[论文解读] V-index: a novel metric to measure virtuosity of academics
本文提出了V-index，一种新颖的指标，通过解决h-index在处理自引方面的局限性，来衡量学术卓越性。它通过一种自引感知的框架量化研究人员和期刊的影响力，展示了其在评估《科学》杂志顶尖科学家、计算机应用领域期刊（SCImago）以及130个国家2011年科研产出方面的实用性。
In this paper, we propose the V-index (or, Virtuosity index) as a novel metric to assess the scientific virtuosity of academics. This index can be applied to researchers and journals as well. In particular, we show that the V-index fills the gap of h-index and similar metrics in considering the self-citations of authors or journals. The paper provides with three real-world examples: in the first, we evaluate the research impact of the most productive scientists in Science (according to DBLP); in the second, we assess the virtuosity of the journals ranked in the Computer Science Applications section of SCImago; in the last, we apply V-index for the assessment of the 2011 research activity of 130 countries all over the world.
研究动机与目标
- 解决现有文献计量指标（如h-index）在处理自引方面的不足。
- 开发一种能够通过有意义地考虑自引来捕捉研究人员和期刊真实影响力的指标。
- 为评估个人、期刊和国家科研体系中的学术卓越性，提供一种标准化且可扩展的指数。
- 利用来自顶尖科学家、排名期刊和全球国家层面科研产出的真实数据集，对V-index进行验证。
提出的方法
- V-index被定义为作者或期刊总引用次数（包括自引）的函数，并通过归一化因子进行调整，以减少偏差。
- 采用递归或迭代算法，以区分自引与外部引用，确保自引不会人为夸大指数。
- 基于出版物的引用次数计算该指数，重点在于在不同学术领域和规模下保持一致性。
- 该方法将V-index应用于三种不同的评估情境：《科学》杂志中的顶尖科学家（DBLP）、SCImago计算机应用领域的期刊，以及130个国家的国家科研产出。
- 使用归一化技术，以确保在不同规模和引用习惯的机构、国家及期刊之间实现公平比较。
实验结果
研究问题
- RQ1如何在不扭曲学术影响力评估的前提下，有意义地将自引纳入文献计量指标？
- RQ2与h-index及其他类似指标相比，V-index在多大程度上提供了更准确的学术卓越性衡量？
- RQ3V-index是否能有效应用于评估期刊和国家科研体系，而不仅限于个体研究人员？
- RQ4V-index在《科学》领域顶尖科学家中的排名如何？与h-index排名有何不同？
- RQ5使用自引感知指标对国家科研评估和政策制定有何影响？
主要发现
- V-index通过调整自引，成功识别出具有高度科学卓越性的研究人员，相比h-index提供了更平衡的评估。
- 在《科学》杂志（DBLP）顶尖科学家的评估中，V-index揭示了与h-index不同的排名，尤其对自引率较高的作者更为显著。
- 在SCImago计算机应用领域的期刊中，V-index提供了更细致的排名，反映出引用影响力与自引模式的综合表现。
- 当应用于130个国家2011年科研产出时，V-index通过减轻自引实践的影响，实现了对国家科研表现更公平的比较。
- V-index在包括个人、机构和国家层面在内的多样化学术情境中表现出稳健性和可扩展性。
- 该指数表明，当自引得到恰当处理时，其可反映学术凝聚力和持续的研究专注，而不仅仅是操纵行为。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。