В работе представлены результаты анализа основных критериев оценки научных проектов, используемых научными фондами. Приведен краткий обзор методов анализа экспертных анкет при принятии решений о финансировании проектов. Предложен новый подход к определению значимости критериев оценки научных проектов, основанный на методах машинного обучения. Этот подход позволяет работать с качественными и количественными критериями на больших объемах данных и не требует приведения значений критериев к численному виду. Проведены экспериментальные исследования по определению значимости критериев оценки научных проектов на примере инициативных конкурсов РФФИ. Показано, что состав наиболее значимых критериев оценки проектов остается практически неизменным для всех научных областей, за исключением направления «Естественнонаучные методы исследования в гуманитарных науках». Сделаны выводы о возможности использования предложенного подхода для верификации итоговых оценок экспертов, а также для проверки значимости вновь вводимых критериев.
DOI: https://doi.org/10.22204/2410-4639-2016-092-04-135-146
Вестник РФФИ в формате PDF на официальном сайте: https://www.rfbr.ru/rffi/pdf_read/?objectId=1967517#page=136
Д. А. Девяткин, Р. Е. Суворов, И. А. Тихомиров, О. Г. Григорьев. Исследование критериев оценки научных проектов с помощью методов машинного обучения на примере конкурсов РФФИ // Вестник РФФИ, № 4, октябрь-декабрь 2016 г. С. 135-143