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» » ¿Cuál es la mejor forma de medir el impacto científico de un investigador?

Referencia: Phys.org .
por Lisa Zyga, 13 junio 2013

Desde el punto de vista cualitativo, es relativamente fácil definir un buen investigador como alguien que publica muchos buenos documentos de investigación. Sin embargo, la medición cuantitativa de estos documentos resulta más complicado, ya que pueden ser considerados de diferentes maneras. En los últimos años, se han propuesto varias métricas distintas que determinan el calibre científico de un individuo en base a la cantidad y calidad de sus publicaciones revisadas por pares. Sin embargo, la mayoría de estas medidas suponen que todos los autores contribuyen por igual cuando un artículo tiene múltiples autores. En un nuevo estudio, los investigadores han argumentado que este supuesto origina un sesgo en estos indicadores, y han propuesto una nueva métrica que represente las contribuciones relativas de todos los coautores y que dé lugar a una forma más racional de capturar impacto científico de un investigador.

Esta tabla muestra cómo el crédito se divide entre un máximo de seis coautores dependiendo
de su contribución relativa. Si todos los co-autores contribuyeron por igual ("Equal A"),
el crédito se divide en partes iguales. De lo contrario, a cada co-autor
se le asigna un grupo y el crédito se divide según el Índice A.
Crédito: Stallings, et al. © 2013 PNAS

Los investigadores , Jonathan Stallings y otros, han publicado el documento "Determinación de impacto científico usando el índice de colaboración" en un reciente número de PNAS.

"Dado que todos tenemos tarjetas de crédito, no hace falta decir que la medición del crédito es importante en la vida diaria", el Clark y Crossan Endowed Chair Professor in the Department of Biomedical Engineering at Rensselaer Polytechnic Institute in Troy, New York, Ge Wang dijo, "Medir el crédito intelectual es un tema candente, pero de alguna manera se ha perdido a la hora de individualizar el impacto científico de manera rigurosa en un trabajo en equipo, como el caso de una publicación conjunta revisada por pares. Nuestra reciente artículo en PNAS proporciona una respuesta axiomática a esta pregunta fundamental."

En la actualidad, una de las medidas más comunes del impacto científico de una persona es el índice H, que refleja tanto el número de publicaciones de un investigador como el número de citas por publicación (una medida de la calidad de la publicación). En concreto, un científico tiene un valor H si ha obtenido al menos estas citas H en algunos de sus documentos, aunque el resto de ellos sean citados con menos frecuencia. El índice H no tiene en cuenta la posibilidad de que algunos colaboradores pueden haber contribuido más que otros en un determinado documento de investigación. También hay muchas situaciones en las que el índice H se queda corto. Por ejemplo, cuando un investigador tiene sólo unas pocas publicaciones pero son altamente citados, el valor H del investigador está limitado por el pequeño número de publicaciones, independientemente de su alta calidad.

El científico que propuso inicialmente el índice H, Jorge E. Hirsch, señaló que el índice se utilizaba mejor cuando se comparaban los investigadores de una edad científica similar, y que los investigadores muy colaborativos pueden tener valores inflados. Él sugirió una normalización del índice H basado en el número medio de co-autores. Sin embargo, los investigadores de este nuevo estudio quieren dar cuenta de las contribuciones relativas de los coautores de manera axiomática, a fin de minimizar el sesgo .
Esta tabla muestra cómo el crédito está dividido entre nueve de los coautores del documento
actual utilizando diferentes métodos. Crédito: Stallings, et al. © 2013 PNAS

"Cualquier medida cuantitativa de la productividad y el impacto científico se vuelve necesariamente sesgada, porque el intelecto es la maravilla más complicada y no es medible de forma absoluta", afirmó Wang. "Cualquier medida perderá algo, y esto hace que la investigación sea más interesante. Cuando tenemos que medir un documento, por múltiples razones, nuestro enfoque bibliométrico axiomático es la mejor opción que uno puede esperar."

La nueva medida del impacto científico se basa en un conjunto de axiomas que determinan el espacio de los posibles créditos de los coautores, y una mayor probabilidad de distribución de lo que los investigadores llaman un vector de crédito, el cual determina los créditos relativos a cada co-autor de un artículo determinado. Dado que este método se deriva de los axiomas, se llama la índice A.

En el Índice A, cada co-autor tiene asignado un grupo. Para una publicación con un solo autor, este autor siempre tendrá un índice A de 1. Varios coautores que hayan contribuido por igual a una publicación estarán todos en el mismo grupo y dividirán el crédito por igual. Por ejemplo, cuatro coautores que contribuyan por igual a una publicación tendrán cada uno un índice A de 0,25. Pero si cada coautor contribuye con una cantidad diferente, entonces ya no estarían en el mismo grupo, y el crédito se distribuye de manera ponderada. Por ejemplo, cuatro coautores con créditos decrecientes tendrían un índice A de 0,521, 0,271, 0,146 y 0,063, respectivamente.

La suma de los índices A de un investigador, llamado índice C, nos da un recuento ponderado de las publicaciones basadas en las contribuciones relativas de dicho investigador. El índice A (una métrica de un documento de investigación individual), también se puede usar para ponderar el recuento de un individuo en la calidad de una publicación, si la calidad se define en términos de factor de impacto del journal o del número de citas de la publicación. La suma de estos valores es lo que se llama el índice de productividad, o índice P.

Al testear el índice C y el P de 186 investigadores de ingeniería biomédica en las pruebas de simulación, descubrieron que estos indicadores proporcionaban una forma más justa y equilibrada de la medición del impacto científico en comparación con el índice N y el H, el primero de los cuales es simplemente el número de publicaciones de un investigador.

Un punto importante de la comparación es que, mientras que un alto índice H requiere de un gran número de publicaciones, un investigador puede lograr un alto índice P con tan sólo unas pocas publicaciones si se publican en revistas (journal) de alto índice de impacto o por recibir muchas citas. Un investigador puede lograr un alto índice P publicando numerosos trabajos moderadamente importantes. De esta manera, el índice P equilibra la cantidad y la calidad a tener en cuenta por las contribuciones relativas, y no basándose solamente en el número total de publicaciones de un investigador. Esta ventaja permite usar el índice P para los investigadores jóvenes y comparar a los investigadores con las diferentes tendencias colaborativas.

"Nuestro marco axiomático es equilibrado y sensible", señaló Wang. "Se debería fomentar tanto la colaboración más ligera como la más fuerte en lugar de desalentarlas, porque es bien sabido que 1+1 en muchos casos es mayor que 2, y especialmente en los proyectos interdisciplinarios cada vez más importantes."

Los investigadores aducen que, la principal crítica a la nueva métrica es la falta de un sistema bien definido de clasificación de co-autorías, que es donde reside el problema de la métrica de las colaboraciones. Ellos enfatizan que el desarrollo de un sistema bien definido de clasificación de coautoría se hace necesario para poder llevar a cabo todo el potencial de estas métricas.

Añaden, a su vez, que el índice A puede ser utilizado para ponderar otras métricas del impacto científico, como el índice H, y tienen la esperanza de investigar más a fondo estas posibilidades en el futuro.


- Publicación: Jonathan Stallings, et al. "Determining scientific impact using a collaboration index." PNAS Early Edition. DOI: 10.1073/pnas.1220184110.
- Fuente: National Academy of Sciences .
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