ИИ, CSRanking и БРИКС: взгляд "Выше квартилей"
Сегодня обсуждение достижений ИИ во многом строится вокруг отдельных ярких результатов продвинутых моделей. Чего только стоит свежая история решения задачи Навье–Стокса и дискуссия о первенстве в споре "машина vs. человек".
При этом развитие исследований в области ИИ можно рассматривать, безусловно, и через наукометрическую оптику. В последнем дайджесте мы обещали чаще возвращаться сюда с собственными аналитическими материалами. Одним из них хотим поделиться сегодня.
Что мы сделали?
Мы проанализировали 10 ведущих конференций в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Все относятся к конференциям уровня A* в ICORE 2026 и при этом представляют разные направления компьютерных наук: от обработки естественного языка и компьютерного зрения до машинного обучения и анализа данных.
Напомним, что для области конференционные публикации имеют особое значение и являются одним из основных способов представления новых научных результатов. В качестве одного из ориентиров для проекта использовали подход CSRankings, но мы расширили для себя задачу: нас интересовали не только отдельные организации, но также их типы и структура сотрудничества между ними.
Что считали?
В основу анализа легли метаданные Scopus за 2020–2025 годы. В итоговый массив вошло более 104 тыс. публикаций (около 97,3 % материалов сборников). Отдельно выделили основные программы и дополнительные треки, рассчитали показатели публикационной активности, фракционного вклада, цитирования и FWCI, а также рассмотрели различные типы связей.
Часть процедур по сбору, проверке и обработке данных удалось автоматизировать с помощью ИИ. В этом смысле проект об исследованиях ИИ сам в определённой степени оказался продуктом совместной работы человека и ИИ.
Основной фокус мы решили сделать не на всех странах, а на классической пятерке БРИКС: Бразилии, России, Индии, Китае и ЮАР.
Каковы основные результаты?
Прежде всего, своим масштабом обращает на себя внимание Китай: более 38 тыс. публикаций, второе место в мире по объёму публикаций в рассматриваемом корпусе и с большим отрывом лидерство среди стран БРИКС как на уровне отдельных организаций, так и на уровне исследовательских команд. При сохранении текущей динамики выход Китая на 1 место в мире по отобранной десятке конференций – вопрос времени.
Интересна и структура цитирований. Более половины цитирующих аффилиаций для китайских публикаций также относятся к Китаю. Для сравнения: у России и Индии эта доля составляет около 6–8 %. Речь здесь не о самоцитированиях, а о высокой внутренней концентрации научной коммуникации.
Существенно различается и структура национальных исследовательских систем. Для Китая и России характерно более тесное взаимодействие академического и корпоративного секторов. В Индии, Бразилии и ЮАР заметно более выражена ведущая роль академических организаций.
Фокус на России
Российский кейс особенно показателен. Среди академических организаций НИУ ВШЭ лидирует по общему числу публикаций, Сколтех – по фракционному вкладу; важное место занимает и МФТИ. В корпоративном секторе основными участниками остаются Яндекс и Сбер, однако в последние годы заметным становится присутствие Т-Банка и МТС. Отдельно стоит отметить AIRI, который занимает особое место по масштабу публикационной активности и положению в сети сотрудничества.
При этом связь академии и индустрии проявляется не только в совместных публикациях. В данных заметна группа исследователей с одновременными академическими и корпоративными аффилиациями. Такие «люди-мосты» фактически соединяют два сектора и играют заметную роль в российской модели исследований в области ИИ.
Что дальше?
Пока рассматриваем нашу работу как первую версию проекта. В дальнейшем планируем расширять набор конференций и показателей и уточнять результаты по мере обновления данных.
Результаты проекта доступны на сайте Наукометрического центра по ссылке.
#аналитика #ИИрейтинг #БРИКС #ICORE
Сегодня обсуждение достижений ИИ во многом строится вокруг отдельных ярких результатов продвинутых моделей. Чего только стоит свежая история решения задачи Навье–Стокса и дискуссия о первенстве в споре "машина vs. человек".
При этом развитие исследований в области ИИ можно рассматривать, безусловно, и через наукометрическую оптику. В последнем дайджесте мы обещали чаще возвращаться сюда с собственными аналитическими материалами. Одним из них хотим поделиться сегодня.
Что мы сделали?
Мы проанализировали 10 ведущих конференций в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Все относятся к конференциям уровня A* в ICORE 2026 и при этом представляют разные направления компьютерных наук: от обработки естественного языка и компьютерного зрения до машинного обучения и анализа данных.
Напомним, что для области конференционные публикации имеют особое значение и являются одним из основных способов представления новых научных результатов. В качестве одного из ориентиров для проекта использовали подход CSRankings, но мы расширили для себя задачу: нас интересовали не только отдельные организации, но также их типы и структура сотрудничества между ними.
Что считали?
В основу анализа легли метаданные Scopus за 2020–2025 годы. В итоговый массив вошло более 104 тыс. публикаций (около 97,3 % материалов сборников). Отдельно выделили основные программы и дополнительные треки, рассчитали показатели публикационной активности, фракционного вклада, цитирования и FWCI, а также рассмотрели различные типы связей.
Часть процедур по сбору, проверке и обработке данных удалось автоматизировать с помощью ИИ. В этом смысле проект об исследованиях ИИ сам в определённой степени оказался продуктом совместной работы человека и ИИ.
Основной фокус мы решили сделать не на всех странах, а на классической пятерке БРИКС: Бразилии, России, Индии, Китае и ЮАР.
Каковы основные результаты?
Прежде всего, своим масштабом обращает на себя внимание Китай: более 38 тыс. публикаций, второе место в мире по объёму публикаций в рассматриваемом корпусе и с большим отрывом лидерство среди стран БРИКС как на уровне отдельных организаций, так и на уровне исследовательских команд. При сохранении текущей динамики выход Китая на 1 место в мире по отобранной десятке конференций – вопрос времени.
Интересна и структура цитирований. Более половины цитирующих аффилиаций для китайских публикаций также относятся к Китаю. Для сравнения: у России и Индии эта доля составляет около 6–8 %. Речь здесь не о самоцитированиях, а о высокой внутренней концентрации научной коммуникации.
Существенно различается и структура национальных исследовательских систем. Для Китая и России характерно более тесное взаимодействие академического и корпоративного секторов. В Индии, Бразилии и ЮАР заметно более выражена ведущая роль академических организаций.
Фокус на России
Российский кейс особенно показателен. Среди академических организаций НИУ ВШЭ лидирует по общему числу публикаций, Сколтех – по фракционному вкладу; важное место занимает и МФТИ. В корпоративном секторе основными участниками остаются Яндекс и Сбер, однако в последние годы заметным становится присутствие Т-Банка и МТС. Отдельно стоит отметить AIRI, который занимает особое место по масштабу публикационной активности и положению в сети сотрудничества.
При этом связь академии и индустрии проявляется не только в совместных публикациях. В данных заметна группа исследователей с одновременными академическими и корпоративными аффилиациями. Такие «люди-мосты» фактически соединяют два сектора и играют заметную роль в российской модели исследований в области ИИ.
Что дальше?
Пока рассматриваем нашу работу как первую версию проекта. В дальнейшем планируем расширять набор конференций и показателей и уточнять результаты по мере обновления данных.
Результаты проекта доступны на сайте Наукометрического центра по ссылке.
#аналитика #ИИрейтинг #БРИКС #ICORE