h-index调研报告.doc

H指数优于其他评价指标。H指数将论文发文数量与引文数量紧紧联系在一起，具有将论文的定量评价与定性评价相结合的特点，比较全面，具有一定的科学性；H指数需要一段时间的积累，很难通过自引达到膨胀；概念简单，易于计算；H指数“质”与“量”兼顾，将论文数及其引文影响力相结合，用于评价研究者的绩效更趋合理；H指数应用领域广泛，不仅可用于评价一位科研人员，还可以用于评价科研群体、学术期刊和学科领域等等；H指数方法能提高评价结果的客观公正性。 和传统文献计量学指标相比，H指数具有以下优点： 和传统的引文分析法相比，H指数兼顾个人科研产出的质量和数量，得出的影响力评价更为合理。 2、H指数是动态的，不是静态不变的，单个人院的HZH指数总是不断上升的：一方面随着时间推移，科研人员会产出更多的成果；另一方面科研人员的以往成果在未来的岁月中引用次数只会增不减。这对科研人员也是一个极好的激励。 3、数学上，在正常情况下，排在引文高端的论文可能获得新的被引频次，引文数小于H值的论文有可能再数量上增加，而某个科学家的H指数不会随着这部分引文和论文的增加而增加，这种特性使得H指数在具有动态性的同时又具有一定的稳定性；另一方面，H指数的数值仍然取决于作者论文的引文分布形式。 4、H指数很难通过自引达到膨胀，正如Hirsch所说：”你无法伪造它，因为它依赖的运作机制需要有个时间的跨度。“ 在做出最终选择或形成判断之前，个体极少能获得所有有用的信息。而H指数只需得到所有有效的文献计量信息中的一个子集，就可以通过计量进行判断，因此在提供精确结果的同时，大大节省了认知耗费和信息检索的努力。 长期以来，人们利用期刊影响因子作为期刊评价的重要指标，现在H指数也可成为期刊影响因子的有益补充。首先，它是钝感的，某些意外的，无引用的文章，一篇或者少数几篇引用次数奇高的论文对它的影响极小；其次，它综合考虑数量和质量，减少对一些小期刊明显过高的评价【28】 但是H指数也是不完美的，尚存下列缺点： 现实中，我们经常把以某位科学家为作者（或合作作者）的论文成为“他/她”的论文。但是一个不容忽视的事实是，在科学领域，研究工作往往是需要协作的，是由一个研究团队共同完成的，这个团队往往由资深的研究者管理或指导。一个研究人员发表（或合作发表）的论文，往往包含多人的参与及贡献。如果把一个科学家的研究论文作为其项目组全部论文中的一部分，那么就项目组的论文而言，其引文在该项目组所产生的全部论文中不是平局分配的。相反地，那些被引特别多的论文成了研究项目的代表性论文或者“标志性”论文。在某种程度上这些“标志性”论文“诱捕”了其他论文的引文数。 一些研究小组的引文影响可能几种在为数不多的高被引标志性论文（也许只集中在一篇论文K）上，而另外一些研究小组或许有一系列的标志性论文，因而他们的引文影响相对集中。而后者往往会获得比以前更高的H指数但这种H指数的差异一定能反映研究绩效或者研究质量的差异么？ H指数对于那些刚开始从事科学研究的人员而言是不利的，因为他们的论文产出和引文率相对较低。但是这项指标却有可能造成科学家驻足并满足于已有成就，因为科学家们即使没有新的论文产生，以往的论文仍然有可能获得被引数量，进而引起H指数的增加。 这项指标是基于长期的观察。因此，由于上述同样的原因有可能导致我们看不到科学家研究活力的衰退情况。 H指数在微观层面上是比较适合的。但是在更高的集总水平上，会有更多不同的指标。只有利用多种合适的指标集而不是单一指标进行测度，才能够提供一幅充分反映现实情况的多维度画面。 根据H指数的定义，它不能超越论文数量的界限，因此，因此它不利于那些论文数量少而被引频次高的科学家。 ?被引频次?指数?科研人员?科学家?论文数量?文献计量学?同行评议?科研绩效评价 有趣的是，原本人为规定的H指数居然被一些学者数学推导得出：H指数与原有的评价指标之间存在着微妙的联系。而且数据也一定程度上证实了这些联系。 随着H指数应用领域的不断扩展，H指数在学术期刊评价中得到越来越多的重视，运用H指数对期刊的影响力和影响因素进行研究引起越来越多的学者们关注。 当前不同国家（地区）、不同机构之间的合作现象越来越多，学者之间的交流频繁。中国国内学者和机构虽然均有所参与，但力度不够； 所以这种算法其实不是很科学的，还是应该将第一作者、通讯作者等主要贡献论文与其它合作论文分开计算，包括计算h因子和引用次数，呵呵。像前几年炒得火热的全球百大化学家，前十名里面有好几个年轻人都是靠博士阶段跟老板挂名论文将总引用和篇均引用提上去了。 世界著名的科学引文索引（Science Citation Index，简称SCI）数据库，随后又建立了社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index，