De grundläggande indikatorerna för en forskares produktivitet och påverkan är fortfarande antalet publikationer och deras citeringstal. Dessa mått är tydliga, enkla och lätta att få tag på. När en rankning av forskare behövs, till exempel i bidrags-, pris- eller marknadsföringsförfaranden, är deras användning det snabbaste och billigaste sättet att prioritera vissa forskare framför andra. På grund av deras natur finns det emellertid en risk för att vetenskapliga framsteg förenklas alltför mycket. Därför har många andra indikatorer föreslagits, inklusive användningen av PageRank algoritm känd för rangordning av webbsidor och dess ändringar anpassade till citeringsnätverk. Denna rekursiva metod är dock beräkningskrävande och även om den har fördelen att gynna prestige framför popularitet, bör dess tillämpning vara väl motiverad, särskilt när den jämförs med standardciteringen. I denna studie analyserar vi tre stora datauppsättningar av datavetenskapsdokument inom kategorierna artificiell intelligens, programvaruteknik, teori och metoder och tillämpar 12 olika rankningsmetoder på författarnas citeringsnätverk. Vi jämför den resulterande rankingen med självkompilerade listor över framstående forskare utvalda som frekventa redaktionsmedlemmar i prestigefyllda tidskrifter inom området och drar slutsatsen att det inte finns några belägg för PageRank-baserade metoder som överträffar enkla citeringar.
Nyligen hävdade REF att det inte finns några bevis för att PageRank-baserade metoder verkligen överträffar enkla citerings-count-baserade rankningsmetoder.
Do PageRank-based author rankings outperform simple citation counts?
{'venue': 'J. Infometr. 9(2), 334-348 (2015)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}