En la publicación académica y científica, las altmétricas son bibliometrías no tradicionales [2] propuestas como una alternativa [3] o complemento [4] a las métricas de impacto de citas más tradicionales , como el factor de impacto y el índice h . [5] El término altmétricas 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 altmétricas 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.
Altmetrics utiliza API públicas en todas las plataformas para recopilar datos con scripts y algoritmos abiertos. Altmetrics no cubría originalmente el recuento de citas , [7] pero calcula el impacto académico en función de diversos resultados de investigación en línea, como redes sociales, medios de noticias en línea, administradores de referencias en línea, etc. [8] [9] Demuestra tanto el impacto como la composición detallada del impacto. [1] Altmetrics podría aplicarse a filtros de investigación, [1] expedientes de promoción y titularidad, solicitudes de subvenciones [10] [11] y para clasificar artículos recién publicados en motores de búsqueda académicos . [12]
Con el tiempo, la diversidad de fuentes que mencionan, citan o archivan artículos ha disminuido. Esto sucedió porque dejaron de existir servicios, como Connotea, o debido a cambios en la disponibilidad de la API. Por ejemplo, PlumX eliminó las métricas de Twitter en agosto de 2023. [13]
El desarrollo de la Web 2.0 ha cambiado la forma de buscar y compartir publicaciones científicas dentro y fuera del ámbito académico, pero también ofrece nuevos e innovadores métodos para medir el amplio impacto científico del trabajo académico. Aunque las métricas tradicionales son útiles, pueden resultar insuficientes para medir los impactos inmediatos y no citados, especialmente fuera del ámbito de la revisión por pares. [1]
Proyectos como ImpactStory , [14] [15] y varias empresas, entre ellas Altmetric , [14] [16] Plum Analytics [14] [17] [18] [19] y Overton [20] están calculando altmetrics. Varias editoriales han comenzado a proporcionar dicha información a los lectores, entre ellas BioMed Central , Public Library of Science (PLOS) , [21] [22] Frontiers , [23] Nature Publishing Group , [24] y Elsevier . [25] [26] La NIHR Journals Library también incluye datos altmetrics junto con sus publicaciones. [27]
En 2008, el Journal of Medical Internet Research comenzó a recopilar sistemáticamente tweets sobre sus artículos. [28] A partir de marzo de 2009, la Biblioteca Pública de Ciencias también introdujo métricas a nivel de artículo para todos los artículos. [21] [22] [29] Los financiadores han comenzado a mostrar interés en métricas alternativas, [30] incluido el Consejo de Investigación Médica del Reino Unido. [31] Las altmétricas se han utilizado en solicitudes de revisión de ascensos por parte de investigadores. [32] Además, varias universidades, incluida la Universidad de Pittsburgh, están experimentando con altmétricas a nivel de instituto. [32]
Sin embargo, también se observa que un artículo necesita poca atención para saltar al cuartil superior de los artículos clasificados, [33] lo que sugiere que actualmente no hay suficientes fuentes de altmetrics disponibles para dar una imagen equilibrada del impacto de la mayoría de los artículos.
Para determinar el impacto relativo de un artículo, un servicio que calcula estadísticas de altmétricas necesita una base de conocimiento de tamaño considerable. La siguiente tabla muestra la cantidad de artefactos, incluidos los artículos, que cubren los servicios:
Las altmétricas son un grupo muy amplio de métricas que captan diversas partes del impacto que puede tener un artículo o trabajo. ImpactStory propuso una clasificación de las altmétricas en septiembre de 2012 [38] y la Biblioteca Pública de Ciencias utiliza una clasificación muy similar: [39]
Una de las primeras métricas alternativas que se utilizaron fue el número de visitas a un artículo. Tradicionalmente, un autor deseaba publicar en una revista con una alta tasa de suscripción, de modo que mucha gente tuviera acceso a la investigación. Con la introducción de las tecnologías web, se hizo posible contar con qué frecuencia se consultó un solo artículo. Normalmente, los editores cuentan el número de visitas en formato HTML y PDF. Ya en 2004, el BMJ publicó el número de visitas a sus artículos, que se encontró que estaba algo correlacionado con las citas. [41]
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 científicos 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, la primera incluye retuits, la segunda se refiere a tuits que contienen enlaces a documentos externos. [42] Se ha estudiado la correlación entre las menciones y los me gusta y la citación por parte de la literatura científica primaria, y se encontró una ligera correlación en el mejor de los casos, por ejemplo, para los artículos en PubMed . [4]
En 2008, el Journal of Medical Internet Research comenzó a publicar visualizaciones y tuits . Estos "tuits" demostraron ser un buen indicador de artículos altamente citados, lo que llevó al autor a proponer un "factor Twimpact", que es la cantidad 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. [28] Sin embargo, si se implementa el uso del factor Twimpact, la investigación muestra que las puntuaciones son altamente específicas del tema y, como resultado, se deben realizar comparaciones de los factores Twimpact entre artículos de la misma área temática. [28] Si bien la investigación anterior en la literatura ha demostrado una correlación entre tuits 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 simplemente reflejan la calidad del artículo en sí. [28]
Investigaciones recientes realizadas a nivel individual, en lugar de a nivel de artículo, respaldan el uso de Twitter y las plataformas de redes sociales como mecanismo para aumentar el valor del impacto. [43] Los resultados indican que los investigadores cuyo trabajo se menciona en Twitter tienen índices h significativamente más altos que 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 otros canales, los blogs han demostrado ser una plataforma poderosa para discutir literatura. Existen varias plataformas que llevan un registro de los artículos sobre los que se escriben blogs. Altmetric.com utiliza esta información para calcular métricas, mientras que otras herramientas solo informan dónde se está produciendo el debate, como ResearchBlogging y Chemical blogspace.
Las plataformas pueden incluso proporcionar una manera formal de clasificar artículos o recomendar artículos de otra manera, como por ejemplo Faculty of 1000. [44 ]
También resulta informativo cuantificar la cantidad de veces que se ha guardado o marcado una página como favorita. Se cree que las personas suelen elegir marcar como favoritas las páginas que tienen una gran relevancia para su propio trabajo y, como resultado, los marcadores pueden ser un indicador adicional del impacto de un estudio específico. Los proveedores de dicha información incluyen servicios de marcadores sociales específicos para la ciencia, como CiteULike y Mendeley .
La categoría citada es una definición acotada, diferente de la de 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 altmétricas también adoptan citas en fuentes de conocimiento secundarias. Por ejemplo, ImpactStory cuenta la cantidad de veces que Wikipedia ha hecho referencia a un artículo. [45] Plum Analytics también proporciona métricas para varias publicaciones académicas, [46] buscando rastrear la productividad de la investigación. PLOS también es una herramienta que puede usarse para utilizar información sobre la participación. [46]
Numerosos estudios han demostrado que los artículos científicos difundidos a través de canales de redes sociales (es decir, Twitter, Reddit, Facebook, YouTube, etc.) tienen puntuaciones bibliométricas sustancialmente más altas (descargas, lecturas y citas) que los artículos no publicitados a través de las redes sociales. En los campos de la cirugía plástica [47] , la cirugía de la mano [48] y más, las puntuaciones Altmetric más altas se asocian con mejores bibliometrías a corto plazo.
Si bien hay menos consenso sobre la validez y la consistencia de las altmétricas, [49] se discute en particular la interpretación de las altmétricas. Los defensores de las altmétricas dejan en claro que muchas de las métricas muestran la atención o el compromiso, en lugar de la calidad de los impactos en el progreso de la ciencia. [39] 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. [50]
Las altmétricas podrían interpretarse de manera más apropiada si se proporcionara un contexto detallado y datos cualitativos. Por ejemplo, para evaluar la contribución científica de un trabajo académico a la formulación de políticas mediante altmétricas, se deberían proporcionar como evidencia datos cualitativos, como quién cita en línea [12] y en qué medida la cita en línea es relevante para la formulación de políticas. [51]
En cuanto a la correlación relativamente baja entre las métricas tradicionales y las altmétricas, las altmétricas podrían medir perspectivas complementarias del impacto académico. Es razonable combinar y comparar los dos tipos de métricas para interpretar los impactos sociales y científicos. Los investigadores construyeron un marco 2*2 basado en las interacciones entre las altmétricas y las citas tradicionales. [4] Se deben proporcionar más explicaciones para los dos grupos con altas altmétricas/bajas citas y bajas altmétricas/altas citas. [28] [4] Por lo tanto, las altmétricas proporcionan enfoques convenientes para que los investigadores e instituciones monitoreen el impacto de su trabajo y eviten interpretaciones inapropiadas.
La utilidad de las métricas para estimar el impacto científico es controvertida. [52] [53] [54] [55] Las investigaciones han descubierto que el ruido en línea podría amplificar el efecto de otras formas de divulgación en el impacto científico de los investigadores. En el caso de los nanocientíficos que se mencionan en Twitter, sus interacciones con periodistas y no científicos predijeron de manera positiva y significativa un índice h más alto, mientras que el grupo no mencionado falló. [43] Las altmetrics amplían la medición del impacto académico para contener una rápida aceptación, una gama más amplia de audiencias y resultados de investigación diversos. Además, la comunidad muestra una necesidad clara: los financiadores exigen indicadores medibles sobre el impacto de su gasto, como la participación pública.
Sin embargo, existen limitaciones que afectan la utilidad debido a problemas técnicos y sesgo sistemático del constructo, como la calidad de los datos, la heterogeneidad y dependencias particulares. [53] En términos de problemas técnicos, los datos pueden estar incompletos, porque es difícil recopilar los resultados de las investigaciones en línea sin enlaces directos a sus menciones (es decir, videos) e identificar diferentes versiones de un trabajo de investigación. Además, no se ha resuelto si la API conduce a la falta de datos. [4]
En cuanto al sesgo sistemático, al igual que otras métricas, las altmetrics son propensas a la autocitación, la manipulación y otros mecanismos para aumentar el impacto aparente de uno, como realizar spam de citas en Wikipedia. Las altmetrics pueden ser manipuladas : por ejemplo, se pueden comprar me gusta y menciones. [56] Las altmetrics pueden ser más difíciles de estandarizar que las citas. Un ejemplo es la cantidad de tuits que vinculan a un artículo, donde la cantidad puede variar ampliamente según cómo se recopilan los tuits. [57] Además, la popularidad en línea puede no ser igual a 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. [28] Por ejemplo, los artículos más tuiteados en biomedicina en 2011 fueron relevantes para contenido curioso o divertido, posibles aplicaciones de salud y catástrofes. [4] Altmetric afirma que tiene sistemas establecidos para detectar, identificar y corregir la manipulación. [58] Por último, investigaciones recientes han demostrado que las Altmetrics reproducen los sesgos de género que se encuentran en las prácticas de publicación y citación disciplinarias: por ejemplo, los artículos de revistas escritos exclusivamente por mujeres obtienen una puntuación media un 27% inferior a los artículos escritos exclusivamente por hombres. A la vez, esta misma investigación muestra que es más probable que los artículos escritos por hombres obtengan una puntuación de atención de 0. [59]
Las altmetrics de los artículos más recientes pueden ser más altas debido a la creciente adopción de la web social y porque los artículos pueden mencionarse principalmente cuando se publican. [60] Como resultado, puede que no sea justo comparar las puntuaciones de altmetrics de los artículos a menos que se hayan publicado en un momento similar. Los investigadores han desarrollado una prueba de signos para evitar el sesgo de adopción del uso comparando las métricas de un artículo con los dos artículos publicados inmediatamente antes y después de él. [60]
Hay que tener en cuenta que las métricas son sólo uno de los resultados del seguimiento de cómo se difunde y utiliza la investigación. Las altmetrics deben interpretarse con cuidado para superar el sesgo. Incluso más informativo que saber con qué frecuencia se cita un artículo es qué artículos lo citan. 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. [61]
Otra preocupación de las altmétricas, o de cualquier métrica, es cómo las universidades o instituciones utilizan las métricas para clasificar a sus empleados, tomar decisiones de promoción o financiación, [62] y el objetivo debería limitarse a medir el compromiso. [63]
La producción total de investigaciones en línea es muy escasa y varía entre las distintas disciplinas. [28] [4] El fenómeno podría ser coherente con el uso de las redes sociales entre los científicos. Las encuestas han demostrado que casi la mitad de los 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. [64] Con el cambio cambiante en la ciencia abierta y el uso de las redes sociales, es más probable que se adopten las altmétricas consistentes en todas las disciplinas e instituciones.
Los casos de uso y características específicos son un campo de investigación activo en bibliometría , que proporciona datos muy necesarios para medir el impacto de las altmétricas en sí. La Biblioteca Pública de Ciencias tiene una Colección Altmetrics [65] y tanto la revista Information Standards Quarterly como la revista Aslib Journal of Information Management publicaron recientemente números especiales sobre altmétricas. [66] [67] A fines de 2015 se publicó una serie de artículos que analizan en profundidad las altmétricas. [68] [69] [70]
Hay otras investigaciones que examinan la validez de una altmétrica [4] [28] o hacen comparaciones entre diferentes plataformas. [60] Los investigadores examinan la correlación entre las altmétricas y las citas tradicionales como prueba de validez. Suponen que la correlación positiva y significativa revela la precisión de las altmétricas para medir el impacto científico como citas. [60] La baja correlación (menos de 0,30 [4] ) lleva a la conclusión de que las altmétricas cumplen una función complementaria en la medición del impacto académico, como el estudio de Lamba (2020) [71] que examinó 2343 artículos que tenían puntuaciones de atención y citas de altmétricas publicadas por 22 miembros de la facultad de políticas de atención médica central en la Facultad de Medicina de Harvard y se observó una correlación positiva fuerte significativa (r>0,4) entre las puntuaciones de atención de las altmétricas clasificadas agregadas y los valores de citación clasificada/aumento de citación para todos los miembros de la facultad en el estudio. Sin embargo, aún no se ha resuelto qué altmetrics son más valiosos y qué grado de correlación entre dos métricas genera un mayor impacto 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 cambiantes instantáneos de los proveedores de datos. [72]
Altmetrics es el estudio y uso de medidas de impacto académico no tradicionales que se basan en la actividad en entornos basados en la web.
Las altmetrics y las métricas a nivel de artículo a veces se usan indistintamente, pero existen diferencias importantes: las métricas a nivel de artículo también incluyen citas y datos de uso; ...
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