Н. А. Моисеева Уровень научного журнала – ключевой показатель в современной национальной системе оценки результативности исследований. Категорирование научных журналов – одна из основных задач библиометрии, постоянный рост объёма данных об изданиях и публикациях требует эффективного анализа соответствия между декларируемыми и наблюдаемыми паттернами категорирования. Цель статьи заключается в апробации исследовательского анализа данных (Exploratory Data Analysis, EDA) для изучения распределения научных журналов по уровням в «Белом списке» и выявления статистических закономерностей, связывающих уровень издания с его индексацией в наукометрических базах данных (БД). Объект исследования – открытые данные о научных журналах из «Белого списка». В работе применён статистический подход к анализу данных об изданиях, реализованный в цифровой среде Google Colaboratory с использованием библиотек для EDA (Pandas, Matplotlib, Seaborn) на языке программирования Python. Результаты позволили провести количественный анализ соответствия эмпирических данных правилам категорирования изданий «Белого списка» и выявить различия в паттернах индексации журналов разных уровней. Практическая значимость заключается в интеграции цифровых технологий EDA в библиометрический инструментарий, что открывает возможности для верификации систем категорирования и развития методов библиометрии в условиях цифровизации науки.
Научная статья 
исследовательский анализ данных