeniu reprezentatywnych dla określonych subdyscyplin. Operacja podziału jest zawsze dokonywana w oparciu o jedno z wielu dostępnych kryteriów podobieństwa publikacji, a w szczególności kryterium oparte na współwystępowaniu słów i terminów kluczowych oraz w oparciu o bardzo liczne i dające różne efekty algorytmy grupujące. Wydaje się w związku z tym, że podejście oparte na bezpośredniej cytowalności publikacji pozwala wyeliminować ze zbioru wyników element pewnej niejednoznaczności (względności) uwarunkowany znaczącym zróżnicowaniem i brakiem uniwersalności w zakresie sposobu działania algorytmów grupujących oraz kryteriów kognitywnego podobieństwa publikacji naukowych.

Wybrane metody prognozowania tempa rozwoju dyscyplin naukowych (indeks citing half-life, metoda regresji nieliniowej, linearyzowanej i wielomianowej drugiego stopnia)

“…Potrzeba i praktyczne zastosowania tego rodzaju prognoz zostały omówione przez autorów w ramach odrębnych opracowań (zob. Opaliński, 2017a;2017b;Opaliński & Jaromin, 2017). W ich treści wspomniano m.in., że obiecującą metodą znajdującą zastosowanie w tym zakresie jest statystyczna analiza szeregów czasowych, jak również zaakcentowano fakt, że przedstawiona w ostatnim z wymienionych opracowań metoda konstruowania prognoz jest ściśle związana z badaniem procesu starzenia się piśmiennictwa.…”