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h-Index

bibliometrische Kennzahl für das Ansehen eines Wissenschaftlers
h-Index eines Autors mit 14 Veröffentlichungen
Bei Zitathäufigkeiten 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1 ist der Hirschfaktor 5, weil fünf Veröffentlichungen ≥ fünfmal, die restlichen ≤ fünfmal zitiert wurden. Die sechste Veröffentlichung wurde ebenfalls fünfmal zitiert, sie kann aber nicht mitgezählt werden, weil der Hirschfaktor damit auf 6 steigen würde, und fünf Zitierungen somit nicht mehr ausreichen würden.
Bei Zitathäufigkeiten 100, 100, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2 ist der Hirschfaktor 2, weil zwei Veröffentlichungen ≥ zweimal, die restlichen ≤ zweimal zitiert wurden.
Bei Zitathäufigkeiten 100, 100, 9, 8, 3, 2, 2, 1, 1, 0 ist der Hirschfaktor 4, weil vier Veröffentlichungen ≥ viermal, die restlichen ≤ viermal zitiert wurden.

Der h-Index ist eine Kennzahl für das weltweite Ansehen eines Wissenschaftlers in Fachkreisen. Die Kennzahl basiert auf bibliometrischen Analysen, d. h. auf Zitationen der Publikationen des Wissenschaftlers. Ein hoher h-Index ergibt sich, wenn eine erhebliche Anzahl von Publikationen des Wissenschaftlers häufig in anderen Veröffentlichungen zitiert ist. Der 2005 von dem Physiker Jorge E. Hirsch vorgeschlagene Bewertungsindex wird gelegentlich auch als Hirsch-Index, Hirschfaktor, Hirsch-Koeffizient oder h-number bezeichnet.

Der h-Index eines Wissenschaftlers kann im Laufe der Zeit nicht sinken. Der Index kann nicht über die Anzahl der Veröffentlichungen steigen.

DefinitionBearbeiten

Der Index   eines Wissenschaftlers wurde definiert als die [größtmögliche] Anzahl der Publikationen dieses Wissenschaftlers, die mindestens  -mal zitiert wurden.[1]

Gemeint ist dabei stets die größte Zahl, die diese Anforderung erfüllt. Äquivalent dazu ist deshalb die folgende Definition: Ein Wissenschaftler hat einen Hirsch-Index  , wenn   von seinen insgesamt   Publikationen mindestens  -mal und die restlichen   Publikationen höchstens  -mal zitiert wurden.

Zur Ermittlung kann man alle Veröffentlichungen des Autors nach Zitierhäufigkeiten absteigend aufreihen und zählt dann durch, bis die  -te Veröffentlichung weniger als   Zitierungen hat. Dann ist  .

Laut Hirsch sei ein H-Index von 20 nach 20 Jahren Forschungsaktivität das Zeichen eines erfolgreichen Wissenschaftlers. Ein H-Index von 40 nach 20 Jahren Forschungsaktivität zeige den außergewöhnlichen Wissenschaftler an, der wahrscheinlich nur in Top-Universitäten und großen Forschungslabors gefunden werden könne. Einen H-Index von 60 und höher nach 20 Jahren Forschungsaktivität wiesen laut Hirsch nur einzigartige Persönlichkeiten auf.[1]

Beispiele zur BerechnungBearbeiten

Einige Beispiele von Autoren mit jeweils 10 Veröffentlichungen:

  • Bei Zitathäufigkeiten 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1 ist der Hirschfaktor 5, weil fünf Veröffentlichungen mindestens fünfmal, die restlichen höchstens fünfmal zitiert wurden. Die sechste Veröffentlichung wurde ebenfalls fünfmal zitiert, sie kann aber nicht mitgezählt werden, weil der Hirschfaktor damit auf 6 steigen würde, und fünf Zitierungen somit nicht mehr ausreichen würden.
  • Bei Zitathäufigkeiten 100, 100, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2 ist der Hirschfaktor 2, weil zwei Veröffentlichungen mindestens zweimal, die restlichen höchstens zweimal zitiert wurden.
  • Bei Zitathäufigkeiten 100, 100, 9, 8, 3, 2, 2, 1, 1, 0 ist der Hirschfaktor 4, weil vier Veröffentlichungen mindestens viermal, die restlichen höchstens viermal zitiert wurden.

Beispiel mit zeitlichem VerlaufBearbeiten

HintergründeBearbeiten

Der h-Index zur Bewertung wissenschaftlicher Leistungen wurde 2005 von dem argentinischen Physiker Jorge E. Hirsch in den Proceedings of the National Academy of Sciences vorgeschlagen.[1]

Als Datengrundlage zur Berechnung dieses bibliometrischen Indikators sind verschiedenste Datenquellen denkbar, die Zitierungen nachweisen. Hirsch selbst schlug vor, maßgeblich die Daten des Web of Science zu benutzen, da diese seinerzeit die verlässlichste und umfassendste Datengrundlage darstellten.

Inzwischen kann der h-Index in vielen Zitationsdatenbanken ermittelt werden, z. B. in Google Scholar, wenn der Autor ein Profil hat.

Beispiel mit unterschiedlichen DatenbasenBearbeiten

Am Beispiel des theoretischen Physikers Stephen W. Hawking lässt sich der Einfluss der für die Ermittlung des h-Indexes verwendeten Datenbasis gut veranschaulichen. Die Erhebung der Daten erfolgte am 15. Juni 2017:

Datenbank Anzahl Publikationen Gesamtzahl Zitationen h-Index
Google Scholar 908 121.425 118
Scopus 148 29.985 66
Web of Science CC 179 37.484 78

EntwicklungBearbeiten

Der h-Index wird nicht nur als Kennzahl für Autoren verwendet, sondern auch für Institutionen, Arbeitsgruppen, Länder oder Zeitschriften. Für bestimmte Zwecke werden auch Varianten genutzt (s. u.).

EigenschaftenBearbeiten

Der h-Index hat einige Vorteile gegenüber anderen Kennzahlen (wie zum Beispiel der Gesamtanzahl von Zitationen eines Autors oder dem Impact-Faktor), da die Zitationen einer einzigen, viel-zitierten Veröffentlichung keinen großen Einfluss auf den Index haben. Dies kann aber auch als Nachteil interpretiert werden, da eventuell bahnbrechende Artikel nicht entsprechend gewürdigt werden (es kommt quasi zu einer harmonischen Angleichung der Bewertung der Zitate). Außerdem wird weder die Zahl der Koautoren noch die Tatsache berücksichtigt, ob die zitierte Publikation eine Originalarbeit oder ein Übersichtsartikel ist. Generell ist zu beachten, dass durch Zitationen die (unterschiedlich begründete) „Popularität“ und nicht notwendigerweise die wissenschaftliche Relevanz einer Publikation gemessen wird; so hätte der früh verstorbene Évariste Galois trotz seiner grundlegenden Arbeiten für die Mathematik nur einen h-index von 2, und Albert Einstein hätte nach dem Annus Mirabilis einen h-index von 4 gehabt.

Grundsätzlich haben junge Forscher niedrigere h-Indizes als ältere im gleichen Fach, da sie noch weniger publiziert haben. In Fächern, in denen weniger publiziert und zitiert wird, sind die h-Indizes niedriger als in Fächern mit hohem Output. Obwohl eine hohe Produktivität nicht zwangsläufig mit einem höheren Index belohnt wird, so kann der h-Index maximal so hoch wie die Anzahl an Veröffentlichungen sein.

ProblemeBearbeiten

Die Erhebung der Grunddaten stellt eine große Schwierigkeit dar. Mit der von Hirsch vorgeschlagenen Datengrundlage (Web of Science von Thomson Reuters) werden unter anderem Buchpublikationen schlecht erfasst, was die Ergebnisse der Erhebung stark beeinflusst. Insbesondere in den Sozial- und Geisteswissenschaften können weitere Veröffentlichungen wie z. B. Buchrezensionen bedeutend sein, ohne dass diese häufig zitiert und damit im h-Index berücksichtigt werden. Wird die Erhebung hingegen auf eine nicht kontrollierte, größere Datengrundlage wissenschaftlicher Veröffentlichungen erweitert (z. B. Google Scholar), so kann der h-Index durch viele Selbstreferenzierungen gezielt manipuliert und leicht in die Höhe getrieben werden, wie 2011 an der Universität Grenoble demonstriert wurde.[2] Deshalb sind h-Indizes immer mit der zugrundeliegenden Datenbank und dem Erhebungsdatum anzugeben. Ferner ist die Abgrenzung von Autoren mit gleichen Namen ein Problem.[3] Durch Verwendung von Identifikatoren wie ORCID wird eine korrekte Zuordnung erreicht.

Die Bedeutung, die der h-Index und vergleichbare bibliometrische Maße für die Karriere von Wissenschaftlern haben, führt zu Optimierungsstrategien, die sich negativ auf die wissenschaftliche Kultur auswirken. So kann es etwa zielführend sein, eine Veröffentlichung in mehrere Teile zu zerlegen und einzeln zu publizieren, eigennutzenorientiert mit Selbstzitaten. Eine weitere mögliche Strategie besteht darin, Gruppen („Denkschulen“) von 10 bis 15 Wissenschaftlern zu bilden, die eine eigene Zeitschrift oder ein ähnliches Publikationsorgan gründen und sich darin gegenseitig häufig zitieren. Ebenso sind Zitationszirkel eine Möglichkeit um den persönlichen Faktor besserzustellen. Dabei schließen sich Gruppen von Wissenschaftlern zusammen, die sich gegenseitig bei Veröffentlichung zitieren oder die Gruppenmitglieder bei (absehbar zitierfähigen) Veröffentlichungen als Co-Autoren berücksichtigen. Diese Praktiken können die Seriosität der Wissenschaft untergraben.[4] Entsprechend gibt es Stimmen, den h-Index aufzulösen[5] oder die zahlreichen Defizite des h-Index durch Änderungen zu beheben.[6][7][8][9][10][11]

Wissenschaftler mit hohen h-IndizesBearbeiten

Wissenschaftler mit den höchsten h-Indizes nach HirschBearbeiten

Zur Zeit der Publikation des Hirsch-Indexes hatte Edward Witten mit 120 den höchsten h-Index unter Physikern. Andere bekannte Physiker erreichten einen h-Index von 62 bis 107. Für Forscher in Biologie und Biomedizin errechnete Hirsch anhand der Zitierungen in den Jahren von 1983 bis 2002 ebenfalls einen h-Index. Den höchsten h-Index dieser Fachgruppe aus dieser Zeit besaß Solomon H. Snyder mit 191, die folgenden 9 Forscher der Rangfolge hatten h-Indizes von 160 bis 120.[1]

Beispiele für h-Indizes 2019Bearbeiten

Die folgenden Beispiele geben den Stand am 18. August 2019 laut der Datenbank Scopus wieder.

Beispiele für Wissenschaftler, Veröffentlichungszahlen und h-Indizes 2019
Name Zahl der erfassten Veröffentlichungen Gesamtzahl der Zitierungen h-Index Quelle
Stephen Hawking 0163 041.180 075 [12]
Albert Einstein 0102 023.137 040 [13]
Edward Witten 0295 104.812 139 [14]
David Baltimore 0737 117.978 174 [15]
Ronald M. Evans 0545 127.205 174 [16]
Carlo Maria Croce 1271 156.455 186 [17]
Matthias Mann 0730 162.224 193 [18]
Robert Langer 1697 188.996 214 [19]
Solomon H. Snyder 1264 173.329 214 [20]
George Whitesides 1360 220.538 222 [21]
Bert Vogelstein 0600 273.852 230 [22]
Michael Grätzel 1567 285.941 244 [23]

LiteraturBearbeiten

WeblinksBearbeiten

EinzelnachweiseBearbeiten

  1. a b c d J. E. Hirsch: An index to quantify an individual’s scientific research output. In: Proceedings of the National Academy of Sciences. Band 102, Nummer 46, November 2005, ISSN 0027-8424, S. 16569–16572, doi:10.1073/pnas.0507655102, PMID 16275915, PMC 1283832 (freier Volltext), arxiv:physics/0508025.
  2. Falsche Forscheridentität – Kennen Sie Ike Antkare? taz.de, 3. März 2011.
  3. Der Hirsch-Index (PDF-Datei; 23 kB).
  4. Interview mit Prof. Dr. Ludwig Winnacker: Für einen Artikel in Science tut man alles. Abgerufen am 6. Januar 2019.
  5. Rowlands I: Is it time to bury the h-index? 28. März 2018, abgerufen am 9. Januar 2019.
  6. Batista P. D., Mônica G. Campiteli, Osame Kinouchi: Is it possible to compare researchers with different scientific interests?. In: Scientometrics. 68, Nr. 1, 2006, S. 179–189. doi:10.1007/s11192-006-0090-4.
  7. Antonis Sidiropoulos, Katsaros, Dimitrios and Manolopoulos, Yannis: Generalized Hirsch h-index for disclosing latent facts in citation networks. In: Scientometrics. 72, Nr. 2, 2007, S. 253–280. doi:10.1007/s11192-007-1722-z.
  8. Jayant S. Vaidya: V-index: A fairer index to quantify an individual's research output capacity. In: BMJ. 331, Nr. 7528, Dezember 2005, S. 1339–c–1340–c. doi:10.1136/bmj.331.7528.1339-c.
  9. D. Katsaros, A. Sidiropoulos, Y. Manolopous: Age Decaying H-Index for Social Network of Citations. In: Proceedings of Workshop on Social Aspects of the Web Poznan, Poland, April 27, 2007. 2007.
  10. T.R. Anderson, R.K.S Hankin, P.D. Killworth,: Beyond the Durfee square: Enhancing the h-index to score total publication output. In: Scientometrics. 76, Nr. 3, 2008, S. 577–588. doi:10.1007/s11192-007-2071-2.
  11. C. Baldock, Colin G. Orton, Ma, R.M.S and Orton, C.G.: The h index is the best measure of a scientist's research productivity. In: Medical Physics. 36, Nr. 4, 2009, S. 1043–1045. bibcode:2009MedPh..36.1043B. doi:10.1118/1.3089421. PMID 19472608.
  12. Hawking, Stephen. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  13. Einstein, Albert. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  14. Witten, Edward. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  15. Baltimore, David. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  16. Evans, Ronald M. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  17. Croce, Carlo Maria. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  18. Mann, Matthias. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  19. Langer, Robert Samuel M. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  20. Snyder, Solomon H. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  21. Whitesides, G. M. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  22. Vogelstein, Bert. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).
  23. Grätzel, M. In: Scopus preview – Scopus – Author details. Elsevier B.V., abgerufen am 17. August 2019 (englisch).