क्या मेरी SSRN डाउनलोड गणना अच्छी है? पेपर की आयु और क्षेत्र के अनुसार निःशुल्क बेंचमार्क — उपकरण

यह एक अनुवाद है। प्रामाणिक संस्करण मूल अंग्रेज़ी पाठ है; कृपया उसी का हवाला दें।

जाँचें कि आपकी SSRN डाउनलोड संख्या सामान्य है या नहीं। 1,360 संग्रहीत SSRN कागजों से बनाया गया मुफ़्त उपकरण, कागज की आयु और विषय क्षेत्र के अनुसार प्रतिशतांक के साथ।

Vadym Chernets · open source · 3 मिनट पढ़ना

GitHub पर देखेंgithub.com/vadimchernets/ssrn-benchmark

एक कागज कार्ड 7 डाउनलोड और एक प्रश्न चिह्न दिखाता है। समान आयु और क्षेत्र के समान कागजों की एक पट्टी में 25 प्रतिशत, माध्यिका 14.5, 75 प्रतिशत और 90 प्रतिशत पर टिकें होती हैं। एक पिन कागज को लगभग 25वें प्रतिशतांक पर रखता है: विशिष्ट से नीचे, लेकिन विशिष्ट नए कागज में केवल लगभग 14 डाउनलोड होते हैं, सैकड़ों नहीं। — पूरा आरेख देखने के लिए स्वाइप करें, या इसे खोलने के लिए टैप करें

आपने SSRN पर एक कागज पोस्ट किया। कुछ हफ्तों बाद काउंटर 7 डाउनलोड दिखाता है। क्या वह बुरा, साधारण या अच्छा है? जुलाई 2026 तक आप SSRN रैंकिंग को देख सकते थे और इसका अनुमान लगा सकते थे। 15 जुलाई 2026 को SSRN ने 15 जुलाई 2026 से अपनी रैंकिंग को सूर्यास्त कर दिया। डाउनलोड संख्या प्रत्येक कागज और लेखक पृष्ठ पर रहती है, लेकिन जिन संख्याओं से तुलना की जा सकती थी वे गायब हो गईं। SSRN बेंचमार्क एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स उपकरण है जो उस तुलना को वापस करता है। आप इसे अपनी डाउनलोड संख्या, अपने कागज की आयु और, यदि आप चाहें, तो अपने विषय क्षेत्र दें। यह आपको मोटे तौर पर बताता है कि आप समान कागजों के किस हिस्से से आगे हैं।

यह आपको क्या देता है

इसे चलाएँ और आपको चार चीजें मिलती हैं: आपका आंकड़ा, कागजात का वह समूह जिससे आपकी तुलना की गई, एक प्रतिशतक, और उस समूह के लिए विशिष्ट सीमा (25%, माध्यिका, 75%, 90% और 95%), साथ ही "अच्छी तरह से विशिष्ट से नीचे" से लेकर "अच्छी तरह से विशिष्ट से ऊपर" तक का सादा फैसला। यह पूरी संदर्भ तालिका को आयु के अनुसार, एक तालिका को क्षेत्र द्वारा माध्यिका डाउनलोड की, और 25 उपलब्ध क्षेत्रों की सूची भी मुद्रित कर सकता है। यदि आपका गणना कई कागजात को कवर करता है, तो --papers के साथ ऐसा कहें और यह उस संख्या से विभाजित हो जाता है।

संदर्भ समूह 1,360 SSRN कागजात हैं, जो 1996 और 2026 के बीच 25 क्षेत्रों में प्रकाशित हुए हैं। उनके आजीवन डाउनलोड काउंटर को Internet Archive के कैप्चर से पढ़ा गया था जो SSRN के स्वचालित क्लाइंट को परोसना बंद करने से पहले लिए गए थे, इसलिए यह स्नैपशॉट फिर से एकत्र नहीं किया जा सकता।

संख्याएँ क्या कहती हैं

अधिकांश लेखक डेटा से अधिक की अपेक्षा करते हैं। इसके पोस्टिंग वर्ष में माध्यिका पत्र के 12 डाउनलोड हैं; एक से दो वर्ष में माध्यिका 25 है, दो से पाँच वर्ष में 52, पाँच से दस वर्ष में 130, और दस वर्ष से अधिक में 172। वृद्धि पहले तीन या चार वर्षों में केंद्रित है, जब माध्यिका डाउनलोड प्रतिवर्ष लगभग दोगुने हो जाते हैं। लगभग पाँच वर्षों के बाद आयु समूहों के बीच अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं।

क्षेत्र आयु जितना ही महत्वपूर्ण है। एक से तीन वर्ष पुराने पत्रों के लिए, Business में माध्यिका 109 है, Social Sciences में 71, Economics में 65, Computer Science में 46 और Materials Science में 23। इसलिए एक गणना जो Business में खराब दिखती है, Engineering में सामान्य हो सकती है। जब आप अपने क्षेत्र को जानते हैं तो हमेशा इसे पास करें।

एक ठोस उदाहरण

मान लीजिए आपका पेपर सामाजिक विज्ञान में है, इस साल पोस्ट किया गया था, और इसके 7 डाउनलोड हैं:

python3 ssrn_benchmark.py --downloads 7 --months 2 --field "Social Sciences"

यह उपकरण आपकी तुलना उसी आयु वर्ग के 24 सामाजिक विज्ञान पत्रों से करता है, लगभग 25% की प्रतिशतक रिपोर्ट करता है, दिखाता है कि वहां माध्यिका 14.5 है और कि 90% पत्रों में 82 या उससे कम हैं, और "सामान्य से नीचे" का फैसला देता है। यह यह भी नोट करता है कि क्षेत्र को नजरअंदाज करने से आप लगभग 34वें प्रतिशतक पर होते। आप सीखते हैं कि 7 अधिकांश से कम है, लेकिन कि एक विशिष्ट नई पत्र में केवल एक दर्जन या इसके आसपास डाउनलोड हैं, और कहाँ लक्ष्य रखना है।

परिणाम को कैसे पढ़ें

प्रत्येक उत्तर के साथ इसे कैसे पढ़ें इस पर एक संक्षिप्त नोट आता है। जीवित आर्काइव कैप्चर वाले पेपर अधिक प्रतिनिधित्व किए जाते हैं, इसलिए निरपेक्ष स्तरों की तुलना में वितरण के आकार पर अधिक विश्वास करें। डाउनलोड काउंटर में स्वचालित ट्रैफ़िक शामिल है। डाउनलोड केवल कमजोर रूप से उद्धरणों से संबंधित हैं। डेटा में पोस्टिंग तारीखें केवल एक वर्ष को ले जाती हैं, इसलिए आयु को पूरे वर्षों में मापा जाता है और कोई छोटा बैंड नहीं दिया जाता है।

शुरुआत कैसे करें

आपको Python 3 की आवश्यकता है। इंस्टॉल करने के लिए कुछ नहीं है, कोई खाता नहीं है और कोई अतिरिक्त पैकेज नहीं है: दो फाइलें डाउनलोड करें, ssrn_benchmark.py और study1-wayback-downloads.csv, या रिपोजिटरी को क्लोन करें।

git clone https://github.com/vadimchernets/ssrn-benchmark
cd ssrn-benchmark
python3 ssrn_benchmark.py --table
python3 ssrn_benchmark.py --downloads 40 --months 24 --field Economics

कोड MIT लाइसेंस के तहत है और डेटा CC BY 4.0 के तहत है, इसलिए आप दोनों का पुनः उपयोग कर सकते हैं। सब कुछ github.com/vadimchernets/ssrn-benchmark पर है। डेटा Zenodo पर संग्रहीत है (DOI 10.5281/zenodo.22285871), और इसके पीछे का विश्लेषण Vadym Chernets द्वारा लिखा गया पेपर 7 डाउनलोड का मतलब क्या है? SSRN रैंकिंग सूर्यास्त के बाद मेट्रिक अंधापन और विद्वतापूर्ण ध्यान की ठंडी शुरुआत है।

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