Статистический критерий манипуляции индексом Хирша и его применение в управлении наукой

Abstract

Listen

Translate article

В настоящее время общепризнанный наукометрический показатель – индекс Хирша – подвергают всё более жёсткой критике, а в ряде случаев и вовсе предлагают отказаться от него. Но известно, что управление наукой, как и любой другой сферой человеческой деятельности, требует измерений. Для авторов настоящей статьи, очевидно, что ущербен на сам по себе индекс Хирша, а методика его применения в управлении наукой. Кроме того, в условиях цифровой экономики (информационного общества) появляются возможности для алгоритмического исключения погрешностей из результатов измерений. Важнейший источник систематических погрешностей в измерении продуктивности научной деятельности – манипулирование индексом Хирша путём искусственного «повышения» цитируемости публикаций. Авторами настоящей статьи обоснованы критерии недостоверности индекса Хирша научного работника, предложен метод алгоритмического исключения погрешностей из результатов измерения указанного показателя. Методы исследования: анализ научной литературы и передового опыта управления научной деятельностью в университетах (бенчмаркинг), методы теории множеств, методы квалиметрии и экспертных оценок, методы математической статистики, в том числе метод каменистой осыпи. Методологические основы исследования: системный, социологический, информационно-когнитивный, квалиметрический и вероятностно-статистический подходы. Currently, the universally recognized scientometric indicator – the Hirsch index – is being subjected to increasingly harsh criticism, and in some cases it is even proposed to abandon it altogether. But it is known that the management of science, like any other sphere of human activity, requires measurements. For the authors of this article, it is obvious that the Hirsch index itself is flawed, but the methodology of its application in the management of science. In addition, in the conditions of the digital economy (information society), there are opportunities for algorithmic exclusion of errors from measurement results. The most important source of systematic errors in measuring the productivity of scientific activity is the manipulation of the Hirsch index by artificially “increasing” the citation of publications. The authors of this article substantiate the criteria for the inaccuracy of the Hirsch index of a researcher, and propose a method for algorithmically excluding errors from the measurement results of this indicator. Research methods: analysis of scientific literature and best practices in the management of scientific activities at universities (benchmarking), methods of set theory, methods of qualimetry and expert assessments, methods of mathematical statistics, including the method of rocky scree. Methodological foundations of the research: systemic, sociological, informational-cognitive, qualimetric and probabilistic-statistical approaches.