Giả sử có hai nhà nghiên cứu. Một người đã công bố 100 bài báo nhưng phần lớn hầu như không được trích dẫn, người kia chỉ có 10 bài nhưng bài nào cũng được trích dẫn đều đặn. Nếu chỉ đếm số bài thì người đầu hơn, còn nếu chỉ cộng lượt trích dẫn thì một hai công trình tiêu biểu có thể kéo cả tổng lên và che mất thực chất. Chỉ số h chính là nỗ lực gói cả hai khía cạnh ấy vào một con số.
Nói đơn giản, chỉ số h (h-index) là “giá trị h lớn nhất sao cho có ít nhất h bài báo, mỗi bài được trích dẫn từ h lần trở lên”. Nhà vật lý Jorge E. Hirsch công bố chỉ số này năm 2005 trên Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ (PNAS), và nó còn được gọi là chỉ số Hirsch (Hirsch index) theo họ của người đề xuất. Cách tính đơn giản nên chỉ số lan nhanh, và đến nay vẫn thường xuất hiện khi giới thiệu một nhà nghiên cứu.
Bài viết này lần lượt trình bày cách tính chỉ số h, ý nghĩa và ưu điểm của con số, những hạn chế theo lĩnh vực và thâm niên, rồi đến các chỉ số biến thể nhằm bổ sung và thái độ đúng khi đọc nó.
Con số chứa cả số bài báo lẫn lượt trích dẫn
Chỉ số h được tính như thế nào?
Thứ tự tính rất đơn giản. Xếp các bài báo của một nhà nghiên cứu theo thứ tự lượt trích dẫn từ nhiều đến ít, rồi đánh số từ đầu. Số thứ tự đứng ngay trước vị trí đầu tiên mà lượt trích dẫn nhỏ hơn số thứ tự chính là chỉ số h.
(1) Tính thử qua ví dụ
Giả sử năm bài báo có lượt trích dẫn lần lượt là 10, 8, 5, 4, 3 theo thứ tự từ nhiều đến ít. Bài thứ 4 được trích dẫn 4 lần, không nhỏ hơn số thứ tự 4, nhưng bài thứ 5 chỉ có 3 lần nên chưa đạt tới 5. Vì vậy chỉ số h là 4.
(2) So sánh hai nhà nghiên cứu
Người chỉ có một bài báo được trích dẫn cực nhiều thì dù bài đó có hàng nghìn lượt, chỉ số h vẫn là 1. Ngược lại, nếu có mười bài, mỗi bài được trích dẫn 10 lần, chỉ số h là 10. Cấu trúc này phản ánh số bài báo được công nhận đều đặn nhiều hơn là một cú nổ lớn.
Hirsch giải thích rằng ông tạo ra con số này để giảm bớt điểm yếu của những chỉ số lệch về một phía như tổng lượt trích dẫn hay số bài báo. Dù mang tên “chỉ số”, nó không phải công thức phức tạp mà là giá trị đọc ra từ một danh sách đã xếp hạng. Bài báo nhiều mà trích dẫn ít thì số thứ tự nhanh chóng vượt lượt trích dẫn nên h dừng ở mức nhỏ, còn bài báo ít thì dù trích dẫn nhiều đến đâu, số thứ tự cũng không thể tiến xa hơn nên h cũng dừng ở mức nhỏ. Vì thế phải thỏa mãn cả hai điều kiện thì giá trị mới tăng.
Con số cho biết điều gì và ưu điểm
Chỉ số h cao nghĩa là đã đều đặn công bố nhiều bài báo được trích dẫn khá nhiều. Chỉ công bố nhiều thì không làm nó tăng, và một bài bùng nổ lượt trích dẫn cũng không làm nó tăng mạnh, nên ưu điểm thường được nêu là xem xét cả lượng lẫn chất.
- Dễ tính (Simplicity): chỉ cần có lượt trích dẫn của từng bài là ai cũng tự tính được, và các cơ sở dữ liệu cùng dịch vụ tìm kiếm bài báo lớn cũng tự động tính và hiển thị.
- Giảm ảnh hưởng của một bài (Robustness): một bài được trích dẫn nhiều bất thường hay nhiều bài hầu như không được trích dẫn đều không làm giá trị dao động mạnh.
- Điểm khởi đầu để so sánh (Benchmark): có thể áp dụng theo cách tương tự không chỉ cho cá nhân mà cả cho nhóm nghiên cứu hay tạp chí khoa học.
Tuy vậy, chính Hirsch cũng nói rõ rằng một con số chỉ ước lượng đại khái được nhiều mặt của một con người. Ngay từ đầu ông đã kèm lưu ý rằng với những quyết định tác động lớn đến cuộc đời như nhân sự hay kinh phí nghiên cứu, cần xem xét thêm các yếu tố khác. Tiêu đề bài báo của ông cũng có nghĩa là “chỉ số định lượng thành quả nghiên cứu khoa học của cá nhân”, nên ý định ban đầu chỉ là một số liệu tham khảo, không phải toàn bộ việc đánh giá.
Hạn chế dao động theo lĩnh vực và thâm niên
Điểm yếu lớn nhất của chỉ số h là khó so sánh những người có điều kiện khác nhau bằng cùng một thước đo. Mỗi lĩnh vực có số tài liệu tham khảo trên mỗi bài, số bài báo mà nhà nghiên cứu công bố và quy mô cộng đồng nghiên cứu khác nhau, nên giá trị h thông thường cũng khác nhau.
(1) Khác biệt giữa các lĩnh vực
Lĩnh vực trích dẫn lẫn nhau sôi nổi và lĩnh vực không như vậy sẽ cho giá trị h khác nhau dù nghiên cứu ở cùng mức. Vì thế, để các nhà nghiên cứu khác lĩnh vực đem con số ra đọ nhau là không phù hợp. Ngay trong cùng một lĩnh vực, người làm đề tài chủ đạo và người đào sâu vào đề tài ngách nhỏ cũng có cơ hội được trích dẫn khác nhau ngay từ đầu, và chính Hirsch cũng đã chỉ ra điều này.
(2) Khác biệt về thâm niên
Bài báo và lượt trích dẫn cứ tích lũy theo thời gian nên có lợi cho nhà nghiên cứu thâm niên dài và bất lợi cho người mới. Ngoài ra, giá trị đã tăng thì không giảm lại, nên khó phản ánh những thay đổi trong hoạt động gần đây.
(3) Đồng tác giả và tự trích dẫn
Giá trị được xây từ các bài có nhiều đồng tác giả dễ được đánh giá rộng rãi. Tự trích dẫn cũng có thể làm giá trị tăng, nhưng người ta cho rằng nó chỉ tác động tới những bài có lượt trích dẫn còn thiếu một chút so với ngưỡng nên ảnh hưởng nhỏ hơn so với tổng lượt trích dẫn.
Hơn nữa, bài báo đã nằm trong nhóm h thì dù sau đó lượt trích dẫn tăng bao nhiêu cũng không cộng thêm vào giá trị. Vì thế thành quả của một nhà nghiên cứu có công trình tiêu biểu vượt trội có thể không hiện đủ trong con số.
Các chỉ số bổ sung và cách đọc đúng
Nhiều biến thể đã được đề xuất để giảm bớt những điểm yếu này. Giá trị m do chính Hirsch đưa ra là chỉ số h chia cho số năm sự nghiệp nghiên cứu, tức số năm đã trôi qua kể từ bài báo đầu tiên, giúp so sánh các nhà nghiên cứu có thâm niên khác nhau. Chỉ số g (g-index) do Leo Egghe đề xuất năm 2006 tính nặng hơn lượt trích dẫn của các bài được trích dẫn nhiều, làm dịu sự kém nhạy của chỉ số h.
Dù vậy, chỉ số nào cũng vậy, một con số không thể nói hết giá trị của nghiên cứu. Khi đọc chỉ số h, bạn nên nhớ ba điều dưới đây.
(1) Xem có cùng lĩnh vực không
Chỉ nên so sánh những người cùng lĩnh vực và có thâm niên gần nhau.
(2) Xem nội dung bài báo
Họ đã nghiên cứu gì, và ai trích dẫn như thế nào, đều nằm ngoài con số.
(3) Đừng lấy con số làm mục đích
Khi chỉ số đánh giá trở thành mục tiêu, có thể xuất hiện những méo mó như cùng nhau nâng lượt trích dẫn cho nhau.
Chỉ số h chỉ là một vạch chia tiện lợi giúp ước lượng thành quả của nhà nghiên cứu, không phải bản án. Đọc đúng bấy nhiêu điều con số nói và lấp phần còn lại bằng nội dung nghiên cứu, đó là bước đầu để dùng chỉ số h cho đúng.
