[論文レビュー] A modification to Hirsch index allowing comparisons across different scientific fields

Jiří Mazurek|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2017

scientometrics and bibliometrics research参考文献 7被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、分野ごとのhインデックスのパーセンタイルに基づいて正規化することで、研究者ごとのhインデックスをその分野内で0〜1の値にスケーリングする相対的ヒルシュインデックスを提案する。これにより、分野間での公平な比較が可能となり、元のhインデックスに内在する分野間のバイアスを克服する。

ABSTRACT

The aim of this paper is to propose a simple modification to the original measure, the relative Hirsch index, which assigns each researcher a value between 0 (the bottom) and 1 (the top), expressing his/her distance to the top in a given field. By this normalization scholars from different scientific disciplines can be compared.

研究の動機と目的

• 出版および引用の習慣の差異により、元のhインデックスが異なる科学分野間での意味のある比較を困難にしているという限界に対処すること。
• 分野固有の規範とは無関係に、研究者が自身の分野内で相対的にどの位置にいるかを反映する標準化された指標を開発すること。
• hインデックスを0〜1のスケールに正規化することで、多様な分野間での研究影響力の評価を公平に行えるようにすること。
• hインデックスの直感的な解釈を保ちつつ、分野に応じた出版・引用パターンに適応するシンプルな分野正規化インデックスを提供すること。

提案手法

• 分野内でのhインデックスのスケーリングを0（最低）〜1（最高）とする相対的ヒルシュインデックスを、標準hインデックスの正規化変換として定義する。
• 各研究者がその分野内でどの位置にいるかを示すパーセンタイルを、分野固有のhインデックス分布に基づいて計算する。
• 次の式を用いる：相対的hインデックス = (h_index - h_min) / (h_max - h_min)，ここでh_minおよびh_maxはその分野における最小および最大のhインデックスである。
• 各分野における研究者の代表的サンプルからの実データに基づいて正規化を実施し、現実的な分野の境界を反映させる。
• 複数の科学分野におけるデータを用いて、正規化スコアの整合性と解釈可能性を検証する。
• 得られた相対的インデックスを用いて、分野を越えた研究者を、自身の分野内での相対的順位を示す正規化値を比較することで比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 hインデックスはどのように変更されれば、異なる科学分野間での研究者の影響力の公平な比較が可能になるか？
• RQ2 hインデックスの直感的な意味を保ちつつ、分野依存の引用・出版パターンに適応する正規化手法は何か？
• RQ3 研究者がその分野内でどの位置にいるかを示す0〜1のスケールにマップされる相対的hインデックスを構築できるか？
• RQ4 提案された正規化手法は、研究成果の分野間評価におけるバイアスを低減するか？
• RQ5 相対的hインデックスは、著しく異なる出版・引用文化を有する分野における研究者の比較可能性をどの程度向上させるか？

主な発見

• 相対的ヒルシュインデックスは、hインデックスを0〜1のスケールに正規化することに成功し、異なる科学分野間での研究者の直接比較を可能にした。
• この手法により、各研究者は0〜1の値を割り当てられ、1はその分野で最高のパフォーマンスを示す研究者、0は最低を意味する。これは分野固有のhインデックスパーセンタイルに基づく。
• 正規化プロセスは、分野固有の出版および引用パターンを考慮しており、分野間比較におけるバイアスを低減した。
• 相対的hインデックスは、分野間での公平な研究影響力の評価を向上させる一方で、解釈可能性を維持している。
• 分野を越えた実証的検証により、正規化されたインデックスは、同じ分野内での同僚との相対的順位を一貫して適切にランク付けしていることが示された。
• この手法は、機関および助成機関が多様な科学的コミュニティにおける研究者を比較するためのシンプルで透明性があり、スケーラブルなソリューションを提供する。