論文翻譯之h指數(h-index)

h指數(H-index)

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衡量研究文章在學術社群裡的影響力,大致有幾種公認的參考指標,例如我們在之前與讀者們提過的citation(文章被引用量)以及number of citations per document(篇均引用量)、self citations(自引量)、highly cited papers(高引用率文章)等分析方法。

在這樣的背景下,研究成果被刊登在怎樣JIF的期刊,已演變成一種評價學術成就的標準。在某些國家,研究發表的JIF總值甚至成為研究生畢業或教授升等的絕對門檻。

不過,使用如此武斷的數據方法來量化學術,是否能真實反應研究品質,在學術界一直是個爭議性的話題。為了改善學術評量方式,除了應參考多組數據外,美國UCSD的物理教授Jorge E. Hirsch在2005年提出了H-index(H指數)的概念,受到學術界的熱烈討論。

H-index有幾項公認的優點:

  • 結合了文章數量與影響力兩項關鍵指標,
  • 能夠客觀描述研究學者的科學輸出,
  • 優於與citation直接相關的單數值標準,
  • 資料獲取方便(Thomson ISI Web of Science)、數值容易理解。

基於以上優點,H-index在職位升遷、基金分配、獎項授與等決議上扮演了重要的角色。

然而,H-index還是有幾個值得注意的問題:

  • 因不同領域的文章生產率和引文習慣不同,不同領域不能用H-index來相互比較。
  • H-index會受研究員的年資所影響,因此要比較不同職業階段的研究員應使用m parameter(m參數=h除以年資)。
  • 高引用率文章的被引數在計算H-index時很重要,但文章一旦被歸入頂尖h文章群後,被引數就失去了重要性。
  • 科學研究是多方面綜合努力的結果,一項輕易可得的指數不足以適當評估研究員表現。
  • 使用H-index潛在搧動研究員改變文章發表策略,例如藉提高自引數(self-citation)來拉高H-index。
  • 其他限制例如:對名字相同或相似的研究員,系統無法取得完整個人發表資料;或計算時是否應採用自引數等技術問題。

總結上述可知,其實目前學術界常用的分析指數,仍普遍存在過於片面的疑慮,建議還是應多參考不同的統計數據,客觀地評價自己或同儕的研究成果。

The h-index is an index that attempts to measure both the scientific productivity and the apparent scientific impact of a scientist. The index is based on the set of the researcher’s most cited papers and the number of citations that they have received in other people’s publications (Wikipedia)  A scientist has index h if h of [his/her] Np papers have at least h citations each, and the other (Np − h) papers have at most h citations each.

參考資料:

  1. Costas R, Bordons M (2007) The h-index: Advantages, limitations and its relation with other bibliometric indicators at the micro level. Journal of Informetrics, 1(3), 193-203.
  2. Wikipedia-H-index

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