28 подписчиков

Индекс Хирша

Сегодня для успешной карьеры молодому ученому очень важно иметь высокий показатель продуктивности. Популярным наукометрическим показателем является индекс Хирша, он же h-index или попросту «Хирш», как называют его в обиходе. Индекс основан на количестве публикаций в научных журналах и количестве цитирований этих публикаций. Сведения об этом показателе запрашиваются при подаче заявок на гранты и премии, по Хиршу ведется отбор при прохождении конкурсов на получение научной должности, высокий h-индекс необходим для участия в совместных международных проектах. Чем выше индекс Хирша, тем более высококвалифицированным считается ученый (научный сотрудник).

https://pixabay.com/ru/
https://pixabay.com/ru/

Индекс Хирша – числовой показатель, принцип расчета которого базируется на анализе цитирования научных работ ученого в соотношении с количеством его работ. Согласно Хиршу, учёный имеет индекс h, если h из его Np статей цитируются как минимум h раз каждая, в то время как оставшиеся (Np — h) статей цитируются не более, чем h раз каждая.

То есть, индекс показывает, что учёный с индексом h опубликовал как минимум h статей, на каждую из которых сослались как минимум h раз. Скажем, если автор опубликовал 10 статей, и каждую процитировали по одному разу, его h-индекс равен 1. А если он опубликовал одну статью, но ее процитировали 10 раз, его h-индекс так же будет равен 1.

Из этого можно сделать вывод, что публикация одной высококлассной статьи в авторитетном журнале равна публикации сотни посредственных работ в третьесортных журналах. На практике же как правило у одного автора есть несколько статей, которые цитируются с разной частотой, и подсчет индекса Хирша становится непростой задачей. Для этого надо выстроить статьи по объему их цитирования в порядке уменьшения числа ссылок, а затем из статей, номер которых не превосходит число их цитирований, определить научный труд, чей номер равняется количеству ссылок на него. Этот номер и будет индексом Хирша.

Однако совсем необязательно вычислять свой h-индекс вручную. Существующие научные базы данных на основании содержащихся в них сведений рассчитывают его автоматически. Самые распространенные из них – это Российской индекс научного цитирования (РИНЦ на платформе elibrary.ru), Web of Science, Google Scholar и Scopus. В каждой базе цитирования значение будет различаться из-за неравнозначности объема анализируемых данных, и по какой из них лучше считать свой индекс Хирша, однозначно сказать нельзя, поскольку все они имеют свои преимущества и недостатки. Как правило, чаще всего используют индекс Хирша по РИНЦ и индекс Хирша по Scopus. Для российского ученого число публикаций на русском языке обычно превышает количество зарубежных, и потому индекс Хирша в РИНЦ почти всегда будет выше. Зато в базе Scopus куда больше информации, которая обрабатывается и учитывается.

H-индекс был предложен американским профессором Хорхе Хиршем (Jorge Hirsch) не так давно – в 2005 году, и несмотря на свою популярность в качестве показателя научной активности остается неоднозначным. Многие математики его не признают, ведь цитирование в этой науке гораздо ниже, чем в биологии или медицине. Кроме того, этот показатель не учитывает значимость исследований и их прорывную способность. Для примера: у Альберта Эйнштейна индекс Хирша – 40, и немало отечественных ученых умов по этому показателю уже обогнали его. И все же индекс остается значимым ориентиром и важным инструментом для продвижения по карьерной лестнице и инвестирования в исследования. Поэтому будет не лишним позаботиться о поднятии индекса Хирша. А для этого необходимо публиковать статьи такого качества, которые будут цитироваться другими учеными. Печатаясь в иностранных изданиях, целесообразно ссылаться на собственные работы. Полезно сотрудничать с учеными, имеющими высокий индекс Хирша, обмениваться с ними ссылками. Публиковаться в журналах, рекомендуемых экспертным советом ВАК.

Вас могут заинтересовать наши другие публикации на тему цитирования:

Правильно заимствовать значит цитировать

Как правильно цитировать себя самого

Импакт-фактор