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1.传统学术影响力评价指标多数基于被引次数,例如影响因子、h指数等,而没有涉及施引文献著者数量,这会使其客观公正性受到质疑。试想,研究人员A的一篇文献被10名学者各引用一次,研究人员B的一篇文献被同一名学者反复引用了10词,A和B次的被引次数是相等的,但其影响力可以等同吗?再如,如果相同的文献被相同的研究人员引用数次的话,一个简单的被引次数在评价著者影响力时是否还是一个公正的指标。这些例子说明传统的评价指标存在问题。
2.目前针对施引文献著者数量开展的研究非常有限,有的虽然有所提及,但未进行深入地研究。此外,尚未出现利用定量化及案例研究的方法来分析及验证基于施引文献著者数量的指标的文献。
3. 比较两个规模不同的研究领域的研究者所发表文献的被引频次是不公平的。
接着阐述了ch指数的具体计算方法,即:
在一个数据库中,检索一位学者在一定时间段内发表的文献,总量为N,并统计、比较每篇文献的施引文献量及其著者总量(同一篇文献的施引文献著者数中若有相同的人,则要进行合并处理);若有a篇文献的施引文献量小于等于其著者总量,而其余(N-a)篇文献的施引文献量大于其著者总量,则该学者的Ch指数就为a。该指标从施引文献著者角度来评价个人学术影响力,考虑到了某学者被多大范围内的学者所认可的程度,弥补了引文分析可能出现的一些不足之处(如自引、相互引等),与传统指标结合使用,可使评价更为客观、合理!
然后开展了一项实证研究(由于篇幅问题,在此不予详细阐述,感兴趣者可自行阅读原文)
最后阐明了ch指数的不足之处,即:
由于合著现象十分普遍,尤其是在自然科学及某些社会科学领域,因此对施引文献合著者的计数问题,非常值得重视。虽然有一些学者对此问题进行了一些探讨,但解决方法都存在着片面性。在此,假设所有著者的都作出了相同的贡献,都应该计为一个单位,而与彼此的顺序无关;若不同的施引文献出现了同一著者,其值应该按比例分开进行计算。
数据统计十分繁琐,不能像h指数那样先按照一个指标进行排序,再进行计算,而是需要统计每篇文献的施引文献量及其著者量,对于同名著者,还需判断其是否为同一人。
Ch指数不适合比较两个合作程度不同的研究领域的研究者。
小结:
Ch指数应该看成是传统评价指标的一个辅助,但我们相信基于施引著者相较于基于被引文献量对个人进行评价会更加客观。
这项研究作为一个基础有助于更深入研究的开展:采用不同的方法来评价一个更大领域的学术影响力,并对不同的评价指标进行比较。还可将评价对象扩大,探索ch指数是否可以评价期刊、机构乃至一个国家等,而不仅仅是每个领域的高被引著者。
此外,还应考虑其它一些问题:在对施引文献著者进行计数时,是否要考虑不同施引文献著者的影响力;施引文献著者所在机构的地理分布;施引文献所在期刊数量及分布(有多少期刊是待研究学者研究领域内的核心期刊,有多少个是领域外的期刊);基于施引文献著者的自引率。
我们正准备在自然科学及社会科学领域进行一项范围更广的研究。
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GMT+8, 2024-11-25 17:52
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