Prediciendo del factor-H para científicos

A quienes les gusta mucho los temas de bibliometria, les encantará H-Index Predictor, que es una página que permite predecir cuál será el factor-H a mediano y largo plazo de un científico. El algoritmo fue realizado por Daniel E. Acuña de la (Universidad de Northwestern,USA) y sus cuates, la idea ha tenido suficiente eco como para que se publicara  la nota en diferentes páginas electrónicas de Nature. [1, 2, ,3].

Para nada me he metido en los datos técnicos. Más bien, he jugado con distintos escenarios en la carrera de un investigador. Observo tres tendenticas en este juguete bibliométrico:

1) Mientras más artículos, mejor índice H. Algo que es natural, pues se cuenta con material para ser citado, incluso por uno mismo.

2) Es mejor publicar en muchas revistas diferentes, que hacerlo en la misma siempre. Lo cual tiene la lógica que se abarca un mayor número de lectores especializados. Algo que ya se sabe que funciona.

3) A corto plazo, no toma en cuenta el factor de impacto de la revista. Es extraño que el índice no tome en cuenta la obsesión del factor de impacto, en su lugar pregunta si se tienen publicaciones en revistas de muy alto nivel y los resultados de tales publicaciones se ven reflejados en un término largo, a los 10 años. Es algo que sospechaba, la democratización de los medios: lo importante es tu información, más que la revista.

En resumen, si deseas aumentar tu factor H, pues publica más y en más revistas. Y yo agregaría algo más, busca que tus contenidos tengan alta calidad informativa.

¿Para qué quiero un factor-H grande?
En un mundo ideal, los científicos son evaluados individualmente por sus aportaciones y productos, se sopesa su calidad e importancia para quien evalúa de modo imparcial y sin mota de prejuicios.

En el mundo real, necesitamos índices que indiquen la productividad y la calidad, que de modo rápido indiquen quien trabaja como científico y quien no lo hace. De esta situación competitiva express, es la proliferación de diferentes promedios bibilometricos.

En particular el factor-H ya lo he tratado en otros post y he mostrado sus puntos más criticables, en especial que es un índice para investigadores consolidados, que ya tienen varios años trabajando en este negocio.

Tener un factor-H es bueno, pero no es la única forma de evaluar una carrera. Es decir, si alguien buscara hablar mal de tu trabajo, no importa si tienes este valor alto. Por el contrario, si alguien quiere hablar bien de tu trabajo, poco le importara que tengas un factor-H minúsculo.

Finalmente, para mí este programa es un curiosidad menor, pero que en tres años veré si acertó. La cuestión importante es que te fijes en tu entorno de trabajo y que hagas lo mejor que puedas tus deberes laborales. Esa para mi es la llave del trabajo exitoso.

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