Разработка математических методов исследования гиперссылочных связей информационных ресурсов университетов развивающихся стран: на примере Нигерии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Нвохири Антони Метумараибе

• Нвохири Антони Метумараибе
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Нвохири Антони Метумараибе

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ВЕБОМЕТРИКИ

§1 Вебометрика как научное направление

§2 Основные определения вебометрики

§3 Инструментальные средства сбора данных о Вебе

§4 Ранжирование сайтов

§5 Модели Веба

§6 Классификация гиперссылок

§7 Основные выводы из анализа научных источников

ГЛАВА 2. УНИВЕРСИТЕТСКИЙ ВЕБ НИГЕРИИ

§1 Университеты Нигерии

§2 Веб-пространство университетов в Нигерии

§3 Задача ранжирования веб-сайтов университетов в Нигерии

ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ ФРАГМЕНТА УНИВЕРСИТЕТСКОГО ВЕБА НИГЕРИИ

§1 Программные средства и методология

§2 Исследование университетских сайтов Нигерии

§3 Веб-графы университетского фрагмента Веба Нигерии

§4 Связи университетского фрагмента Веба Нигерии с академическими сайтами Англии, США и Австралии

ГЛАВА 4. МОТИВАЦИИ СОЗДАНИЯ ГИПЕРССЫЛОК В УНИВЕРСИТЕТСКОМ ВЕБЕ НИГЕРИИ

§1 Связанные исследования, задачи и методы исследования

§2 Классификационная схема

§3 Статистические методы

§4 Интерпретация результатов

§5 Обсуждение и выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

СПИСОК ИЛЛЮСТРАТИВНОГО МАТЕРИАЛА

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1. Основные мотивы для создания гиперссылок

Приложение 2. Свидетельство о регистрации электронного ресурса

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка математических методов исследования гиперссылочных связей информационных ресурсов университетов развивающихся стран: на примере Нигерии»

ВВЕДЕНИЕ

Диссертационное исследование «Разработка математических методов исследования гиперссылочных связей информационных ресурсов университетов развивающихся стран (на примере Нигерии)» выполнено в таком относительно молодом направлении компьютерных наук, как вебометрика, в рамках которого исследуются количественные аспекты конструирования и использования информационных ресурсов, структур и технологий применительно к World Wide Web (далее-Веб).

Вебометрика включает в себя четыре основных направления исследований:

• веб-индикаторы сайтов, такие как количество страниц и документов, ссылочная популярность и др. и ранжирование сайтов на их основе;

• поиск и сбор данных в Вебе (роботы, краулеры, поисковые машины, информационный поиск);

• анализ гиперссылок (в частности, связи между сайтами вузов и научных организаций, мотивация ссылок, структура фрагментов Веба);

• социальные феномены в Вебе (например, социальные сети, сообщества сайтов, форумы, самоорганизация);

Веб может рассматриваться как средство функционального объединения глобальной базы научных знаний и коммуникаций между учеными, поэтому оценки веб-ресурсов высших учебных заведений и научно-исследовательских институтов мира и их взаимосвязей в виртуальном пространстве являются весьма актуальной темой.

Актуальность темы: Количество исследовательских работ, посвященных вебометрическим исследованиям сайтов университетов развивающих стран, очень мало. Существует проблема оценки качества (степени) присутствия в Вебе различных академических веб-ресурсов, особенно у развивающих стран. Причём для

развивающихся стран наиболее характерно неэффективное использование внешних гиперссылок как одного из основных инструментов коммуникации в Вебе, низкая степень развитости сетевых научных коммуникаций ученых, слабое развитие университетского образовательного веб-пространства, в частности, из-за полного отсутствия сайтов научных конференций и семинаров, совместных проектов и региональных советов ректоров. При этом мы не утверждаем, что такие мероприятия и организации в развивающихся странах отсутствуют вовсе, а говорим о том, что они не находят отражения в Вебе.

Степень разработанности темы: Вышеупомянутые проблемы практически отсутствуют у сайтов университетов в развитых странах и поэтому они не исследуются.

В современной научной литературе описаны различные подходы и методы исследования, учитывающие общие для развитых стран, стандартные параметры. Эти методы недостаточны для анализа сайтов университетов развивающихся стран.

Для анализа университетских веб-ресурсов развивающих стран и разработки более адекватных моделей их поведения требуется выявление дополнительных признаков и параметров исследуемых сайтов, отражающих их специфику, и модификация уже имеющихся методов.

Цель и задачи исследования: Цель заключается в развитии известных и разработке новых математических методов исследования официальных сайтов университетов развивающихся стран на примере Нигерии, направленных на улучшение их присутствия и взаимосвязей в Вебе.

Для достижения указанной цели решается ряд взаимосвязанных задач:

1. Исследование набора уже существующих стандартных характеристик присутствия веб-сайтов нигерийских университетов — размер сайта (общее количество страниц сайта), цитируемость или видимость сайта (количество уникальных гипертекстовых ссылок с других веб-ресурсов), количество полнотекстовых файлов, под которыми понимаются файлы с расширениями типа

*.рс1£ *.с1ос, и т.д., научность сайта (количество статей, размещенных на сайте и их цитирований)с использованием известных алгоритмов ранжирования. Автором выявлен набор новых показателей характеризующих эти сайты — возраст университета, исторические и географические аспекты, подчинённость (федеральные, университеты штатов и частные университеты), традиции и этнокультурные признаки региона фактического нахождения университета;

2. Создание модифицированного алгоритма ранжирования на основе расширенного набора характеристик и исследование веб-графа, построенного на множестве сайтов нигерийских университетов с применение теоретико-графовых моделей и методов;

3. Исследование качественных характеристик внешних гиперссылок, сделанных с университетских сайтов Нигерии с точки зрения мотивации создания таких гиперссылок с использованием методов математической статистики.

Объект исследования: Официальные веб-сайты университетов в Нигерии и другие веб-сайты Нигерии, имеющие отношение к науке и образованию. Методы исследований.

В диссертационной работе используются вебометрические методы ранжирования, методы сбора вебометрической информации с помощью поисковых систем и краулеров, теоретико-графовые модели и методы математической статистики.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм ранжирования официальных веб-сайтов университетов на основе новых характеристик качества применительно к веб-сайтам университетов Нигерии и других стран, у которых веб-пространство вузов находится в начальной стадии развития.

2. Теоретико-графовые характеристики веб-графа для реального фрагмента нигерийского университетского Веба, показывающие незначительную

взаимосвязь веб-сайтов как данного сообщества, так и взаимосвязь с университетскими сообществами веб-сайтов США, Англии и Австралии. 3. Классификационная схема мотивации создания гиперссылок университетов Нигерии и примененные к ней статистические методы, позволяющие получить разные доминирующие мотивации по различным регионам Нигерии. Рекомендации для руководства и разработчиков веб-сайтов университетов Нигерии и некоторых других стран, направленные на улучшение использования внешних гиперссылок как одного из основных инструментов коммуникации в Вебе.

Основные научные результаты выполненных исследований по теме диссертации опубликованы в 6 печатных работах [16-19,21,102]. Из них 2 работы опубликованы в журналах, включенных в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени Высшей аттестационной комиссии Министерства образования и науки Российской Федерации [16, 21].

Одна работа опубликована в журнале, включенном в библиографическую базу Scopus [102].

Результаты исследований докладывались на конференциях и научных школах и семинарах:

• 42-я международная научная конференция аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость», Санкт-Петербург, 2011 г.

43-я международная научная конференция аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость», Санкт-Петербург, 2012 г.

V Всероссийская научно-практическая конференция «Информационная среда вуза XXI века», Петрозаводск, 2011 г. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые на примере Нигерии проведено исследование задач ранжирования и построения и анализа веб-пространства официальных веб-сайтов

университетов для стран, у которых веб-пространство вузов находится в начальной стадии развития. Исследование позволило установить зависимость вебометрических рангов университетов как от их ведомственной принадлежности (федеральные, университеты штата или частные), так и от внешних ссылок на сайты, сделанных с сайтов университетов высокоразвитых стран.

2. Построенный веб-граф реального фрагмента нигерийского университетского Веба позволил установить существенную значимость веб-коммуникаторов (в случае Нигерии - это единственный веб-сайт National Universities Commission) для связности веб-графа и незначительную взаимосвязь вебсайтов университетов между собой. Разработана новая классификационная схема мотивации создания гиперссылок (на примере университетов Нигерии), позволяющая с использованием статистических методов получить разные доминирующие мотивации по различным регионам Нигерии.

Теоретическая и практическая значимость работы. Предложенные методы позволяют дать рекомендации разработчикам веб-ресурсов университетов (особенно университетов стран, у которых веб-пространство вузов находится в начальной стадии развития) по улучшению содержания, усилению связности посредством гиперссылок и изменению мотивации создания гиперссылок, что в целом будет способствовать улучшению присутствия веб-сайтов этих университетов в Вебе.

Достоверность и обоснованность полученных результатов, полученных в диссертации, основаны на большом объеме собранного, обработанного и исследованного фактического материала, корректно применяемых математических методах и моделях.

Диссертация работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка использованных источников и литературы, включающего 138 наименований, списка иллюстративного материала, и 2 приложения. Общий объем диссертации 128

страниц машинописного текста, из них основная часть работы содержит 98 страниц и включает 7 рисунков и 11 таблиц; 1 приложение имеет объем 13 страниц.

В первой главе описывается вебометрика и основные направления исследований в этой области науки. Рассматриваются инструментальные средства сбора данных о Вебе, вебометрические методы ранжирования сайтов, модели Веба и классификации гиперссылок. Сделаны обобщающие выводы из анализа научных источников.

Вторая глава описывает университетский Веб Нигерии. Приводится краткая история развития высшего образования в Нигерии, необходимая для дальнейшего изложения. Впервые анализируется веб-пространство университетов в Нигерии, формируется множество доменных имен официальных сайтов этих университетов и создается целевое множество исследований.

Далее описывается задача ранжирования вышеуказанных сайтов, для решения которой предложен модифицированный подход известного метода Cybermetrics Lab [105]. В этих модификациях предлагается учесть, например, такие индикаторы как количество публикаций в печатных изданиях, потенциальных авторов, и другие. Данный подход использует следующие понятия:

• S- общее количество страниц сайта (от size, размер);

• V— количество уникальных гипертекстовых ссылок с других веб-ресурсов, обнаруживаемых поисковыми системами (от visibility, узнаваемость или видимость);

• R - количество полнотекстовых файлов, под которыми понимаются файлы с расширениями типа *.pdf,, *.doc, и других (от Rich files, насыщенные или богатые файлы);

• Sc - количество статей, размещенных на сайте, и обнаруживаемых Google Scholar (от scholar, «научность сайта»).

Для ранжирования сайтов используется формула:

Rating (i) =5 *RankVav(i)+2 *RankSav(i)+l, 5 *RankRav(i)+l, 5 *RankSc(i)

где Voy - среднее количество уникальных гипертекстовых ссылок с других веб-ресурсов, обнаруживаемых известными поисковыми машинами Google, Yahoo, и Bing; Say - среднее количество страниц, обнаруживаемых на сайте этими поисковыми машинами; Rav - среднее количество полнотекстовых файлов; RankVav(i) - порядковый номер г-го сайта в упорядоченном по убыванию векторе Vav. RankSav(i), RankRov(i), RankSc(i) определяются аналогично. Потом тот сайт, у которого значение Rating(i) будет самым маленьким, получает значение WR (Webometrics Rating) равное 1, следующий за ним - 2, и т.д.

Значения коэффициентов при RankVav(i), RankSav(i), RankRav(i), RankSc(i) определяются в соответствии с Берлинской декларацией открытого доступа [56], когда наибольшая значимость придается количеству размещенных на сайте полнотекстовых файлов и количеству ссылок на научные статьи, когда Интернет рассматривается, прежде всего, как «функциональный инструмент базы глобального научного знания», свободного доступа к научным публикациям и другим учебным материалам.

В целом, сайты федеральных университетов имеют значения рейтингов больше, чем сайты университетов нигерийских штатов и частных университетов. Федеральные университеты получают большее финансирование, они привлекают более квалифицированных сотрудников, в них сложнее поступить, что и увеличивает их престижность. Можно считать, что указанные факторы нашли свое отражение в Вебе.

Третья глава посвящена модели фрагмента университетского Веба Нигерии. В данной главе основное внимание сосредоточено на трёх вопросах:

1. Что представляет собой академический Веб Нигерии?

2. Какова структура академического Веба Нигерии?

3. Какие рекомендации могут быть сделаны по результатам исследования?

В начале главы содержится описание программных средств и методологий для сбора больших объемов информации о гиперссылках.

Затем описывается исследование университетских сайтов Нигерии. Сначала сканируются сайты посредством краулера BeeBot [43] до 5-го уровня глубины с целью сбора внешних гиперссылок, сделанных с этих сайтов. Анализ базы данных внешних гиперссылок, построенной в результате сканирования сайтов целевого множества, позволил обнаружить веб-сайты, являющихся сайтами множества веб-окрестностей (т.е. сайтов, относящихся к веб-ресурсам университетов, но не являющихся их официальными сайтами).

Переход от официальных сайтов нигерийских университетов к единицам анализа представляет собой агрегирование веб-ресурсов (официальных сайтов и веб-окрестностей) каждого университета, что привело к существенному приросту страниц и внешних ссылок. Привязка университетов по регионам также позволила выявить ряд интересных особенностей.

В третьем параграфе данной главы исследуются веб-графы университетского фрагмента Веба Нигерии. Эти веб-графы построены на вершинах, соответствующих веб-сайтам целевого множества. Обнаруживается степень связности этих веб-графов и исследуется методы для улучшения их степени связности.

В конце главы рассматривается академический фрагмент нигерийского Веба и с помощью известных вебометрических инструментов и краулера анализируется его связность с сайтами вузов Англии, США и Австралии. Также описывается инструментарий, который был разработан специально для такого рода исследований.

Результаты анализа демонстрируют ярко выраженный географический аспект, который заключается в преобладании университетов с большим количеством связей с иностранными учебными заведениями в южной части страны.

Также проверяется, существует ли корреляция между количеством таких гиперссылок и рейтингом Webometrics [105] испанской исследовательской группы Cybermetrics Lab [103].

Результаты проведенных экспериментов показывают, что ссылки, сделанные с иностранных зарубежных учебных заведений важнее, чем ссылки, исходящие с

сайтов нигерийских университетов, хотя в данной работе внимание уделяется и содержательной ценности исходящих ссылок.

В четвертой главе изучаются мотивации создания гиперссылок в университетском Вебе Нигерии. В начале главы содержится подробное описание ранее проведенных подобных исследований задач и методов исследования, поскольку они применяются в дальнейшем. Авторы подобных исследований, рассмотренных в данной диссертации, пришли к трем основным выводам:

• мотивации для создания ссылок на основе изучения только исходных и целевых страниц трудно классифицировать потому, что

(а) существуют различные возможные мотивации,

(б) сложно правильно угадать истинные намерения авторов в некоторых случаях и

(в) потенциально существуют многократные мотивации; отсюда авторы делают вывод, что лучшая схема классификации могла бы привести к «более надежным результатам»;

• мотивация создания большинства гиперссылок между сайтами британских университетов не является подобной мотивации цитирования журнальных статей в научных публикациях;

• учебные материалы одного университета очень редко используются в других университетах напрямую, несмотря на «обширное финансирование объединенного межучережденческого обучения», и это, возможно, является показателем того, что финансирование подобных проектов объединенного межуниверситетского обучения неэффективно.

В диссертационной работе исследование мотиваций создания гиперссылок, сделанных с сайтов нигерийских университетов, подразумевает ответы на следующие два вопроса:

• какие мотивации стоят за размещением гиперссылок на нигерийских университетских сайтах?

• какие мотивации создания гиперссылок наиболее характерны для этногеографических регионов Нигерии?

В качестве инструмента для сбора гиперссылок использовался уже упоминавшийся ранее краулер ВееВоХ, с помощью которого было отсканировано 86 сайтов университетов Нигерии, на которых было обнаружено более 6300 исходящих гиперссылок.

В данной главе разрабатывается классификационная схема мотивации создания гиперссылок университетов Нигерии и примененные к ней статистические методы, позволяющие получить разные доминирующие мотивации по различным регионам Нигерии.

В настоящее время не существует оценки причин создания гиперссылок. Автором предлагается следующая схема.

Изначально из 33 мотиваций, предложенных в работе [37] для российских научных организаций, были выделены 24 основные мотивации, объясняющие мотивы исходящих гиперссылок, сделанных с сайтов нигерийских университетов, из которых здесь укажем только наиболее часто встречающиеся. Из этих 24 здесь укажем только несколько (остальные мотивации можно посмотреть в главе 4, табл. 4.1):

— учебные материалы для обучающихся,

— информация для обучающихся и поступающих,

— ресурсы поддержки научных исследований,

— организация-партнер,

— библиотеки и электронные журналы,

— подобная по виду деятельности организация,

— служебный сайт,

— вышестоящая организация,

— нижестоящая организация,

— органы государственной власти,

— коммерческая организация,

— неклассифицированный сайт,

— неработающая ссылка.

Классификационная схема была упрощена путем объединения столбцов (все исследуемые университеты были собраны по регионам в 5 групп) и строк (количество мотиваций) классификационной схемы. Цель такого действие -сократить количество нулей и сделать объем данных более компактным для изучения.

Количество мотиваций было сокращено с 24 до 9. Это сделано, во-первых, и по такой же причине, как в случае столбцов, а во-вторых (и это главное) - чтобы минимизировать количество совпадений мотиваций. В итоге из 24 получились 9 основных мотиваций

1. Учебные материалы для обучающихся.

2. Информации для обучающихся и поступающих.

3.Поддержка научных исследований.

4. Вышестоящая организация.

5.Подобная по деятельности организация и нижестоящая организация.

6. Служебный сайт.

7. Организации сферы бизнеса.

8.Неклассифицированный сайт.

9. Неработающая ссылка.

Применение к классификационной схеме статистического метода проверки независимости номинальных переменных на основе статистики хи-квадрат позволило получить разные доминирующие мотивации по различным регионам Нигерии.

Проведенный анализ показал, что для каждого региона можно выделить доминирующую мотивацию создания внешних гиперссылок. В Северном и Юго-Западном регионах и Центральном поясе такой доминантой является поддержка

научных исследований, а в Южном и Юго-Восточном регионах — отсылка к служебным сайтам.

Между университетами имеется совершенно разное по регионам поведение в создание гиперссылок. На сегодняшний день невозможно дать содержательное объяснение обнаруженным различиям. Можно предположить, что на Юге вопрос с финансовой поддержкой научных исследований полностью решен, а на Севере наблюдается плохое финансирование, а может быть, наоборот, — на Севере научные исследования ведутся очень интенсивно, а на Юге они полностью отсутствуют. Но при этом результаты исследования позволяют дать ряд рекомендаций разработчикам нигерийских университетских сайтов.

Заключение. В качестве заключения в диссертации сформулированы итоги выполненного исследования, рекомендации по использованию полученных результатов и перспективы дальнейшей разработки темы.

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ

ВЕБОМЕТРИКИ

§1 Вебометрика как научное направление

Термин «вебометрика» был введен впервые в статье [52], в которой определен Веб как важный источник документов и информации. После появления этого термина, ученые признали, что многие измерения Веба могут проводиться с использованием расширенных функций поиска одной из лучших поисковых систем того времени -Alta-Vista [80, 106,107].

Использование термина «Веб» в русской транскрипции является, в какой-то мере, противопоставлением его более широкому понятию «Интернет». Интернет -это глобальная телекоммуникационная сеть информационных и вычислительных ресурсов, а Веб - глобальное информационного пространство, основанное на физической инфраструктуре Интернета, протоколе передачи данных http (HyperText Transfer Protocol) и языке html (HyperText Markup Language), поэтому термины Веб и Интернет не являются синонимами.

Можно также сказать, что Интернет является технической основой Веба, а Веб одним из приложений Интернета. В настоящее время, когда слово «Интернет» употребляется в обиходе, чаще всего имеется в виду Веб и доступная в нем информация, а не сама физическая сеть. Для обозначения Веба также используются термины Глобальная сеть, Всемирная паутина, World Wide Web, WWW, W3, Web.

Веб очень важен как средство коммуникации и для размещения в нём всё большего и большего количества документов. Учитывая этот огромный и легкодоступный источник информации, существуют безграничные возможности для масштабных измерений или подсчетов [121].

Изобретателями всемирной паутины считаются Тим Бернерс-Ли (Timothy John Berners-Leè) и в меньшей степени, Роберт Кайо (Robert Cailliau) [59, 127].

Термин вебометрика определяет научное направление, в рамках которого исследуются количественные аспекты конструирования и использования информационных ресурсов, структур и технологий применительно к World Wide Web (далее - Веб), опирающееся на библиометрические и информетрические подходы [63, 125]. Термин «вебометрика» введён Томасом Алминдом (Tomas С. Almind) и Петером Ингверсеном (Peter Ingwersen) в 1997 году в работе [52]. Это термин является сочетанием двух английских слов «веб» (web) и «метрика» (metrics - по словарю «Webster's Comprehensive Dictionary of English Language», определяется как математическая теория измерений).

Проект «Webometrics Ranking of World Universities» [105] испанской исследовательской группы Cybermetrics Lab [103] посвящен вебометрическим исследованиям сайтов вузов и научно-исследовательских институтов мира. Группа Statistical Cybermetrics Research Group(SCRG) из Великобритании (Wolverhamptone) [112], возглавляемая M. Тилволом (Michael Thelwall [133]), также активно занимается серьёзными исследованиями в данной области.

На сегодня считается, что вебометрика включает в себя четыре основных направления исследований:

1. Веб-индикаторы (например, индексы цитирования, размеры, «научность», видимость [■visibility] сайтов, ранжирование сайтов),

2. Социальные феномены в Вебе (например, социальные сети, сообщества сайтов, форумы, самоорганизация),

3. Поиск и сбор данных в Вебе (например, роботы, краулеры, поисковые машины, информационный поиск),

4. Анализ гиперссылок (в частности, связи между сайтами вузов и научных организаций, мотивация ссылок, структура фрагментов Веба).

Так как вебометрика является молодым научным направлением, многие его термины и определения на сегодня нельзя считать окончательными, включая и само название «вебометрика». В некоторых западных литературах используются другие английские термины, такие как cybermetrics [63], и Informetrics [73]для обозначения этого направления. Связь и разница между двумя терминами «вебометрика» и «cybermetrics» анализируется в работе [63]. Попытка определить основные различия в определении «Informetrics» и «вебометрика», и других терминов и понятий, используемых в англоязычных публикациях, предпринята в работах [72, 86,118].

На ранней стадии развития вебометрики широко использовались методы таких научных дисциплин, как библиометрика (bibliometrics) и наукометрия {scientometrics). Основные шаги развития вебометрики за 1997-2006 годы описаны в [81]. По мнению Т. Бернерс-Ли и соавторов, нас в перспективе ждет становление новой междисциплинарной отрасли, которую сегодня можно назвать «наукой о Вебе» [57,58].

Гиперссылкой (применительно к Вебу) называется особым образом отформатированный текст или рисунок на html-странице, содержащий адрес для перехода на некоторый ресурс в Вебе. Гиперссылки можно разделить на внутренние (ссылки на другие страницы или документы того самого веб-ресурса, откуда они осуществляются) и внешние (ссылки на страницы или документы, расположенные на других веб-ресурсах). Далее если специально не уточняется, какой вид гиперссылок рассматривается, то имеются ввиду внешние гиперссылки (могут в качестве аналогичных также использоваться термины «ссылки» или «веб-ссылки»).

Гиперссылки являются единственным способом взаимодействия между сайтами и организации самих сайтов. Поэтому исследование гиперссылок действительно актуально. Хотя может показаться, что разработчики Веба делают ссылки на страницы других сайтов случайным образом, в действительности их поведенческие модели достаточно точны для успешного использования, например, в алгоритмах информационного поиска Яндекс и Google [9, 66]. Исследования в этой

области показывают, что изучение гиперссылок имеет огромный потенциал как в смысле новых источников информации и коммуникации, так и ценности самих вебстраниц [70, 75, 112, 122]. В качестве базовой работы по исследованиям гиперссылок можно отметить [121].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нвохири Антони Метумараибе, 2014 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Антопольский, А. Б. Измерение присутствия в интернете образовательных учреждений / А. Б. Антопольский, Ю.Е. Поляк, В.Е. Усанов // Проблемы современного образования. -2012. -№ 4. -С. 117-131.

2. Блеканов, И. С. Повышение рейтингов университетов методами вебометрики / И. С. Блеканов, С. JI. Сергеев, А. А. Печников // Труды XIX Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2012". - Санкт-Петербург. -2012. - Т. 2. - С. 250-251.

3. Буре, В. М. Методология статистического анализа опытных данных / В. М. Буре // Изд. СПбГУ. - 2007, - 141с.

4. Веб (WEB) аналитик: анализ известности сайтов [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.align.ru.

5. Вебометрика. Институт прикладных математических исследований КарНЦ РАН [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://webometrics.krc.karelia.ru.

6. Вебометрический рейтинг научных учреждений России [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://webometrics-net.ru. Дата обращения: 05.02.2013.

7. Воронин, А. .В. Исследования сайтов органов власти Республики Карелия / А. .В. Воронин, А. А. Печников // Век качества. - 2010. - №3. - С. 28-30.

8. Елисеева, И. И. Общая теория статистики / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев // Финансы и статистика. - 2005. - С. 656.

9. Индекс цитирования [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://help.yandex.ru/catalogue/7icH873431.

10. Интерактивный генератор случайных чисел.[Электронный ресурс] - Режим jocTyna:http://www.psychicscience.org/random.aspx

11. Кананыхина К. С. Становление и Развитие Научно-Образовательного Комплекса в Нигерии (1960-2007 гг.) // К. С. Кананыхина / Автореферат диссертации на соискание ученой степени. - 2009г.

12. Квантили распределения хи-квадрат. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://m.wikipedia.org/wiki/KBamrum распределения хи-квадрат

13. Клименко O.A. О рейтинге сайтов научных организаций СО РАН / O.A. Клименко, Ю.И. Шокин // Наука в Сибири. - 6 ноября 2008 г. - № 44 (2679) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www-sbras.nsc.ru/HBC/hbc.phtml?5+479+l.

14. Ковалев, М.М. Вебометрический рейтинг университетов [Электронный ресурс] / М. М. Ковалев, Н. И. Листопад, Е. А. Минюкович // Informetrics -Режим доступа: http://www.informetrics.ru/articles/sn.php?id=62. Дата обращения: 30.12.2012.

15. Мазалов, В. В. О рейтинге официальных сайтов научных учреждений северо-запада России / В. В. Мазалов, А. А. Печников. // Управление большими системами. Выпуск 24. - М.: ИПУ РАН, - 2009. - С.130-146.

16. Нвохири, А. М. Изучение мотиваций создания внешних гиперссылок на университетских веб-сайтах: опыт Нигерии / А. М. Нвохири, А. А. Печников // Информационное общество, 2012, №6, с.26-34.

17. Нвохири, А. М. Разработка вебометрических инструментов и их апробация на веб-сайтах нигерийских университетов / А. М. Нвохири, Д. И. Чернобровкин // Процессы управления и устойчивость: Труды 43-й международной научной конференции аспирантов и студентов / Под ред. А. С. Ерёмина, Н. В. Смирнова. - Санкт-Петербург: Издательский Дом Санкт-Петербургского государственного университета. - 2012. - С. 371-375.

18. Нвохири, А. М. Ранжирование веб-сайтов нигерийских университетов / А. М. Нвохири // Процессы управления и устойчивость: Труды 42-й международной научной конференции аспирантов и студентов / Под ред. А. С. Ерёмина, Н. В. Смирнова. - Санкт-Петербург: Издательский Дом Санкт-Петербургского государственного университета. - 2011. - С. 321-326.

19. Нвохири, А. М. Сравнение вебометрического и веб-независимого ранжирований университетов Нигерии / А. М. Нвохири, А. А. Печников // Информационная среда вуза XXI века: материалы V Всероссийской научно-практической конференции. - Петрозаводск. - 2011. - С. 133.

20. Печников, А. А. Адаптивный краулер для поиска и сбора внешних гиперссылок / А. А. Печников, Д. И Чернобровкин // Управление большими системами. Выпуск 36. М.: - ИПУ РАН, - 2012. - С.301-315.

21. Печников, А. А. Анализ веб-сайтов нигерийских университетов / А. А. Печников, А. М. Нвохири // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2012. - № 6. - С. 62-75.

22. Печников, А. А. Вебометрические исследования '^Л'еЬ-сайтов университетов России / А. А. Печников // Информационные технологии. - 2008. -№11. - С. 74-78.

23. Печников, А. А. Измерения научных сайтов / А. А. Печников, Н. Б. Луговая // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2008". - Санкт-Петербург. - 2008. - Т. 1. - С. 166.

24. Печников, А. А. Исследование взаимосвязей между веб-сайтами научных библиотек университетов России / А. А. Печников // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2011. - №7. - С. 13-24.

25. Печников, А. А. Исследование связности научно-образовательного Веба / А. А. Печников, А. В. Чирков, Ю. В. Чуйко // Учёные записки Петрозаводского государственного университета. Естественные и технические науки. - 2011. -№8 (121). - С. 111-113.

26. Печников, А. А. Исследования университетского фрагмента Веба / А. А. Печников // Телематика'2010. Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2010". - Санкт-Петербург. — 2010. — Т. 2.-С. 333.

27. Печников, А. А. Концептуальная модель фрагмента Веба и примеры ее реализации / А. А. Печников // Информационная среда вуза XXI века:

материалы IV Всероссийской научно-практической конференции. -Петрозаводск. - 2010.-С. 172-173.

28. Печников, А. А. Модель университетского Веба / А. А. Печников // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. - 2010. - №6. - С. 208214.

29. Печников, А. А. Методы исследования регламентируемых тематических фрагментов Web / А. А. Печников // Труды Института системного анализа Российской академии наук. - Серия: Прикладные проблемы управления макросистемами. - 2010. - Т. 59. - С. 134-145.

30. Печников, А. А. Об исследованиях российского научного Веба / А. А. Печников // Материалы Всероссийской конференции с международным участием "Знания - Онтологии - Теории". - Новосибирск: Институт математики им. С.Л. Соболева. - 2009. - Т.2. - С. 197-201.

31. Печников, А. А. О веб-сайтах информационного веб-пространства Петрозаводского государственного университета / А. А. Печников, О. Ю. Дербенёва // Информационная среда вуза XXI века: материалы VI Международной научно-практической конференции. - Куопио. - 2012. — С. 120-124.

32. Печников, А. А. О некоторых подходах к исследованию российского научного Веба / А. А. Печников // Теория активных систем/ Труды международной научно-практической конференции. - Москва. - 2009. - Т. II. -С. 140-144.

33. Печников, А. А. О некоторых результатах вебометрических исследований университетского Веба / А. А. Печников // IV Международная научно-практическая конференция "Современные информационные технологии и ИТ-образование". Сборник избранных трудов. - М.: ИНТУИТ.РУ. - 2009. -С. 530-537.

34. Печников, А. А. О подходе к классификации внешних гиперссылок / А. А. Печников, Косинец И.Э. // Информационная среда вуза XXI века: материалы

III Всероссийской научно-практической конференции. - Петрозаводск. -2009.-С. 121-124.

35. Печников, А. А. О связности веб-сайтов Российской академии наук на административном каркасе / А. А. Печников // Теория активных систем/ Труды международной научно-практической конференции. - Москва. — 2011. -Т. III.-С. 95-98.

36. Печников, А. А. О связности множества официальных сайтов РАН / А. А. Печников, Н.Б. Луговая, Ю. В. Чуйко // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И.Вернадского. - 2009. - №12 (26). - С. 154158.

37. Печников, А. А. Разработка инструментов для вебометрических исследований гиперссылок научных сайтов / А. А. Печников, Н.Б. Луговая, Ю. В. Чуйко, И.Э. Косинец // Вычислительные технологии. - 2009. — Т. 14. — №5.-С. 66-78.

38. Печников, А. А. Разработка математических моделей, методов и программных средств для исследования взаимосвязей регламентируемых веб-сайтов: дис. ... д-ра.техн.наук / А. А. Печников // - Петрозаводский государственный университет. - Петрозаводск. - 2011. - 304 с.

39. Печников, А. А. Рейтинг официальных web-сайтов университетов России и Финляндии: сравнительный анализ / А. А. Печников, О.Г. Илюкевич // Информационные ресурсы России. - 2008. - № 3 (103). - С.25-28.

40. Печников, А. А. Структурные исследования научного Веба / А. А. Печников, Н.Б. Луговая // Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2009". - Санкт-Петербург. - 2009. - Т. 2. - С. 340.

41. Печников, А. А. Являются ли сайты конференций RCDL научными веб-коммуникаторами? / А. А. Печников, Н.Б. Луговая // Труды XI Всероссийской научной конференции "Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции". -Петрозаводск. - 2009. - С. 329-332.

42. Рейтинг сайтов научных учреждений СО РАН [Электронный ресурс] / Институт вычислительных технологий Сибирского отделения РАН. — Режим доступа: http://www.ict.nsc.ru/ranking.

43. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ «Программа для поиска и сбора внешних гиперссылок BeeCrawler» Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам РФ № 2012619665 от 26 октября 2012 г.// Д. И. Чернобровкин, А. А. Печников.

44. Таненбаум, Э. Компьютерные сети / Э. Таненбаум //-СПб.: Изд-во «Питер». - 2009. - 992 с.

45. Чуйко, Ю.В. Исследование связности российского научного Веба / Ю.В. Чуйко, А. А. Печников // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC'2009): Труды Международной конференции. - 2009. -Москва. - С.283-286.

46. Шокин Ю.И. Рейтинг сайтов научных организаций СО РАН / Ю.И. Шокин, О.А. Клименко, Е.В. Рычкова, И.В. Шабальников // Вычислительные технологии. - 2008. - Т. 13, № 3. - С. 128-135.

47. Яндекс.Вебмастер [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://webmaster.yandex.ru. Дата обращения: 01.02.2013.

48. Перший укра'шський рейтинговий портал [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ranking.sumdu.edu.ua/.

49. About Exalead http://www.exalead.com/software/company.

50. Aguillo I.F. Indicadores de contenidos para la web académica iberoamericana [Content indicators for Iberoamerican academic webs] / I.F. Aguillo // BiD: textos universitaris de biblioteconomia i documentació, desembre. - 2005. -№ 15 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www2.ub.edu/bid/consulta_articulos.php?fíchero=15aguil2.htm.

51. Albert R. Diameter of the World Wide Web / R. Albert, H. Jeong, A-L. Barabasi // Nature - 1999. - №401 (9). Р. 130-131.

52. Almind, Т. С. Informetric analyses on the World Wide Web: Methodological approaches to 'Webometrics' / Т. C. Almind, P. Ingwersen // Journal of Documentation. - 1997. Vol. 53, № 4. - P. 404-426.

53. Badia A. Focused Crawling: Experiences in a Real World Project / A. Badia, T. Muezzinoglu, O. Nasraoui // Proceedings of the 15th international conference on World Wide Web, WWW 2006, Edinburgh, Scotland, UK, May 23-26, 2006. - P. 1043-1044.

54. Bar-Ilan, J. Data collection methods on the Web for informetric purposes - A review and analysis / J. Bar-Ilan // Scientometrics. - 2001. - Vol. 50(1). - P. 7-32.

55. Bar-Ilan, J. How much information do search engines disclose on the links to a web page? A longitudinal case study of the 'cybermetrics' home page / J. Bar-Ilan // Journal of Information Science. - 2002. - Vol. 28, No. 6. - P. 455-466.

56. Berlin Declaration on Open Access to Knowledge in the Sciences and Humanities. Conference on Open Access to Knowledge in the Sciences and Humanities, October 20-22, 2003, Berlin. [Электронный ресурс] -http://oa.mpg.de/openaccess-berlin/berlindeclaration.html.

57. Berners-Lee, Т. A Framework for Web Science / T. Berners-Lee, W. Hall, J. Hendler, K. O'hara, N. Shadbolt, D. Weitzner // Foundations and Trends® in Web Science. - 2006. Vol. 1,№ l.-P. 1-130.

58. Berners-Lee, T. Creating a Science of the Web / T. Berners-Lee, W. Hall, J. Hendler, N. Shadbolt, D. Wietzner // Science. - 2006. Vol. 313, № 5788. - P. 769771.

59. Berners-Lee, T. WorldWideWeb: Proposal for a hypertexts Project: Предложение по проекту гипертекстов [Электронный ресурс] / Т. Berners-Lee, R. Cailliau. -1989. - Режим доступа: http://wordnet.princeton.edu/. Дата обращения: 27.07.2012.

60. Bing: поисковая система [Электронный ресурс] / Bing. - Режим доступа: www.bing.com.

61. BjornebornL. Small-world connectors across academic web spaces / L. Bjorneborn // Proceedings of the AoIR-ASIST 2004 Workshop on Web Science Research

Methods. 5th Annual Conference of the Association of Internet Researchers, Brighton, UK. Invited keynote presentation. - 19 September 2004

http://cvbermetrics .wlv.ac.uk/AoIRASI ST/bi orneborn.html. 62. Bjorneborn L. Small-world link structures across an academic web space : a library and information science approach / L. Bjorneborn // PhD dissertation. Royal

http://pure.iva.dk/ws/files/31034741/lennart bjorneborn phd.pdf

63. Bjorneborn, L. Toward a basic framework for webometrics / L. Bjorneborn, P. Ingwersen // Journal of the American Society for Information Science and Technology.-2004. Vol. 14, №55.-P. 1216-1227.

64. Boell S. A Webometric Analysis of Australian Universities using Staff and Size dependent Web Impact Factors (WIF) / S. Boell, C. Wilson., F. Cole // Fourth International Conference on Webometrics, Informetrics, and Scientometrics & Ninth COLLNET Meeting, 28.07-01.08.2008, Berlin [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.collnet.de/Berlin-2008/BoellWIS2008waa.pdf.

65. Borgman, С. Scholarly communication and bibliometrics / Borgman C., Furner J. // Annual Review of Information Science and Technology/ - Vol. 36, -Information Today, Medford, NJ, - 2002, C. 3-72.

66. Brin, S. The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine / S. Brin, L. Page // Computer Networks and ISDN Systems. - 1998. № 30. P. 107-117.

67. Broder A. Graph structure in the web / A. Broder, R. Kumar, F. Maghoull, P. Raghavan, S. Rajagopalan, R. Stata, A. Tomkins, J. Wiener // Journal of Computer Networks. - 2000. № 33(1-6). -P. 309-320.

68. Brooks, T. A. Private acts and public objects: an investigation of citer motivations / T.A. Brooks // Journal of the American Society for Information Science. - 1985. — Vol. 36, №4,-P. 181-192.

[Электронныйресурс]

-Режимдоступа:

School of Library and Information Science. [Электронныйресурс] -

2004. 399 p.

Режимдоступа:

69. Chubin, D. E. Content analysis of references: adjunct or alternative to citation analysis? / D.E. Chubin, S.D. Moitra // Social Studies of Science. - 1975. - Vol. 5, № 1. — P. 86-92.

70. Cronin, B. Invoked on the web / B. Cronin, H. W. Snyder, H. Rosenbaum, A. Martinson, E. Callahan // Journal of the American Society for Information Science. -1998. Vol. 49,№ 14,-P. 1319-1328.

71. Cronin, B. The Citation Process: the Role and Significance of Citations in Scientific Communication / B. Cronin // Taylor Graham. — 1984. - pp. 103.

72. Ding, W. A comparative study of web search service performance / W. Ding, G. Marchionini // Proceedings of the 59th Annual Meeting of the American Society for Information Science, Baltimore, M.D. - 1996. - P. 136-142.

73. Egghe, L. Introduction to Informetrics: Quantitative Methods in Library, Documentation and Information Science / L. Egghe, R. Rousseau // Elsevier. -1990. 450 p.

74. Fisher, R. A. Statistical Methods and Scientific Inference / R. A. Fisher // Edinburgh and London: Oliver & Boyd. - 1956. - pp. 175.

75. Flake G. W. Self-organization and identification of web communities / G. W. Flake, S. Lawrence, C. L. Giles, F.M. Coetzee // IEEE Computer Society. - 2002. Vol. 35, №3,-P. 66-71.

76. Google: поисковая система [Электронный ресурс] / Google. - Режим flocTyna:www.google.com.

77. Greenwood, P. E. A Guide to Chi-Squared Testing / P. E. Greenwood, M. S. Nikulin // Wiley Series in Probability and Statistics. - 1996. - pp. 304.

78. Heydon, A. Mercator: A Scalable, Extensible Web Crawler / A. Heydon, M. Najork // 1999 [Электронныйресурс]. - Режимдоступа: http://mias.uiuc.edu/files/tutorials/mercator.pdf.

79. Hjortgaard Christensen F. Online citation analysis: a methodological approach / F. Hjortgaard Christensen, P. Ingwersen // Scientometrics - 1996. №37. - P. 39-62.

80. Ingwersen, P. The calculation of web impact factors. / P. Ingwersen // Journal of Documentation. - 1998. Vol. 54, № 2. - P. 236-243.

81. Ingwersen, P. Webometrics: Ten Years of Expansion / P. Ingwersen // International Workshop on Webometrics, Informetrics and Scientometrics & Seventh COLLNET Meeting, Nancy (France), May 10-12, 2006 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://eprints.rclis.org/7554/

82. InternetLab: Observatorio de Ciencia y Tecnología en Internet [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://internetlab.cindoc.csic.es.

83. Kelly, В. WebWatch: A Survey of links to UK University Web Sites / B. Kelly // Ariadne. - March 2000. - Iss. 23 [Электронныйресурс]. - Режимдоступа: http://www.ariadne.ac.uk/issue23/web-watch.

84. Kim H. Comparing academic hyperlink structures with journal publishing in Korea: A social network analysis/ H. Kim, H.W. Park, M. Thelwall // Science Communication. - 2006. №27(4). - P. 540-564

85. Kim, H. J. Motivations for hyperlinking in scholarly electronic articles: a qualitative study / H.J. Kim // Journal of the American Society for Information Science. - 2000. - Vol. 51, № 10. - P. 887-899.

86. Lawrence, S. Accessibility of information on the web / S. Lawrence, C. L. Giles // Nature. - 1999. Vol. 400, № 6740, - P. 107-109.

87. LinkPopularity.com: The Free Link Popularity Service [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.linkpopularity.com.

88. Milgram, S. The small world problem / S. Milgram // Psychology Today. - 1967. №1(1).-P. 60-67.

89. Moravcsik, M. J. Some results on the function and quality of citations / M.J. Moravcsik, P. Murugesan // Social Studies of Science. - 1975. - Vol. 5, № 1. - P. 86-92.

90. National Universities Commission. [Электронныйресурс] - 2011. -Режимдоступа: http://www.nuc.edu.ng/pages/universities.asp.

91. Nigeria Education Profile. U.S. Diplomatic Mission to Nigeria - Режимдоступа: http://nigeria.usembassy.gov/nigeria_education_profile.html

92. Noruzi A. Web Impact Factors for Iranian Universities / A. Noruzi I I Webology. April, 2005. - Vol. 2, Num. 1 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.webology.ir/2005/v2nl/al 1 .html.

93. Nwagwu, W. E. Nigerian University Websites: A Webometric Analysis / W. E. Nwagwu, A. Omoverere // Webology, 5(4), Article 62. - 2008. Available at: http://www.webology.org/2008/v5n4/a62.html

94. Oppenheim, C. Highly cited old papers and reasons why they continue to be cited / C. Oppenheim, S. P. Renn // Journal of the American Society for Information Science. - 1978. Vol. 29, № 5. - P. 225-231

95. Ortega J.L. Germany in the European academic web space / J.L. Ortega, I.F.Aguillo // Fourth International Conference on Webometrics, Informetrics, and Scientometrics & Ninth COLLNET Meeting, 28 July - 1 August 2008, Berlin [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.collnet.de/Berlin-20Q8/OrtegaWIS2008gea.pdf.

96. Ortega J.L. Interdisciplinary relationships in the Spanish academic web space: A Webometric study through networks visualization / J.L. Ortega, I.F.Aguillo // Cybermetrics. International Journal of Scientometrics, Informetrics and Bibliometrics. - 2007. Vol. 11, Iss. 1 [Электронныйресурс] - Режимдоступа: http://www.cindoc.csic.es/cybermetrics/articles/vllilp4.html.

97. Ortega J.L. Maps of the academic web in the European Higher Education Area - an exploration of visual web indicators / J.L. Ortega, I.F.Aguillo, V. Cothey, A. Scharnhorst // Scientometrics. - №74 (2). - P. 295-308.

98. Ortega J.L. Visualization of the Nordic academic web: Link analysis using social network tools / J.L. Ortega, I.F.Aguillo // Information Processing & Management. July 2008. Vol. 44, Iss. 4. - P. 1624-1633.

99. Pant, G. Crawling the Web / G. Pant, P. Srinivasan, F. Menczer // In Web Dynamics. M. Levene and A. Poulovassilis, eds. Springer, 2004. -P.153-178.

100. Pant, G. Link Contexts in Classifier-Guided Topical Crawlers / G. Pant, P. Srinivasan // IEEE Transactions on knowledge and data engineering. - 2006. -Vol. 18, No. l.-P. 107-122.

101. Paríalas, I. Focused Crawling Bibliography / I. Paríalas, G. Paliouras, I. Vlahavas // 2006 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://mlkd.csd.auth.gr/fcrawling/fcrawling bib.pdf.

102. Pechnikov, A. Webometric analysis of Nigerian university websites / A. Pechnikov, A. Nwohiri // Webology. - 2012. - Vol. 9, No. 1. Article 96. - Режим доступа: http://www.webology.org/2012/v9nl/a95.html. Дата обращения: 11.09.2012.

103. Portal de estudios cuantitativos en Internet [Электронныйресурс]. - 2007. -Режимдоступа: http://internetlab.cindoc.csic.es.

104. Ranking Web of World Research Centers [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://research.webometrics.info.

105. Ranking Web of World Universities [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.webometrics.info.

106. Rodriguez i Gairin, J. M. Valorando el impacto de la información en Internet: AltaVista, el "Citation Index" de la Red / J. M. Rodríguez i Gairín // Revista Española de Documentación Científica. - 1997. Vol. 20, № 2. - P. 175-181.

107. Rousseau, R. Daily time series of common single word searches in AltaVista and Northern-Light / R. Rousseau // Cybermetrics. - 1999. Vol. 2/3, № 1. Retrieved 25.07.2012. Режим доступа: http://www.cindoc.csic.es/cvbermetrics/articles/v2002i2001p2002.html.

108. Shulman, P. From Muhammad Ali to Grandma Rose // Discover magazine. - 1998.

109. Smith, В. E. Creating Web Pages For Dummies, 8th Edition / B.E. Smith, A. Bebak // Wiley Publishing, Inc. - 2007. - 386 p.

110. Snyder, H. Can search engines be used as tools for web-link analysis? A critical view/ H. Snyder, H. Rosenbaum // Journal of documentation. - 1999. — Vol. 55(4).-P. 375-384.

111. SocSciBot [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://socscibot.wlv.ac.uk.

112. Statistical Cybermetrics Research Group [Электронный ресурс]. - 2009. -Режим доступа: http://cybermetrics.wlv.ac.uk.

113. Stuart, D. UK academic web links and collaboration - an exploratory study / D. Stuart, M. Thelwall, G. Harries // Journal of Information Science. - 2007. - Vol 33, To. 2.-P. 231-246.

114. The Academic Web Link Database Project [SjieiapoHHbiHpecypc] -PeîKHM,a;ocTyna: http://cybermetrics.wlv.ac.uk/database/index.html.

115. Thelwall, M. A Free Database of University Web Links: Data Collection Issues / M. Thelwall // Cybermetrics. International Journal of Scientometrics, Informetrics and Bibliometrics. 2002/3. Vol.6/7 [3jieKTpoHHbmpecypc] - PeacHM^ocTyna: http://www.cindoc.csic.es/cybermetrics/articles/v6ilp2.html.

116. Thelwall M. A university-centred European Union link analysis / M. Thelwall, A. Zuccala // Scientometrics. - 2008, - Vol. 75(3). - P. 407-420.

117. Thelwall, M. A web crawler design for data mining / M. Thelwall // Journal of Information Science. - 2001. Vol. 27, № 5. - P. 319-325.

118. Thelwall M. Bibliometrics to Webometrics / M. Thelwall // Journal of Information Science. - 2007. - Vol. 34, № 4. - P. 1-18.

119. Thelwall, M. Extracting macroscopic information from web links / M. Thelwall // Journal of the American Society for Information Science and Technology. - 2001. Vol. 52,№ 13.-P. 1157-1168.

120. Thelwall, M. Graph Structure in Three National Academic Webs: Power Laws with Anomalies / M. Thelwall, D. Wilkinson / Journal of the American Society for Information Science and Technology. - 2003- Vol. 54 (8). - P. 706-712.

121. Thelwall, M. Introduction to Webometrics: Quantitative Web Research for the Social Sciences (Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services) / M. Thelwall // Morgan & Claypool. - 2009. - 126 p.

122. Thelwall M. Link Analysis: An Information Science Approach / M. Thelwall // -Amsterdam: Elsevier Academic Press. - 2004. - 269 p.

123. Thelwall M. Results from a Web Impact Factor crawler / M. Thelwall // Journal of Documentation. - 2001. № 57(2), P. 177-191.

124. Thelwall, M. Web impact factors and search engine coverage / M. Thelwall // Journal of Documentation. - 2000. - Vol. 56(2). - P. 185-189.

125. Thelwall, M. Webometrics / M. Thelwall, L. Vaughan, L. Bjorneborn // Annual Review of Information Science and Technology. - 2005. Vol. 39, № 1. - P. 81135.

126. Thelwall M. What is this link doing here? Beginning a fine-grained process of identifying reasons for academic hyperlink creation / M. Thelwall // Information Research. - April 2003. - Vol. 8, No. 3 [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://informationr.net/ir/8-3/paperl 51 .html.

127. Tim Berners Lee - Time 100 People of the Century [Электронный ресурс] / Time Magazine. - Режим доступа: http://www.time.com. Дата обращения: 17.05.2010 // J. Quittner.

128. Upton, G. The Analysis of Cross-Tabulated Data / G. Upton // John Wiley & Sons Inc; First Edition edition. - 1978. - pp. 160.

129. Utulu S. Webometric Ranking and Nigerian Private Universities: A Case Study of Bells University of Technology, Ota / S. Utulu // E-prints in Library and Information Science. - 2007 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://eprints.rclis.Org/9007/l/F0927C9D.pdf.

130. Vaughan, L. A modeling approach to uncover hyperlink patterns: The case of Canadian universities / L. Vaughan, M. Thelwall // Information Processing & Management. - 2005. - Vol. 41(2). - P. 347-359.

131. Vaughan, L. Search engine coverage bias: evidence and possible causes / L. Vaughan, M. Thelwall // Information Processing & Management. - 2004. - Vol 40(4).-P. 693-707.

132. Watts D. J. Collective dynamics of 'small-world' networks / D.J .Watts, S. H. Strogatz // Nature. - 1998. №393. P. 440-442.

133. WebCV - MikeThelwall [Электронныйресурс]. - 2009. - Режимдоступа: http://www.scit.wlv.ac.uk/~cm 1993/mycv.html.

134. WebometricAnalystWebAnalysisSoftware: Программноеобеспечениедляанализагиперссылок [Электронныйресурс] / StatisticalCybermetricsResearchGroup, UniversityofWolverhampton, UK. — Режимдоступа: http://lexiurl.wlv.ac.uk.

135. White, M. D. A qualitative study of citing behavior: contributions, criteria, and metalevel documentation concerns / M.D. White, P. Wang // Library Quarterly. -1997. Vol. 67, №2.-P. 122-154.

136. Wilkinson, D. Motivations for academic web site interlinking: evidence for the Web as a novel source of information on informal scholarly communication / D. Wilkinson, G. Harries, M. Thelwall, L. Price // Journal of Information Science. -2003. Vol. 29, № 1. - P. 49-56.

137. Yahoo! Search: поисковаясистема [Электронныйресурс] / Yahoo! Search. -Режимдоступа: search.yahoo.com.

138. Yandex: поисковая система [Электронный ресурс] / Yandex. - Режим доступа: www.yandex.ru

СПИСОК ИЛЛЮСТРАТИВНОГО МАТЕРИАЛА

1. Рисунок 1.1. Модель «галстук-бабочка». Стр. 32.

2. Рисунок 1.2. Упрощенная диаграмма, иллюстрирующая основные уровни иерархии исследований Веба. Стр. 36.

3. Рисунок 1.3. Диаграмма веб-сайта, содержащего подсайты и под-подсайты. Стр. 37.

4. Таблица 1.1. Категории по 100 случайным ссылкам со страниц-источников к внешним домашним страницам английских университетов. Стр. 39.

5. Таблица 2.1. Список нигерийских университетов и доменных имен их официальных сайтов. Стр. 48.

6. Таблица 2.2. Рейтинг сайтов нигерийских университетов. Стр. 55.

7. Таблица 3.1. Среднее количество html-страниц и исходящих ссылок по группам университетов. Стр. 65.

8. Таблица 3.2. Среднее количество html-страниц и исходящих ссылок по регионам (2012 г.). Стр. 66.

9. Таблица 3.3. Матрица смежности веб-графа для сайтов University of Ibadan. Стр. 67.

Ю.Рисунок 3.1. Веб-граф на целевом множестве. Стр. 70.

11.Рисунок 3.2. Веб-граф на целевом множестве без вершин 23 и 27. Стр. 71.

12.Рисунок 3.3. Веб-граф на множестве единиц анализа с добавленным сайтом National Universities Commission. Стр. 71.

13.Рисунок 3.4. Гиперссылочные связи нигерийских университетов с вузами Англией, США и Австралии в Вебе. Стр. 72.

14.Таблица 4.1. Основные мотивы для создания гиперссылок. Стр. 80.

15.Таблица 4.2. Обобщенная таблица мотивов и частот. Стр. 84.

16.Таблица 4.3. Наблюдаемые частоты. Стр. 88.

17.Таблица4.4. Ожидаемые частоты. Стр. 89.

18.Таблица 4.5. Интерпретация результатов