Процент оригинальности: как правильно читать отчёт о проверке текста на плагиат
11.12.2025
В научно-образовательной среде всё чаще обсуждают проблему формализации оценки оригинальности текстов. Сервисы проверки на заимствования — часто необходимый этап проверки качества работы, однако их показатели нередко трактуются слишком буквально. Cтоит гнаться за высоким процентом?
Процент оригинальности многими воспринимается как универсальный критерий качества, хотя на деле он мало что говорит о сути исследования. Неполнота оцифрованных данных, устойчивые формулировки, особенности цитирования, ошибки алгоритмов и даже форматы файлов могут искажать результаты. Чтобы не свести науку к борьбе за цифры, авторам и экспертам важно понимать контекст совпадений и оценивать тексты не по метрикам, а по содержанию.
Когда преподаватель или редактор получают отчёт о проверке текста на заимствования, им важно не ограничиваться поверхностным анализом цифр. Процент оригинальности сам по себе мало что говорит, здесь гораздо важнее понять, с какими источниками есть совпадение и какова их природа. Например, если система находит совпадения с научными статьями или публикациями в интернете, первое, что стоит проверить — приложены ли ссылки на эти материалы в списке литературы. Если автор корректно оформил цитирования, то совпадения не окажутся плагиатом.
Сложнее ситуация, когда источником совпадений оказывается другая студенческая работа, выложенная в открытом доступе. В этом случае важно разобраться, почему система выделила совпадения, ведь они могут быть как результатом неосторожного заимствования, так и следствием использования общедоступных шаблонов или описания стандартных методик.
Поэтому обнаруженные системой совпадения не стоит воспринимать как окончательное доказательство плагиата. Скорее это повод для уточнений и диалога с автором, в ходе которого можно будет понять контекст и причины совпадений.
Проверяющему лицу в принципе не мешает принять факт, что не каждое заимствование — плагиат. Работа может опираться на существующие источники и корректно их цитировать, а может действительно содержать скопированные фрагменты без должного оформления. В обоих случаях система проверки на плагиат отметит совпадения, но их интерпретация будет зависеть от эксперта, который анализирует отчёт.
Еще одна задача проверяющего — определить, какие именно части текста пересекаются с другими источниками. Если совпадения обнаружены в обзоре литературы или описании методики работы, чаще всего они допустимы. Особенно это характерно для технических, инженерных или медицинских публикаций, где используются унифицированные описания методик.
Совсем иначе должны оцениваться совпадения в разделах с результатами исследования — здесь любое совпадение должно вызывать пристальное внимание. Ещё один частный случай — когда система проверки подсвечивает фрагменты, которые совпадают с прошлыми работами автора, например, его опубликованными статьями или материалами конференций. Это не является плагиатом и при корректном указании источников вполне допустимо. Да-да, ссылаться на свои работы так же обязательно, как и на чужие!
Эти примеры показывают, что важно не только видеть проценты, но и разбираться в контексте совпадений — где именно они обнаружены и чем обусловлены.
Когда преподаватель или редактор получают отчёт о проверке текста на заимствования, им важно не ограничиваться поверхностным анализом цифр. Процент оригинальности сам по себе мало что говорит, здесь гораздо важнее понять, с какими источниками есть совпадение и какова их природа. Например, если система находит совпадения с научными статьями или публикациями в интернете, первое, что стоит проверить — приложены ли ссылки на эти материалы в списке литературы. Если автор корректно оформил цитирования, то совпадения не окажутся плагиатом.
Сложнее ситуация, когда источником совпадений оказывается другая студенческая работа, выложенная в открытом доступе. В этом случае важно разобраться, почему система выделила совпадения, ведь они могут быть как результатом неосторожного заимствования, так и следствием использования общедоступных шаблонов или описания стандартных методик.
Поэтому обнаруженные системой совпадения не стоит воспринимать как окончательное доказательство плагиата. Скорее это повод для уточнений и диалога с автором, в ходе которого можно будет понять контекст и причины совпадений.
Проверяющему лицу в принципе не мешает принять факт, что не каждое заимствование — плагиат. Работа может опираться на существующие источники и корректно их цитировать, а может действительно содержать скопированные фрагменты без должного оформления. В обоих случаях система проверки на плагиат отметит совпадения, но их интерпретация будет зависеть от эксперта, который анализирует отчёт.
Еще одна задача проверяющего — определить, какие именно части текста пересекаются с другими источниками. Если совпадения обнаружены в обзоре литературы или описании методики работы, чаще всего они допустимы. Особенно это характерно для технических, инженерных или медицинских публикаций, где используются унифицированные описания методик.
Совсем иначе должны оцениваться совпадения в разделах с результатами исследования — здесь любое совпадение должно вызывать пристальное внимание. Ещё один частный случай — когда система проверки подсвечивает фрагменты, которые совпадают с прошлыми работами автора, например, его опубликованными статьями или материалами конференций. Это не является плагиатом и при корректном указании источников вполне допустимо. Да-да, ссылаться на свои работы так же обязательно, как и на чужие!
Эти примеры показывают, что важно не только видеть проценты, но и разбираться в контексте совпадений — где именно они обнаружены и чем обусловлены.
Состоялась конференция разработчиков высоконагруженных систем Saint HighLoad++ 2025
Есть ли смысл стремиться к 100% уникальности?
Очевидно, что при работе над публикацией главная задача автора — обеспечить содержательную ценность исследования, прозрачность источников, корректное цитирование. Такой подход позволяет выпускать академические работы высокого качества. Если соблюдать сложившиеся веками нормы академической этики, нет необходимости дополнительно заботиться о повышении оригинальности создаваемой работы. Может ли такая «естественная» оригинальность быть очень высокой? По моему опыту, это маловероятно — корректные цитаты других работ, определения ранее введенных понятий, описания методик, стандартные фразы — составят значительную и необходимую долю научного произведения.
В то же время мы часто наблюдаем в академических работах очень высокие показатели оригинальности текста, и такие результаты выглядят очень подозрительно. Показатели выше 95% требуют внимательного анализа: скорее всего, либо некорректно сработала система (например, не смогла правильно извлечь текст из файла), либо с самой работой что-то не так.
Стремление к полной оригинальности, как правило, не столько является инициативой авторов, сколько продиктовано требованиями вузов, редакций или диссертационных советов. При этом стремление к высокой «оригинальности» текста скорее вредит качеству научных текстов. Это приводит к искусственному разрыву преемственности — авторы вынуждены избегать цитирования (в том числе самоцитирования), переписывать базовые формулировки и стирать таким образом смысловые связи между работами.
Между тем именно на этих связях и строится наука. Лучше всего это иллюстрирует фраза Бернара Шартрского: «Мы будто карлики, взобравшиеся на плечи гигантов. Мы видим больше и дальше, чем они, не потому, что взгляд у нас острее и сами мы выше, но потому, что они подняли нас вверх и воздвигли на свою гигантскую высоту». Когда же система стимулирует авторов скрывать источники, научная коммуникация теряет основу — контекст и накопленное знание. Поэтому практика установления завышенных нормативов оригинальности воспринимается исследовательским сообществом как деструктивная и противоречащая самой логике научного развития.
При оценке работы полагаться только на процент оригинальности — ошибка, которая может привести к неверным выводам о её качестве. Сам по себе показатель не отражает сути: работа с высокой оригинальностью может содержать серьёзные методологические ошибки, а тексты с низким процентом оригинальности — быть корректно оформленными и научно добросовестными.
Вообще процент оригинальности уместно использовать лишь в одном случае — при оценке исследовательских статей, публикуемых в научных журналах. В этом жанре действительно важно, чтобы значительная часть текста представляла новые результаты и выводы. Поэтому редакции научных изданий вправе устанавливать минимальные пороги оригинальности, и это считается этически оправданным.
По данным проведённого нашей командой исследования, в большинстве научных изданий показатель оригинальности колеблется в диапазоне от 55 до 90%. При этом мы не выявили существенных различий между гуманитарными и естественно-научными направлениями. Примерно треть научных журналов в России и за рубежом публично обозначает допустимые нормы заимствований или сообщает их авторам при подаче статьи. Остальные издания предпочитают не публиковать конкретные пороги, ориентируясь на экспертную оценку содержания.
Во всех остальных случаях — будь то дипломные работы, диссертации, обзоры, отчёты, методические пособия или учебники — процент оригинальности не может быть универсальным критерием. Для этих типов текстов больше важна корректность оформления заимствований, логика изложения и наличие собственных аналитических элементов. Поэтому механический подход к оценке научных текстов по проценту уникальности не отражает их реального качества. Проверяющий должен анализировать не цифры, а содержание — смотреть источники совпадений, контекст и структуру работы.
При этом, несмотря на все написанное выше, сложившаяся практика такова, что проверяющие слишком часто обращают внимание только на один показатель — оригинальность текста, рассчитываемый системой детекции плагиата. Авторы просто вынуждены принимать во внимание это обстоятельство и в процессе написания работы готовиться к будущей оценке оригинальности, несмотря на очевидную некорректность такого подхода.
В то же время мы часто наблюдаем в академических работах очень высокие показатели оригинальности текста, и такие результаты выглядят очень подозрительно. Показатели выше 95% требуют внимательного анализа: скорее всего, либо некорректно сработала система (например, не смогла правильно извлечь текст из файла), либо с самой работой что-то не так.
Стремление к полной оригинальности, как правило, не столько является инициативой авторов, сколько продиктовано требованиями вузов, редакций или диссертационных советов. При этом стремление к высокой «оригинальности» текста скорее вредит качеству научных текстов. Это приводит к искусственному разрыву преемственности — авторы вынуждены избегать цитирования (в том числе самоцитирования), переписывать базовые формулировки и стирать таким образом смысловые связи между работами.
Между тем именно на этих связях и строится наука. Лучше всего это иллюстрирует фраза Бернара Шартрского: «Мы будто карлики, взобравшиеся на плечи гигантов. Мы видим больше и дальше, чем они, не потому, что взгляд у нас острее и сами мы выше, но потому, что они подняли нас вверх и воздвигли на свою гигантскую высоту». Когда же система стимулирует авторов скрывать источники, научная коммуникация теряет основу — контекст и накопленное знание. Поэтому практика установления завышенных нормативов оригинальности воспринимается исследовательским сообществом как деструктивная и противоречащая самой логике научного развития.
При оценке работы полагаться только на процент оригинальности — ошибка, которая может привести к неверным выводам о её качестве. Сам по себе показатель не отражает сути: работа с высокой оригинальностью может содержать серьёзные методологические ошибки, а тексты с низким процентом оригинальности — быть корректно оформленными и научно добросовестными.
Вообще процент оригинальности уместно использовать лишь в одном случае — при оценке исследовательских статей, публикуемых в научных журналах. В этом жанре действительно важно, чтобы значительная часть текста представляла новые результаты и выводы. Поэтому редакции научных изданий вправе устанавливать минимальные пороги оригинальности, и это считается этически оправданным.
По данным проведённого нашей командой исследования, в большинстве научных изданий показатель оригинальности колеблется в диапазоне от 55 до 90%. При этом мы не выявили существенных различий между гуманитарными и естественно-научными направлениями. Примерно треть научных журналов в России и за рубежом публично обозначает допустимые нормы заимствований или сообщает их авторам при подаче статьи. Остальные издания предпочитают не публиковать конкретные пороги, ориентируясь на экспертную оценку содержания.
Во всех остальных случаях — будь то дипломные работы, диссертации, обзоры, отчёты, методические пособия или учебники — процент оригинальности не может быть универсальным критерием. Для этих типов текстов больше важна корректность оформления заимствований, логика изложения и наличие собственных аналитических элементов. Поэтому механический подход к оценке научных текстов по проценту уникальности не отражает их реального качества. Проверяющий должен анализировать не цифры, а содержание — смотреть источники совпадений, контекст и структуру работы.
При этом, несмотря на все написанное выше, сложившаяся практика такова, что проверяющие слишком часто обращают внимание только на один показатель — оригинальность текста, рассчитываемый системой детекции плагиата. Авторы просто вынуждены принимать во внимание это обстоятельство и в процессе написания работы готовиться к будущей оценке оригинальности, несмотря на очевидную некорректность такого подхода.
Как ошибаются сервисы проверки на заимствования
С практической точки зрения ни одна система проверки текстов не бывает свободна от ограничений и алгоритмических неточностей. Они могут некорректно работать с некоторыми форматами файлов или сталкиваться с трудностями при извлечении текста для анализа. Например, устаревший формат .doc часто приводит к искажениям при обработке, тогда как современные .docx и .pdf считаются более надёжными.
Ещё ошибки нередко связаны с переносами слов, дефектами оцифровки и наличием формул, таблиц или изображений, содержащих текст. Все это затрудняет корректное распознавание и влияет на точность анализа. Кроме того, системы плохо работают с числовыми данными: им сложно идентифицировать эквивалентность фраз вроде «в XX веке», «в 20 веке» и «в двадцатом веке»— часто сервисы проверки не понимают, что это одно и то же.
Стоит сказать, что система может отметить фрагменты, которые не являются плагиатом в прямом смысле. К примеру, детекторы заимствований склонны ошибочно выделять устойчивые выражения и обороты, а также стандартные терминологические конструкции — особенно в научных текстах, где их доля традиционно высока.
Такую погрешность называют «мусорным плагиатом» (junk plagiarism). Она возникает из-за того, что алгоритмы не учитывают контекст и смысл, а сравнивают лишь формальную схожесть фраз. В результате даже корректные общепринятые выражения могут быть ошибочно отмечены как заимствования.
Некоторые системы могут отнести до 30% текста к плагиату, хотя содержательных заимствований в работе нет. Опытные эксперты при анализе исключают такие совпадения из рассмотрения, оценивая текст как оригинальный. Однако формальный подход проверяющих, основывающихся только лишь на числовых показателях отчёта, приводит к искажённой трактовке результатов — и это остаётся одной из важнейших проблем всей отрасли.
Ещё ошибки нередко связаны с переносами слов, дефектами оцифровки и наличием формул, таблиц или изображений, содержащих текст. Все это затрудняет корректное распознавание и влияет на точность анализа. Кроме того, системы плохо работают с числовыми данными: им сложно идентифицировать эквивалентность фраз вроде «в XX веке», «в 20 веке» и «в двадцатом веке»— часто сервисы проверки не понимают, что это одно и то же.
Стоит сказать, что система может отметить фрагменты, которые не являются плагиатом в прямом смысле. К примеру, детекторы заимствований склонны ошибочно выделять устойчивые выражения и обороты, а также стандартные терминологические конструкции — особенно в научных текстах, где их доля традиционно высока.
Такую погрешность называют «мусорным плагиатом» (junk plagiarism). Она возникает из-за того, что алгоритмы не учитывают контекст и смысл, а сравнивают лишь формальную схожесть фраз. В результате даже корректные общепринятые выражения могут быть ошибочно отмечены как заимствования.
Некоторые системы могут отнести до 30% текста к плагиату, хотя содержательных заимствований в работе нет. Опытные эксперты при анализе исключают такие совпадения из рассмотрения, оценивая текст как оригинальный. Однако формальный подход проверяющих, основывающихся только лишь на числовых показателях отчёта, приводит к искажённой трактовке результатов — и это остаётся одной из важнейших проблем всей отрасли.
Как автору «читать» отчёт?
Отличить полезный отчёт о проверке от формального можно по его содержанию и практической направленности. Конструктивный отчёт не ограничивается сухими процентами совпадений и перечнем источников, а предлагает автору конкретные рекомендации: где нужно добавить корректную ссылку, где стоит сократить объём цитирования или заменить длинные фрагменты краткими пересказами, а где — указать, что использован перевод.
Современные системы проверки сегодня стремятся именно к такому формату. Например, цель сервиса {do}mate («Думейт») — не просто фиксировать совпадения, а помогать авторам улучшать рукопись и показывать, какие элементы текста требуют доработки.
Да, системы могут указать на типичные ошибки вроде отсутствия ссылок на собственные публикации, чрезмерных заимствований или неверно оформленных цитат. В этом смысле алгоритм — хороший инструмент. Однако окончательная оценка качества работы всегда должна быть за человеком. Научный руководитель или эксперт, в отличие от машины, способен учитывать контекст и смысл, а не только технические данные. Поэтому задача разработчиков систем для проверки на плагиат сегодня — приблизить алгоритмы к такому уровню понимания, чтобы они могли давать советы по улучшению текста не хуже, а со временем, возможно, даже лучше и точнее, чем человек.
Оригинал интервью с Юрием Чеховичем можно найти на Ferra
Современные системы проверки сегодня стремятся именно к такому формату. Например, цель сервиса {do}mate («Думейт») — не просто фиксировать совпадения, а помогать авторам улучшать рукопись и показывать, какие элементы текста требуют доработки.
Да, системы могут указать на типичные ошибки вроде отсутствия ссылок на собственные публикации, чрезмерных заимствований или неверно оформленных цитат. В этом смысле алгоритм — хороший инструмент. Однако окончательная оценка качества работы всегда должна быть за человеком. Научный руководитель или эксперт, в отличие от машины, способен учитывать контекст и смысл, а не только технические данные. Поэтому задача разработчиков систем для проверки на плагиат сегодня — приблизить алгоритмы к такому уровню понимания, чтобы они могли давать советы по улучшению текста не хуже, а со временем, возможно, даже лучше и точнее, чем человек.
Оригинал интервью с Юрием Чеховичем можно найти на Ferra
Популярные статьи блога
Получайте свежие новости в нашей рассылке!