Светлана Владимировна Орехова — доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономики предприятий
Екатеринбург
Svetlana V. Orekhova — Dr. Sci. (Econ.), Associate Professor, Professor of Department of Enterprise Economics
Yekaterinburg
Марина Викторовна Евсеева — кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и корпоративного управления
Екатеринбург
Marina V. Evseeva — Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor of Department of Economic Theory and Corporate Governance
Yekaterinburg
Евгений Витальевич Кислицын — кандидат экономических наук, доцент кафедры информационных технологий и статистики
Екатеринбург
Evgenii V. Kislitsyn — Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor of Information Technology and Statistics Department
Yekaterinburg
При оценке успешности развития научного журнала исследователи опираются на систему наукометрических показателей и рейтингов. Однако такой подход не позволяет понять причины достигнутых результатов и специфику бизнесмодели издания. Статья посвящена изучению деятельности научных журналов через призму экосистемного подхода. Проверяется гипотеза, что высокорейтинговый научный журнал, его авторы и читатели в совокупности представляют собой закрытую экосистему, имеющую специфические свойства. Методика исследования опирается на оригинальный авторский инструментарий, основанный на расчете показателей, характеризующих степень закрытости экосистемы: доля аффилированных авторов, взаимосвязь между ней и средней влиятельностью одной статьи, разнообразие и изменчивость. Было выдвинуто предположение, что низкие показатели изменчивости и разнообразия указывают на закрытый тип экосистемы журнала. Обобщение и интерпретация эмпирических результатов проводилась методом кластерного анализа. Информационная база основана на сплошной выборке качественных метаданных 20 научных экономических российских журналов за 2013–2020 гг., имеющих максимальные значения Science Index по экономической и управленческой тематикам. Оцениваются данные о числе и уровне концентрации публикаций членами редколлегии и сотрудниками вуза-держателя, а также об интенсивности публикаций отдельных авторов. На базе эмпирической проверки выделено четыре кластера исследуемых журналов. Первый и третий кластеры характеризуются наибольшей степенью закрытости, причем для третьего кластера зафиксирован наиболее низкий по выборке уровень изменчивости. Журналы второго и четвертого кластера имеют условно закрытую экосистему и характеризуются высоким показателем изменчивости. Для них характерна низкая доля публикаций аффилированных авторов, однако выявлено наличие группы авторов, оказывающих значительное влияние на развитие экосистемы журнала. Результаты исследования могут представлять ценность для формирования стратегий развития научных журналов.
Researchers rely on a system of scientometric ratings when they assess the development of a scientific journal. This approach does not allow us to understand the reasons for the results achieved and the specifics of the business model of the publication. The paper describes the study of scientific journals through a prism of the ecosystem approach. The hypothesis is tested that a highly rated scientific journal, its authors and readers together represent a closed ecosystem with specific properties. The research methodology is based on the author’s toolkit which consists on the calculation of ecosystem closeness indicators: the share of affiliated authors, their correlation with the average influence of a paper, diversity and fluidity. The authors suggest that low rates of variability and diversity indicate a closed type of journal ecosystem. Generalization and interpretation of empirical results was carried out by the method of cluster analysis. The information base is a panel metadata of 20 scientific Russian journals for 2013–2020, which have the maximum Science Index ratings on economic and management fields. Also, the authors analyzed the data on the number and level of concentration publications by the editorial board members and staff of the holding institution, as well as the intensity of publications of individual authors. There have been identified four clusters of studied journals being as a base of the empirical verification. The first and third clusters are characterized by the highest rate of closeness. The lowest level of variability in the sample has been recorded for the third cluster. The journals of the second and fourth clusters have a conditionally closed ecosystem and have been characterized by a top-rated of variability. They are characterized by a low share of publications by affiliated authors. However, it was revealed that there had been a group of authors who had a significant impact on the journal’s ecosystem development. The study results can be of value for the strategies formation of scientific journals development.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.