h相關(guān)指數(shù)改進比較與實證分析*

孟德泉　董　穎　馬廣芹（哈爾濱師范大學圖書館　黑龍江哈爾濱　150025）

·實證研究·

h相關(guān)指數(shù)改進比較與實證分析*

孟德泉董穎馬廣芹
（哈爾濱師范大學圖書館黑龍江哈爾濱150025）

〔摘要〕h指數(shù)的改進研究主要有兩個視角：一是根據(jù)作者排名僅提取作為主要貢獻的論文成果作為來源數(shù)據(jù)，提取被引次數(shù)形成降序排列進而計算h指數(shù)；二是提取作者全部論文成果以及被引證次數(shù)，根據(jù)作者署名區(qū)分貢獻，被引次數(shù)加權(quán)后重新形成降序排列進而計算h指數(shù)。研究成果有g(shù)指數(shù)、e指數(shù)和h變形指數(shù)，對這些h相關(guān)指數(shù)進行實證分析與比較，認為改進研究在客觀性、公正性上有很大提升，但是計算復雜性也相應提升。

〔關(guān)鍵詞〕h指數(shù)g指數(shù)加權(quán)

1　引言

近十年以來，隨著科學計量學與文獻計量學的融合發(fā)展，文獻計量學的許多指標被用于科學學領(lǐng)域的評價和研究，也正逐漸被用于科研人員論文、專利等科研成果影響力的評價。其中，所使用的文獻計量指標也由論文數(shù)量、引文次數(shù)等量化指標逐漸過渡到高影響因子（impact factor）論文數(shù)量、h指數(shù)等兼顧成果數(shù)量和質(zhì)量的指標。

論文數(shù)量是對科研人員評價的最簡單的指標，但卻沒能考慮成果質(zhì)量因素。引文次數(shù)在數(shù)量的基礎(chǔ)上，在一定程度上考慮成果的質(zhì)量，論文質(zhì)量越高，引用次數(shù)則越高，用于單篇論文的質(zhì)量評價更為合適，如果用來評價一個人的整體影響力則存在片面的問題。2005年，美國加州大學圣地亞哥分校物理系J.E.Hirsch教授針對論文數(shù)量和質(zhì)量的綜合衡量提出h指數(shù)，主張在評價科學家個人績效時應對產(chǎn)出論文的質(zhì)量和論文數(shù)量作綜合考慮，評價指標既要體現(xiàn)質(zhì)量，又要體現(xiàn)數(shù)量，以便提高評價結(jié)果的客觀性和公正性。h指數(shù)的計算表述如下：將某科研工作者發(fā)表的N篇論文按照被引頻次降序排列，被引頻次最高的論文序號為1，被引頻次最低的論文序號為N；當且僅當?shù)趆篇論文至少獲得了h次的引文數(shù)，其余的N-h篇論文的引文數(shù)都小于等于h時，此h值就是該科研工作者的h指數(shù)。根據(jù)Hirsch對h指數(shù)的描述，有相似h指數(shù)的人，即使他們的論文總數(shù)相差懸殊，但他們在整體科學影響力方面是可比的。

h指數(shù)自提出以來，作為個人科研成就評價手段被廣泛接受，優(yōu)于總引文數(shù)量和高影響因子論文數(shù)量等文獻計量指標。雖然陸續(xù)有很多學者就h指數(shù)的缺點進行修正研究，但至今沒有提出一個明確優(yōu)于h指數(shù)的單一的、數(shù)字的文獻計量指標。

目前，國外學者的h指數(shù)的獲取和計算主要基于Web of Science平臺的創(chuàng)建引文報告功能，也可按照被引頻次排序檢索結(jié)果后通過順序瀏覽的方式間接獲得，不需要復雜的計算手段和過程。由于該平臺提供的h指數(shù)數(shù)據(jù)都是當前的，所以大多數(shù)利用該指數(shù)對科研人員績效進行評價都是對當前科研產(chǎn)出的評價。國內(nèi)學者的h指數(shù)主要基于CNKI和CSSCI數(shù)據(jù)平臺計算和提取，步驟與國外學者的h指數(shù)提取過程一致。

2　h指數(shù)相關(guān)改進研究

h指數(shù)在2005年被提出之初，其原創(chuàng)者Hirsch就已經(jīng)考慮到該指數(shù)沒有區(qū)分作者貢獻和作者數(shù)量的問題，[1]2006年開始很多研究人員也都陸續(xù)指出h指數(shù)最突出的缺點就是沒有考慮到科研人員論文成果中合作者的數(shù)量。[2]獨立作者對論文的投入或者貢獻雖然很大，但他們的h指數(shù)與合作發(fā)表論文較多的作者相比沒有優(yōu)勢。不排除有一部分研究人員的論文數(shù)量和h指數(shù)都較高，但非第一作者或通訊作者的論文數(shù)量占較大的比例，這種現(xiàn)象在規(guī)模較大的項目團隊中表現(xiàn)會比較突出。而且，當前的科技評價工作往往采用論文數(shù)量和被引次數(shù)作為指標，這在一定程度上推動了這一現(xiàn)象的產(chǎn)生，一些項目團隊的研究人員在論文發(fā)表環(huán)節(jié)往往會把那些貢獻較少甚至沒有貢獻的其它項目團隊成員進行署名，甚至有些團隊只要發(fā)表論文就把所有研究人員署名在作者項。這種情況目前還沒有被納入科研誠信標準，屬于灰色地帶。

針對以上問題，2006年Batista提出根據(jù)h核內(nèi)論文的作者數(shù)量的均值平分h指數(shù)，但由于每個作者對于論文的投入和貢獻都是不均衡的，平分的做法有欠公平，也會在某種程度上妨礙科研人員之間的合作。[3]Egghe在2008年提出根據(jù)作者排名來計算論文的引文數(shù)量再提取h指數(shù)，2009年Schreiber提出修正h指數(shù)的研究也都是基于類似的想法，根據(jù)合作作者數(shù)量重新計算論文的被引次數(shù)再提取h指數(shù)。[4-5]

Hirsch也在2010年提出了文獻計量指標h-bar，給獨立署名或較少合作發(fā)表論文的作者加分，不鼓勵名義上的署名，同時又不妨礙真正的合作。他提出在h指數(shù)基礎(chǔ)上，將以下情況的論文計入h-bar核：獨立作者；h指數(shù)高于其合作者的論文；h指數(shù)低于其合作者，但論文被引頻次高于合作者的h指數(shù)。 再考慮將h核外符合條件的少數(shù)論文納入到h-bar核。hbar指數(shù)相比較h指數(shù)具有一定的優(yōu)勢，考慮了作者的貢獻，同時在一定程度上能避免虛假或不必要的署名現(xiàn)象等。但是hbar也有缺點：①計算比h指數(shù)略為復雜。利用文獻數(shù)據(jù)庫計算hbar指數(shù)時，需要獲得每篇論文被引次數(shù)以及每篇論文合作者的h指數(shù)數(shù)據(jù)，包括h核外的論文也要計算在內(nèi)，會花費一定的時間。②hbar指數(shù)與h指數(shù)一樣，對于某些研究人員同樣不適用，比如成果平平的研究人員以及少而精的人員。③獲得認可和推廣可能會有障礙。[6]

3　h指數(shù)相關(guān)改進研究視角與存在的問題

3.1現(xiàn)有h指數(shù)改進研究視角

基于作者貢獻的h指數(shù)改進研究主要有兩種視角。一種視角是根據(jù)作者署名順序和署名規(guī)則僅提取作為主要貢獻人的署名成果，并納入h指數(shù)計算范疇。通常有兩種情況，一是將第一作者和通訊作者納入研究范疇；二是將署名排在前三的成果納入研究范疇，根據(jù)作者署名次序，僅計算排名在前1、2或3位的論文被引次數(shù)后計算h指數(shù)。另一種視角是根據(jù)作者署名順序計算權(quán)重，將成果的被引次數(shù)加權(quán)后再重新計算序列提取h指數(shù)。也就是說，根據(jù)每篇論文的作者數(shù)量平分引用次數(shù)或根據(jù)作者排序加權(quán)后計算引文次數(shù)再提取h指數(shù)。

3.2現(xiàn)有研究成果存在的問題

自2005年h指數(shù)提出以來，3年內(nèi)就產(chǎn)生了數(shù)百篇改進h指數(shù)的研究成果，其中既有g(shù)-indice，r-indice等新指數(shù)的提出，也有h-indice改進指數(shù)。[7]其中，g指數(shù)是2006年Egghe提出的：論文按被引次數(shù)排序后相對排前的累積被引至少g2次的最大論文序次g，亦即第（g+1）序次論文對應的累積引文數(shù)將小于（g+1）2。從定義可以看出，g≥h，而按被引量排序靠前的文章的被引次數(shù)越大，g指數(shù)越大。這些改進研究的目的主要是通過改進h相關(guān)指數(shù)，提高評價的科學性，評價的對象包括學科、機構(gòu)、國家和科研人員個體。在這些成果研究過程中，主要是通過Web of Science等平臺獲取研究對象的引文數(shù)據(jù)，通過識別作為主要貢獻人的成果或?qū)χ饕暙I人的引文次數(shù)進行加權(quán)后重新計算和提取評價其影響力和水平的h指數(shù)信息。這些研究成果可能存在或忽視的問題：①方法的復雜性問題。h指數(shù)被提出以來，以其計算簡單這一優(yōu)勢被快速用于評價科研人員成果水平，如果想獲取某位研究人員的h指數(shù)只需登陸Web of Science等數(shù)據(jù)庫平臺，通過其引文分析功能獲得h指數(shù)，也可通過降序排列被引次數(shù)通過瀏覽獲得h指數(shù)數(shù)據(jù)?？蒲泄芾聿块T、圖書情報部門甚至科研人員自身都能夠快速獲取h指數(shù)信息。后續(xù)針對h指數(shù)的改進研究無論是公正性還是客觀性都有了很大的提升，但是隨之帶來的卻是數(shù)據(jù)檢索和處理問題以及計算方法的復雜性大大提升等問題。本來只需動動鼠標簡單的點擊幾次即可完成的工作，現(xiàn)在則需要計算每篇論文的作者數(shù)量及其排序信息，根據(jù)數(shù)量和權(quán)重計算被引次數(shù)后重新對論文進行排序，進而提取h指數(shù)，需要excel等其他數(shù)據(jù)處理和分析工具的輔助才能完成。計算一個人的改進h指數(shù)所投入的時間從原來的幾分鐘變成可能需要幾小時。科技評價工作往往需要計算大量科研人員的h指數(shù)，需要的時間就更難以估計了，這也是為什么后續(xù)改進指標沒能得以推廣的原因。②目的性問題。由于計算方法復雜，研究h指數(shù)的角度要從評價轉(zhuǎn)移到分析和預測。基于作者貢獻的h指數(shù)可用于分析研究人員科研經(jīng)歷特征，如果能夠?qū)蒲腥藛T過去一段時間h指數(shù)逐年或根據(jù)時間窗進行分別計算的話可用于提取科研人員成長模式，預測其未來成就。Hirsch2010年提出應該研究科研人員h指數(shù)隨時間演變規(guī)律。金碧輝在2007年以10 年期為觀測窗口提取了某一科學家A的h 指數(shù)，考核的是不同時期其h指數(shù)變化率。并與張曉陽對科學家在研究生涯內(nèi)h指數(shù)線性成長規(guī)律進行了研究，對h核內(nèi)論文對h指數(shù)貢獻情況進行分析，發(fā)現(xiàn)當高被引科學家不再發(fā)表論文后，h指數(shù)仍在5 - 8年期呈現(xiàn)對數(shù)型成長。[8-9]

4　實證分析

選擇“圖書情報與數(shù)字圖書館”學科的h指數(shù)數(shù)量排在前10的研究人員作為研究對象，利用CNKI數(shù)據(jù)庫平臺的期刊網(wǎng)絡出版總庫中“圖書情報與檔案管理”學科中的文獻作者分組功能，找出h指數(shù)排名前10的研究對象的論文數(shù)量和引證數(shù)據(jù)（見表1）。

表1　研究對象發(fā)表論文數(shù)據(jù)

從表1可以看出，10位研究人員的h指數(shù)從16-30，其中，文獻數(shù)量占較大優(yōu)勢的幾位研究對象，包括邱均平、王知津等人在h指數(shù)方面并沒有明顯的優(yōu)勢。這也綜合說明了我國圖書情報學科研究成果在內(nèi)容上較為分散，缺乏主題集中，導致互相引證率不高。論文數(shù)量指標的單純提升，并不能對h指數(shù)起到較大的影響。

表2　研究對象h相關(guān)指數(shù)改進結(jié)果

進一步，通過計算作為第一作者的主要貢獻成果的h指數(shù)以及根據(jù)論文作者數(shù)量平分被引次數(shù)后提取h指數(shù)，列出結(jié)果（見表2）?？梢钥闯龇恫⑺肌ⅫS宗忠經(jīng)常獨立發(fā)表論文的兩位研究人員h指數(shù)、作為主要貢獻者的h指數(shù)以及根據(jù)作者數(shù)量加權(quán)后的h指數(shù)基本持平，并沒有明顯的變化。鄭建明由于第一作者論文與總的論文數(shù)差距較大，導致其作為主要貢獻者的h指數(shù)從17降到8，其他人作為主要貢獻者的h指數(shù)則沒有明顯變化。但是，除了范并思、黃宗忠外，根據(jù)作者數(shù)量加權(quán)后的h指數(shù)都有較大幅度的變化。

5　結(jié)語

h指數(shù)自2005年提出，已有近千篇的中外文文獻圍繞如何改進以及實證的角度進行研究，由于h指數(shù)計算簡單、快捷，所以相關(guān)的改進研究越客觀、公正，其計算復雜度就越高。通過對第一作者貢獻和根據(jù)作者數(shù)量平分被引次數(shù)的加權(quán)兩個角度進行h指數(shù)的實證分析可以發(fā)現(xiàn)，獨立研究較多的研究人員h指數(shù)都沒有明顯的變化；而合作研究論文為主的研究人員h指數(shù)變化會較大，平均合作者數(shù)量越多加權(quán)后的h指數(shù)差距就會越大。合作論文雖然能快速提升h指數(shù)，但是如果從加權(quán)和考慮主要貢獻的角度來說則會拉低h指數(shù)。建議個人科學研究還是要考慮個人獨立和合作兩個角度來開展。

（來稿時間：2015年1月）

參考文獻：

1.Hirsch JE. An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United Stateds of America, 2005,102（46）：16569-16572

2,4.Schreiber,M. A case study of the modified Hirsch hmaccounting for multiple coauthors. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2009,60（6）：1274-1282

3. Batista,P.D.et al. Is it possible to compare researchers with different scientific interests?. Scientometrics, 2006,68（1）：179-189

5.Egghe,L. Mathematical theory of the h- and g-index in case of fractional counting of authorship. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2008（59）：1608-1616

6.J.E.Hirsch. An index to quantify an individual’s scientific research output that takes into account the effect of multiple coauthorship. Scientomerics，2010,85（3）：741-754

7.杜建,張玢.作者合作視角下的h指數(shù)計量方法：比較與歸納.圖書情報工作，2011,55（24）：52-55,136

8.金碧輝,Rousseau Ronald.R指數(shù)、AR 指數(shù)：h 指數(shù)功能擴展的補充指標.科學觀察，2007,2（3）：1-8

9.Jin,B.H.,Liang,L.M.,Rousseau,R.,Eeehe,L..The R- and AR-indices:Complementing the h-index. Chinese Science Bulletin, 2007（52）：855-863

〔分類號〕G350

〔作者簡介〕孟德泉（1974-），男，碩士，哈爾濱師范大學圖書館副研究館員，副館長，研究方向：信息資源管理；董穎，女，哈爾濱師范大學圖書館研究館員，研究方向：數(shù)字圖書館；馬廣芹（1974-），女，碩士，哈爾濱師范大學圖書館館員，研究方向：圖書館學。

*本文系國家社會科學基金項目（14BTQ017）、教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目（12YJA870003)、黑龍江省高校圖工委基金項目（2013-B-061）的研究成果。

Comparison and Analysis of H-related Indices

Meng DequanDong YingMa Guangqin
( Library of Harbin Normal University )

〔Abstract 〕There are two ways to improve h-index: extraction of thethesis scores according to ranking of authors as source data and extraction of citation frequency forms descending sort that computes to indentify h-index; the citation scores of all papers are weighed by the ranking of the author. In this study, the advantage and disadvantage of h related index is research by examples. With the improvement of objectivity and justice, the computing complexity is increasing apparently.

〔Keyw ords 〕H-indexG-indexWeighting