El famoso factor h (y el g tambien...): como calcularlo... aproximadamente.

Si, si, el famoso factor "H" (o "h", cada uno lo pone a la suya). Hoy toca hablar de un par de formas de calcular dicho factor. Como algunos de vosotros ya sabréis, la fiebre de la "numeritis" hace tiempo que afecta a aquellos que nos dedicamos a la generación de conocimiento (aka científicos s.l.). 

Hasta ahora el Dios de los factores era el de "impacto" de la revista en la que publicabas; desde hace unos años y gracias al Dr. Jorge E. Hirsch, Catedrático de Física de la Universidad de California, apareció un nuevo factor: el "h". Este ha tenido bastante éxito en el mundo científico, aunque después han aparecido otros factores que, al calcularse, priman a los artículos más citados en contraposición a la "vida media" por la que aboga el susodicho factor "h". Entre todos ellos destaca el factor "g", que empieza a estar ampliamente aceptado. Todo un rollo. Para aquel que quiera abundar en el tema existe todo un conjunto de artículos de opinión sobre estos factores aunque, a modo de resumen, este de Ricardo García es un resumen bastante decente (a mi parecer, claro).

Calcular los factores "a mano" no es difícil, pero es toda una lata, sobretodo si ya llevas un tiempo en el mundillo de las publicaciones y gastas parte de tu tiempo buscando entre los arcanos electrónicos para generar una tremenda lista de citas. Estos factores se pueden calcular utilizando servicios "de pago" como Web of Knowledge o Scopus; ambos servicios son bastante incompletos, sobretodo cuando necesitamos los malditos factores para que nos evalúen (!!!) la productividad, ya que en ellos únicamente aparecen aquellos artículos (y citas asociadas) que obtienen a partir de revistas de sus propias bases de datos (WoK de Thompson; Scopus de Elsevier, esencialmente). Aunque progresivamente incluyen más y más revistas, tesis, disertaciones, etc, les ha tomado la delantera, y con buen margen, Google Scholar (o Google Académico, en la versión hispanohablante). Problema: G-Scholar no está programado para calcular dichos factores (¿hasta cuando?...voy a ver si me acuerdo y les escribo para que lo incluyan). 

Por suerte (como siempre) hay alguna alma bondadosa que ha perdido (?) el tiempo fabricando algún artilugio informático para salvarnos de las garras de Thompson o Elsevier y, de paso, del aburrimiento de los cálculos manuales. ¡Ah!, y estamos de suerte: utiliza la base de datos de Google Scholar.

Hoy os hablaré de dos de ellos:

1. SCHOLAR Index es una página web fabricada por Nicolas Roussel (Laboratoire de Recherche Informatique, Univ. de Paris Sud) que nos permite calcular los factores "h" y "g" a partir de un pequeño programa en python integrado a dicha página. Es importante que leais los comentarios (en inglés) al pie de la ventana de introducción de datos. Vale la pena decir que el valor que he obtenido a partir de este pequeño programa coincide plenamente con el que he obtenido calculando pacientemente mi factor "h" a mano.
2. Publish or Perish un fantástico (y realista) título para un add-on para Word bajo Windows - :-( - o bien un programa independiente bajo Linux creado por Anne-Wil Harzing, Professor de International Management en la Universidad de Melbourne (Australia). No lo he usado aun, por lo de tener que utilizar un programa de virtualización para "correr" widows, pero tiene muy buen aspecto y parece muy completo, ofreciéndonos un conjunto de datos que pueden resultar útiles cuando tenemos la prisa de generar el montón de papeles que habitualmente nos piden durante las sacrosantas evaluaciones. Si alguien tiene tiempo de probarlo, ¡¡agradeceré que me escriban algún comentario al respecto!!!!.