ある男がバーに来てビールを注文した。すると隣の席に座っている（なぜか白衣を着た）男が新客に訪ねた。

「あんた体重と身長はどれくらいだい？」

男は困惑しながら答えた

「188 cm、104 Kgだが何故だい？」

白衣の男はしばし考えた後に言った

「おたくのBMIは29.5だな。ああすまない私は医者だ。あんたの健康について少し気になっただけさ」

何が言いたいのかさっぱり分かりませんよね。私もさっぱりです。今回のポストでは、以前のポストに続き、Nature Chemistry 誌に掲載されていた、Tulane大学のBruce C. Gibb教授による主張を基にh-indexについて考えてみたいと思います。

Lies, damned lies and h-indices

Gibb, B. C. Nature Chem. 4, 513-514 (2012). Doi: 10.1038/nchem.1388

研究者、特に大学の研究者は主として研究を生業とし、その成果を発信することで科学の進歩に貢献することが一つの大きな役割です。では、ある研究者が優れているのか、そうでないのかはどのようにして評価すればいいのでしょうか？

新たに教授を採用したり、助教が准教授に昇格したりといった場合、多くの大学では研究業績が主な評価材料になっています。その研究業績では出版した学術論文の“数”が評価対象にされることが多いようです。当然それが全てではありませんが、論文の“数”という大変分かりやすい指標を用いれば、その研究者がどれくらいのアクティビティを持っているのかを比較的容易に推測することができます。

しかし、この方法には明らかな問題があります。それは数を出せばそれでいいのか？というものです。毎年のように学術論文誌が創刊され、そこに掲載される論文の数も右肩上がりであるのが世界の潮流です（残念ながら我が国発の論文は減少傾向だとか）。一言で学術論文と言っても玉石混合という現状では、単なる論文数に依らない評価軸が必要ではないかと考えるのが妥当です。

そこで、ケムステ読者のみなさんなら良くご存知のImpact Factor (IF)はどうでしょうか。IFはトムソンーロイター社が毎年Journal Citation Reportsに掲載しているもので、以下のように計算されます。

（該当年に過去２年に掲載の論文が引用された回数）/（前前年の掲載論文数＋前年の掲載論文数）

重要なのは掲載される論文の数と、それら掲載論文が特定の期間にどれだけの回数引用されたのかです。IFが高い雑誌は総じて採択率が低い傾向にあり、IFが高ければ高いほどその学術雑誌は価値が高いとみなされる傾向があります。生物学分野ではCell、Nature、ScienceのいわゆるCNSに掲載された論文が業績の中にあるかどうかがその研究者を計る一つの目安にまでなっているようです。ですから、研究者の論文リストを眺めて、IFが高い論文誌が沢山あればその人はきっと凄い研究をしてきたのだろうと見なす事が可能かもしれません。

しかし、このIFを用いた評価も危険性が残されています。確かに有名な雑誌に掲載されている論文かもしれませんが、その論文を個別に見た場合、本当に価値が高いのかどうかは保証されていません。有名誌に掲載はされてはいるものの、だれからも見向きもされない論文が数多くあります。

ではh-indexはどうでしょうか。h-indexは、Hirschが2005年に提案した指標であり[1]、例えば、10の論文を発表して、その論文がそれぞれ10回ずつ他の論文に引用されていればh-indexは10となります。一方、100の論文を発表していたとしても、その論文のうち10編が10回以上引用されていて、残り90編が9回の引用に留まっている場合はh-indexは10となります。すなわち、論文数を多くすればいいというものではなく、被引用数とのバランスで研究者のポテンシャルを量ろうというものになっています。ちなみにノーベル化学賞の受賞者であるE. J. Corey教授のh-indexは130を超えています。

ある論文が引用されるという事には主として二つの可能性があり、自分の主張を裏付けるようなデータが記載されている論文の著者に対して敬意を払う場合と、自分の論文にあるデータに関する説明が面倒なときに過去の事例について引用する場合です。よって引用が全て好意的とは限りません。また、引用は便利な論文を挙げる場合が多いので、総説は多くの引用を集め、オリジナルの論文が適切に引用されないなどの例も多く見られます。極端な例では、NASAによるヒ素をDNAに組み込んだ微生物に関するNature誌掲載の論文に対して、それを否定する論文でも被引用は当然されています。

IFのようにデータベースの構築法や計算方法によって左右されてしまう指標と違い(IFの計算では必ずしも全ての学術論文誌が網羅されている訳ではないという問題や、3年間という期間が妥当なのかどうかという問題が常に議論の的になります)、h-indexの場合はバイアスがかかる可能性が低いというメリットがあり、かつ現在でしたらGoogle Scholarによって誰でも誰かのh-indexのおよその数値を知る事ができるというメリットもあります（Google Scholarも全てが網羅されている訳ではありません）。

図は文献より引用

h-indexの他にもm-index、g-index、s-indexなど色々あるようですが、いくつかの指標を組み合わせてやることで、研究者の実力が客観的に評価できる日が来るのかもしれません。それらを基にして昇格や採用が決まったり、研究費の審査に使われたり、はたまた大学からのお給料が上下したりといった世の中が来るのかもしれませんね。

ここまで書いておいてなんなんですが、Gibb教授の主張ではこのh-indexを使えと言っているのかというとそうではありません(な、なんだってー)。冒頭に戻りますが、人はBMIのように何でも指標にしたがる傾向にあります。世界は指標で溢れており、ニュースを見れば日経平均株価とか、TOPIXとかありますよね。でもそいうった指標って本当に当てになるのでしょうか？ある程度というのが実情で、個別の株価は全く逆だったりします。増してや人を評価する指標なんてものが統一的にできるとはあまり思えないのです。BMIが分かったところで、その人の健康状態が何でも分かる訳ではありません。

主張のタイトルは米国の名言”There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics.“（世の中には三つの嘘がある。それは嘘、真っ赤な嘘、そして統計だ）をもじっています。研究者の評価に用いられうる様々な指標が有りますが、その数値に一喜一憂するのでは無く、研究者個々人をじっくりと評価するのが大切であるという事なのでしょう。そのためには研究者も自身の研究の価値を積極的に発信し続けなければ、広く理解をしてもらう事は出来ないという事を肝に命じる必要があります。

参考文献

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