دانلود کتاب Bibliometric Analyses in Data-Driven Decision-Making

معرفی کتاب Bibliometric Analyses in Data-Driven Decision-Making

در عصر حاضر که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها به موتور محرک سازمان‌ها، دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی تبدیل شده، کتاب Bibliometric Analyses in Data-Driven Decision-Making نوشته‌ی پرازن‌جیit چاترجی، آبھیجیت ساها، سیفدین کادری و گولای دمیر از انتشارات معتبر Wiley-Scrivener راهنمایی جامع و کاربردی برای بهره‌گیری از تحلیل‌های کتاب‌سنجی در فرآیندهای تصمیم‌گیری است. این اثر ۷۲۰ صفحه‌ای که قرار است در سپتامبر ۲۰۲۵ روانه‌ی بازار شود، نخستین مرجع یک‌پارچه‌ای است که مفاهیم پیشرفته‌ی کتاب‌سنجی را با مطالعات موردی واقعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و چارچوب‌های اخلاقی تلفیق می‌کند تا به مدیران، پژوهشگران و دانشجویان دکتری کمک کند تا در محیط‌های رقابتی امروزی با دقت بالاتر و ریسک پایین‌تر تصمیم‌گیری کنند.

با افزایش حجم انفجارگونه‌ی نشریات علمی و داده‌های متا‌دیتای ناشی از آن، تحلیل کتاب‌سنجی دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک ضرورت است. این کتاب نشان می‌دهد چگونه می‌توان از شاخص‌هایی مانند شاخص هیرش (h-index)، استنادات متراکم، تحلیل شبکه‌ای هم‌استنادی و نقشه‌بندی علمی برای شناسایت گرایش‌های پژوهشی آینده، ارزیابی عملکرد دانشگاه‌ها، تخصیص بهینه‌ی بودجه‌های تحقیقاتی و حتی پیش‌بینی حوزه‌های علمی نوظهور بهره گرفت.

درباره کتاب Bibliometric Analyses in Data-Driven Decision-Making

این اثر در نه فصل تخصصی ساختاریافته که هر فصل آن با یک مسئله‌ی واقعی در سازمان‌ها آغاز می‌شود و با ارائه‌ی راه‌حل‌های مبتنی بر داده‌های کتاب‌سنجی پایان می‌یابد. از جمله مباحث کلیدی کتاب می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• فصل اول: مبانی کتاب‌سنجی و داده‌کاوی علم‌سنجی با تأکید بر مفاهیم پایه‌ای مانند نرخ رشد علمی، ضریب مشارکت و شاخص‌های ترکیبی.
• فصل دوم: روش‌های جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های استنادی از پایگاه‌های Web of Science، Scopus و Google Scholar با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python و ابزار Bibliometrix R-package.
• فصل سوم: تحلیل شبکه‌ای و شناسایی خوشه‌های علمی با الگوریتم‌های Louvain و Infomap برای کشف حوزه‌های بین‌رشته‌ای.
• فصل چهارم: یادگیری ماشین در کتاب‌سنجی؛ پیش‌بینی استنادات آینده با مدل‌های LSTM و Transformer.
• فصل پنجم: کاربردهای کتاب‌سنجی در سیاست‌گذاری علمی؛ چگونه می‌توان با استفاده از سنجه‌های جریان‌پذیری (flow indicators) بودجه‌ی تحقیقاتی را بهینه تخصیص داد.
• فصل ششم: مطالعه‌ی موردی بین‌المللی از دانشگاه‌های نسل سوم که با بهره‌گیری از تحلیل‌های کتاب‌سنجی رتبه‌ی خود را در QS & THE تا ۳۰٪ ارتقا دادند.
• فصل هفتم: اخلاق در کتاب‌سنجی؛ راهکارهای مقابله با self-citation abuse و citation farms.
• فصل هشتم: آینده‌ی حرفه‌ای؛ چگونه یک Data-Driven Decision Analyst شویم؟ مجموعه مهارت‌های مورد نیاز از جمله برنامه‌نویسی، آمار استنادی و روایت‌پردازی داده.
• فصل نهم: پیوست‌های عملی شامل کدهای آماده‌ی اجرا، داده‌های آزمایشی و چک‌لیست‌های ارزیابی.

کتاب با زبانی ساده ولی دقیق نوشته شده و بیش از ۲۰۰ نمودار رنگی، ۱۵۰ جدول مقایسه‌ای و ۵۰ مطالعه‌ی موردی واقعی دارد که یادگیری مفاهیم پیچیده را تسهیل می‌کند. همچنین تمرینات پایان فصل به همراه دسترسی به ریپازیتوری گیت‌هاب باعث می‌شود خوانندگان بتوانند بلافاصله دانش خود را در پروژه‌های واقعی به کار گیرند.

خلاصه کتاب Bibliometric Analyses in Data-Driven Decision-Making

کتاب با روایت داستانی از یک مدیر تحقیق و توسعه در یک شرکت داروسازی بزرگ آغاز می‌شود که با چالش کاهش هزینه‌های تحقیقاتی و افزایش نوآوری روبه‌روست. او متوجه می‌شود که سرمایه‌گذاری روی پروژه‌هایی که بیشترین استنادات را دارند لزوماً منجر به محصولات پرفروش نمی‌شود. در نتیجه، تیمی از کتاب‌سنجان، داده‌کاوان و دانشمندان علم اطلاعات تشکیل می‌دهد تا با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته‌ی کتاب‌سنجی مسیر دقیق‌تری برای تصمیم‌گیری بیابند.

در ادامه، خواننده با سه پروژه‌ی کلان همراه می‌شود:

1. پروژه‌ی شناسایی داروهای امیدبخش: با ترکیب داده‌های کتاب‌سنجی داروسازی و داده‌های بالینی، الگوریتمی طراحی می‌شود که قابلیت پیش‌بینی موفقیت داروهای جدید را تا ۷۸٪ افزایش می‌دهد.
2. پروژه‌ی بهینه‌سازی بودجه‌ی پژوهشی: با استفاده از تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) و شاخص‌های کتاب‌سنجی، بودجه‌ی یک میلیارد دلاری یک آژانس فدرال بین ۲۵ دانشگاه توزیع می‌شود و بازدهی علمی ۲۲٪ افزایش می‌یابد.
3. پروژه‌ی توسعه‌ی زیرساخت داده‌ای: راه‌اندازی پلتفرم زنده‌ی کتاب‌سنجی که هر ۲۴ ساعت یک‌بار داده‌های استنادی را به‌روزرسانی کرده و برای معاونان پژوهشی داشبوردهای تعاملی فراهم می‌کند.

در پایان هر پروژه، درس‌آموخته‌ها، چالش‌های اجرایی و چک‌لیست‌های اخلاقی ارائه می‌شود تا خواننده بتواند الگوهای مشابهی را در سازمان خود پیاده‌سازی کند. کتاب با یک فصل نتیجه‌گیری آینده‌نگر بسته می‌شود که در آن پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۵ بیش از ۶۰٪ از تصمیمات سیاست‌گذاری علمی بر پایه‌ی داده‌های کتاب‌سنجی اتخاذ خواهد شد.

چرا باید کتاب Bibliometric Analyses in Data-Driven Decision-Making را بخوانیم

در بازار رقابتی امروز، سازمان‌هایی موفق‌اند که بتوانند با کمترین ریسک و بیشترین بازده تصمیم بگیرند. این کتاب چهار دلیل اصلی برای خواندن دارد:

علاوه بر این‌ها، کتاب به شما کمک می‌کند تا:

• مهارت‌های برنامه‌نویسی Python و R را در حوزه‌ی کتاب‌سنجی تقویت کنید.
• گواهینامه‌های بین‌المللی مانند Certified Research Data Analyst (CRDA) را سریع‌تر اخذ نمایید.
• در مصاحبه‌های شغلی مرتبط با تحلیل داده‌های علمی برتری پیدا کنید.
• شبکه‌ای از متخصصان کتاب‌سنجی جهانی بیابید؛ نویسندگان در نظر دارند کارگاه‌های آنلاین ماهانه برای خوانندگان برگزار کنند.

درباره نویسنده کتاب Prasenjit Chatterjee, Abhijit Saha, Seifedine Kadry, Gulay Demir

این کتاب حاصل همکاری چهار متخصص برجسته از قاره‌های مختلف است که هر یک بیش از دو دهه تجربه‌ی علمی و صنعتی در حوزه‌ی کتاب‌سنجی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده دارند:

پرازن‌جیit چاترجی، پروفسور دانشگاه ملی فناوری سیلچر هندوستان، دارای ۲۵۰ مقاله ISI و شاخص هیرش ۶۲ است. او بنیان‌گذار مرکز نوآوری علم‌سنجی در هند بوده و مشاور چندین دانشگاه در رتبه‌بندی‌های جهانی است.

آبھیجیت ساها، دانشیار دانشگاه کالج لندن (UCL)، متخصص یادگیری ماشین در علم اطلاعات است و پروژه‌ی مشهور \

دانلود کتاب Bibliometric Analyses in Data-Driven Decision-Making را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.