Веб-ресурсы российского вуза: самоорганизация или административное воздействие? Исследование на примере санкт-петербургского государственного университета

Main Article Content

Андрей Анатольевич Печников

Аннотация

Веб-пространство организации – это множество веб-сайтов организации, связанных посредством гиперссылок. Основной вопрос, рассматриваемый в статье, заключается в том, является ли такое веб-пространство самоорганизующимся, то есть происходит ли упорядочение его элементов за счёт их внутреннего взаимодействия без внешних воздействий или же внешние (так называемые «административные») воздействия настолько сильны, что их влияние можно обнаружить. В статье предлагается общий подход, демонстрируемый на примере веб-пространства Санкт-Петербургского государственного университета. На основе проведенного анализа на вопрос, являются ли значимыми административные воздействия на веб-пространство университета, в данном случае дается положительный ответ.

Article Details

Как цитировать
Печников, А. А. (2015). Веб-ресурсы российского вуза: самоорганизация или административное воздействие? Исследование на примере санкт-петербургского государственного университета. Электронные библиотеки, 18(6), 283-301. извлечено от https://elbib.ru/article/view/373
Биография автора

Андрей Анатольевич Печников

Доктор технических наук, гл. научный сотрудник, руководитель лаборатории теле- коммуникационных систем Института прикладных математиче- ских исследований Карельского научного центра РАН.

Библиографические ссылки

1. Печников А.А. Построение и исследование веб-графа информационного веб-пространства Санкт-Петербургского государственного университета // Фунда-ментальные исследования. 2015. № 10 (часть 3). С. 512-517.
2. Печников А.А. Методы исследования регламентируемых тематических фрагментов Web // Труды Института системного анализа Российской академии наук. Серия: Прикладные проблемы управления макросистемами. 2010. Т. 59. С. 134-145.
3. Thelwall M. Link analysis: an information science approach / Amsterdam: Elsevier Academic Press, 2004. 269 p.
4. Райгородский А.М. Модели случайных графов и их применения // Труды МФТИ. 2010. Т. 2, № 4. С. 130-140.
5. Broder A., Kumar R., Maghoul F., Raghavan P., Rajagopalan S., Stata R., Tom-kins A., Wiener J. Graph structure in the Web // Journal of Computer Networks. 2000. No 33 (1-6). Р. 309-320.
6. Blekanov I.S., Sergeev S.L., Maksimov A.I. Analysis of the topology of large Web segments using Broder’s bow-tie model // Life Science Journal. 2014. V. 11. No 6 Spec. Iss. P. 258-261.
7. Thelwall M., Harries G. The connection between the research of a University and counts of links to its Web pages: an investigation based upon a classification of the relationships of pages to the research of the host university // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2003. V.54, Iss.7. P. 593-699.
8. Ortega J.L., Aguillo I.F. Interdisciplinary relationships in the Spanish academic web space: A Webometric study through networks visualization // Cybermetrics. Inter-national Journal of Scientometrics, Informetrics and Bibliometrics. 2007. V. 11, Iss. 1. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://cybermetrics.cindoc.csic.es/arti-cles/v11i1p4.pdf.
9. Kenekayoro P., Buckley K., Thelwall M. Hyperlinks as inter-university collabo-ration indicators // Journal of Information Science. 2014. V. 40, No 4. P. 514-522.
10. Flake G.W., Lawrence S.R., Giles C.L., Coetzee F.M. Self-organization and iden-tification of Web communities // IEEE Computer. 2002. V. 35, No 3. P. 66-71.
11. Веснин Ю.А., Константинова Е.В., Савин М.Ю. О сценариях присоеди-нения новых сайтов к веб-пространству СО РАН // Вестник НГУ. Серия: Информа-ционные технологии. 2013. Т. 11, вып. 4. С. 28-37.
12. Barabasi L.-A., Albert R., Jeong H. Scale-free characteristics of random net-works: the topology of the world-wide web // Physica. 2000. V. A281. P. 69-77.
13. Newman M.E.J. Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law // Contempo-rary Physics. 2005. V. 46, No 5, September–October. P. 323-351.
14. Internet Archive: Wayback Machine. URL: http://archive.org/web.


Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)