Las métricas a nivel de autor son métricas de citas que miden el impacto bibliométrico de autores, investigadores, académicos y académicos individuales. Se han desarrollado muchas métricas que toman en cuenta un número variable de factores (desde considerar solo el número total de citas, hasta observar su distribución en artículos o revistas utilizando principios estadísticos o teóricos de gráficos ).
La principal motivación para estas comparaciones cuantitativas entre investigadores es la asignación de recursos (por ejemplo, financiación, nombramientos académicos). Sin embargo, sigue habiendo controversia en la comunidad académica sobre qué tan bien las métricas a nivel de autor logran este objetivo. [1] [2] [3]
Las métricas a nivel de autor difieren de las métricas a nivel de revista que intentan medir el impacto bibliométrico de las revistas académicas en lugar de las personas. Sin embargo, las métricas desarrolladas originalmente para revistas académicas se pueden informar a nivel de investigador, como el factor propio a nivel de autor [4] y el factor de impacto del autor. [5]
Lista de métricas
h -index
Formalmente, si f es la función que corresponde al número de citas de cada publicación, calculamos el índice h de la siguiente manera. Primero ordenamos los valores de f del valor más grande al más bajo. Luego, buscamos la última posición en la que f es mayor o igual que la posición (llamamos h a esta posición). Por ejemplo, si tenemos un investigador con 5 publicaciones A, B, C, D y E con 10, 8, 5, 4 y 3 citas, respectivamente, el índice h es igual a 4 porque la cuarta publicación tiene 4 citas y el quinto tiene solo 3. En contraste, si las mismas publicaciones tienen 25, 8, 5, 3 y 3 citas, entonces el índice es 3 porque el cuarto artículo tiene solo 3 citas. [1]
Eigenfactor a nivel de autor
Eigenfactor a nivel de autor es una versión de Eigenfactor para autores individuales. [6] Eigenfactor considera a los autores como nodos en una red de citas. La puntuación de un autor según esta métrica es la centralidad de su vector propio en la red.
Número de erdős
Se ha argumentado que "para un investigador individual, una medida como el número de Erd captura las propiedades estructurales de la red, mientras que el índice h captura el impacto de las citas de las publicaciones. Uno puede convencerse fácilmente de que la clasificación en las redes de coautoría debe tener en cuenta ambas medidas para generar una clasificación realista y aceptable ". Ya se han propuesto varios sistemas de clasificación de autores, por ejemplo, el algoritmo Phys Author Rank. [7]
i 10-índice
El índice i 10 indica el número de publicaciones académicas que ha escrito un autor que han sido citadas por al menos 10 fuentes. Google lo presentó en julio de 2011 como parte de su trabajo en Google Scholar . [8]
Puntuación RG
ResearchGate Score o RG Score es una métrica a nivel de autor introducida por ResearchGate en 2012. [9] Según el director ejecutivo de ResearchGate, el Dr. Ijad Madisch , “[l] a RG Score permite comentarios en tiempo real de las personas que importan: los propios científicos . " [10] Se ha informado que RG Score está correlacionado con métricas existentes a nivel de autor y tiene una metodología de cálculo no revelada. [11] [12] [13] [14] Dos estudios informaron que RG Score parece incorporar los factores de impacto de la revista en el cálculo. [13] [14] Se encontró que la puntuación RG estaba correlacionada negativamente con la centralidad de la red : los usuarios que son los más activos en ResearchGate generalmente no tienen puntuaciones RG altas. [15] También se encontró que estaba fuertemente correlacionado positivamente con las clasificaciones de universidades de Quacquarelli Symonds a nivel institucional, pero solo débilmente con las clasificaciones de Elsevier SciVal de autores individuales. [16] Si bien se encontró que estaba correlacionado con diferentes clasificaciones universitarias, la correlación entre estas clasificaciones en sí fue mayor. [11]
Impacto de citas ponderado por campo
El impacto de citas ponderado por campo (FWCI) es una métrica a nivel de autor introducida y aplicada por Scopus SciVal. [17] FWCI equivale al total de citas realmente recibidas dividido por el total de citas que se esperaría en base al promedio del campo considerado. Un FWCI de 1 significa que la salida se comporta exactamente como se esperaba para el promedio global. Más de 1 significa que el autor tiene un rendimiento superior al promedio y menos de 1 significa que el autor tiene un rendimiento inferior. Por ejemplo, medio % más probabilidades de ser citado. [18] [19]
m -index
El índice m se define como h / n , donde h es el índice h y n es el número de años desde el primer artículo publicado del científico; [1] también llamado m- cociente. [20] [21]
Individual h -índice
Se ha propuesto un índice h individual normalizado por el número de autores:, con siendo el número de autores considerados en el documentos. [22] Se encontró que la distribución del índice h , aunque depende del campo, se puede normalizar mediante un simple factor de cambio de escala. Por ejemplo, asumiendo como estándar h s para biología, la distribución de h para matemáticas colapsa con él si esta h se multiplica por tres, es decir, un matemático con h = 3 equivale a un biólogo con h = 9. Este método no ha sido adoptado fácilmente, quizás debido a su complejidad. Podría ser más sencillo dividir el recuento de citas por el número de autores antes de ordenar los artículos y obtener el índice h , como sugirió originalmente Hirsch.
h 2
Se han propuesto tres métricas adicionales: h 2 inferior, h 2 central y h 2 superior, para dar una representación más precisa de la forma de distribución. Los tres h 2 métricas miden el área relativa dentro de la distribución de la citación de un científico en el área de impacto bajo, h 2 inferior, el área capturada por el h -índice, h 2 central, y el área de publicaciones con la más alta visibilidad, h 2 superior . Los científicos con porcentajes altos de h 2 altos son perfeccionistas, mientras que los científicos con porcentajes altos de h 2 bajos son productores en masa. Como estas métricas son porcentajes, están destinadas a proporcionar una descripción cualitativa para complementar el índice h cuantitativo . [23]
g- índice
Para g -index se introdujo en 2006 como el mayor número de top artículos, que han recibido juntos al menos citas. [24]
e -index
El índice e , la raíz cuadrada de las citas excedentes para el conjunto h más allá de h 2 , complementa el índice h para las citas ignoradas y, por lo tanto, es especialmente útil para científicos muy citados y para comparar aquellos con el mismo índice h (iso - grupo índice h ). [25] [26]
c -index
El índice c explica no solo las citas, sino también la calidad de las citas en términos de la distancia de colaboración entre los autores que citan y los citados. Un científico tiene c -index n si n de [sus] N citas son de autores que están a distancia de colaboración al menos n , y las otras ( N - n ) citas son de autores que están a distancia de colaboración como máximo n . [27]
o -index
El índice o corresponde a la media geométrica del índice h y el artículo más citado de un investigador. [28]
Normalizado h -índice
Se ha demostrado que el índice h tiene un fuerte sesgo disciplinario. Sin embargo, una simple normalizaciónpor el promedio h de académicos en una disciplina d es una forma efectiva de mitigar este sesgo, obteniendo una métrica de impacto universal que permite la comparación de académicos en diferentes disciplinas. [29]
Índice RA
El índice RA se adapta a la mejora de la sensibilidad del índice h en el número de artículos muy citados y tiene muchos artículos citados y artículos no citados bajo el núcleo h . Esta mejora puede mejorar la sensibilidad de medición del índice h . [30]
Índice L
L -index combina el número de citas, el número de coautores, la antigüedad de las publicaciones en un solo valor, que es independiente del número de publicaciones y convenientemente varía de 0.0 a 9.9. [31] Con c como número de citas, a como número de autores ey como número de años, el índice L se define mediante la fórmula:
s -index
Se ha propuesto un índice s , que representa la distribución no entrópica de las citas, y se ha demostrado que tiene una muy buena correlación con h . [32]
w -index
w -index se define de la siguiente manera: si w de los artículos de un investigador tienen al menos citas cada uno y los otros artículos tienen menos de citas, el w ‐ índice del investigador es w . [33]
Factor de impacto del autor
El Factor de impacto del autor (AIF) es el factor de impacto que se aplica a los autores. [5] El AIF de un autor en el año es el número medio de citas dadas por artículos publicados en el año a los artículos publicados por en un período de años antes del año . A diferencia del índice h, el AIF puede capturar tendencias y variaciones del impacto de la producción científica de los científicos a lo largo del tiempo, lo que es una medida creciente teniendo en cuenta toda la trayectoria profesional.
Variaciones adicionales de h -index
Hay una serie de modelos propuestos para incorporar la contribución relativa de cada autor a un artículo, por ejemplo, contabilizando el rango en la secuencia de autores. [34] Se ha propuesto una generalización del índice h y algunos otros índices que brindan información adicional sobre la forma de la función de cita del autor (cola pesada, plana / puntiaguda, etc.). [35] Debido a que el índice h nunca tuvo la intención de medir el éxito futuro de la publicación, recientemente, un grupo de investigadores ha investigado las características que son más predictivas del índice h futuro . Es posible probar las predicciones utilizando una herramienta en línea. [36] Sin embargo, trabajos posteriores han demostrado que dado que el índice h es una medida acumulativa, contiene autocorrelación intrínseca que llevó a una sobreestimación significativa de su predictibilidad. Por lo tanto, la verdadera predictibilidad del índice h futuro es mucho menor en comparación con lo que se ha afirmado anteriormente. [37] El índice h se puede programar para analizar su evolución durante la carrera de una persona, empleando diferentes ventanas de tiempo. [38]
Crítica
Algunos académicos, como el físico Jorge E. Hirsch , han elogiado las métricas a nivel de autor como un "criterio útil con el que comparar, de manera imparcial, diferentes individuos que compiten por el mismo recurso cuando un criterio de evaluación importante es el logro científico". [1] Sin embargo, otros miembros de la comunidad científica, e incluso el propio Hirsch [39] los han criticado por ser particularmente susceptibles a jugar con el sistema . [2] [3]
El trabajo en bibliometría ha demostrado múltiples técnicas para la manipulación de métricas populares a nivel de autor. La métrica h -index más utilizada se puede manipular a través de autocitas, [40] [41] [42] e incluso se pueden utilizar documentos sin sentido generados por computadora para ese propósito. [43] Las métricas también pueden manipularse mediante citas coercitivas , una práctica en la que el editor de una revista obliga a los autores a agregar citas falsas a sus propios artículos antes de que la revista acepte publicarlo. [44] [45]
Además, si el índice h se considera un criterio de decisión para las agencias de financiamiento de la investigación, la solución de la teoría del juego a esta competencia implica aumentar la longitud promedio de las listas de coautores . [46]
Leo Szilard , el inventor de la reacción en cadena nuclear , también expresó críticas al sistema de toma de decisiones para la financiación científica en su libro "La voz de los delfines y otras historias". [47] El senador J. Lister Hill leyó extractos de esta crítica en una audiencia en el senado de 1962 sobre la desaceleración de la investigación del cáncer financiada por el gobierno . [48] El trabajo de Szilard se centra en las métricas que ralentizan el progreso científico, más que en métodos específicos de juego:
"De hecho, creo que sería bastante fácil. Se podría establecer una fundación, con una dotación anual de treinta millones de dólares. Los investigadores que necesiten fondos podrían solicitar subvenciones, si pudieran enviar un caso convincente . Tener diez comités, cada comité, cada uno compuesto por doce científicos, designados para transmitir estas solicitudes. Saque a los científicos más activos del laboratorio y conviértalos en miembros de estos comités. Y los mejores hombres en el campo deben ser nombrados como presidente con sueldos de cincuenta mil dólares cada uno. También tienen alrededor de veinte premios de cien mil dólares cada uno para los mejores artículos científicos del año. Esto es casi todo lo que tendría que hacer. Sus abogados podrían preparar fácilmente una carta para la fundación . De hecho, cualquiera de los proyectos de ley de la Fundación Nacional de Ciencias que se presentaron en el 79º y 80º Congreso perfectamente podría servir como modelo ".
"En primer lugar, los mejores científicos serían retirados de sus laboratorios y se mantendrían ocupados en los comités que transmitían las solicitudes de fondos. En segundo lugar, los trabajadores científicos que necesitaban fondos se concentrarían en problemas que se consideraban prometedores y que con bastante seguridad conducirían a resultados publicables . Durante unos años podría haber un gran aumento en la producción científica; pero al ir tras lo obvio, muy pronto la ciencia se secaría. La ciencia se convertiría en algo así como un juego de salón. Algunas cosas se considerarían interesantes, otras no. Habría modas. Aquellos que siguieran las modas obtendrían subvenciones. Aquellos que no lo harían, no lo harían, y muy pronto también aprenderían a seguir la moda ". [47]
Ver también
- Edad académica
- Altmetrics
- Métricas a nivel de artículo
- Métricas a nivel de diario
- Cienciometría
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