Archives: คลังความรู้

คำนำ และ ความหมาย (Definitions)

วงการวิจัยวิทยาศาสตร์ มีความต้องการวัดคุณภาพงานวิจัยวิทยาศาสตร์เช่นเดียวกับวงการอื่นๆ เพื่อให้ทราบถึงสถานภาพโดยรวม จุดแข็ง จุดอ่อน การเปรียบเทียบ ฯลฯ โดยเฉพาะผู้ให้ทุนวิจัย (Funder) ผู้บริหารองค์กรวิจัย (Research institutes) นักวิทยาศาสตร์ บรรณารักษณ์ ต่างต้องการให้สามารถทำการประเมินคุณภาพงานวิจัยในทุกๆระดับ คือ ระดับบทความวิจัย ระดับวารสารวิชาการ ระดับนักวิทยาศาสตร์ ระดับองค์กร ระดับประเทศ โดยให้มีวิธีการวัด หน่วยวัดที่ชี้ได้ถึง ความสมเหตุสมผลแสดงได้ถึงคุณภาพงานวิจัย เพื่อจะได้นำไปใช้เป็นแนวทางการบริหารจัดการและพัฒนาระบบงานวิจัยต่อไป และสามารถตรวจสอบหา Performance, Benchmarking & Collaboration ของระดับนักวิทยาศาสตร์ ระดับองค์กร ระดับประเทศได้ รวมถึงสำรวจหาแนวโน้ม (Trends) ของงานวิจัยในหัวข้อหนึ่งๆ ในระดับโลกได้อีกด้วย

การศึกษาเรื่องนี้มีชื่อว่า Bibliometrics หมายถึงการประยุกต์ใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติ คือการนับจำนวน สิ่งพิมพ์วิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะบทความวิจัยในวารสารวิทยาศาสตร์ จำนวนการอ้างอิงผลงานวิจัย และวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ต่างๆ เพื่อเป็นการประเมินผลกระทบของคุณภาพงานวิจัย (ในภาษาไทยอาจมีชื่อว่า บรรณมาตร บรรณมิติ ดัชนีวรรณกรรม ดรรชนีวรรณกรรม)

Bibliometrics คือการศึกษาถึงวิธีการวัด (Measure) สารสนเทศ หรือข้อความชุดหนึ่ง มีพัฒนาการมายาวนานกว่า 40 ปี นับเป็นเครื่องมือมาตรฐานในการประเมินงานวิจัย จัดอยู่ในสาขาวิชาบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์ สามารถนำไปประยุกต์ในสาขาวิชาต่าง ๆ ได้มากมาย ( Bibliometrics, Scientometrics และ Informetrics ทั้ง 3 คำที่มีความหมายใกล้เคียงกัน)

วิธีการของ Bibliometrics สามารถค้นหาผลกระทบ (Impact) ได้ในทุกระดับ คือ ระดับบทความ (Paper) ระดับสาขาวิชา (Field) ระดับนักวิจัย (Researcher) ระดับสถาบัน (Institutes / Affiliations ) และระดับประเทศ (Country )

นอกจากนี้  Bibliometrics ยังมีการนำไปใช้เพื่อตรวจสอบถึงความสัมพันธ์ระหว่างการอ้างอิงของวารสารวิชาการ ข้อมูลการอ้างอิงถือว่ามีความสำคัญ ดัชนีการอ้างอิงฐานข้อมูล Web of Science ที่ผลิตโดยบริษัท Clarivate Analytics (เดิมคือบริษัท Thomson Reuters) และฐานข้อมูล Scopus ของสำนักพิมพ์ Elsevier B.V. มีฟังชั่นให้ผู้สืบค้นสามารถค้นบทความที่อ้างอิงกันไปมาได้ ดัชนีการอ้างอิงสามารถสื่อถึงความเป็นที่นิยม มีผลกระทบต่อบทความ ผู้แต่ง และวารสาร

Bibliometrics เป็น Truly Interdisciplinary Research มีกลุ่มหลักที่ศึกษา 3 กลุ่ม คือ

1. Bibliometrics for Bibliometricians (เน้น Methodology หาวิธีการ เทคนิคต่าง ๆ ในการวัด)
2. Bibliometrics for scientific disciplines (Scientific information) เป็นกลุ่มที่มีความสนใจกว้างขวางมากที่สุด มุ่งเน้นเนื้อหาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
3. Bibliometrics for Sciences Policy & Management (เป็นกลุ่มที่ศึกษาในระดับชาติ ภูมิภาค สถาบัน ด้วยการแสดงแบบเปรียบเทียบหรือพรรณา)

การประยุกต์ดัชนี Bibliometrics แบ่งเป็น 2 ประเภท คือ

1. เชิงปริมาณ (Quantitative) ได้แก่ข้อมูล
   – จำนวนบทความ (No. of Publications) ตามชื่อนักวิจัย สถาบัน ประเทศ สาขาวิชา แบบรายปี เป็นต้น
   – จำนวนการได้รับการอ้างอิง (No. of Citations : Citing, Times Cited)
   – จำนวนที่มีผู้เขียนร่วม (No. Co-Authors)
   – จำนวนสิทธิบัตร (No. Patents) การยื่นขอจดสิทธิบัตรจากพลเมืองตนเองหรือต่างชาติ
2. เชิงความสัมพันธ์ (Relation)
   – ดัชนีผลงานตีพิมพ์ร่วมกัน (ความเป็นนานาชาติ)
   – ดัชนีเชื่อมโยงจากบทความอ้างอิง (หาคำตอบประเทศใดอ้างอิงถึงประเทศใดบ้าง)
   – ดัชนีสัมพันธ์บทความวิชาการกับเอกสารสิทธิบัตร
   – ดัชนีอ้างอิงบทความร่วมกัน (วัดหาการอ้างอิงจากหลายบทความไปยังบทความเดียวกัน) ฯลฯ

หน่วยงานผู้ให้ทุนวิจัยและมหาวิทยาลัยส่วนใหญ่มีระบบบริหารจัดการการให้ทุนวิจัย รวมถึงมีระบบติดตามผลงานและผลกระทบ (Impact) จำเป็นต้องใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลต่างๆ เช่น Web of Science, Scopus, SciVal, InCites ฯลฯ เพื่อให้สามารถเห็นภาพรวมและกำหนดทิศทางการสนับสนุนทุนวิจัยในมิติต่างๆ ได้เช่น การวิเคราะห์จุดอ่อนจุดแข็งทางการวิจัย วิเคราะห์หาสาขาที่มีความชำนาญ หัวข้อวิจัยที่อยู่ในกระแสหลักระดับโลก หรือความต้องการของประเทศ ตลอดจนถึงการประเมินความสามารถของนักวิจัยรายบุคคล เป็นต้น เพื่อจะได้นำไปสู่การพัฒนาสู่ความเป็นเลิศทางวิชาการของหน่วยงาน ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์หาความร่วมมือทางด้านการวิจัยระหว่างองค์กร ระหว่างภูมิภาค ระหว่างประเทศ (Research Collaboration) หากพบว่าบทความวิจัยที่มีผู้แต่งร่วมอยู่ในสถาบันต่างประเทศที่มีความเข้มแข็งทางการวิจัย เช่น สหรัฐอเมริกา ยุโรป จีน ญี่ปุ่น มีแนวโน้มจะได้รับการอ้างอิง (citation) สูง และเป็นผลงานวิจัยที่มีคุณภาพดี ควรให้การสนับสนุนให้ทุนวิจัยเพื่อเกิดความร่วมกัน

เครื่องมือ / แหล่ง (ฐาน) ข้อมูลที่เป็นข้อมูลดิบในการวัดและประเมินคุณภาพงานวิจัยวิทยาศาสตร์ ที่สำคัญมีหลายแหล่งคือ

• Web of Science – https://webofknowledge.com ให้ข้อมูลรายการบทความวิจัยและการอ้างอิง (แบบบอกรับเป็นสมาชิก)
• Scopus – https://scopus.com ให้ข้อมูลรายการบทความวิจัยและการอ้างอิง (แบบบอกรับเป็นสมาชิก)
• Google Scholar – https://scholar.google.co.th (ฟรี)
• SciVal – https://www.scival.com แพลทฟอร์มที่สรุปภาพรวมของกิจกรรมการวิจัยทั่วโลก (แบบบอกรับเป็นสมาชิก)
• InCites – https://incites.thomsonreuters.com/ แพลทฟอร์มที่สรุปภาพรวมของกิจกรรมการวิจัยทั่วโลก (แบบบอกรับเป็นสมาชิก)

หน่วยวัดคุณภาพงานวิจัย สามารถวัดได้ในหลายระดับ คือ

• Article Metrics วัดระดับบทความวิจัยเป็นเรื่องๆ หรือ หัวข้อหนึ่งๆ เช่น Citation Tracking
• Author Metrics วัดบทความวิจัยของนักวิทยาศาสตร์ชื่อหนึ่งๆ เช่น Number of Publications , h-index
• Journal Metrics วัดคุณภาพวารสารวิจัยจากจำนวนการตีพิมพ์บทความและจำนวนการได้รับการอ้างอิง เช่น
  ค่า Impact Factor, IF
  ค่า Eigenfactor
  ค่า CiteScore
  ค่า SNIP – Source Normalized Impact per Paper
  ค่า SJR – SCImago Journal Rankings
• Institutional Metrics ตรวจสอบภาพรวมและแสดงหน่วยวัดขององค์กร ได้ที่ SciVal, InCites
• Emerging Metrics หรือ Altmetrics ย่อมาจาก Alternative Metrics คือหน่วยวัดงานวิจัยที่เกิดขึ้นใหม่ในยุคดิจิทัลได้แก่จำนวน page views, downloads, saves to social bookmarks, tweets, Facebook mentions, Wikipedia mentions จากแหล่งข้อมูลที่ให้บริการ ต่างๆ ทั้งแบบฟรีและบอกรับเป็นสมาชิก
  แหล่งฟรี เช่น Academia.edu, CiteULike, figshare, Peer Evaluation, ResearchGate
  แหล่งบอกรับเป็นสมาชิก เช่น ImpactStory, Publish or Perish, Altmetric.com, PlumX

อาจแบ่งประเภทของหน่วยวัดของงานวิจัยได้เป็น

Productivity Metrics เช่น Scholarly output, Output in Top Percentiles, Publication in Top Percentiles
Citation Impact Metrics เช่น Citation counts, Citation per publication, h-index
Collaboration Metrics เช่น Geographical
Disciplinarity Metrics เช่น Journal count, Journal category count
Usage Metrics เช่น View count, Download count

วิวัฒนาการของการประเมินคุณภาพวารสารวิชาการ  The Evolution of Journal Evaluation

ชุมชนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีโลก ได้พึ่งพาสิ่งพิมพ์วิชาการโดยเฉพาะวารสารวิชาการ (Scholarly Journal ) ให้เป็นแหล่งตีพิมพ์ผลงานเพื่อเผยแพร่  โดยมีการนำเสนอความคิดใหม่ การทดลองใหม่ การค้นพบความรู้ใหม่ หรืออื่นๆ ได้ก่อให้เกิดความเจริญก้าวหน้าในสาขาวิทยาศาสตร์ทั่วโลก วารสารวิชาการส่วนใหญ่มีขนวบการ peer review  และเมื่อพูดถึงวารสารวิชาการที่ทรงอิทธิพลมากที่สุด (most influential journals) นักวิทยาศาสตร์ทั่วโลกต่างพูดทันทีถึงค่า Impact Factor, IF ที่ตีพิมพ์ในบริการชื่อ Journal Citation Report, JCR ของบริษัท Clarivate Analytics (ชื่อเดิม ISI Thomson Reuters) เป็นบริการที่มีมาอย่างยาวนานกว่า 50 ปี

ค่า IF คือ ค่าเฉลี่ยของจำนวนการได้รับการอ้างอิงของบทความในวารสารชื่อหนึ่ง ต่อ จำนวนบทความที่พิมพ์ก่อนหน้านั้น ในช่วง 2 ปี  JCR ออกบริการแบบรายปี และ JCR ชุดใหม่เริ่มมีการคิดค่า IF แบบช่วง 5 ปี ที่ผ่านมามีการนำค่า IF ไปใช้ในทางที่ผิด (misuse)  ซึ่งเป็นการกระทำที่สืบทอดกันมาจากรุ่นก่อนๆ ถือเป็นเรื่องน่ากลัว คือ มีการนำค่า IF ไปวัดถึงบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารรวมถึงวัดถึงผู้แต่งหรือ นักวิทยาศาสตร์อีกด้วย

การตัดสินคุณภาพของนักวิทยาศาสตร์เป็นเรื่องยากยิ่ง ต้องในผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นเป็นผู้ประเมินด้วยขนวบการ peer review ประเมินคุณภาพในแต่ละบทความวิจัยโดยตรง

วิธีการคำนวณหาค่า IF คือวิธีการศึกษาในสาขา Bibliometrics ซึ่งมีคำจำกัดความดังนี้ “The statistical analysis of bibliographic data, mainly in scientific and technical literatures. It measures the amount of scientific activity in a subject category / journal / country/ topic or other area of interest. ”

นัก Bibliometrician มีการนำเสนอหน่วยวัดวารสารหลากหลายค่า เพื่อปรับปรุงแก้ไขตามคำวิพากษ์วิจารณ์ ถกเถียง กันในชุมชนวิจัยวิทยาศาสตร์ทั่วโลก เพื่อให้มีหน่วยวัดหลากหลาย ด้วยวิธีการที่อยู่บนหลักการของ จำนวนบทความ ( Number Publications) จำนวนการได้รับการอ้างอิง ( Number Citations) จำนวนการใช้ (Usag) และอื่นๆ มีการสรุปว่า ขณะนี้ ยังไม่มีหน่วยวัดที่สมบูรณ์ เพียงพอ ในการวัดถึงผลกระทบของวารสารที่แท้จริง ค่า IF เป็นเพียงผิวๆ / เส้นรอบวง (periphery) ของตาชั่ง

ขณะนี้ มีการนำเสนอหน่วยวัดคุณภาพวารสาร ชุดใหม่ ที่ชื่อ Eigenfactor ที่ทำการจัดอันดับวารสารวิชาการที่ทรงอิทธิพลด้วยวิธีการเดียวกับ Google จัดอันดับเว็บไซต์ ด้วยอัลกอธิธัมที่ชื่อ Network Theory ทำการจัดลำดับวารสารตามอิทธิพลหากมีการอ้างอิงบทความภายในเล่มในจำนวนมากในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา

ประวัติพัฒนาการของหน่วยวัด เพื่อประเมินคุณภาพวารสารวิชาการ มีมายาวนานกว่า 50 ปี 

ลำดับเหตุการณ์ที่สำคัญ (Timelines) ของการศึกษา Bibliometreics มีดังนี้

ปี ค.ศ. 1960 Dr. Eugene Garfield ได้นำเสนอแนวคิดในการนำข้อมูลการอ้างอิงมาวัดคุณภาพวารสาร โดยตีพิมพ์บทความในวารสาร Science เมื่อปี 1955
ปี ค.ศ. 1961 Dr. Eugene Garfield ก่อตั้งสถาบัน Institute for Science Information (ISI)
ปี ค.ศ. 1963 ISI เปิดบริการฐานข้อมูล Science Citation Index, SCI เสนอบทความวิจัยวิทยาศาสตร์ที่มีข้อมูลการอ้างอิง
ปี ค.ศ. 1970 เกิดฐานข้อมูล Social Science Citation Index เป็นการนำเสนอบทความวิจัยสังคมศาสตร์ที่มีข้อมูลการอ้างอิง
ปี ค.ศ. 1976 เกิดบริการ Journal Citation Report, JCR นำเสนอค่า Journal Impact Factor, JIF
ปี ค.ศ. 1979 มีการตีพิมพ์วารสารชื่อ Scientometrics ขึ้นเป็นฉบับแรก
ปี ค.ศ.1980 เกิดฐานข้อมูล Arts & Humanities Citation Index เสนอบทความวิจัยมนุษยศาสตร์ที่มีข้อมูลการอ้างอิง
ปี ค.ศ. 1988 ISI เปิดบริการฐานข้อมูล SCI บน แผ่น CD-ROM
ปี ค.ศ. 1990 ISI นำเสนอข้อมูล Indicators Datasets & Citation Report
ปี ค.ศ. 1992 บริษัท Thomson Reuters เข้าซื้อกิจการและบริการของ ISI
ปี ค.ศ. 1995 Thomson Reuters เปิดบริการ ISI แบบเว็บเบส – ในชื่อ Web of Knowledge
ปี ค.ศ. 1997 Thomson Reuters ให้บริการออนไลน์ชุดใหม่ ชื่อ Web of Science – Core Collection
ปี ค.ศ. 2000 Thomson Reuters เปิดบริการ Essential Science Indicators, ESI
ปี ค.ศ. 2004 สำนักพิมพ์ Elsevier เปิดบริการฐานข้อมูล Scopus คู่แข่งของ Web of Science
ปี ค.ศ. 2005 Prof. Jorge E. Hirsch คิดค้นและเสนอหน่วยวัดคุณภาพงานวิจัย h- index
ปี ค.ศ. 2007 มีการเสนอหน่วยวัดคุณภาพงานวิจัย Eigenfactor Metrics
ปี ค.ศ. 2008 บริการ Web of Knowledge ได้เพิ่มหน่วยวัดค่า h-index ในฐานข้อมูล
ปี ค.ศ. 2008 Thomson Reuters ได้เพิ่ม Citation mapping tool ในฐานข้อมูล Web of Science
ปี ค.ศ. 2011 Thomson Reuters เปิดบริการใหม่ Book Citation Index
ปี ค.ศ. 2011 Google ประกาศฟีเจอร์ใหม่ของ Google Scholar Citations
ปี ค.ศ. 2014 เปิดบริการ InCites ในรุ่นที่ 2 ที่เป็นการรวมบริการเดิมคือ Essential Science Indicators และ Journal Citation Reports เข้ารวมในแพลทฟอร์มเดียวกัน
ปี ค.ศ. 2017 บริษัท Clarivate Analytics เข้าซื้อบริการฐานข้อมูล Web of Knowledge จากบริษัท Thomson Reuters

จนถึงขณะนี้ วงการวิจัยวิทยาศาสตร์ มีหน่วยวัด คุณภาพงานวิจัยวิทยาศาสตร์ หลายค่า ได้แก่

1. Impact Factor, IF (Immediacy index, Cited half life)
2. H index
3. Eigenmetrics
4. Usage Statistics (ขณะนี้มีการนำเสนอหน่วยวัดที่ชื่อ usage factor ซึ่งกำลังมีการพัฒนาอยู่ที่ Oxford University Press)
   จากหน่วยวัด 3 ค่าหลักข้างต้น ทุกๆหน่วยต่างก็ใช้ข้อมูลการอ้างอิง (citation count) เป็นสำคัญ

เหตุผลในการใช้ข้อมูลการอ้างอิง ในการวัด performance ของงานวิจัย คือ 

การอ้างอิงถึงบทความอื่นๆ หมายความว่ามีการใช้ (use) / เป็นการตอบรับ (reception) / เป็นสิ่งที่มีประโยชน์ (utility) / การมีอิทธิพล (influence) / มีความสำคัญ (significance) / มีผลกระทบ (impact) ฯลฯ  แต่ไม่ได้วัดถึงคุณภาพ การประเมินคุณภาพต้องเป็นการตัดสินด้วยมนุษย์เท่านั้น

ข้อมูลการอ้างอิง เป็นดัชนีชี้ถึงผลกระทบต่อบทความวิจัยและมีผลประโยชน์ต่อชุมชนวิจัยทั่วโลก ถือเป็นการแสดงถึงรูปแบบการตรวจทานที่ยอมรับ (peer acknowledge) จากนักวิทยาศาสตร์กลุ่มงานวิจัยในสาขาเดียวกันนั้น

ขนวบการ peer review ยังคงเป็นวิธีการรากฐานของการประเมินคุณภาพงานวิจัย ฉะนั้นการวิเคราะห์เชิงปริมาณไม่ควรเข้ามาแทนที่การ peer review ควรเป็นเพียงสิ่งที่มาเสริมให้สมบูรณ์และใช้ให้ถูกต้องตามแต่ละกรณี

หน่วยวัด citation ดีพอสำหรับการวัด กิจกรรมทางวิทยาศาสตร์ หรือไม่

Citation metrics มีคุณสมบัติที่สำคัญคือ Transparent โปร่งใส / Repeatable ใช้ซ้ำได้ / Understand เข้าใจได้

ข้อเด่นในการนำไปใช้ คือ
– สำหรับชุมชนที่ 3 ใช้เป็นหลักฐานที่ชัดเจนได้
– เชื่อถือได้ เพราะมีแหล่งข้อมูลให้ตรวจสอบได้
– ปรับใช้ตามที่ต้องการได้

โดยหน่วยวัด 3 ประเภทที่สำคัญนั้น อยู่บนหลักการที่อาจแบ่งได้เป็น 3 ประเภท คือ

1. Impact Journal Metrics
   – เป็นการนับจำนวนการได้รับการอ้างอิง ต่อจำนวนบทความที่ตีพิมพ์ (ในวารสาร)
   – เป็นวิธีที่ง่าย เข้าใจได้
   – เป็นหน่วยวัดที่รู้จักกันเป็นอย่างดี ในชุมชนวิจัยทั่วโลก คือค่า JIF, Immediacy index, Time half life index
2. H Family
   – อยู่บนหลักการเรียงลำดับจากสูงสุดไล่เรียง ของจำนวนบทความตีพิมพ์
   – เป็นหน่วยวัดที่ง่าย เข้าใจได้
   – สามารถนำประยุกต์ได้กับทุกระดับ คือ วารสาร นักวิทยาศาสตร์ สถาบัน ประเทศ
3. Influence Metric
   – เป็นการให้ค่าน้ำหนักในการวัดของโครงสร้างเครือข่ายของการอ้างอิงทั้งหมด
   – คิดหน่วยวัดเป็น 2 ค่าหลัก คือ Eigenfactor Influence (EI) / Article Influence (AI)

ค่า Journal Impact factor, JIF
วิธีการคำนวณหาค่า Journal Impact Factor, JIF
คำจำกัดความ หมายถึงสัดส่วนระหว่าง จำนวนการได้รับการอ้างอิง / จำนวนบทความที่ตีพิมพ์
JIF = current year cites to items published in 2 preceeding years
Number of articles (citable items) exclude editorials, letter, news, meeting abs.

ประเด็นที่เกิดข้อถกเถียงของค่า JIF
– Citable items ไม่มีมาตรฐานและคำจำกัดความไม่แน่ชัด
– Citation Pattern ในแต่ละสาขาวิชามีความผันแปรแตกต่างกันอย่างมาก
– การคิดค่า แค่ช่วงระยะเวลาเพียง 2 ปี เป็นช่วงเวลาที่สั้นเกินไป
– ประเภทของบทความตีพิมพ์ (Review, Research article) มีความผันแปรในการอ้างอิงแตกต่างกัน
– คิดค่า JIF เฉพาะวารสาร ไม่มีสิ่งพิมพืประเภทอืนๆ
– เป็นการวัดที่บิดเบือนของการกระจายตัวของค่าต่างๆ

ค่า h index
คำจำกัดความ “A scientist has index h if h of his/her np papers have at least h citation each, and the other (Np – h) papers have less than or equal to h citation each”
คุณลักษณะของการคิดคำนวณค่า h คือ
– เป็นการนับรวมทั้งปริมาณ (size) กับผลกระทบ (impact)
– สามารถปรับ ใช้วัดได้กับสิ่งพิมพ์ทุกประเภท
– มีข้อสังเกต ว่าทำไมไม่วัดที่ค่าเฉลี่ย (median)
วิธีการคำนวณหาค่า h ดังนี้ วารสาร Nature ปี 2009 ได้ค่า h = 15 (ณ สิงหาคม 2009)

ประเด็นที่เกิดข้อถกเถียงของค่า h
– เป็นการตัด / ไม่สนใจ ดูเฉพาะบทความที่มีจำนวนการได้รับการอ้างอิงสูงเท่านั้น (highly cited paper)
– วิธีการใช้ ควรนำค่าที่คำนวณได้ไปใช้เปรียบเทียบกับสิ่งอื่นๆ
– ไม่มีกรอบของช่วงเวลา ค่า h มีแต่จะเพิ่มขึ้นเสมอ
– ใช้ค่านี้ เพื่อเป็นการยกย่อง / ชื่นชมแก่นักวิทยาศาสตร์

ค่า Eigenfactor
Eigenmetrics ประกอบด้วย 2 ค่า คือ
EigenFactor Influence Score (EI) กับ Article Influence Score (AI)
ค่า EI เป็นค่าที่มาจาก
– พิจารณาโดยใช้หลักการ Citation Network เพื่อใช้วัดถึง Citation Influence จัดอันดับวารสารเป็นลักษณะแบบเดียวกับกูเกิ้ล จัดอันดับหน้าเว็บไซต์
– ใช้ข้อมูลดิบจาก JCR ของบริษัท ISI ในช่วงระยะเวลา 5 ปี
– คิดคำนวณค่าโดยการตัด self citation ออก
– แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างของรูปแบบการอ้างอิงในสาขาวิชาต่างๆ
ค่า AI มีคุณลักษณะดังนี้
– เป็นค่าที่ใช้เทียบเคียงกับค่า IF ได้
– เป็นการวัดสัดส่วนของค่า EF ต่อปริมาณจำนวนบทความ

ประเด็นที่ถกเถียงเกี่ยวกับ Eigenmetric
– เข้าใจได้ยาก มีความสลับซับซ้อนมาก
– ไม่มีมาตรฐานในขนาดหรือปริมาณ
– เป็นการวัดระหว่างอิทธิพล (influence) กับผลกระทบ (impact)

สิ่งที่ควรรู้ เมื่อต้องการใช้หน่วยวัดเพื่อการประเมิน

• วิธีการวัด/นับแบบง่าย (simple count) จากจำนวนต่างๆ เช่นจำนวนบทความตีพิมพ์ / การได้รับการอ้างอิง / ค่าเฉลี่ยการอ้างอิงต่อบทความ ถือเป็นข้อมูลสถิติเบื้องต้นและเป็นพื้นฐาน ที่วัดในช่วงเวลาหนึ่งๆ รวมทั้งมีการใช้ค่ามาตรฐานทางสถิติต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ย mean / median
• เป็นการวัดข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่งๆ (time series data) 1 ปี / 5 ปี / 25 ปี
• การวัดแบบคิดเป็นสัดส่วนร้อยละ (percent share) ของจำนวนบทความ/การอ้างอิง ภายใต้ข้อมูลหลักเช่น สาขาวิชา หน่วยงาน ประเทศ
• ความคาดหวังในความถี่ในจำนวนของการอ้างอิง (expected citation counts) ที่มีต่อบทความ คิดบนพื้นฐาน ต่อปี ต่อวารสาร ต่อนักวิทยาศาสตร์
• สาขาวิชาที่เกิดใหม่ / ที่มีความเข็มแข็ง (emerging field & research strengths) เพื่อให้เข้าใจถึงการเปลียนแปลงรูปแบบการอ้างอิง หรือการอ้างอิงร่วมกันของสาขาวิชาใหม่
• การเทียบเคียงกับค่ามาตรฐาน (benchmarks for context) บนหลักการของสาขาวิชา เทียบในระดับโลก ประเทศ เพื่อให้เห็นผลกระทบ
• ปัจจัยที่มีผลต่อหน่วยวัดคุณภาพขึ้นกับ งบประมาณการวิจัย จำนวนนักวิจัย สิ่งอำนวยความสะดวกในการวิจัย

ข้อมูลหลักที่ใช้วัดความสามารถของงานวิจัยวิทยาศาสตร์
Scholarly output – หมายถึงจำนวนนับทั้งหมดของผลงานวิจัยที่อยู่ในรูปสิ่งพิมพ์และกิจกรรมในรูปแบบต่างๆ ที่มีการสื่อสารในวงการวิชาการเพื่อเปิดเผย แสดงถึงความรู้ใหม่ที่ก้าวหน้าให้แก่วงการวิจัยได้รับรู้ ถือเป็นความสามารถในการผลิตของงานวิจัย (productivity) อันได้แก่ บทความวิจัยจากวารสาร บทความในหนังสือ โมโนกราฟ โปสเตอร์ รายงานการวิจัย เอกสารนำเสนอในการประชุม วิทยานิพนธ์ สิทธิบัตร ซอฟต์แวร์ เอกสารนำเสนอ สื่อความรู้แบบต่างๆ การทำหน้าที่กรรมการกองบรรณาธิการ กรรมการที่ปรึกษา สมาชิกของสมาคมวิชาชีพ การได้รับรางวัล การได้รับทุนวิจัย ฯลฯ หน่วยวัดนี้เป็นวิธีการวัดแบบดั้งเดิม

หน่วยวัดนี้มีประโยชน์ใช้เป็นเกณฑ์ในการเปรียบเทียบผลผลิต (benchmark productivity) ของนักวิทยาศาสตร์ในสาขาวิชาใกล้เคียงกันและอยู่ในอาชีพในช่วงเวลาเดียวกันด้วย หรือระดับองค์กร ประเทศ ด้วย

การวัดโดยการนับเพียงปริมาณอย่างเดียวยังถือว่าเป็นการประเมินที่ไม่พอเพียง จำเป็นต้องหาหน่วยวัดค่าอื่นๆ มาประกอบด้วย

Citation Count – หมายถึง จำนวนการได้รับการอ้างอิงแสดงถึงคุณภาพ (มากกว่าปริมาณ) ของบทความวิจัยเรื่องหนึ่งๆ หัวข้อหนึ่งๆ นักวิทยาศาสตร์ชื่อหนึ่งๆ หรือ กลุ่มนักวิทยาศาสตร์ของสถาบันหนึ่ง ประเทศหนึ่ง รวมถึง วารสารวิชาการชื่อหนึ่งๆ หรือ สาขาหนึ่งๆ ซึ่งหมายถึงสามารถวัดได้จากการรวมตัวกันของทั้งระดับบทความ (Research article) ระดับนักวิทยาศาสตร์ผู้แต่งบทความ (Author) และระดับรายชื่อวารสาร (Journal)
ตัวอย่างของค่าวัดการอ้างอิงในระดับต่างๆ คือ
– ระดับบทความ เช่นหา Most-cited papers
– ระดับผู้แต่งบทความ เช่นหาค่า h-index
– ระดับชื่อวารสาร เช่นหาค่า Journal Impact Factor, JIF

หน่วยวัดนี้สามารถแสดงความนัยได้ถึง 4 มิติที่เกี่ยวโยงต่อกัน คือ productivity, visibility, reputation และ impact

ข้อมูลการอ้างอิง มีบริการที่แหล่งข้อมูลหลัก 3 ชื่อ คือ Web of Science, Scopus, Google Scholar ทั้ง 3 ฐานข้อมูลนี้เนื้อหาเป็นสหสาขาวิชาวิทยาศาสตร์ที่ครอบคลุมวารสารกว้างขวางมากที่สุด ให้บริการแก่ผู้ใช้ซึ่งสามารถตรวจสอบการอ้างอิงได้ (ส่วนฐานข้อมูลอื่นๆ ที่เป็นเฉพาะสาขาวิชา ซึ่งเริ่มมีการพัฒนาให้บริการข้อมูลการอ้างอิงแล้ว)

จำนวนการได้รับการอ้างอิงถือว่ามีความสำคัญเช่นเดียวกับจำนวนบทความตีพิมพ์ โดยที่สามารถแสดงถึง คุณภาพ ผลกระทบ ต่องานวิจัยในสาขาหนึ่งๆ ปกติผู้ให้ทุนวิจัยมักตรวจสอบจำนวนบทความและจำนวนการได้รับการอ้างอิง ควบคู่กัน

ข้อควรรับรู้เกี่ยวกับจำนวนการอ้างอิง คือ

• บทความตีพิมพ์ที่เป็นลักษณะ รีวิว (Review) มักจะได้รับการอ้างอิงมากกว่าบทความประเภทอื่นๆ
• บทความวิจัยที่ไม่มีคุณภาพ อาจจะได้รับการอ้างอิงจากการวิพากษ์วิจารณ์ แต่ส่วนใหญ่อ้างอิงเพื่อการยกย่อง
• รูปแบบการอ้างอิงของแต่ละสาขาวิชามีความแตกต่างกันมาก เช่น สาขาการแพทย์ มีการอ้างอิงสูง ส่วนสาขาคณิตศาสตร์ สาขาฟิสิกค์มักมีการอ้างอิงต่ำกว่า

จำนวนการอ้างอิงมีข้อจำกัด ด้วยแหล่งข้อมูลการอ้างอิงแต่ละแหล่งจัดทำดัชนีแตกต่างกัน เช่นบทความเรื่องเดียวกันในฐานข้อมูล Web of Science และ Scopus จะแสดงจำนวนการได้รับอ้างอิงไม่เท่ากัน