如何使用引用数据为您的研究影响力做标杆分析

如何使用引用数据为您的研究影响力做标杆分析

近年来,不少研究小组各自研发了不同的引用数据来测量论文发表后的科研影响力。众所周知,用来衡量一份期刊权威的常用指标是期刊影响因子。然而,那指标不能解答世界各地研究员的疑问,即如何评估自己和其研究的权威性?在这方面,其中一个非常重要的突破是乔治•赫希发明的 h 指数1

h指数范例

如何计算 h 指数?

下列流程图将简单的介绍如何计算您的 h 指数。

h指数计算流程图

下面的例子显示如何计算研究员 A(发表了 10 篇论文)的 h 指数。

h指数范例

在图表里,8 是小于或等于引用次数的最高列号。接下来的列号都超越引用次数,表示这些论文较少被引或影响力较低。既然它们对研究员A的整体权威没有显著的贡献,因此可以被排除。结论是研究员 A 的 h 指数为 8。

更多有关 h 指数的信息

h 指数捕抓的是一位研究员在“量”(发表的论文的数量)和“质”(被引次数)两方面的表现的最佳平衡点。本指标的基本原则是:一位优秀的研究员应该在产量和权威性两方面都有出色的表现。

和其他的引用数据一样,h 指数本身也不十全十美。接下来,我们将列出本指标的优、缺点。2

h指数优缺点

评估研究员权威性的代替引用数据

为了弥补 h 指数固有的缺点,各研究小组提出了几个主要从 h 指数衍生出来的代替指数。后者可以分开或和前者一并使用。以下是一些代替指数的简介和使用它们的最佳方法。

  • g-指数:此指数由埃格赫定义。将论文按被引次数由高自低排序,将序号平方,被引次数按序号累加,当序号平方等于累计被引次数时,该序号则为 g-指数。3和 h-指数不同的是,它能为高度被引的文献添加比重。这样能解决前者面对的其中一个问题,即一旦论文被列为高 h 指数,往后被引用的次数将不再有任何份量。4 而g-指数本身的缺陷是当其中一篇“强号召力论文”被引用的次数出现超高现象时,得出的评分将会被显著膨胀。
  • hg-指数:本指标取 h 指数和 g-指数的几何平均数,旨于吸取两者的优点。hg-指数得出的评分会比 h 指数和 g-指数的个别评分来得精准。5
  • m 商:赫希本人提出 h 指数时也提到本指标。它将 h 指数得来的评分除以研究员从事学术生涯的年份(从发表的第一篇论文算起)。

除了以上列出的指标外,还有其他方法可以用来测量个别研究员的学术产量,包括 e-指数、个人 h 指数、还有 R-和 AR-指数。可是,研究界至今还未就选择支持其中一个特定的单数指标达成共识。

如何充分利用各引用数据

当您计算自己的引文索引时,记得搜索众多数据库,然后把所有发表过的文献和被引数据一一列出。若您只参考一个数据库,得到的 h 指数评分可能会较低。这是因为每个数据库都有不同层次的索引,而您参考的数据库可能没有包含所有引用您论文的研究。您可以从 Google Scholar 提取所需的数据做引文分析。它是个免费的数据库,有学术论文的索引和被引的参考资料。为了更准确的显示自己的学术成就,您可以选择几个数据一并合用,这将有助于超越个别数据的限制。从Google Scholar提取的数据可以用免费的“Publish or Perish”软件进行分析,再将分析后的数据用来计算引文索引。

测量了自己的学术成就之后,另一个同等重要的人物是更新您的引文索引。您得定时搜索有关数据库,查看文献被引用的最新资料和记录。10保持和更新引用记录不再是一项可有可无的学术活动。在当今的学术环境里,一位研究员的期刊论文发表记录对他的被雇用、任期的延长和基金的分配都有重要的关系,所以不可轻视更新引用记录的必要性。

测量影响力的其他指标

除了上列的引用数据,用来测量单篇论文的指标也越来越受欢迎。很多出版社都提供免费数据,让您了解一篇论文所吸引的网络流量,包括 HTML 页面访问量、PDF 和 XML 下载次数等。其中公共科学图书馆主要提供生物医学研究的相关数据,而 ArXiv 则专注于物理学研究的数据。您也可以通过社交书签工具(由 CiteULike 和 Connotea 提供),查看读者对您的论文做出的评论。这个方法用的是定性指标,让您能从另一角度了解其研究的影响力。

结论

身为研究人员,您的学术成就取决于研究成果的权威性,而研究界也一直在寻找用来测量权威性的新指标。请时刻留意新推出用来评估权威性和文献引用的指标,并利用它们为自己带来最好的优势。

参考文献

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  • S Alonso, FJ Cabrerizo, E Herrera-Viedma, F Herrera (2009). h-Index: A review focused in its variants, computation and standardization for different scientific fields. Journal of Informetrics, 3: 273-289. 
  • L Egghe 2006, Theory and practise of the g‐index. Scientometrics, 69: 131‐152.
  • L Bornmann, R Mutz, H Daniel (2008). Are there better indices for evaluation purposes than the h-index? A comparison of nine different variantsof the h-index using data from biomedicine. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59: 830-837.
  • S Alonso, FJ Cabrerizo, E Herrera-Viedma, F Herrera (2010). hg-index: a new index to characterize the scientific output of researchers based on the h- and g-indices. Scientometrics, 82: 391-400.
  • Zhang C-T (2009). The e-index, complementing the h-Index for excess citations. PLoS ONE 4: e5429. doi:10.1371/journal.pone.0005429. 
  • Batista PD, Campiteli MG, Kinouchi O (2006). Is it possible to compare researchers with different scientific interests? Scientometrics, 68: 178-189.
  • Jin BH, Liang L, Rousseau R, Egghe L (2007). The R- and AR-indices: complementing the h-index. Chinese Science Bulletin, 52: 855-863.
  • Harzing AW (2007). Publish or Perish, available from http://www.harzing.com/pop.htm. 
  • Dodson MV (2008). Research paper citation record keeping: it is not for wimps. Journal of Animal Science, 86: 2795-2796.

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