शैक्षणिक दृश्यता और बिब्लियोमेट्रिक कवरेज की समस्याएँ: एक तुलनात्मक मूल्यांकन

1. बिब्लियोमेट्रिक डेटा स्रोतों की ताकत और कमजोरियाँ

रैंकिंग संगठनों द्वारा अपनाई जाने वाली बिब्लियोमेट्रिक डेटा स्रोतों और वैज्ञानिक प्रदर्शन माप प्रणालियों पर आधारित विभिन्न रणनीतियाँ विकसित की जाती हैं। हालाँकि, प्रत्येक बिब्लियोमेट्रिक डेटा स्रोत की अपनी विशिष्ट शक्तियाँ होती हैं, तो वहीं कुछ महत्त्वपूर्ण सीमाएँ भी — कोई भी स्रोत पूरी तरह निर्दोष या पूर्ण रूप से व्यापक नहीं है। इस तथ्य को समझना हमारे लिए Google Scholar को प्राथमिकता देने के कारण को स्पष्ट रूप से बताने तथा अन्य डेटाबेस को “पूरी तरह सही” या “हमेशा श्रेष्ठ” मानने की आम धारणा पर प्रश्न उठाने के लिए महत्वपूर्ण है।

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कुछ प्रचलित उद्धरण सूचकांक (citation indexes) और बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण लगभग 9,000 से 15,000 जर्नलों के समूह पर केंद्रित होते हैं, जिन्हें कड़े मानदंडों के आधार पर चुना गया होता है। भले ही ये प्रणालियाँ वैज्ञानिक प्रभाव का मूल्यांकन करने में व्यापक रूप से स्वीकृत हों, इनकी कवरेज सीमित रहती है। चूँकि ये अधिकांशतः अंग्रेज़ी भाषा की प्रकाशनों और STEM (विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग, गणित) क्षेत्रों को प्राथमिकता देती हैं, इसलिए सामाजिक विज्ञान, मानविकी, कला या स्थानीय/क्षेत्रीय भाषाओं में होने वाला अकादमिक कार्य अक्सर व्यवस्थित रूप से अपर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व किया जाता है। उदाहरण के लिए, सामाजिक विज्ञान की कुछ उप-शाखाओं में, इन डेटाबेस की कवरेज दर केवल 5–20% तक ही रह जाती है, जिससे कई महत्त्वपूर्ण शोध कार्य लगभग अदृश्य रह जाते हैं।

इसके अलावा, किताबें, पुस्तक अध्याय और सम्मेलन प्रकाशन जैसी शैक्षणिक संचार की विधाएँ — जो विशेष रूप से मानविकी, कानून, शिक्षा और कंप्यूटर विज्ञान में महत्त्वपूर्ण मानी जाती हैं — भी अक्सर इन प्रणालियों में पर्याप्त रूप से शामिल नहीं होती हैं। परंतु, ऐसी प्रकाशनों की उपेक्षा या उन्हें व्यवस्थित रूप से पृष्ठभूमि में रखना, शैक्षणिक अवसरों की समानता और वैज्ञानिक विविधता के प्रति सम्मान के सिद्धांतों के अनुरूप नहीं है। अकादमिक उत्पादन को केवल किसी एक प्रकाशन प्रकार या भाषा के आधार पर परिभाषित नहीं किया जा सकता; प्रत्येक विषय की अपनी ज्ञान निर्माण संस्कृति और प्रकाशन परंपराएँ होती हैं। उदाहरण के लिए, किसी पुस्तक या सम्मेलन पेपर को — जो कई क्षेत्रों में एक मूलभूत शैक्षणिक संचार माध्यम होता है — न मानना, वैज्ञानिक श्रम के वैध और मूल्यवान हिस्से की अवहेलना करना होगा। ऐसा दृष्टिकोण कुछ विषयों या क्षेत्रों की शैक्षणिक दृश्यता को कम कर सकता है, और समग्र मूल्यांकन प्रक्रिया को पक्षपाती बना सकता है। जबकि वास्तव में, सभी शैक्षणिक निष्कर्ष सामूहिक ज्ञान को समृद्ध करते हैं; अतः इनका बहिष्कार या अपर्याप्त प्रतिनिधित्व नैतिक और कार्यप्रणाली दोनों दृष्टिकोणों से प्रश्न योग्य होना चाहिए।

2. बिब्लियोमेट्रिक मूल्यांकन में समावेशिता और पहुँच

एक और बड़ी सीमा पहुँच लागत है। पारंपरिक बिब्लियोमेट्रिक डेटाबेस प्रायः महँगे सब्सक्रिप्शन मॉडल पर आधारित होते हैं। नतीजतन, केवल अच्छी वित्तीय स्थिति वाले संस्थान और शोधकर्ता ही इन सेवाओं का लाभ उठा पाते हैं, जबकि सीमित संसाधनों वाले शिक्षाविद या विश्वविद्यालय इससे वंचित रह जाते हैं। इससे वैज्ञानिक प्रदर्शन का मापन वैश्विक स्तर पर निष्पक्ष रूप से नहीं किया जा सकता। इसके अतिरिक्त, शुल्क की पारदर्शिता का अभाव और अगले वर्ष में शुल्क में क्या बदलाव होगा, इसकी अनिश्चितता, स्थिरता के लिहाज़ से भी बड़ी चुनौती है।

कवरेज के संदर्भ में देखें, तो इन डेटाबेस पर आधारित अधिकांश रैंकिंग प्रणालियाँ लगभग 80–90 देशों को ही शामिल करती हैं और 1,500–2,500 संस्थानों तक सीमित रहती हैं। वर्षों तक इन आँकड़ों में कोई उल्लेखनीय वृद्धि नहीं देखी गई है। यह सीमित कवरेज वैश्विक स्तर पर वैज्ञानिक उत्पादन के वास्तविक वितरण और शैक्षणिक दृश्यता को सही ढंग से प्रतिबिंबित नहीं करती।

साथ ही, संस्थान के नाम, लेखक के नाम और संबद्ध जानकारी को मानकीकृत करने में वर्षों से चली आ रही समस्याएँ डेटा की सुसंगतता के लिए गंभीर चुनौती बनी हुई हैं। कई समीक्षकों ने यह भी कहा है कि ये प्रणालियाँ प्रकाशन नैतिकता, समीक्षात्मक प्रक्रियाओं और कवरेज की निष्पक्षता के मामलों में भी पर्याप्त नहीं हैं।

3. वैज्ञानिक प्रदर्शन मापन में न्याय और समावेशिता

इसके विपरीत, Google Scholar एक मुक्त और निशुल्क प्लेटफ़ॉर्म के रूप में, इंटरनेट पर उपलब्ध किसी भी अकादमिक-समान सामग्री को इंडेक्स करता है। विभिन्न प्रकार के प्रकाशनों — जैसे कि जर्नल आर्टिकल, थीसिस, किताबें, रिपोर्ट, सम्मेलन प्रकाशन — को बिना किसी विषय या भाषा के भेदभाव के शामिल करके, यह सामाजिक विज्ञान, कला, मानविकी, शिक्षा और स्थानीय भाषाओं में होने वाली अकादमिक उत्पादन की शैक्षणिक दृश्यता को काफी हद तक बढ़ाता है। कई अध्ययनों से यह सिद्ध हुआ है कि Google Scholar इन क्षेत्रों में अधिक उद्धरण डेटा कैप्चर करता है। इसके अलावा, किताबों और सम्मेलन प्रकाशनों से आने वाले उद्धरणों को शामिल कर यह प्रकाशन मीट्रिक दृष्टिकोण से अधिक समग्र प्रभाव मूल्यांकन की पेशकश करता है।

Google Scholar का एक अन्य लाभ यह है कि यह निरंतर और तेज़ी से अपने डेटा को अपडेट करता रहता है, और इसमें कोई तय “डेटा कट-ऑफ” तिथि नहीं होती। इससे शोध मूल्यांकन प्रक्रियाओं में अधिक अद्यतन, पारदर्शी और सुलभ संरचना बनती है। कोई भी अकादमिक या संस्था मुफ्त उपकरणों (जैसे Publish or Perish) का उपयोग करके अपने बिब्लियोमेट्रिक डेटा की निगरानी कर सकती है; इससे भुगतान वाली प्रणालियों के कारण उत्पन्न पहुँच असमानता कम होती है और बिब्लियोमेट्रिक ज्ञान का लोकतंत्रीकरण होता है।

बेशक, Google Scholar में भी त्रुटियाँ होती हैं। परंतु, इनमें से अधिकांश त्रुटियाँ यादृच्छिक होती हैं, और इस बात का कोई प्रमाण नहीं है कि ये किसी व्यक्ति या संस्था को व्यवस्थित रूप से लाभ पहुँचाती हैं। अपनी ओपन-एक्सेस संरचना के कारण, कुछ अनैतिक व्यवहार (जैसे अत्यधिक स्व-उद्धरण या नकली प्रकाशन) अधिक शीघ्रता से पहचाने जा सकते हैं। अन्य डेटाबेस द्वारा व्यवस्थित रूप से बहिष्कृत की गई सामग्री की तुलना में, Google Scholar का व्यापक दृष्टिकोण समान संदर्भों में वैज्ञानिक प्रभाव विश्लेषण के लिए अधिक न्यायसंगत और सार्थक संकेतक प्रदान करता है।

4. शोध मूल्यांकन विधियों में Google Scholar की रणनीतिक स्थिति

हमारे लिए Google Scholar को प्राथमिकता देने का मुख्य कारण यह है कि यह शोधकर्ताओं और संस्थानों की शैक्षणिक दृश्यता को अधिक न्यायपूर्ण परिस्थितियों में प्रतिबिंबित करने की अनुमति देता है, चाहे उनकी भौगोलिक स्थिति, भाषा या बजट कोई भी हो। साथ ही, हम इस उपकरण की सीमाओं को खुलकर स्वीकार करते हैं, और बहु-स्तरीय डेटा सफाई, लगातार गुणवत्ता सुधार और मज़बूत ऑडिट प्रक्रियाओं के ज़रिए इन कमियों को न्यूनतम करने का प्रयास करते हैं। इसके अलावा, Google Scholar द्वारा प्रदान की गई उच्च दृश्यता के कारण, व्यक्तियों, संस्थानों और क्षेत्रीय संगठनों में इस विषय पर जागरूकता उल्लेखनीय रूप से बढ़ी है; और इसके परिणामस्वरूप, सैकड़ों हज़ारों शोधकर्ता अपने प्रोफ़ाइल को अधिक सावधानीपूर्वक और सुसंगत ढंग से व्यवस्थित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। साथ ही, बड़ी मात्रा में अनुचित डेटा को कड़े नियमों के तहत सिस्टम से हटा दिया गया है, जिससे समग्र गुणवत्ता और विश्वसनीयता और भी मज़बूत हुई है। इस प्रक्रिया ने संस्थानों को भी अनैतिक व्यवहार और दोषपूर्ण गतिविधियों को पहले ही पहचानने में मदद की है, ताकि समय रहते आवश्यक कदम उठाए जा सकें।

निष्कर्ष

कोई भी बिब्लियोमेट्रिक डेटाबेस पूरी तरह निर्दोष या व्यापक नहीं है। प्रत्येक के अपने फायदे और कमजोरियाँ होती हैं। इस तथ्य को समझना उन सभी हितधारकों के लिए महत्वपूर्ण है, जो वैश्विक स्तर पर शोध मूल्यांकन, वैज्ञानिक प्रभाव विश्लेषण और वैज्ञानिक प्रदर्शन मापन में संतुलित और समावेशी दृष्टिकोण विकसित करना चाहते हैं। हमारा Google Scholar को प्राथमिकता देने का कारण यह है कि यह शोधकर्ताओं और संस्थानों की शैक्षणिक दृश्यता को अधिक न्यायसंगत ढंग से प्रदर्शित करने की क्षमता रखता है, चाहे उनकी भाषा, भूगोल या बजट कुछ भी हो। इसके बावजूद, हम इसकी सीमाओं को स्पष्ट रूप से स्वीकार करते हैं, और बहु-स्तरीय डेटा सफाई, गुणवत्ता में निरंतर सुधार और मज़बूत ऑडिट प्रक्रियाओं से इन सीमाओं को कम करने का प्रयास करते हैं।

अंततः, यह मानना कि “एक ही बिब्लियोमेट्रिक स्रोत पूर्ण है” वास्तविकता को नहीं दर्शाता। आज कोई भी डेटा स्रोत विश्व स्तर पर अकादमिक उत्पादन की संपूर्ण विविधता को अकेले पूरी तरह से प्रतिबिंबित करने में सक्षम नहीं है। बिब्लियोमेट्रिक डेटाबेस शैक्षणिक समुदाय के योगदान से लगातार विकसित होते रहते हैं। इसलिए सबसे अच्छा दृष्टिकोण यह है कि प्रत्येक स्रोत की सीमाओं का गहराई से विश्लेषण किया जाए, डेटा की व्याख्या उसके संदर्भ में की जाए, और पूरक तरीकों का उपयोग करके एक अधिक न्यायपूर्ण, सटीक और समावेशी वैज्ञानिक मापन और मूल्यांकन प्रणाली बनाई जाए।

✅ हमारा दृष्टिकोण
• वैश्विक, व्यावहारिक और समावेशी कार्यप्रणाली
• डेटा स्रोतों की सीमाओं को कम करने के लिए मज़बूत ऑडिट प्रक्रियाएँ (लगभग 20 लाख प्रोफ़ाइल की समीक्षा की गई और अनुपयुक्त को हटाया गया)
• लगातार डेटा सफाई और अपडेट के ज़रिए सटीक, वर्तमान और लगभग वास्तविक समय में रैंकिंग

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