최근 몇 년 동안, 많은 연구 단체들은 연구의 영향력을 측정하는 지표를 개발하기 위해 독립적으로 노력해 왔습니다. 저널 Impact Factor는 저널의 명성을 측정하는데 사용되는 잘 알려진 지표입니다.
하지만 연구자 개인의 영향력을 어떻게 측정할 수 있는가에 대한 중요한 질문에 대해서는 답을 주지 못합니다. 이런 점에서 가장 중요한 혁신 중 하나는 h-지수 (h-index)이며 이 지수는 발명한 조지 허쉬 (Jorge Hirsch)의 이름을 따 만들어 졌습니다.
Ｈ－지수의 계산방법
아래 H-지수를 계산하는 법에 대해 간략하게 소개합니다.
아래 H-지수를 계산하는 법에 대해 간략하게 소개합니다.
예를 들어, 10개의 논문을 발표한 연구자 A의 h-지수 계산법은 다음과 같습니다.
여기서, 8은 일련번호가 논문이 인용된 횟수와 같거나 더 작게 유지되는 경우 가장 높은 지점입니다. 이 시점을 넘으면 일련번호가 인용횟수를 초과하게 되며 이후에 나열된 논문들은 인용횟수가 더 작거나 영향력이 낮다는 것을 의미합니다. 이러한 논문들은 연구자 A의 전반적인 영향력에 크게 기여하지 않으므로 무시됩니다. 그러므로, 연구자 A의 h-지수는 8입니다.
H-지수에 대한 추가설명
좋은 연구자는 발표된 논문수와 영향력 모두를 갖추어야 한다는 기본 원칙하에, h-지수는 연구자 논문 발표수와 영향력(타 논문에 인용된 횟수)간의 최적의 균형을 유지합니다.
다른 인용지표와 마찬가지로, h-지수 역시 완벽하지는 않습니다. 다음 표는 h-지수의 장단점의 일부를 보여줍니다.
연구자 영향력을 위한 대체 인용 통계
h-지수의 단점을 보완하기 위해 h-지수의 대안으로 다른 지수들이 제안되었습니다. 이 대체 지수들은 h-지수 점수와 함께 또는 단독적 사용될 수 있습니다. 여기서 그 중 몇가지 다른 대안을 소개합니다.
● g-지수: Egghe 는 각 논문이 인용된 숫자가 줄어드는 순서로 논문들을 나열했을 때의 g-지수를 g로 정의하는데, 여기서 g는 맨 위의 g개의 논문이 적어도 g번 인용된 가장 높은 순위를 나타냅니다. h-지수와는 달리 g-지수는 자주 인용된 논문에 비중을 두어 “한 개의 논문이 맨 위의 h개의 논문 안에 속하게 되면 그 이후의 인용은 포함되지 않는 것”에 대한 문제를 해결해 줍니다. G-지수의 단점은 인용 횟수가 매우 높은 하나의 "블록버스터 논문"이 상당히 과장된 점수로 이어질 수 있다는 것입니다.
● hg-지수: 이 지수는 h-지수와 g-지수의 기하 평균으로 계산되며 각각의 지수가 가진 장점을 모두 가질 수 있게 설계되었습니다. 또한 h-지수나 g-지수가 개별적으로 가질 수 있는 세분성보다 더 자세히 구분 되어집니다.
● m 지수: h-지수와 함께 Hirsch가 제안한 것으로써 m 지수는 h-지수를 연구자의 첫 논문 발표 이후의 연도수로 나눈 값입니다.
위에 소개된 것들 외에도, 각 연구자의 연구 결과물을 측정하기 위해 e-지수, 개별 h-지수, 그리고 R- 및 AR-지수 등과 같이 여러 지수들이 제안 되었습니다. 그러나, 아직까지는 특정한 지수를 선호하는 모습은 보이지 않고 있습니다.
인용 통계 활용방안
인용 지수를 계산할 때는 여러 데이터베이스를 검색하여 그동안 발표된 논문과 인용 데이터가 빠지지 않도록 주의해야 합니다. 데이터베이스 별로 저널 수록 기준이 다르므로 여러분의 논문이 특정 데이터베이스에는 존재하지 않을 수 있기 때문에 하나의 데이터베이스만을 검색하게 되면 실제보다 낮은 h-지수를 얻을 수도 있습니다. Google Scholar를 통해 인용 분석에 필요한 데이터를 얻을 수 있는데, 무료 프로그램인 Publish or Perish software를 활용하면 Google Scholar에서 추출한 인용 데이터를 분석하여 여러 인용 통계를 쉽게 계산할 수 있습니다. 여러 통계를 조합하여 사용하면 개별 통계의 단점을 보완할 수 있으며 연구자로서 자신의 현재 위치에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.
과학자로서 연구성과를 평가한 후에는 인용 통계를 업데이트하는 것이 중요합니다. 정기적으로 관련 인용 데이터베이스를 검색하여 자신의 논문에 대한 새로운 인용 정보가 추가되었는지 확인 해야합니다. 자신의 인용 성과기록을 관리하는 것은 꼭 필요한 일입니다. 이러한 연구성과 기록은 신규 임용, 종신 고용, 연구기금 지원에 필수적인 정보입니다.
영향력을 측정하는 추가 방법들
위에 설명된 인용 통계 외에도 논문 단위의 통계들이 점차 대중화되고 있습니다. Public Library of Science (주로 생물 의학 연구를 위한) 및 ArXiv (주로 물리학 연구를 위한)와 같은 발행사는 HTML 페이지 조회 수, PDF 다운로드 횟수 및 XML 다운로드 횟수를 통해 온라인 트래픽이나 논문의 조회 수를 무료로 제공합니다. 또는 소셜 북마크 (CiteULike 및 Connotea에서 제공) 및 댓글을 연구의 영향력에 대한 질적 지표로 볼 수 있습니다.
결론
연구자로서의 위치는 연구자가 가진 영향력에 의해 좌우되며 과학계는 지속적으로 그 영향력을 측정할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 새로운 영향력 측정방법에 대한 개발동향을 잘 파악하여 여러분에게 가장 유익한 방향으로 활용하시기 바랍니다.
