Помощь в подготовке научных статей

8-800-333-87-10
  8 906 968 1740

zakaz@vakpro.ru

Меню

Индекс Хирша или H-INDEX

Ранее неясная научная метрика стала предметом острых общественных дебатов. Когда было объявлено, что эколог Бьорн Ломборг, исследователь, который скептически настроен против относительной важности изменения климата, будет возглавлять исследовательский центр в Университете Западной Австралии, основная реплика большинства ученых была следующей: «Просто взгляните на H-index этого парня»!»

Многие ученые, которые выступали против нового исследовательского центра Ломборга, отметили, что его индекс Хирша составлял на тот момент 3 балла. Обычно эксперт, которого назначают профессором в естественных науках, должен иметь H-index в десять раз больше.

Для людей вне академических кругов эта мера, вероятно, имеет мало смысла. Но что же такое h-index и почему мы должны использовать его, чтобы судить, следует ли, например, назначать кого-либо главой исследовательского центра?

Что такое Индекс Хирша и как он рассчитывается?

H-Index – это числовой наукометрический показатель того, насколько продуктивным и влиятельным является тот или иной исследователь. Индекс был изобретен в 2005 году одноименным аргентино-американским физиком из Калифорнийского университета Jorge Hirsch. Первоначально профессор Хирш хотел создать количественное указание на вклад, который исследователь сделал в науку.

На тот момент индекс был главным мерилом «научности». Если бы вы хотели выяснить, насколько конкретный учёный компетентен в своей области, вы просто увидели бы, сколько раз был процитирован его труд другими исследователями в их работах (статьях/диссертациях и пр.).

Принципы цитирования оказались весьма примитивными, а именно, исследователи быстро обнаружили значительную проблему с этим счетом – каждый мог процитировать своего коллегу неограниченное количество раз, если цитируемый труд попал в ранг научных «хитов». А именно, если бы вы опубликовали одну статью, которая бы в последующем широко цитировалась, а затем никогда не публиковали после этого других трудов, вы технически стали бы успешны. В таких ситуациях подсчеты окажут неоправданное и даже искажающее воздействие на общую оценку вклада исследователя.

Чтобы исправить эту проблему, Хирш предложил другой подход для вычисления значимости исследователей, который он «скромно» назвал H-index (Индекс Хирша). Вот как он это объясняет:

Ученый имеет индекс h, если h его/ее NP статей имеют по крайней мере h цитат каждый, а другие (Np−h) статьи имеют не более h цитат каждый.

Проще говоря – вы даете H-индекс кому-то на основе количества статей (H), которые были процитированы по крайней мере H раз. Например, по данным Google Scholar, у меня H-индекс 28. Это потому, что у меня есть 28 статей, которые цитируются по крайней мере 28 раз в научных работах других учёных. Это означает, что ученый вознаграждается за ряд работ с хорошим уровнем цитирования, а не за один или два удачных «выброса» статьи с очень высоким количеством цитирования.

Соответственно, если я хочу увеличить свой индекс Хирша, мне лучше сосредоточиться на поощрении людей к чтению и цитированию моих статей с более скромными уровнями цитирования, а не подниматься в рейтинге всего за счет одной или двух популярных широкоцитируемых работ.

Влияние индекса Хирша

Хотя h-Index, возможно, был создан с целью оценки исследователей в области теоретической физики, его влияние распространилось гораздо дальше на прочие науки. Индекс обычно используется исследователями в широком спектре дисциплин, чтобы оценить как себя, так и других экспертов в конкретной области.

Например, индекс Хирша в настоящее время является общей частью процесса оценки кандидатов на академические должности. Он также используется для оценки кандидатов на исследовательские гранты. Некоторые ученые даже используют его как признак самоуважения.

Вычисление h-Index ученого имеет ряд неоспоримых преимуществ. Это дает некоторую степень транспарентности о влиянии, которое конкретные исследователи оказывают на аудиторию, на мир науки. Это облегчает для неспециалистов оценку вклада исследователя в науку.

Если бы вам предстояло обратиться к ученым из той сферы деятельности, о которой вы ничего не знаете (например, к теоретической физике, в то время как вы юрист), вам было бы очень трудно судить о качестве их исследований. С H-индексом вам дается номер, который можно использовать, чтобы судить о том, насколько на самом деле влиятельным является человек, труды которого необходимы.

Если известен индекс Хирша, то появляется возможность оценивать каждого ученого более объективно.

Проблемы с h-Index

Есть некоторые опасности, которые приходят с увеличением распространенности Н-баллов. Трудно сравнивать H-баллы по полям. H-баллы часто могут быть выше в одной области (например, экономика), чем в другой (например, литературная критика).

Как и любая метрика цитирования, H-оценки открыты для манипулирования с помощью таких методов, как самоцитирование, и, как один из моих старых коллег любит называть, «совет цитирования» (небольшие группы людей, которые регулярно цитируют работу друг друга).

H-индекс также умаляет любую информацию об авторе работы. Например, отсутствует информация о том, опубликовали ли вы статью в топ-журнале самостоятельно или были одним из членов огромной команды.

Но, возможно, наибольший дисбаланс в этой Н-системе принадлежит росту H-баллов, или любого другого показателя продуктивности исследований или влияния в этом отношении – это позволяет нам говорить об интеллектуальных усилиях без какой-либо ссылки на фактическое содержание.

Это может создать очень странную академическую культуру, в которой можно часами обсуждать академические вопросы, не упоминая ни одной идеи. Я был на встречах, где люди совершенно комфортно болтали о входах и выходах исследовательских показателей в значительной степени. Однако мало обсуждалось фактическое содержание исследовательского проекта.

Ввиду того, что подобное отношение к исследованиям становится все более распространенным, амбициозные ученые начнут со временем видеть себя в качестве корифеев науки с H-индексом. Когда это произойдет, университеты перестанут быть создателями знаний и вместо этого станут метрическими максимизаторами.