Altmetrics en el Contexto


altmetricsAltmetrics in Context. The Canadian Association of Research Libraries (CARL), 2013

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Como la comunicación académica toma nuevas formas y se mueve cada vez más en los entornos de acceso digital y abierto, el valor de los nuevos tipos de métricas es cada vez más importante para la comunidad de investigadores. Esto está creando debate y discusión y, en algunas disciplinas, con acalorado debate.

Altmetrics reporta el impacto de una amplia gama de productos de la investigación, incluyendo los conjuntos de datos y artículos. Este documento, disponible en el sitio web CARL, ofrece una breve introducción a este nuevo campo de la evaluación de impacto de la investigación y anima a los investigadores a utilizar altmetrics en su trabajo.

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Los indicadores de impacto son cálculos concebidos para cuantificar la influencia de la investigación y la actividad investigadora. La cuantificación del impacto de la investigación es una preocupación que tiene hace tiempo los investigadores, instituciones de investigación y financiadores. La premisa básica de métricas de citas tradicionales es que los recuentos de citación se correlacionan directamente con el impacto académico de revistas, artículos y autores. Estos cálculos se utilizan comúnmente como un indicador importante para la revisión de los departamentos, la acfreditación y la promoción, la asignación de fondos y la eficacia de las decisiones de financiación, la contratación, así como las clasificaciones institucionales.

Número de citas y una gama de otros indicadores calculados están incluidos en muchas bases de datos comerciales. Los tres proveedores principales de sistemas de medición más extensas son Thomson Reuters, Elsevier y Google. Históricamente la gran mayoría de las métricas ha sido calculado en el nivel de la revista. Estos cálculos incluyen, por ejemplo, Factor de Impacto, Eigenfactor ®, SCImago Journal Rank (SJR) y h5-índice. El factor de impacto de Thomson Reuters ha sido considerado el estándar de oro para muchos años.

El número de citas y una gama de otros indicadores calculados están incluidos en muchas bases de datos comerciales. Los tres proveedores principales de sistemas de medición más conocidos son Thomson Reuters, Elsevier y Google. Históricamente la gran mayoría de las métricas ha sido calculado en el nivel de las revistas. Estos cálculos incluyen, por ejemplo, Factor de Impacto, Eigenfactor ®, SCImago Journal Rank (SJR) y h5-índice. Factor de impacto de Thomson Reuters ha sido considerado el estándar de oro durante muchos años.

Ha habido menos métricas para medir el impacto en el nivel del artículo o el autor. El indicador más comúnmente que se utiliza tanto para el artículo y/o el autor ha sido el de recuento de citas. Para los indicadores a nivel de autor, el índice h (ver Hirsch, 2005) ha ganado popularidad debido a su facilidad de uso y eficacia en todas las disciplinas. Las métricas de nivel de artículo están experimentando una transformación que les ha extendido más allá de los proveedores comerciales tradicionales. El cálculo de este nivel de métricas incorpora múltiples fuentes de datos, tanto tradicionales como emergentes. Los datos recogidos no se limita a calcular métricas de nivel de artículo, pero tiene el potencial de ser utilizados para generar métricas de revistas y autor.

Como la comunicación académica toma nuevas formas y se mueve cada vez más a los lugares de acceso digitales y abiertos, el valor de los nuevos tipos de métricas es cada vez más importante para la comunidad de investigadores. Está causando la discusión y, en algunos campos, un acalorado debate.

Altmetrics (también conocido como métricas alternativas o altmetrics) tiene una historia relativamente corta como campo de estudio, que se remonta al año 2010, cuando fue acuñado el nombre. El término en sí se utiliza para describir las fuentes de datos emergentes o nuevas para las métricas de nivel de elemento, por ejemplo, Twitter, Facebook o blogs. Dónde métricas de nivel de artículo (ALMS) se refiere a los datos recogidos para determinar el impacto de los artículos individuales, altmetrics se refiere a las fuentes de datos (por ejemplo, un tweet), en lugar de los datos en sí (por ejemplo, el número de veces que un artículo ha sido twitteado).

Altmetrics reporta el impacto de una mayor gama de productos de investigación, incluyendo presentaciones de diapositivas, los conjuntos de datos y artículos. En “Altmetrics: a manifiesto”, hay una buena introducción a cómo altmetrics pueden enriquecer más la reflexión tradicional sobre el impacto y el valor a través de multitud de fuentes de revisión por pares y métricas de fuentes de datos basadas en la web. La  más actual descripción de la relación entre altmetrics y las métricas a nivel de artículo se puede encontrar en el artículoArticle-Level Metrics ­ A SPARC Primer

Servicios basados ??en la Web de todo tipo producen enormes cantidades de datos como resultado de su uso tanto de la actividad académica y pública . Algunos de estos datos hacen referencia a los objetos de la comunicación científica – artículos, libros, bases de datos, programas de ordenador, presentaciones, etc.

Las fuentes que aportan datos son diversas, creciendo en número, muchas son comerciales y sin fines de lucro, tales como las bases de datos (por ejemplo, Scopus, PubMed), redes sociales (como Facebook, Twitter), marcadores sociales (por ejemplo, CiteULike, Delicious), blogs, Wikipedia, presentación y colecciones de vídeos (por ejemplo, SlideShare, YouTube), repositorios de datos (por ejemplo, Dryad figshare) y herramientas de manejo de citas (por ejemplo Mendeley, Zotero).

Métricas de nivel de paquetes de servicios como informes Web integrados y herramientas basadas en la web, algunas gratuitas para el uso individual, mientras que otras tienen fines de lucro, y van dirigidas a un nivel institucional. Como tienen un rápido desarrollo.

Altmetrics complementa la actual gama de métricas, y para algunos investigadores pueden proporcionar información valiosa sobre las interacciones públicas de sus investigaciones. Algunas publicaciones científicas y bases en línea están experimentando con la incorporación de estos indicadores como contenido de valor añadido y para demostrar la relación existente entre el compromiso académico con el contenido.

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