h指数相同的科研者学术影响力评价
12005年，美国物理学家Jorge E. Hirsch创造性地提出了一个旨在评价个人成就的新指标——h指数，它将科研者的论文产出与论文质量联系了起来，该指数在学术界获得了巨大的成功。但h指数在带来巨大优势的同时，也存在自身的不足与缺陷。实际应用中会发现即使在同一学科中也会出现太多的人具有相同的h指数。这是因为Hirsch仅选择了被引次数分布的核心区作为评价区，而舍弃了“头部”和“尾部”造成的，为此我们需要提高h指数的精度来衡量作者的学术影响力。本研究就是基于指数相同时对科研者学术影响力定量和定性的分析，了解到h指数上下的“h核”内和“h核”外论文对作者的学术影响力存在的很大的影响，并提出了相应的完善方法。
目录
Abstract 1
Keyword 1
引言 2
一、相关研究 2
二、评价方法 3
三、相关论证 6
（一）高被引“h核”内论文高被引“h核”外论文 6
（二）高被引“h核”内论文低被引“h核”外论文 7
（三）低被引“h核”内论文高被引“h核”外论文 8
（四）低被引“h核”内论文低被引“h核”外论文 8
四、总结 9
致谢 10
参考文献： 11
图1 长尾理论模型 3
表1 4
图2 各论文被引次数分布 4
图3 被引次数分布 5
表2 6
图4 s1和s2论文被引次数分布 6
图5 s3和s1论文被引次数分布 7
图6 s2和s3论文被引次数分布 7
图7 s3和s5论文被引次数分布 8
图8 s2和s4论文被引次数分布 9
表3 9
基于h指数相同的科研者学术影响力评价
信息管理与信息系统专业学生 学生姓名：何伟
指导老师：杨波
A Research on the influence of researchers who share the same hindex
Student majoring in informa *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
tion management and information system Name:He Wei
Tutor Name:Yang Bo
Abstract: in the year of 2005, American physicist Jorge E. Hirsch proposed a new index to evaluate people’s achievements: the hindex. It builds the relation between a researcher’s paperoutput and paper quality. This new index was a big success in academia. However, hindex has deficiencies of itself. In application: there are too many authors that share the same hindex even in same discipline. The cause is that Hirsch only chose the core area of times cited as evaluation area without the “head” or “tail”. Thus, we need to improve the accuracy of hindex to evaluate author’s academic influence. This paper analyzes the academic influence of scientists that share same hindex in both qualitative and quantitative aspects. Known the “good” papers and “nogood” papers that above and beneath hindex has great effect on author’s academic influence, the improvement according to above has been proposed.
Keyword: Hindex; Dipartite Degree; Area Method; Academic Influence
引言
上世纪50年代美国的情报学家Eugene Garfield 提出了一种引文索引法，该方法便一直是信息计量学的重要研究领域，虽然引文分析法主要关注对学术机构和学术期刊的评价，以及整个国家的科研产出或期刊的质量和影响力，但仍有一部分引文研究专注于通过引文统计考查科研者的学术影响力，不过一些学者对用该方法进行科研者学术影响力评价产生质疑，如1992 年Seglen提出反对采用引文分析来评价个人[1]。传统的引文评价法如总被引次数、篇均被引次数等对科研者的学术影响力的评价效果并不能很好的让人满意。
同时，文献计量领域往往以发文量的多少来评价作者的学术成就，但仅依靠发文量指标并不能完全反映文章的质量及其对学科领域的影响力。大家通常认为文献被引次数与科研者的学术影响力呈正相关关系，即被引次数越多说明论文的科研者学术影响力越大。加利福尼亚大学圣地亚哥分校赫希(Jorge E. Hirsch) 教授在2005年发明的h指数[2]提出了使用论文被引信息的新方法。这种方法利用论文被引次数来进行学术成就评价，它的核心思想是一个科研者的h指数是指他至多有h篇论文各被引用了至少h次。该方法一提出即在国际上引来了大量的关注[3]，而且被普遍认为可以在一定程度上弥补传统文献计量指标在作者成就评价上的缺陷。
但h指数同其他新生的事物一样，在充满生命力的同时，也会存在不完善的地方。随着h指数的出现，针对h指数存在的缺陷，也衍生出了一些类h指数用来弥补或者完善h指数的缺陷。例如：2006 年，比利时著名科计量学家Egghe提出了按被引次数由高到低排序，将序号平方，被引次数按序号层层累加的g指数[4]，它很好的反映出那些高被引文献的敏感性，而且g指数的大小可以在一定程度上区分学术水平高低，但对于同一水平区域的而言，则单纯从g指数无法比较其质量优劣；还有金碧辉和Rousseau R提出的按h核内论文的篇均被引频次的A指数[5]，A指数相比于h指数，可以克服h值几年不变的呆滞局面以及出现大量相同的h值而导致区分度不大的问题，但由于篇均被引次数表征学者发表论文的平均影响力，A指数主要反映了纳入h指数的论文的篇均被引次数，且多对高影响力的论文比较敏感。除此之外，还有其他一些类h指数：按论文被引频次降序排列的w指数；将h核内论文的被引频次累加后开方后的R指数[6]；按论文被引频次降序排列的t指数；按论文被引频次降序排列的f指数；按被引频次排名前的优秀论文的被引频次总和的百分之一（N指的是作者论文总数）的π指数等等。这些类h指数都是出于为完善h指数的同一目的，为更好的评价科研者的学术影响力而做出的努力。同样，本文也将针对h指数区分度的缺陷进行相关研究分析，并提出具体的解决方法。
一、相关研究
h指数通过用被引次数来测度，根据最初含义，Hirsch将之定义：表示一位作者发表的论文中，至多有h篇论文分别被引至少h次 。其后Rousseau在Hirsch基础上提出将科研者发表的论文按照被引次数从高到低的顺序排列，对于具有相同被引次数的论文Rousseau建议按论文发表时间的倒序排列，当且仅当前h篇论文每篇论文的被引次数至少为h，同时第h+1篇论文的被引次数小于h+1时，则科学家的指数值为h。根据Rousseau的建议，采用时间倒序的方法对论文进行排序原因在于，他曾提出“Hirsch核心[7]”的概念，即由排序在前h篇的论文组成的论文集合，这样，使用时间倒序排列法[8]，使得最近发表的比发表较早的论文成为“Hirsch核心”的几率更高。
目录
Abstract 1
Keyword 1
引言 2
一、相关研究 2
二、评价方法 3
三、相关论证 6
（一）高被引“h核”内论文高被引“h核”外论文 6
（二）高被引“h核”内论文低被引“h核”外论文 7
（三）低被引“h核”内论文高被引“h核”外论文 8
（四）低被引“h核”内论文低被引“h核”外论文 8
四、总结 9
致谢 10
参考文献： 11
图1 长尾理论模型 3
表1 4
图2 各论文被引次数分布 4
图3 被引次数分布 5
表2 6
图4 s1和s2论文被引次数分布 6
图5 s3和s1论文被引次数分布 7
图6 s2和s3论文被引次数分布 7
图7 s3和s5论文被引次数分布 8
图8 s2和s4论文被引次数分布 9
表3 9
基于h指数相同的科研者学术影响力评价
信息管理与信息系统专业学生 学生姓名：何伟
指导老师：杨波
A Research on the influence of researchers who share the same hindex
Student majoring in informa *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
tion management and information system Name:He Wei
Tutor Name:Yang Bo
Abstract: in the year of 2005, American physicist Jorge E. Hirsch proposed a new index to evaluate people’s achievements: the hindex. It builds the relation between a researcher’s paperoutput and paper quality. This new index was a big success in academia. However, hindex has deficiencies of itself. In application: there are too many authors that share the same hindex even in same discipline. The cause is that Hirsch only chose the core area of times cited as evaluation area without the “head” or “tail”. Thus, we need to improve the accuracy of hindex to evaluate author’s academic influence. This paper analyzes the academic influence of scientists that share same hindex in both qualitative and quantitative aspects. Known the “good” papers and “nogood” papers that above and beneath hindex has great effect on author’s academic influence, the improvement according to above has been proposed.
Keyword: Hindex; Dipartite Degree; Area Method; Academic Influence
引言
上世纪50年代美国的情报学家Eugene Garfield 提出了一种引文索引法，该方法便一直是信息计量学的重要研究领域，虽然引文分析法主要关注对学术机构和学术期刊的评价，以及整个国家的科研产出或期刊的质量和影响力，但仍有一部分引文研究专注于通过引文统计考查科研者的学术影响力，不过一些学者对用该方法进行科研者学术影响力评价产生质疑，如1992 年Seglen提出反对采用引文分析来评价个人[1]。传统的引文评价法如总被引次数、篇均被引次数等对科研者的学术影响力的评价效果并不能很好的让人满意。
同时，文献计量领域往往以发文量的多少来评价作者的学术成就，但仅依靠发文量指标并不能完全反映文章的质量及其对学科领域的影响力。大家通常认为文献被引次数与科研者的学术影响力呈正相关关系，即被引次数越多说明论文的科研者学术影响力越大。加利福尼亚大学圣地亚哥分校赫希(Jorge E. Hirsch) 教授在2005年发明的h指数[2]提出了使用论文被引信息的新方法。这种方法利用论文被引次数来进行学术成就评价，它的核心思想是一个科研者的h指数是指他至多有h篇论文各被引用了至少h次。该方法一提出即在国际上引来了大量的关注[3]，而且被普遍认为可以在一定程度上弥补传统文献计量指标在作者成就评价上的缺陷。
但h指数同其他新生的事物一样，在充满生命力的同时，也会存在不完善的地方。随着h指数的出现，针对h指数存在的缺陷，也衍生出了一些类h指数用来弥补或者完善h指数的缺陷。例如：2006 年，比利时著名科计量学家Egghe提出了按被引次数由高到低排序，将序号平方，被引次数按序号层层累加的g指数[4]，它很好的反映出那些高被引文献的敏感性，而且g指数的大小可以在一定程度上区分学术水平高低，但对于同一水平区域的而言，则单纯从g指数无法比较其质量优劣；还有金碧辉和Rousseau R提出的按h核内论文的篇均被引频次的A指数[5]，A指数相比于h指数，可以克服h值几年不变的呆滞局面以及出现大量相同的h值而导致区分度不大的问题，但由于篇均被引次数表征学者发表论文的平均影响力，A指数主要反映了纳入h指数的论文的篇均被引次数，且多对高影响力的论文比较敏感。除此之外，还有其他一些类h指数：按论文被引频次降序排列的w指数；将h核内论文的被引频次累加后开方后的R指数[6]；按论文被引频次降序排列的t指数；按论文被引频次降序排列的f指数；按被引频次排名前的优秀论文的被引频次总和的百分之一（N指的是作者论文总数）的π指数等等。这些类h指数都是出于为完善h指数的同一目的，为更好的评价科研者的学术影响力而做出的努力。同样，本文也将针对h指数区分度的缺陷进行相关研究分析，并提出具体的解决方法。
一、相关研究
h指数通过用被引次数来测度，根据最初含义，Hirsch将之定义：表示一位作者发表的论文中，至多有h篇论文分别被引至少h次 。其后Rousseau在Hirsch基础上提出将科研者发表的论文按照被引次数从高到低的顺序排列，对于具有相同被引次数的论文Rousseau建议按论文发表时间的倒序排列，当且仅当前h篇论文每篇论文的被引次数至少为h，同时第h+1篇论文的被引次数小于h+1时，则科学家的指数值为h。根据Rousseau的建议，采用时间倒序的方法对论文进行排序原因在于，他曾提出“Hirsch核心[7]”的概念，即由排序在前h篇的论文组成的论文集合，这样，使用时间倒序排列法[8]，使得最近发表的比发表较早的论文成为“Hirsch核心”的几率更高。
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