Akademik Değerlendirmede Devrim: H-İndeksi Tahtını “M-İndeksi” ile Paylaşıyor

Akademik Başarıyı Tek Bir Sayıya Sığdırmak Mümkün mü?

Akademi dünyasının kalbi laboratuvarlarda atarken, bilim insanlarının kariyer basamaklarını tırmanması genellikle tek bir acımasız metriğe bağlıdır: h-indeksi. Yıllardır araştırmacıların üretkenliğini ve yayınlarının (publication) aldığı atıf sayısını ölçen bu metrik, işe alım komitelerinin, fon sağlayan kuruluşların ve üniversite yönetimlerinin altın standardı olageldi. Ancak Johns Hopkins Üniversitesi’nde hesaplamalı biyolog olarak görev yapan Jean Fan ve ekibinin başlattığı yeni bir tartışma, akademik etkiyi değerlendirme biçimimizde köklü bir paradigma değişiminin sinyallerini veriyor.

Laboratuvar üyeleriyle gerçekleştirdiği rutin çay saati sohbetlerinde h-indeksinin kısıtlamalarını masaya yatıran Fan, çok boyutlu ve yıllara yayılan bir kariyerin tek bir rakama indirgenmesinin son derece indirgemeci (reductionist) bir yaklaşım olduğu sonucuna vardı. Bu aydınlanma anı, yeni ve çok daha insani bir ölçüm sisteminin doğuşuna zemin hazırladı.

“Bu durum, bizim bir araştırmacıda, bir akademisyende gerçekten neye önem verdiğimizi düşünmemizi sağladı. Akademik alımlarda adaylarda ne arıyoruz? Dedik ki, ‘Diyelim ki mentörlüğe gerçekten değer veriyoruz; peki ama bu soyut kavramı, yüksek verimli bir şekilde sayısallaştırılabilecek bir metriğe nasıl dönüştürebiliriz?'” – Jean Fan

M-İndeksi (Mentörlük İndeksi) Nasıl Çalışıyor?

Bu arayışın sonucunda ortaya çıkan Mentörlük İndeksi (Mentorship Index) veya kısaca M-indeksi, kıdemli bilim insanlarının, kariyerinin başındaki genç araştırmacıları (junior scientists) ne kadar desteklediğini gösteren ölçülebilir bir vekil (proxy) görevi görüyor. Sistem, temel olarak açık erişimli ve tüm dünyadaki akademik çalışmaları kataloglayan devasa bir platform olan OpenAlex veri tabanını kullanıyor.

M-indeksi hesaplayıcısının çalışma algoritması şu şekilde kurgulanmış:

• Sistem, öncelikle incelenen kıdemli araştırmacının son yazar (last author) olduğu makaleleri tarıyor. (Biyolojik bilimler ve yaşam bilimlerinde son yazarlık, genellikle o projenin mentörü, fon sağlayıcısı veya laboratuvar lideri olunduğunu gösterir.)
• Ardından, bu makalelerin ilk yazarlarının (first author – genellikle projeyi yürüten genç araştırmacı/öğrenci) toplam yayın geçmişine bakılıyor.
• Eğer ilk yazarın literatürde 10’dan az makalesi varsa, bu kişi “genç/deneyimsiz araştırmacı” kategorisinde kabul ediliyor.
• Kıdemli araştırmacının, bu profil tanımına uyan genç yazarlarla birlikte çıkardığı makale sayısı, onun M10-indeksini belirliyor. Farklı disiplinlerdeki kıdemlilik tanımlarına göre sistem M5 veya farklı varyasyonlarla da hesaplama yapabiliyor.

Yapay Zeka Çağında “İnsan” Kalabilmek

Üretken yapay zeka (AI) araçlarının makale yazım süreçlerini hızlandırdığı, veri analiz sürelerini kısalttığı ve dolayısıyla h-indekslerinin yapay bir şekilde şişirilebildiği günümüzde, araştırmacılar arası ilişkilere ve usta-çırak ilişkisine odaklanmak kritik bir önem taşıyor. Singapur Ulusal Üniversitesi’nden biyomedikal etikçi Brian Earp, konunun felsefi boyutuna dikkat çekiyor:

“Yapay zekanın çıktıları bu denli hızlandırdığı bir dönemde, dikkatimizi ‘ilişki inşasına’ kaydırma fikrini gerçekten çok sevdim. Kendimize şu soruyu sormalıyız: Bizi hala özgün bir biçimde insan kılan ve birbirimizi değerlendirirken kullanmak istediğimiz özelliklerimiz nelerdir?”

Sistemin Limitleri ve Eleştiriler

Her yeni metrik gibi, M-indeksi de kusursuz değil ve akademik camiada bazı haklı eleştirilerle karşılaşıyor. Raman Araştırma Enstitüsü’nden Kozmolog Tarun Souradeep sistemin önemli bir adım olduğunu belirtse de, bazı pratik zorlukların altı çiziliyor:

• Disiplinler Arası Farklılıklar: Yaşam bilimlerinde yazar sırası katkıya ve kıdeme göre belirlenirken; fizik, matematik veya yüksek enerji fiziği gibi alanlarda yazarlar genellikle alfabetik sıraya göre dizilir. Bu durum, M-indeksinin bu alanlarda doğrudan uygulanmasını imkansız kılıyor.
• Mentörlüğün Kalitesi Ölçülebilir mi?: Brian Earp’ün dikkat çektiği en çarpıcı nokta, niceliğin her zaman niteliği yansıtmamasıdır. Laboratuvarında çalışan genç bilim insanlarının sınırlarını acımasızca zorlayan, onlara psikolojik baskı uygulayan “zorba bir laboratuvar lideri”, sırf daha fazla sayıda öğrenciyi projelere dahil edip çok yayın çıkardığı için, az sayıda öğrenciyle derin bağlar kuran iyi bir mentörden daha yüksek bir M-indeksine sahip olabilir.

Sonuç: Akademinin Yeni Çok Boyutlu Karnesi

Jean Fan, M-indeksinin hiçbir zaman h-indeksinin veya diğer bibliyometrik ölçümlerin yerini alması için tasarlanmadığını vurguluyor. Asıl amaç, “değer verdiğimiz şeyleri ölçebiliriz” mesajını akademiye yerleştirmek. Bir araştırmacı patent sayısıyla, bir diğeri aldığı büyük fonlarla, bir başkası ise yetiştirdiği donanımlı öğrencilerle (M-indeksi) öne çıkabilir. Geleceğin işe alım komiteleri, tek bir rakamın diktatörlüğü yerine, adayın bilimsel vizyonunu, üretkenliğini ve insan kaynağına yaptığı yatırımı gösteren bu çok boyutlu karnelere bakarak çok daha adil kararlar alacaktır.