H指数（H-index）是一个用于评估研究人员学术产出数量与水平的混合量化指标。它由美国物理学家乔治·赫希（Jorge Hirsch）在2005年提出，旨在量化科研人员作为独立个体的研究成果
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H指数的定义和计算方法
H指数的定义是：一个科研人员在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，那么他的H指数就是N。例如，如果某科研人员发表了900篇文章，其中有107篇被引用了107次以上，那么他的H指数就是107
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计算H指数的具体步骤如下：
将研究者的所有SCI论文按被引次数从高到低排序。
从前往后查找排序后的列表，只要当前的引用量大于当前的索引值，则H指数加1，最后得到的结果即为最终的H指数
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H指数的应用场景和优缺点
H指数可以综合一个研究者发表论文的质量和数量，从而进行评价。它不仅用于评估个人的学术影响力，还可以用于评价期刊的影响力。例如，谷歌推出了H5指数，以5年为时间窗口，统计期刊在五年内至少有H篇文章获得了至少H条引用，从而综合评价期刊的发表质量和数量
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H指数的优缺点
优点：
综合质量与数量：H指数能够综合考虑研究者的发表论文数量和引用次数，较为全面地反映其学术影响力。
易于计算：相对于其他指标，H指数的计算相对简单，容易获取。
缺点：
时间依赖性：H指数很大程度上依赖于研究人员的学术生涯时间，时间越长，H指数越大。此外，H指数只会增长不会下降，这对于年轻科学家来说可能不公平
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H指数（H-index）是一个混合量化指标，可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。H指数是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施（Hirsch，赫希 [2-3]）提出 [1]的。其又称h因子 [4]、高引用次数 [2]等。
中文名H指数
外文名H-index
别 名h因子、高引用次数
类 型一个混合量化指标
作 用评估研究人员的学术产出数量与水平
最初提出者Jorge Hirsch（赫希 [2-3]）
目录
1指数定义
2历史发展
▪发展
▪引入
▪分类
▪改进
▪平衡
3应用价值
4评价
指数定义
播报
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H指数（也叫h-index ）是一个混合量化指标，最初是由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·赫希（Jorge Hirsch，赫希 [2-3]）在2005年的时候提出来的，其目的是量化科研人员作为独立个体的研究成果。Hirsch的原始定义是，一名科学家的h指数是指其发表的Np篇论文中有h篇每篇至少被引h次、而其余Np-h篇论文每篇被引均小于或等于h次(A scientist has index h if h of his or her Np papers have at least h citationseach and the other(Np-h) papers have≤h citation each)。
h指数被认为是对先前众多衡量指标的一大改进；先前的衡量指标都倾向于关注科研人员在其发表论文的期刊，因而，它们都假定作者的贡献等同于期刊的平均值。如果一位科学家的出版成果以它们被引生命周期的数字进行排序的话，那么h指数就是一个最大值，这个最大值是指每篇论文至少被引了h次的h篇文章。
另外H指数也是赫芬达尔-赫希曼指数，也就是HHI指数的简称，是某特定行业市场上所有企业的市场份额的平方和。
历史发展
播报
编辑
发展
加州大学圣地亚哥分校物理学家乔治·赫希 [2-3]（Jorge E．Hirsch）提出的一种定量评价科研人员学术成就的方法———h指数。
h代表“高引用次数”（high citations）。一个人的h指数是指在一定期间内他发表的论文至少有h篇的被引频次不低于h次。
例如，赫希本人的h指数是49，这表示他已发表的论文中，每篇被引用了至少49次的论文总共有49篇。
赫希认为h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。
引入
H-index，又称为h指数或h因子（h-factor），是一种评价学术成就的新方法。h代表“高引用次数”（high citations），一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。例如，某人的h指数是20，这表示他已发表的论文中，每篇被引用了至少20次的论文总共有20篇。生物学家的h指数都偏高，表明h指数就像其他指标一样，不适合用于跨学科的比较。
分类
在Bornmann看来，文献计量指数的价值在于这个指数在多大程度上预测了同行评估的结果。在一篇与他人合作的论文中该论文发表在《信息科学和技术美国学会会刊》(Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol. 59, No. 5, pp. 830–837)，Bornmann 分析了九种不同的指数，试图发现这些指数是否在原先的h指数基础上有所改进，尤其是考察他们准确预测同行评估结果的能力。
他发现存在两种基本类型的指数：能够更好地反映核心作品集的质量的指数和能够更好地反映核心作品集的影响力的指数。所谓核心作品集是指落入到h指数范围的文章。在一项旨在证实这些研究发现的更为深入的研究项目中，Bornmann利用693 名申请德国海德堡欧洲分子生物学研究机构的长期奖学金项目的申请人进行检测。该项研究再次确认了存在上面提到的两种基本类型的指数。
这非常有用，因为那些能够更好反映核心作品集的影响力的指数是与申请人的同行意见相一致的。“这两项研究的结果表明存在一种经验式的，渐增式的贡献，这种贡献是与部分迄今为止基于h指数进行改进的h指数变体有关，也就是说，与那些描述在核心作品集中的文章的影响力的变体是相关的，”Bornmann这么阐述道。
改进
自被提出后，h指数快速赢得了广泛认同，并颇为流行。Lutz Bornmann（在苏黎世的瑞士理工联合研究院做博士后研究，研究领域涉及文献计量学、科学计量学和同行评审制度）解释说，这在很大程度上是因为h指数概念简单、易于计算，但同时对科学家的长期累积的研究成果的影响力又能提供一个强有力的评估。
但是，h指数也遭受了一些批评，主要是以下几个方面：
· h指数对科学家论文集（即科学家迄今为止发表的全部论文，这些全部论文代表了这位科学家的学术声誉）中的被大量引用的某一篇或几篇论文并不敏感。
· h指数在很大程度上依赖于科学家的学术生涯时间，这也就意味着h指数对于从事学术生涯时间大致相同的科学家之间才具有比较意义；
· 随着时间的推移，某位科学家的h指数只能增长或者保持不变；h指数从来不会下降，因而也就不能反映出科学家的学术休止状态、退休甚至死亡。
为了试图解决h指数的一个或者多个缺点，人们尝试提出了众多的h指数变体，其中包括m 商，g指数，h(2)指数，a指数，m指数，r指数，ar指数以及hw指数。其中，m商是由赫希本人提出来的，m商根据科学家从事学术生涯的年份对h指数进行划分，从而解决了h指数的大小与科学家从事学术研究的时间长短直接关联的问题。
平衡
该领域的部分科研人员指出：文献计量学家在评估某位科学家的学术产出以及学术贡献时应该同时综合使用多种指数。Bornmann赞成这种观点，同时补充说他的研究结果表明综合不同指数的最佳办法是保证从每一类别中选择一个指数。
应用价值
播报
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“对所有指数进行分析后，利用两种基本类型的指数——衡量学术产出和衡量学术影响力—— 将结果与真实的同行评估结果进行匹配是最接近于同行评估结果的，”他解释说，“在将来，无疑我们将需要更少的h指数变体，但需要更多的实证研究，这些研究将利用来自不同学科领域的数据集检测他们的实际应用价值。”
评价
播报
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2020年1月赫希曾撰文表示：“我提出了 H-index，希望它能成为一个评估科学成就的客观标准。我觉得大体上它做到了。但是我相信，它也会大错特错，产生意料之外的严重负面影响。” [2]
文献计量学专家们曾经指出，以h因子度量研究影响力的证据有逻辑问题。常见的说法是：因为诺贝尔奖获得者的h因子普遍较高，所以高h因子说明学者的影响力大。但这并不能证明低h因子的研究人员影响力低下。相反，一个看起来很低的h因子背后，可能隐藏着有很高科学影响的成就。 [4]
