100 найцитованіших

ітування, у якому автор посилається більш ранні роботиу своїй предметній галузі, є засобом, завдяки якому вчені визнають першоджерело своїх методів, ідей та висновків, що може бути використане як приблизна оцінка значимості цитованої роботи.

П'ятдесят років тому американський вчений Юджин Гарфілд розробив індекс цитування наукових статей, започаткувавши так званий Science Citation Index (SCI), який в даний час у складі цілого сімейства інших індексів цитування (Social SCI, Arts and Humanity CI, Chemical CI та ін.) видається Інститутом наукової інформації (компанія Thomson Reuters) у Каліфорнії.

Відзначаючи чергові роковини цієї події, журнал «Nature» звернувся до компанії Thomson Reuters з проханням скласти список зі ста найбільш цитованих робіт усіх часів (див. або повний список Web of Science Топ-100.xls). Пошуковий аналіз агентства Thomson Reuters базувався на використанні мультидисциплінарної аналітичної реферативної бази даних Web of Science, що включає 5 індексів: SCIE (Science Citation Index Expanded - мультидисциплінарна реферативна база даних журнальних статей з природничим наукам(починаючи з 1898 року); SSCI (Social Science Citation Index - мультидисциплінарна реферативна база даних журнальних статей з соціальних (суспільних) наук; AHCI (Arts & Humanities Citation Index - реферативна база даних журнальних статей з мистецтва та гуманітарним наукам; CPCI (Conference Proceeding Citation Index) - мультидисциплінарна база даних за матеріалами конференцій, конвенцій, семінарів, симпозіумів, колоквіумів та круглих столів (з 1990 року); BkCI (Book Citation Index - найновіша (створена в 2005 році) мультидисциплінарна база даних, що індексує монографії).

Аналіз, проведений Thomson Reuters, виявив багато сюрпризів. Деякі відкриття, як, наприклад, перше дослідження вуглецевих нанотрубок ( № 36 у списку ТОП-100), є справді класичними. Проте переважна більшість цитованих робіт описує здебільшого експериментальні методи чи прийоми, які вже стали невід'ємними у своїх галузях.

Так, найцитованішою роботою в історії є стаття 1951 року, що описує методику кількісного визначення білка в розчині. на теперішній моментця робота має більш ніж 305000 цитувань - визнання того, що завжди спантеличувало його головного автора, нині покійного американського біохіміка Олівера Лорі, який висловився про це в 1977 році: «Хоча я знаю, що це не найкраща моя стаття… проте я таємно отримую задоволення від цього».

База даних Web of Science містить приблизно 58 мільйонів різних статей. Якщо це зібрання текстів порівняти з горою Кіліманджаро, то 100 статей, що найбільш цитуються, представляли б всього 1 сантиметр на її вершині. Приблизно півтора метри її висоти - це 14 499 статей, які мають більш ніж 1000 цитувань. Тим часом статті, які не цитувалися жодного разу, становили б приблизно половину від їхньої загальної кількості.

У ряді випадків ми стикаємося з ситуацією, коли публікації, що описують нині широко відомі дослідження чи відкриття, мають невисокі показники цитування. Пол Уоутерс, директор Центру досліджень науки і технологій (центр STS) у Лейдені (Нідерланди), каже, що результати таких робіт згодом стають класикою науки, відомої кожному. Прикладом цього може бути той факт, що такі фундаментальні відкриття, як, наприклад, спеціальна теорія відносності Ейнштейна, отримують менше цитувань, ніж вони, можливо, заслуговують, т.к. вони настільки важливі для науки, що вже увійшли до підручників і включаються до статей, як щось звичне і не потребує цитування.

Показники цитування пронизані багатьма супутніми факторами. Так, кількість цитувань збільшився у ранніх статей, т.к. вони мали більше тимчасових можливостей, щоб накопичити значний обсяг маси посилань. Біологи, зазвичай, посилаються у роботі друг на друга частіше, ніж, скажімо, фізики. До того ж різні областізнань генерують різну кількість наукових публікацій. У зв'язку з цим сучасна бібліометрія все далі відходить від примітивних методів, таких як простий підрахунок цитувань, коли йдеться про необхідність оцінити ступінь значущості тієї чи іншої статті: натомість проводять порівняння за тимчасовим діапазоном для відповідних галузей знань.

Для коректного відображення інтерактивних матеріалів потрібно сучасний браузер(Chrome, Safari, Firefox або Internet Explorer 9+) із включеною підтримкою JavaScript.

Список ТОП-100 агентства Thomson Reuters – не єдиний доступний рейтинговий список наукових публікацій. Академія Google (Google Scholar) склала свій власний список статей, що найбільш цитуються (див. « »). Він базується на більшій кількостіпублікацій, т.к. Пошукова система Google відбирає посилання з значно більшого масиву даних, зокрема монографій і книг. У своєму списку Google Scholar Top 100.xls Google Scholar особливу увагу приділяє, наприклад, дослідженням з економіки. У списку Google Scholar також є монографії, які не були проаналізовані агентством Thomson Reuters, хоча серед наукових праць виявляється багато з тих самих досліджень.

У цій статті ми продемонструємо, які наукові роботи, що проводяться в тій чи іншій галузі знань, перевели їх авторів до розряду найбільш цитованих вчених.

Біологічні методи

Протягом кількох десятиліть, у списку 100 цитованих статей домінує біохімія білка. Стаття 1951 року, що описує метод Лоурі для кількісного визначення білка, довгі роки залишається на першоюпозиції, хоча багато біохіміків стверджують, що цей і конкуруючий з ним метод Бредфорда - значний у списку під номером 3 - Дещо застаріли. Робота, в якій описаний спосіб електрофоретичного поділу білків у поліакриламідному гелі (метод Леммлі), займає почесне другемісце у цьому списку. Використання даних методів пояснює велику кількість цитування в області клітинної та молекулярної біологіїде вони досі залишаються незамінними.

Принаймні два біологічні методи, які є у списку ТОП-100 статей, що найбільш цитуються, були відзначені Нобелівською премією.

Дослідження під номером 4 описує метод Сенгер для визначення послідовності нуклеотидів ДНК, також відомий як метод обриву ланцюга. Вперше цей метод секвенування був запропонований Фредеріком Сенгером у 1977 році, за що він був удостоєний Нобелівської премії з хімії у 1980 році.

Дослідження під номером 63 описує полімеразну ланцюгову реакцію (ПЛР) - експериментальний метод молекулярної біології, що дозволяє добитися значного збільшення малих концентрацій певних фрагментів нуклеїнової кислоти (ДНК) в біологічному матеріалі, який розробив американський біохімік Кері Муллісом, який удостоївся Нобелівської премії 9 в.

Інші методи отримали менше громадського визнання, але не залишилися непоміченими. У 1980-х роках італійський генетик Ніколетта Саккі (Nicoletta Sacchi) спільно з польським молекулярним біологом Петром Чомцзинськи опублікували швидкий та недорогий спосіб вилучення РНК із біологічного матеріалу (гуанідин-ізотіоціанатний метод). Метод став дуже популярним і за кількістю цитувань зайняв 5 місце у списку ТОП-100 наукових публікацій. П. Чомцзинськи запатентував кілька модифікацій цього методу та налагодив власний бізнес.

Біоінформатика

Швидкий розвиток методів секвенування, починаючи зі вкладу Сенгера, сприяв підвищенню рейтингу статей, що описують способи визначення послідовностей. Яскравим прикладом є BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) – сімейство комп'ютерних програм, службовців для пошуку гомологів білків або нуклеїнових кислот, для яких відома первинна структура (послідовність) або її фрагмент, які протягом двох десятиліть були називним ім'ям для біологів, молекулярних біологів, біоінформатиків, систематиків. Використовуючи BLAST, дослідник може порівняти наявну у нього послідовність із послідовностями з бази даних та знайти послідовності передбачуваних гомологів. BLAST став настільки популярним методом у руках вчених, що різні версіїпрограми відмічені двічі у списку ТОП-100 наукових публікацій та займають 12 і 14 позиції.

Але незважаючи на свою популярність, BLAST поступився позицією в ТОП-100 однієї з найбільш широко використовуваних в даний час комп'ютерних програм Clustal. Clustal зручна для множинного вирівнювання нуклеотидних та амінокислотних послідовностей одночасно і дозволяє дослідникам описувати еволюційні відносини між послідовностями у різних об'єктів, шукати збіги серед, здавалося б, не пов'язаних послідовностей та прогнозувати, як зміни у певній ланці гена чи білка можуть вплинути на його функцію. В 1994 вийшла стаття з описом ClustalW (з інтерфейсом командного рядка), яка в даний час займає 10 місце у списку ТОП-100 найбільш цитованих публікацій. Стаття 1997 з описом версії з графічним інтерфейсом ClustalX займає 28 місце у списку.

Еволюцію лінійки Clustal продовжила більш сучасна версія Clustal Omega, що дозволяє вирівнювати сотні послідовностей протягом декількох годин і є однією з найбільш ефективних програмдля множини вирівнювання за даними тестів продуктивності.

Філогенетика

Іншою областю знань, що спирається на передові методи секвенування геному, є філогенетика - область біологічної систематики, яка займається ідентифікацією та проясненням еволюційних взаємин серед різних видівжиття Землі, як сучасних, і вимерлих.

Номером 20 у списку ТОП-100 є робота, автори якої ввели в ужиток так званий метод «приєднання сусідів», - швидкий, ефективний спосібпомістити велика кількістьорганізмів у філогенетичне дерево відповідно до певної міри еволюційної відстані між ними, таких як генетична мінливість. Алгоритм зазвичай використовується для дерев, заснованих на ДНК або білкових послідовностях, і вимагає знання відстаней між кожною парою таксонів (наприклад, видів або послідовностей) для побудови дерева. Метод розроблений антропологом Наруя Сайтоу та Масатоші Ней у лабораторії університету Техасу у Х'юстоні у 1980-х р.

«Ми, антропологи, зіткнулися з так званими «великими даними» того часу», - каже Сайтоу, який працює тепер у Національний інститутгенетики в Місіма (Японія). "Наша методика дозволила створити філогенетичні дерева з великими наборами даних без використання значних комп'ютерних ресурсів".

Робота під номером 41 у списку ТОП-100 наукових публікацій присвячена використанню статистики у філогенезі. 1984 року біолог-еволюціоніст Джо Фельзенштейн з університету Вашингтона в Сіетлі адаптував інструмент, відомий як «бутстреп-аналіз» (або просто бутстреп) для визначення точності різних частиневолюційного дерева. Хоча спочатку ця стаття не вважалася високоцитованою, вона стала значно популярнішою в 1990-х і 2000-х, коли молекулярні біологи визнали необхідність використання описаного методу.

Д. Фельзенштейн каже, що концепція бутстреп, розроблена в 1979 Бредлі Ефроном, статистом Стенфордського університету в Каліфорнії, була набагато фундаментальніша, ніж його роботи. Але застосування методу до біологічних систем сприяло тому, що він став згадується набагато більшим числом дослідників. Збільшення кількості цитувань у цьому випадку також є наслідком того, що автор підсумовував результати великої кількостісвоїх досліджень на одній роботі замість того, щоб розбити їх на кілька статей. «У той період я був фізично не в змозі написати кілька статей на цю тему, тому я об'єднав усі отримані мною результати в одну статтю, і це для мене було не принципово», - повідомив автор.

Статистика

Хоча у списку ТОП-100 наукових публікацій є багатий пласт робіт зі статистики, «ці публікації є не найважливішими для нас – статистиками-теоретиками», – каже Стівен Стіглер, статистик та історик з Чикагського університету в Іллінойсі. Очевидно, що результати даних досліджень є найбільш корисними для вчених-практиків.

Велика частина цих досліджень, що взаємно перетинаються, генерується постійно зростаючим потоком даних, що надходять з біомедичних лабораторій. Наприклад, найбільш цитованою статтею зі статистики (номер 11 ) є стаття 1958 року американських дослідників Едварда Каплана та Пола Мейєра, які описали статистичний прийом для оцінки тривалості життя при вивченні ефективності методів лікування хворих. Цей прийом нині відомий як процедура (оцінка) Каплана-Мейєра. Другою статтею (номер 24 у ТОП-100) стала стаття 1972 року британського статистика Девіда Кокса, яка розширила ці дослідження, включивши такі чинники, як стать і вік.

Робота Е. Каплана і П. Мейєра спочатку майже не цитувалася, поки обчислювальна здатність комп'ютерів не почала зростати з 1970-х років, зробивши методи доступнішими для нефахівців. Пов'язана з появою комп'ютерних програм простота використання статистичних методівтакож підвищило популярність статей у цій галузі. Британські статистики Мартін Бленд та Дуглас Альтман запропонували (номер 29 в ТОП-100) описовий метод (нині відомий як метод Бленд-Альтмана) оцінки узгодженості вимірювань. Та сама ідея була введена іншим статистиком 14 роками раніше, але метод Бленда-Альтмана був представлений більш доступним способом, різко підвищивши кількість цитувань роботи вчених

Як найперші, так і найперші останні статтів групі статистики мають справу з однією і тією ж проблемою - багаторазовим порівнянням даних, але від різних областей досліджень. Стаття 1955 року американського статистика Девіда Дункана (номер 64 у ТОП-100) корисна для тих випадків, коли необхідно порівняти кілька невеликих груп даних. У той же час, стаття 1995 року (номером 59 у ТОП-100) ізраїльських статистиків Йоаві Беняміні та Йозефа Хохберга ідеально підходить для порівняння даних з таких областей, як геноміка або нейровізуалізація, де обсяги даних обчислюються іншими порядками, які Д. Дункан навряд чи міг собі уявити.

Альтернативний рейтинг (клацніть, щоб розгорнути/згорнути блок)

Альтернативний рейтинг

База даних Web of Science – не єдиний доступний індекс цитування. Академія Google (Google Scholar) також склала свій список з найбільш цитованих публікацій (Google Scholar Top 100.xls). У дослідженні Google дві третини джерел - це монографії, які були проаналізовані агентством Reuters Thomson. «Більшість рейтингів зосереджуються на журнальних статтях, але не можна не враховувати монографії та книги», - каже Анураг Ачарія, інженер-програміст, який керує командою Академії Google (Google Scholar) у Маунтін-В'ю, штат Каліфорнія. Найбільш цитованим виданням у рейтингу Google (номер 4) є посібник із молекулярного клонування. Проте з аналізу списку випливає, що наукові статті залишаються таким самим впливовим чинником, як і монографії, зазначає Ачарія. Очолюють рейтинги як Google, так і Thomson Reuters ті самі три наукові статті, хоча і в іншому порядку.

Окремий список ТОП-100 Академії Google, який демонструє лише високоцитовані наукові публікації (Google Scholar Top 100 articles only.xls), має багато загальних статей із рейтинговим списком Web of Science. Список Google включає також роботи з економіки та психології, можливо через те, що вони частіше цитуються в монографіях і книжкових виданнях, ніж у наукових статтях Так, під номером 21 знаходиться стаття 1976 про управлінську поведінку компаній (M.C. Jensen & W.H. Meckling J. Financ. Econ. 3, 305-360; 1976), що отримала 45119 цитувань у списку Google і всього лише 8372 в списку. (Google дає більшості статей вищі показники цитувань, ніж Web of Science, проте 5-кратна різниця значень є незвичайною). Найвищою рейтинговою зі статей, які є лише у списку Академії Гугл, під номером 4 стала стаття 1948 року Клода Шеннона, з якою бере свій розвиток сучасна теоріяінформації (C.E. Shannon Bell Syst. Tech. J .27, 379-423; 1948). Академія Google приписує їй 69273 цитування, у той час як у Web of Science вона має 10239 цитувань.

Список десяти найбільш цитованих публікацій за даними Академії Google (Google Scholar), включаючи статті та монографії

Теорія функціоналу щільності

Коли теоретики ставлять перед собою завдання моделювання властивостей речовин на атомно-молекулярному рівні, вони часто використовують програмне забезпечення для розрахунку електронної структури систем, яка визначає їх властивості, такі, як, наприклад, реактивність білка або те, наскільки сильно змінюється теплопровідність ядра Землі чи інших умовах.

Більшість цього програмного забезпеченняпобудована на теорії функціоналу густини (ТФП). Роботи, присвячені ТФП найчастіше цитуються у межах фізичних наук. Дванадцять робіт у списку ТОП-100 мають відношення до ТФП, у тому числі дві з них входять до першої десятки. Традиційні методивизначення електронної структури, зокрема метод Хартрі - Фока і похідні від нього, описують систему за допомогою багатоелектронної хвильової функції. Основна мета теорії функціоналу густини - при описі електронної підсистеми замінити багатоелектронну хвильову функцію електронною густиною. Це веде до суттєвого спрощення завдання.

«Для вивчення поведінки електронів у кристалі кремнію з урахуванням того, що кожен електрон та кожне ядро ​​взаємодіє з будь-яким іншим електроном та ядром, досліднику потрібно проаналізувати один секстильйон (1021) терабайт даних, що далеко за межами можливостей будь-якого комп'ютера. Використання для розрахунків наближень ТФП знижує вимоги до даних до кількох сотень кілобайт, що в межах можливостей стандартного ноутбука», - каже Фелісіано Джустіно, фізик-матеріалознавець з Оксфордського університету, Великобританія.

Фізик-теоретик Вальтер Кон півстоліття тому займався розвитком методів ТФП, узагальнивши свої дослідження в роботах, які зараз займають 34 і 39 місця у рейтингу ТОП-100 найбільш цитованих публікацій. В рамках ТФП важкорозв'язне завдання про опис кількох взаємодіючих електронів у статичному зовнішньому полі (атомних ядер) зводиться до більш простого завдання про незалежні електрони, які рухаються в деякому ефективному потенціалі. Цей ефективний потенціал включає статичний потенціал атомних ядер, а також враховує кулонівські ефекти, зокрема, обмінну взаємодію та електронну кореляцію. Виявилося, що методи, що базуються на ТФП, незважаючи на часом дуже грубі наближення, у багатьох випадках і для багатьох систем дають відмінні результати. За розвиток ТФП В. Кон був удостоєний Нобелівської премії з хімії у 1998 р.

Але минуло кілька десятиліть, як дослідники знайшли спосіб втілити ідею У. Кона у реальність. Дві роботи, що входять до ТОП-100 цитованих публікацій, описують прийоми, на основі яких базуються найпопулярніші методи ТФП, що використовуються також для програмного забезпечення. Один із методів (№ 8 у ТОП-100) розроблений Акселем Бекке з університету Дальхаузі у Галіфаксі (Канада), інший (№ 7 у ТОП-100) групою хіміків-теоретиків із США та званий BLYP (Becke, Lee, Yang, Parr). У 1992 році хімік-програміст Джон Попл (який розділив із В. Коном Нобелівську преміюз хімії у 1998 році) на основі теорії функціоналу щільності розробив популярний програмний пакет Гауссіан.

"Користувачі програмного забезпечення, ймовірно, цитують оригінальні теоретичні роботи з ТФП навіть якщо вони не повністю розуміють теорію", - каже А. Бекк.

«На фундаментальному рівні ТФП може використовуватись для опису всієї хімії, біохімії, біології, наносистем та матеріалів. Все в нашому матеріальному світі залежить від рухів електронів, тому ТФП буквально є основою всього», - говорить він.

Кристалографія

Джордж Шелдрік, хімік з Геттінгенського університету в Німеччині, у 1970-х роках вирішив написати комп'ютерну програму для розрахунку розчинності кристалічних сполук. У ті дні він говорив: «Моя робота полягала в тому, щоб полегшити викладання хімії і для цього я вирішив написати просту програму у своє вільний час». З того часу минуло понад 40 років і його робота переросла в пакет пакетних комп'ютерних програм SHELX, що регулярно оновлюється, який став одним з найпопулярніших інструментів для рентгеноструктурного аналізу.

Зростання популярності SHELX пов'язане з публікацією в 2008 році оглядової статті в журналі Acta Crystallographica, в якій автор описав історію розвитку системи SHELX. У ній була фраза про те, що ця стаття має бути процитована у всіх дослідженнях, де йдеться про застосування SHELX у процесі визначення структури кристалів. Читачі наслідували його заклик і за останні 6 років цей огляд отримав майже 38000 цитувань, тим самим, закріпивши роботу на 13 місці в рейтингу ТОП-100 найбільш цитованих публікацій і зробивши його найвищим рейтинговим оглядом, опублікованим за останні два десятиліття.

До списку ТОП-100 найбільш цитованих публікацій потрапили й інші інструментальні дослідження, які використовуються з метою кристалографії та структурної біології. До них відносяться роботи, що описують пакет HKL (№ 23 у списку ТОП-100) для аналізу даних рентгенівської дифракції; комплекс PROCHECK (№ 71 у списку ТОП-100), що використовується для аналізу просторової структури білків та два графічні редактори, що використовуються для малювання молекулярних структур (№ 82 та № 95 у списку ТОП-100).

Незвичайною для списку ТОП-100 є робота під номером 22 . Це стаття, опублікована 1976 р. Робертом Шенноном - науковим співробітником хімічної корпорації Дюпон (DuPont), який склав повний списокіонних радіусів у залежність від валентного стану атома, а й від його координаційного числа, а разі атомів перехідних металів - навіть від їх спинового стану. Робін Граймс, матеріалознавець з Імперського коледжу в Лондоні, каже, що фізики, хіміки та теоретики досі цитують цю роботу, коли використовують у своїх дослідженнях значення іонних радіусів Шеннона, які часто співвідносяться з іншими властивостями речовин. Це зробило його роботу найцитованішою базою даних.

Найчастіше ми посилаємось на роботи, практично не замислюючись про це. Те ж саме можна сказати і про багато методів і баз даних, зазначених у списку ТОП-100 найбільш цитованих публікацій. У кожному конкретному випадку цей список демонструє те, наскільки глибоко і широко були проведені ті чи інші дослідження, наскільки вони важливі для розвитку тієї чи іншої знань. Але це також служить нагадуванням про те, що позиції будь-якого дослідження у верхній частині списку найцитованіших робіт може залежати і від обставин, що вдало склалися.

"Є один корисна порададля дослідників», - зазначає Пітер Мур, хімік Єльського університету в Нью-Хейвені (США).

"Якщо високі показники цитувань ваших робіт - це те, чого ви прагнете, то врахуйте, що шансів досягти цього більше у того, хто працює в прикладній науці, ніж у того, хто, скажімо, зробить відкриття таємниці Всесвіту".

Двічі на рік Російський індекс наукового цитування складає рейтинг провідних науковців країни за 69 науковими напрямами.

Рейтинг підбиває національна наукова електронна бібліотека eLIBRARY. У відборі беруть участь сотні тисяч вчених, які зареєстровані в електронній бібліотеці. До рейтингу від 5 вересня увійшли 37 вчених МДТУ імені Г. І. Носова. Вони зайняли 73 позиції щодо продуктивності та цитування у 12 наукових напрямках.

У топ-100 найпродуктивніших і найцитованіших вчених Росії за напрямом «Автоматика та обчислювальна техніка» увійшли п'ять вчених МДТУ із 10 тисяч осіб. У напрямі «Гірська справа» – троє вчених із 6 471 осіб. За «Інформатикою» – 10 учених із 1 421. У «Металургії» – 11 учених із 5 412 осіб. За напрямом «Народна освіта. Педагогіка» – троє вчених із 33 145 осіб. У «Стандартизації» – шість учених із 131 людини. У напрямку «Будівництво. Архітектура» – двоє вчених із 8 107. У «Транспорті» – один учений із 4 708 осіб. У напрямку «Філософія» – один вчений із 5 137 осіб. В «Електротехніці» – п'ять вчених із 2 860 осіб. У напрямку «Енергетика» – двоє вчених із 6 818 осіб. У «Мовазнавстві» – один учений із 15 196 осіб.

«Відбір вчених відбувається за двома параметрами: за значенням індексу Хірша – оцінка вагомості вченого – та за кількістю цитувань робіт автора. Другий показник показує затребуваність наукових досліджень, які проводяться у нашому університеті. 37 вчених – це надзвичайно високий показник. Багато наших науковців з основних наукових напрямів МДТУ – металургія, гірнича справа, електротехніка – входять до цього рейтингу з року в рік. Але є й напрямки, якими ми увійшли до топ-100 вперше: наприклад, «Народна освіта. Педагогіка». Висока продуктивність наших вчених гарантує успішну роботу дисертаційних рад МДТУ, аспірантури та діючих наукових шкіл», – пояснила, що увійшла до топ-100 рейтингу за напрямками «Автоматизація та обчислювальна техніка» та «Металургія», начальник відділу трансферу технологій МДТУ, доктор технічних наук Логунова.
Залишається лише посадити, що останні голди ВНЗ з чудовим науковим потенціалом очолювала людина, далека від потреб і сподівань учених. Якби з університету не пішла велика кількість світлих умів, то сьогодні ми могли б пишатися значно більшими цифрами в рейтингу.

Цього року завідувач кафедри громадських зв'язків та медіаполітики, професор, доктор соціологічних наук включений одразу до двох рейтингів:

• «Соціологія» (67-е місце в ТОП-100 - найцитованіших 63-місце в ТОП-100 -найпродуктивніших)
• «Масова комунікація. Журналістика. Засоби масової інформації» (4-е місце в ТОП-100 із 640 тис. авторів у рейтингу найцитованіших, 5-е місце — найпродуктивніших).

Директор центру ділових комунікацій та соціокультурної експертизи, доктор культурології, кандидат філософських наук, професор увійшов до трьох рейтингів ТОП-100 найбільш цитованих російських учених за даними РІНЦ:

• рейтингу «Культура. Культурологія» 24 місце;
• рейтинг Політика. Політичні науки»40 місце;
• рейтинг "Соціологія" 50 місце.

Директор центру « Громадянське суспільствота соціальні комунікації», доктор філософських наук, професор посідає 68 місце у рейтингу «Культура. Культурологія» Директор програми, проекту центру державно-приватного партнерства, доктор філософських наук, професор на 64 місці у рейтингу « Громадські наукизагалом» Професор кафедри державно-правових дисциплін, доктор юридичних наук посідає 92 місце у рейтингу «Суспільні науки загалом» Професор кафедри організаційного проектування систем управління, доктор філософських наук посідає 94 місце у рейтингу «Охорона довкілля. Екологія людини». Директор ІДСУ РАНХіГС, доктор юридичних наук посідає 86 місце у рейтингу «Політика. Політичні науки» Професор кафедри регіонального управління, доктор юридичних наук на 91 місці у рейтингу «Політика. Політичні науки». У рейтингуванні враховувалася кількість публікацій, включених до РІНЦу, цитування та Індекс Хірша. Індекс Хірша, або h-індекс – складний наукометричний показник оцінки наукової продуктивності дослідника, що ґрунтується на кількості публікацій та кількості цитувань цих публікацій. Російський індекс наукового цитування – об'єктивна система оцінки та аналізу публікаційної активності та цитованості вітчизняних дослідників, організацій та видань. «Російський індекс наукового цитування» (РІНЦ), крім окремих учених, відстежує результативність дослідницької діяльності більш ніж 640 000 науковців та 11 тис. наукових організацій, що належать до всіх галузей знань. База містить понад 7 млн. публікацій російських авторів та інформацію про цитування цих публікацій із понад 4,5 тис. російських журналів. Проект підтримано Міністерством освіти та науки РФ.