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Métricas a nivel de autor

Las métricas a nivel de autor son métricas de citación que miden el impacto bibliométrico de autores, investigadores, académicos y eruditos individuales. Se han desarrollado num...

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Las métricas a nivel de autor son métricas de citación que miden el impacto bibliométrico de autores, investigadores, académicos y eruditos individuales. Se han desarrollado numerosas métricas que tienen en cuenta diversos factores (desde considerar únicamente el número total de citas hasta analizar su distribución en artículos o revistas mediante principios estadísticos o de teoría de grafos ).

Estas comparaciones cuantitativas entre investigadores se realizan principalmente para distribuir recursos (como dinero y puestos académicos). Sin embargo, aún existe debate en el ámbito académico sobre la eficacia con la que las métricas a nivel de autor logran este objetivo. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]

Las métricas a nivel de autor difieren de las métricas a nivel de revista , que intentan medir el impacto bibliométrico de las revistas académicas en lugar de los individuos, y de las métricas a nivel de artículo , que intentan medir el impacto de los artículos individuales. Sin embargo, las métricas desarrolladas originalmente para revistas académicas pueden reportarse a nivel de investigador, como el factor propio a nivel de autor [ 4 ] y el factor de impacto del autor [ 5 ] .

Lista de métricas

Variaciones adicionales del índice h

Se han propuesto varios modelos para incorporar la contribución relativa de cada autor a un artículo, por ejemplo, teniendo en cuenta el rango en la secuencia de autores. [ 42 ] Se ha propuesto una generalización del índice h y otros índices que proporciona información adicional sobre la forma de la función de citación del autor (cola pesada, plana/pico, etc.). [ 43 ] Dado que el índice h nunca se concibió para medir el éxito futuro en la publicación, recientemente, un grupo de investigadores ha investigado las características que son más predictivas del índice h futuro . Es posible probar las predicciones utilizando una herramienta en línea. [ 44 ] Sin embargo, trabajos posteriores han demostrado que, dado que el índice h es una medida acumulativa, contiene una autocorrelación intrínseca que lleva a una sobreestimación significativa de su predictibilidad. Por lo tanto, la verdadera predictibilidad del índice h futuro es mucho menor de lo que se había afirmado anteriormente. [ 45 ] El índice h se puede cronometrar para analizar su evolución durante la carrera de una persona, empleando diferentes ventanas de tiempo. [ 46 ]

Crítica

Algunos académicos, como el físico Jorge E. Hirsch , han elogiado las métricas a nivel de autor como un "criterio útil para comparar, de manera imparcial, a diferentes individuos que compiten por el mismo recurso cuando un criterio de evaluación importante es el logro científico". [ 1 ] Sin embargo, otros miembros de la comunidad científica, e incluso el propio Hirsch, [ 47 ] las han criticado por ser particularmente susceptibles a la manipulación del sistema . [ 2 ] [ 3 ] [ 48 ]

El trabajo en bibliometría ha demostrado múltiples técnicas para la manipulación de métricas populares a nivel de autor. La métrica más utilizada, el índice h , puede manipularse mediante autocitas, [ 49 ] [ 50 ] [ 51 ] e incluso se pueden usar documentos sin sentido generados por computadora para ese propósito, por ejemplo, usando SCIgen . [ 52 ] Las métricas también pueden manipularse mediante la citación coercitiva , una práctica en la que un editor de una revista obliga a los autores a agregar citas espurias a sus propios artículos antes de que la revista acepte publicarlos. [ 53 ] [ 54 ]

Además, si el índice h se considera como un criterio de decisión para las agencias de financiación de la investigación, la solución de la teoría de juegos a esta competencia implica aumentar la longitud promedio de las listas de coautores . [ 55 ] Un estudio que analizó más de 120 millones de artículos en el campo específico de la biología mostró que la validez de las medidas basadas en citas se está viendo comprometida y su utilidad está disminuyendo. [ 56 ] Como predice la ley de Goodhart , la cantidad de publicaciones ya no es una buena métrica como resultado de artículos más cortos y listas de autores más largas.

Leo Szilard , inventor de la reacción nuclear en cadena , también expresó críticas al sistema de toma de decisiones para la financiación científica en su libro "La voz de los delfines y otros cuentos". [ 57 ] El senador J. Lister Hill leyó extractos de esta crítica en una audiencia del Senado de 1962 sobre la ralentización de la investigación oncológica financiada por el gobierno . [ 58 ] El trabajo de Szilard se centra en las métricas que ralentizan el progreso científico, en lugar de en métodos específicos de manipulación:

De hecho, creo que sería bastante sencillo. Podría crear una fundación con un fondo anual de treinta millones de dólares. Los investigadores que necesiten financiación podrían solicitar subvenciones si presentan una solicitud convincente. Se podrían crear diez comités, cada uno compuesto por doce científicos, para evaluar estas solicitudes. Los científicos más activos del laboratorio podrían formar parte de estos comités. Los mejores expertos en la materia deberían ser nombrados presidentes con un salario de cincuenta mil dólares cada uno. Además, se podrían otorgar unos veinte premios de cien mil dólares cada uno a los mejores artículos científicos del año. Esto es prácticamente todo lo que habría que hacer. Sus abogados podrían redactar fácilmente los estatutos de la fundación. De hecho, cualquiera de los proyectos de ley de la Fundación Nacional de Ciencias presentados en los Congresos Septuagésimo Noveno y Octogésimo podría servir perfectamente de modelo.

En primer lugar, los mejores científicos serían apartados de sus laboratorios y mantenidos ocupados en comités que evalúan solicitudes de financiación. En segundo lugar, los investigadores que necesitaran fondos se concentrarían en problemas considerados prometedores y con altas probabilidades de generar resultados publicables. Durante algunos años, podría haber un gran aumento en la producción científica; pero al centrarse en lo obvio, la ciencia pronto se estancaría. Se convertiría en una especie de juego de salón. Algunas cosas se considerarían interesantes, otras no. Habría modas. Quienes las siguieran obtendrían subvenciones. Quienes no, no las obtendrían, y pronto aprenderían a seguirlas también. [ 57 ]

Véase también

Referencias

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