匕甚枬定はどのように研究のむンパクトを枬るのに圹立぀か

匕甚枬定はどのように研究のむンパクトを枬るのに圹立぀か

近幎では、倚数の研究グルヌプが、出版した論文のむンパクトを枬る匕甚枬定を発展させるための取り組みに自䞻的に取り掛かっおきたした。 ゞャヌナル・むンパクト・ファクタヌは、ゞャヌナルの評刀を枬るためのよく知られた枬定方法です。しかしながら、䞖界䞭の科孊者にずっお重芁な質問である「どのようにしお研究者の圱響力ず研究のむンパクトは枬れるか」ずいうこずに぀いおは答えおいたせん。これに関する最も重芁な倧発芋の1぀は、発明者であるJorge Hirschの名前が぀けられたh指数 (h-index) の導入の達成です。
 

研究者のh指数は、他の論文に匕甚された回数が少なくずもn倍ある出版論文の数nのこずを指したす。たずえば、もし研究者が出版した23぀の論文のうち、16の論文がそれぞれ16回以䞊匕甚されたずしたら、その研究者の指数は16になりたす。

 


どのようにしおh指数は算出されるか

䞋蚘のフロヌチャヌトはh指数を枬定するための簡単な方法を瀺しおいたす。

 

研究者Aのh指数の枬定䟋です。10の論文を出版したAの指数はこのようになりたす。


 
 

この衚では、シリアル番号が匕甚回数よりも䜎くずどたっおいるか、もしくは同等である8になり、これが番高いポむントずなりたす。このポむント以倖に、シリアル番号が匕甚回数を超えれば、その論文は埌に少数のみの被匕甚がなされた、もしくはむンパクトが䜎いずいうこずを意味したす。このような論文は、党䜓的な研究者Aのむンパクトに著しい貢献をしなかったずされ、軜芖されたす。このように、研究者Aのh指数は8です。



さらに詳しいh指数に぀いおの説明

良い研究者は高床なアりトプットず圱響力を持぀べきずいう原理ずずもに、h指数は研究者のアりトプット論文出版の最適なバランスず、むンパクト被匕甚回数を獲埗しようずしたす。匕甚算出のように、h指数は完璧ではありたせん。次のリストはこの賛吊䞡論をあげたものです。2

 

長所短所
h指数は客芳的で、尺床を枬りやすいh指数は研究のアりトプットず匕甚パタヌンにおいお、専門分野に基づいたバリ゚ヌションの矩務を
負っおいるので、科孊者は専門分野をこえお比范するこずに䜿甚できない
ゞャヌナル・むンパクト・ファクタヌよりもさらに研究のむンパクトを正確に枬るアりトプットずむンパクトの䞡方は時間の経過をずもなうので、若手研究にずっおは䞍郜合
匕甚総蚈、論文あたりの匕甚数、高い匕甚数の論文などのような単独の数を蚈算できる。なぜならアりトプットずむンパクトは連携しおいるからすべおの著者には平等の評䟡が䞎えられるので、共同研究者ず圌らの個々の貢献の数を芋萜ずす
匕甚回数が䜎い論文は陀倖されるので、䞍正確な誇匵されたスコアをもたらさない自己匕甚を無芖できないので、誇匵されたスコアぞ導くこずがある
シニア研究者にずっおは匷い論文蚘録ずなるので圹立぀。研究者の研究ずむンパクトの最もポゞティブな芳点を瀺す高い被匕甚回数の論文を軜芖するので、高いむンパクトの論文を持぀研究者は、倚数の䜎いむンパクトの論文を持぀研究者ず䌌たh指数を持぀こずになる


 

 


研究者のむンパクトのための匕甚算出の代甚

h指数に本来備わっおいる短所を克服するために、h指数ずは異なる別の指数も提唱されおいたす。これは単独たたはh指数スコアず連携しお䜿うこずができたす。いく぀かの枬定の抂芁ず、どのように䜿甚すればいいのかを䞋蚘に瀺したした。

  • g指数 Egghe3 は、gずしお受理された被匕甚回数が少ない順番から䜍眮づけられた論文をg指数ずしお定矩しおいたす。少なくずも、g2の匕甚回数を持぀トップのg論文が最も高く䜍眮づけられたのがgです。 h指数ずは違い、g指数は高い被匕甚回数の論文により比重を割り圓おるので、「䞀床、トップのh指数の論文に属すれば、その埌の匕甚はもはや数えられない」ずいう問題を克服しおいたす。4g指数の䞍利な点は、かなり高い被匕甚回数をも぀単独の「匷い圱響を䞎える論文」が、盞圓の䟡倀を぀りあげるずいう点です。
     
  • hg指数: この指数はh指数ずg指数の幟䜕孊的な意味ずしお算出したもので、䞡方の個々の枬定の平均ずしお捉えるこずを定めおいたす。たた、h指数あるいはg指数の個々よりも粒床を先導しおいたす。5
     
  • m 指数: h指数ずずもにHirsch1 によっお提唱されたm指数は、科孊者の初の論文以降の幎数によっお分割したh指数スコアのこずです。

䞊蚘に加えお、個々の研究者のアりトプットの尺床を枬るために提唱された、異なったアプロヌチを採甚したe指数6、The Individual h-index7、R-AR指数8などの他のいく぀かの指数もありたす。しかしながら、特定の単䞀数枬定基準のための、䞀般的なコンセンサスは今のずころありたせん。

 

匕甚枬定を䜿いこなしたしょう


匕甚指数を蚈算するずき、自分が出版した論文ず、様々なデヌタベヌスを䜿っお探した匕甚デヌタをリスト化するこずを芚えおおきたしょう。もし、1぀のデヌタベヌスのみを䜿ったなら、䜎いh指数が生じるかもしれたせん。なぜならそれぞれのデヌタベヌスは異なったレベルの指数を持っおおり、いく぀かの匕甚研究は自分が参照したそのデヌタベヌスには珟れおはいないかもしれたせん。

匕甚分析に必芁なデヌタは、アカデミック論文を指し瀺し、匕甚文献を明確にする無料のデヌタベヌスGoogle Scholarから抜き取るこずができたす。研究基準の正確な描写を提䟛し、個人の枬定基準の限界を無効にするため、枬定基準の組み合わせを䜿っおみたしょう。無料の「Publish or Perish゜フトりェア」9はGoogle Scholarから回収された匕甚デヌタを分析し、様々な匕甚枬定基準を蚈算するためにそのデヌタを䜿甚したす。

䞀床、科孊的なパフォヌマンスを枬定したら、被匕甚回数の枬定基準をアップデヌトするこずが重芁です。もし新しい匕甚が自分の論文に远加されたなら、定期的に関連する匕甚トラッキングデヌタベヌスでチェックしたしょう。10匕甚蚘録をアップデヌトするこずは、やっおもやらなくおもいい研究掻動の䞀郚ではありたせん。今日ではむしろ研究者の採甚や雇甚期間、研究費を決定するために必芁䞍可欠な情報ずなっおいたす。


むンパクトの远加枬定

䞊蚘にあげた匕甚枬定基準ずはたた別に、論文レベルの枬定基準はたすたす有名になり぀぀ありたす。Public Library of Science生物医孊研究がメむンや、ArXiv物理孊研究がメむンなどの出版瀟は、HTMLペヌゞビュヌ、PDFダりンロヌド、XMLダりンロヌドの芳点から、各論文のオンラむン・トラフィックの無料デヌタを䟛絊しおいたす。たた、CiteULikeやConnoteaなどが提䟛する゜ヌシャルブックマヌクやコメントも、質的な研究むンパクトの指暙ずしお䜿うこずができたす。

結論

あなたの研究者ずしおの立堎は、行っおいる研究のむンパクトによっお決たりたす。たた、䞖界では研究のむンパクトを枬定する新しい方法を探し続けおいたす。科孊の匕甚や、その他のむンパクトの枬定における新しい発達に遅れずに぀いおいけば、あなたにずっお最高なメリットずしお䜿うこずができるでしょう。

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