h指數（H-index）
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衡量研究文章在學術社群裡的影響力，大致有幾種公認的參考指標，例如我們在之前與讀者們提過的citation（文章被引用量）以及number of citations per document（篇均引用量）、self citations（自引量）、highly cited papers（高引用率文章）等分析方法。
在這樣的背景下，研究成果被刊登在怎樣JIF的期刊，已演變成一種評價學術成就的標準。在某些國家，研究發表的JIF總值甚至成為研究生畢業或教授升等的絕對門檻。
不過，使用如此武斷的數據方法來量化學術，是否能真實反應研究品質，在學術界一直是個爭議性的話題。為了改善學術評量方式，除了應參考多組數據外，美國UCSD的物理教授Jorge E. Hirsch在2005年提出了H-index（H指數）的概念，受到學術界的熱烈討論。
H-index有幾項公認的優點：
- 結合了文章數量與影響力兩項關鍵指標，
- 能夠客觀描述研究學者的科學輸出，
- 優於與citation直接相關的單數值標準，
- 資料獲取方便（Thomson ISI Web of Science）、數值容易理解。
基於以上優點，H-index在職位升遷、基金分配、獎項授與等決議上扮演了重要的角色。
然而，H-index還是有幾個值得注意的問題：
- 因不同領域的文章生產率和引文習慣不同，不同領域不能用H-index來相互比較。
- H-index會受研究員的年資所影響，因此要比較不同職業階段的研究員應使用m parameter（m參數＝h除以年資）。
- 高引用率文章的被引數在計算H-index時很重要，但文章一旦被歸入頂尖h文章群後，被引數就失去了重要性。
- 科學研究是多方面綜合努力的結果，一項輕易可得的指數不足以適當評估研究員表現。
- 使用H-index潛在搧動研究員改變文章發表策略，例如藉提高自引數（self-citation）來拉高H-index。
- 其他限制例如：對名字相同或相似的研究員，系統無法取得完整個人發表資料；或計算時是否應採用自引數等技術問題。
總結上述可知，其實目前學術界常用的分析指數，仍普遍存在過於片面的疑慮，建議還是應多參考不同的統計數據，客觀地評價自己或同儕的研究成果。
The h-index is an index that attempts to measure both the scientific productivity and the apparent scientific impact of a scientist. The index is based on the set of the researcher’s most cited papers and the number of citations that they have received in other people’s publications (Wikipedia) A scientist has index h if h of [his/her] Np papers have at least h citations each, and the other (Np − h) papers have at most h citations each.
參考資料：
- Costas R, Bordons M (2007) The h-index: Advantages, limitations and its relation with other bibliometric indicators at the micro level. Journal of Informetrics, 1(3), 193-203.
- Wikipedia-H-index
