Исследовательские интересы российских ученых в области инноваций: контент-анализ публикаций

Киреева Н.С.1, Киреев С.А.2
1 Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Россия, Москва
2 Конструктор научной карьеры, Россия, Москва

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 11, Номер 1 (Январь-март 2021)

Цитировать:
Киреева Н.С., Киреев С.А. Исследовательские интересы российских ученых в области инноваций: контент-анализ публикаций // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Том 11. – № 1. – С. 87-100. – doi: 10.18334/vinec.11.1.111516.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=45611374

Аннотация:
В статье приводятся результаты контент-анализа современных научных публикаций, посвященных инновациям. Развитие инновационной деятельности в стране тесно связано с результатами в сфере науки. В связи с этим особую актуальность приобретает выявление основных тенденций публикационной активности российских ученых. Материалом для исследования стала 2451 публикация. Использована методология автоматизированного контент-анализа, позволяющего на основе частоты упоминания отдельных слов и словосочетаний сделать выводы о темах, которые вызывают наибольший интерес. Как показали результаты контент-анализа, внимание исследователей, изучающих инновации, сосредоточено на управлении и внедрении инноваций (2,7% от всего количества публикаций в области инноваций). Исследования часто ограничиваются узкой областью применения. Наиболее часто встречающейся темой исследования инноваций являются: проблемы, возникающие при внедрении инноваций (0,8%); инновации, связанные с переходом к цифровой экономике (0,6%); и инновации, которые могут стать фактором повышения, например, конкурентоспособности или эффективности, или производительности труда (0,5%). Практическая значимость данной работы состоит в том, что на основе ключевых тем, связанных с инновациями, начинающие авторы смогут подобрать темы для своих исследований, понять, по каким исследовательским проблемам наработано большое количество материала, а какие темы еще предстоит осветить в российской науке. Результаты, полученные в работе, могут стать основой для проведения дальнейших исследований, связанных с инновациями.

Ключевые слова: инновации, контент-анализ, публикации, NLTK

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение

Классическая теория инноваций как самостоятельное научное направление формируется с 1911 г., когда Й. Шумпетером были впервые рассмотрены вопросы инноваций, или, используя первоначальную терминологию автора, «новых комбинаций изменений в развитии» [17] (Shumpeter, 1982).

Согласно определению, которое было сформулировано позднее, инновация – это процесс, в котором изобретение или новая идея приобретает экономическое содержание [16] (Tviss, 1989).

Исходя из данного определения, объектом настоящего исследования стали публикации, посвященные инновациям и относящиеся к области исследований «Экономика. Экономические науки».

Выявление связанных с инновациями тем позволит определить проблемы, изучаемые российскими учеными, и определить направления, которые представляют интерес для научного сообщества.

Значительный вклад в развитие методологии инноваций и инновационной деятельности, разработке проблем исследования и моделирования научно-технического прогресса как фактора экономического роста внесли такие отечественные ученые, как С.Ю. Глазьев [4, 5] (Glazev, 1993; Glazev, 1990), К.А. Багриновский, М.А. Бендиков и Е.Ю. Хрусталев [1] (Bagrinovskiy, Bendikov, Khrustalev, 2003), Б.М. Бижоев [2] (Bizhoev, 2019), О.Г. Голиченко [6] (Golichenko, 2010), Л.М. Гохберг [21] (Gokhberg, Kuznetsova, 2011), И.О. Малыхина [10] (Malyhina, 2019), Б.Д. Матризаев [11] (Matrizaev, 2019), О.Н. Мельников, Д.А. Есипенко [12] (Melnikov, Esipenko, 2019), С.М. Молчанова, К.В. Лосев [13] (Molchanova, Losev, 2019) и другие.

Зарубежные ученые также уделяют значительное внимание исследованию инноваций. Так, цели, структура и предметное поле исследования инноваций были определены в работах Фагерберга и Фершпагена [19] (Fagerberg, Verspagen, 2009), которые опирались на накопленные в литературе данные и на результаты собственных опросов более 1000 специалистов со всего мира.

При этом масштабных исследований, позволяющих определить проблемное и предметное поле исследования инноваций, недостаточно.

Цель данной работы – выявить связанные с инновациями области народного хозяйства и проблемы, представляющие наибольший интерес научного сообщества.

Задача исследования – выявление аспектов, которым посвящено наибольшее число работ исследователей в области инноваций по тематике «Экономика» с помощью проведения автоматизированного контент-анализа.

В настоящей работе мы будем рассматривать следующий исследовательский вопрос: каким проблемам, связанным с инновациями, российские авторы посвящали свои работы в 2019 г.

Методы исследования

Для исследования публикационной активности используются различные методы. В частности, анализ цитирования, анализ совместного цитирования, анализ сопутствующих слов и т.д. [23, 25] (Randhawa, Wilden, Hohberger, 2016; Zupic, Čater, 2015). Перечисленные методы используются и для анализа публикаций, посвященных инновациям [20, 22, 24] (Fang, Li, 2021; Klarin, 2019; Rossetto, Bernardes, Borini, Gattaz, 2018).

Одним из наиболее распространенных методов выступает контент-анализ, развитие которого претерпело несколько фаз, что связано в т.ч. с распространением компьютерных технологий [8] (Osin, 2008). Данный метод также используется для анализа публикаций, посвященных инновациям, в частности для определения перспектив инновационного развития России [14] (Mishchenko, 2014).

Контент-анализ – это содержательный анализ массивов однородных документов, имеющий своим предметом анализ содержания текстовых массивов и продуктов коммуникативной корреспонденции. В отечественной исследовательской традиции контент-анализ определяется как количественный анализ текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей [15] (Pashinyan, 2012).

Распространение данного метода связано с развитием интернета, а также с новыми возможностями обработки больших массивов оцифрованных данных [3] (Bykov, Khaustovich, Sys, 2019).

Для анализа была использована выборка, сформированная на базе крупнейшей в России научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU, из опубликованных в 2019 г. публикаций, содержащих слово «инновация» с учетом морфологии по тематике «Экономика. Экономические науки». Размер выборки до удаления дубликатов составил 2451 публикацию. Единицей анализа стали слова и n-граммы – последовательности из n слов.

Для программной реализации контент-анализа был выбран язык Python и библиотека для работы с естественными языками Natural Language Toolkit (NLTK).

Основной способ применения NLTK – это включение в набор параметров распространенных словосочетаний из двух-трех слов. В NLTK имеется поддержка этих возможностей в виде функций nltk.bigrams(...) и nltk.trigrams(...). NLTK имеет возможности:

1) токенизации текста,

2) выбора из всего набора данных N самых часто встречающихся слов,

3) идентификации самых часто встречающихся двух- и трехсловных словосочетаний.

Токенизация – это разделение текстового материала на небольшие части, токены. К токенам относятся слова, предлоги и знаки пунктуации. Достаточно часто стоит задача представить текст в виде массива значимых слов. Тогда после токенизации необходимо произвести чистку на предмет знаков пунктуации и незначимых слов (например, предлогов). Это делается с помощью передачи библиотеке списка стоп-слов, которые автоматически исключаются из рассмотрения [7] (Ismukanova, Lavrov, 2017).

Из выборки были удалены дубликаты названий публикаций. Затем была произведена токенизация названий и удаление знаков пунктуации и незначимых слов (предлогов и т.д.), а словоформы были приведены к словарной форме. В результате число значимых слов во всех заголовках составило 16655 штук.

Из набора данных были выделены наиболее часто встречающиеся слова, а также биграммы и триграммы (последовательности из двух и трех слов).

Результаты и обсуждение

В 2019 г., согласно данным научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU, было опубликовано 2451 публикаций, содержащих в заголовке слово «инновация», или 0,7% из всех опубликованных по тематике «Экономика. Экономические науки» (329 740 штук). Таким образом, интерес к данной теме среди российских исследователей достаточно высок.

Статистический анализ названий статей показал следующее: при общем количестве значимых слов в заголовках публикаций (16655) слово «развитие» в различных вариациях упоминается 405 раз, «управление» – 248 раз, «экономика» – 236 раз, «современный» – 197 раз, «внедрение» – 191 раз. При этом на первом месте по частоте упоминания находится слово «инновация», что обусловлено способом составления выборки.

Предметная область исследования определяется категориями «сфера» (1,0% от всего количества значимых слов) и «система» (0,9%). Примерами подобных заголовков являются: «Инновации как фактор стабильности экономической системы региона», «Оптимизация складского хозяйства в логистической системе путем внедрения логистических инноваций», «Инновации в финансовой сфере: переход банков к микросервисной архитектуре».

Заметную долю также занимают категории «проблема» (0,8%) и «роль» (0,7%).

Таким образом, внимание исследователей главным образом сосредоточено на управлении и внедрении инноваций, а также на их роли и проблемах.

В таблице 1 представлены результаты статистического анализа количества употреблений значимых слов.

Таблица 1

Количество употреблений значимых слов

Единицы анализа
Единицы счета
Частота упоминания абсолютная, раз
Частота упоминания относительная, %
Инновация
2394
14,4
Развитие
405
2,4
Управление
248
1,5
Экономика
236
1,4
Современный
197
1,2
Внедрение
181
1,1
Предприятие
176
1,1
Сфера
160
1,0
Система
157
0,9
Россия
148
0,9
Проблема
138
0,8
Российский
127
0,8
Образование
126
0,8
Роль
124
0,7
Экономический
122
0,7
Условие
121
0,7
Технологический
113
0,7
Фактор
113
0,7
Технология
112
0,7
Эффективность
108
0,6
Деятельность
102
0,6
Цифровой
102
0,6
Основа
101
0,6
Влияние
100
0,6
Организация
98
0,6
Финансовый
97
0,6
Наука
93
0,6
Повышение
91
0,5
Источник: составлено автором.

График распределения частоты слов представлен на рисунке 1. Для наглядности было удалено наиболее часто встречающееся слово «инновация». График иллюстрирует закон Ципфа: если все слова достаточно длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется обратно пропорциональной его порядковому номеру n.

Рисунок 1. График распределения частоты слов (без учета слова «инновация»)

Источник: составлено автором.

Облако слов представлено на рисунке 2.

Рисунок 2. Облако слов (более часто встречающиеся слова представлены более крупным шрифтом)

Источник: составлено автором.

В таблице 2 представлены результаты статистического анализа количества употреблений биграмм. В лингвистике данным термином принято обозначать пары символов, букв, слов [18] (Collins, 1996). Биграмма-коллокация – это неслучайное сочетание двух лексических единиц, связанных семантическими отношениями и употребляющихся в одном фразовом контексте [9] (Litvishko, 2019).

Наиболее часто встречающимися контактными биграммами (парами слов, расположенных последовательно друг за другом) являются «внедрение + инновация», «управление + инновация».

Таким образом, подтверждается ранее сделанный вывод, что внимание исследователей главным образом сосредоточено на управлении и внедрении инноваций. Исследования часто ограничиваются какой-то областью применения, о чем свидетельствует частое употребление биграмм «инновация + сфера», «инновация + система», «технологический + инновация», «социальный + инновация», «финансовый + инновация».

Выявлены специфические, тематически обусловленные биграммы, например «цифровой + экономика».

Таблица 2

Количество употреблений биграмм

Единицы анализа
Частота упоминания абсолютная, раз
Внедрение + инновация
124
Управление + инновация
99
Технологический + инновация
88
Инновация + сфера
74
Роль + инновация
64
Инновация + развитие
64
Социальный + инновация
63
Инновация + современный
62
Развитие + инновация
58
Инновация + фактор
56
Инновация + система
54
Экономика + инновация
53
Инновация + управление
48
Цифровой + экономика
47
Российский + Федерация
43
Влияние + инновация
41
Традиция + инновация
39
Финансовый + инновация
38
Технология + инновация
38
Коммерциализация + инновация
37
Источник: составлено автором.

Наиболее часто встречающимися контактными триграммами (тремя словами, расположенных последовательно друг за другом) являются «проблема + внедрение + инновация», «цифровой + экономика + инновация», «инновация + фактор + повышение».

Таблица 3

Количество употреблений триграмм

Единицы анализа
Частота упоминания абсолютная, раз
Проблема + внедрение + инновация
20
Цифровой + экономика + инновация
18
Инновация + фактор + повышение
18
Вопрос + достижение + инновация
16
Актуальный + вопрос + достижение
14
Роль + инновация + развитие
13
Инновация + банковский + сектор
11
Инновация + система + управление
11
Оценка + эффективность + инновация
11
фактор + повышение + конкурентоспособность
11
Инновация + промышленный + предприятие
10
Инновация + управление + персонал
10
Источник: составлено автором.

Как следует из подсчета наиболее часто встречающихся триграмм, наиболее часто встречающейся проблематикой исследования инноваций являются проблемы, возникающие при внедрении инноваций (20 работ); инновации, связанные с переходом к цифровой экономике (18 работ); и инновации, которые могут стать фактором повышения, например, конкурентоспособности или эффективности, или производительности труда (18 работ).

Ограничением исследования явилось изучение источников, проиндексированных в российской электронной научной библиотеке eLIBRARY.RU в области «Экономика. Экономические науки» за 2019 полный год. Данный период был выбран в связи с тем, что все публикации, опубликованные в 2019 году, проиндексированы в базе, в отличие от публикаций 2020 года, часть которых будет проиндексирована только в 1 квартале 2021 года.

Публикации в российской базе eLIBRARY.RU стали объектом исследования в связи с тем, что все публикации российских ученых, в том числе опубликованные в зарубежных журналах, индексируются в привязке к профилю автора, следовательно, мы можем иметь полную картину российских изданий, посвященных изучаемой проблеме.

Темой дальнейших исследований может стать анализ динамики изменения интереса научного сообщества в области инноваций.

Заключение

Инструментарий контент-анализа, традиционно используемый в социально-гуманитарных исследованиях, вполне применим в экономических науках. Внимание исследователей, изучающих инновации, главным образом сосредоточено на управлении и внедрении инноваций (99 и 124 работы соответственно). Исследования часто ограничиваются узкой областью применения, например, финансовые инновации или инновации в логистической системе.

Как показал анализ наиболее часто употребляемых слов, а также анализ наиболее часто употребляемых биграмм и триграмм, внимание исследователей привлекают проблемы, возникающие при внедрении инноваций; инновации, связанные с переходом к цифровой экономике; и инновации, которые могут стать фактором повышения, например конкурентоспособности или эффективности, или производительности труда и т.д.

Практическая значимость исследования состоит в том, что на основе ключевых тем, связанных с инновациями, начинающие авторы смогут подобрать темы для своих исследований, понять, по каким исследовательским проблемам наработано большое количество материала, а какие темы еще предстоит осветить в российской науке. Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) и другие научные ведомства, кафедры университетов, подразделения аспирантуры и докторантуры вузов смогут выявить пробелы в изучении проблем инноваций и сформулировать темы перспективных научных исследований.

Результаты, полученные в работе, могут стать основой для проведения в дальнейшем большого количества исследований, связанных с инновациями. Метод контент-анализа, применяемый в данном исследовании, воспроизводим.

Например, полученные результаты исследования можно сравнить с публикациями 2020 года и отследить динамику изменения интересов ученых к проблеме инноваций. Можно провести ретроспективный анализ публикаций, посвященных инновациям, отследить динамику роста исследовательского интереса к этой проблеме.


БЛАГОДАРНОСТИ:
Выражаем благодарности рецензентам за ценные советы и рекомендации, которые позволили сделать это исследование более полным.

Источники:

1. Багриновский К.А., Бендиков М.А., Хрусталев Е.Ю. Механизмы технологического развития экономики России: Макро- и мезоэкономические аспекты. - М.: «Наука», 2003.
2. Бижоев Б.М. Инновационные формы привлечения инвестиций в цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 3. – с. 647-656. – doi: 10.18334/vinec.9.3.40945.
3. Быков А.А., Хаустович Н.А., Сыс Е.А. Влияние технологических и организационных инноваций на экономический рост: описание на основе контент-анализа // ЭВР. 2019. №1 (59).
4. Глазьев С. Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. — М.: ВлаДар, 1993.
5. Глазьев С. Ю. Экономическая теория технического развития. — М.: Наука, 1990/
6. Голиченко О.Г. Национальная инновационная система: учеб. пособие. - М.: МФТИ, 2010.
7. Исмуканова А.Н., Лавров Д.Н. Библиотека "Nltk" для сбора статистики встречаемости слов в задаче классификации научных текстов // Математическое и компьютерное моделирование. Сборник материалов V Международной научной конференции, посвященной памяти Р.Л. Долганова. 2017. Издательство: Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского (Омск). С. 115-117.
8. История контент-анализа: версии и безмолвствующие импликации / В. Осин // Ейдос. Альманах теорії та історії історичної науки. — К., 2008. — Вип. 3. — С. 252-283.
9. Литвишко О. М. Структурные особенности биграмм-коллокаций в международных юридических документах // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. 2019. Т. 18, № 2. С. 37–47. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2019.2.4.
10. Малыхина И.О. Анализ приоритетов инновационно-технологического развития России // Экономические отношения. – 2019. – Том 9. – № 4. – с. 2907-2918. – doi: 10.18334/eo.9.4.41253.
11. Матризаев Б. Д. Исследование сравнительной эффективности национальной инновационной системы и качества экономического роста: на примере сравнительного анализа стран ОЭСР и БРИКС // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 3. – с. 673-692. – doi: 10.18334/vinec.9.3.40880.
12. Мельников О.Н., Есипенко Д.А. Формирование среды управления инновационной активностью организации // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 3. – с. 1077-1090. – doi: 10.18334/vinec.9.3.40953.
13. Молчанова С.М., Лосев К.В. Влияние инноваций на конкурентоспособность выпускаемой продукции // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 4. – с. 1373-1382. – doi: 10.18334/vinec.9.4.41245.
14. Мищенко А.С. Контент-анализ научных публикаций о перспективах инновационного развития России как пример заочной экспертизы // Социология науки и технологий. 2014. № 3.
15. Пашинян И.А. Контент-анализ как метод исследования: достоинства и ограничения // Научная периодика: проблемы и решения. 2012. № 3.
16. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. – М.: Экономика, 1989.
17. Шумпетер Й. Теория экономического развития: Исследования предпринимательской прибыли, капитала, кредита и цикла конъюнктуры. – М.: Прогресс, 1982.
18. Collins M., 1996. A New Statistical Parser Based onBigram Lexical Dependencies // Proceedingsof the 34th Annual Meeting of the ACL. SantaCruz, California. P. 184–191. DOI: 10.3115/981863.981888.
19. Fagerberg J., Verspagen B., Innovation studies—The emerging structure of a new scientific field, Research Policy, Volume 38, Issue 2, 2009, 218-233 pp., https://doi.org/10.1016/j.respol.2008.12.006.
20. Fang Xu, Li Ma. Exploring the research themes and their relationships of LIS in China from 2013 to 2018 using co-word analysis, The Journal of Academic Librarianship, Volume 47, Issue 1, 2021, 102295, https://doi.org/10.1016/j.acalib.2020.102295.
21. Gokhberg L., Kuznetsova T. S&T and Innovation in Russia: Key Challenges of the Post-Crisis Period // Journal of East-West Business. 2011.
22. Klarin A. Mapping product and service innovation: A bibliometric analysis and a typology // Technological Forecasting and Social Change, Volume 149, 2019, 119776, https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119776.
23. Randhawa, K., Wilden, R., Hohberger, J., 2016. A bibliometric review of open innovation: setting a research agenda. J. Prod. Innov. Manag. 33, 750–772. https://doi.org/10.1111/jpim.12312.
24. Rossetto, D.E., Bernardes, R.C., Borini, F.M., Gattaz, C.C., 2018. Structure and evolution of innovation research in the last 60 years: review and future trends in the field of business through the citations and co-citations analysis. Scientometrics 115, 1329–1363. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2709-7.
25. Zupic, I., Čater, T., 2015. Bibliometric methods in management and organization. Organ. Res. Methods 18, 429–472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629.


Страница обновлена: 22.07.2021 в 10:12:47