Los índices académicos se utilizan para medir las contribuciones de los académicos a sus campos de investigación. Desde el artículo de 2005 de Jorge E. Hirsch , [1] ha aumentado el uso de índices académicos.
Definición
A veces llamados bibliometría , los índices académicos son herramientas matemáticas y estadísticas que miden la importancia de las contribuciones realizadas por un académico a su campo de investigación. Los índices académicos pueden incorporar otras evaluaciones, como el seguimiento de citas y la clasificación de revistas.
Creación
Cualquier agregador de citas y referencias podría, con tiempo, dinero e inclinación, generar su propio conjunto de índices académicos. Los editores que se destacan en este campo incluyen Elsevier y Thomson Reuters .
Ahora se dispone de software comercial que utiliza analizadores sintéticos y motores de búsqueda web para generar conjuntos de índices académicos o resultados individuales. Algunos ejemplos son: publicar o perecer ; [2] ' ScholarIndex '; [3] ' Scopus ' [4] y ' Google Scholar '. [5]
Cada proveedor de software utiliza principalmente sus propios datos, así como revistas, publicaciones, archivos de autoridad, índices y categorías temáticas para producir conjuntos de índices académicos.
Si bien algunas empresas proporcionan los datos y las métricas evaluadas como descargas gratuitas, otras requieren suscripciones para cubrir los costos de fabricación y mantenimiento de un analizador, motor de búsqueda y base de datos de documentos eficiente.
Usar
Los índices académicos permiten la elección de colecciones de revistas, la aplicación de fondos de investigación, la clasificación de las revistas y la determinación de contribuyentes importantes en un área temática. [6] [7]
Los defensores de los índices académicos recomiendan su uso en áreas tales como servicios de enlace, referencias, instrucción y gestión de colecciones. [8]
Los críticos del uso de índices académicos citan sus limitaciones debido a cuestiones de precisión, validez y aplicabilidad y debaten su aplicación a la contratación, la tenencia, la financiación, la concesión de premios y las decisiones de membresía.
Aunque los índices académicos pueden no describir completamente el impacto del trabajo de un investigador individual, algunos académicos determinarán sus propios índices académicos para incluirlos en el material promocional y el currículum vita, por ejemplo. Otros pueden estudiar sus índices académicos simplemente por su propio bien.
Aquellos interesados en el campo de los índices académicos pueden encontrar emocionantes los resultados, por ejemplo, proyectos de visualización de datos.
Tipos
Hasta la fecha, se han desarrollado varios índices académicos. Uno es el 'índice h' introducido por Jorge E. Hirsch en agosto de 2005. Hirsch describió el índice h como imparcial, ya que involucraba la relación del volumen académico de artículos publicados y el número de citas de esos artículos que crean menos sesgo que cualquiera de las dos medidas solo.
Otro índice académico es el 'índice g' que mide el recuento de citas de todas las obras bien citadas durante un período de tiempo. El 'cociente m' se desarrolló para introducir un límite de tiempo al índice h que, de lo contrario, era una cantidad cada vez mayor.
Se están desarrollando y revisando otras variantes del índice h, como el índice hI, el índice e [9] y otros.
El número de Erdős [10] fue desarrollado para medir la cadena de publicación iniciada por Paul Erdős.
Todos estos índices académicos cuantifican la contribución de un investigador basándose únicamente en las citas de su trabajo. Idealmente, una evaluación de la contribución de un investigador a su campo incluiría tanto índices académicos como un análisis de la calidad del trabajo en sí.
índice h
El índice h fue sugerido por Jorge E. Hirsch , físico de UCSD , en 2005. [1]
Henry Schaefer, de la Universidad de Georgia , EE. UU., Junto con su colega Amy Peterson, crearon clasificaciones según el índice h, de ISI Web of Science. Aunque las aplicaciones basadas en web pueden calcular índices h, Peterson tuvo que buscar nombres duplicados o mal escritos.
El índice h se define de la siguiente manera:
- Un científico tiene índice h si h de sus N artículos tienen al menos h citas cada uno, y los otros ( N - h ) artículos no tienen más de h citas cada uno.
Para calcular el índice h, los artículos escritos por un académico se ordenan en orden decreciente de número de citas. El índice h es donde el número de artículos es igual al número de citas (comenzando con el artículo con el mayor número de citas).
Aunque se utiliza ampliamente, el índice h no tiene en cuenta la calidad de los artículos; otros artículos que citan las publicaciones académicas; el número de coautores y la posición del autor en la lista de autores. Además, todos los campos reciben el mismo valor.
Otra limitación es que el índice h no varía con el tiempo [ cita requerida ] . Por ejemplo, Évariste Galois tenía un índice h de 2 mientras que Claude Shannon tenía un índice h de 7, [11] aumentó a 62 en 2020. [12]
cociente m
Si bien el índice h es independiente de la fecha de la carrera académica, el cociente m tiene como objetivo sopesar el período de esfuerzo académico para reducir el sesgo a favor de los científicos con carreras más largas.
Por lo tanto, si n = número de años desde el primer artículo publicado del científico, el cociente m = índice h / n .
Sin embargo, es posible que el cociente m no se estabilice hasta más adelante en la carrera del científico. para los investigadores en la primera parte de su carrera, que tienen índices h bajos, pequeños cambios en el índice h pueden conducir a grandes cambios en el cociente m. Hirsch sugiere que el primer artículo publicado del investigador puede no ser siempre el punto de partida apropiado, especialmente si fue una contribución menor que se publicó mucho antes del período académico de productividad sostenida.
Aunque el cociente m agrega tiempo como factor de ponderación, no cubre las principales desventajas del índice h, incluida la calidad de la publicación y la calidad de las citas.
índice g
El índice g es una variante del índice h , que tiene en cuenta la evolución de las citas de los artículos más citados a lo largo del tiempo.
- Un conjunto de artículos tiene un índice g g si g es el rango más alto, de modo que los artículos g superiores tienen, en conjunto, al menos g ^ 2 citas.
En otras palabras, el índice g g es el rango más grande (donde los artículos están ordenados en orden decreciente del número de citas que recibieron) de modo que los primeros g artículos tengan (juntos) al menos g ^ 2 citas.
Se puede demostrar que para cualquier conjunto de artículos , el índice g siempre existe y es único. [13]
donde el exponente lotkaiano y donde T denota el número total de fuentes.
Desde ,
Por ejemplo, si 2 científicos tienen un índice h 4, puede suceder que uno de ellos haya publicado 4 artículos que tengan 4 o más citas, mientras que otro científico puede haber publicado 10 artículos de los cuales 3 tienen más de 100 citas y el cuarto el artículo tiene 4 citas y el resto tiene menos de 4 citas.
En un intento de ofrecer una mayor ponderación al segundo científico que en conjunto ha recibido más de 304 citas para 10 artículos, se propuso el índice g . Así, en nuestro ejemplo, el primer científico tiene un índice g = 4, mientras que el segundo científico tiene un índice g significativamente más alto.
Número de erdős
Un número de Erdős mide la distancia de colaboración entre una persona y el matemático Paul Erdős, medida por la autoría de artículos matemáticos.
Considerando que Paul Erdős tiene un índice = 0, las personas que fueron coautores con él tienen un índice = 1, los coautores de esos coautores tienen un índice = 2, y así sucesivamente. Por lo tanto, para calcular el número de Erdős de uno, agregue 1 al número de Erdős de cualquier coautor con el número de Erdős más bajo. El proyecto Erdős-Number de la Universidad de Oakland mantiene un sitio web que rastrea el número de científicos de Erd en todo el mundo.
Una advertencia es que la mayoría de los números de Erd registrados hasta ahora van hasta 13, pero el promedio es menos de 5, y casi todos los que tienen un número de Erd finito tienen un número menor que 8.
Índices de autoridad y centros
La evaluación de la contribución completa de un académico a su campo de investigación se puede evaluar de dos maneras. Uno es contabilizar el número de citas recibidas por el académico. El otro es teniendo en cuenta la calidad de las referencias a las que hace referencia el académico.
Si bien ser citado enérgicamente convierte a un académico en una gran autoridad en su campo, tener referencias sólidas convierte a un académico en un centro sólido, que conoce todo el trabajo significativo en ese campo. El cálculo de los índices de centro y autoridad requiere el conocimiento de las relaciones entre los académicos citados o referidos.
El algoritmo Hubs and Authorities se puede utilizar para calcular estos índices. El algoritmo realiza un análisis de enlace en una red determinada y asigna dos puntuaciones a cada nodo: un concentrador y una autoridad. [14] [15]
Un nodo valioso e informativo en una red suele ser señalado por una gran cantidad de enlaces, es decir, tiene un grado grande (ver Fig. 1). Tal nodo se llama autoridad. [dieciséis]
Un nodo que apunta a muchos nodos de autoridad es en sí mismo un recurso útil y se denomina hub. Por lo general, un centro tiene una gran extensión. En el contexto de la cita bibliográfica, un centro es un artículo de revisión que cita muchos artículos originales, mientras que una autoridad es un artículo fundamental original citado por muchos artículos. [17]
Se puede construir una red de nodos que representen a los autores y enlaces que indiquen referencias a artículos publicados. Los enlaces salientes indican a quién citó el autor y los enlaces entrantes indican quién citó al autor.
La puntuación central de un investigador es la suma de las puntuaciones de los autores cuyo trabajo se cita. La puntuación de autoridad de un investigador es la suma de las puntuaciones centrales de los autores que hicieron referencia al trabajo del investigador.
La puntuación central aumenta si el autor cita artículos publicados por autores con puntuaciones de autoridad altas. El puntaje de autoridad aumenta cuando los artículos publicados son citados por autores con un puntaje alto de hubs.
Las ecuaciones se pueden reescribir en forma de matriz-vector. Sea A una matriz de adyacencia de la red y los vectores hy a contienen todos los puntajes de los hubs y de las autoridades, respectivamente. Luego, los puntajes se pueden calcular mediante las siguientes fórmulas. [18]
Implementación de algoritmos de índices de autoridad y hubs
Los índices de centros y autoridades requieren el conocimiento de la conectividad entre los académicos que refieren y citan el trabajo de los demás. Dado que no siempre es posible obtener con precisión estos patrones de conectividad, se puede estimar la matriz de adyacencia (A) con respecto a las conexiones del académico.
Por ejemplo, un científico tiene una matriz de conectividad local estimada. Es una combinación de la obra por la que se le cita y las obras que cita. Una vez que se estima la red de adyacencia, los índices de centro y autoridad se determinan mediante la descomposición propia de (A.A ') y (A'.A) respectivamente. Los pasos seguidos para esta implementación específica son los siguientes:
- Paso 1: Que el especialista para ser evaluado sea S . Este académico es buscado en Scopus y el número total de citas que ha recibido = c , y el número total de referencias que ha usado = r .
- Paso 2: Una lista de los estudiosos que han citado las obras de S se registran como un conjunto Y . La lista de los estudiosos que han sido referidos por S se registran como X . La elección de los miembros de X e Y se realiza en orden decreciente de citas en Scopus. Dado que una estimación de la matriz de adyacencia A fue suficiente, registramos miembros de X e Y con citas superiores a 100 en Scopus. Sea el número de citas significativas = c s , y el número de referencias significativas = r s . Para cada miembro significativo de X y Y , se evalúa la relación de (el número de citas / número de referencias) como pesos de la matriz A .
- Paso 3: Una vez calculados los pesos correspondientes a los miembros significativos de X e Y , se estiman aleatoriamente los pesos de los miembros no tan significativos. Por lo tanto, los pesos aleatorios se generan para c - c s citas para los miembros de Y y r - r s referencias para los miembros de X . Por tanto, la matriz A se genera como:
A | Columna | S | X | Y |
---|---|---|---|---|
Índice de fila | S | 0 | 1 | 0 |
X | 0 | 0 | 0 | |
Y | 1 | 0 | 0 |
Donde los bloques de X y los bloques de Y reemplazan a los '1'. La conectividad sigue la Fig 2.
- Paso 4: El vector central inicial se calcula como vector propio primario (con el valor propio más alto) de A.A ' y se normaliza entre [0,1]. El vector de autoridad inicial es el vector propio primario de A'.A y también normalizado. Dado que estos índices están interrelacionados, el vector hub se convierte en A * vector de autoridad inicial y el vector de autoridad se convierte en A '* vector hub inicial. Dado que el científico 'S' fue la primera entrada de la matriz A, por lo tanto, el primer valor de los vectores de centro y autoridad son los índices de autoridad del centro para el científico S. El pseudocódigo para el mismo es el siguiente: S es un académico cuyo índice de centro es h y el índice de autoridad es a .
Pseudocódigo
1
2
3
4
Ejemplo 1: índices académicos de científicos reconocidos
Científico | h-index (usando Publish or Perish) [2] | g-index (usando Publicar o Perish) [2] | índice h (utilizando Scopus ) [4] | Índice de concentrador (por 10 ^ 2) [4] | Índice de autoridad [4] |
---|---|---|---|---|---|
Newman, MEJ | sesenta y cinco | 210 | 51 | 210,54 | 129.3687 |
Einstein, Albert | 92 | 231 | N / A (nada presentado después de 1995) | 0 | 99.9586 |
Shannon, CE | 44 | 228 | N / A (nada presentado después de 1995) | 0 | 15,9117 |
Erdős, Paul | 76 | 142 | 8 | 0.406490 | 77.8040 |
Shenker, Scott | 105 | 253 | 36 | 29.173 | 171.1167 |
Hirsch, Jorge E. | 31 | 70 | 21 | 78,938 | 151.5361 |
Gente, John | 87 | 293 | 29 | 123.7993 | 355.6553 |
La tabla utiliza Scopus solo como motor de búsqueda y la matriz de adyacencia es una estimación, por lo que los resultados tabulados arriba son versiones extremadamente agregadas y no deben confundirse con índices absolutos. Una mejor estimación de la matriz de adyacencia puede producir variaciones en los índices. Además, Scopus realiza un seguimiento de los artículos posteriores a 1995 únicamente, por lo que esa es una restricción adicional. (Todos los índices han sido evaluados al 12 de diciembre de 2011.)
En esta tabla, es evidente que diferentes motores de búsqueda producen diferentes índices h. Es posible que un científico con un índice h alto sea una autoridad fuerte, pero no necesariamente un centro fuerte. La validez de los motores de búsqueda web se evalúa porque los documentos anteriores a 1995 son inaccesibles. El número de publicaciones de un autor en particular en una base de datos en particular es responsable de afectar los índices de autoridad central. El trabajo interdisciplinario puede ser bien evaluado por el índice de autoridad central a diferencia de otros índices.
Ejemplo 2: Índices de autoridad de centro proyectados con el tiempo (ejemplo de juguete)
Este es un ejemplo para comprender la interacción de los diversos índices académicos.
Una nueva científica que comenzó su carrera académica en 2009, ha publicado 3 artículos. Dos artículos tienen 2 citas cada uno, mientras que el tercer artículo no tiene citas. Ha hecho referencia a 60 artículos con 17 referencias sólidas entre los 60. Uno de sus coautores tiene el número 3 de Erd 3.s más bajo. Sus índices académicos a diciembre de 2011 son:
- índice h = 2
- índice g = 2
- cociente m = 2/2 = 1
- Número de Erdős = 3 + 1 = 4
- Índice HUB (por 10 ^ 2) = 11,702
- Índice de AUTORIDAD = 0,1061
En un año más, publica otro artículo con 20 nuevas referencias de modo que ahora tiene un acumulado de 31 referencias fuertes, 4 artículos con 2 citas para 2 artículos y 0 citas para otros 2 artículos. Sus índices de autoridad central cambian:
Índice HUB = 12,668
Índice de AUTORIDAD = 0,1061
Un año más, sus citas para los 3 artículos aumentan a 10 y sigue teniendo 60 referencias con 17 referencias sólidas:
Índice HUB = 11.568
Índice de AUTORIDAD = 0.3241
Un año más, sus citas aumentan a 10 y escribe otro artículo tal que el número de referencias sube a 80 (con 31 fuertes):
Índice HUB = 12.694
Índice de AUTORIDAD = 0.3284
Por lo tanto, para resumir, se observan los siguientes índices de autoridad del centro para este ejemplo de juguete.
Ejemplo | No. de citas | No. de referencias | HUB (por 10 ^ 2) | AUTORIDAD |
---|---|---|---|---|
Actualmente | 4 | 60 | 11.702 | 0.1061 |
Si aumentan las referencias | 4 | 80 | 12.668 | 0.1061 |
Si aumentan las citas | 10 | 60 | 11.568 | 0.3241 |
Si aumentan las citas y referencias | 10 | 80 | 12.694 | 0.3284 |
El código de matlab para las instancias de ejemplo de Ejemplo 1 y Toy en el Ejemplo 2 se adjunta como Archivo 1.
Estos ejemplos demuestran la importancia de los índices de autoridad central en la evaluación cuantitativa de las contribuciones de un académico en una carrera académica completa.
Crítica
Los índices académicos tienen limitaciones, incluida la falta de precisión, validez y aplicabilidad. Si bien la precisión de los índices académicos es cuestionable debido a la diferencia en la ortografía, la diferencia en el analizador, los motores de búsqueda y las bases de datos de documentos mantenidas por varias fuentes en línea, podría ser posible resolver los problemas de precisión si a cada autor se le pudiera asignar una identificación única. en lugar de depender de los nombres para las búsquedas. Además, cada vez que se reportan estos índices, se debe mencionar el método y los motores de búsqueda utilizados para evitar la mayor ambigüedad posible.
La validez de los índices académicos es una limitación porque no ponderan campos de diversa importancia. Por ejemplo, John Pople , un químico teórico que ha recibido un premio Nobel, obtiene malos resultados en conjuntos de índices h.
La aplicabilidad de los índices académicos tiene limitaciones cuando los académicos enfatizan el avance práctico en un área de actividad en lugar de la publicación de artículos. También es difícil documentar trabajos de una década anterior como documentos en línea, lo que disminuye su factor de impacto en línea . Por ejemplo, Scopus es una base de datos en línea que calcula índices académicos para documentos encontrados solo después de 1995. Los trabajos anteriores no están documentados ni evaluados.
Jorge E. Hirsch sugirió que el índice h debería informar a los comités de contratación, promoción, financiamiento, tenencia, adjudicación y sociedad para tomar decisiones acertadas. Sin embargo, debido a sus limitaciones, es mejor considerarlos de manera equilibrada.
Referencias
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