h-index는 특정한 연구자의 연구 역량을 평가하기 위한 평가 지표 중 하나입니다. 특정한 연구자의 h-index의 값이 h라는 것은 "해당 연구자가 발표한 논문 중에서 논문 h개가 각각 h회 이상 인용되었다"는 의미입니다. 기본적으로 h-index가 높게 나오기 위해서는 당연히 우수한 논문을 여러 편을 쓰는 것이 유리합니다. 하지만 h-index는 다양한 학계에서 많이 사용되는 지표이지만, 여러 편을 쓰는 것 또한 중요하다는 점에서 연구를 시작한 지 오래되지 않은 연구자들에게는 불리합니다.

  ※ Case 1: 뛰어난 논문을 몇 개만 쓴 경우 ※

  한 연구자가 논문을 딱 2편 썼는데, 둘 다 인용 횟수가 1,000개가 넘는다고 합시다. 그래도 이 연구자의 h-index는 2입니다. h-index는 자신이 쓴 논문의 개수보다는 작거나 같게 나올 수밖에 없기 때문입니다. 실제로 인용 횟수가 1,000회가 넘어가는 논문을 출판한 연구자의 경우 학력과 상관없이 교수급으로 인정을 받는 경우가 많음에도, h-index는 이를 반영하지 못하는 경우가 있는 것입니다.

  ※ Case 2: 적당한 논문 여러 개를 쓴 경우 ※

  한 연구자가 논문을 10편 썼고, 각 논문이 모두 5회 인용된 경우에 h-index는 5입니다. 기본적으로 오랜 기간 학계에 머무르면서 적당한 수준의 논문을 많이 썼을 때 h-index가 대체로 높게 나옵니다.

  ※ Case 3: 무차별적으로 질이 낮은 논문을 많이 쓴 경우 ※

  한 연구자가 논문을 30편 썼고, 모든 논문이 1회씩 인용된 경우 h-index는 1입니다. 물론 실제로는 자신의 후속 연구에서 자신의 이전 연구를 인용하는 경우가 많기 때문에 양산형으로 많은 논문을 쓴 경우에도 h-index가 높게 나오는 경우가 많지만, 극단적인 상황에서는 마찬가지로 h-index가 낮게 나올 수 있습니다.

  ▶ h-index 계산 프로그램

  한 연구자가 8개의 논문을 냈고, 각각 인용 횟수가 [5, 9, 2, 8, 7, 7, 3, 1]일 때는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

citations = [5, 9, 2, 8, 7, 7, 3, 1]

# 내림차순 정렬
citations.sort(reverse=True)
answer = 0
for i in range(len(citations)):
    # i번째 논문이 (i + 1)회 이상 인용되었는지 확인
    if i + 1 <= citations[i]:
        answer = i + 1

# 정답 출력
print(answer)

  실행 결과는 5입니다.