Virtual Reconstruction of Historical Objects as a Research Domain (1996-2020): the Structure of Scientific Discourse through Citations Analysis

Введение

Виртуальные реконструкции объектов историко-культурного наследия являются одной из наиболее динамично развивающихся сфер приложения информационных технологий в отечественных социогуманитарных исследованиях. Данная тематика стала разрабатываться в рамках исторической информатики в конце 1990-х — начале 2000-х гг. ^{[1, с. 161]}. Произошедший в начале XXI века «цифровой поворот» в гуманитарных науках ^{[2, с. 59-63]} существенно актуализировал проблему реконструкции и сохранения историко-культурного наследия в цифровой среде.

Динамичный рост количества публикаций, в которых обсуждаются возможности и проблемы использования цифровых технологий для решения задач виртуального воссоздания объектов историко-культурного наследия, делает весьма актуальной задачу выявления основных тенденций развития данной предметной области. При этом, наряду с традиционными методами историографического анализа представляется перспективным использовать междисциплинарные подходы изучения массивов публикаций, в том числе с применением количественных методов и информационных технологий. В последнее время активно начинает использоваться инструментарий библиометрии — дисциплины, которая занимается математическим и статистическим исследованием документальных информационных потоков в научной сфере.

Работы, основанные на применении подобных методов для анализа историографии, на данный момент немногочисленны. Особо стоить выделить работы отечественного исследователя И. М. Гарсковой. Основные результаты ее библиометрических исследований, в особенности с использованием метода социально-сетевого моделирования (SNA — Social Network Analysis), отражены в многочисленных публикациях, которые посвящены анализу процесса становления и развития исторической информатики ^[3], динамике формирования ее региональных центров ^[4] и межрегиональной компоненты сети Ассоциации «История и компьютер» ^[5], а также различным теоретическим аспектам наукометрического анализа историографии ^[6]. Обобщенные результаты количественного анализа публикаций по исторической информатике были представлены И. М. Гарсковой в ее докторской диссертации и монографии на ее основе ^[7]. Важно заметить, что обозначенные методы, помимо решения традиционных историографических задач, показывают высокую эффективность при анализе научной коммуникации внутри отдельных направлений или тематик исследований, что позволило автору выявить «незримые научные коллективы» — региональные и межрегиональные центры и школы отечественной исторической информатики, изучить специфику их научных «профилей» и персонального состава.

При этом исследователем была отмечена сложность анализа цитирований — одной из методик изучения документальных потоков в научной сфере ^[4]. Научное цитирование — важный элемент научной коммуникации, позволяющий выявить устойчивые связи между учеными и исследовательскими коллективами. В библиометрии анализ цитирования составляет специальный раздел исследований, который обычно подразделяется на анализ статистики цитирования публикаций и анализ коммуникаций цитирования ^[8].

На наш взгляд, трудности при анализе данных цитирований, отмеченные И. М. Гарсковой (прежде всего, отсутствие части историографических источников в зарубежных и российских электронных библиографических базах данных, а также несоответствие их оформления современным нормам и сложность извлечения информации о цитированиях), в данный момент во многом преодолены. Новый «Регламент комплектования баз данных eLIBRARY.RU и РИНЦ», вступивший в силу с 1 августа 2021 года, фактически, завершил процесс оформления РИНЦ в качестве единственной и наиболее полной национальной информационно-аналитической системы, а также крупнейшего массива научных публикаций, аккумулирующего результаты российской науки (впрочем, не только российской, но и ближнего зарубежья) ^[9].

Обозначенная проблема — анализ коммуникаций, образованных цитированиями в научных публикациях, является актуальной задачей в отечественных социогуманитарных исследованиях. Однако именно в исторических исследованиях эта проблема является слабоизученной. Это обуславливает новизну нашего исследования, в котороманализируются данные цитирований для выявления структуры коммуникации в рамках изучаемого научного направления — виртуальных реконструкций объектов историко-культурного наследия. Также в настоящей статье предпринимается попытка разработки обобщающей типологии виртуальных реконструкций объектов историко-культурного наследия с учетом тех изменений, которые произошли с момента первой подобной типологии в диссертационном исследовании Д. И. Жеребятьева — одного из ведущих отечественных специалистов-историков в области виртуальных реконструкций ^{[10, с. 16-28]}.

Настоящая статья посвящена выявлению и анализу устойчивых научных коммуникаций, возникающих между учеными посредством библиографических ссылок в текстах научных публикаций, относящихся к изучаемой предметной области. В результате использования данного подхода удалось выявить «топографию» изучаемого научного направления, выделить ведущие научные центры и ученых, занимающихся исследованиями в данной области. Также на основе количественного анализа цитирований были определены ключевые научные публикации и рассмотрена система их взаимосвязей.

Методология исследования

Теоретической базой данного исследования выступает теория нормативного цитирования, которая основывается на предположении о том, что наука является нормативным институтом, управляемым внутренними наградами, санкциями и специфическим этосом науки, т. е. набором правил поведения в науке, которые не имеют статута юридических законов ^{[8, с. 32]}. Нормативная теория цитирования постулирует, что исследователи цитируют те материалы, которые подтвердили для них свою ценность, Теоретические вопросы использования анализа цитирований неоднократно обсуждались в ряде научных работ ^{[8, 11-12]}.

Количественный анализ цитирования в рамках изучаемого научного направления стал возможен благодаря использованию обширных аналитических возможностей информационного портала НЭБ eLIBRARY.RU. Именно на платформе этого ресурса была сформирована подборка отечественных научных публикаций по виртуальным реконструкциям объектов историко-культурного наследия. Раздел «Подборки публикаций» представляет для пользователей удобное средство для хранения найденных в библиотеке публикаций и их анализа по тематике, году, авторам, организациям или другим параметрам. Мы проводили поиск в базе по следующим словосочетаниям: «Виртуальная реконструкция», «3D-моделирование», «Историко-культурное наследие». Указанные словосочетания искались в названии, аннотации и ключевых словах двух типов публикаций — статьях в журналах и материалах конференций (первичные документальные источники с наименьшим сроком публикации). В итоге мы получили подборку из 649 статей в журналах, а также сборниках конференций, тезисов докладов и статей в сборниках с 1996 по 2020 годы, авторами которых являются более 700 специалистов в различных областях знания: истории, археологии, музеологии, архитектуре, истории науки и техники и др. Дополнительно проводились анализ и отбор публикаций в личных профилях ученых (363 персональных страниц — не все исследователи зарегистрированы в системе), занимающихся исследованиями по данной тематике. В процессе формирования подборки статей нами также проводился анализ библиографических ссылок (более 1270 упоминаний) на найденные публикации. В данном случае понятия «библиографическая ссылка» и «цитирования» являются синонимами, так как в РИНЦ цитирования основываются на информации из библиографических ссылок научных публикаций. Были обработаны все цитирования, являющиеся исключительно внутренними (!). Под внутренними ссылками мы будем понимать все цитирования отобранных 649 публикаций, исходящие только из публикаций, вошедших в состав сформированной подборки. А внешними ссылками в статье считаются все цитирования отобранных 649 публикаций, исходящие из публикаций вне сформированной подборки. Стоит отметить, что наличие большого количества внешних ссылок на эти работы (больше половины от всех цитирований), безусловно, свидетельствует как об их востребованности, так и об очевидном междисциплинарном характере подобных исследований.

В результате обработки первичных данных нами была создана совокупность таблиц по отобранным публикациям в Microsoft Excel. Она содержит в себе информацию об авторах, названиях и выходных данных публикаций, количестве цитирований (по состоянию на декабрь 2020 года) и другие необходимые для исследования данные.

Для визуализации результатов количественного анализа цитирования нами был применен метод социально-сетевого моделирования, реализованный в программе Gephi (версия 0.9.2.) — одном из наиболее популярных программных пакетов для сетевого анализа и визуализации с открытым исходным кодом. Благодаря этой программе можно построить ориентированные графы, которые хорошо визуализируют связи между научными публикациями.

Ограничения методики данного исследования автор видит в весьма формальном характере такого наукометрического показателя, как цитирование, особенно с учетом его специфики в социогуманитарных науках. Также во многом открытым остается вопрос о полноте охвата публикаций и их данных в российской библиографической базе данных РИНЦ. Кроме того, надо учитывать, что возможности для более поздних публикаций набрать достаточное количество цитирований невелики, вообще говоря.

Методика формирования выборки исследования и ее характеристика

С помощью инструмента «Анализ публикаций в данной подборке» на платформе НЭБ eLIBRARY.RU статьи подборки были ранжированы по количеству цитирований. Оказалось, что 325 публикаций вообще не имеют цитирований, 324, соответственно, имеют одно и более цитирований. При этом количество цитирований публикации распределяются крайне неравномерно: статей, имеющих от 1 до 4 цитирований (включительно), насчитывается 562 единицы, т. е. 86,5% от общего количества работ в подборке. Статей, имеющих 5+ цитирований, насчитывается 87 (т. е. 13,5%), но при этом в совокупности на их долю приходится более 830 цитирований (около 66% от всех цитирований). Столь же неравномерным является публикационная активность авторов статей, вошедших в анализируемую подборку: только 23 исследователя имеют 10+ научных публикаций. Выявленная картина хорошо согласуется с данными по другим дисциплинам ^{[12, p. 176]}.

В целом, анализ статистических данных подборки показал, что планка от 3 до 5 цитирований является приемлемой для выделения «пула» высокоцитируемых публикаций. Публикаций с 5+ цитированиями в подборке насчитывается 87, в то время как 3+ цитирований имеют больше чем в полтора раза работ — 146. Однако анализ этих 146 работ показал, что новых коллективов авторов по сравнению с первой выборкой практически не наблюдается.

Исходя из этих соображений, дальнейшая работа осуществлялась с выборкой статей с 5+ цитированиями (включительно). Таких работ, как отмечалось выше, 87. В их составе имеется 45 работ, имеющих 5+ цитирований внутри самой подборки (14% от общего количества процитированных работ и временной промежуток с 2002 по 2018 годы, т. е. практически весь исследуемый период). Эта коллекция включает в себя работы, которые являются наиболее важными в теоретическом и методологическом плане для остальных исследователей, разрабатывающих данную тематику.

Отобранные 45 научных публикаций были внесены в таблицу данных Gephi. Далее были внесены все статьи из подборки, которые ссылаются на эти 45 работ. И те, и другие статьи являются узлами графа. Они были связаны ориентированными ребрами, т. е. ссылками. Общее количество узлов в графе составило 277 (почти 43 % всех статей подборки), а ребер — 375 (28,5% от всех цитирований статей подборки). Таким образом, был создан ориентированный граф, который хорошо визуализирует связи между научными публикациями. Размеры узлов были заданы в зависимости от количества цитирований. Максимальный размер узла составил 26 условных единиц (1 работа), минимальное — 5 (17 работ).

Результаты исследования и их обсуждение

В результате проведенного анализа мы выявили пять крупных кластеров публикаций (см. Рис. 1). Для их визуализации наилучшим образом подошла укладка «Yifan Hu Proportional», основанная на связях узлов графа друг с другом и силе этих связей, c начальным размером шага в 20 единиц.

Рис. 1. Тематические блоки на графе.

Все выделенные «субобласти» графа достаточно автономны, поскольку имеют между собой только около 20 ссылок, но при этом тесно связаны цитированиями внутри себя. Тематическая идентификация этих частей графа позволила нам предложить более детализированную «топографию» данного научного направления в сравнении с работами предыдущих исследователей ^{[7, с. 257-266]}.

Центральной, связующей тематической группой на графе является кластер «Виртуальные исторические реконструкции». Он представлен тремя наиболее цитируемыми коллективами: исследователи, аффилированные с кафедрой исторической информатики МГУ (Л. И. Бородкин, Д. И. Жеребятьев, М. С. Мироненко и ряд других авторов), группа авторов, аффилированная с Сибирским федеральным университетом (А. А. Смолин, М. В. Румянцев, Н. О. Пиков и др.), и специалисты из Новосибирского государственного архитектурно-строительного университета (В. В. Талапов, Т. И. Козлова, С. О. Аникеева и др.). Другие коллективы, работающие в рамках данного направления, публикации которых не вошли в подборку по формальным условиям, представлены в исследовании И. М. Гарсковой ^{[7, с. 257-266]}. Близкими к нему являются также два других кластера, ранее не выделявшиеся исследователями: «Виртуальные реконструкции в истории архитектуры» и «Виртуальные реконструкции в истории науки и техники». Особенностью данных кластеров является то, что они на данный момент представлены единичными коллективами авторов: группой специалистов из Московского архитектурного института (Д. А. Карелин, С. В. Клименко, Ю. Г. Клименко) и коллективом исследователей, аффилированных с Центром виртуальной истории науки и техники ИИЭТ РАН (А. В. Леонов, М. Н. Аникушкин, Ю. М. Батурин, А. Е. Бобков и др.).

Верхний («Виртуальная археология») и нижний («Виртуальные музеи») кластеры связаны с рассмотренными выше группами тематически и генетически (в случае с виртуальной археологией), а также близкими формами репрезентации результатов исследований в цифровой среде (в случае с виртуальными музеями) ^{[7, с. 264-265]}, имеют общий объект исследования — историко-культурное наследие в разных его формах и проявлениях, а также общее применяемое в исследованиях программное и технологическое обеспечение. Различия между этими группами кластеров обусловливаются, на наш взгляд, уровнем применяемых технологий 3D-моделирования. Если руководствоваться классификацией программного обеспечения разработки виртуальных реконструкций, предложенной российским исследователем Д. И. Жеребятьевым ^{[10, с. 31-40]}, то три центральных кластера в основном ориентированы на стандартный набор программ по компьютерному трехмерному моделированию: 2 и 3D редакторы, а также 3D «движки». А оставшиеся две тематические группы в основном нацелены на использование вспомогательных технологий виртуальной реконструкции и, в первую очередь, на технологию фотограмметрии. Разберем каждую из тематических групп более подробно.

Рис. 2. Тематическая группа «Виртуальная археология» (здесь и далее указаны названия научных публикаций).

Начнем с верхней части графа, которая включает в себя статьи, относящиеся к тематической группе «Виртуальная археология» (8 научных публикаций — см. Рис. 2). Особо необходимо отметить, что технологии 3D-моделирования впервые появились именно в археологии на рубеже 1980–1990-х гг. Особая заслуга в этом принадлежит археологу Полу Рейли, который и является автором термина «виртуальная археология» (англ. virtual archaeology ^[13]). Им же были впервые апробированы методы компьютерного 3D-моделирования в археологических исследованиях. Это отражено в ряде его научных статей, посвященных применению компьютерного 3D-моделирования для решения археологических проблем ^[14], и, в частности, для обработки первичных археологических данных ^[15] и монографий, посвященных компьютерному анализу археологического ландшафта острова Мэн ^[16] и анализу перспектив археологии в информационную эпоху ^[17].

Первая отечественная публикация по виртуальной археологии в нашей подборке в НЭБ eLIBRARY.RU датируется 1996 годом ^[18]. Авторы данной публикации дали описание программы АРХЕО, предложенной ими для создания графических информационных систем в среде системы AutoCAD. В этой тематической группе наблюдается сильная связь между ведущими авторами: О. В. Зайцева, М. В. Вавулин, А. А. Пушкарев, которые аффилированы с Томским государственным университетом (далее — ТГУ). В число авторов 7 из 8 публикаций этой тематической группы входит как минимум один из упомянутых выше трех исследователей. Это говорит о наличии активно работающей исследовательской группы, сложившейся в ТГУ как минимум к 2014–2015 гг. Основная сфера интересов этих авторов — методика трехмерной фиксации ^[19], сканирования ^[20] и документирования различных археологических объектов, в особенности с применением фотограмметрии ^[21].

Как видно, технология фотограмметрии пользуется заметной популярностью в отечественной «виртуальной археологии». Эта технология является эффективным инструментом при создании виртуальных моделей различных исторических артефактов, музейных экспонатов и активно применяется в качестве дополнительной технологии при виртуальной реконструкции крупных исторических объектов. На наш взгляд, цитирования публикаций из групп «виртуальная археология» и «виртуальные музеи» обусловлены именно опорой на методический опыт применения подобных вспомогательных технологий в этих направлениях исследований.

Рис. 3. Тематическая группа «Виртуальные музеи».

«Нижняя» часть графа включает в себя публикации по виртуальным музеям. Она состоит из 14 публикаций (см. Рис. 3). Наиболее интересными в данной случае являются две работы, которые были выполнены коллективом специалистов из Тамбовского государственного технического университета (далее — ТГТУ): В. А. Немтинов, Ю. В. Немтинова, А. А. Горелов, А. Б. Борисенко, С. В. Трюфилькин. Эти работы посвящены визуализации виртуальной пространственно-временной модели территории исторической застройки города Тамбова ^[22], технологиям создания таких моделей ^[23] и потому должны быть отнесены к блоку виртуальных исторических реконструкций. Однако стоит отметить, что тематика исследований этого коллектива не ограничивается только виртуальной реконструкцией исторических объектов, но также затрагивает и проблему создания виртуальных музеев. В частности, исследователями из ТГТУ были созданы виртуальные музеи объектов товарищества нефтяного производства братьев Нобель в Тамбовской губернии ^[24], а также у них есть несколько работ, посвященных оценке качества и эффективности виртуальных музеев ^[25], их роли в развитии современной музейной педагогики ^[26] и иным аспектам. Поэтому тематику их исследований можно описать как смешанную, что объясняет их связь, как минимум, с пятью работами блока по виртуальным музеям.

Рис. 4. Тематическая группа «Виртуальные исторические реконструкции».

Центральная тематическая группа в этой части графа является самой крупной (13 научных публикаций — см. Рис. 4) и включает в себя работы, посвященные виртуальной реконструкции непосредственно исторических объектов. Первая публикация по виртуальной реконструкции исторического объекта в нашей подборке датируется 2000 годом ^[27]. Это соотносится и с появлением первых с зарубежными публикациями по данной тематике, которые появляются позже виртуальной археологии, уже в 1990-е годы. Безусловно, ведущими авторами в данной группе является коллектив исследователей, аффилированных с кафедрой исторической информатики МГУ: Д. И. Жеребятьев, Л. И. Бородкин, М. С. Мироненко и др. Именно Д. И. Жеребятьеву и Л. И. Бородкину принадлежит наиболее цитируемая статья в графе — 26 цитирований ^[28]. Она посвящена обзору применения технологий 3D-моделирования в исторических исследованиях с начала 1990-х и до начала 2010-х гг., а также рассмотрению различных теоретических аспектов создания виртуальных реконструкций исторических объектов. Обозначенные авторы также были ведущими исследователями в составе междисциплинарных коллективов, которые реализовали ряд крупных научных проектов по виртуальной реконструкции объектов историко-культурного наследия Москвы ^[29]. Стоит также отметить работы указанных исследователей, посвященные источниковедческим и методологическим аспектам создания подобных виртуальных реконструкций ^[30], а также репрезентации и визуализации их результатов в онлайне ^[31]. Именно данные проекты, во многом остающиеся уникальными в методологическом и технологическом планах до сих пор, закрепили стандарты создания виртуальных исторических реконструкций: в отношении источниковедческой работы, представление построенной 3D-модели в режиме онлайн для ее визуализации и валидации / верификации, «подключение» источниковой базы к построенной трехмерной модели и аналитическая составляющая подобных реконструкций ^{[7, с. 262-263]}.

Также нельзя не отметить два коллектива исследователей, первый из которых включает в себя авторов из Сибирского федерального университета: М. В. Румянцев, А. А. Смолин, Н. О. Пиков, Р. А. Барышев, И. Н. Рудов и др. Наиболее крупный реализованный научный проект данного коллектива — виртуальная реконструкция объектов истории и культуры г. Енисейска ^[32]. Отметим и тот факт, что именно в СФУ в 2011 году состоялся первый всероссийский научно-методический семинар, посвященный виртуальным реконструкциям объектов историко-культурного наследия ^[33]. В нем принимали активное участие как исследователи СФУ, так и вышеназванные историки из МГУ. Близкие тематики разрабатывает коллектив авторов из Новосибирского государственного архитектурно-строительного университета: В. В. Талапов, Т. И. Козлова, С. О. Аникеева и др. Эта группа исследователей занимается в основном проблемами применения довольно новой методики компьютерного 3D-моделирования — технологии информационного моделирования зданий (BIM) для виртуальной реконструкции исторических объектов ^[34] и, в частности, памятников деревянной архитектуры ^[35].

Рис. 5. Тематическая группа «Виртуальные реконструкции в истории науки и техники».

Оставшиеся две тематические группы также сильно связаны внутри себя аффилиацией исследователей. Первая группа «Виртуальные реконструкции в истории науки и техники» (6 научных публикаций — см. Рис. 5) связана с новой областью знаний, которая зародилась в России в 2010-е гг. Отправной точкой здесь можно считать 2011 год, когда в Институте истории и естествознания и техники Российской академии наук был создан Центр виртуальной истории науки и техники. Именно сотрудникам этого центра принадлежат все публикации в данной группе. Отметим таких исследователей, как А. В. Леонов, М. Н. Аникушкин, Ю. М. Батурин, А. Е. Бобков и др. Основной сферой интересов данных исследователей является виртуальная реконструкция как утраченных, так и ныне существующих объектов науки и техники: Денисова пещера на Алтае ^[36], Шуховская радиобашня на Шаболовке ^[37], Международная космическая станция ^[38] и т. д. Это довольно молодая научная область, в рамках которой обозначенный коллектив исследователей является, пожалуй, единственным на данный момент, что и объясняет высокую цитируемость работ внутри этой тематической группы.

Рис. 6. Тематическая группа «Виртуальные реконструкции в истории архитектуры».

Последняя тематическая группа «Виртуальные реконструкции в истории архитектуры» (4 главные публикации — см. Рис. 6) содержит в себе работы коллектива специалистов из Московского архитектурного института: Д. А. Карелин, С. В. Клименко, Ю. Г. Клименко. Основная сфера научных интересов этих исследователей: виртуальные реконструкции античных крепостей в провинциях Римской империи ^[39], объектов религиозного назначения ^[40], а также общие проблемы создания виртуальных реконструкций памятников истории и архитектуры ^[41], их подачи и репрезентации в цифровой среде ^[42]. Достаточно узкая тема и немногочисленность исследователей, занимающихся ею, и обуславливает высокую взаимную цитируемость их публикаций.

Выводы

Проведенный анализ цитирований в изучаемом научном направлении позволил нам уточнить и дополнить существующую типологию научного направления «виртуальные реконструкции объектов историко-культурного наследия». В общем виде сформированную нами типологию можно представить в виде семи отдельных типов направлений использования технологий виртуальных реконструкций в истории:

·Виртуальные реконструкции городов и поселений: города, крепости, остроги, станицы, кремли и т. д.;

·Виртуальные реконструкции комплексов исторических построек: монастыри, городские площади, заводы, университеты и т. д.;

·Виртуальные реконструкции отдельных исторических зданий и сооружений: храмы, училища, дворцы, усадьбы, беседки, детские сады, городские ворота и т. д., а также их интерьера;

·Виртуальные реконструкции объектов науки и техники: Международная космическая станция, Шуховская радиобашня на Шаболовке, электромобиль «Колумбия», вагон императорского поезда Александра III, фермы перекрытия Московского манежа и т. д.;

·Виртуальная реконструкция исторических артефактов: предметы быта, каменные изваяния, вооружения, исторический костюм, старопечатные и рукописные издания и т. д.;

·Виртуальные реконструкции исторических ландшафтов: комплекс исторических построек + ГИС-технологии: исторический ландшафт районов и площадей городов, антропогенный ландшафт отдельных регионов, полуостровов и т. д. (специфический тип виртуальных реконструкций);

·Виртуальные реконструкции исторических событий: войны, известные битвы и сражения, несчастные случаи, имевшие большие последствия для общества и т. д.

Проведенный анализ цитирований также хорошо демонстрирует, что к настоящему времени выделяются очевидные исследовательские коллективы-лидеры, аффилированные в МГУ, СФУ, НГАСУ, МАРХИ и Центре виртуальной истории науки и техники Российской академии наук. Именно указанным исследовательским группам принадлежат работы, наиболее важные в теоретическом и методологическом плане для остальных авторов и подтвердившими для них свою научную ценность, что и объясняет их высокую цитируемость.

Перспективы дальнейших исследований

Анализ ряда библиометрических показателей, характеризующих изучаемую выборку публикаций в целом, позволяет также сформулировать ряд рабочих гипотез и определить перспективы дальнейших исследований. Хорошо заметно, что заметную долю цитирований на построенном графе составляют самоцитирования (из 1270 цитирований подборки более 600 являются самоцитированиями). Самоцитирования обычно применяются авторами в целях упоминания своих предыдущих исследований, необходимых для понимания работы (то есть представляют собой форму научной «автокоммуникации»). На наш взгляд, объяснить высокую степень самоцитирования в данном научном направлении можно объяснить двумя взаимосвязанными факторами. Во-первых, несмотря на активное развитие данной тематики исследований, особенно в рамках исторической информатики, количественный состав исследователей остается довольно немногочисленным. Это может быть связано с относительно «молодостью» данного научного направления. И, во-вторых, немногочисленность количества авторов и высокая степень их концентрации в узких коллективах определяет наличие большого количества работ с двумя и более соавторами. Было бы интересно проанализировать данный параметр в динамике, а также изучить соотношение «внешних цитирований» и цитирований «внутри» изучаемой группы публикаций.

Исследования «молодых», динамично развивающихся научных направлений позволяет на четко очерчиваемом эмпирическом материале изучить процессы накопления «символического капитала» лидирующими исследовательскими группами (т. н. «эффект Матфея»). Именно этот феномен, возможно, объясняет крайне неравномерное распределение цитирований в данном научном направлении. Разумеется, сформулированные выше исследовательские гипотезы требуют дальнейшей проработки и серьезного научного обоснования.

Благодарности

Выражаю благодарность к. и. н., доценту Анне Анатольевне Акашевой и д. и. н., профессору Алексею Андреевичу Мироносу за ценные замечания и советы в ходе проведения исследования и работы над текстом данной статьи.