Систематизация ограничений индекса Хирша как библиометрического показателя

Данная статья посвящена систематизации ограничений индекса Хирша как библиометрического индикатора в условиях современной научно-информационной экосистемы. Актуальность темы обусловлена ростом зависимости кадровых, грантовых и институциональных решений от количественных метрик при одновременном формировании норм ответственного оценивания в рамках инициатив DORA и CoARA, а также изменением национальных регуляторных режимов. Цель исследования – систематизация и всесторонний анализ ключевых ограничений индекса Хирша и его модификаций, пригодный для использования в оценочных практиках научных и технических библиотек, исследовательских подразделений и экспертных советов. Методологически реализуется аналитический нарративный обзор с элементами обзора предметной области: на основе структурированного поиска в Web of Science, Scopus, Google Scholar, Crossref/OpenAlex и RSCI/ядре РИНЦ за 2020–2025 гг. анализируются рецензируемые наукометрические исследования, инфраструктурные отчеты и регулятивные документы, в которых индекс Хирша выступает центральным объектом рассмотрения. Путем тематико-количественной группировки и критического синтеза вторичных данных выделено три блока ограничений: метрико-методологический и реплицируемостный, инфраструктурно-этический и управленческо-регулятивный; показаны вариативность значений индекса Хирша в зависимости от используемой базы данных, волатильность значений индекса, чувствительность к самоцитированию, структуре соавторства, режимам открытого доступа, ретракциям и протокольным различиям поиска. На основании сопоставления международной и российской повестки формулируется операциональная схема ответственного применения индекса Хирша внутри многоиндикаторного досье, включающая требования к нормализации, учету авторских вкладов и прозрачности протоколов извлечения данных. Новизна данной работы заключается в интеграции разрозненных результатов недавних исследований в единую управленческую рамку, которая учитывает быстроменяющуюся инфраструктуру метаданных и специфику российского сегмента и тем самым расширяет инструментальный арсенал библиотечно-информационной аналитики.

1. DORA reaches 25,000 signatures // San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA). 03.06.2024. URL: https://sfdora.org/2024/06/03/dora-reaches-25000-signatures/ (accessed: 12.10.2025).

2. Ibrahim H., Liu F., Zaki Y., Rahwan T. Citation manipulation through citation mills and preprint servers // Scientific Reports. 2025. Vol. 15. Article 5480. 13 p. DOI 10.1038/s41598-025-88709-7.

3. Ioannidis J. P. A. August 2024 data-update for «Updated science-wide author databases of standardized citation indicators» // Elsevier Data Repository. 16.09.2024. Вер. 7. DOI 10.17632/btchxktzyw.7. URL: https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/7 (accessed: 12.10.2025).

4. Linking citation and retraction data reveals the demographics of scientific retractions among highly cited authors / Ioannidis J. P. A., Pezzullo A. M., Cristiano A., Boccia S. et al. // PLOS Biology. 2025. Vol. 23, № 1. e3002999. С. 1–11. DOI: 10.1371/journal.pbio.3002999.

5. Google Scholar, Web of Science, and Scopus: a systematic comparison of citations in 252 subject categories / Martín-Martín A., Orduna-Malea E., Thelwall M. et al. // Journal of Informetrics. 2018. Vol. 12, № 4. С. 1160–1177. DOI 10.1016/j.joi.2018.09.002.

6. Comparison of datasets citation coverage in Google Scholar, Web of Science, Scopus, Crossref, and DataCite / Gerasimov I., KC B., Mehrabian A. et al. // Scientometrics. 2024. Vol. 129. С. 3681–3704. DOI 10.1007/s11192-024-05073-5.

7. Comparison of h-индекс and other bibliometrics in Google Scholar and Scopus for articles published by translational science trainees / Davis L. D., Gilmore C. M., Vargus A. et al. // Humanities and Social Sciences Communications. 2025. Vol. 12. Art. 153. 4 с. DOI 10.1057/s41599-025-04462-2.

8. Vishwakarma R., Banerjee S. Billions at Stake: How Self-Citation Adjusted Metrics Can Transform Equitable Research Funding. arXiv (preprint), версия v3 от 11.05.2025. 8 с. DOI 10.48550/arXiv.2504.20081. URL: https://arxiv.org/abs/2504.20081 (accessed: 12.10.2025).

9. Liu M.-Y., Chien T.-W., Chou W. The Hirsch-индекс in self-citation rates with articles in Medicine (Baltimore): Bibliometric analysis of publications in two stages from 2018 to 2021 // Medicine (Baltimore). 2022. Vol. 101, № 45. e31609. DOI 10.1097/MD.0000000000031609.

10. Exploring Impact and Variability of Research Productivity Among Academic Orthopaedic Leaders / Farooq H., Gaetano A., Shivdasani K. et al. // JBJS Open Access. 2024. Vol. 9, № 4. e24.00085. DOI 10.2106/JBJS.OA.24.00085.

11. Perneger T. Authorship and citation patterns of highly cited biomedical researchers: a cross-sectional study // Research Integrity and Peer Review. 2023. Vol. 8. Article 13. DOI 10.1186/s41073-023-00137-1. URL: https://researchintegrityjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s41073-023-00137-1 (accessed: 12.10.2025).

12. Meho L. I., Akl E. A. Using Bibliometrics to Detect Unconventional Authorship Practices and Examine Their Impact on Global Research Metrics, 2019–2023. arXiv (preprint), v1 от 07.07.2024. 17 с. DOI: 10.48550/arXiv.2407.18331. URL: https://arxiv.org/abs/2407.18331 (accessed: 12.10.2025).

13. Dotson D. S. Mega-authorship implications: How many scientists can fit into one cell? // Accountability in Research. 2025. Vol. 32, № 4. С. 612–635. DOI 10.1080/08989621.2024.2318790.

14. Fassin Y. The average citation ha-индекс // ISSI Newsletter. 2020. Т. 16, № 4. С. 64–67.

15. Samokhodkin E. V., Elzon A. A. Analysis of the Relationship Between Scientific Interest and Publication Dynamics on Artificial Intelligence in the Russian Federation (2020–2024) // Scientific and Technical Information Processing. 2025. Vol. 52. P. 152–160. DOI 10.3103/S0147688225700182.

16. Koltun V., Hafner D. The h-индекс is no longer an effective correlate of scientific reputation // PLOS ONE. 2021. Т. 16, № 6. e0253397. DOI 10.1371/journal.pone.0253397.

17. Lippi G. Assessing the Reliability of Google Scholar in Predicting Scopus Citation Metrics // Top Italian Scientists Journal. 2025. Т. 25. HCDR6921. DOI 10.62684/HCDR6921.

18. Irreproducibility in searches of scientific literature: A comparative analysis / Pozsgai G., Lövei G. L., Vasseur L. et al. // Ecology and Evolution. 2021. Т. 11, № 21. С. 14658–14668. DOI 10.1002/ece3.8154.

19. Van Noorden R. More than 10,000 research papers were retracted in 2023 – a new record // Nature. 2023. Т. 624, № 7992. С. 479–481. DOI: 10.1038/d41586-023-03974-8.

20. Springer Nature retracted 2,923 papers last year // Retraction Watch. 17.02.2025. URL: https://retractionwatch.com/2025/02/17/springer-nature-journal-retractions-2024/ (accessed: 12.10.2025).

21. Scopus as a curated, high-quality bibliometric data source for academic research in quantitative science studies / Baas J., Schotten M., Plume A. M. et al. // Quantitative Science Studies. 2020. Т. 1, № 1. С. 377–386. DOI 10.1162/qss_a_00019.

22. Reference Coverage Analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus [preprint] / Culbert J. H., Hobert A., Jahn N. et al. arXiv:2401.16359, v3. 2024. 20 с. DOI 10.48550/arXiv.2401.16359. URL: https://arxiv.org/abs/2401.16359 (accessed: 12.10.2025). Примеч.: в версии для печати – Scientometrics, 2025. DOI 10.1007/s11192-025-05293-3.

23. Koo M., Lin S.-C. An analysis of reporting practices in the top 100 cited health and medicine-related bibliometric studies from 2019 to 2021 based on a proposed guidelines // Heliyon. 2023. Т. 9, № 6. e16780. DOI 10.1016/j.heliyon.2023.e16780.

24. Guidance for the Reporting of Bibliometric Analyses: A Scoping Review / Ng J. Y., Liu H., Masood M. // Quantitative Science Studies. 2025. Т. 6. С. 1–34. DOI 10.1162/qss.a.12.

25. Preliminary guideline for reporting bibliometric reviews of the biomedical literature (BIBLIO): a minimum requirements / Montazeri A., Mohammadi S., Hesari P. M. et al. // Systematic Reviews. 2023. Т. 12. Art. 239. DOI 10.1186/s13643-023-02410-2.

26. Рубинштейн А. Я. О наукометрических рейтингах и журнальной ВАКханалии // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 27, № 2. С. 290–305.

27. CoARA Reaches 700 Member Milestone // Coalition for Advancing Research Assessment (CoARA). 19.11.2024. URL: https://coara.org/news/coara-reaches-700-member-milestone/ (accessed: 13.10.2025).

28. Публикационная активность российских ученых в новых реалиях // Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. 11.12.2023. URL: https://issek.hse.ru/news/879121802.html (дата обращения: 13.10.2025).

29. Polischuk P. 2024 public data file now available, featuring new experimental formats // Crossref Blog. 14.05.2024. DOI 10.64000/33ahz-xyg07. URL: https://www.crossref.org/blog/2024-public-data-file-now-available-featuring-new-experimental-formats/ (accessed: 13.10.2025).

30. Hendricks G., Ofiesh L., Pentz E. A progress update and a renewed commitment to community // Crossref Blog. 12.12.2024. DOI 10.64000/bm6g0-gvy36. URL: https://www.crossref.org/blog/a-progress-update-and-a-renewed-commitment-to-community/ (accessed: 13.10.2025).

31. Library Research News: October 2024 Edition // Deakin University Library. 02.10.2024. URL: https://blogs.deakin.edu.au/article/library-research-news-october-2024-edition/ accessed: 13.10.2025).

32. Geysen F. Discover OpenAlex: A free, open and global research tool // OpenScience blog (Wageningen University & Research). 08.12.2024. URL: https://weblog.wur.eu/openscience/openalex/ (accessed: 13.10.2025).

33. Reference coverage analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus / Culbert J. H., Hobert A., Jahn N. et al. // Scientometrics. 2025. Т. 130. С. 2475–2492. DOI 10.1007/s11192-025-05293-3.

34. Meadows A. Better Together: ORCID and Other Researcher Identifiers // The Scholarly Kitchen. 16.07.2025. URL: https://scholarlykitchen.sspnet.org/2025/07/16/better-together-orcid-and-other-researcher-identifiers/ (accessed: 13.10.2025).

35. cOAlition S office. Plan S: 2023 Annual Review. 02.2024. 54 с. URL: https://www.coalition-s.org/wp-content/uploads/2024/02/PlanS-2023-annual-review.pdf (accessed: 13.10.2025).

36. National Center for Science and Engineering Statistics (NCSES). Open-Access Publishing in a Global Context. NSF 25–347. 06.08.2025. Alexandria, VA: U.S. National Science Foundation. 15 с. URL: https://ncses.nsf.gov/pubs/nsf25347/assets/nsf25347.pdf (accessed: 13.10.2025).

37. Hybrid Gold Open Access Citation Advantage in Clinical Medicine: Analysis of Hybrid Journals in the Web of Science / Saravudecha C., Na Thungfai D., Phasom C. et al. // Publications. 2023. Т. 11, № 2. Art. 21. 9 с. DOI 10.3390/publications11020021.

38. Тимохович А. Н., Самоходкин Е. В., Эльзон А. А. Исследование коммуникационных инструментов для формирования лояльности к научной организации // Социология науки и технологий. 2025. Т. 16, № 3. С. 201–221. DOI 10.24412/2079-0910-2025-3-201-221.

39. Chawla D. S. The citation black market: schemes selling fake references alarm scientists // Nature. 2024. Т. 632. С. 966. DOI 10.1038/d41586-024-01672-7.

40. Citation manipulation through citation mills and pre-print servers / Ibrahim H., Liu F., Zaki Y., Rahwan T. // Scientific Reports. 2025. Т. 15. Art. 5480. 13 с. DOI 10.1038/s41598-025-88709-7.

41. Examining bias perpetuation in academic search engines: An algorithm audit of Google and Semantic Scholar / Kacperski C., Bielig M., Makhortykh M. et al. // First Monday. 2024. Т. 29, № 11. С. 1–20. DOI 10.5210/fm.v29i11.13730.

42. Top publications // Google Scholar. URL: https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues (accessed: 13.10.2025).

43. Samokhodkin E. V., Elzon A. A. Social Threats of Artificial Intelligence: Classification and Risk Assessment // Scientific and Technical Information Processing. 2025. Vol. 52. P. 263–271. DOI 10.3103/S0147688225700674.

44. Самоходкин Е. В., Эльзон А. А. Подходы к формализации нормативного поведения автономных интеллектуальных агентов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2025. № 4. С. 35–46. DOI 10.14357/20718594250403.