Ringraziamo per i commenti. Molti lettori sottolineano che Google Scholar contiene molti errori di misura. Tutti gli indicatori, anche i più raffinati, contengono errori di misura. E’ per questo che abbiamo deciso di presentare i risultati in forma aggregata, con atenei o facoltà con almeno 4 ordinari nelle materie economiche.
Un secondo gruppo di commenti critica l’uso della banca dati di Google Scholar. I valori di sarebbero stati più bassi utilizzando altre fonti. Scopus per esempio è un’ottima banca dati, ma calcola h solo per gli articoli pubblicati dopo il 1996. Il dato più rilevante del nostro articolo è che anche se si considera una banca dati molto ampia (e quindi generosa nell’impatto scientifico), il 40 per cento degli ordinari di economia presenta h<3 e 90 per cento h<10. Sarebbe comunque molto utile calcolare h anche con altre banche dati e studiare la concordanza dei risultati. Si tratta di un lavoro più lungo e impegnativo di quello che abbiamo fatto per i 700 ordinari di economia.
Per lo stesso motivo non abbiamo calcolato h per altri settori, come quello aziendale.
Altri criticano l’indice h perchè uno scienziato può essere molto famoso e influente pur avendo un basso h. E’ vero, infatti h sottostima l’impatto di persone molto giovani che hanno scritto cose molto importanti. Per questo abbiamo scelto di concentrarci sugli ordinari, che hanno in media almeno venti anni di cariera (e praticamente nessuno meno di quindici). Nel settore economico è molto raro che un economista di rilievo abbia un basso h; i premi Nobel tendono ad avere h maggiori di 60 o anche 80.
E’ importante sottolineare che h misura soltanto l’impatto scientifico delle pubblicazioni. Si potrebbe però pesare h per il numero di anni di attività, tener conto degli articoli più citati, dell’importanza della rivistas e del numero di citazioni medio del settore. Abbiamo scelto di presentare solo i dati su h perchè si tratta dell’indicatore più noto ed intuitivo. Infine, ricordiamo che non si può confrontare h tra discipline diverse e che nelle materie scientifiche h tende ad essere più elevato che nelle scienze sociali.
Un lettore evidenzia che h può essere manipolato, ad esempio aggiungendo in una delle riviste censite da Google Scolar (i working papers SSRN) una pubblicazione con autocitazione. Verissimo, ma richiede comunque accesso a SSRN e può essere efficace solo per livelli molto bassi di h. Per aumentare il proprio h da 10 a 11, ad esempio, è necessario che l’undicesimo lavoro sia citato almeno 11volte, un livello che non è semplicissimo da raggiungere.
Infine, alcuni colleghi ci hanno scritto evidenziando che gli errori di misura aumentano per persone con doppio nome o cognome. Ci ripromettiamo di correggere questi errori in futuro.
Sappiamo che in molti atenei colleghi di altre discipline stanno raccogliendo dati sulle citazioni, su Google Scholar o altre fonti. Ci auguriamo che possano essere resi pubblici e che il nostro articolo sia di stimolo alla diffusione di dati sulla trasparenza del lavoro scientifico. Ci auguriamo anche che in futuro le critiche siano propositive: chi pensa che l’università debba essere valutata, ha anche il dovere di proporre delle modalità concrete di valutazione della ricerca.
Professore associato presso il dipartimento di finanza dell’università Bocconi. Dal 2011 al 2016 ha partecipato allo Stakeholder Group dell’Autorità Bancaria Europea, del quale è stato vicepresidente. Ha pubblicato libri con John Wiley & Sons e con Riskbooks, oltre ad articoli sulle principali riviste di banking internazionali. È stato membro del Consiglio di sorveglianza di Ubi Banca. È consulente del Parlamento Europeo sulla vigilanza bancaria.