외국의 학자와 이야기하면 Impact factor니, SCI 저널이니 하는 것들을 오히려 잘 모르고들 있는데, 국내에서는 이미 Impact factor가 대학이나 연구소에서 연구 결과의 질을 측정하기 위한 거의 유일하고 절대적인 지표로 널리 사용되고있다. 다만, 상위 몇 개 대학은 IF를 넘어서 실제 인용횟수를 더 중요하게 보는 것 같기도 하다.
지인과 이야기중에 서울대학교 물리학과의 교수 정년심사 규정에 대해서 듣게 되었다. 몇가지 다른 규정 중 하나를 만족시키면 되는데 예를 들면 그 한가지가 Physical Review Letters - 물리학 전분야를 통틀어서 기준이 될만한 최상급의 저널 - 의 IF를 기준으로 해서, 실제 인용횟수가 그 열 배가 되는 논문이 하나라도 있으면 된다, 라는 것. PRL의 IF가 내려가면 기분좋아할 사람들도 있다는 것. 물론 이것은 "극단적으로 질로서 승부하는" 경우의 옵션이고 "극단적으로 양으로 승부하는" 경우의 옵션도 있다. 고체실험을 기준으로 하면 매년 열 편 정도를 계속 발표하면 될 듯.
인용횟수에 대한 이야기를 더 하자면 한 가지 문제는 그 정확한 정의가 무엇인지 잘 보아야 한다는 것이다. SCI가 Impact factor를 계산할 때에는 물론 SCI 저널에 실린 논문이 다른 SCI 저널에 정확한 서지정보를 가지고 인용된 경우만 세는 것이다. 입자물리학 분야의 논문들을 정리한 데이터베이스인 SPIRES는 그와 달리 아직 출판되지 않은 e-print들에 인용된 것을 모두 세기 때문에 SCI 저널들의 인용정보를 관리하는 Web of Science가 공식적으로 집계하는 인용횟수와는 상당한 차이가 날 수 있다. 특히 인용이 빠른 속도로 발생하는 경우 e-print상태로 있을 때에 인용되었는데 그대로 출판되어버린다면 나중에 그 e-print가 제대로 된 저널에 출판이 되더라도 제대로 인용이 계수되지 않는 문제가 생기게 된다.
지난 겨울 런던 방문중에 들었던 이야기에 의하면 영국의 연구재단들도 학문분야의 분화가 지속적으로 일어나고 학자들의 수, 전체 논문들의 숫자가 점점 더 커지면서 연구과제 심사과정을 효율적으로 운영하기 위해서 데이터베이스를 구축하고 인용지수를 통계화하려는 움직임이 있다고 한다. 예를 들면 간단한 방법이 바로 톰슨사의 Web of Science 데이터베이스를 사용하는 것이다. 과학자 한 사람의 연구의 질을 알기 위해서, 그가 속한 학문분야의 연구자들 전체에 대한 평균 인용횟수 통계를 기준지표로 사용한다. 예를 들어 끈이론 분야에서 세계적으로 평균 연구자의 논문당 실제 인용횟수가 10이라고 하면, 그 두 배인 20을 평균으로 보이는 이는 "우수한 학자", 그 다섯 배라면 "아주 우수한" 등으로 등급을 매기자는 것이다. 자기가 속한 분야에서 경쟁하면 되니까, 전혀 다른 분야의 IF가 보통 높다든지 낮다든지 하는 것은 신경을 쓸 필요가 없다, 원칙적으로는. 물론 실제로는 한 학과 내에서 분야간 평균 인용횟수가 다른 경우 그것을 이용해서 자기 분야가 더 지원을 받아야 한다는 등의 논쟁이 발생할 것이다. 새로 교수를 뽑을 때 미리 분야가 완전히 결정되지 않고 분야간 경쟁이 일어난다면 이런 일이 생길 것은 불을 보듯 뻔한 일이다. 예를 들면 서울대학교 물리학과도 분야를 완전히 결정하지 않고 전분야로 해서 공고가 났던 경우도 상당히 있는 것으로 기억한다.
Impact Factor 2007
지인과 이야기중에 서울대학교 물리학과의 교수 정년심사 규정에 대해서 듣게 되었다. 몇가지 다른 규정 중 하나를 만족시키면 되는데 예를 들면 그 한가지가 Physical Review Letters - 물리학 전분야를 통틀어서 기준이 될만한 최상급의 저널 - 의 IF를 기준으로 해서, 실제 인용횟수가 그 열 배가 되는 논문이 하나라도 있으면 된다, 라는 것. PRL의 IF가 내려가면 기분좋아할 사람들도 있다는 것. 물론 이것은 "극단적으로 질로서 승부하는" 경우의 옵션이고 "극단적으로 양으로 승부하는" 경우의 옵션도 있다. 고체실험을 기준으로 하면 매년 열 편 정도를 계속 발표하면 될 듯.
인용횟수에 대한 이야기를 더 하자면 한 가지 문제는 그 정확한 정의가 무엇인지 잘 보아야 한다는 것이다. SCI가 Impact factor를 계산할 때에는 물론 SCI 저널에 실린 논문이 다른 SCI 저널에 정확한 서지정보를 가지고 인용된 경우만 세는 것이다. 입자물리학 분야의 논문들을 정리한 데이터베이스인 SPIRES는 그와 달리 아직 출판되지 않은 e-print들에 인용된 것을 모두 세기 때문에 SCI 저널들의 인용정보를 관리하는 Web of Science가 공식적으로 집계하는 인용횟수와는 상당한 차이가 날 수 있다. 특히 인용이 빠른 속도로 발생하는 경우 e-print상태로 있을 때에 인용되었는데 그대로 출판되어버린다면 나중에 그 e-print가 제대로 된 저널에 출판이 되더라도 제대로 인용이 계수되지 않는 문제가 생기게 된다.
지난 겨울 런던 방문중에 들었던 이야기에 의하면 영국의 연구재단들도 학문분야의 분화가 지속적으로 일어나고 학자들의 수, 전체 논문들의 숫자가 점점 더 커지면서 연구과제 심사과정을 효율적으로 운영하기 위해서 데이터베이스를 구축하고 인용지수를 통계화하려는 움직임이 있다고 한다. 예를 들면 간단한 방법이 바로 톰슨사의 Web of Science 데이터베이스를 사용하는 것이다. 과학자 한 사람의 연구의 질을 알기 위해서, 그가 속한 학문분야의 연구자들 전체에 대한 평균 인용횟수 통계를 기준지표로 사용한다. 예를 들어 끈이론 분야에서 세계적으로 평균 연구자의 논문당 실제 인용횟수가 10이라고 하면, 그 두 배인 20을 평균으로 보이는 이는 "우수한 학자", 그 다섯 배라면 "아주 우수한" 등으로 등급을 매기자는 것이다. 자기가 속한 분야에서 경쟁하면 되니까, 전혀 다른 분야의 IF가 보통 높다든지 낮다든지 하는 것은 신경을 쓸 필요가 없다, 원칙적으로는. 물론 실제로는 한 학과 내에서 분야간 평균 인용횟수가 다른 경우 그것을 이용해서 자기 분야가 더 지원을 받아야 한다는 등의 논쟁이 발생할 것이다. 새로 교수를 뽑을 때 미리 분야가 완전히 결정되지 않고 분야간 경쟁이 일어난다면 이런 일이 생길 것은 불을 보듯 뻔한 일이다. 예를 들면 서울대학교 물리학과도 분야를 완전히 결정하지 않고 전분야로 해서 공고가 났던 경우도 상당히 있는 것으로 기억한다.
Impact Factor 2007
태그 : 과학정책
