Можно ли как-то быстро оценить работу учёного и определить кто работает плодотворно (а кто - не очень), не изучая все его статьи, книги, патенты и другие результаты ? Да, и для этого есть несколько подходов, самый распространённый сегодня - индекс Хирша.
Введение.
Конечно, сама по себе идея количественной оценки работы учёных довольно спорна. Но, с другой стороны, хоть какие-то более менее объективные критерии всё равно нужны. Так же в 2005 году подумал Хорхе Хирш - американский физик аргентинского происхождения и предложил способ расчёта показателя продуктивности учёных, который сейчас известен всему миру как индекс Хирша. Он довольно прост и понятен, при этом одновременно учитывает как количество работ учёного, так и их качество. Нововведение быстро прижилось и вот сегодня в науке уже никуда без индекса Хирша. На него так или иначе смотрят при рассмотрении заявок на гранты, научные премии или стипендии, а также при первичном отборе кандидатов на вакансии. Грубо говоря, чем он выше, тем "круче" считается учёный. Надо сказать, что до того как этот индекс вошёл в обиход, для оценки продуктивности учёного использовали просто количество его публикаций. Такой подход иногда можно встретить и сегодня, но его главный недостаток - он никак не отражает качество этих работ.
Как можно оценить качество научной публикации?
Перед тем как перейти непосредственно к индексу надо ответить на этот весьма неоднозначный вопрос. Логично было бы взять за критерий реальную пользу, которую принесла та или иная работа. Но часто научные открытия находят применение на практике только спустя десятки лет, а многие всё ещё не нашли и, может быть, никогда не найдут. А нам нужно оценить здесь и сейчас - поэтому такой критерий не подходит. Можно, например, созвать комиссию экспертов, которая подробно ознакомится с работой и оценит её, скажем, по десятибалльной шкале. Но, понятное дело, это невозможно было бы сделать для каждой из существующих научных публикаций, ведь их количество исчисляется миллионами и с каждым годом увеличивается. Только за один год в мире появляется больше 1.5 миллионов научных публикаций. Поэтому часто используют следующий довольно простой подход: публикация считается тем "ценнее" и качественнее чем больше других учёных сослались на неё в своих работах. В этом есть какой-то смысл, ведь кто как не другие учёные, из этой области могут оценить качество работы? Сомнительные или не актуальные данные и выводы из низкокачественной публикации востребованы не будут, и, соответственно, такая работа не будет иметь цитирования. Напротив, качественную статью, которая содержит в себе новые экспериментальные результаты, уникальные методы или полезные теоретические расчёты, часто будут брать за основу своих исследований (и цитировать в своих работах) другие учёные.
Как рассчитывается индекс Хирша ?
Итак, вернёмся к нашему индексу Хирша. Как уже было сказано, он одновременно учитывает количество публикаций и их качество (через цитируемость). Обычно индекс обозначают через h. Перевод формулировки способа расчёта индекса звучит так: "Индекс h определяется как максимальное значение h, при котором данный автор опубликовал не менее h статей, каждая из которых цитировалась не менее h раз." Пока не очень понятно? Давайте перейдём к примерам. Допустим есть учёный, который за свою карьеру опубликовал 7 работ. Из них 4 были процитированы по 10 раз, ещё одна - 5 и две оставшиеся - по 4. Такой учёный имеет индекс Хирша равный 5, поскольку только 5 из его работ были процитированы 5 или более раз. И это несмотря на то, что 4 его статьи получили больше цитат. Учёный с индексом Хирша, скажем, 30 имеет 30 работ, каждая из которых была процитирована как минимум 30 раз. Всего работ может быть хоть 100, но если остальные 70 цитируются плохо, они в индексе Хирша никак не учитываются. То есть индекс Хирша может быть ограничен либо количеством статей, либо количеством их цитирований. Например, есть два учёных, у первого 1 публикация, которую процитировали 10 раз, а у второго 10 публикаций, на каждую из которых сослались по разу. Как итог: несмотря на такие разные показатели оба они имеют индекс Хирша равный одному. В первом случае не хватает статей (количественный фактор), а во втором проблемы с цитированием (качественный фактор). Надеюсь теперь более-менее понятно.
Заключение
Одна известная поговорка начинается с фразы: "встречают по одёжке". Вот, сегодня в науке очень часто встречают по индексу Хирша. Не знаю хорошо это или плохо, но нынешняя реальность такова, что этот показатель очень важен. Вы можете быть очень талантливым учёным, но если у вас низкий индекс Хирша и вы захотите претендовать на вакансию в каком-нибудь престижном институте (без личного знакомства), то скорее всего ваше резюме сразу же будет отсеяно и до собеседования, где вы сможете блеснуть знаниями, увы, не дойдёт. На всевозможных научных порталах на личной странице каждого учёного практически всегда указан его индекс Хирша. Вот например так выглядит страница Альберта Эйнштейна на популярной платформе google sholar:
Понятное дело Эйнштейн сам её не заполнял, это скорее дань уважения. Как вы видите здесь есть фото, место работы и список публикаций с возможностью сортировки по году выхода или количеству цитирований. В правом верхнем углу указан тот самый h-index (подчеркнут красной линией). При чем часто его берут не только за всё время, а ещё и за определенный период. Помимо обычного индекса Хирша часто ещё используют i10 index - это количество публикаций с 10 или более цитатами. Напоследок стоит сказать что такой подход оценки учёных часто критикуют и у него действительно есть много недостатков, а вот какие именно - это уже тема для следующей статьи.
Спасибо что прочитали!
