IMG41

^,n« Poiwiln n Ksltwitnie wielu rankingów, ale Inkłe uświadamia, Ic dzięki \u ,,l ^!M°Ww infonuacyjnycli, insiylucje nauki uzyskują korzyści i powodu w_!w ' ",i¹'SM Dostępne są różnego rodzaju kryteria, które można podzielić na L¹ 8 ^ grupy: cytcwań (ctócm) i wykorzystania I ^^s'^a'^vo\vym kryterium służącym ocenie publikacji jest ichcylowalność(n‘/tt/;ic_v^ ^ICzb(1 M C7_S‘sioiliwośc występowania cytowań, których celem jest określona osoba (_;ilK ^,0f) Wskaźnik cytowan (czyli znormalizowana lub średnia cytowalność) jest ob|j_CZll|.

iloraz wszystkich cytowan do liczby lat, w których obserwowana jest cytował^ W do liczby lat, w trakcie których cytowania były możliwe (na przykład poczynaj,¹; od daty publikacji cytowanego dokumentu), Badania wskazują na dodatnią korelację jj roiędzy liczbą cytowań, a ocenami recenzentów oraz liczbą przyznanych prestiżowy^ nagród, na przykład Nagrody Nobla (Borgman, Turner 2002, s, 10],

Istnieje wiele miar cytowań, z których najczęściej stosowane są Impact Factor (|l i inne miary tworzone na podstawie baz danych 1SI Thomson oraz nowe wskaźniki, t_zJ h«inth¹⁵ i g*indcx¹⁶. Służą one zarówno do oceny publikacji, jak i uczonych w Ki zasady: im więcej cytowan danej publikacji lub danego autora, tym lepiej. Impact Fact_0r traktowany jest zwykle jako jeden z kilku wskaźników ilościowych służących ranking₀ waniu, ocenie, kategoryzowaniu i porównywaniu czasopism, Jest to miara częstotliwości z jaką „średni artykuł” w czasopiśmie był cytowany w określonym roku (lub innym okr_c’ sic), Jest to więc stosunek artykułów cytowanych do artykułów opublikowanych (_CZyjj możliwych do zacytowania) (Garfield 1994], 1F jest miarą liczby cytowań, otrzymanych w danym roku przez „przeciętny" artykuł publikowany w dwóch poprzednich latach w

danym czasopiśmie,

Odpowiednikiem IF dla stron Web jest lak zwany Web Impact Factor (WIF), Ma _0ll odzwierciedlać miarę zainteresowania daną stroną Web lub obecności poszczególny^ narodów w Web [Nowak 2006, s. 149], Jest on stosunkiem liczby stron z odnośnikami do danego dokumentu w sieci lub kraju do liczby stron Web tego dokumentu lub kraju a więc jest wskaźnikiem znacznie mniej obiektywnym od 1F. Zależy bowiem od liczby stron danego dokumentu Web.

Podobne kryteria oceny wyszukanych stron internetowych stosują także współczesne wyszukiwarki globalne z Google na czele, Stosowany przez nich PageRank (zob, p. 4 jj bierze bowiem pod uwagę ilość i jakość specyficznych cytowań - odnośników do bada. ncj strony Web. Ideę tę wykorzystują także twórcy innych kryteriów oceny jakości (zob

dalej).

Zastosowanie Webu 2.0 w nauce powoduje powstawanie propozycji nowych wskaźników, uwzględniających aktywność uczonych na forach spolecznościowych. Taką prop₀. zycją jest Scholar Factor (SF), który można przedstawić, jako:

SF = (h-indcx) + (współczynnik grantów / recenzji /20) + (współczynnik adnotacji / oprogramowania / zbiorów danych /5)+(współczynnik Web /50).

SF zawiera więc h-index (obliczany na podstawie danych z Google Scholar), współ.

Jest on definiowany następująco: uczony posiada indeks li, jeżeli h z jego N_p artykułów posiada przynaj. mniej h cytowań, a inne artykuły (N - h) mają nie więcej niż h cytowań każdy, przy czym N_p oznacza liczbę artykułów opublikowanych w ciągu n lat (Hirsch 2005, s. 16569), Tak więc uczony ma na przykład h-index równy 10, jeżeli opublikował 10 artykułów, z których każdy otrzymał co najmniej 10 cytowań, Według obliczeń twórcy wskaźnika, po 20 lalach pracy dobry uczony będzie posiadał h-index równy 20, wyróżniający się uczony około 40, a do wartości 60 dochodzą tylko wybitne jednostki. Dzięki temu wskaźnikowi można odróżnić uczonych, którzy dokonali jednego odkrycia i stąd mają niewiele artykułów wysoko cytowanych lub też wiele artykułów nisko cytowanych od uczonych, którzy regularnie uzyskują znaczące wyniki.

“ Jest on określony następująco: dla danego zbioru artykułów uszeregowanych według malejącej liczby cytowań. g-index jest to (unikalna) największa liczba, taka że g artykułów o największej liczbie cytowań otrzymuje (łącznie) przynajmniej g⁵ cytowań, Wskaźnik len, choć jeszcze nie wypróbowany w praktyce wydaje się ważnym uzupełnieniem h-indcxu.

gntów/rcccnzji (oparty na danych / instytucji (iniiniuj<|cych i czasopism),

^(iiiotflCji/oprogrnmowaniaŻdMych (oparty na ilościowych danych / otwariych >ni . _ora/ współczynnik Web wyrażony ilościowymi danymi dotyczącymi wpisów \\rjki i innych serwisach jliourne. l ink 2ffi| Widać więc, ze oszacowanie „u Heinego w Nauce 2.0 wymaga sporego wysiłku.

wymienionych wskaźników wyliczyć można także inne, oparte na cytowamach waf^{c w} hibliomełrycznych i wcbomctrycznych, (akie jak: i < ._njk szybkości oddziaływania (immliacy iiufa):

*    starzenia się czasopisma (eiled halflife) (Nahotko 2007b, s IIHJ;

*    ^, _vjny wskaźnik cytowań (Rclalive Citaiion Kale - RCR) (Borgman, Fumer 2002.

*    |'^a5j j_esi on przykładem wskaźnika, za pomoc;) którego porównać można liczby zaob* ^S Rwanych cytowań z oszacowanymi wartościami cytowań „oczekiwanych",

skalnik odbicia {echo factor):

' Ą₃in\V popularności (popularityfactor):

*    ft|| wpływu (influence weighl) (Nowak 2006, s. 112* 115);

’^vV znaczenia czasopisma iEigenfaclor"), stosujący algorytmy podobne do Page-' ^ (joogla do mierzenia wpływu czasopisma na podstawie częstotliwości cytowań innych, wpływowych czasopismach.

fyliary wykorzystania obliczane są na podstawie liczby takich zdarzeń, jak wejścia do minu (logowania), otwarcia plików (metadanych, abstraktu, pełnego tekstu) do od-

*    vtu _na ekranie, drukowanie. Analiza tzw. logów transakcji pozwala wyciągać wnioski Ja lenta¹ wielu aspektów pracy użytkowników, takich jak; częstotliwość wyszukiwania nformacji; zróżnicowanie potrzeb z punktu widzenia różnych kryteriów (wiek materiałów, liczba wykorzystywanych czasopism, wskaźnik powrotów do tych samych źródeł); płaskośc' wyszukiwania (jak pobieżne jest przeglądanie dokumentów); stopień wykorzystania ze względu na długość materiału; wpływ swobodnego dostępu na wykorzystanie; typowe potrzeby użytkowników wyszukiwarek. Analizy takie wspierane mogą być badaniem zawartości osobistych zasobów, tzw. zakładek (Imbiiark), znanych z .serwisu del.icio.us¹*, a w nauce tworzonych za pomocą narzędzi typu Zolem¹’, CiteULikc^M, Con-notca²¹ lub Mendeley”.

Za rodzaj miary wykorzystania uznać można także liczbę i treść komentarzy użytkowników, od prostego punktowania (z zastosowaniem takich narzędzi, jak Digg) po obszerniejsze recenzje. Mechanizm komentarzy, z powodzeniem stosowany choćby w środowisku programistów, w nauce działa znacznie słabiej. Spośród różnych przyczyn wymienić można jedną, związaną z innymi; zwykle grupy zainteresowanych osób są zbyt małe. Obowiązuje tu tzw. zasada 90-9-1^:'; 90% zainteresowanych jedynie obserwuje, 9% bierze skromny udział, a dopiero 1% tak naprawdę jest autorami regularnych komentarzy. Oznacza to, że jeżeli sto osób przeczyta artykuł, to przy odrobinie szczęścia można liczyć na jeden komentarz [Neylon, Wu 2009).

W odróżnieniu od miar opartych na cytowaniach, miary wykorzystania są automatycznie zliczane przez ogólnie dostępne oprogramowanie, stosowane przez serwisy GBC. Wyniki uzyskuje się natychmiast (IF dostępny jest najwcześniej po roku od opublikowa-

" htlp://www.cigcnfactor.org/.

¹¹ Serwis del.icio.us pozwala na tworzenie zakładek w wyszukiwarce ułatwiających szybki powrót do slrony opisanej w zakładce, a więc jest lo mechanizm znany z Ulubionych, jednak różnica polega na tym, że zakładki przechowywane są w Internecie wraz z informacją (meladanymi, np. jednowyrazowymi etykielkami) o sposobach opisu danej slrony przez innych internautów i popularności strony.

"hilp://www.zotero.org/.

¹⁰ http://www.eiteulike.org/.

^!l http://www.eonnotea.org/.

^!! hnp://www, mendeley.com/. ^u http://www.90-9-1 .com/.

127