博文
展望未来：衡量未来h指数的新公式
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由于还没有收到新的问题，这次的博文我想谈谈最近在国际科学新闻受到大量关注的一个发表研究。
自h指数发明后，许多研究小组各自在研究是不是有其他的方法可以精确衡量研究人员的科研影响力。至此，有关于h指数的发表文章2已经超过150篇，各提出几个其他的算法，其中大多数是h指数的变异。
那么，这次《自然》上的新文章有什么不一样？
首先，这是第1个预测h指数的研究。作者的目标是判断是否研究人员过去的结果能够用来预测他未来的影响力。他们利用公开学术数据库Scopus导出3千篇神经科学与少量生命科学研究人员的发表、引用及基金等记录。在初期的实验也考虑几个定性变量如完成PhD培训所需的时间及谁是导师等等，随后发现在最终的公式中是不需要这些信息的。
作者最后设计的公式包含研究人员的h指数、总发表量、距离第1次发表的时间、在排名前面的期刊的文章发表数、发表的期刊数等，然后将这些信息量化成研究人员未来可能的h指数。更令人兴奋的是他们使用在线计算器将这个算式公开！点击这里并输入您的统计了解您5年后的h指数会是多少。
根据《科学家》里的一篇文章，这个新公式在科研社群中的评论有好有坏，有些学者建议这不适用于某些学科；再者，作者声明这个公式运用在生命科学以外的学科可能比较不准确而且不能视为同行评审的替代指标。
尽管如此，这个新公式克服了一些h指数现有的限制，例如年轻学者，他们的科研生涯才刚开始，h指数相对较低，新公式对于他们来说是有益的。作者Acuna et al.希望这个新公式能成为任用委员会的新工具，他们需要预测研究人员的未来表现来决定是否聘雇。
如何评估科研影响力一直是研究界热议的话题，而且会一直持续下去。没有任何一个公式是可以100%精确衡量科研人员的价值，不过既然科研人员对数字很敏感，看来找出完美的衡量指标的任务短期内不会结束；我们能做的是用正确的精神继续这项任务、及时了解影响测量工具的新发展、并在对我们最有优势的状况下结合使用这些可用的公式。不论任何状况下，判断一个研究价值的最好方法是阅读它并加以运用。
1. Acuna DE, Allesina S, & Kording KP (2012) Future impact: Predicting scientific success. Nature 489, 201–202
2. Alonso, S, Cabrerizo, FJ, Herrera-Viedma, E, & Herrera, F (2009) h-Index: A review focused in its variants, computation and standardization for different scientific fields. Journal of Informetrics 3, 273–289.
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