<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="issn">2518-1092</journal-id><journal-title-group><journal-title>Научный результат. Информационные технологии</journal-title></journal-title-group><issn pub-type="epub">2518-1092</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.18413/2518-1092-2022-8-3-0-6</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">3226</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>&lt;strong&gt;ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НАУКОМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РОССИЙСКИХ НАУЧНЫХ ЖУРНАЛОВ ПО ИНФОРМАТИКЕ&lt;/strong&gt;</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>&lt;strong&gt;INTELLECTUAL ANALYSIS OF SCIENTOMETRIC INDICATORS OF RUSSIAN COMPUTER SCIENCE JOURNALS&lt;/strong&gt;</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Соколова</surname><given-names>Елизавета Витальевна</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Sokolova</surname><given-names>Elizaveta Vitalievna</given-names></name></name-alternatives><email>sokolova_ev@usue.ru</email></contrib></contrib-group><pub-date pub-type="epub"><year>2023</year></pub-date><volume>8</volume><issue>3</issue><fpage>0</fpage><lpage>0</lpage><self-uri content-type="pdf" xlink:href="/media/information/2023/3/ИТ_НР_8.3_6_pi46boB.pdf" /><abstract xml:lang="ru"><p>В статье рассматриваются вопросы прогнозирования наукометрических показателей и кластеризации российских научных журналов по информатике с целью оценки текущего развития науки и прогресса научных исследований по тематике в стране, а также состояния конкурентного рынка научных изданий. Исследование базируется на интеллектуальном анализе результатов использовании моделей прогнозирования ARIMA, ETS и nnetar, разработанных в среде RStudio. Результаты исследования могут быть полезны для представителей издательств научных журналов рубрики ГРНТИ &amp;laquo;Информатика. Информационные технологии&amp;raquo; при формировании стратегии развития и продвижения в динамично меняющемся научном мире. Полученные результаты прогноза свидетельствуют о том, что большинство представителей отрасли сохранят свои текущие показатели или изменится незначительно, однако, существует потенциал для вхождения новых журналов. Также было выяснено, что зачастую меньший рост показывают журналы, не входящие в Ядро РИНЦ, что напрямую связано с изменением расчета показателя Science Index от весны 2023 г., однако, вхождение также не является гарантией роста на текущий момент. Тогда как заметный рост отмечен лишь у журналов, которые или причислены к 1 категории ВАК, или причислены ко 2 категории ВАК и входят в Ядро РИНЦ одновременно.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The article discusses issues related to forecasting scientometric indicators and clustering Russian scientific journals in the field of computer science with the aim of evaluating the current state of science and the progress of research in the country, as well as the state of the competitive market for scientific publications. The study is based on the intelligent analysis of results using forecasting models such as ARIMA, ETS, and nnetar, developed in the RStudio environment. The research findings can be valuable for representatives of scientific journal publishers in the field of the State Classifier of Scientific and Technical Information (GRNTI) &amp;quot;Informatics. Information Technologies&amp;quot; when forming development and promotion strategies in a dynamically changing scientific world. The forecasted results indicate that most industry representatives will maintain their current indicators or change insignificantly, but there is potential for the emergence of new journals. It has also been revealed that journals not included in the Higher Attestation Commission (HAC) list often show slower growth, which is directly related to changes in the calculation of the Science Index indicator since the spring of 2023. However, inclusion is not a guarantee of growth at the moment. Significant growth is observed only in journals that are either classified as category 1 by the HAC or classified as category 2 by the HAC and are included in the Russian Science Citation Index (RSCI) Core simultaneously.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>наукометрические показатели</kwd><kwd>публикационная активность</kwd><kwd>научные журналы</kwd><kwd>информационные технологии</kwd><kwd>прогнозирование</kwd><kwd>интеллектуальный анализ</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>scientometric indicators</kwd><kwd>publication activity</kwd><kwd>scientific journals</kwd><kwd>information technology</kwd><kwd>forecasting</kwd><kwd>intellectual analysis</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>Список литературы</title><ref id="B1"><mixed-citation>Aggarwal D., Sharma D. Application of clustering for student result analysis. International Journal of Recent Technology and Engineering. 7(6) (2019): 50-53.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><mixed-citation>Armstrong J.S. Research on scientific journals: Implications for editors and authors. Journal</mixed-citation></ref><ref id="B3"><mixed-citation>of forecasting. 1(1) (1982): 83-104.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><mixed-citation>Айдынов З.П., Нуркашева Н.С., Қарабасов Р.А. Основы прогнозирования временных рядов на основе метода ARIMA // Статистика, учет и аудит. 2019. № 4(75). С. 184-191.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><mixed-citation>Распределение журналов, входящих в перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, ученой степени доктора наук по категориям // Высшая аттестационная комиссия (ВАК) при Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации. URL: https://vak.minobrnauki.gov.ru/uploader/loader?type=19&amp;amp;name=92263438002&amp;amp;f=14239 (дата обращения: 15.05.2023).</mixed-citation></ref><ref id="B6"><mixed-citation>Ferreira M., Santos A., Lucio P. Short-term forecast of wind speed through mathematical models. Energy Reports. 5 (2019): 1172-1184.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><mixed-citation>Ivancheva L. Scientometrics today: A methodological overview. Collnet Journal of Scientometrics and Information Management. 2(2) (2008):47-56.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><mixed-citation>Калугина М.И., Бегичева С.В. Современные возможности визуализации результатов исследований в среде R // BI-технологии и корпоративные информационные системы в оптимизации бизнес-процессов: Материалы IV Международной научно-практической конференции. Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2016. С. 51-55.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><mixed-citation>Крюков Ю.А., Чернягин Д.В. Arima &amp;ndash; модель прогнозирования значений трафика // Информационные технологии и вычислительные системы. 2011. № 2. С. 41-49.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><mixed-citation>Leydesdorff L. The prediction of science indicators using information theory. Scientometrics. 19(3-4) (2019): 297&amp;ndash;324. DOI:&amp;nbsp; 10.1007/bf02095353.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><mixed-citation>Liu H. Forecast of the trend in incidence of acute hemorrhagic conjunctivitis in China from 2011&amp;ndash;2019 using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) and Exponential Smoothing (ETS) models. Journal of infection and public health. 13(2) (2020): 287-294.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><mixed-citation>Min A. A study of likelihood functions of ARIMA (autoregressive integrated moving average) processes (1976).</mixed-citation></ref><ref id="B13"><mixed-citation>Moskaleva O. Russian index of science citation: Overview and review. Scientometrics. 116 (2018): 449-462.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><mixed-citation>Najarzadeh R. Multi-objective TS fuzzy control of Covid-19 spread model: An LMI approach. Biomedical Signal Processing and Control. 79 (2023): 104107.</mixed-citation></ref><ref id="B15"><mixed-citation>RDocumentation. URL: https://www.rdocumentation.org/ (date of application: 15.05.2023).</mixed-citation></ref><ref id="B16"><mixed-citation>R-Studio. URL: https://www.r-studio.com/ru/ (date of application: 15.05.2023).</mixed-citation></ref><ref id="B17"><mixed-citation>Scientific Electronic Library &amp;laquo;eLibrary.Ru&amp;raquo;. URL: https://elibrary.ru/ (date of application: 15.05.2023).</mixed-citation></ref><ref id="B18"><mixed-citation>Tseng Y.H., Lin Y.I., Hung W.C., Lee C.H. A comparison of methods for detecting hot topics. Scientometrics. 81(1) (2009): 73&amp;ndash;90. DOI: 10.1007/s11192-009-1885-x.</mixed-citation></ref><ref id="B19"><mixed-citation>Van Fleet D.D., McWilliams A., Siegel D.S. A theoretical and empirical analysis of journal rankings: The case of formal lists. Journal of management. 26(5) (2000): 839-861.</mixed-citation></ref><ref id="B20"><mixed-citation>Vasileiadou E. Stabilisation operationalised: Using time series analysis to understand the dynamics</mixed-citation></ref><ref id="B21"><mixed-citation>of research collaboration. Journal of Informetrics. 3(1) (2009): 36-48. DOI: 10.1016/j.joi.2008.11.002.</mixed-citation></ref><ref id="B22"><mixed-citation>Wallin J.A. Bibliometric methods: pitfalls and possibilities. Basic &amp;amp; clinical pharmacology &amp;amp; toxicology. 97(5) (2005): 261-275.</mixed-citation></ref><ref id="B23"><mixed-citation>Yazdani K. Scientometrics: Review of concepts, applications, and indicators. Iranian Journal of Epidemiology. 10(4) (2005): 78-88.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>