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Métricas de citas
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El impacto de las citas es una medida de cuántas veces un artículo, libro o autor de una revista académica es citado por otros artículos, libros o autores. [1] [2] [3] [4] [5] Los recuentos de citas se interpretan como medidas del impacto o influencia del trabajo académico y han dado lugar al campo de la bibliometría o cienciometría , [6] [7] especializándose en la estudio de patrones de impacto académico a través del análisis de citas . El factor de impacto de la revista , la relación promedio de dos años entre las citas y los artículos publicados, es una medida de la importancia de las revistas. Es utilizado por instituciones académicas.en las decisiones sobre la titularidad académica , promoción y contratación, y por lo tanto también es utilizado por los autores para decidir qué revista a publicar en. Cita como medidas también se utilizan en otros campos que la clasificación , tales como Google 's PageRank algoritmo, métricas de software , la universidad y rankings universitarios e indicadores de desempeño empresarial .

Nivel de artículo

Una de las métricas de citas más básicas es la frecuencia con la que se citó un artículo en otros artículos, libros u otras fuentes (como tesis). Las tasas de citación dependen en gran medida de la disciplina y la cantidad de personas que trabajan en esa área. Por ejemplo, muchos más científicos trabajan en neurociencia que en matemáticas, y los neurocientíficos publican más artículos que los matemáticos, por lo que los artículos de neurociencia se citan con mucha más frecuencia que los artículos de matemáticas. [8] [9] De manera similar, los artículos de revisión se citan con más frecuencia que los artículos de investigación regulares porque resumen los resultados de muchos artículos. Esta también puede ser la razón por la que los artículos con títulos más cortos reciben más citas, dado que generalmente cubren un área más amplia. [10]

Artículos más citados

El artículo más citado de la historia es un artículo de Oliver Lowry que describe un ensayo para medir la concentración de proteínas . [11] Para 2014 había acumulado más de 305.000 citas. Los 10 artículos más citados tenían más de 40.000 citas. [12] Para llegar a los 100 artículos principales se requirieron 12,119 citas en 2014. [12] De la base de datos Web of Science de Thomson Reuter con más de 58 millones de elementos, solo 14,499 artículos (~ 0.026%) tuvieron más de 1,000 citas en 2014. [12 ]

Nivel de diario

La métrica más simple a nivel de revista es el factor de impacto de la revista (JIF), el número promedio de citas que los artículos publicados por una revista en los dos años anteriores han recibido en el año actual, según lo calcula Clarivate . Otras empresas informan métricas similares, como CiteScore (CS), basadas en Scopus .

Sin embargo, un JIF o CS muy alto a menudo se basa en un pequeño número de artículos muy citados. Por ejemplo, la mayoría de los artículos de Nature (factor de impacto 38,1, 2016) solo se citaron 10 o 20 veces durante el año de referencia (ver figura). Las revistas con un impacto menor (por ejemplo, PLOS ONE , factor de impacto 3,1) publican muchos artículos que se citan de 0 a 5 veces, pero pocos artículos muy citados. [13]

Las métricas a nivel de revista a menudo se malinterpretan como una medida de la calidad de la revista o la calidad del artículo. No son una métrica a nivel de artículo, por lo que su uso para determinar el impacto de un solo artículo no es estadísticamente válido. La distribución de citas está sesgada para las revistas porque un número muy pequeño de artículos genera la gran mayoría de las citas; por lo tanto, algunas revistas han dejado de publicitar su factor de impacto, por ejemplo, las revistas de la American Society for Microbiology . [14]

Más elaborados métricas a nivel de la revista incluyen la h -índice , Eigenfactor y el SCImago Journal Rango .

Nivel de autor

Las citas totales, o el recuento promedio de citas por artículo, se pueden informar para un autor o investigador individual. Se han propuesto muchas otras medidas, más allá del simple recuento de citas, para cuantificar mejor el impacto de las citas de un académico individual. [15] Las medidas más conocidas incluyen el índice h [16] y el índice g . [17] Cada medida tiene ventajas y desventajas, [18] que van desde el sesgo hasta la dependencia de la disciplina y las limitaciones de la fuente de datos de citas. [19] El recuento del número de citas por artículo también se utiliza para identificar a los autores de los clásicos de las citas. [20]

Las citas se distribuyen de forma muy desigual entre los investigadores. En un estudio basado en la base de datos Web of Science en 118 disciplinas científicas, el 1% de los autores más citados representaron el 21% de todas las citas. Entre 2000 y 2015, la proporción de citas que fueron a este grupo de élite creció del 14% al 21%. Las concentraciones más altas de investigadores de la "élite de las citas" se encontraban en los Países Bajos , el Reino Unido , Suiza y Bélgica . Tenga en cuenta que el 70% de los autores en la base de datos de Web of Science tienen menos de 5 publicaciones, por lo que los autores más citados entre los 4 millones incluidos en este estudio constituyen una pequeña fracción. [21]

Alternativas

Un enfoque alternativo para medir el impacto de un académico se basa en datos de uso, como el número de descargas de los editores y el análisis del rendimiento de las citas, a menudo a nivel de artículo . [22] [23] [24] [25]

Ya en 2004, el BMJ publicó el número de visitas de sus artículos, que se encontró que estaba algo correlacionado con las citas. [26] 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. [27]

En respuesta a la creciente preocupación por el uso inadecuado de los factores de impacto de las revistas para evaluar los resultados científicos y los propios científicos, la Universidad de Montreal , el Imperial College London , PLOS , eLife , EMBO Journal , The Royal Society , Nature and Science propusieron métricas de distribución de citas como alternativa a factores de impacto. [28] [29] [30]

Publicaciones de acceso abierto

Las publicaciones de acceso abierto (AA) son accesibles sin costo para los lectores, por lo que se esperaría que se citaran con mayor frecuencia. [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] Algunos estudios experimentales y observacionales han encontrado que los artículos publicados en revistas de AA no reciben más citas, en promedio, que los publicados en revistas de suscripción; [39] [40] otros estudios han encontrado que sí. [41] [42] [43]

La evidencia de que los artículos de AA autoarchivados por el autor ("verdes") se citan más que los artículos que no son de AA es algo más fuerte que la evidencia de que las revistas de AA ("doradas") se citan más que las revistas que no son de AA. [44] Dos razones para esto son que muchas de las revistas más citadas en la actualidad siguen siendo solo de acceso abierto híbrido (el autor tiene la opción de pagar por el oro) [45] y muchas de las revistas de acceso abierto que pagan el autor puro son de baja calidad o "revistas depredadoras" francamente fraudulentas, que se aprovechan del afán de los autores por publicar o perecer, lo que reduce el promedio de citas de las revistas de AA. [46]

Desarrollos recientes

Un avance reciente importante en la investigación sobre el impacto de las citas es el descubrimiento de la universalidad , o patrones de impacto de las citas que se mantienen en diferentes disciplinas de las ciencias, las ciencias sociales y las humanidades. Por ejemplo, se ha demostrado que el número de citas recibidas por una publicación, una vez reescalado adecuadamente por su promedio entre los artículos publicados en la misma disciplina y en el mismo año, sigue una distribución logarítmica normal universal que es la misma en todas las disciplinas. . [47] Este hallazgo ha sugerido una medida de impacto universal de las citas.que amplía el índice h reescalando adecuadamente los recuentos de citas y recurriendo a las publicaciones, sin embargo, el cálculo de una medida tan universal requiere la recopilación de datos y estadísticas de citas extensos para cada disciplina y año. Se han propuesto herramientas de crowdsourcing social como Scholarometer para abordar esta necesidad. [48] [49] Kaur y col. propuso un método estadístico para evaluar la universalidad de las métricas de impacto de las citas, es decir, su capacidad para comparar el impacto de manera justa en todos los campos. [50] Su análisis identifica métricas de impacto universal, como el índice h normalizado en el campo.

La investigación sugiere que el impacto de un artículo puede explicarse, en parte, por factores superficiales y no solo por los méritos científicos de un artículo. [51] Los factores que dependen del campo generalmente se enumeran como un tema que debe abordarse no solo cuando se realizan comparaciones entre disciplinas, sino también cuando se comparan diferentes campos de investigación de una disciplina. [52] Por ejemplo, en Medicina, entre otros factores, el número de autores, el número de referencias, la extensión del artículo y la presencia de dos puntos en el título influyen en el impacto. Mientras que en Sociología, el número de referencias, la extensión del artículo y la extensión del título se encuentran entre los factores. [53]También se encuentra que los académicos se involucran en un comportamiento éticamente cuestionable con el fin de inflar el número de citas que reciben los artículos. [54]

La indexación automatizada de citas [55] ha cambiado la naturaleza de la investigación del análisis de citas, lo que permite analizar millones de citas en busca de patrones a gran escala y descubrimiento de conocimientos. El primer ejemplo de indexación automatizada de citas fue CiteSeer , que luego fue seguido por Google Scholar . Más recientemente, se han propuesto modelos avanzados para un análisis dinámico del envejecimiento de las citas. [56] [57] Este último modelo se utiliza incluso como una herramienta predictiva para determinar las citas que podrían obtenerse en cualquier momento de la vida de un corpus de publicaciones.

Según Mario Biagioli: "Todas las métricas de evaluación científica están destinadas a ser abusadas. La ley de Goodhart [...] establece que cuando una característica de la economía se elige como un indicador de la economía, entonces inexorablemente deja de funcionar como ese indicador porque la gente empieza a jugar ". [58]

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Lectura adicional

  • Chanson, Hubert (2007). "Calidad de la investigación, publicaciones e impacto de la ingeniería civil en el siglo XXI. ¿Publicar o perecer, comercial frente a acceso abierto, Internet frente a bibliotecas?" . Revista Canadiense de Ingeniería Civil . 34 (8): 946–951. doi : 10.1139 / l07-027 .
  • Panaretos, J .; Malesios, C. (2009). "Evaluación del rendimiento y el impacto de la investigación científica con índices únicos". Cienciometría . 81 (3): 635–670. arXiv : 0812.4542 . doi : 10.1007 / s11192-008-2174-9 . S2CID  1957865 .

Enlaces externos

  • Medios relacionados con el impacto de las citas en Wikimedia Commons