आज के वक्त में बिब्लिओमेट्रिक्स इंडीकेटर्स जैसे कि साइटेशन काउंट हो गए या फिर जर्नल इम्पैक्ट फैक्टर्स हो गया
जो कि रिसर्च परफॉरमेंस को मापने के लिए यूजफुल तो है लेकिन इसमें इन्हेरेन्टली बहुत सारे बायसेस होतें हैं खासकर
ग्लोबल साउथ के रेसर्चेस के लिए
इसमें सबसे पहली चीज जो आती है वो है साइटेशन बायस्ड
तो अक्सर रेसेअर्चेर अपने ही रीजन या फिर अपने ही एक स्टैब्लिशड स्कॉलर्स के सर्कल के काम को ज्यादातर साइट करते हैं
और जै इससे होता ये है कि जो बहार के लोग हैं जो वेस्टर्न वर्ल्ड के लोग हैं वो
ग्लोबल साउथ या फिर नॉन इंग्लिश रिसर्च को इग्नोर कर देते हैं इससे कई बार कई टॉपिक्स के वलुएअबल कंट्रीब्यूशन जो हैं ओवरलुक हो जाते हैं एंड दिस इज़ नॉट सोमेथिंग जो नॉन
इंडियन कर रहें हैं बल्कि इंडियन स्कॉलर ]Indian scholar] जो बहार हैं वो भी इसी बायस्ड से ग्रसित हैं वो भी इंडियन रिसर्च को जो भी उस टॉपिक पे हुआ है उसको ना पढ़के
वो ज्यादा ट्राई करेंगे उनको जितना वेस्टर्न स्कालरशिप मिल जाए साईट करने के लिए वो वही करेंगे
अब मतलब इसको एक्साम्प्ल ]example] के तौर पे हम देखे फॉर एक्साम्प्ल कोई रिसर्च लिखाया जा रहा काम्प्लेक्स प्रेडिकट पे हिंदी के ही
तो इसमें बहुत सारे इंडियंस स्कॉलर्स हैं जिन्होंने अपनी बात कही है और इनफैक्ट ये ऐसी फील्ड है जहाँ पर इंडियन
ऑथर्स का कहा मानना ज्यादा सही होगा क्योंकि वो दे आर द वन्स जो कि हिंदी एक्चुअली में बोल रहें हैं
बट होता क्या है कि जो अगर कोई वेस्टर्न वर्ल्ड में इंसान काम्प्लेक्स प्रेडीकेट
किसी भी इंडो आर्यन लैंग्वेज पे अगर इसपे रिसर्च लिख रहा है तो वो इंडियन स्कॉलर्स को साईट नहीं करेगा
तो उससे क्या होगा एक तो या तो जो चीजे ढूँढी जा चुकी हैं इंडियन स्कॉलरशिप के सर्कल्स में वो वो दुबारा ढूँढने का कोशिश कर रहा है
या तो वो उन चीजों को अपने नाम पे क्लेम कर रहा है या तो ये है कि उसके पास जो और इनसाइट्स हो सकते थे लैंग्वेज के वो
वो उससे वो वंचित है या तो फिर उसने जो डेटा को ग्लॉस किया है वो डेटा की ग्लॉसिंग गलत है क्योंकि उसने जिन लोगो का
डेटा लिया जिन लोगो के पेपर से उसने डेटा उठाया उनके पास पहले से ही उसी बायस के कारण डेटा गलत था
ये तो एक जनरलाइज़ ये तो एक मतलब बहुत क्या बोल सकते हैं इसको
पिनपोईंटेड या फिर चुना हुआ एक्ज़ाम्पल है बट ऐसे बहुत सारे जनरलाईज़्ड एक्जाम्पल भी हो सकते हैं
जो कि साइंस और टेक्नोलॉजी के फील्ड में कि अगर किसी एक चीज को किसी एक स्टडी को अगर यहाँ पे एक बार किया जा चुका है तो उसको दुबारा ही तो उसको उसके बारे में
वाइडर वर्ल्ड को पता नहीं होगा तो वो दुबारा कर रहे होंगे
और तो इसका एक सोल्युशन ये हो सकता है कि हमें एक ऐसा ब्रोडर साइटेशन मैट्रिक्स चाहिए जो कि डाइवर्स फोर्सेज को रेकग्नाइज़ करे
जैसे कि पॉलिसी डॉक्यूमेंट्स हो गए लोकल जनरल्स हो गए या फिर मल्टीलिंगुअल रिसर्च जो हैं उसमे उसको भी काउंट किया जाए
ताकि एक तो स्कालरशिप की एक्सेसबलिटी बढ़ेगी और दूसरा बात पीपल वांट टू बी रीइंवेंटिंग द व्हील अगेन एंड अगेन
दूसरी बात होती है जनरल इम्पैक्ट फैक्टर की इसका जो लिमिटेशन होता है मतलब
तो हाई इम्पैक्ट जनरल में पब्लिश होना बहुत मुश्किल होता है ख़ासकर डेवलपिंग कन्ट्रीज के रिसर्चर्स के लिए
कई बार क्या होता है कि उनका अच्छा अच्छा रीसर्च भी छोटे जर्नल में पब्लिश करना होता है लेकिन
छोटे जनरल्स में पब्लिश करने से उनका जे आई एफ जो है जर्नल इम्पैक्ट फैक्टर
उसके उसके मैट्रिक्स में इसको कम आँका जाता है
होता क्या है कि अब अगर कोई इंडियन राइटर जो है इंडियन स्कॉलर्स जो हैं अगर वो अपना पेपर किसी बहुत
क्या बोलते हैं हाई इम्पैक्ट जर्नल पब्लिश करने के लिए भेज रहा हैं तो कई बार लैंग्वेज लिमिटेशंस होती हैं जो उसकी इंग्लिश हो सकता है उतनी पोलिश न हो
जितना कि उस जर्नल को चाहिए दूसरा उनके अंदर जो बायस है कि वहाँ से आया है तो हो सकता है कि चीटिंग किया हुआ होगा डेटा सही नहीं होगा
तो ये सारी की सारी जो बायसेस हैं वो यहाँ पे भी काम करते हैं तो इसी के लिए हमें ये चाहिए कि
एक इक्विटी बेस्ड इवैल्यूऐशन हो जहाँ पे रिसर्च की क्वालिटी को जर्नल रेपुटेशन से ज्यादा महत्त्व दिया जाए
जर्नल का रेप्युटेशन है वो अपनी जगह पर सही है कि ठीक है कि जितना ज्यादा रेप्यूटेड जर्नल पब्लिकेशन है उससे उतना ज्यादा
रिसर्च से पब्लिकेशन के बीच में धाँधली की कमी के बारे में हम लोग देख सकते हैं कि हाँ ठीक है इसमें ज्यादा
पैसे देके काम नहीं किये गए होंगे धाँधली नहीं की गई होगी लेकिन
सिर्फ जर्नल की रेप्युटेशन से ही रिसर्च की क्वालिटी को जाँचना वो गलत है
तीसरा पॉइंट इसमें आता है वो होता है पब्लिकेशन आउटपुट को लेके बायस्ड
तो अब कुछ वेस्टर्न यूनिवर्सिटीज में जहाँ पर उनके पास ज्यादा फंडिंग होता है ज्यादा रिसौर्सेस होते हैं ज्यादा प्रोजेक्ट्स होते हैं
तो उनके पास ओबीवियस्ली पब्लिकेशन काउंट ज्यादा होता है क्योंकि और प्लस बात ये है कि वहाँ एक ही एक रिसर्च में आप ह पचास साठ नाम देखेंगे अगर वो
टेक्निकल फील्ड का है कंप्यूटर फील्ड का है या फिर जनरली भी तीन चार पाँच नाम आम हैं
क्योंकि उनके पास लैब्रोटरी एक्सेस है और बहुत सारे लोग मिलकर एक प्रोजेक्ट पे काम कर रहें हैं
छोटे देशों में स्पेशली साउथ एशियन अगर कॉन्टेक्स्ट में हमलोग बात करें तो यहाँ पे क्या होता है यहाँ पे जो रिसर्च है वो
बहुत लोकलाइज़्ड होता है बहुत सारे लोग मिल के काम नहीं कर रहे एक दो लोग ही काम कर रहें तो
अब अकेले एक इंसान अगर काम कर रहा है तो वो एक साल में कितने ही प्रोजेक्ट्स पर काम कर पायेगा या फिर कितने ही पेपर्स लिख पायेगा
तो उससे एक बायस्ड ये क्रिएट होता है कि यहाँ पे प्रोडक्टिविटी उतनी ज्यादा नहीं है
और इसका एक साइड इफ़ेक्ट ये भी होता है कि बहुत सारे लोग बहुत ज्यादा पब्लिकेशन आउटपुट के कारण या तो खराब रिसर्च करते हैं
या तो सैम रिसर्च को मल्टीप्ल पब्लिकेशन करते हैं या तो फिर यहाँ पे पैसे देके रिसर्च खरीदने के जो चलन आया है
जो कि रिसेंटली हमने देखा बहुत सारा रिट्रैक्शन किया गया तो ये सब ये सारी चीजों में भी बढ़ावा मिल जाता है क्योंकि अब
लोगो को उस नंबर की जरुरत है कि हाँ भाई मेने साल में हजार पेपर पब्लिश किये
तो इसका एक जवाब ये हो सकता है कि हमें
एक फेयर कम्पैरिजन चाहिए जहाँ पे कॉन्टैक्स्ट अवेयर मैट्रिक्स हो
जो कि रिसोर्सेज और रिजिनल चैलेंजेस को कंसिडर करे और सभी चीजों को एक ही मापदंड पे नापने का कोशिश नहीं करे अगर सबके लिए फील्ड
एक नहीं है तो मतलब एक लेवेलिंग फील्ड नहीं है अगर तो ओबवियस्ली तो वो सारे के सारे लोग सैम रेस के घोड़े नहीं हैं
तो एक समाधान इन चीजों का ये हो सकता है कि ओपन पिअर रिव्यु और प्री प्रिंट प्लेटफोर्म्स को बढ़ावा दिया जाए
ताकि रिसर्च की क्वालिटी बिना जर्नल बायस्ड के वैल्यूवैट हो सके ज्यादा लोग पढ़ें ज्यादा लोग रिव्यु करें
एलमैट्रिक्स का यूज़ किया जाए जैसे कि सोशल मीडिया पोलिसी इम्पैक्ट और पब्लिक इंगेजमेंट को भी काउंट किया जाए
ग्लोबल कोलेबोरेशन को इन्क्रीज किया जाए ताकि डाइवर्स पर्सपेक्टिव रिसर्च ईवैल्युवेशन में शामिल हो
और हाँ तो यही है कि हमें ये समझना होगा कि जो रिसर्च परफॉरमेंस का जो सही आंकलन है
वो एक्वाइटी और इंक्लूसिविटी के साथ करना जरुरी होता है एक फेयर सिस्टम ही सच्चा और सही तरीके से किसी अकैडमिक एक्सेलन्स को रेकग्नाइज़ कर सकता है