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Impacto de la cita

El impacto de las citas o la tasa de citas es una medida de cuántas veces un artículo de una revista académica, un libro o un autor es citado por otros artículos, libros o autores. [1] [2] [ 3] [4] [5] [6] Los recuentos de citas se interpretan como medidas del impacto o la influencia del trabajo académico y han dado lugar al campo de la bibliometría o cienciometría , [7] [8] especializándose en el estudio de patrones de impacto académico a través del análisis de citas . La importancia de las revistas se puede medir por la tasa de citas promedio, [9] [6] la relación entre el número de citas y el número de artículos publicados dentro de un período de tiempo determinado y en un índice determinado, como el factor de impacto de la revista o el citescore . Las instituciones académicas lo utilizan en decisiones sobre la permanencia académica , la promoción y la contratación, y, por lo tanto, también lo utilizan los autores para decidir en qué revista publicar. Las medidas similares a las citas también se utilizan en otros campos que hacen clasificación , como el algoritmo PageRank de Google , las métricas de software , las clasificaciones de colegios y universidades y los indicadores de rendimiento empresarial .

A nivel de artículo

Una de las métricas de citación más básicas es la frecuencia con la que un artículo fue citado en otros artículos, libros u otras fuentes (como tesis). Las tasas de citación dependen en gran medida de la disciplina y de 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. [10] [11] 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 obtienen más citas, dado que generalmente cubren un área más amplia. [12]

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 . [13] Para 2014 había acumulado más de 305.000 citas. Los 10 artículos más citados tenían más de 40.000 citas. [14] Para llegar a los 100 artículos más citados se necesitaron 12.119 citas en 2014. [14] De la base de datos Web of Science de Thomson Reuters con más de 58 millones de artículos, solo 14.499 artículos (~0,026%) tuvieron más de 1.000 citas en 2014. [14]

A nivel de revista

La métrica más sencilla a nivel de revista es el factor de impacto de la revista , el número promedio de citas que los artículos publicados por una revista en los dos años anteriores han recibido en el año en curso, según los cálculos de Clarivate . Otras empresas informan métricas similares, como CiteScore , basado en Scopus .

Sin embargo, los índices de impacto de revistas muy altos o CiteScore se basan a menudo en un pequeño número de artículos muy citados. Por ejemplo, la mayoría de los artículos de Nature (índice de impacto 38,1, 2016) solo fueron citados 10 o 20 veces durante el año de referencia (véase la figura). Las revistas con un impacto menor (p. ej. , PLOS ONE , índice de impacto 3,1) publican muchos artículos que son citados entre 0 y 5 veces, pero pocos artículos muy citados. [15]

Las métricas a nivel de revista se suelen malinterpretar como una medida de la calidad de la revista o de la calidad de los artículos. Sin embargo, el uso de métricas que no se basan en el nivel de los artículos para determinar el impacto de un solo artículo es estadísticamente inválido. Además, los estudios de calidad y confiabilidad metodológica han descubierto que "la confiabilidad de los trabajos de investigación publicados en varios campos puede estar disminuyendo a medida que aumenta la clasificación de la revista", [16] contrariamente a las expectativas generalizadas. [17]

La distribución de citas está sesgada para las revistas porque un número muy pequeño de artículos impulsa la gran mayoría de las citas; por lo tanto, algunas revistas han dejado de publicar su factor de impacto, por ejemplo, las revistas de la Sociedad Americana de Microbiología . [18] Los recuentos de citas siguen principalmente una distribución lognormal , excepto la cola larga , que se ajusta mejor a una ley de potencia . [19]

Otras métricas a nivel de revista incluyen el Eigenfactor y el SCImago Journal Rank .

Nivel de autor

Se pueden informar las citas totales, o el recuento promedio de citas por artículo, para un autor o investigador individual. Se han propuesto muchas otras medidas, más allá de los simples recuentos de citas, para cuantificar mejor el impacto de las citas de un académico individual. [20] Las medidas más conocidas incluyen el índice h [21] y el índice g . [22] Cada medida tiene ventajas y desventajas, [23] que abarcan desde el sesgo hasta la dependencia de la disciplina y las limitaciones de la fuente de datos de citas. [24] El recuento del número de citas por artículo también se utiliza para identificar a los autores de clásicos de citas. [25]

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 se destinaron a este grupo de élite aumentó del 14% al 21%. Las mayores concentraciones de investigadores de la "élite de las citas" se dieron en los Países Bajos , el Reino Unido , Suiza y Bélgica . El 70% de los autores de la base de datos 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 fracción minúscula. [26]

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 . [27] [28] [29] [30]

Ya en 2004, el BMJ publicó el número de visitas a sus artículos, que se encontró que estaba algo correlacionado con las citas. [31] En 2008, el Journal of Medical Internet Research comenzó a publicar visitas y tweets . Estos "tweets" demostraron ser un buen indicador de artículos altamente citados, lo que llevó al autor a proponer un "factor Twimpact", que es el número de tweets 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. [32]

En respuesta a las crecientes preocupaciones sobre el uso inadecuado de los factores de impacto de las revistas en la evaluación de los resultados científicos y de los propios científicos, la Universidad de Montreal , el Imperial College de Londres , PLOS , eLife , EMBO Journal , The Royal Society , Nature y Science propusieron métricas de distribución de citas como alternativa a los factores de impacto. [33] [34] [35]

Publicaciones de acceso abierto

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

La evidencia de que los artículos de acceso abierto archivados por el propio autor ("verdes") son citados más que los artículos de acceso no abierto es algo más sólida que la evidencia de que las revistas de acceso abierto ("dorado") son citadas más que las revistas de acceso no abierto. [41] Dos razones para esto son que muchas de las revistas más citadas hoy en día siguen siendo sólo de acceso abierto híbrido (el autor tiene la opción de pagar por el oro) [42] y muchas revistas de acceso abierto en las que el autor paga hoy en día son de baja calidad o son "revistas depredadoras" francamente fraudulentas, que se aprovechan del afán de los autores de publicar o morir, reduciendo así el recuento promedio de citas de las revistas de acceso abierto. [43]

Acontecimientos recientes

Un importante desarrollo reciente 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 en 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 en artículos publicados en la misma disciplina y en el mismo año, sigue una distribución log-normal universal que es la misma en cada disciplina. [44] Este hallazgo ha sugerido una medida de impacto de citas universal que extiende el índice h al reescalar adecuadamente los recuentos de citas y reordenar 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. [45] [46] Kaur et al. propusieron un método estadístico para evaluar la universalidad de las métricas de impacto de citas, es decir, su capacidad para comparar el impacto de manera justa entre campos. [47] Su análisis identifica métricas de impacto universales, como el índice h normalizado por campo.

Las investigaciones sugieren que el impacto de un artículo puede explicarse, en parte, por factores superficiales y no solo por los méritos científicos de un artículo. [48] Los factores dependientes del campo suelen enumerarse como un problema que debe abordarse no solo cuando se realizan comparaciones entre disciplinas, sino también cuando se comparan diferentes campos de investigación de una disciplina. [49] Por ejemplo, en Medicina, entre otros factores, el número de autores, el número de referencias, la longitud del artículo y la presencia de dos puntos en el título influyen en el impacto. Mientras que en Sociología, el número de referencias, la longitud del artículo y la longitud del título se encuentran entre los factores. [50] También se ha descubierto que los académicos se involucran en comportamientos éticamente cuestionables para inflar el número de citas que reciben los artículos. [51]

La indexación automatizada de citas [52] ha cambiado la naturaleza de la investigación de análisis de citas, permitiendo que se analicen millones de citas para detectar patrones a gran escala y descubrir conocimientos. El primer ejemplo de indexación automatizada de citas fue CiteSeer , al que luego siguió Google Scholar . Más recientemente, se han propuesto modelos avanzados para un análisis dinámico del envejecimiento de las citas. [53] [54] Este último modelo se utiliza incluso como herramienta predictiva para determinar las citas que se pueden obtener en cualquier momento de la vida útil de un corpus de publicaciones.

Algunos investigadores también proponen que la tasa de citas de revistas en Wikipedia, junto con el índice de citas tradicional, "puede ser un buen indicador del impacto del trabajo en el campo de la psicología". [55] [56]

Según Mario Biagioli: “Todas las métricas de evaluación científica están destinadas a ser objeto de abuso. La ley de Goodhart [...] establece que cuando una característica de la economía se elige como indicador de la misma, deja inexorablemente de funcionar como tal porque la gente empieza a manipularla”. [57]

Véase también

Referencias

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