H-İndeksi
H-Index (Hirsch Index) Metric · Ayrıca şöyle bilinir: Hirsch index, h factor, h-number
H-indeksi veya Hirsch indeksi, araştırmacı verimliliğini ve atıf etkisini aynı anda ölçmek için fizikçi Jorge Hirsch tarafından 2005 yılında önerilen nicel bir metriktir. Bir araştırmacının h-indeksi h ise, her biri en az h kez atıf almış en az h makalesi yayınlamış demektir. Örneğin, 20 h-indeksi, araştırmacının her biri en az 20 kez atıf almış 20 makalesi olduğu anlamına gelir. H-indeksi, uzmanlar sınırlılıklarını tartışsa da, araştırma değerlendirmesi, işe alım ve terfi kararlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Yayınların niceliğini atıfların niteliğiyle dengeleyen tek bir sayı sunarak araştırma kariyeri etkisinin sezgisel bir özetini sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
H-indeksini şu durumlarda kullanın: (1) işe alım, terfi veya hibe kararları için araştırmacı kariyerinin tamamındaki verimliliği ve etkiyi değerlendirirken (hakemli inceleme ve alan bağlamıyla desteklenir); (2) yıllar içinde araştırma etki yörüngünüzü kendi kendine izlerken; (3) disiplin akranlarınıza karşı araştırma etkinizi kıyaslarken; (4) araştırma profilleri (ORCID, ResearchGate, kurumsal web siteleri) için özet bir metrik sağlarken; (5) h-indeksi değerlerini listeleyerek bir alandaki lider araştırmacıları belirlerken; (6) hibe başvuruları veya özgeçmişler için araştırma katkısını değerlendirirken. H-indeksini işe alım/terfi için tek kriter olarak KULLANMAYIN veya alanlar arası bağlam olmadan farklı disiplinlerdeki araştırmacıları karşılaştırmak için kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Verimliliği ve etkiyi birleştirir: h-indeksi, yayın hacmini ve atıf sıklığını yakalar, tek başına her iki metriğin aşırılıklarından kaçınır.
- Anlaşılması ve hesaplanması basittir: tanımı sezgiseldir ('h atıf almış h makale'); uzman olmayanlar kavramı anlar.
- Aykırı değerlere karşı dayanıklıdır: kağıt başına ortalama atıfların aksine, h-indeksi stabildir—tek bir yüksek atıf almış makale eklemek h-indeksini dramatik olarak değiştirmez.
- Alan bağımsız hesaplama: aynı formül disiplinler arasında geçerlidir (yorum alan bağlamı gerektirse de).
- Otomatik kullanılabilirlik: büyük veritabanları (WoS, Scopus, Google Scholar) h-indeksini otomatik olarak hesaplar.
- Boylamsal izleme: h-indeksi kariyerle birlikte istikrarlı bir şekilde büyür, kariyerin tamamındaki etki özetini sağlar.
- Yaygın olarak tanınır: araştırma değerlendirmesi, işe alım ve terfi süreçlerinde küresel olarak yerleşik bir metriktir.
- Atıf bağlamını göz ardı eder: olumlu atıfları (destekleme) eleştirel atıflardan (anlaşmazlık) ayırt etmez. Yanlış olduğu için 20 kez atıf alan bir makale, temel bir makale kadar h-indeksine eşit katkıda bulunur.
- Yavaş büyüme oranı: h-indeksi aktif araştırmacılar için yılda yaklaşık 1 puan artar; güncel araştırma etkisindeki artışın h-indeksinde görünmesi yıllar alabilir.
- Alana bağlı atıf örüntüleri: fizik/biyomedikal alanlarda yüksek h-indeksleri; matematik/felsefe atıf kültürleri nedeniyle düşük h-indeksleri vardır. Alanlar arası doğrudan karşılaştırma yanıltıcıdır.
- Uzmanlığı cezalandırır: niş alanlarda derinliği olan odaklanmış araştırmacılar, geniş çapta yayın yapan genelcilere göre daha düşük h-indekslerine sahiptir, uzmanlaşmış çalışmaları yüksek etkiye sahip olsa bile.
- Yazar pozisyonunu dikkate almaz: ilk yazar katkılarını ortak yazarlıklardan ayırt etmez. 20 ilk yazarlı makalesi olan bir araştırmacı, 20 son yazarlı (liderlik) makalesi olan biriyle aynı h-indeksine sahiptir.
- Öz-atıf enflasyonu: öz-atıfları (araştırmacının kendi çalışmasına atıf yapması) dikkate almaz. Bazı araştırmacılar aşırı öz-atıf yoluyla h-indeksini yapay olarak artırır.
- Kariyerin başındaki eksiklik: az sayıda makalesi olan kariyerinin başındaki araştırmacılar h-indeksini yavaş biriktirir; 5 h-indeksi, 2 yıllık olağanüstü bir çalışmayı veya 10 yıllık mütevazı bir çalışmayı temsil edebilir.
- Manipülasyona duyarlı: ortak yazarlar, h-indekslerini yapay olarak artırmak için atıfları koordine edebilir veya dergi öz-atıflarını zorunlu kılabilir.
SSS
H-indeksi tam olarak nasıl hesaplanır?
Yayınlarınızı atıf sayısına göre (en yüksek önce) sıralayın. H-indeksi, en az h makalenizin her birinin ≥h kez atıf aldığı en büyük h sayısıdır. Örnek: makaleleriniz [50, 40, 30, 25, 20, 10, 5] ise, o zaman h=5'tir (≥5 atıf almış 5 makaleniz var; 6. makale sadece 10 atıf almış, ancak ≥6 atıf almış 6 makaleye ihtiyacınız var). Makaleler [100, 50, 30, 20, 10, 5, 2] ise, o zaman h=5'tir (≥5 atıf almış 5 makale). Veritabanları bu hesaplamayı otomatikleştirir; manuel olarak hesaplıyorsanız, bir elektronik tablo veya çevrimiçi h-indeksi hesaplayıcısı kullanın.
Web of Science vs. Scopus vs. Google Scholar'da neden farklı h-indeksi değerleri alıyorum?
Farklı veritabanları farklı yayın kümelerini ve yayın türlerini indeksler. Web of Science ve Scopus indekslenmiş dergilere/makalelere sınırlıdır; Google Scholar ön baskıları, kitapları, tezleri ve indekslenmemiş kaynakları içerir. Kapsam tarihleri farklıdır (Scopus ~1996'da başlar; WoS daha erken). Atıf sayıları indeksleme kapsamı nedeniyle farklılık gösterir. Bu, veritabanları arasında tipik olarak 1-5 puan arasında h-indeksi varyasyonlarına neden olur. H-indeksini veritabanıyla birlikte bildirin: 'h=18 [Scopus, Haziran 2024]' sadece 'h=18'den daha bilgilendiricidir. İşe alım/değerlendirme için, tek bir sayı yerine bir aralık kabul edin (örneğin, 'veritabanları arasında yaklaşık 18–20 h').
H-indeksim her yıl ne kadar büyümelidir?
Tipik aktif araştırmacılar, alana, yayın oranına ve atıf örüntülerine bağlı olarak yılda 0,5–1,5 h-indeksi puanı kazanır. Daha hızlı büyüme (yılda 2+ puan), hızlanan etkiyi gösterir (yüksek atıf almış makaleler yayınlanmış). Daha yavaş büyüme (yılda <0,5), istikrarlı ancak genişlemeyen etkiyi gösterir. Kariyerinin başındaki araştırmacılar (ilk 5 yıl), atıflar küme halinde biriktiğinde düzensiz büyüme gösterebilir. H-indeksi büyümenizi benzer kariyer aşamasındaki akranlarınızla karşılaştırın. Ani platolar, azalan atıf etkisini veya yayın çıktısını gösterebilir; ani yükselişler çığır açan araştırmaları gösterir.
H-indeksi belirli alanlara karşı önyargılı mı?
Evet, h-indeksi alana özgü atıf kültürlerini yansıtır. Fizik ve biyomedikal araştırmalar sıkça atıf yapar, bu da lider araştırmacılar için 30+ h-indekslerine olanak tanır. Matematik, felsefe ve mühendislik daha az sıklıkla atıf yapar; 10–15 h-indeksi olağanüstüdür. Düşük atıf alanlarındaki araştırmacılar, h-indeksi tabanlı değerlendirme nedeniyle dezavantajlıdır. Alan normalleştirilmiş h-indekslerini veya disipline özgü karşılaştırmaları kullanın. H-indeksinizi küresel olarak değil, kendi alanınızdaki akranlarınızla karşılaştırın. Disiplinler arası araştırmacıları değerlendirirken, diğer metrikleri kullanın (disiplindeki etki, hakem değerlendirmesi, katkı önemi).
H-indeksi öz-atıfları içerir mi?
Evet, h-indeksi tipik olarak öz-atıfları içerir (kendi çalışmanıza atıf yaptığınızda). Bu hem bir güç hem de bir zayıflıktır. Öz-atıf meşrudur (önceki kendi çalışmasının üzerine inşa edildiğini kabul etmek) ancak şişirilebilir (h-indeksini yapay olarak artırmak için kendi makalelerinize atıf yapmak). Bazı veritabanları, daha muhafazakar olabilecek 'öz-atıflar hariç h-indeksi' sunar. Öz-atıflı/öz-atıfsız h-indekslerini karşılaştırırken dikkatli olun. Değerlendirme için, öz-atıflar yerine diğer araştırmacılardan gelen güncel atıfları (bağımsız etkiyi daha iyi gösterir) tercih edin.
H-indeksi, g-indeksi ve i10-indeksi arasındaki fark nedir?
H-indeksi: en az h atıf almış h makalesi olan araştırmacı için en büyük h sayısı. Dengeli, sağlam metrik. G-indeksi: yüksek atıf almış makaleleri vurgulayarak h-indeksi zayıflığını ele alır. G-indeksi her zaman h-indeksinden büyüktür ve daha hızlı büyür. I10-indeksi (Google Scholar): ≥10 kez atıf almış makale sayısı. Basittir ancak atıf dağılımını göz ardı eder (11 atıf almış bir makale ve 100 atıf almış bir makale eşit sayılır). Genel kariyer değerlendirmesi için h-indeksini, yüksek atıf almış makaleleriniz varsa g-indeksini, basitlik için i10-indeksini kullanın. H5-indeksi (son 5 yıl) eski çalışmalardan bağımsız olarak güncel etkiyi gösterir.
H-indeksimi geliştirebilir miyim?
H-indeksi, atıf biriktiren makaleler yayınlayarak gelişir. Meşru yaklaşımlar: (1) Daha fazla makale yayınlayın (atıf alınabilir işlerin havuzunu artırır); (2) Geniş okuyucu kitlesine sahip görünür yerlerde yayın yapın; (3) Zamanında ve yüksek atıf talebi olan konularda yayın yapın; (4) Sunumlar, işbirlikleri ve yeni makalelerde uygun şekilde atıf yaparak çalışmanızı tanıtın. Yasa dışı yaklaşımlardan kaçının: dergi öz-atıflarını zorunlu kılmak, atıf kartelleri (koordine edilmiş karşılıklı atıf) veya atıf uydurmak. Meşru öz-tanıtım (ağ kurma, bulguları yayma) uygundur; manipülasyon etik dışıdır.
Kaynaklar
- Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual's scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 102(46), 16569-16572. DOI: 10.1073/pnas.0507655102 ↗
- Egghe, L. (2006). Theory and practise of the g-index. Scientometrics, 69(1), 131-152. DOI: 10.1007/s11192-006-0144-7 ↗
- Bornmann, L., Mutz, R., & Daniel, H. D. (2010). The h index for Journal Impact Factor: A new approach for assessing journal impact. Journal of Informetrics, 4(3), 358-365. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). H-Index (Hirsch Index) Metric. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/bibliometrics/h-index
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Journal Citation ReportsBibliyometri↔ karşılaştır
- Journal Impact FactorBibliyometri↔ karşılaştır
- PubMed ve MEDLINEBibliyometri↔ karşılaştır
- Scopus VeritabanıBibliyometri↔ karşılaştır
- Web of Science VeritabanıBibliyometri↔ karşılaştır