Описано результати експериментального порівняння методик оцінювання та ранжування науковців і дослід-ників на основі їхньої публікаційної активності. Порівнюються наукометричні індикатори на основі індексів Гір-ша та PageRank-подібних алгоритмів; використовується матриця посилань між статтями, написаними різними авторами. Наведено приклад ситуації, коли застосування різних методик приводить до протилежних результа-тів – наприклад, коли автори статей, які отримали найкращі оцінки за PageRank, мають найнижчі (тобто най-гірші) індекси Гірша. Описана ситуація характеризується тим, що деякий автор отримав ключовий результат, на який посилаються всі інші автори, але самих статей у нього мало, а також із можливими посиланнями в ро-боті такого автора, статті якого мають високий рівень цитування. Робиться спроба зіставлення результатів із можливими результатами експертного оцінювання, яке має особливе значення за побудови автоматизованих систем, що базуються на комбінуванні різних методик оцінювання. Розглянуто можливе застосування методу аналізу ієрархій. Для побудови матриць попарних порівнянь використано транзитивні шкали з параметром, який задає відношення переваги між градаціями у параметризованому вигляді.
Experiments aimed at comparing different& methods of estimating and ranking scientists and researchers on the base of their publication activity are reported. Scientometric indicators based on h-index and PageRank are being compared. For such a comparison, a graph of citations represented b&y a matrix was applied. An example when different methods lead to opposite results was described. For example, authors having the best PageRank-based estimations may have the least h-indices. Such a situation is possible when a high-cited author mana&ged to obtain a key result cited by all the other authors but this author has few papers. A comparison with methods of expert estimations was carried out, which appears to be very useful for building automated systems combining various methods of alg&orithmic estimating and ranking. The Analyt-ic Hierarchy Process was applied. For building pairwise comparison matrices, transitive scales with a parameter repre-senting how much times the next level of advantage is bigger than the previous one were &harnessed.
