Hivatkozások és a H-index

Hivatkozás az Akadémiai Magyar Értelmező Szótár szerint (2008) azt a (rövidített) könyv-, folyóirat-, egyéb publikációs forma címét, adatát nevezzük hivatkozásnak, amellyel valamely műben erre a közleményre hivatkozni lehet. A szótár szerint a

„hivatkozás” jelentése valamit igazolásul, bizonyságul említeni. Különbséget kell tennünk hivatkozás és citáció/idézet között. Az utóbbi egy adott közleményből szó szerint vesz át gondolatot, míg az előző esetében az ötlet, gondolat átvétele átfogalmazva történik (Majoros, 2004). A tudománymetriában nincs megkülönböztetve a hivatkozás és a citáció, az elemzésekben a kettőt együtt vizsgálják. Fontos továbbá, hogy hivatkozni nem csak publikációra, közleményre, hanem például egy szabadalomra is lehet. Kutatásomban csak a publikációkra történő hivatkozásokra fókuszálok.

A hivatkozások egy tudományos közlemény minőségi vetületének tekinthetők.

Egy sokat hivatkozott publikáció esetében feltételezhető, hogy a közleményben leírt tudományos eredmények hozzájárulnak a gazdaság, társadalom, kultúra vagy tudomány fejlődéséhez. Természetesen az is előfordulhat, hogy egy adott publikációra azért hivatkoznak, mert a benne szereplő eredmények rosszak, és a hivatkozó kutatók a hibára akarják figyelmeztetni a tudós közösséget. Ez azonban kivételes esetnek tekinthető, ezért kutatásomban a hivatkozásokra úgy tekintek, mint amelyek egy adott közlemény minőségi voltára utalnak. Az a publikáció tekinthető jobbnak, amelyre többen hivatkoztak. A kutatók elsődleges célja, hogy minél jobb, elismertebb publikációkat jelentessenek meg. A hivatkozások a közlemények minőségére utalnak, ezért a szerzők, folyóiratok, intézmények, régiók, országok célja, hogy a közleményükre sokan hivatkozzanak. Kérdés, hogy befolyásolható-e egy adott publikáció hivatkozási száma?

Teodorescu és Andrei (2014) a kelet-európai társadalomtudományos folyóiratok hivatkozási szokásait vizsgálta. Rámutattak arra, hogy az új folyóiratokra jellemző az egymás közötti hivatkozás, egyféle „hivatkozási kört” alkotnak. „Hivatkozási köröket”

meg lehet figyelni személyek, intézményeknél, folyóiratok esetében. Az ilyen gyakorlattal az IF esetlegesen manipulálható, illetve további következménye, hogy elzárják magukat a nemzetközi tudományos kommunikációs hálózattól.

Természetesen vannak olyan tudományterületek, ahol a „hivatkozási körök”

kialakulása elkerülhetetlen. Ez többnyire olyan területekre vonatkozik, ahol az adott

47

tudománnyal foglalkozó kutatók száma alacsony. Ebben az esetben az egymásra hivatkozás elkerülhetetlen, hiszen az adott témakörben más kutató által publikált tanulmány nincs.

A hivatkozások, mint tudománymetriai mutatószámok gyenge pontjainak vizsgálatával foglalkozik Arunachalam és Manorama (1989). Kutatásukban a feltörekvő országok szempontjából elemzik a hivatkozás-alapú, kvantitatív módszereket. Kiemelik, hogy harmadik világ folyóiratainak száma bibliometriai adatbázisokban viszonylag kicsi. A szerzők szerint a hivatkozás-alapú kvalitatív módszerek nem alkalmazhatók ugyanolyan módon és ugyanolyan érvényességi tartomány mellett feltörekvő és a fejlett országokra (Arunachalam-Manorama, 1989).

A hivatkozások esetében fontos megvizsgálni az önhivatkozások kérdéskörét.

Önhivatkozásnak tekintjük azt a hivatkozást, amely esetében a hivatkozó és a hivatkozott tanulmánynak legalább egy szerzője közös (Schreiber, 2007). Az önhivatkozások általában az összes hivatkozások 10-30%-át teszik ki (Aksnes, 2003;

Hyland, 2003). Az ilyen típusú hivatkozások szerepe, hogy általuk a szerzők korábbi kutatási eredményeikre tudnak hivatkozni anélkül, hogy túl sokat ismételnének. A szerzők többsége azért használ önhivatkozásokat, mert könnyebb olyan tanulmányokra hivatkozni, amelyet jól ismernek (Couto et al., 2009). Ezzel magyarázható, hogy elsődlegesen a saját csoportjaikon belüli szerzők kutatásaira hivatkoznak.

Természetesen ezzel a gyakorlattal növelhető egyes tanulmányok láthatóságának mértéke, valamint növelhetők a hivatkozások száma (Hudson, 2007).

Az önhivatkozások használata nélkülözhetetlen egy kutatás során, ugyanakkor ennek a mutatószámnak a használata tudományos teljesítmény értékelésére erősen megkérdőjelezhető. A Magyar Tudományos Művek Tára független és a függő hivatkozásokat határoz meg, azaz különbséget tesz azok között a hivatkozások között, amelyek esetében az idéző és az idézett között nincs közös, illetve azok között, ahol az idézett és az idéző forrásnál van közös szerző¹⁵.

Számos aspektusa ismert az önhivatkozásoknak. Az országok esetében az önhivatkozás egyfajta tiszteletadást jelent a belföldi kutatásokkal szemben. Hasonlóan értelmezhető az intézmények esetében az önhivatkozási gyakorlat. Ezt lehet kumulatív előnynek vagy ön-katalízisnek nevezni (Eto, 2003).

15Forrás: Magyar Tudományos Művek Tára: https://www.mtmt.hu/system/files/szerzoiutmutato_v1_2.pdf (letöltés ideje: 2016. január 11.)

48

Az önhivatkozások és a hivatkozási körök révén tulajdonképpen egyfajta

„belterjesség” alakul ki, melynek során egyes szerzők publikációs teljesítménye jelentősen megnövelhető. A tudományos teljesítmények értékelésénél az ilyen típusú torzításokra oda kell figyelni, különben megtévesztő eredményeket kapunk. A problémát az okozza, hogy ezeknek a gyakorlatoknak a felismerése, beazonosítása még nem teljesen megoldott, szükség van további algoritmusok kifejlesztésére, illetve a már kialakított módszerek továbbfejlesztésére.

A hivatkozások esetében fontos megvizsgálni az időtényezőt. Általánosan elfogadott, hogy az a publikáció a jobb, amelyre többen hivatkoztak. Ezzel kapcsolatban ugyanakkor nem mindegy, hogy a publikálás után mennyi idő elteltével vizsgáljuk a tanulmány hivatkozási számát. Ez az úgynevezett „citation lag”, azaz a „hivatkozási késés”¹⁶ jelenség (lásd például Garner et al., 2014). Az egyes tudományterületeken különbözőképpen értékelik az új és a régi publikációkat, és ezért a rájuk való hivatkozási „szokások” eltéréseket mutatnak.

Vannak olyan tudományterületek, ahol a gyorsaság a fontos, azaz a kutatók célja, hogy ők legyenek a legelsők, akik egy adott eredményt publikálnak. Ez azt is jelenti, hogy az új eredményeket a kutatói közösség viszonylag gyorsan befogadja, azaz hivatkozik rá. Régebbi tanulmányok eredményei általában elévültnek tekinthetők, egy adott időperiódus eltelte után már alig kap hivatkozást. Vannak azonban olyan területek, ahol az újdonságot a kutatói közösség csak egy bizonyos idő elteltével fogadja be, valamint hivatkozik rá. Az ilyen tudományok esetében elképzelhető, hogy régebbi publikációk nagyobb valószínűséggel kapnak hivatkozást, mint az újak.

Számos szerző kísérletet tett a publikációk avulásának a feltérképezésére (Gupta, 1997; Gupta-Karisiddappa, 1998; Sanogam, 1998). Egy tanulmány avulási sebességét a felezési idővel lehet mérni. Eto (2003) számításai szerint a fizika esetében 4,6 év, a matematika esetében 10,5, míg a pszichológia területén 15 év a felezési idő. Látható, hogy a tudományterületek között jelentős eltérések vannak a hivatkozási késések tekintetében. Pontatlan, esetenként hibás következtetésekhez vezethet ennek figyelmen kívül hagyása a hivatkozások alapján történő tudományos teljesítmény értékelésénél.

A tudományos teljesítmény értékeléséhez a H-index figyelembe veszi mind a hivatkozások, mind pedig a publikációk számát. A mutatószámot Hirsch alkotta meg és vezette be 2004-es tanulmányában. Egy kutató indexe h, abban az esetben, ha N darab

16 Saját fordítás.

49

publikációjából h darabra legalább h hivatkozás érkezett, az (N-h) publikációjára pedig ennél kevesebb. Hirsch szerint az index átlátható, elfogulatlan, és nagyon nehéz

„feltörni” (Hirsch, 2004). Az index Ball Nature cikke (2005) révén vált ismertté és elfogadottá a tudománymetriai szakirodalomban (lásd például Bornmann-Daniel, 2005;

Batista et al., 2006). Braun et al. (2006) kiemeli, hogy ígéretes mutatószám a H-index, és valószínűsíthető, hogy még hosszú időn keresztül fogja kihívás elé állítani a tudománymetriával foglalkozó kutatókat.

A mutatószám nemcsak kutatókra, hanem publikációkra, folyóiratokra, intézményekre, régiókra, országokra is alkalmazható. Így például 2013-ban az SCImago adatbázis¹⁷ szerint Magyarország H-indexe a közgazdaságtudomány, ökonometria és pénzügyek területeken 35 volt. Ezek szerint Magyarországnak 2013-ban 35 olyan publikációja volt, amelyre legalább 35 hivatkozás érkezett.

A H-indexet viszonylag könnyű kiszámolni, illetve felhasználni tudományos teljesítmény értékeléséhez, ugyanakkor számos tényező torzíthatja értékét. A mutatószám méretfüggő, azaz nagyobb publikációszám nagyobb H-indexet generál (Hendrix, 2008). Ha valaki viszonylag hosszú időn keresztül publikál, a több publikáció miatt magas H-indexet érhet el függetlenül attól, hogy ténylegesen milyen minőségű tanulmányokat jelentett meg. Azoknak a kutatóknak pedig, akiknek tudományos munkássága viszonylag rövid időt ölel fel vagy azok, akik kevesebbet publikálnak, függetlenül kutatási eredményeik minőségétől, csak kisebb H-index értéket tudnak elérni.

Érdekes példa erre Ronald Coase esete. Nagyon keveset publikált. Ismertségét és Nobel-díját tulajdonképpen az 1937-ben megírt „A vállalat természete” (The Nature of the Firm) és az 1961-es „A társadalmi költség problémája” (The Problem of Social Cost) cikkének köszönheti (Valentiny, 2005).

Az egyes tudományterületeken, az eltérő publikálási és hivatkozási „szokások”

miatt a különböző területek egyes kutatóinak, folyóiratainak, intézményeinek H-index értékei jelentős eltéréseket mutathatnak. Schubert és Braun (1986) ennek kiküszöbölésére például relatív, azaz tudományterület-specifikus indikátorok

17Forrás:

http://www.scimagojr.com/countryrank.php?area=2000&category=0&region=all&year=2013&order=it&

min=0&min_type=it (letöltés ideje: 2016. január 11.)

50

bevezetését javasolta. A Google Scholar a h-indexet (h5-index¹⁸, h5-medián¹⁹) vizsgálja nyolc tudományterületen. Összehasonlítottam a h5-index alapján csökkenő sorrendbe rendezett, első 20 nemzetközi folyóirat értékeit az egyes tudományterületeken (lásd 1. melléklet).

Látható, hogy a legmagasabb az élet- és földtudományok (life sciences & earth sciences), míg a legkisebb h5-indexek a humántudományok, irodalom és művészetek (humanities, literature & arts) figyelhetők meg. A különbség a két tudományterület között, a legelső folyóiratok értékeit vizsgálva, 327. A humántudományok, irodalom és művészetek h5-index alapján legjobbnak minősített folyóirata az élet- és földtudományoknál nem jutott volna be az első húsz folyóirat közé. Természetesen ezek alapján hiba lenne azt a következtetést levonni, hogy a humántudományok, irodalom és művészetek TOP20 folyóiratai tudományos teljesítmény alapján gyengébbek, mint az élet- és földtudományok első 20 folyóiratai.

Az üzleti, közgazdasági és menedzsmenttudományok (h5-index érték alapján) legjobb folyóiratának h5-indexe a kémiai és anyag- (chemical & material sciences), a mérnöki és számítástechnikai (engineering & computer science), valamint a fizikai és matematikai (physics & mathematics) tudományterületek legjobb folyóiratainak h5-index-értékeihez hasonló nagyságrendű. Megvizsgálva az üzleti, közgazdasági és menedzsmenttudományok többi 19 folyóiratát, megfigyelhető, hogy a rangsorban másodiktól lefelé az értékek már nem mérhetők össze a korábban említett három tudományterülettel. Az első két folyóirat h5-indexe közötti különbség 34, ez pedig azt jelenti, hogy a folyóiratok teljesítmény-eloszlása a TOP20 folyóirat között rendkívül egyenletlen, a legelső folyóirat előnye a többihez képest viszonylag magasnak mondható.

A Google Scholar adatbázis adatai alapján látható (1. melléklet), hogy a h-index értékek jelentős különbségeket mutatnak az egyes tudományterületek között. Ez elsősorban a területek közötti eltérő publikációs, hivatkozási szokásokra vezethető vissza. Fontos ezért, hogy a különböző tudományterületek kutatóinak, folyóiratainak, intézményeinek összehasonlításakor a h-index- értékeket fenntartásokkal kezeljük.

18A h5-index a h-index 5 befejezett naptári évre vonatkozó változata.

(https://scholar.google.hu/intl/en/scholar/metrics.html#metrics – letöltés ideje: 2016. január 11.)

19A h5-medián a h-mag mediánját mutatja meg.

(https://scholar.google.hu/intl/en/scholar/metrics.html#metrics – letöltés ideje: 2016. január 11.)

51

A h-index felbontható két részre, egyrészt megkülönböztethető azoknak a cikkeknek (folyóiratoknak, intézményeknek, régióknak, országoknak) a köre, amelyek legalább h hivatkozással rendelkeznek, illetve másik csoportot alkotnak azok, amelyeknek legtöbb h a hivatkozásaiknak a száma (Hirsch, 2005). Az első klasztert h-core-nak (Rousseau, 2006), azaz mag h-index-nek²⁰ nevezik, míg a másodiknak a neve h-tail (Ye-Rousseau, 2010), azaz h-farok²¹. Ye és Rousseau (2010) a fentebbi felbontás felhasználásával további, tudományos teljesítmény értékelésére alkalmas mutatókat határoz meg. Ilyen például a k-index, amely a hivatkozások és publikációk arányát osztja a farok és a mag h-index arányával (Ye-Rousseau, 2010).

A h-index átalakítható egymás követő indexek sorozatává (successive h-index).

Ez azt jelenti, hogy egy adott intézménynek h2 az indexe abban az esetben, ha az intézmény kutatóinak adott h1-indexe mellett, a kutatók közül h2-nek az N-ből legalább h2-es az indexe, a többinek pedig (N-h2) h2-nél kisebb h1-indexe van. A sorozat pedig a fentebbiek alapján folytatható. Ennek jelentősége, hogy az így felépített h-index sorozattal többszintű elemzést lehet elvégezni (Schubert, 2007).

Az egymást követő (successive) h-index segítségével Ruane és Tol megvizsgálta, hogy mennyire tekinthető sikeresnek a kutatói mentorálás, azaz igaz-e az, hogy sikeres kutató jó mentor is. Elemzésük során, a felhasznált adatbázis hiányosságai miatt, a szerzők csak gyenge bizonyítékot találtak a sikeres kutató és sikeres mentor közötti kapcsolatra vonatkozóan (Ruane-Tol, 2009). A h-index továbbfejlesztett változatai segítenek tovább pontosítani a tudományos teljesítmény mérési módszereit, illetve ezáltal hozzájárulhatnak a tudomány, mint folyamat jobb megértéséhez.

A közgazdaságtudományi teljesítmény méréséhez használt legismertebb mutatószámok a korábban ismertetett publikációk és hivatkozások. A tudományos színtér szerepelőinek ilyen típusú adatait nemzetközi és hazai tudománymetriai adatbázisok összegzik. Kutatásomban elsősorban makroszintű összehasonlító elemzéseket végzek, ezért a következőben csak a nemzetközi adatbázisokra fókuszálok, nem térek ki hazai adattáblákra. Későbbi kutatás részét képezheti az egyes országok saját adatbázisainak a feldolgozása.

20Saját fordítás.

21Saját fordítás.

52