Изучалось также количество дескрипторов на одну работу по каждому году (информационная плотность) - результаты см. таблицу 6.
Таблица 6. Статистические показатели рядов динамики количества дескрипторов, приходящихся на одну работу.
|
Дисциплина |
Дисперсия выборки |
Среднеквад-ратичное отклонение |
Медиана |
Мода |
Среднее значение |
Эксцесс |
Асимметрия относительно среднего |
Корреляция исследуемых данных по КТ с… |
|
|
КТ |
0,030145 |
0,173624 |
0,710548 |
нет данных |
0,668017 |
-1,18297 |
-0,44635 |
||
|
УПр |
0,101596 |
0,318741 |
0,768595 |
0,25 |
0,589436 |
-1,89694 |
-0,16895 |
0,665509 |
|
|
УПиК |
0,032715 |
0,180873 |
0,789286 |
нет данных |
0,749059 |
5,97187 |
-2,2755 |
0,305156 |
|
|
Тхн |
0,028982 |
0,170241 |
0,649485 |
нет данных |
0,628979 |
5,537565 |
-2,17317 |
-0,16989 |
|
|
Мдц |
0,095691 |
0,309339 |
1,278495 |
нет данных |
1,284258 |
6,371695 |
-1,15762 |
0,286647 |
|
|
Иск |
0,009479 |
0,097358 |
0,786592 |
нет данных |
0,79344 |
1,719302 |
0,66268 |
-0,28935 |
Анализ этих данных показывает близость криминалистики и уголовного процесса по параметрам «эксцесс» и «асимметрия относительно среднего» - следовательно, данные индикаторы могут служить для выделения весьма близких дисциплин (обе эти науки относятся к одной научной специальности 12.00.09). Иных отчетливо выраженных индикаторов не наблюдается.
Исследовалась корреляции количества слов в названии АРД по криминалистике с другими науками Количество слов в названии АРД определялось с помощью программы статистического анализа текста «Shtampomer» V. 1.0. - см. таблицу 7 и график 1.
Таблица 7. Корреляции количества слов в названии АРД по криминалистике с другими науками.
|
Дисциплина |
УПр |
УПиК |
Тхн |
Мдц |
Иск |
|
|
Корреляция исследуемых данных по КТ с… |
0,981 |
0,969 |
0,925 |
0,975 |
0,815 |
График 1. График корреляции количества слов в названии АРД по криминалистике с другими науками.
Анализ данных таблицы 7 и графика 1 приводит нас к следующему: а) различия в предметных областях наблюдаются во 2-м знаке после запятой; б) четкого выделения юридических наук по данному параметру не наблюдается ввиду близости криминалистики не только с ними, но и с техникой (видимо здесь, в том числе, отражается близость криминалистики с техническими дисциплинами).
Таким образом, результаты нашего исследования позволяют прийти к следующим выводам:
Выделение тематически близких наук (в нашем случае - дисциплин «криминального блока», близких к криминалистике) из ряда иных осуществимо методами информационного анализа названий авторефератов диссертаций;
При этом возможно применять следующие индикаторы:
- семантическая близость названий авторефератов диссертаций;
- эксцесс и корреляция динамики количества работ, а также дисперсия выборки и асимметрия относительно среднего - при анализе динамики количества тем авторефератов диссертаций и их дескрипторов;
Индикаторы «эксцесс» и «асимметрия относительно среднего» могут служить для выделения весьма близких дисциплин (в нашем случае криминалистики и уголовного процесса) из ряда иных наук - при изучении динамики количества дескрипторов на одну работу (информационной плотности текста названий АРД);
Индикатор корреляции количества слов в названии авторефератов диссертаций показывает близкие к криминалистике дисциплины с более широким их охватом (в частности не только юридические науки криминального блока, но и технические).
Кроме того, проведенный информационный анализ текста названий авторефератов диссертаций подтверждает тезис о том, что криминалистика по исследуемым параметрам относится к юридическим дисциплинам, но имеет и некоторую техническую компоненту.
Полагаем, что только применение выявленных индикаторов в их совокупности позволит выделять различные науки из ряда иных дисциплин. Поиск индикаторов для отграничения криминалистики от существенно близких к ней наук (в рамках научной специальности 12.00.09) методами анализа текстов требует, очевидно, более глубоких исследований. Считаем, также, что информационный анализ текстов - весьма интересное и перспективное направление исследований, позволяющее оценивать положение дел в изучаемой дисциплине достаточно точными методами математической статистики.