mittaako H-indeksisi?

Miten mittaat, kuinka hyvä olet tiedemiehenä? Miten vertaisit kahden tiedemiehen vaikutusta? Entä jos pitäisi päättää, kumpi saa apurahan? Yksi menetelmä on h-indeksi, josta keskustelemme tarkemmin alla. Ensimmäinen, käsittelemme, miksi tämä ei ole yksinkertainen tehtävä.

tieteellisen suorituskyvyn mittaaminen on sekä monimutkaisempaa että tärkeämpää kuin miltä se aluksi saattaa vaikuttaa. Erilaisia mittaus-ja vertailumenetelmiä on ehdotettu, mutta mikään niistä ei ole täydellinen.

aluksi voisi luulla, että tieteellisen suorituskyvyn mittausmenetelmä ei kiinnosta—koska välität vain siitä, että teet parhaan mahdollisen tutkimuksen. Kannattaa kuitenkin välittää, sillä näitä mittareita käyttävät yhä enemmän rahoittajat ja työnantajat apurahojen ja työpaikkojen jakamisessa. Tieteelliset tuloksesi voivat vaikuttaa uraasi.

tieteellisen suorituskyvyn mittaamiseen käytettävät Mittarit

mitkä ovat tieteellisen suorituskyvyn mittaamiseen käytettävät mittarit? Menetelmät, jotka saattavat ensin mieleen ovat:

• vertaisryhmien suosituksia. Ensi silmäyksellä tämä vaikuttaa periaatteessa hyvältä idealta. Se on kuitenkin ihmisluonteen alainen, joten koettu suoritus vaikuttaa väistämättä henkilökohtaisiin suhteisiin. Lisäksi, jos vähemmän tunnettu tiedemies julkaisee uraauurtavan paperin, he saavat todennäköisesti vähemmän tunnustusta kuin jos saman paperin julkaisisi etevämpi kollega.
• julkaistujen artikkelien määrä. Pitkä julkaisulista näyttää ansioluettelossasi hyvältä, mutta julkaistujen artikkelien määrä ei kerro niiden vaikutuksesta alaan. On parempi ottaa muutama julkaisu, joita alan kollegat ovat kuunnelleet hyvin (so.niitä siteerataan usein) kuin pitkä luettelo julkaisuista, joita siteerataan huonosti tai ei lainkaan.
• lainausten keskimääräinen lukumäärä julkaistua artikkelia kohden. Joten, jos se on sitaatteja olemme kiinnostuneita, niin varmasti keskimääräinen määrä sitaatteja per artikkeli on parempi määrä tarkastella. Ei oikeastaan. Yksi paljon siteerattu artikkeli voi vääristää keskiarvoa suuresti, joten se ei mahdollista hyvää kokonaissuorituksen vertailua.

h-indeksi

vuonna 2005, Jorge E. UCSD: n Hirsch julkaisi PNAS-lehdessä paperin, jossa hän esitti h-indeksin mittarina yksittäisten tutkijoiden yleisen tieteellisen tuottavuuden mittaamiseksi ja vertailemiseksi. (1)

h-indeksi on nopeasti omaksuttu monien valiokuntien ja elinten valintamittariksi.

käsitteellisesti h-indeksi on melko yksinkertainen. Sinä vain piirtää useita papereita vs. määrä lainauksia olet (tai joku muu) on saanut, ja h-indeksi on määrä papereita, joissa 45-asteen linja (lainaukset=papers) siepata käyrä, kuten alla olevassa kaaviossa. Toisin sanoen h on yhtä suuri määrä papereita, jotka ovat saaneet vähintään h lainaukset. Onko sinulla esimerkiksi yhtä julkaisua, johon on viitattu ainakin kerran? Jos vastaus on kyllä, voit siirtyä seuraavaan julkaisuusi. Onko kumpaankin julkaisuusi viitattu kahdesti? Jos kyllä, niin h-indeksi on vähintään 2. Voit jatkaa, kunnes vastaat “ei”.”

joten, jos sinulla on h-indeksi 20, se tarkoittaa, että sinulla on 20 papereita, joissa on vähintään 20 lainausta. Se tarkoittaa myös, että pärjäät melko hyvin tieteen kanssa!

h-indeksin etuna on, että se yhdistää tuottavuuden (eli tuotettujen paperien määrän) ja vaikutuksen (lainausten määrän) yhdeksi luvuksi. Niin, sekä tuottavuutta ja vaikutusta tarvitaan korkea h-indeksi; ei muutamia erittäin mainittu papereita eikä pitkä luettelo papereita vain kourallinen(tai ei!) lainaukset antavat korkean h-indeksin.

mikä on hyvä h-indeksi?

Hirsch arvioi, että 20 vuoden tutkimuksen jälkeen h-indeksi 20 on hyvä, 40 on erinomainen ja 60 on todella poikkeuksellinen.

Hirsch osoittaa tutkimuksessaan, että menestyneillä tiedemiehillä on todellakin korkeat h-indeksit: esimerkiksi 84 prosentilla fysiikan nobelisteista h-indeksi oli vähintään 30.

h-indeksin rajoitukset

vaikka yksittäinen luku, joka mittaa tieteellistä suorituskykyä, on houkutteleva, h-indeksi on vain karkea tieteellisen suorituskyvyn indikaattori ja sitä tulisi pitää vain sellaisena. Hirsch itse kirjoittaa:

“on selvää, että yksittäinen luku ei voi koskaan antaa enempää kuin karkean likiarvon yksilön monitahoiselle profiilille, ja monia muita tekijöitä tulisi ottaa huomioon yhdessä yksilön arvioinnissa. Tämä ja se, että säännöistä voidaan aina poiketa, on pidettävä mielessä erityisesti elämää muuttavissa päätöksissä, kuten viran myöntämisessä tai epäämisessä.”

h-indeksin rajoituksia ovat seuraavat:

• se ei ota huomioon kirjoittajien määrää paperilla. Tiedemies, joka on ainoa kirjoittaja paperi, jossa on 100 lainaukset olisi annettava enemmän luottoa kuin yksi, joka on samalla mainittu paperi, jossa 10 co-kirjoittajat.
• se rankaisee uransa alkuaikojen tutkijoita. Huomattavilla tiedemiehillä, joilla on vain pieni määrä julkaisuja, ei voi olla korkeaa h-indeksiä, vaikka kaikki nämä julkaisut olisivat uraauurtavia ja erittäin siteerattuja. Jos esimerkiksi ” Albert Einstein kuoli vuoden 1906 alussa, hänen h-indeksinsä jäisi 4: ään tai 5: een, vaikka hänet tunnustettaisiinkin laajalti yhdeksi tärkeimmistä fyysikoista, jopa ottaen huomioon vain hänen julkaisunsa siihen mennessä.”
• Kertausartikkeleilla on suurempi vaikutus h-indeksiin kuin alkuperäisillä papereilla, koska niihin viitataan yleensä useammin.
• h-indeksin käyttö on nyt laajentunut tieteen ulkopuolelle. Aloja ja tieteenaloja on kuitenkin vaikea vertailla suoraan, joten oikeasti “hyvää” h-indeksiä on mahdoton määritellä.

laskettaessa h-indeksiä

on olemassa useita verkkoresursseja ja H-indeksilaskureita, joilla saadaan tutkijan h-indeksi. Vakiintuneimpia ovat ISI Web of Knowledge ja Scopus, jotka molemmat vaativat tilauksen (luultavasti oman laitoksen kautta), mutta on myös ilmaisia vaihtoehtoja, joista yksi on Publish or Perish.

jos tarkistat oman (tai jonkun muun) h-indeksisi jokaisesta näistä tietokannoista, saatat saada erilaisen arvon. Tämä johtuu siitä, että kukin käyttää eri tietokantaa julkaisujen ja lainausten kokonaismäärän laskemiseen. ISI ja Scopus käyttävät omia tietokantojaan, ja Publish or Perish käyttää Google Scholaria. Jokainen tietokanta on erilainen kattavuus, joten keksiä eri h-indeksin arvot. Esimerkiksi ISI: llä on hyvä lehtijulkaisujen kattavuus, mutta konferenssien huono kattavuus, kun taas Scopus kattaa Konferenssit paremmin, mutta sillä on huono lehtikattavuus ennen vuotta 1992. (2)

h-indeksi summattuna

h-indeksi tarjoaa hyödyllisen mittarin tieteelliselle suorituskyvylle, mutta vain kun sitä tarkastellaan muiden tekijöiden yhteydessä. Joten, kun teet päätöksiä, jotka ovat tärkeitä sinulle (rahoitus, työ, löytää PI) muista lukea läpi julkaisuluettelot, puhua muiden tutkijoiden (ja opiskelijat) ja ikäisensä, ja ottaa huomioon uran vaiheessa. Joten, pidä mielessä, että h-indeksi on vain yksi näkökohta monien joukossa-ja sinun pitäisi ehdottomasti tietää h—indeksi-mutta se ei määrittele sinua (tai ketään muuta) kuin tiedemies.

1. Hirsch JE. Indeksi, joka määrittää yksilön tieteellisen tutkimuksen tuotoksen. PNAS 2005;102(46): 16569-72.
2. Meho LI, Yang K. Impact of data sources on citation counts and rankings of LIS faculty: Web of science versus scopus and google scholar. JASIST 2007; 58(13):2105-25.

julkaistu alun perin 2. huhtikuuta 2009. Päivitetty ja päivitetty helmikuussa 2021.