학자 업적 평가지수. H-index and G-index

# 나는 개인적으로 MLB. 미국 메이저리그 야구를 좋아한다. 다양한 야구 타이틀, 홈런왕, 타격왕 등은 분명한 숫자로 정해지지만, MVP, 사이영상(최고투수상), 그리고 명예의전당 선정 등은 투표를 통해 정해진다. 투표라는 것은 항상 사람들의 주관적인 인식에 따라 결정되므로 예상하기가 힘들다. 그래서 많은 스포츠 전문가들은 선수의 업적을 평가하는 지표를 만들었다. 투수의 여러 지표를 종합한 사이영 포인트라는 것이 있고, 명예의 전당은 선수의 전체 커리어를 통해 임팩트와 꾸준함 두 가지를 고려하여 블랙잉크, 그레이잉크라는 지수를 만들었다. 이러한 지수는 다양한 선수들을 비교하는 아주 간단한 기준을 제공해 준다는 점에서 흥미롭다.

 

# 그런데 학자들에게도 비슷한 '평가지수'가 있다. 학자들의 최고의 영광은 노벨상인데, 역시 이것도 사람들의 합의로 결정된다는 약점이 있다. 학자들의 학문적 역량을 나타내는 제일 쉬운 수치는 발표한 논문 개수인 publication, 그리고 인용 횟수인 citation. 하지만 이것만으로는 한계가 있다. 그래서 사람들이 이 두 수치에 근거하여, 학자들의 커리어를 비교할 index를 만들었는데, 대표적인 것이 물리학자 Hirsch가 만든 H-index와 이를 보완하기 위해 만들어진 G-index이다. 두 수치 모두 우수한 논문을 얼마나 써냈는가를 체크한다는 점에서, 임팩트와 꾸준함 모두를 고려하고 있다.

 

 

# 만드는 방법은 간단하다. Thomas Sargent의 수치를 보면 H는 46, G는 88인데, H-index가 46이면 이는 인용횟수가 46을 넘는 논문을 46편 썼다는 뜻이다. 그리고 G-index가 88인데 이것은 그의 많이 인용된 88편의 논문의 인용횟수 평균이 88개라는 뜻이다. 가장 많이 인용된 논문부터 차례로 논문들을 나열하면 이 수치를 그림으로 표현할 수 있고 또 이 지수는 유일하게 계산된다는 것을 알 수 있다. 또한 아주 훌륭한, 아주 많이 인용된 논문을 몇 편 썼다면 이것은 H-index에는 반영되지 않지만 G-index는 평균을 고려하므로 반영이 된다.

 

 

 

# 예를 하나 더 들어 보자. Lucas의 H index는 Sargent 보다 낮지만, G index는 Sargent보다 높다. 이것은 그는 상대적으로 논문 편수는 적지만, 확실한 임팩트가 있는 논문은 많이 썼다는 뜻이다. 물론 모든 지표가 그렇듯이 이 인덱스도 단점이 있는데, 각 학문마다 인용하는 논문의 범위, 논문의 분량 및 횟수가 다르기 때문에 다른 학문의 학자를 비교하는 것은 거의 의미가 없다. 또한 엄청난 논문 몇 개만 쓰고 요절한 학자는 적은 지수를 받게 된다. 또한 논문을 공저한 경우에 대한 보정이 되어 있지 않다. 결국 그럭저럭 재미삼아 살펴볼 수는 있지만 절대적인 지수는 될 수 없다. 예를 들면 지리학 쪽에서 많은 인용을 받는 Paul Krugman이나, 실험경제학을 통해 엄청난 논문들을 찍어내고 있는 John List의 경우는 수치가 훨씬 높게 나올 수밖에 없다.

 

# 위에 사진들을 걸어둔 것처럼, microsoft academic search (academic,research.microsoft.com)에서는 학자를 검색하면 그의 여러 업적, 인용횟수-논문횟수 및 G-index, H-index를 쉽게 검색할 수 있으며 학자간의 네트워크, 코워커들도 옆에 올라온다. 공부 안 될 때 심심할 때 여러 교수님들 이름 찾아보기 딱 좋게 되어 있다. 참고로, 나는 개인적으로 논문 검색은 구글스콜라 - scholar.google.com 을 자주 이용하며, 밑에 올라오는 그 논문을 인용한 논문 검색 및 논문의 다양한 버전 검색 (working paper 등)을 활용하고 있다. 하지만 찾기 힘든 논문은 그냥 저널 홈페이지에서 찾는 게 제일 편한 듯. 

 

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