The relationship between scientometrics and science management

Цель исследования – обоснование роли наукометрии в управлении научной деятельность на различных уровнях социальной иерархии. Важнейшая задача выделение функций наукометрии, как симбиоза социологии науки и инфометрии. Актуальность данной статьи обусловлена необходимостью раскрытия потенциала наукой, особенно уровне научных организаций (в том числе университетов). Авторами выделены функции представлены направления применения отражена взаимосвязь между измерениями социальных системах мерами, направленными повышение успешности деятельности. Обосновано, что расширение связано, прежде всего, с расширением спектра измеряемых показателей; основе данных измерений обработка первичной информации о субъектах результатах исследовательской Методы исследования: анализ литературы передового опыта управления деятельностью университетах (бенчмаркинг), методы теории множеств, квалиметрии экспертных оценок, математической статистики. Методологические основы системный, социологический, информационно-когнитивный, квалиметрический вероятностно-статистический подходы. The purpose of the study is to substantiate role scientometrics in management scientific activity at various levels social hierarchy. most important task research identify functions as a symbiosis sociology science and infometrics. relevance this article due need reveal potential science, especially level organizations (including universities). authors highlighted scientometrics, presented directions application reflected relationship between measurements systems measures aimed increasing success activity. It substantiated that expansion primarily associated with range measured indicators; measurement data based on processing primary information about subjects results activities. Research methods: analysis literature best practices activities universities (benchmarking), methods set theory, qualimetry expert assessments, mathematical statistics. Methodological foundations research: systematic, sociological, informational-cognitive, qualimetric probabilistic-statistical approaches.