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细数科研评价指标系列二:何为h指数?

已有 930 次阅读 2019-4-4 18:59 |个人分类:科研手记|系统分类:科普集锦



前言

科研评价指标系列第二弹来了,本期我们将了解h指数的诞生以及优势劣势。击回顾上期影响因子篇




h-index诞生

   

在开创h指数(h-index)的那篇文章中,物理学家Jorge E. Hirsch写道:“在资源有限的世界里,量化是评价和比较的必需品,尽管大家通常都反感量化。”于是,h指数用来直接比较研究人员的混合量化指标,诞生了



在其产生之后,h指数迅速迈入衡量研究人员常用指标的榜单,或许是由于它计算的简单性。比如一个科学家的h指数为n,有n篇论文有n次或者更多的引用。以 Dr. Wheatus为例,她发表了6篇文章,分别有256、8、8、7、5和2次的引用。因为她有5篇文章引用数为5或更高,所以她的h指数为5。


乍一看,这个算法看起来有点随机。用更清楚的指标可能就够了,比如说“论文数量”或者“引用数量”。Hirsch认为前者无法衡量影响力,后者不能解释“大热点”或者异常值。这些异常值可能是由于作者中相对次要的共同作者带来的。例如Dr. Wheatus的256次引用的论文显然不能代表她大部分工作的影响。


简单地将引文数除以文章数可以稍微改善出现这种偏离正常值的情况,但是这可能会使低产出得益。相比之下,h指数可以提高产量和影响力,因为需要大量高度引用的文章才能提高价值。


h-index使用警示


h指数出现之后,有一些文章疑惑科学家h指数与其表现之间的关系。发现平均而言,有较高h指数的科学家在申请博后职位时更为容易。并且发现h指数与其它文献计量工具以及同行评价有关。


虽然这个指数确实与科学成就的其他衡量标准有很好的相关性,但是Hirsch告诫说,在比较科学家时不要过度依赖这一标准。他说:“很显然,一个简单的数字除了给出一个大概的评价外,是无法评估个人多方面的形象的,所以在评价个人时,应利用多种指数一起评估。”


鉴于此,在使用该指标时,有一些警示需要我们注意。首先,由于不同学科之间的引用行为存在差异,因此不能将h指数用来比较来自不同领域的科学家。


其次,h指数不应该直接用来比较同一科学家不同时期的科研水平。如Hirsch预测的那样(后来被证实),如果研究员活跃的话,该指数会大约每年增加一。


最后,该指数易受自我引用的操控,Barteck和Kokkelman所做的工作证明了可以这种操控的容易性。然而,他们得出的结论是,这种“h指数填充”的方法不太可能像追求富有成效和有影响力的研究问题那样有效。


虽然h指数绝非比较研究人员的完美指标,但它在相对较短的时期内获得了巨大的普及。只要使用该指标时注意它的局限性,就不一定要对它的快速普及感到不安。




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