H 지수

3. 역사

호르헤 허쉬가 2005년에 H 지수를 제안했다.^[50] 이후 다양한 허쉬 유형 지수 (h-type indices)들이 개발되면서 연구자 및 학술지의 영향력 평가 방법론 발전에 기여했다. g 지수, A 지수, R 지수 등 다양한 평가 도구들이 지속적으로 발표되고 있다.^[51]

H 지수는 에딩턴 수와 유사하며, 스가노 적분, 카이 판 거리와도 관련이 있다.^[7][8]

과학자의 연구 평가는 연구 내용, 중요성 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하여 어렵다. 따라서 객관적인 평가 기준으로 논문 수가 사용되지만, 단순 논문 수는 논문의 질을 보장하지 않는다. 이에 논문 피인용 횟수를 기준으로 삼기도 하지만, 이 역시 과학자 개인의 연구 질을 파악하기 어렵다는 단점이 있다.

4. h 지수의 활용

h 지수는 연구자의 연구 성과를 평가하고, 연구비 지원 대상자를 선정하거나, 학술지 순위를 결정하는 등 다양한 목적으로 활용된다. Web of Science, Scopus, 구글 학술 검색과 같은 주요 학술 데이터베이스에서는 연구자의 h 지수를 자동으로 계산하여 제공하고 있다.^[9] INSPIRE-HEP 데이터베이스와 같은 특정 데이터베이스에서도 고에너지 물리학 분야 연구자의 h 지수를 자동으로 계산하여 제공한다.

각 데이터베이스는 서로 다른 범위를 가지므로 동일한 학자에 대해 서로 다른 ''h'' 값을 생성할 가능성이 높다.^[10] 한 연구에 따르면 Web of Science는 저널 출판물에 대한 강력한 범위를 가지지만 영향력이 높은 학회에 대한 범위는 부족하다. Scopus는 학회에 대한 범위는 더 좋지만 1996년 이전 출판물에 대한 범위는 부족하다. 구글 학술 검색은 학회와 대부분의 저널(전부는 아님)에 대한 범위가 가장 좋지만, Scopus와 마찬가지로 1990년 이전 출판물에 대한 범위는 제한적이다.^[11] 학회 논문집의 제외는 컴퓨터 과학 분야의 학자들에게 특히 문제가 되는데, 학회 논문집은 문헌의 중요한 부분으로 간주되기 때문이다.^[12] 구글 학술 검색은 인용 횟수에 회색 문헌을 포함시키고 불 대수 규칙을 따르지 않는다는 점 때문에 "유령 인용"을 생성한다는 비판을 받기도 했다.^[13]

최근에는 유튜브 채널과 같은 인터넷 미디어의 영향력을 평가하는 데에도 h 지수가 활용되고 있다. 이는 채널이 h개 이상의 동영상을 보유하고 있으며, 각 동영상의 조회수가 h × 10⁵회를 초과하는 경우로 정의된다. 동영상 제작자의 총 조회수와 비교했을 때, h 지수와 g 지수는 생산성과 영향력을 단일 지표로 더 잘 포착한다.^[44]

5. h 지수의 장점

''h'' 지수는 특정 연구자의 연구 성과를 논문의 양(논문 수)과 질(피인용 횟수) 두 가지 측면에서 평가할 수 있게 해준다.^[52] 이는 총 논문 수나 총 피인용 횟수와 같은 단순 지표보다 연구자의 영향력을 더 정확하게 반영한다. h 지수는 연구자가 발표한 논문 중 피인용 횟수가 h 이상인 논문이 h개 이상일 때 h 값으로 정의된다.

h 지수는 연구자의 논문 양과 질을 동시에 고려하여 하나의 수치로 나타낸다는 장점이 있다. 이는 연구자의 연구가 얼마나 영향력이 있었는지를 보여주는 지표로 활용될 수 있다. h 지수는 다음과 같이 정의된다.

:''h'' 지수 (''f'') = $\backslash max\backslash \{i\backslash in\backslash N:\; f(i)\backslash ge\; i\backslash \}$

h 지수 계산 예시는 다음과 같다.

h 지수는 에딩턴 수와 유사하며, 스가노 적분, 카이 판 거리와도 관련이 있다.^[7][8]

6. h 지수의 한계 및 비판

''h'' 지수는 특정 연구자의 양적인 기여와 질적인 기여를 모두 평가할 수 있다는 장점이 있지만, 다음과 같은 한계점과 비판을 받는다.^[52]

• 저자 기여도 미반영: ''h'' 지수는 특정 논문에 대한 저자의 기여도, 어떤 논문에 인용되었는지, 자기 인용을 얼마나 사용하였는지 등을 반영하지 못한다.^[52]
• 분야 간 비교의 어려움: 임팩트 팩터와 마찬가지로, 서로 다른 분야의 학자들을 수평 비교하기 어렵고, 경력이 많지 않은 연구자들에게 불리하다. 일반적으로 인용 행동은 분야별 요인의 영향을 받으며,^[20] 이는 분야 간 비교뿐만 아니라, 한 분야 내의 서로 다른 연구 분야 간 비교까지 무효화할 수 있다.^[21]
• 정량적 비교의 한계: 연구자의 연구 역량에 대한 정량적 비교 자체에 대한 비판도 있다.
• 저자 수 미고려: ''h'' 지수는 논문의 저자 수를 고려하지 않는다. 원래 제안자인 히르쉬(Hirsch)는 공동 저자 간에 인용 횟수를 분할하는 것을 제안했지만, 널리 사용되지는 않는다.^[42]
• 저자 순서 정보 손실: ''h'' 지수는 일부 과학 분야에서는 중요하지만 다른 분야에서는 그렇지 않은, 저자 목록에서의 저자 배치에 포함된 정보를 버린다.^[22][23]
• 낮은 구별력: ''h'' 지수는 정수이므로 구별력이 떨어진다. 루안과 톨은 ''h''와 ''h''+1 사이를 보간하는 유리수 ''h'' 지수를 제안하기도 했다.^[24]
• 조작 가능성:
• 강제적 인용: 저널 편집자가 저자에게 자신의 논문에 가짜 인용을 추가하도록 강요하는 행위인 강제적 인용에 의해 조작될 수 있다.^[25][26]
• 자기 인용: 자기 인용을 통해 조작될 수 있다.^{[27][28][29][30]}
• 컴퓨터 생성 문서: Google Scholar의 결과에 기반한 경우, SCIgen을 사용하는 경우처럼 컴퓨터로 생성된 문서조차도 h 지수 조작 목적으로 사용될 수 있다.^[31]
• 초다수 저자: 초다수 저자 명의로 조작될 수 있다.
• 예측 정확도: ''h'' 지수는 한 연구에서 더 단순한 지표인 논문당 평균 피인용 횟수보다 예측 정확도 및 정밀도가 약간 떨어진다는 사실이 밝혀졌다.^[33] 그러나 이러한 결과는 히르쉬(Hirsch)의 또 다른 연구에 의해 반박되었다.^[34]
• 상관관계 감소: 2010년부터 ''h'' 지수와 과학적 수상 간의 상관관계가 현저히 감소했다.^[42] 이는 굿하트의 법칙에 따른 것이다. 상관관계 감소는 논문당 100명 이상의 공동 저자가 등장하는 과다 저자 현상의 확산에 부분적으로 기인한다. 최근 연구에 따르면 ''h'' 지수와 과학계의 인정을 나타내는 상과의 상관관계가 실질적으로 감소했다는 것을 분명히 보여준다.^[32]

7. h 지수 변형 및 대안

''h'' 지수는 특정 논문에 대한 저자의 기여도, 어떤 논문에 인용되었는지, 자기 인용을 얼마나 사용하였는지 등을 반영하지 못한다는 단점이 있다.^[52] 또한 임팩트 팩터와 마찬가지로, 서로 다른 분야의 학자들을 수평 비교하기 어렵고, 경력이 많지 않은 연구자들에게 불리하다. 연구자의 연구 역량에 대한 정량적 비교 자체에 대한 비판도 있다.

''h'' 지수는 한 연구에서 더 단순한 지표인 논문당 평균 피인용 횟수보다 예측 정확도 및 정밀도가 약간 떨어진다는 사실이 밝혀졌으나,^[33] 허쉬(Hirsch)의 또 다른 연구에 의해 반박되었다.^[34]

''h'' 지수의 한계를 극복하기 위해 다양한 변형 지표 및 대안 지표들이 제안되었다.^{[36][37][38][39][40][41][42]} 이 중 g-지수와 같이 원래의 ''h'' 지수와 높은 상관관계를 보이는 경우가 있어, 일부 연구자들은 이러한 변형이 불필요하다고 여기기도 한다.^[43] 반면, ''h''-frac 지표는 ''h'' 지수와 높은 상관관계를 보이지 않으면서도 과학적 상과는 상관관계를 보인다.^[42]

8. 한국에서의 h 지수

''h'' 지수는 특정 연구자의 양적인 기여와 질적인 기여를 모두 평가할 수 있다는 장점이 있지만,^[52] 몇 가지 단점도 가지고 있다. 우선, ''h'' 지수는 특정 논문에 대한 저자의 기여도, 어떤 논문에 인용되었는지, 자기 인용을 얼마나 사용하였는지 등을 반영하지 못한다.^[52] 또한 임팩트 팩터와 마찬가지로, 서로 다른 분야의 학자들을 수평 비교하기 어렵고, 경력이 많지 않은 연구자들에게 불리하다는 단점이 있다. 연구자의 연구 역량을 정량적으로 비교하는 것 자체에 대한 비판적인 시각도 존재한다.

9. 저명한 연구자들의 h 지수 (예시)

허쉬는 물리학자의 경우, 주요 연구 대학에서 종신 교수(부교수)로 승진하기 위한 ''h'' 값은 약 12, 정교수는 약 18, 미국 물리학회 회원은 15~20, 미국 국립 과학원 회원은 45 이상이 일반적일 수 있다고 제안했다.^[16] 허쉬는 20년 후 "성공적인 과학자"는 ''h'' 지수가 20, "뛰어난 과학자"는 ''h'' 지수가 40, "진정으로 독특한" 개인은 ''h'' 지수가 60이 될 것으로 추정했다.^[4]

1983년부터 2002년까지 가장 많이 인용된 과학자들 중 생명 과학 분야 상위 10인과 h 지수는 다음과 같다.

• 솔로몬 H. 스나이더 (191)
• 데이비드 볼티모어 (160)
• 로버트 C. 갈로 (154)
• 피에르 샹봉 (153)
• 버트 보겔스타인 (151)
• 살바도르 몬카다 (143)
• 찰스 A. 디나렐로 (138)
• 키시모토 타다미츠 (134)
• 로널드 M. 에반스 (127)
• 랄프 L. 브린스터 (126)

참조

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_[2] 웹사이트 Google Scholar Metrics for Publications http://googlescholar[...]
_[3] 논문 Finding a Way Through the Scientific Literature: Indexes and Measures
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_[6] 웹사이트 Impact of Social Sciences – 3: Key Measures of Academic Influence https://blogs.lse.ac[...] London School of Economics 2020-04-19
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