José Aparecido Da Silva
Há mais de 100 anos, o psicólogo norte-americano James Cattell propagou a ideia de que se deveria classificar sistematicamente o desempenho dos cientistas ao longo do tempo e se aplicar método científico para determinar circunstâncias que promovem ou estorvam o avanço da ciência. A motivação para a avaliação sistemática não mudou muito ao longo destes 100 anos, mas as técnicas de avaliação evoluíram dramaticamente. Ele entendia que julgamento especializado, por pares, era, então, o melhor e mais confiável critério para aferir o desempenho. Hoje, tem havido uma explosão de indicadores objetivos, ou métricas, que são usadas para quantificar os elusivos conceitos de qualidade científica, impacto ou prestígio. Muitas destas medidas têm sido fomentadas pela pronta disponibilidade de banco de dados, tais como a Web of Science, Scopus e Google Scholar, a ponto de torna-se, atualmente, quase impossível contar todas as métricas. Os bibliométricos têm inventado uma vasta amplitude de algoritmos, muitos deles desconhecidos para os cientistas, alguns erradamente aplicados para avaliar indivíduos, mas cada um composto por diferentes componentes designados para melhor avaliar diferentes campos científicos ou estágios diferentes da carreira científica. Por exemplo, em 1991 era possível contar 100 indicadores, mas em 2009 mais que 1.000 métricas diferentes estavam disponíveis. Atualmente, muitas outras
Por sua vez, a era da se cientometria iniciou por volta de 1950 quando Eugene Garfield começou a indexar a literatura científica perfurando cartões. Em 1955, ele fundou o “Institute for Scientific Information (ISI) e, em 1960, começou a publicar o “Science Citation Index”, que se constituiu numa das primeiras tentativas para acompanhar as citações. Em 1965, Garfield e colaboradores usaram o ISI para mostrar que os laureados com o Nobel publicavam cinco vezes mais que a média e que seus trabalhos eram citados 30 a 50 vezes a média, um achado que qualificava citações como um pré-requisito quantitativo da influência do cientista. Entretanto, o indicador cientométrico, mais bem conhecido, a saber, o Fator de Impacto (FI), criado por Garfield em 1963 e altamente padronizado, é medida de pouco uso para mensurar o desempenho individual ou de um artigo, mas pode ser corretamente aplicado para aferir a visibilidade de um periódico científico. O FI é a freqüência com que um artigo médio em um periódico é citado. Por exemplo, para 2010, ele iguala-se ao número total de citações em 2010 para itens que o periódico publicou em 2009 e 2008, dividido pelo número de itens citáveis publicados ao longo destes dois anos. Por exemplo, em 2005, 89% do FI da Nature foi produzido por 25% dos artigos nela publicados.
Não obstante, uma métrica mais adequada para avaliar um cientista por suas citações é o conhecido índice h, que tem sido adotado pelos grandes bancos de dados, desde sua introdução, em 2005, pelo físico Jorge Hirsch, professor argentino de física na Universidade da Califórnia, San Diego, nascido em 1953, que, utilizando-o, recebeu um doutorado em física pela Universidade de Chicago em 1980 e completou sua pesquisa de pós-doutorado no Instituto Kavli de Física Teórica da Universidade da Califórnia, Santa Bárbara, em 1983. Este índice tem sido atualmente usado para quantificar a produtividade de publicação de um cientista e a base de vários índices acadêmicos. O índice h tornou-se um parâmetro bibliométrico alternativo amplamente conhecido que combina tanto o número de artigos publicados por um determinado cientista quanto o número de citações desses artigos em um único parâmetro. O Google Scholar usualmente menciona o índice h considerando todas as publicações e, atualmente, as publicações feitas a partir de 2019.
De acordo com Hisch, alguém que tem escrito, digamos, 50 artigos que têm sido citados pelo menos 50 vezes, teria um índice h de 50. Este indicador mede a produtividade e o impacto, varia entre diferentes domínios científicos e não declina com a idade, até mesmo quando um pesquisador se retira dos afazeres científicos. A despeito das inúmeras limitações que possam ser levantadas contra este e outros indicadores, pesquisadores estão começando a explorar como novas métricas, tais como mapeamento das interações entre pesquisadores, ajudam-nos identificar cientistas que têm interesses comuns, tanto para intercambiar, rapidamente, trabalhos relevantes, quanto para determinar domínios inovadores emergentes.
Professor Visitante da UnB – DF