​В наукометрии самым известным показателем оценки производительности ученого является индекс Хирша (h) — наибольшее число h такое, что у ученого есть h публикаций, цитируемых хотя бы h раз. База данных публикаций и цитирований Google Scholar позволяет авторам заводить профиль и в нем объединять записи о публикациях. 

Делается это для того, чтобы объединять записи разных версий одной публикации, например, препринт с опубликованной статьей. Объединение или разделение записей может повлиять на индекс Хирша автора: объединение формирует «сводную публикацию» с более высокой цитируемостью, но зато уменьшает число публикаций. 

Математики НГУ, Австралии, Германии и Польши показали, что легко найти такой набор операций объединения и разделения записей о публикациях, который максимизирует индекс Хирша. Ученые также предложили подход к предотвращению манипуляций индексом Хирша.


математики. рисунок1.png 
 

Первая работа коллектива на эту тему вышла в 2016 году во флагманском журнале по искусственному интеллекту Artificial Intelligence. В ней авторы показали быстрые алгоритмы для поиска набора таких операций объединения, которые максимизируют индекс Хирша в Google Scholar. 

Продолжая развитие этой темы, исследователи опубликовали новые результаты в недавно созданном журнале Quantitative Science Studies. В новой статье авторы показывают быстрые алгоритмы для нахождения такого набора операций разделения записей, который максимизирует индекс Хирша в Google Scholar. В исследованиях приводятся данные вычислительных экспериментов на данных профилей молодых ученых в области искусственного интеллекта (а именно участников флагманской конференции IJCAI и авторов из списков AI’s 10 to Watch). Предполагается, что манипуляция индексом Хирша может быть привлекательна именно для молодых ученых с целью трудоустройства. Эксперименты показали, что существенного увеличения индекса Хирша в системе Google Scholar можно достичь всего несколькими операциями объединения или разделения записей о публикациях.


Vd9r3lkdfMQ.jpg 
Тело каждой свечки в рисунке показывает медиану, первый и третий квартили по всем авторам.  

— Наши работы обращают внимание лишь на одну из многочисленных возможностей для манипуляции численными показателями производительности ученых. Наукометрические показатели можно использовать лишь в качестве дополнительных средств оценки исследователей, их нельзя предъявлять в качестве обязательных требований для, например, участия в конкурсах на гранты или на замещение должности, — комментирует один из авторов статьи, заведующий лабораторией алгоритмики Механико-математического факультета НГУ Рене ван Беверн. — Наши работы носят частично провокационный характер. Мы нарочно опубликовали их в журналах с высокими наукометрическими показателями, чтобы наши результаты о манипуляции наукометрическими показателями высвечивались во всех отчетах, требующих выполнение наукометрических показателей.


Возможность для манипуляций, как выявили ученые, дает метод подсчета цитирований объединенных записей в базе Google Scholar. В этой системе число цитирований объединенной записи определяется как число статей, ссылающихся на хотя бы одну из статей в объединенной записи. Авторы предлагают другой, более очевидный способ подсчета числа ссылок на объединенные записи, который исключает возможность двойного цитирования между парами объединенных записей и решает парадокс наличия ссылок между публикациями, включаемыми в единую запись. Графически это можно представить следующим образом. 


Математики.рисунок3.png 
 
Как показано в правом столбце, теперь, объединив публикации в одну запись, манипулятор может нечаянно снизить число цитирований других записей. Тем самым усложняется нахождение набора операций объединения/разделения для максимизации индекса Хирша. Математики показывают, что в таком случае задача на максимизацию индекса Хирша относится к классу NP-полных задач, для которых при гипотезе P≠NP нет эффективных алгоритмов решения.

— Манипуляциям наукометрическими показателями, в том числе индексом Хирша, посвящено много работ. Немало и работ, посвященных выявлению таких манипуляций. Какие бы ни вводились показатели эффективности, какие бы ни устанавливались правила игры, исследователь на то и есть исследователь, чтобы сразу начать изучать их устойчивость к манипуляциям. Такими вопросами активно занимаются в рамках алгоритмической теории игр и теории коллективного выбора. Разумеется, мой индекс Хирша в Google Scholar тоже слегка приукрашен, — шутит Рене ван Беверн.


Похожие новости

  • 28/11/2016

    Лаборатория алгоритмики открылась в НГУ

    Лаборатория алгоритмики, организованная при поддержке Проекта 5–100, начала свою работу в Новосибирском государственном университете.  Специалисты будут решать фундаментальные и прикладные задачи, участвовать в разработке образовательных курсов, привлекать студентов и аспирантов к работе над проектами.
    1554
  • 28/12/2020

    Сеть математических центров: успехи и результаты работы

    ​Сеть математических центров объединяет международные математические центры мирового уровня, созданные в рамках нацпроекта «Наука», и региональные научно-образовательные математические центры (НОМЦ), созданные в рамках реализации Концепции развития математического образования в Российской Федерации, утвержденной распоряжением Правительства РФ от 24 декабря 2013 г.
    368
  • 15/10/2020

    Математики НГУ показали эффективную редукцию данных для классической задачи маршрутизации транспорта

    ​Заведующий лабораторией алгоритмики Механико-математического факультета Рене ван Беверн, младший научный сотрудник лаборатории алгоритмики ММФ Оксана Цидулко и аспирант Берлинского технического университета Тиль Флюшник предложили новый подход к решению одной классической труднорешаемой задачи маршрутизации транспорта — обобщения задачи коммивояжера и задачи о семи кенигсбергских мостах.
    516
  • 16/10/2020

    Сильнее в математике: ректор НГУ Михаил Федорук выступил в рамках Совета молодых ученых и специалистов при Правительстве Новосибирской области

    Депутат Законодательного Cобрания Новосибирской области Михаил Федорук 15 октября выступил в рамках Совета молодых ученых и специалистов при Правительстве Новосибирской области.  «Наша цель – создать в Академгородке научный центр мирового уровня, добившись привлечения ведущих отечественных и зарубежных специалистов, – отметил депутат в докладе о работе над проектом Международного математического центра Академгородка, – причем специалистов не только именитых, но и молодых, готовых работать над передовыми научными задачами, такими как математические проблемы в естествознании, обработка данных, машинное обучение, криптография, эффективные алгоритмы и вычисления».
    828
  • 20/01/2020

    Николай Яворский: без ФМШ не открыли бы Бозон Хиггса

    ​Легендарная физматшкола НГУ возглавила рейтинг лучших школ Сибири и стала бесплатной для талантливых детей.  В 2019 году ФМШ, она же СУНЦ НГУ, благодаря гранту Миннауки вновь стала бесплатной. Директор школы Николай Яворский надеется, что плата за интернатное содержание ребят теперь навсегда останется в прошлом.
    544
  • 19/05/2016

    Аспирантка НГУ - первая российская участница семинаров по цифровой гуманитаристике в Кембридже

    Аспирантка НГУ, сотрудница кафедры древних литератур и литературного источниковедения Ксения Грищенко приняла участие в курсе MMSDA-2016 (Manuscript Studies in the Digital Age 2016/Исследования рукописей в цифровую эпоху-2016).
    3077
  • 13/07/2016

    Аспирант из Японии проходит стажировку в НГУ

    ​В начале июля аспирант японского Университета Айзу (University of Aizu, Aizu-Wakamatsu) Хаяси Кэнсаку приехал пройти стажировку на факультет информационных технологий. Он занимается разработкой сервисно-ориентированной среды для моделирования цунами.
    1655
  • 28/06/2016

    В НГУ откроется англоязычная магистерская программа по Big Dat

    ​Механико-математический факультет НГУ открывает англоязычную магистерскую программу Big Data Analytics по направлению Data Science. Студенты и выпускники магистратуры смогут применять свои навыки в самых разных направлениях — от физики элементарных частиц и когнитивных наук до IT и ритейла.
    2277
  • 12/01/2018

    Лаборатория алгоритмики НГУ и TU Berlin разрабатывают новые способы эффективного сокращения объёмов данных

    Лаборатория алгоритмики ММФ НГУ и группа «Алгоритмика и теория сложности вычислений» Берлинского технического университета (TU Berlin) получили поддержку РФФИ и Германского научно-исследовательского общества (DFG) для проведения совместного научно-исследовательского проекта.
    2128
  • 11/08/2020

    Академгородок 2.0 – приобретения и потери: мнения экспертов

    Что удалось сделать для развития Новосибирского научного центра за последние годы и какие задачи остаются нерешенными? Три известных российских ученых инвентаризируют достижения и проблемы в статье, написанной для «Континента Сибирь»*.
    797