Jelenlegi és jövőbeli egyetemi publikációs együttműködések idősoros vizsgálata = A Time Series Analysis of Current and Future University Publication Collaborations

Harta, Péter and Király, Tünde (2026) Jelenlegi és jövőbeli egyetemi publikációs együttműködések idősoros vizsgálata = A Time Series Analysis of Current and Future University Publication Collaborations. MULTIDISZCIPLINÁRIS KIHÍVÁSOK SOKSZÍNŰ VÁLASZOK, 9 (1). pp. 3-29. ISSN 2630-886X

Preview

Text 1_Harta.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Napjainkban az egyetemi együttműködések alapvetően meghatározzák az egyetemek publikációs teljesítményét. Tanulmányunkban a magyarországi egyetemi hálózat publikációs teljesítményét vizsgáljuk a 2015-2025 közötti időszakban. Hálózati mutatók és idősoros klaszterezés segítségével elemeztük az egyetemek közötti jelenlegi együttműködési szerkezetét. Ezt követően gravitációs modell segítségével meghatároztuk az egyetemek publikációs potenciáljait, majd a gravitációs potenciálok és ETS előrejelzés tükrében optimális együttműködési hálózatot javasoltunk 2026-ra vonatkozóan. Eredményeink szerint a jelenlegi egyetemi hálózat centralizált. A nagyobb publikációs teljesítményű egyetemek alapvetően meghatározzák az együttműködések szerkezetét és idősorosan is azonos klaszterekbe tartoznak, valamint együttműködésük stabilizáló hatású a hálózatra nézve. A jövőbeli optimális együttműködések tekintetében ezen egyetemeknek továbbra is érdemes egymással együttműködniük, ugyanakkor a kisebb publikációs teljesítményű egyetemek célja is az, hogy a nagyobb teljesítményű egyetemekkel együttműködve felzárkózhassanak. Az elemzés rámutatott arra, hogy a publikációs teljesítmény maximalizálása érdekében érdemes az együttműködési kapcsolatokat támogató stratégiákat alkalmazni. | Nowadays, university collaborations fundamentally determine the publication performance of universities. In our study, we examine the publication performance of the Hungarian university network in the period between 2015 and 2025. Using network indicators and time series clustering, we analyzed the current collaboration structure between universities. Subsequently, with the help of a gravity model, we determined the publication potentials of the universities, and then, in light of the gravity potentials and ETS forecasting, we proposed an optimal collaboration network for the year 2026. According to our results, the current university network is centralized. Universities with higher publication performance fundamentally determine the structure of collaborations and also belong to the same clusters over time, and their collaborations have a stabilizing effect on the network. Regarding future optimal collaborations, it is still advisable for these universities to collaborate with each other, while universities with lower publication performance also aim to catch up by collaborating with the higher-performing universities. The analysis highlighted that, in order to maximize publication performance, it is worthwhile to apply strategies that foster collaboration among institutions.

Actions (login required)

Edit Item