Assessing Methodological Distortions in the Clarivate Highly Cited Researchers List: International Comparisons and a Reform Framework
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे होल काउंटिंग (whole counting) और उद्धरण असमानताएं (citation disparities) अंतर्राष्ट्रीय तुलनाओं को विकृत करती हैं, क्लैरिवेट हाईली साइटेड रिसर्चर्स सूची की पद्धतिगत सीमाओं की आलोचना करता है, और अंशिक गणना (fractional counting), क्षेत्र सामान्यीकरण (field normalization) और बेहतर लेखक विसंगति निवारण (author disambiguation) के माध्यम से इन पूर्वाग्रहों को दूर करने के लिए एक सुधार ढांचे का प्रस्ताव करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि विज्ञान की दुनिया एक विशाल, वैश्विक खेल लीग की तरह है। हर साल, क्लेरिवेट (Clarivate) नामक एक प्रसिद्ध संस्था एक "हॉल ऑफ फेम" सूची जारी करती है जिसे हाइली साइटेड रिसर्चर्स (HCR) कहा जाता है। यह सूची उन शीर्ष 1% वैज्ञानिकों की पहचान करने के लिए है जिनका काम उनके साथियों द्वारा सबसे अधिक पढ़ा और संदर्भित किया जाता है। विश्वविद्यालय और सरकारें इस सूची का उपयोग यह तय करने के लिए करती हैं कि किसे फंडिंग, पदोन्नति और प्रतिष्ठा दी जाए।
हालाँकि, यह शोध पत्र तर्क देता है कि खेल के नियम पक्षपाती हैं। लेखक, एफ. पाचको-टोरगल (F. Pacheco-Torgal) का सुझाव है कि क्लेरिवेट जिस तरह से अंक गिनता है वह त्रुटिपूर्ण है, जिससे वास्तव में "सर्वश्रेष्ठ" वैज्ञानिक कौन है, इसका एक विकृत दृश्य सामने आता है।
यहाँ सरल उपमाओं का उपयोग करके शोध पत्र के तर्कों का विवरण दिया गया है:
1. "होल काउंटिंग" (संपूर्ण गणना) की समस्या: ग्रुप फोटो की खामी
समस्या: वर्तमान में, क्लेरिवेट "होल काउंटिंग" नामक पद्धति का उपयोग करता है। कल्पना कीजिए कि वैज्ञानिकों की एक 200 सदस्यों की टीम एक क्रांतिकारी शोध पत्र लिखती है। यदि उस पेपर को 500 साइटेशन (अन्य वैज्ञानिकों द्वारा उल्लेख) मिलते हैं, तो क्लेरिवेट उन 200 लेखकों में से प्रत्येक को 500 अंक देता है।
उपमा: यह एक ग्रुप फोटो की तरह है जहाँ फोटो खींचने वाले या भारी काम करने वाले व्यक्ति की परवाह किए बिना, फोटो में होने के कारण हर किसी को स्वर्ण पदक मिल जाता है।
परिणाम: यह उन वैज्ञानिकों के स्कोर को अत्यधिक बढ़ा देता है जो बहुत बड़ी टीमों में काम करते हैं (जो जीव विज्ञान या भौतिकी जैसे क्षेत्रों में आम है)। यह व्यक्तिगत प्रतिभा के बजाय एक बड़े क्लब का हिस्सा होने को पुरस्कृत करता है। शोध पत्र "फ्रैक्शनल काउंटिंग" (आंशिक गणना) अपनाने का सुझाव देता है, जहाँ 500 अंकों को 200 तरीकों से विभाजित किया जाएगा, जिससे प्रत्येक वैज्ञानिक को केवल 2.5 अंक मिलेंगे। यह व्यक्तिगत योगदान का अधिक निष्पक्ष प्रतिबिंब होगा।
2. "सेब बनाम संतरे" की समस्या: अलग-अलग खेल, एक ही ट्रॉफी
समस्या: विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों की "साइटेशन संस्कृतियाँ" अलग-अलग होती हैं। कुछ क्षेत्र, जैसे कि चिकित्सा, हजारों शोध पत्र प्रकाशित करते हैं और एक-दूसरे को लगातार साइट देते हैं। अन्य क्षेत्र, जैसे गणित या इंजीनियरिंग, कम शोध पत्र प्रकाशित करते हैं और उन्हें कम बार साइट देते हैं।
उपमा: कल्पना कीजिए कि एक दौड़ में स्प्रिंटर (चिकित्सा) 10 सेकंड में 100 मीटर दौड़ते हैं, और मैराथन धावक (गणित) 3 घंटे में 42 किलोमीटर दौड़ते हैं। यदि ट्रॉफी उसे दी जाती है जो एक एकल घंटे में सबसे तेज़ दूरी तय करता है, तो स्प्रिंटर हमेशा जीतेंगे, भले ही मैराथन धावक अविश्वसनीय रूप से कुशल हों।
परिणाम: वर्तमान सूची इन अंतरों को ठीक से समायोजित नहीं करती है। यह उन क्षेत्रों का पक्ष लेती है जो स्वाभाविक रूप से अधिक साइटेशन उत्पन्न करते हैं, जिससे धीमी गति वाले क्षेत्रों के वैज्ञानिक वास्तव में जितने प्रभावशाली हैं, उससे कम प्रभावशाली दिखाई देते हैं।
3. "स्व-प्रचार" और "नाम भ्रम" की समस्या
समस्या: वर्तमान सूची यह सख्ती से नहीं हटाती है कि एक वैज्ञानिक अपने स्वयं के कार्य को कितनी बार साइट देता है (स्व-साइटेशन/self-citation), और न ही यह दो समान नाम वाले वैज्ञानिकों (जैसे, "जे. स्मिथ") के बीच पूरी तरह से अंतर कर पाती है।
उपमा: यह एक लोकप्रियता प्रतियोगिता की तरह है जहाँ आप भीड़ में अपना नाम चिल्लाकर अपने स्कोर को बढ़ा सकते हैं, और जहाँ दो अलग-अलग लोगों को गलती से एक ही नाम टैग के कारण एक ही पुरस्कार का श्रेय मिल सकता है।
परिणाम: यह स्कोर को कृत्रिम रूप से बढ़ा सकता है और गलत व्यक्ति को श्रेय दे सकता है।
"डिस्टॉर्शन रेशियो" (विकृति अनुपात): दो स्कोरबोर्ड की तुलना
इन खामियों को साबित करने के लिए, लेखक क्लेरिवेट की सूची की तुलना एक अन्य प्रसिद्ध सूची, स्टैनफोर्ड टॉप 0.5% साइंटिस्ट्स से करता है। स्टैनफोर्ड सूची अधिक निष्पक्ष नियमों (अंकों को विभाजित करना, स्व-साइटेशन को हटाना और बेहतर नाम-जांच) का उपयोग करती है।
लेखक ने यह देखने के लिए एक "डिस्टॉर्शन रेशियो" (विकृति अनुपात) बनाया कि दोनों सूचियाँ आपस में कितनी असहमत हैं।
- यदि अनुपात 1.0 है: दोनों सूचियाँ इस बात पर सहमत हैं कि किसी देश में कितने वैज्ञानिक हैं।
- यदि अनुपात अधिक है (जैसे 2.0+): क्लेरिवेट की सूची उस देश की संख्या को निष्पक्ष स्टैनफोर्ड सूची की तुलना में अधिक दिखा रही है।
- यदि अनुपात कम है (जैसे 0.5): क्लेरिवेट की सूची उस देश को कम दिखा रही है।
निष्कर्ष:
- चीन: इसमें उच्चतम विकृति देखी गई। क्लेरिवेट की सूची दिखाती है कि उनके पास स्टैनफोर्ड सूची के सुझाव की तुलना में दोगुने शीर्ष वैज्ञानिक हैं। लेखक का सुझाव है कि यह इसलिए है क्योंकि चीनी शोधकर्ता अक्सर विशाल सहयोगात्मक टीमों में होते हैं जो "होल काउंटिंग" नियम से लाभ उठाते हैं।
- नार्वे, जापान, इटली, कनाडा: ये देश क्लेरिवेट की सूची में "कम प्रतिनिधित्व" वाले थे। उनके वैज्ञानिक स्टैनफोर्ड सूची की तुलना में यहाँ कम बार दिखाई दिए, जिसका कारण संभवतः उनकी शोध संस्कृति है जिसमें छोटी टीमें या अलग साइटेशन आदतें शामिल हैं, जिन्हें वर्तमान नियम दंडित करते हैं।
- नोबेल पुरस्कार परीक्षण: शोध पत्र एक चौंकाने वाला सांख्यिकीय तथ्य नोट करता है: क्लेरिवेट की सूची में केवल लगभग 10% नोबेल पुरस्कार विजेता शामिल हैं। इसके विपरीत, स्टैनफोर्ड सूची में 90% से अधिक शामिल हैं। यह सुझाव देता है कि क्लेरिवेट की सूची दुनिया के कई वास्तविक महान वैज्ञानिक दिमागों को छोड़ रही है।
प्रस्तावित समाधान: तीन स्तंभों वाला सुधार
लेखक यह नहीं कहता कि सूची को रद्द कर दिया जाना चाहिए, बल्कि यह कहता है कि इसे तीन स्तंभों का उपयोग करके एक बड़े बदलाव की आवश्यकता है:
- अंकों को विभाजित करें: "फ्रैक्शनल काउंटिंग" पर स्विच करें ताकि टीम के सदस्यों के बीच श्रेय निष्पक्ष रूप से साझा किया जा सके।
- मैदान को समान बनाएं: अपने विशिष्ट, संकीर्ण क्षेत्रों के भीतर वैज्ञानिकों की तुलना करने के लिए बेहतर गणित का उपयोग करें (उदाहरण के लिए, एक हृदय सर्जन की तुलना केवल अन्य हृदय सर्जनों से करें, न कि एक भौतिक विज्ञानी से)।
- डेटा को साफ करें: स्व-साइटेशन को सख्ती से हटा दें और सही "जे. स्मिथ" को श्रेय सुनिश्चित करने के लिए अद्वितीय आईडी नंबरों (जैसे ORCID) का उपयोग करें।
मुख्य निष्कर्ष
शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि क्लेरिवेट की 'हाइली साइटेड रिसर्चर्स' सूची लोकप्रिय और प्रभावशाली है, लेकिन इसके वर्तमान नियम एक ऐसे फिल्टर की तरह काम करते हैं जो वास्तविकता को विकृत करते हैं। यह बड़ी टीमों और उच्च-साइटेशन वाले क्षेत्रों का पक्ष लेता है जबकि संभावित रूप से अन्य क्षेत्रों के वास्तविक व्यक्तिगत शोधकर्ताओं को छिपा देता है। जब तक नियमों को ठीक नहीं किया जाता, तब तक हमें फंडिंग या विश्वविद्यालय रैंकिंग के बारे में बड़े निर्णय लेने के लिए इस सूची का उपयोग करते समय बहुत सावधान रहना चाहिए।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।