H-İndeksi Keşfetmek: Araştırma Etkisini Ölçmek İçin Bir Metrik

H-İndeksi Keşfetmek: Araştırma Etkisini Ölçmek İçin Bir Metrik

✏️ Akademide h-indeksi metriğinin önemini ve etkilerini anlayın. Faydaları ve zorluklarıyla birlikte nasıl çalıştığını öğrenin.

Bilimsel araştırma dünyası genişlemeye devam ettikçe, bilimsel çalışmaların etkisini ölçmek ve anlamak giderek daha önemli hale gelmektedir. H-endeksi, araştırma etkisini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir metrik olarak ortaya çıkmıştır. Hem yayınların sayısını ve kalitesini hem de atıf sayılarını dikkate alan h-endeksi, araştırmacıların etkisini ve katkılarını değerlendirmek için değerli bir araç sunmaktadır. Bu makalede, araştırma etkisini ölçmek için bir metrik olarak h-endeksi kavramını ve önemini inceleyeceğiz. Ayrıca nasıl hesaplandığını, güçlü yönlerini, sınırlamalarını ve gerçek dünyadaki uygulamalarını inceleyeceğiz.

H-İndeksi Nedir?

H-endeksi, bir araştırmacının bilimsel çalışmasının etkisini ve önemini niceliksel olarak ölçmek için kullanılan bir metriktir. Fizikçi Jorge E. Hirsch tarafından 2005 yılında bir bilim insanının kümülatif araştırma katkılarını değerlendirmek için bir araç olarak önerilmiştir. h-endeksi, bir araştırmacının çalışmalarının hem miktarını (yayın sayısı) hem de kalitesini (atıf sayısı) dikkate alır.

H-endeksi yaygın olarak benimsenmiş ve çeşitli akademik disiplinlerde bireysel bilim insanlarının araştırma çıktılarını ve itibarlarını değerlendirmek için kullanılmaktadır. Bir araştırmacının üretkenliğini, görünürlüğünü ve alanına genel katkısını değerlendirmek için yararlı bir araç olarak hizmet eder. Bununla birlikte, h-endeksinin bir araştırmacının çalışmasını değerlendirmede tek faktör olmaması gerektiğini ve özellikle farklı atıf uygulamalarına sahip disiplinlerde veya kendi kendine atıf durumlarında sınırlamaları olduğunu belirtmek önemlidir.

H-İndeksi Nasıl Hesaplanır?

h-endeksi, bir kişinin yayınlarının atıf alma sayılarına göre azalan sırada sıralanmasıyla hesaplanır. h değeri, listede N veya daha fazla atıf alan makale sayısı (N) belirlenerek tespit edilir. Örneğin, bir araştırmacının her biri en az sekiz kez veya daha fazla atıf almış sekiz makalesi varsa, h-indeksi 8 olacaktır. h-endeksi, hem yayın sayısını hem de atıf sayılarını hesaba kattığı, çok atıf alan makalelerin etkisini azalttığı ve bir araştırmacının çalışmasının genel etkisini dikkate aldığı için araştırma etkisinin temsili bir ölçüsü olarak kabul edilir. Bununla birlikte, h-endeksinin hesaplanmasının kullanılan veri tabanına bağlı olarak değişebileceğini ve eski yayınların dahil edilmesi ve kendi kendine atıf gibi faktörlerden etkilenebileceğini belirtmek önemlidir.

Kaynak Cactus Global

Bu örnekte, araştırmacının h-indeksi, atıf sayısının ilgili seri numarasıyla eşleştiği veya aştığı nokta belirlenerek belirlenir. Bu en yüksek nokta, araştırmacının en etkili makalelerinin bulunduğu yerdir. Bu noktanın ötesinde, seri numarası atıf sayısından daha büyük hale gelir, bu da sonraki makalelerin daha az atıf aldığını ve nispeten daha düşük bir etkiye sahip olduğunu gösterir. Sonuç olarak, bu daha az etkili makaleler, araştırmacının genel araştırma etkisine önemli bir katkıda bulunmadıkları için h-endeksi hesaplamasından çıkarılır. Bu nedenle, araştırmacının h-endeksi 8'dir ve önemli düzeyde tanınırlık kazanmış maksimum yayın sayısını temsil eder.

H-İndeksinin Bir Değerlendirme Ölçütü Olarak Kullanılmasının Artıları ve Eksileri

Değerlendirme kriteri olarak h-endeksinin kullanılmasının avantajları

Kapsamlı ölçüm: **h-endeksi, araştırma çıktısının hem niceliğini hem de niteliğini dikkate alır ve basit atıf sayıları veya tek başına yayın sayısına kıyasla bir araştırmacının etkisinin daha bütünsel bir değerlendirmesini sağlar.

Objektif ve standartlaştırılmıştır: h-endeksinin hesaplanması farklı araştırmacılar ve alanlar arasında tutarlıdır, bu da onu karşılaştırma ve kıyaslama amacıyla kullanılabilecek standartlaştırılmış bir ölçüt haline getirir.

Sürdürülebilir etki: h-endeksi, yalnızca yüksek atıf alan birkaç makaleye odaklanmak yerine, çalışmalarının aldığı kümülatif atıfları dikkate aldığından, zaman içinde sürekli etki yaratan araştırmacıları ödüllendirir.

Değerlendirme kriteri olarak h-endeksini kullanmanın dezavantajları:

Sınırlı kapsam: h-endeksi öncelikle atıf temelli etkiye odaklanır ve toplumsal etki, endüstri işbirlikleri veya akademik olmayan sektörlere katkılar gibi diğer araştırma etkisi biçimlerini yakalayamayabilir.

Atıf modellerinde öznellik: Atıf uygulamaları disiplinler arasında farklılık gösterebilir, bu da atıf oranlarında farklılıklara ve potansiyel önyargılara yol açabilir. Daha düşük atıf oranlarına veya daha uzun yayın döngülerine sahip alanlar, h-endeksi tek değerlendirme kriteri olarak kullanıldığında dezavantajlı olabilir.

Veri kaynaklarına bağımlılık: Farklı veri tabanlarının kapsam veya atıf izleme yöntemlerinde farklılıklar olabileceğinden, h-endeksi kullanılan veri tabanı veya atıf endeksinin seçiminden etkilenebilir ve bu da h-endeksi değerlerinde tutarsızlıklara yol açabilir.

Kendine yapılan atıfların hesaba katılamaması: h-endeksi, kendine yapılan atıflar ile diğer araştırmacılardan yapılan atıflar arasında ayrım yapmaz, bu da potansiyel olarak aşırı kendini tanıtma yoluyla h-endeksini şişirir.

Son dönemdeki etkiye duyarsızlık: h-endeksi, bir araştırmacının kariyeri boyunca kümülatif atıfları dikkate aldığından, son araştırma katkılarını yansıtmayabilir. Sonuç olarak, son zamanlarda önemli etkiye sahip araştırmacılar h-endeksleri tarafından doğru bir şekilde temsil edilmeyebilir.

H-İndeksini Değerlendirme Ölçütü Olarak Kullanmanın Faydaları

Atıf veri tabanları, akademik atıflar, dergi raporları, konferans bildirileri ve kesirli dağılım ölçütlerini kullanan h-indeksi, bir değerlendirme kriteri olarak çeşitli faydalar sunmaktadır. Hem dergi makalelerini hem de konferans katkılarını dikkate alarak bir araştırmacının kendi alanındaki etkisi ve görünürlüğünün standartlaştırılmış ve objektif bir ölçüsünü sağlar.

Atıf Veritabanları

Web of Science, Google Scholar ve Scopus gibi atıf veritabanları, bilimsel yayınların ve bunların atıf kayıtlarının geniş koleksiyonlarını içerir. Bu veri tabanları dergi makaleleri, konferans bildirileri ve patentler de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan atıfları derler. Araştırmacılar bu veri tabanlarını belirli yayınlar için atıf verilerine erişmek, kendi atıf sayılarını takip etmek ve h-indekslerini hesaplamak için kullanabilirler. Bu veri tabanları, araştırma etkisini değerlendirmek için güvenilir ve kapsamlı bir atıf bilgisi kaynağı sağlar.

Akademik Atıflar

Akademik atıflar, diğer araştırmacıların kendi çalışmalarında bilimsel yayınlara yaptıkları atıflardır. Bir yayının etkili olduğunu veya alandaki sonraki araştırmalarla ilgili olduğunu gösterirler. h-endeksi, bir araştırmacının yayınlarının aldığı akademik atıfların sayısını, akademik topluluk içindeki etki ve nüfuzunun bir ölçüsü olarak değerlendirir.

Dergi Atıf Raporları (JCR)

JCR, Clarivate Analytics tarafından üretilen ve binlerce bilimsel dergi için atıf ölçümleri sağlayan bir veritabanıdır. JCR, dergi etki faktörü de dahil olmak üzere bu dergilerde yayınlanan makalelerin aldığı atıf sayıları hakkında bilgi içerir. Araştırmacılar, kendi alanlarındaki yüksek etkili dergileri belirlemek ve yayınlarının atıf performansını tespit etmek için JCR'ye erişebilirler. Dergi atıflarını dikkate alan h-endeksi, saygın ve etkili dergilerde yayın yapmanın getirdiği prestij ve görünürlüğü de içermektedir.

Konferans Bildirileri

Konferanslar, araştırmacıların çalışmalarını sunmaları ve bulgularını kendi akademik toplulukları içinde paylaşmaları için önemli ortamlardır. Konferans bildirileri, özetler, tam bildiriler ve bazen seçilen çalışmaların genişletilmiş versiyonları dahil olmak üzere konferanslarda sunulan bildiri koleksiyonlarını içerir. h-indeksi, konferans bildirilerinden yapılan atıfları içerebilir ve araştırmacıların dergi yayınlarının yanı sıra konferans katkılarının etkisini de hesaba katmalarına olanak tanır. Bu dahil etme, konferans sunumlarının önemini kabul eder ve araştırma bulgularının bilim camiasında daha geniş bir şekilde yayılmasını tanır.

Google Akademik Atıflar

Google Scholar, çeşitli disiplinlerdeki bilimsel literatürü indeksleyen popüler bir web arama motorudur. Google Scholar Citations, araştırmacıların profil oluşturmalarına ve yayınları için atıf metriklerini takip etmelerine olanak tanıyan bir özelliktir. Dergi makaleleri, konferans bildirileri, tezler, ön baskılar ve raporlar dahil olmak üzere daha geniş bir yayın kapsamı sağlar. Google Scholar Citations kullanılarak hesaplanan h-indeksi, çok çeşitli kaynakları içerir ve bir araştırmacının geleneksel akademik yayınların ötesindeki etkisini yakalayabilir. Bununla birlikte, Google Scholar Atıflarının hakemli olmayan veya daha az güvenilir kaynakları içerebileceğini ve araştırmacıların bunları değerlendirme amacıyla kullanırken dikkatli olmalarını gerektirdiğini unutmamak önemlidir.

Kesirli Tahsis Ölçütleri

Birden fazla yazarın bir yayına katkıda bulunduğu işbirlikçi araştırmalarda, h-endeksi atıfların kısmi olarak dağıtılmasına izin verir. Bu, her yazarın yayın tarafından alınan atıfların bir kısmını talep edebileceği anlamına gelir. Kesirli tahsis, her yazarın ortak bir çalışma içindeki bireysel katkıları için uygun krediyi almasını sağlar. Tek yazarlı makalelere yönelik önyargıyı önler ve birden fazla yazarın ortak çabasını ve etkisini kabul eder.

H-İndeksinin Değerlendirme Ölçütü Olarak Kullanılmasındaki Zorluklar

Bu zorlukların üstesinden gelmek için, H-endeksini alana özgü ölçütler, uzman hakem değerlendirmesi, araştırma çıktılarının nitel değerlendirmeleri veya daha geniş etkiyi ölçen alternatif ölçütler gibi diğer değerlendirme ölçütleriyle birlikte ele almak çok önemlidir. Daha kapsamlı bir değerlendirme yaklaşımı benimsenerek, tek başına bir ölçüt olarak h-endeksinin sınırlamaları hafifletilebilir ve araştırmacıların katkılarının daha bütüncül ve adil bir şekilde değerlendirilmesine yol açabilir.

Yayın Türleri ve Geniş Etki

h-endeksi temel olarak dergi makalelerinden ve konferans bildirilerinden alınan atıflara dayanır, bu da araştırmanın daha geniş etkisini tam olarak yakalayamayabilir. Kitaplar, kitap bölümleri, patentler veya yazılımlar gibi diğer bilimsel çıktı türleri, h-endeksi hesaplamalarında genellikle hariç tutulur veya yeterince temsil edilmez. Bu sınırlama, geleneksel olmayan yayın türlerinin büyük önem taşıdığı belirli alanlardaki araştırmacılar için özellikle önemli olabilir.

Makale Başına Atıf Sayısı

h-endeksi, farklı alanlar veya alt alanlar arasındaki atıf oranlarındaki farklılıkları hesaba katmaz. Bazı alanların ortalama atıf oranları diğerlerinden daha yüksektir, bu da h-endeksi değerlerinin çarpık olmasına ve daha düşük atıf oranlarına sahip alanlardaki araştırmacıların potansiyel olarak dezavantajlı duruma düşmesine neden olabilir. H-endeksi, farklı disiplinlerde çalışan araştırmacılar arasında araştırma etkisinin adil bir karşılaştırmasını sağlayamayabilir.

Atıfların Zamana Bağlı Doğası

h-endeksi, bir araştırmacının kariyeri boyunca kümülatif atıf sayısını dikkate alır, bu da kariyerinin başındaki araştırmacıları veya yakın zamanda araştırma odağını değiştirmiş olanları dezavantajlı duruma düşürebilir. Yayınların atıf biriktirmesi zaman alır ve h-endeksi son katkıları veya ortaya çıkan araştırma etkisini doğru bir şekilde yansıtmayabilir.

Kendi Kendine Atıflar ve Oyun

h-indeksi, araştırmacıların h-indekslerini şişirmek için kendi çalışmalarına aşırı atıfta bulundukları kendi kendine atıflardan etkilenebilir. Kendine yapılan atıflar bazı durumlarda meşru ve gerekli olsa da, metriği manipüle etmek için de kullanılabilir. Tek başına h-endeksi bu sorunu etkili bir şekilde ele alamayabilir ve bütünlüğünü sağlamak için ek inceleme gerektirebilir.

Veri Tabanları Arasındaki Tutarsızlıklar

H-endeksinin hesaplanması, atıf veritabanının seçimine bağlı olarak değişebilir. Farklı veri tabanlarının farklı kapsam ve atıf izleme metodolojilerine sahip olması, h-endeksi değerlerinde tutarsızlıklara yol açmaktadır. Araştırmacılar farklı veri tabanlarını kullanırken farklı h-endeksi değerleri bulabilir, bu da kafa karışıklığı yaratabilir ve adil ve doğru değerlendirmeleri engelleyebilir.

Sınırlı Bağlamsal Bilgi

h-endeksi, araştırma etkisinin sayısal bir ölçüsünü sağlar, ancak bireysel yayınların niteliği, kalitesi veya önemi hakkında bağlamsal bilgilerden yoksundur. Çığır açan keşifler, yüksek etkili yayınlar veya endüstri veya toplumla yapılan işbirlikleri gibi bir araştırmacının katkılarının nüanslarını yakalayamaz. Yalnızca h-endeksine güvenmek, araştırma etkisinin bu önemli yönlerini gözden kaçırabilir.

✒️ Bu yazı Exploring The H-Index: A Metric For Measuring Research Influence başlıklı yazıdan çevrilmiştir.