Закон Брэдфорда - это модель, впервые описанная Сэмюэлем С. Брэдфордом в 1934 году, которая оценивает экспоненциально убывающую отдачу от поиска ссылок в научных журналах . Одна формулировка состоит в том, что если журналы в определенной области отсортированы по количеству статей в три группы, каждая из которых содержит около одной трети всех статей, то количество журналов в каждой группе будет пропорционально 1: n: n². [1] Есть несколько связанных формулировок этого принципа.
Во многих дисциплинах этот паттерн называется распределением Парето . В качестве практического примера предположим, что исследователь имеет пять основных научных журналов по своей теме. Предположим, что в месяц в этих журналах появляется 12 интересных статей. Предположим далее, что для того, чтобы найти еще дюжину интересных статей, исследователь должен будет просмотреть еще 10 журналов. Тогда множитель Брэдфорда этого исследователя b m равен 2 (т. Е. 10/5). Для каждой новой дюжины статей этому исследователю нужно будет просматривать в b m раз больше журналов. Изучив 5, 10, 20, 40 и т. Д. Журналов, большинство исследователей быстро понимают, что нет смысла искать дальше.
У разных исследователей разное количество основных журналов и разные множители Брэдфорда. Но эта закономерность вполне применима ко многим предметам и вполне может быть общей схемой человеческих взаимодействий в социальных системах. Подобно закону Ципфа , с которым он связан, у нас нет хорошего объяснения того, почему он работает, но знание того, что он работает, очень полезно для библиотекарей. Это означает, что для каждой специальности достаточно определить «основные публикации» в этой области и хранить только те; очень редко исследователям приходится выходить за рамки этого набора.
Однако его влияние было намного больше. Вооруженный этой идеей и вдохновленный знаменитой статьей Ванневара Буша « Как мы можем думать» , Юджин Гарфилд из Института научной информации в 1960-х годах разработал исчерпывающий указатель того, как распространяется научное мышление. Его индекс научного цитирования (SCI) позволил легко определить, какие именно ученые занимались наукой, оказавшей влияние, и в каких журналах эта наука появилась. Это также стало причиной открытия, которого некоторые не ожидали, что несколько журналов , такие как Природа и Наука , были стержнем всей точной науки . То же самое не происходит с гуманитарными или социальными науками.
Результатом этого является давление на ученых, чтобы они публиковались в лучших журналах, и давление на университеты, чтобы обеспечить доступ к этому основному набору журналов. С другой стороны, набор «основных журналов» может более или менее сильно варьироваться в зависимости от отдельных исследователей и даже в большей степени в зависимости от различных школ мысли. Если журналы отбираются подобным образом, также существует опасность того, что взгляды большинства будут чрезмерно представлены.
Закон Брэдфорда также известен как закон рассеяния Брэдфорда и как распределение Брэдфорда . Еще один более общий термин, который стал использоваться с 2006 года, - это рассеяние информации , хотя его лучше отнести к категории вторичного рассеяния информации . Этот закон или распределение в библиометрии может быть применено к всемирной паутине . [2]
Рассеяние
Хьёрланд и Николайсен (2005, с. 103) выделили три вида рассеяния:
- Лексическая разброса. Россыпь слов в текстах и в сборниках текстов.
- Семантическое рассеяние. Разброс понятий в текстах и в сборниках текстов.
- Предметный разброс. Разброс элементов, полезных для данной задачи или проблемы.
Они обнаружили, что в литературе, посвященной закону Брэдфорда (включая собственные статьи Брэдфорда), неясно, какой вид рассеяния фактически измеряется.
Толкования закона
Интерпретация закона Брэдфорда в терминах геометрической прогрессии была предложена В. Яцко [3], который ввел дополнительную константу и продемонстрировал, что распределение Брэдфорда может применяться к множеству объектов, а не только к распределению статей или цитирований по журналам. Интерпретация В. Яцко (Y-интерпретация) может быть эффективно использована для вычисления пороговых значений в случае, если необходимо выделить подмножества внутри набора объектов (успешные / неуспешные кандидаты, развитые / слаборазвитые регионы и т. Д.).
Связанные законы и распределения
- Закон Бенфорда , первоначально использовавшийся для объяснения явно неоднородной выборки
- Закон Лотки описывает частоту публикаций авторов в той или иной области.
- Степенный закон , общая математическая форма для распределений с «тяжелым хвостом», с полиномиальной функцией плотности. В этой форме могут быть выражены все эти законы и получены оценки.
- Дзета-распределение
- Закон Ципфа , первоначально использовавшийся для частотности слов
- Закон Ципфа – Мандельброта
Смотрите также
Заметки
- ^ Блэк, Пол Э. (2004-12-12). « Закон Брэдфорда в словаре алгоритмов и структур данных» . США Национальный институт стандартов и технологий . Проверено 24 октября 2007 .
- ^ Тернбулл, Дон (1997). «Библиометрия и всемирная паутина» . Технический отчет Университета Торонто. Архивировано из оригинала на 2007-04-02 . Проверено 5 июля 2007 . Цитировать журнал требует
|journal=
( помощь ) - ^ Яцко В.А. Интерпретация закона Брэдфорда в терминах геометрической прогрессии IN: Автоматическая документация и математическая лингвистика, 2012, Vol. 46, № 2, с. 112–117.
Рекомендации
- Брэдфорд, Сэмюэл С., Источники информации по конкретным предметам , Инженерное дело: иллюстрированный еженедельный журнал (Лондон), 137, 1934 (26 января), стр. 85–86.
- Перепечатано как:
- Брэдфорд, Сэмюэл С. Источники информации по конкретным вопросам , Journal of Information Science, 10: 4, 1985 (октябрь), стр. 173–180 [1]
- Хьёрланд, Биргер; и Николайсен, Джепп (2005), Закон рассеяния Брэдфорда: двусмысленность понятия «субъект» , в материалах 5-й Международной конференции по концепциям библиотечной и информационной науки: 96–106.
- Николайсен, Йеппе; и Hjørland, Birger (2007), Практические возможности закона Брэдфорда: критический анализ полученной точки зрения , Journal of Documentation, 63 (3): 359–377. Доступно здесь и здесь
- Суреш К. Бхавнани, Консепсьон С. Уилсон, Рассеяние информации. Доступно [2]