En las publicaciones académicas y científicas, las altmetrics son bibliometrías no tradicionales [2] propuestas como una alternativa [3] o un complemento [4] a las métricas de impacto de citas más tradicionales , como el factor de impacto y el índice h . [5] El término altmetrics se propuso en 2010, [1] como una generalización de las métricas a nivel de artículo , [6] y tiene sus raíces en el hashtag #altmetrics.. Aunque las altmetrics a menudo se consideran métricas sobre artículos, se pueden aplicar a personas, revistas, libros, conjuntos de datos, presentaciones, videos, repositorios de código fuente, páginas web, etc. Las altmetrics utilizan API públicas en todas las plataformas para recopilar datos con scripts abiertos y algoritmos. Las altmetrics no cubrían originalmente el recuento de citas , [7] pero calculan el impacto académico basándose en diversos resultados de investigación en línea, como las redes sociales, los medios de comunicación en línea, los administradores de referencias en línea, etc. [8] [9] Demuestra tanto el impacto como la composición detallada del impacto. [1] Las altmetrics podrían aplicarse a filtros de investigación, [1] expedientes de promoción y tenencia, solicitudes de subvenciones [10] [11] y para clasificar los artículos recién publicados en los motores de búsqueda académicos . [12]
Adopción
El desarrollo de la web 2.0 ha cambiado la búsqueda y el intercambio de publicaciones de investigación dentro o fuera de la academia, pero también proporciona nuevos constructos innovadores para medir el amplio impacto científico del trabajo académico. Aunque las métricas tradicionales son útiles, pueden ser insuficientes para medir los impactos inmediatos y no citados, especialmente fuera del ámbito de la revisión por pares. [1]
Proyectos como ImpactStory , [13] [14] y varias empresas, incluidas Altmetric , [13] [15] y Plum Analytics [13] [16] [17] [18] están calculando altmetrics. Varias editoriales han comenzado a proporcionar dicha información a los lectores, incluidos BioMed Central , Public Library of Science (PLOS) , [19] [20] Frontiers , [21] Nature Publishing Group , [22] y Elsevier . [23] [24]
En 2008, el Journal of Medical Internet Research comenzó a recopilar de forma sistemática tweets sobre sus artículos. [25] A partir de marzo de 2009, la Biblioteca Pública de Ciencias también introdujo métricas a nivel de artículo para todos los artículos. [19] [20] [26] Los donantes han comenzado a mostrar interés en métricas alternativas, [27] incluido el Consejo de Investigación Médica del Reino Unido. [28] Los investigadores han utilizado altmetrics en solicitudes de revisión de promociones. [29] Además, varias universidades, incluida la Universidad de Pittsburgh, están experimentando con altmetrics a nivel de instituto. [29]
Sin embargo, también se observa que un artículo necesita poca atención para saltar al cuartil superior de los artículos clasificados, [30] lo que sugiere que actualmente no hay suficientes fuentes de altmetrics disponibles para dar una imagen equilibrada del impacto para la mayoría de los artículos.
Importante para determinar el impacto relativo de un artículo, un servicio que calcula estadísticas de altmetrics necesita una base de conocimientos de tamaño considerable. La siguiente tabla muestra la cantidad de artículos cubiertos por los servicios (a partir de 2016):
Sitio web | Numero de trabajos |
---|---|
Plum Analytics | ~ 29,7 millones [31] |
Altmetric.com | ~ 27,6 millones [32] [33] |
ImpactStory | ~ 1 millón [34] |
Categorias
Las altmetrics son un grupo muy amplio de métricas, que capturan varias partes del impacto que puede tener un documento o un trabajo. ImpactStory propuso una clasificación de altmetrics en septiembre de 2012, [35] y la Biblioteca Pública de Ciencias utiliza una clasificación muy similar: [36]
- Visto: vistas HTML y descargas de PDF
- Discusión: comentarios de revistas, blogs de ciencia, Wikipedia, Twitter, Facebook y otras redes sociales.
- Guardado: Mendeley , CiteULike y otros marcadores sociales
- Citado: citas en la literatura académica, rastreadas por Web of Science , Scopus , CrossRef y otros
- Recomendado: por ejemplo, utilizado por F1000Prime [37]
Visto
Una de las primeras métricas alternativas que se utilizaron fue el número de visualizaciones de un artículo. Tradicionalmente, un autor desearía publicar en una revista con una alta tasa de suscripción, por lo que muchas personas tendrían acceso a la investigación. Con la introducción de las tecnologías web, fue posible contar realmente la frecuencia con la que se examinó un solo artículo. Normalmente, los editores cuentan el número de vistas HTML y PDF. Ya en 2004, el BMJ publicó el número de visitas de sus artículos, que se encontró que estaba algo correlacionado con las citas. [38]
Discutido
La discusión de un artículo puede verse como una métrica que captura el impacto potencial de un artículo. Las fuentes típicas de datos para calcular esta métrica incluyen Facebook , Google+ , Twitter , blogs de ciencia y páginas de Wikipedia. Algunos investigadores consideran las menciones en las redes sociales como citas. Por ejemplo, las citas en una plataforma de redes sociales podrían dividirse en dos categorías: internas y externas. Por ejemplo, el primero incluye retweets, el segundo se refiere a tweets que contienen enlaces a documentos externos. [39] Se ha estudiado la correlación entre las menciones y los me gusta y las citas de la literatura científica primaria, y en el mejor de los casos se encontró una ligera correlación, por ejemplo, para artículos en PubMed . [4] En 2008, el Journal of Medical Internet Research comenzó a publicar opiniones y tweets . Estos "tuits" demostraron ser un buen indicador de artículos muy citados, lo que llevó al autor a proponer un "factor Twimpact", que es el número de tuits que recibe en los primeros siete días de publicación, así como un Twindex, que es el percentil de rango del factor Twimpact de un artículo. [25] Sin embargo, si se implementa el uso del factor Twimpact, la investigación muestra que los puntajes son altamente específicos del tema y, como resultado, se deben hacer comparaciones de los factores Twimpact entre artículos de la misma área temática. [25] Es necesario tener en cuenta que, si bien investigaciones anteriores en la literatura han demostrado una correlación entre tweetations y citas, no es una relación causal. En este momento, no está claro si las citas más altas ocurren como resultado de una mayor atención de los medios a través de Twitter y otras plataformas, o si simplemente refleja la calidad del artículo en sí. [25]
Investigaciones recientes realizadas a nivel individual, en lugar de a nivel de artículo, respaldan el uso de Twitter y plataformas de redes sociales como un mecanismo para aumentar el valor del impacto. [40] Los resultados indican que los investigadores cuyo trabajo se menciona en Twitter tienen índices h significativamente más altos que los de los investigadores cuyo trabajo no se mencionó en Twitter. El estudio destaca el papel del uso de plataformas basadas en debates, como Twitter, para aumentar el valor de las métricas de impacto tradicionales.
Además de Twitter y otras corrientes, los blogs han demostrado ser una plataforma poderosa para debatir sobre literatura. Existen varias plataformas que realizan un seguimiento de los artículos sobre los que se publica en blogs. Altmetric.com usa esta información para calcular métricas, mientras que otras herramientas solo informan dónde está ocurriendo la discusión, como ResearchBlogging y Chemical blogspace.
Recomendado
Las plataformas pueden incluso proporcionar una forma formal de clasificar los artículos o recomendar artículos de otra manera, como Faculty of 1000 . [41]
Salvado
También es informativo cuantificar el número de veces que se ha guardado o marcado una página. Se cree que las personas suelen optar por marcar páginas que tienen una gran relevancia para su propio trabajo y, como resultado, los marcadores pueden ser un indicador adicional de impacto para un estudio específico. Los proveedores de dicha información incluyen servicios de marcadores sociales específicos de la ciencia , como CiteULike y Mendeley .
Citado
La categoría citada es una definición restringida, diferente de la discusión. Además de las métricas tradicionales basadas en citas en la literatura científica, como las obtenidas de Google Scholar , CrossRef , PubMed Central y Scopus , las altmetrics también adoptan citas en fuentes de conocimiento secundarias. Por ejemplo, ImpactStory cuenta el número de veces que Wikipedia ha hecho referencia a un artículo. [42] Plum Analytics también proporciona métricas para varias publicaciones académicas, [43] que buscan rastrear la productividad de la investigación. PLOS también es una herramienta que se puede utilizar para utilizar información sobre el compromiso. [43]
Interpretación
Si bien hay menos consenso sobre la validez y consistencia de altmetrics, [44] se discute la interpretación de altmetrics en particular. Los defensores de las altmetrics dejan en claro que muchas de las métricas muestran atención o compromiso, en lugar de la calidad de los impactos en el progreso de la ciencia. [36] Incluso las métricas basadas en citas no indican si una puntuación alta implica un impacto positivo en la ciencia; es decir, los artículos también se citan en artículos que no están de acuerdo con el artículo citado, un tema abordado, por ejemplo, por el proyecto Citation Typing Ontology. [45]
Las altmetrics podrían interpretarse de manera más apropiada proporcionando un contexto detallado y datos cualitativos. Por ejemplo, para evaluar la contribución científica de un trabajo académico a la formulación de políticas mediante altmetrics, los datos cualitativos, como quién cita en línea [12] y en qué medida la cita en línea es relevante para la formulación de políticas, deben proporcionarse como evidencia. [46]
Con respecto a la correlación relativamente baja entre métricas tradicionales y altmetrics, altmetrics podría medir perspectivas complementarias del impacto académico. Es razonable combinar y comparar los dos tipos de métricas al interpretar los impactos sociales y científicos. Los investigadores construyeron un marco 2 * 2 basado en las interacciones entre altmetrics y citas tradicionales. [4] Deben proporcionarse más explicaciones para los dos grupos con altmetría alta / citas bajas y altmetría baja / citas altas. [25] [4] Por lo tanto, las altmetrics proporcionan enfoques convenientes para que los investigadores y las instituciones monitoreen el impacto de su trabajo y eviten interpretaciones inapropiadas.
Controversia
La utilidad de las métricas para estimar el impacto científico es controvertida. [47] [48] [49] [50] La investigación ha encontrado que los rumores en línea podrían amplificar el efecto de otras formas de divulgación sobre el impacto científico de los investigadores. Para los nanocientíficos que se mencionan en Twitter, sus interacciones con reporteros y no científicos predijeron positiva y significativamente un índice h más alto, mientras que el grupo no mencionado fracasó. [40] Altmetrics amplía la medición del impacto académico para contener una aceptación rápida, una gama más amplia de audiencias y diversos resultados de investigación. Además, la comunidad muestra una clara necesidad: los financiadores exigen valores medibles sobre el impacto de sus gastos, como la participación pública.
Sin embargo, existen limitaciones que afectan la utilidad debido a problemas técnicos y sesgos sistemáticos del constructo, como la calidad de los datos, la heterogeneidad y las dependencias particulares. [48] En términos de problemas técnicos, los datos pueden estar incompletos, porque es difícil recopilar los resultados de la investigación en línea sin enlaces directos a sus menciones (es decir, videos) e identificar diferentes versiones de un trabajo de investigación. Además, no se resuelve si la API conduce a datos faltantes. [4]
En cuanto al sesgo sistemático, al igual que otras métricas, las altmetrics son propensas a las autocitas, los juegos y otros mecanismos para aumentar el impacto aparente de uno. Las altmetrics se pueden jugar : por ejemplo, se pueden comprar me gusta y menciones. [51] Las altmetrics pueden ser más difíciles de estandarizar que las citas. Un ejemplo es la cantidad de tweets que se vinculan a un documento, donde el número puede variar ampliamente según cómo se recopilen los tweets. [52] Además, la popularidad en línea puede no igualar los valores científicos. Algunas citas populares en línea pueden estar lejos del valor de generar más descubrimientos de investigación, mientras que algunas investigaciones teóricas o dirigidas a minorías de gran importancia relacionada con la ciencia pueden quedar marginadas en línea. [25] Por ejemplo, los artículos más tuiteados en biomedicina en 2011 fueron relevantes para contenido curioso o divertido, posibles aplicaciones para la salud y catástrofes. [4]
Las altmetrics para artículos más recientes pueden ser más altas debido a la creciente aceptación de la web social y porque los artículos pueden mencionarse principalmente cuando se publican. [53] Como resultado, puede que no sea justo comparar los puntajes de altmetrics de los artículos a menos que hayan sido publicados en un momento similar. Los investigadores han desarrollado una prueba de signos para evitar el sesgo de aceptación del uso al comparar las métricas de un artículo con los dos artículos publicados inmediatamente antes y después de él. [53]
Debe tenerse en cuenta que las métricas son solo uno de los resultados del seguimiento de cómo se difunde y utiliza la investigación. Las altmetrics deben interpretarse con cuidado para superar el sesgo. Aún más informativo que saber con qué frecuencia se cita un artículo, es qué artículos lo están citando. Esa información permite a los investigadores ver cómo su trabajo está impactando en el campo (o no). Los proveedores de métricas también suelen proporcionar acceso a la información a partir de la cual se calcularon las métricas. Por ejemplo, Web of Science muestra cuáles son los artículos que citan, ImpactStory muestra qué páginas de Wikipedia hacen referencia al artículo y CitedIn muestra qué bases de datos extrajeron datos del artículo. [54]
Otra preocupación de las altmetrics, o cualquier métrica, es cómo las universidades o instituciones están utilizando métricas para clasificar a sus empleados para tomar decisiones de promoción o financiación, [55] y el objetivo debería limitarse a medir el compromiso. [56]
El resultado general de la investigación en línea es muy escaso y variado entre las diferentes disciplinas. [25] [4] El fenómeno podría ser consistente con el uso de las redes sociales entre los científicos. Las encuestas han demostrado que casi la mitad de sus encuestados tenían actitudes ambivalentes sobre la influencia de las redes sociales en el impacto académico y nunca anunciaron su trabajo de investigación en las redes sociales. [57] Con el cambio cambiante en la ciencia abierta y el uso de las redes sociales, es más probable que se adopten las altmetrics consistentes en todas las disciplinas e instituciones.
La investigación en curso
Los casos de uso y las características específicas son un campo de investigación activo en bibliometría , que proporciona datos muy necesarios para medir el impacto de las altmetrics en sí. Public Library of Science tiene una colección de altmetrics [58] y tanto el Information Standards Quarterly como el Aslib Journal of Information Management publicaron recientemente números especiales sobre altmetrics. [59] [60] A finales de 2015 se publicó una serie de artículos que revisan extensamente las altmetrics. [61] [62] [63]
Hay otras investigaciones que examinan la validez de una altmetrics [4] [25] o hacen comparaciones entre diferentes plataformas. [53] Los investigadores examinan la correlación entre altmetrics y citas tradicionales como prueba de validez. Asumen que la correlación positiva y significativa revela la precisión de altmetrics para medir el impacto científico como citas. [53] La baja correlación (menos de 0,30 [4] ) lleva a la conclusión de que la altmetrics cumple una función complementaria en la medición del impacto académico, como el estudio de Lamba (2020) [64], que examinó 2343 artículos que tenían tanto puntuaciones de atención altmétricas como citas publicadas por 22 miembros de la facultad de políticas básicas de atención médica en la Facultad de Medicina de Harvard y se observó una fuerte correlación positiva significativa (r> 0,4) entre las puntuaciones de atención altmétricas clasificadas agregadas y las citas clasificadas / valores aumentados de citas para todos los miembros de la facultad en el estudio. Sin embargo, sigue sin resolverse qué altmetrics son más valiosos y qué grado de correlación entre dos métricas genera un impacto más fuerte en la medición. Además, la prueba de validez en sí misma también enfrenta algunos problemas técnicos. Por ejemplo, la replicación de la recopilación de datos es imposible debido a los algoritmos de cambio instantáneo de los proveedores de datos. [sesenta y cinco]
Ver también
- Diario académico
- ID abierto de investigador y colaborador : identificadores únicos no propietarios
- Declaración de San Francisco sobre evaluación de la investigación
- Cienciometría
- Webometrics
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enlaces externos
- Manifiesto Altmetrics
- Informe técnico del proyecto de estándares NISO Altmetrics
- Número especial de Research Trends: Número 37 - Junio de 2014