Beispiel mit zeitlichem Verlauf

• Bei Veröffentlichung der ersten Arbeit ist diese noch nicht zitiert. Der Autor hat den Hirschfaktor 0.
• Die Arbeit wird irgendwann erstmals zitiert. Der Autor hat den Hirschfaktor 1.
• Der Autor wird noch einmal zitiert. Er behält den Hirschfaktor 1.
• Der Autor schreibt einen neuen Artikel. Er behält den Hirschfaktor 1.
• Auch der zweite Artikel wird einmal zitiert. Er behält den Hirschfaktor 1.
• Nach einiger Zeit sind alle Artikel genau zweimal zitiert. Er erhält den Hirschfaktor 2.
• Die nächsten fünf Artikel erscheinen, ohne zitiert zu werden. Er behält den Hirschfaktor 2.
• Als alle Arbeiten zweimal zitiert sind, bleibt der Hirschfaktor bei 2.
• Der Autor hat mittlerweile zwei Arbeiten, die jeweils zehnmal zitiert sind, und fünf weitere, die nur zweimal zitiert sind. Hirschfaktor 2.
• Eine neue bahnbrechende Arbeit erscheint und wird gleich nach Veröffentlichung zweimal zitiert. Der Autor behält den Hirschfaktor 2.
• Als diese dritte Arbeit ein drittes Mal zitiert wird, erhöht sich der Hirschfaktor auf 3.
• Der Autor hat mittlerweile drei Arbeiten, die jeweils elfmal zitiert sind, und fünf weitere, die dreimal zitiert sind. Hirschfaktor 3.
• Der Autor schreibt weitere drei Artikel, die jedoch nirgends zitiert werden. Der Hirschfaktor bleibt bei 3.
• Ein bisher nur dreimal zitierter Artikel wird ein viertes Mal zitiert. Der Hirschfaktor steigt auf 4.

Beispiel mit unterschiedlichen Datenbasen

Am Beispiel des theoretischen Physikers Stephen W. Hawking (1942–2018) lässt sich der Einfluss der für die Ermittlung des h-Indexes verwendeten Datenbasis gut veranschaulichen. Die Erhebung der Daten erfolgte am 15. Juni 2017:

Entwicklung

Der h-Index wird nicht nur als Kennzahl für Autoren verwendet, sondern auch für Institutionen, Arbeitsgruppen, Länder oder Zeitschriften. Für bestimmte Zwecke werden auch Varianten genutzt (s. u.).

Eigenschaften

Der h-Index hat einige Vorteile gegenüber anderen Kennzahlen (wie zum Beispiel der Gesamtanzahl von Zitationen eines Autors oder dem Impact-Faktor), da die Zitationen einer einzigen, viel-zitierten Veröffentlichung keinen großen Einfluss auf den Index haben. Dies kann aber auch als Nachteil interpretiert werden, da eventuell bahnbrechende Artikel nicht entsprechend gewürdigt werden (es kommt quasi zu einer harmonischen Angleichung der Bewertung der Zitate). Außerdem wird weder die Zahl der Koautoren noch die Tatsache berücksichtigt, ob die zitierte Publikation eine Originalarbeit oder ein Übersichtsartikel ist. Generell ist zu beachten, dass durch Zitationen die (unterschiedlich begründete) „Popularität“ und nicht notwendigerweise die wissenschaftliche Relevanz einer Publikation gemessen wird; so hätte der früh verstorbene Évariste Galois trotz seiner grundlegenden Arbeiten für die Mathematik nur einen h-index von 2, und Albert Einstein hätte nach dem Annus Mirabilis einen h-index von 4 gehabt.

Grundsätzlich haben junge Forscher niedrigere h-Indizes als ältere im gleichen Fach, da sie noch weniger publiziert haben. In Fächern, in denen weniger publiziert und zitiert wird, sind die h-Indizes niedriger als in Fächern mit hohem Output. Obwohl eine hohe Produktivität nicht zwangsläufig mit einem höheren Index belohnt wird, so kann der h-Index maximal so hoch wie die Anzahl an Veröffentlichungen sein.

Probleme und Kritik

Die Erhebung der Grunddaten stellt eine große Schwierigkeit dar. Mit der von Hirsch vorgeschlagenen Datengrundlage (Web of Science von Clarivate) werden unter anderem Buchpublikationen schlecht erfasst, was die Ergebnisse der Erhebung stark beeinflusst. Insbesondere in den Sozial- und Geisteswissenschaften können weitere Veröffentlichungen wie z. B. Buchrezensionen bedeutend sein, ohne dass diese häufig zitiert und damit im h-Index berücksichtigt werden. Wird die Erhebung hingegen auf eine nicht kontrollierte, größere Datengrundlage wissenschaftlicher Veröffentlichungen erweitert (z. B. Google Scholar), so kann der h-Index durch viele Selbstreferenzierungen gezielt manipuliert und leicht in die Höhe getrieben werden, wie 2011 an der Universität Grenoble demonstriert wurde. Deshalb sind h-Indizes immer mit der zugrundeliegenden Datenbank und dem Erhebungsdatum anzugeben. Ferner ist die Abgrenzung von Autoren mit gleichen Namen ein Problem. Durch Verwendung von Identifikatoren wie ORCID wird eine korrekte Zuordnung erreicht.

Die Bedeutung, die der h-Index und vergleichbare bibliometrische Maße für die Karriere von Wissenschaftlern haben, führt zu Optimierungsstrategien, die sich negativ auf die wissenschaftliche Kultur auswirken. So kann es etwa zielführend sein, eine Veröffentlichung in mehrere Teile zu zerlegen und einzeln zu publizieren, eigennutzenorientiert mit Selbstzitaten. Eine weitere mögliche Strategie besteht darin, Gruppen („Denkschulen“) von 10 bis 15 Wissenschaftlern zu bilden, die eine eigene Zeitschrift oder ein ähnliches Publikationsorgan gründen und sich darin gegenseitig häufig zitieren. Ebenso sind Zitationszirkel (auch als Zitierkartelle bezeichnet) eine Möglichkeit, um den persönlichen Faktor besserzustellen. Dabei schließen sich Gruppen von Wissenschaftlern zusammen, die sich gegenseitig bei Veröffentlichung zitieren oder die Gruppenmitglieder bei (absehbar zitierfähigen) Veröffentlichungen als Co-Autoren berücksichtigen. Diese Praktiken können die Seriosität der Wissenschaft untergraben. Entsprechend gibt es Stimmen, den h-Index aufzulösen oder die zahlreichen Defizite des h-Index durch Änderungen zu beheben.

Ein weiterer Kritikpunkt trifft die Tatsache, dass der h-Index keinerlei Aussagekraft über die Bedeutung der Forschung für die Anwendung hat. Die nachfolgenden Kritikpunkte sind besonders valide für Disziplinen mit (ursprünglich) starkem Anwendungsbezug wie beispielsweise Klimaschutz, Naturschutz oder Forst- und Landwirtschaft. Wissenschaftliche Erkenntnisse finden möglicherweise nicht den Weg in die Praxis und der Informationsbedarf der Praktiker wird von den Wissenschaftlern oft möglicherweise nicht angemessen berücksichtigt. Ein möglicher Grund dafür könnte sein, dass die heutigen Bewertungssysteme der Wissenschaft unter anderem Indices wie den h-Index verwenden, die sich vornehmlich auf die Wahrnehmung der Forschungsarbeit in Wissenschaftskreisen und nicht auf den Outcome in der Praxis fokussieren. Einschränkend ist zu erwähnen, dass aktuell keine Indices zur quantitativen oder qualitativen Bewertung des sog. „Praktischen Outcomes“ existieren. Forschende haben ein Eigeninteresse an einem hohen h-Index, während der Outcome in der Praxis für die Karriere eines Wissenschaftlers möglicherweise weniger relevant ist. Einschränkend muss hier erwähnt werden, dass die Anmeldung von Patenten, finanzielle Entlohnung durch Produktentwicklung und direkte Förderung durch Unternehmen durchaus besonders solcherlei Wissenschaft entlohnen, die anwendbar ist. In der Anwendung bzw. Praxis (Naturschutz, Landwirtschaft, Wasserwirtschaft etc.) werden fremdsprachige Forschungsergebnisse allerdings möglicherweise weniger gelesen. Veröffentlichungen in der Landessprache und in frei zugänglichen Druckwerken könnten dazu beitragen, eine von manchen gesehene Lücke zwischen Forschung und Praxis zu verkleinern. Veröffentlichungen in der Landessprache erreichen in manchen Fachkreisen jedoch möglicherweise weniger Wissenschaftler und werden daher unter Umständen weniger zitiert, abhängig vom jeweiligen Einzelfall. Fragen zum Management spezifischer regionaler Lebensräume sind beispielsweise für den Wissenschaftszirkel global uninteressant und daher weniger zitierfähig. Aufgrund des Zitationsfokusses des h-Index finden regionale Fragestellungen deshalb wesentlich weniger Beachtung in globalen Fachzeitschriften, sondern werden eher in regionalen Fachzeitschriften erörtert.

Ein weiterer Kritikpunkt ist, dass Forschende in Disziplinen, in denen weniger Wissenschaftler arbeiten, unter Umständen schwerer auf eine hohe Anzahl von Zitationen kommen können und daher im Mittel einen geringeren h-index haben als Forschende, die in Disziplinenen arbeiten, in denen sehr viele andere Wissenschaftler tätig sind (z. B. Physik, Biologie). Da diese Indices in Relation zu anderen Wissenschaftlern im Feld beachtet werden, erlaubt der Index dennoch eine kontextualisierte Einordnung durch andere Wissenschaftler. Über die Qualität der Arbeit sagt der h-index nichts aus, nur über die Popularität (s. o.). Im seltenen Extremfall können sogar Forschungsarbeiten mit offensichtlichen methodischen Fehlern viele Zitationen aufweisen und den h-Index anheben, weil andere Wissenschaftler in Kommentaren oder Artikeln auf ebendiese methodischen Schwächen hinweisen und den Artikel somit zitieren.

Wissenschaftler mit den höchsten h-Indizes nach Hirsch

Zur Zeit der Publikation des Hirsch-Indexes hatte Edward Witten mit 120 den höchsten h-Index unter Physikern. Andere bekannte Physiker erreichten einen h-Index von 62 bis 107. Für Forscher in Biologie und Biomedizin errechnete Hirsch anhand der Zitierungen in den Jahren von 1983 bis 2002 ebenfalls einen h-Index. Den höchsten h-Index dieser Fachgruppe aus dieser Zeit besaß Solomon H. Snyder mit 191, die folgenden 9 Forscher der Rangfolge hatten h-Indizes von 160 bis 120.

Beispiele für h-Indizes 2021

Die folgenden Beispiele geben den Stand am 7. Mai 2021 laut der Datenbank Scopus wieder.