Вебоме́трика ( англ. webometrics ) — это раздел информатики , в рамках которого исследуются количественные аспекты конструирования и использования информационных ресурсов, структур и технологий применительно к Всемирной паутине .

Термин введён Томасом Алминдом ( Tomas C. Almind ) и Петером Ингверсеном ( Peter Ingwersen ) в 1997 году в работе Informetric analyses on the World Wide Web: Methodological approaches to «webometrics» .

Вебометрика является составляющей инфометрии .

С середины 90-х компания занимается вебометрическими исследованиями и ранжированием веб-сайтов университетов мира .

Вебометрика включает в себя четыре основных направления исследований:

• Разработка и использование веб-индикаторов ( индексы цитирования , наблюдаемость сайтов)
• Анализ социальных феноменов в Веб ( социальные сети , сообщества сайтов)
• Сбор данных о Веб ( роботы , краулеры , поисковые машины , информационный поиск )
• Анализ гиперссылок (в частности, связи между сайтами вузов и научных организаций)

Вебометрика как составляющая инфометрии

Вебометрика является одной из составляющих инфометрии. Кроме того, вебометрика связана с библиометрией и в определённой степени пересекается с наукометрией .

Инфометрия — научная дисциплина, предметом которой являются количественные измерения хранимой и используемой информации .

Библиометрия — научная дисциплина, занимающаяся изучением документов на основе количественного анализа первичных и вторичных источников информации с помощью формализованных методов с целью получения данных об эффективности, динамике, структуре и закономерностях развития исследуемых областей .

Наукометрия — научная дисциплина, занимающаяся изучением количественных методов развития науки как информационного процесса .

— научная дисциплина , занимающаяся количественным анализом новых возможностей по обработке информации, хранимой в электронном виде, и её визуализации .

Направления вебометрики

Ранжирование веб-сайтов вузов и научно-исследовательских институтов мира

Испанская лаборатория Cybermetrics Lab разработала методологию ранжирования веб-ресурсов вузов и научно-исследовательских институтов.

В соответствии с данной методологией строится алгоритм ранжирования сайтов на основе четырёх индикаторов :

Индикатор	Аббревиатура	Значение	Поисковые машины
Visibility	V	Количество ссылок с других сайтов	Google, Yahoo, Live Search и Exalead
Size	S	Общее количество страниц сайта	Yahoo Search, Live Search и Exalead
Rich files	R	Количество полноценных текстовых файлов	Google
Scholar	Sc	Количество размещенных на сайте статей и их цитирований	Google Scholar

Алгоритм ранжирования сайтов

Ранжирование сайтов происходит по следующему алгоритму:

1. Подсчет значений индикаторов
2. Упорядочивание сайтов по убыванию значений соответствующих индикаторов. Для обозначения ранга (или позиции) сайта используются следующие обозначения: RankV для Visibility , RankS для Size , RankR для Rich files , RankSc для Scholar
3. Расчет вебометрического ранга (Webometrics Rank — WR)

${\displaystyle WR=4*RankV+2*RankS+1*RankR+1*RankSc}$

Критика методологии ранжирования лаборатории Cybermetrics Lab

В работе метода ранжирования веб-сайтов, предложенного лабораторией Cybermetrics Lab, наблюдается ряд недостатоков :

• В методе не учитывается, что учебные учреждения могут поддерживать множество различных доменных областей;
• Не производится учёт веб-ресурсов подразделений учебных учреждений;
• Если на сайте присутствует неакадемическая информация, то она также будет учитываться при составлении индикаторов.

Анализ гиперссылок

Входящие ссылки — количество веб-страниц, ссылающихся на данную веб-страницу или на данный веб-сайт . Данный индикатор используется в качестве показателя значимости некоторой веб-страницы алгоритмами PageRank и HITS . Эти алгоритмы основываются на нахождении страниц релевантных поисковому запросу и на дальнейшим ранжировании полученного списка с учётом входящих ссылок. Страницы с наибольшим количеством входящих ссылок имеют более высокий ранг. Далее происходит упорядочивание списка веб-страниц с учётом их ранга.

Некоторые гиперссылки могут создаваться только с целью навигации между сайтами. Такие гиперссылки должны игнорироваться, так как они не определяют значимость целевой веб-страницы. Кроме того на некоторых сайтах может происходить множественное повторение одних и тех же ссылок. В данном случае следует учитывать только одну входящую ссылку и игнорировать все остальные.

Вебометрика в России

Поскольку методология ранжирования веб-ресурсов, предложенная Cybermetrics Lab, обладает рядом недостатков и к тому же не использует российские поисковые машины (например, Яндекс ), в России разрабатываются проекты по созданию собственных вебометрических рейтингов научных учреждений, избавленных от вышеперечисленных недостатков.

Институт прикладных математических исследований КарНЦ РАН

Под руководством Печникова Андрея Анатольевича был создан . В данном проекте задействованы только официальные сайты научных учреждений России. За основу ранжирования взята методология, предложенная Cybermetrics Lab, но учитывающая использование российской поисковой системы Яндекс и краулера BeeCrawler . Используемая методология ранжирования сайтов описана в работе «О рейтинге официальных сайтов научных учреждений Северо-Запада России» .

Институт вычислительных технологий СО РАН

Одним из проектов данного института является создание , под руководством Ю. И. Шокина . Для расчета количества внешних ссылок (V) и количества страниц на сайте (S) помимо поисковых систем Google и Яндекс используется также Bing . Для нахождения результирующего значения V и S находится среднее арифметическое. Для нахождения индекса цитирования (Sc) используются системы Google Scholar и Индекс цитирования Яндекса. Используемая методология ранжирования сайтов описана в работе «Рейтинг сайтов научных организаций СО РАН» .

Институт научной и педагогической информации РАО

Под руководством, д.т.н А. Б. Антопольского был создан . В качестве источников перечня анализируемых web-ресурсов используются официальные перечни учреждений, размещенные на порталах государственных академий и перечень аккредитованных образовательных учреждений . Для формирования индекса используются основные вебометрические показатели . Показатели V, S и R основываются на результатах работы поисковых систем Google и Яндекс, а показатель Sc вычисляется на основе Цитируемости учреждения по . Используемая методология ранжирования сайтов описана в работе «Измерение присутствия в Интернете образовательных учреждений» .

Дальневосточный геологический институт

предназначен для анализа сайтов научных организаций Дальневосточного Отделения РАН, Отделения Наук о Земле РАН и других научных сайтов. Сервис был создан под руководством . Для расчета основных вебометрических показателей используются поисковые системы Google, Яндекс, Bing и Yahoo . Для расчета вебометрического ранга используется следующая формула: ${\displaystyle WR=5*RankV+2*RankS+1*RankR+1*RankSc}$

Используемая методология ранжирования сайтов описана в работе «Информационное пространство Дальневосточного отделения РАН» .

Сибирский федеральный университет

предоставляет вузам наиболее полные актуальные сведения о состоянии их сайтов с точки зрения вебометрики. Для этого производится еженедельное обновление рейтинга и сохранение истории изменений индикаторов. Методика расчёта рейтинга аналогична методике лаборатории Cybermetrics Lab. Расчет вебометрического ранга производится по следующей формуле : ${\displaystyle WR=5*RankV+2*RankS+1,5*RankR+1,5*RankSc}$

Сравнение методов построения вебометрического индекса

Вычисление основных вебометрических параметров может основываться на результатах различных поисковых систем. Далее представлена сравнительная таблица использования поисковых систем каждым из приведенных выше институтов и количества обработанных ими веб-ресурсов.

Институт	Visibility	Size	Rich files	Scholar	Кол-во обработанных веб-ресурсов
Институт прикладных математических исследований КарНЦ РАН	Google, BeeCrawler	Яндекс, Google, BeeCrawler	Яндекс, Google	Google Scholar	343 (2013 год)
Институт вычислительных технологий СО РАН	Яндекс, Google, Bing	Яндекс, Google, Bing	Яндекс, Google	Индекс цитирования Яндекса, Google Scholar	94 (2013 год)
	Яндекс, Google	Яндекс, Google	Яндекс, Google	Цитируемость учреждения по РИНЦ	1843 (2012 год)
ДВО РАН	Google, Yandex, Bing, Yahoo	Google, Yandex, Bing, Yahoo	Google, Yandex, Bing, Yahoo	Google Scholar	121 (2013 год)
СФУ	Majestic SEO	Google	Google	Google Scholar	657 (2013 год)

См. также

• Анализ связей
• Индекс цитирования научных статей

Примечания

Литература

• Peter Ingwersen. . — Nancy (France), 2006.

• Tomas C. Almind, Peter Ingwersen. // Journal of documentation. — 1997. — Т. 53 , № 4 . — С. 404—426 .

• А.А. Пронин. . — 11-е изд. — Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2010. — С. 225—226. — ISBN 978-5-7996-0566-7 . (недоступная ссылка)
• В.В. Налимов. . — М. : Наука, 1969. — С. 12.
• Александр Беленький. . — КомпьютерПресс, 2009. — № 4 .
• В.В. Мазалов, А.А. Печников, А.В. Чирков, Ю.В. Чуйко. // Управление большими системами: сборник трудов. — Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2010. — № 30—1 . — С. 187—196 . — ISSN .
• А.А. Печников, О.Г. Илюкевич. (рус.) // Информационные ресурсы России. — Москва: Российское энергетическое агентство Министерства энергетики Российской Федерации, 2008. — № 3 . — С. 25—28 . — ISSN .

• Mike Thelwall. . — University of Wolverhampton, 2013.
• Мазалов Владимир Викторович, Печников Андрей Анатольевич. // Управление большими системами: сборник трудов. — 2009. — № 24 . — С. 130—146 .

• Ю.И. Шокин, О.А. Клименко, Е.В. Рычкова, И.В. Шабальников. . — 2008.

• А.Б. Антопольский, Ю.Е. Поляк. // Проблемы современного образования. — 2012. — № 4 . — С. 117—131 . — ISSN .

• А.И. Ханчук, В.В. Наумов. // Вестник ДВО РАН. — 2009. — № 4 . — С. 122—129 . 23 октября 2014 года.

Ссылки

• (рус.) (ноябрь 2013). Дата обращения: 16 ноября 2013. Архивировано из 10 июня 2015 года.
• (рус.) (ноябрь 2013).
• (рус.) (ноябрь 2013).
• . Ноябрь 2013 года.
• (рус.) (ноябрь 2013). Архивировано из 21 октября 2014 года.