Narin, Capítulo IV

Narin (1976)

Scientific Productivity

• Neste capítulo Narin retorna a Price, resumindo seu livro Little Science, Big Science. Price afirma que o interesse pela avaliação da produtividade científica remonta até Galton que se dedicou a determinar a raridade dos indíviduos eminentes na ciência a partir de bibliografias secundárias como obituários e compilações biográficas por exemplo. Publicações subsequentes sobre este assunto utilizaram os nomes inclusos no Amerincan Men of Science.

• Todos os trabalhos concluem que a eminência é concentrada em um número mínimo de indivíduos. Esse conceito foi formalmente postulado por Lotka (1926) com a lei do inverso do quadrado da produtividade definada por Narin como:
• "[...] the number of people producing N papers is proportional to 1/N² . This says that for every 100 authors who produce 1 paper in a given period of time there are 100/2² or 25 who produce 2, 100/3² or 11 who produce 3 and so on."

• Dennis (1954) analisou bibliografias de diversos cientistas produtivos. Lehman publicou diversos trabalhos sobre produtividade científica, inclusive em qual idade o cientista é mais produtivo. Dennis (1954) e Eiduson (1965) concordam que a produtividade permanece estável até os 60, Eiduson ainda concluiu que cientistas que permanecem na pesquisa tem um pequeno aumento de produtividade entre os 40 e 50 anos enquanto que o oposto acontece para os cientistas que passam para tarefas administrativas;

• Shockley (1957) chega a seguinte conclusão:
• "[...] the more or less normal distribution of the logarithm of the rate of publication is characteristic of the statistics of the scientific creative process. Perhaps the most importante feature of this conclusion is that the rate of publication increases approximately exponentially from individual to individual, takrn in order of increasing rate, and that the differences in rates between low and high producers are very large."

• Shockley ainda tenta chegar a causa do problema, afirmando: 1) que talvez uma característica no cérebro humano permita que um indíviduo consiga pensar em X ideias e relacioná-las simultaneamente; 2) ou que os fatores que fazem um bom cientista sejam multiplicativos (fornecendo uma lista de possíveis fatores a serem levados em conta que pode ser vista na figura abaixo) podendo ser expressos em uma fórmula P = F1xF2xF3x...Fn, ou seja, uma mínima diferença em um fator pode gerar uma grande diferença de produtividade e, por fatores matemáticos não claros para mim, a curva estatística assumiria uma distribuição normal;

•  Em um trabalho de 1955, Garfield diz:
• "In effect, the system would provide a complete listing, for the publications covered, of all the original articles that had referred to the article in question. This would clearly be particularly useful in historical research when one is trying to evaluate the significance of a particular work and its impact on the literature and thinking of the period. Such an "impact factor" may be much more indicative than an absolute count of the number of scientist's publications, which was used by Lehman and Dennis."

• Westbrook (1960) focou em laboratórios ao invés de indíviduos e chega a conclusão de que a simples contagem de publicações mede atividade científica, mas não a qualidade ou significância do trabalho. Ele conclui que as análises de citações são boas formas de medir significância e que análises baseadas em número bruto de citações, número de citações em rede [net-citations], citações replicadas e razão citação por publicação geralmente chegam as mesmas conclusões;

• Price (1965) mostrou, através de análises de citações, que as referências a uma publicação diminuem logarítimicamente a partir do ano de publicação, Narin adiciona que "[...] the citation data certainly seem to indicate that the concentration of productiviy in talented individuals as shown by their publication rates is also reflected in the concentration of citations to a relatively small number of papers".

• Cole & Cole (1972) propõe a Hipótese Ortega que diz que "[...] citation analysis suggests that only a few scientists contribute to scientific progress." Eles vão mais fundo ao afirmar que:
• "[...] we can estimate that roughly 50% of all scientific papers are produced by 10% of the scientists. What remains problematic is the extent to which the 10% of the scientists who produce 50% of the research publications are dependent on the other 90% of research scientists and the 50% of the total research they produce."
• "[...] science would not suffer from a reduction in the number of new recruits and an increase in the resources available to the resulting smaller number of scientists."

• Moravcski et al. publicaram uma série de artigos sobre análise de citação. Eles classificam as referências em três cateogrias:
• Conceitual ou operacional: Distinguem ideias usadas das ferramentas usadas;
• Orgânica ou perfunctória: Distinguem referências necessárias para a tese daquelas que são reconhecimentos perfunctórios a outras pesquisas;
• Evolucionária ou justaposta: Distinguem material da mesma linha de pesquisa de material de linha paralelas ou divergentes;
• Confirmacional ou negacional: Distinguem material considerado bom ou ruim pelo pesquisador;

• Segundo Narin, uma das conclusões abala o uso da análise de citações como medida de qualidade, uma vez que eles encontraram muitas citações perfunctórias;

• Narin conclui esse capítulo citando dois estudos financiados pelo governo dos Estados Unidos, o HINDSIGHT (1966) e o TRACES (1968). O primeiro foi financiado pelo Departamento de Defesa e tinha como objetivo determinar se o investimento em pesquisa aplicada gerava retorno e determinaram que não só esse retorno existia, mas que era de 10/1. No segundo houve financiamento da National Science Foundation e tinha como objetivo analisar se conexões entre inovações sociais e econômicas poderiam ser traçadas com a pesquisa básica, esse estudo também confirmou conexões.