Razvoj naprednih tehnik odkrivanja znanj v podatkih in analize podskupin za bibliometrično analizo: Pythonov paket Biblium in dodatek Orangebib za Orange (J5-50183)

Domov
Razvoj naprednih tehnik odkrivanja znanj v podatkih in analize podskupin za bibliometrično analizo: Pythonov paket Biblium in dodatek Orangebib za Orange (J5-50183)

Domov
Razvoj naprednih tehnik odkrivanja znanj v podatkih in analize podskupin za bibliometrično analizo: Pythonov paket Biblium in dodatek Orangebib za Orange (J5-50183)

Temeljni projekt: Razvoj naprednih tehnik odkrivanja znanj v podatkih in analize podskupin za bibliometrično analizo: Pythonov paket Biblium in dodatek Orangebib za Orange (J5-50183)

Vodja: izr. prof. dr. Lan Umek (od 1. 10. 2023 do 30. 9. 2026)

Bibliometrika (bibliometrija) je v zadnjih letih postala vse pomembnejše orodje za vrednotenje in analizo znanstvene literature. Ker se delež bibliometričnih dokumentov med celotno znanstveno produkcijo močno povečuje, je smiselno vključiti v bibliometriko tudi sicer zapostavljene naprednejše statistične metode, zlasti tiste, ki so povezane z odkrivanjem znanj v podatkih in analizo podskupin. Kljub dejstvu, da se podskupine naravno pojavljajo v bibliografskih podatkih (časovna razsežnost, zemljepisno področje, vsebina itd.), se jih v dosedanjem delu ni veliko uporabljalo. V tem projektu bomo navedli konkretne primere pristopov metod odkrivanja znanj v podatkih, ki bi jih lahko vključili v bibliometriko, zlasti v zvezi z napovedovanjem (klasifikacija in regresija) in analizo podskupin.

Da bi zapolnili to vrzel, bomo v bibliometriko kot prvi uvedli dva pristopa odkrivanja podskupin. Cilj obeh algoritmov je odkriti podskupine bibliografskih dokumentov, ki odražajo značilno povezanost med dvema vidikoma, npr. med ključnimi besedami in avtorji. Prvi algoritem bo kombiniral pristop razvrščanja v skupine in analizo kontingenčnih tabel ter odkril podskupine dokumentov, ki odražajo značilno povezanost med analiziranima vidikoma. Drugi algoritem bo združil pristop razvrščanja v skupine s hierarhičnim združevanjem in tehnike statistične klasifikacije (kot so logistična regresija, metoda podpornih vektorjev, nevronske mreže itd.) ter odkril podskupine, ki so si podobne glede na en analizirani vidik in jih je mogoče zanesljivo ločiti od preostalih dokumentov po drugem analiziranem vidiku.

V projektu bomo osnovne in naprednejše bibliometrične postopke implementirali v Pythonov paket Biblium. Biblium bo najbolj celovit paket v Pythonu za bibliometrično analizo, saj bo vključeval vse metode R-jevega paketa Bibliometrix, skupaj z zahtevnejšimi metodami za analizo bibliografskih podatkov, vključno z metodami odkrivanja znanj iz podatkov in analizo podskupin. Poleg tega bomo izvedli bibliometrično analizo bibliometrike ter implementirali različne najsodobnejše pristope in vizualizacije, ki se izvajajo v različnih programih, vendar niso zajeti pod enim okriljem.

V sklepni fazi projekta bomo paket Biblium vključili v odprtokodno programsko opremo za odkrivanje znanj v podatkih Orange kot njen dodatek Orangebib. Ta integracija bo povezala bibliometrično analizo z metodami odkrivanja znanj v podatkih v uporabniku prijazno programsko opremo, ki za uporabo ne zahteva znanja programiranja. Skupaj z obstoječimi dodatki za Orange (bioinformatika, napredno odkrivanje zakonitosti v besedilih, zemljepisni prikazi itd.) bodo uporabniki Orange lahko prišli do novih idej za analize bibliografskih podatkov in pomembno prispevali k področju bibliometrike.

V projektu nameravamo tehnike odkrivanja znanj iz podatkov in odkrivanja podskupin v bibliometriki preizkusiti na več področjih, vključno z aplikacijami od naravoslovja (medicina, ponovna uporaba zdravil, genetika itd.) do družboslovja (javna uprava, spletno učenje, davki, umetna inteligenca in disruptivne tehnologije v javnem sektorju itd.)

Kot rezultate projekta nameravamo objaviti več člankov, vključno s programskimi in metodološkimi članki v uglednih revijah s področja bibliometrike in odkrivanja znanj v podatkih ter aplikacijami razvitih in implementiranih orodij v različnih revijah s področja naravoslovja in družboslovja. Poleg tega se nameravamo udeležiti več mednarodnih (in domačih) konferenc s področja bibliometrike, na katerih bosta predstavljena Biblium in Orangebib. Kot končni rezultat nameravamo organizirati brezplačno enodnevno spletno delavnico, na kateri se bodo uporabniki naučili, kako z orodjem Orangebib na enostaven način izvajati napredne bibliometrične analize.

Trajanje projekta (od/do):

1.10.2023 – 30.9.2026

Naročnik:

Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije

Financiranje:

Projekt je financiran z 2571 letnimi urami cenovnega razreda A za obdobje 3 let.

Faze projekta

Da bi zapolnili to vrzel, bomo v bibliometriko kot prvi uvedli dva pristopa odkrivanja podskupin. Cilj obeh algoritmov je odkriti podskupine bibliografskih dokumentov, ki odražajo značilno povezanost med dvema vidikoma, npr. med ključnimi besedami in avtorji. Prvi algoritem bo kombiniral pristop razvrščanja v skupine in analizo kontingenčnih tabel ter odkril podskupine dokumentov, ki odražajo značilno povezanost med analiziranima vidikoma. Drugi algoritem bo združil pristop razvrščanja v skupine s hierarhičnim združevanjem in tehnike statistične klasifikacije (kot so logistična regresija, metoda podpornih vektorjev, nevronske mreže itd.) ter odkril podskupine, ki so si podobne glede na en analizirani vidik in jih je mogoče zanesljivo ločiti od preostalih dokumentov po drugem analiziranem vidiku.

Delovni sklop	Naslov	Naloga	Opis naloge	Realizacija
1	Vodenje projekta	1.1	Projektni svetovalni odbor.	stalna naloga
	Vodenje projekta	1.2	Nadzor kakovosti rezultatov in izhodov.	stalna naloga
	Vodenje projekta	1.3	Projektna spletna stran.	stalna naloga
2	Beta različica Bibliuma	2.1	Implementacija branja bibliografskih podatkov (modul readbib).	realizirano
	Beta različica Bibliuma	2.2	Implementacija predobdelave bibliografskih podatkov.	realizirano
	Beta različica Bibliuma	2.3	Opisna statistika bibliografskih podatkov.	realizirano
	Beta različica Bibliuma	2.4	Kazalniki uspešnosti za bibliometrično analizo.	realizirano
	Beta različica Bibliuma	2.5	Funkcije za vizualizacijo bibliometričnih podatkov.	realizirano
	Beta različica Bibliuma	2.6	Analiza omrežij,	realizirano
	Beta različica Bibliuma	2.7	Shranjevanje rezultatov analize (modul reportbib).	realizirano
	Beta različica Bibliuma	2.8	Objava beta različice Biblium na GitHubu.	realizirano
3	Bibliometrija bibliometrije	3.1	Zbiranje dokumentov iz Scopus in WoS.	realizirano
	Bibliometrija bibliometrije	3.2	Identifikacija tehnik, ki še niso v Bibliumu.	v teku
	Bibliometrija bibliometrije	3.3	Identifikacija dokumentov, ki združujejo razvrščanje v skupine in bibliometrijo.	v teku
	Bibliometrija bibliometrije	3.4	Identifikacija uporabe bibliometrije po področjih in skozi čas.	v teku
4	Algoritmi za odkrivanje podskupin	4.1	Implementacija funkcij za oceno podskupin bibliografskih podatkov.	realizirano
	Algoritmi za odkrivanje podskupin	4.2	Implementacija modula za analizo podskupin.	realizirano
	Algoritmi za odkrivanje podskupin	4.3	Algoritem za odkrivanje podskupin z razvrščanjem in uvrščanjem v skupine.	realizirano
	Algoritmi za odkrivanje podskupin	4.4	Odkrivanje podskupin z dvakratnim razvrščanjem v skupine in hi-kvadrat testom.	realizirano
5	Stabilna različica Bibliuma	5.1	Implementacija naprednih metod in vizualizacij.	v teku
	Stabilna različica Bibliuma	5.2	Implementacija algoritmov iz DS4.	v teku
	Stabilna različica Bibliuma	5.3	Testiranje in odpravljanje napak.	v teku
	Stabilna različica Bibliuma	5.4	Priprava vzorčnih bibliografskih podatkovnih tabel.	v teku
	Stabilna različica Bibliuma	5.5	Podrobna dokumentacija za Biblium.	v teku
	Stabilna različica Bibliuma	5.6	Ustvarjanje pip paketa za Biblium.	v teku
6	Biblium v Orange	6.1	Integracija Bibliuma v Orange (dodatek Orangebib).	še ni začeto
	Biblium v Orange	6.2	Ustvarjanje ikon za gradnike.	še ni začeto
	Biblium v Orange	6.3	Podrobna dokumentacija za Orangebib.	še ni začeto
	Biblium v Orange	6.4	YouTube vodič za uporabo Orange pri bibliometriji.	še ni začeto
7	Diseminacija rezultatov	7.1	Objava treh znanstvenih člankov.	v teku
	Diseminacija rezultatov	7.2	Udeležba na konferencah in predstavitve.	stalna naloga
	Diseminacija rezultatov	7.3	Udeležba na srečanju NETSLO.	še ni začeto
	Diseminacija rezultatov	7.4	Ustvarjanje video vodičev za Biblium in Orangebib.	še ni začeto
	Diseminacija rezultatov	7.5	Organizacija enodnevne spletne delavnice.	še ni začeto

Bibliografske reference projekta

- BABŠEK, Matej, RAVŠELJ, Dejan, UMEK, Lan, ARISTOVNIK, Aleksander. Artificial intelligence adoption in public administration : an overview of top-cited articles and practical applications. AI. 2025, vol. 6, iss. 3, str. 1-25, ilustr. ISSN 2673-2688. https://www.mdpi.com/2673-2688/6/3/44, DOI: 10.3390/ai6030044.
- RAVŠELJ, Dejan, UMEK, Lan, TOSUN, Mehmet Serkan, ARISTOVNIK, Aleksander. Mapping fiscal research trajectories through bibliometric analysis : echoes of global crises in Central and Eastern Europe. NISPAcee journal of public administration and policy. 2024, vol. 17, iss. 1, str. 169-197. ISSN 1338-4309. https://sciendo.com/article/10.2478/nispa-2024-0008, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, dCOBISS, DOI: 10.2478/nispa-2024-0008.
- UMEK, Lan, RAVŠELJ, Dejan, ARISTOVNIK, Aleksander. Artificial intelligence and public administration in the sustainable development goals perspective : a bibliometric review and future research agenda. V: IIAS/DARPG India Conference 2025 : 10-14 February 2025, New Delhi, India : ConfTool Conference Administration. New Delhi: IIAS. 2025, str. 1-6, ilustr. https://www.conftool.net/iias-darpg-indiaconference2025/index.php?page=login, https://iias-iisa.org/iias-darpg-indiaconference2025/.
- BREZOVAR, Nejc, UMEK, Lan, RAVŠELJ, Dejan. Research trends in artificial intelligence and legislation : implications for the protection of human rights. V: IIAS/DARPG India Conference 2025 : 10-14 February 2025, New Delhi, India : ConfTool Conference Administration. New Delhi: IIAS. 2025, str. 1-14, ilustr. https://www.conftool.net/iias-darpg-indiaconference2025/index.php?page=login, https://iias-iisa.org/iias-darpg-indiaconference2025/.
- UMEK, Lan, ARISTOVNIK, Aleksander, RAVŠELJ, Dejan, KOVAČ, Polonca. Shaping reforms through public governance models : a bibliometric perspective. V: Alternative Service Delivery and Sustainable Societal Responsiveness : IASIA 2024 Conference : July 1-5, 2024, Bloemfontein, South Africa. Bloemfontein: International Association of Schools and Institutes of Administration. 2024, str. 1-14, ilustr. https://www.conftool.org/iasia-conference-2024/index.php?page=login, https://iias-iisa.org/events/iasia-2024-conference.
- RAVŠELJ, Dejan, UMEK, Lan, FATUR ŠIKIĆ, Tanja, ŠVERKO GRDIĆ, Zvonimira. Digital government transformation and economic aspects of sustainable development : an overview of recent research trends. V: EGPA 2024 Conference, Athens, 3-6 September 2024 : ConfTool Conference Administration. Athens: EGPA. 2024, str. 1-9, ilustr. https://www.conftool.org/egpa-conference2024/index.php?page=login, https://iias-iisa.org/egpa-2024-conference/.
- UMEK, Lan, TAKAHIRO, Miura, ARISTOVNIK, Aleksander, RAVŠELJ, Dejan. Collaborative governance and sustainable development : evidence from bibliometric analysis. V: IIAS Mombasa Conference 2024 : 26-29 February 2024, Mombasa, Kenya : ConfTool Conference Administration. Mombasa: IIAS. 2024, str. 1-8. https://www.conftool.org/iias-ksg-mombasaconference2024/index.php?page=index, https://iias-iisa.org/iias-2024-conference/.