Was sind Journal Impact Factor und h-Index?

Eine meiner liebsten Prokrastinations-Webseiten ist Piled Higher and Deeper von Jorge Cham. Er hat auch diesen Comic zu seinem Impact Factor gezeichnet:

Ich hab aber ziemlich lange nicht verstanden was dieser h-Index eigentlich ist und wie/ob man ihn einschätzen kann. Es ist aber in Uni-Kreisen total hip solche Metrikern zu kritisieren/ zu verherrlichen /zu  manipulieren/ lässig abzutun /verzweifelt abzutun. Damit wir da alle mitmachen können, habe ich ein bisschen nachgelesen und das hier für euch zusammengefasst.

Impact-Faktor

Der Impact Factor, eigentlich Journal Impact Factor, und auf Deutsch irritierenderweise Impact-Faktor, gibt an wie oft Beiträge in einer bestimmten Zeitschrift zitiert werden. Also

Impact Factor = Anzahl der Zitate von Beiträgen im Journal im Bezugszeitraum / Anzahl veröffentlichter Beiträge im Journal im Bezugszeitraum

In der Regel wird das für einen Rahmen von zwei Jahren bestimmt. Das heißt je höher der Impact-Faktor, desto häufiger werden die Beiträger eines Journals zitiert. Die zwei Hauptkritikpunkte am Impact-Faktor sind die undurchsichtige Berechnung (Zählen z.B. Zitate in Highlight oder Opinion Artikeln mit?) und die geringe Vorhersagekraft.

Damit ist folgendes gemeint: Wenn ein Journal einen Impact-Faktor von 30 hat, heißt das dann, das ein Artikel in diesem Journal in zwei Jahren ungefähr 30 mal zitiert wird? Die Antwort ist: Nein, definitiv nicht. Denn es gibt in (fast) jedem Journal einige Paper, die sehr oft zitiert werden und viele, die deutlich weniger zitiert werden. Die Verteilung der Zitate ist also eine schiefe Verteilung. Das arithmetische Mittel so einer Verteilung hat wenig mit dem zu tun was man intuitiv als Mittel bezeichnen würde.

Dazu gibt es ein spannendes Paper, dass 2016 auf dem BioRxiv (Pro-Tipp: man spricht das rxiv wie archive, also Archiv auf Englisch) erschienen ist.

Darin sind für viele Journals die Zitatverteilungen gezeigt. Nehmen wir Nature als ein prominentes Beispiel. Der Impact-Faktor für den Zeitraum 2013-2014 war 38,1. Fast 75 % der Artikel in Nature wurden in dem Zeitraum aber weniger als 38-mal zitiert. Der meistzitierte Artikel wurde 905-mal zitiert, 11 Artikel wurden gar nicht zitiert (das sind weniger als 1 %). PLOS ONE hat einen Impact-Faktor von 3.1 und hier wurden etwa 72 % der Artikel weniger als 3-mal zitiert. Der meistzitierte Artikel hatte 114 Zitate und knapp 13000 Artikel wurden gar nicht zitiert (das sind etwa 20 %). Der Impact-Faktor gibt eine grobe Orientierung (es ist cooler in Nature zu publizieren als in PLOS ONE – surprise!) aber sagt wenig über den Einfluss eines einzelnen Papers aus.

h-Index

Während der Impact-Faktor den Einfluss eines Journals misst, beschreibt der h-Index den Einfluss eines Wissenschaftlers. Der h-Index wurde von einem Herrn Hirsch vorgeschlagen und wird daher manchmal auch Hirsch-Index oder Hirschfaktor genannt. In seinem Paper definiert Jorge Hirsch (Wie witzig ist es eigentlich in einem Blogartikel zwei verschiedenen Menschen namens Jorge zu erwähnen?) den h-Index so: Ein Wissenschaftler hat den Index h, wenn h seiner N Artikel mindestens h-mal zitiert wurden und der Rest seiner Artikel (N-h) jeweils weniger oder gleich h Zitate haben.

Wenn also jemand den h-Index 10 hat, dann hat er 10 Artikel (mit)verfasst, die mindestens 10-mal zitiert wurden. Alle anderen seiner Artikel (egal ob das 5 oder 500 sind) wurden weniger als 10-mal oder genau 10-mal zitiert.

Das kann z.B. so aussehen: Eine Wissenschaftlerin hat 9 Paper geschrieben:

Paper	Zitate
Paper 1	6
Paper 2	8
Paper 3	4
Paper 4	4
Paper 5	4
Paper 6	2
Paper 7	1
Paper 8	1
Paper 9	3

Ihr h-Index ist damit 4, denn sie hat vier Paper (Paper1 bis Paper4), die mindestens viermal zitiert wurden und fünf Paper (Paper5 bis Paper9), die höchstens viermal zitiert wurden. Wären die ersten beiden Paper jeweils 500-mal zitiert worden, würde das am h-Index nichts ändern.

Hirsch schätzt in seinem Artikel (basierend auf durchschnittlichen h-Indizes an Physikfakultäten großer amerikanischer Universitäten, die nicht näher definiert werden) typische h-Indizes für wichtige Karriereschritte ab. Demnach wird der Tenure-Track etwa bei h=12 erreicht, die feste Professur bei h=18 und eine Mitgliedschaft der National Academy of Sciences of the United States kommt bei h=45 in Betracht.

Außerdem berechnete er die h-Indizes für die Physiknobelpreisträger der letzten 20 Jahre (1985 – 2005) und kommt auf einen Mittelwert von 41 mit der Standardabweichung 15. 84 % der Nobelpreisträger hatten einen h-Index von mindestens 30.

Auch der h-Index ist als ein Maß für den Einfluss einer Wissenschaftlerin nicht ohne Fehler. Es ist schwierig einzelne Wissenschaftler zu vergleichen, da sich typische h-Indizes zwischen verschiedenen Feldern durch unterschiedliche Publikations- und Zitierfrequenzen unterschieden (z.B. sind sie in den Biowissenschaften eher höher als in der Physik). Außerdem hängt die Berechnung des h-Index an der verwendeten Datengrundlage (Google Scholar, Scopus, Web of Sciences) und es wird nicht zwischen Erst- und Co-Autorenschaft unterschieden. Zuletzt beachtet der h-Index einzelnen extrem viel zitierte Arbeiten einer Autorin nicht. Das kann man als Vorteil sehen, da ein Glücksgriff nicht so einen starken Einfluss hat oder negativ, da ein bahnbrechendes Paper nicht genug gewürdigt wird.

Dann mal viel Spaß beim h-Index ausrechnen!

 

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