Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (4М)

Моисеев С. П., Мальцева Д. В.
Отбор источников для систематического обзора литературы: сравнение экспертного и алгоритмического подходов


Моисеев Станислав Павлович
Кафедра анализа социальных институтов, Международная лаборатория прикладного сетевого анализа Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», ООО «Авентика»
Магистр социологии, преподаватель кафедры анализа социальных институтов, стажер-исследователь Международной лаборатории прикладного сетевого анализа Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», директор по исследованиям ООО «Авентика»
Мальцева Дарья Васильевна
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»
Кандидат социологических наук, заместитель заведующего Международной лаборатории прикладного сетевого анализа Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»

Моя книжная полка

        > отложить
      >> посмотреть свою книжную полку
 

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Моисеев С. П., Мальцева Д. В. Отбор источников для систематического обзора литературы: сравнение экспертного и алгоритмического подходов // Социология: методология, методы, математическое моделирование (4М). 2018. Том. 0. № 47. С. 7-43.

Рубрика:

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ МЕТОДОЛОГИИ И МЕТОДИКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Аннотация:

Сравниваются два подхода к отбору источников для систематического обзора литературы – экспертный и алгоритмический, осуществляемый на основе анализа сетей цитирования. Сравнительный анализ проводится на примере исследовательского поля изучения массового поведения. Сравнение двух подходов по формальным и содержательным критериям позволяет делать выводы не только о существенном различии, но и комплементарности получаемых результатов. Источники, отобранные алгоритмическим подходом, не воспроизводят историю развития ис¬следовательского поля, описанную через источники, отобранные экс-пертным подходом. Добавление в алгоритмический подход элементов экспертного приводит к результату, дающему представление о связях между классическими и современными публикациями и группах совре-менных работ, интересных для изучения. Полученные данные позволяют сделать вывод об основных причинах рассогласованности результатов и сформулировать рекомендации для реализации предложенной мето¬дологии в других областях

Литература:

  1. Cooper H.M. Organizing Knowledge Syntheses: A Taxonomy of Literature Reviews // Knowledge in Society. 1988. Vol. 1. No. 1. P. 104.
  2. Green B.N., Johnson C.D., Adams A. Writing Narrative Literature Reviews for Peer-reviewed Journals: Secrets of the Trade // Journal of Sports Chiropractic and Rehabilitation. 2006. Vol. 5. No. 3. P. 101–117.
  3. Booth A. Systematic Approaches to a Successful Literature Review // Ed. A. Booth, D. Papaioannou, A. Sutton. Thousand Oaks: SAGE Publications Inc., 2012.
  4. Leydesdorff L. Theories of Citations? // Scientometrics. 1988. Vol. 43. No. 1. P. 5–25.
  5. Garfield E. Citation Analysis as a Tool in Journal Evaluation // Science, New Series. 1972. Vol. 178. No. 4060. P. 471–479.
  6. Wilson C.S. Informetrics // Annual Review of Information Science and Technology / Ed. M.E. Williams. Medford, NJ: Information Today, 1999. P. 107–247.
  7. Bar-Ilan J. Informetrics at the Beginning of the 21st Century – A Review // Journal of Informetrics. 2008. Vol. 2. P. 1–52.
  8. Моисеев С.П. «Реабилитация» понятия «масса» в социальных науках: поиск обобщающего определения // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2016. № 42. С. 61–83.
  9. McPhail C. The Myth of Madding Crowd. New York: Aldine de Gruyter, 1991.
  10. Borch C. The Politics of Crowds: An Alternative History of Sociology. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2012
  11. Webster J., Watson R. T. Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review // MIS Quarterly. 2002. Vol. 26. No. 2. P. 13–23.
  12. Levy Y., Ellis T.J. A Systems Approach to Conduct an Effective Literature Review in Support of Information Systems Research // Informing Science. 2006. Vol. 9. P. 181–212.
  13. Batagelj V., Doreian P., Ferligoj A., Kej?ar N. Understanding Large Temporal Networks and Spatial Networks: Exploration, Pattern Searching, Visualization and Network Evolution. Hoboken: Wiley & Sons, 2014.
  14. Batagelj V., Ferligoj A., Squazzoni F. The Emergence of a Field: a Network Analysis of Research on Peer Review // Scientometrics. 2017. No. 113. P. 503–532.
  15. de Nooy W., Mrva, A., Batagelj V. Exploratory Social Network Analysis with Pajek: Revised and Expanded Edition for Updated Software. Third Edition. New York: Cambridge Univ. Press, 2018.
  16. Mrvar A., Batagelj V. Programs for Analysis and Visualization of Very Large Networks Reference Manual. List of Commands with Short Explanation Version 5.07. 2019. URL: http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/pajekman.pdf (date of access: 06.04.2019).
  17. Batagelj V. WoS2Pajek Networks from Web of Science. Version 1.4. Manual. 2016. URL: http://vladowiki.fmf.uni-lj.si/lib/exe/fetch.php?media=pajek:doc:wos2pajek14.pdf (date of access: 06.04.2019).
  18. Давыдов Ю.Н. История теоретической социологии. 1993. URL: http://ecsocman.hse.ru/data/918/785/1219/001_davydov_new_1.pdf (дата обращения: 06.04.2019).

Содержание выпуска

>> Содержание выпуска 2018. Том. 0. № 47.
>> Архив журнала


полная версия страницы

© 1998-2020. Институт социологии РАН (http://www.isras.ru)