Portada » Diseño e Ingeniería » Análisis de Índices de Impacto en Investigación: SJR, Eigenfactor, H y G
SCImago Journal Rank (SJR), propuesto por el grupo SCImago en 2008, es uno de los indicadores de revistas calculados con la base de datos Scopus que ofrece Elsevier en JournalMetrics.
En su segunda versión, el cálculo del SJR genera una red ponderada y dirigida donde los nodos son las revistas y los enlaces están ponderados por el número de citas y por el coseno entre los perfiles de cocitación de las dos revistas. Se consideran exclusivamente los documentos citables y las citas realizadas el año de referencia hacia papers publicados los tres años anteriores. El peso de los enlaces está limitado al 50% del total de salida de la revista citante multiplicado por el número de citas (de la revista citante a la citada), lo cual limita la autocitación de revistas.
El cálculo del SJR se realiza en dos fases: primero, se obtiene el Prestige SJR2 (PSJR2), un indicador size-dependent que refleja el prestigio global de la revista; y en la segunda fase, se normaliza este indicador para obtener un indicador size-independent (SJR) que se puede utilizar para comparar revistas.
El Article Influence (Eigenfactor) fue propuesto en 2008 por Jevin West, Ben Althouse, Martin Rosvall y Carl Bergstrom en la Universidad de Washington, y Ted Bergstrom en la Universidad de California, Santa Barbara. Es el indicador de red de Thomson Reuters, por tanto, está generado con los datos de la Web of Science (WoS).
Para calcular el indicador, se genera una red ponderada y dirigida donde los nodos son las revistas y los enlaces están ponderados por el número de citas, eliminando completamente la autocitación de revistas.
El Eigenfactor se calcula en tres fases: primero, se obtiene el Journal Influence Vector, un indicador size-dependent que refleja el prestigio global de la revista; en la segunda, se obtiene el Eigenfactor Score, un indicador size-dependent que también refleja el prestigio global de la revista, pero donde se ha eliminado el sumando proporcional a la ratio de papers; y en la tercera, se normaliza este indicador para obtener un indicador size-independent (AI) que se puede utilizar para comparar revistas.
El Índice H intenta medir tanto la productividad como el impacto de la obra publicada de un científico. Se basa en los documentos más citados del científico.
Fue sugerido por Jorge E. Hirsch en 2005, físico prestigioso, como herramienta para la determinación de la valía relativa de los físicos teóricos.
Hirsch lo define diciendo que un científico tiene índice h si sus h papers más citados tienen al menos h citas cada uno, y ningún otro de sus papers tiene más de h citas. Por tanto, el índice H refleja el número de publicaciones y el número de citas por publicación.
El índice está diseñado para mejorar las medidas más simples, tales como el número total de citas o publicaciones. El índice solo funciona correctamente para la comparación de los científicos que trabajan en el mismo campo.
El índice H crece a medida que se acumulan las citas y, por tanto, depende de la «edad académica» de un investigador.
El índice también se ha aplicado a la productividad y el impacto de un grupo de científicos, como departamento, universidad o país, así como a una revista académica.
Una vez que se tienen todos los papers de un científico, con sus números de citas, ordenados en orden descendente por las mismas, el cálculo es inmediato. Si hacemos una representación de las citas de los trabajos de un autor en orden decreciente, el índice h será la intersección con la diagonal. Es decir, el índice h es el lado mayor del cuadrado que cabe bajo la curva. Los puntos por encima del cuadrado corresponden a las citas de los papers con más de h citas. Los puntos que hay a la derecha son las citas de los papers con menos de h citas. Ni las citas por exceso de h, ni las citas de los papers con menos de h citas son tenidas en cuenta por este índice.
Principales críticas al Índice H:
(Falta la tabla con los datos para poder realizar el cálculo e interpretación)
%Exc: porcentaje de producción científica de excelencia del agregado. Es una medida de capacidad para producir trabajos de alta calidad.
%Exc = 100 X (Falta la fórmula)
Ewl: porcentaje de producción científica del dominio que cumple las condiciones de ser producción de excelencia en la que el research guarantor pertenece a dicho dominio.
%Exc = 100 X (Falta la fórmula)
Ndoc: es el número total de documentos de cualquier tipo en los que intervienen al menos un autor del dominio en cuestión.
(El texto es el mismo que en la pregunta 2 del año anterior)
En 2006, Egghe propuso un índice parecido que fue el Índice G. Se calcula de forma similar, pero asociando a cada paper no su número de citas, sino el promedio de citas junto con todos los más citados que ese paper. O lo que es lo mismo, un autor tiene un índice g si tiene g papers que acumulan más de g² citas.
A diferencia del índice H, el índice G tiene en cuenta las citas acumuladas por los papers muy citados para compensar los siguientes papers y ampliar el índice.
Se puede obtener mayor índice H aunque se tenga menos aportaciones y se obtengan menos citas.
El índice G tiene en cuenta todas las citas de los papers más citados.
Interpretación de las diferencias:
El Índice G, al considerar las citas acumuladas de los papers más citados, da mayor peso a las publicaciones con un alto número de citas. Esto significa que un investigador con un índice G alto no solo ha publicado un número considerable de artículos, sino que estos artículos han tenido un impacto significativo en la comunidad científica, medido por el número de citas recibidas. Por otro lado, el Índice H, al considerar solo el número de artículos con al menos h citas, puede favorecer a investigadores con una producción más extensa, incluso si algunos de sus artículos no han tenido un impacto tan alto. En resumen, el Índice G se centra más en el impacto total de las publicaciones más citadas, mientras que el Índice H se centra en la consistencia de la producción científica con un mínimo de citas por artículo.