[論文レビュー] The elephant in the room: multi-authorship and the assessment of individual researchers

George A. Lozano|arXiv (Cornell University)|Jul 4, 2013

scientometrics and bibliometrics research参考文献 2被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、複数著者による研究においてhインデックスが誤用されていることについて批判し、著者貢献度を補正しないままに著者ごとの評価に使用することで、著者への評価が誇張されていると主張する。著者貢献度を考慮した修正版として、個別hインデックス（hI）を提唱し、著者間の貢献度に応じた評価を可能にすることで、不要な著者登録を減らし、研究者間のパフォーマンス比較をより公正に行えるようにする。

ABSTRACT

When a group of individuals creates something, credit is usually divided among them. Oddly, that does not apply to scientific papers. The most commonly used performance measure for individual researchers is the h-index, which does not correct for multi-authorship. Each author claims full credit for each paper and each ensuing citation. This mismeasure of achievement is fuelling a flagrant increase in multi-authorship. Several alternatives to the h-index have been devised, and one of them, the individual h-index (hI), is logical, intuitive and easily calculated. Correcting for multi-authorship would end gratuitous authorship and allow proper attribution and unbiased comparisons.

研究の動機と目的

• 複数著者研究においても個人研究者評価にhインデックスが使用される際の根本的欠陥を特定すること。
• 評価指標としての被引用数に起因する著者貢献度のない著者登録の増加傾向に対処すること。
• 著者貢献度を補正できる実用的で直感的な代替指標「個別hインデックス（hI）」を提唱すること。
• 異なる分野間での研究者個人のパフォーマンスを公平に、的確に比較可能にするための手段を提供すること。

提案手法

• hインデックスを著者貢献度に応じて調整した修正版として、個別hインデックス（hI）を提唱する。
• hIの計算式を提示：hI = h / N ここで、h は標準的なhインデックス、N は著者数を表す。
• hIがhインデックスの論理的構造を保ちつつ、共同研究の規模に応じた調整を可能にすることを示す。
• 理論的および具体的な例を用いて、hIが複数著者論文における過剰な貢献度割り当てを防ぐ仕組みを説明する。
• hIは容易に計算可能で直感的であるため、学術評価分野への導入に適していると主張する。
• 複数著者による研究の貢献度を補正することで、貢献のない著者登録を抑止し、研究の整合性を高められると強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 著者数の補正がなされない複数著者研究において、hインデックスは個人研究者の貢献度をどのように歪めるか？
• RQ2 論文の被引用数に対して全著者が同一の貢献度を持つとみなすことで、どのような結果が生じるか？
• RQ3 論文の著者数を適切に反映できる修正hインデックスを考案できるか？
• RQ4 個別hインデックス（hI）は、学術的パフォーマンス評価における公平性と正確性をどのように向上させるか？
• RQ5 hIの導入が、不要な著者登録の頻発にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 標準的なhインデックスは、複数著者論文において個人の貢献度を過大評価しており、パフォーマンス指標が誇張されている。
• 個別hインデックス（hI）は、著者数でhインデックスを割ることで、論理的かつ直感的な補正を提供する。
• 著者数の補正を実施することで、不要な著者登録の動機づけを減らし、研究の整合性を高められる。
• hI指標は、異なる共同研究パターンを持つ研究者間での公平で偏りのない比較を可能にする。
• 本論文は、hIが容易に計算可能であり、複雑な再キャリブレーションなしに実装可能であることを示している。
• hIの導入により、学術評価における個人の研究インパクトの正確な評価が可能になる。