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Análisis de datos de investigación: correlación entre citas y altmétrics

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Peters, I., P. Kraker, et al. «Research data explored: an extended analysis of citations and altmetrics.» Scientometrics vol. 107, n. (2016). pp. 723-744.

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En este estudio de analiza la citabilidad de los datos de investigación , su distribución a lo largo del tiempo y su relación con la disponiblidad de un identificador digital object identifier (DOI) en la base de datos Data Citation Index (DCI) de Thomson Reuters database.

Se investigan si la citación de datos de investigación se correlaciona con los impactos de la web social por medio de las puntuaciones altmétricas, y si hay alguna relación entre el número de citas y los datos altméticos en diferentes plataformas PlumX, ImpactStory, y Altmetric.com, comparando los resultados entre ellas. De las tres herramientas altmétricas utilizadas PlumX es la que tiene la mejor cobertura. 

El estudio revela que los datos de investigación siguen siendo casi ignorados (aproximadamente el 85%), aunque ha habido un aumento en los conjuntos de datos citados publicados desde 2008. El porcentaje del número de datos de investigación citados con un DOI en ICD ha disminuido en los últimos años. Sólo nueve repositorios son responsables de los datos de investigación con DOIs con al menos dos o más citas. 

El número de datos de investigación citados con altmetrics es aún más bajo (4-9%), pero muestra una mayor cobertura de los datos de investigación de la última década. Hay una correlación entre el número de citas y el número total de puntuaciones altmétricas. Con algunos tipos de datos como encuestas, datos añadidos y datos de secuencias son más citados y también reciben puntuaciones altmetrics más altas.

Por último, se observa ue hay diferencias disciplinarias en la disponibilidad y el alcance de las puntuaciones altmetrics.

 

Trends Research número especial sobre las métricas alternativas

 

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«Special issue on alternative metrics» Research Trends vol., n. 37 (2014).

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Este número especial de Research Trends está dedicado a altmetrics, o, como algunos prefieren decir a las métricas alternativas. El creciente interés en el desarrollo de medidas alternativas de la productividad científica se inició con la publicación del llamado «Manifiesto altmetrics» en 2010 en el que se introdujo el término “altmetrics”. El manifiesto señala que “un número creciente de investigadores están desplazando su trabajo diario a la web”, y que las nuevas herramientas en línea “reflejan y transmiten más ampliamente el impacto académico”. Y que esta “manera de medición compuesta del impacto es mucho más rica que cualquier de las disponibles anteriormente”. . En su relato histórico, Mike Thelwall implica el uso de los medios sociales. Se dedica atención a Mendeley y Twitter. También subraya la necesidad de validar y consensuar mejor estas mediciones, mediante la investigación del grado en que se correlacionan con – o predicen – número de citas y otras medidas tradicionales. Ron Daniel aborda la cuestión de cómo los estudios de predicción más allá de citación muestran poca consistencia en los resultados, e indica el potencial de altmetrics. Hadas Sema introduce otra prometedora fuente de datos altmétricos: los blogs especializados.

El rápido desarrollo de las TIC es el factor principal de impulso de las nuevas métricas. No sólo se refleja en la aparición de servicios web sociales, sino también, por ejemplo, en el desarrollo de la digitalización de la información científica. Archivos de perfiles de usuario, archivos de publicaciones electrónicas dejan huellas de un aspecto diferente del trabajo diario de los investigadores, en relación a como navegan en la web, como se documentan y tal vez a sus hábitos y comportamiento lector. En este sentido, los indicadores de descargas de texto completo de publicaciones académicas pueden ser concebidos como también como datos altmétricos cuando se relacionan con la scitas recibidas.

Un equipo de investigadores dirigido por el Cristiano Schlögl interpreta las correlaciones entre la citación, descargar a texto completo y los datos de lectores en términos del grado de solapamiento entre las comunidades de usuarios de los tres sistemas de los que se extrajeron los datos. Vicente P. Guerrero-Bote y Félix Moya -Anegón examinan las correlaciones estadísticas entre las descargas y citas. Se centran en el papel del idioma de publicación, y analizan las revistas menos visibles que publican en otros idiomas aparte del inglés y muestran claramente cómo los dos tipos de medidas son complementarias, y como estas revelan un tipo de patrones que son invisibles en lad otras mediciones. Euan Adie esboza en su contribución, otro aspecto de la digitalización que cada vez la literatura científica es más gris  incluyendo pre-grabados y documentos de política que  deben estar disponibles para la investigación y como fuente de nuevas métricas. En una discusión con Mike Taylor, Juan Pablo Alperin advierte que existen diferencias en el acceso a las nuevas tecnologías entre los países científicamente desarrollados y en desarrollo que pueden tener consecuencias negativas para el primer grupo de países.

Un segundo motor principal del desarrollo de nuevas métricas es el movimiento de Ciencia Abierta, dirigido hacia la disponibilidad de la investigación científica, los datos, y la difusión accesible a todos los niveles de la sociedad, ya sea amateur o profesional. Tal vez las nociones de base de este movimiento se pueden caracterizar como expresiones de la filosofía fundamental de la ciencia en la era digital. Como explica William Gunn, las agencias de financiación de la investigación buscan maximizar el potencial de sus productos financiados, incluidos documentos, métodos y datos. Esto nos impulsa a desarrollar nuevas métricas de reutilización que van más allá de las citas clásicas.

Esto nos lleva a un tercer punto: el dominio de la política de investigación que se refleja claramente en la contribución de Judit Bar-Ilan, que introduce el concepto de Cartera desarrollado en el proyecto ACUMEN (carreras académicas entendida a través de Medición y Normas), financiado por la Comisión Europea, cuyo objetivo es «estudiar y proponer alternativas y formas más amplias de medición de la productividad y el rendimiento de los investigadores individuales «. El autor muestra cómo la presencia y los medios sociales  en línea están bien representados en la experiencia, la salida y la influencia sub-portafolios.

Cómo realizar el seguimiento del impacto de los datos de Investigación con métricas

Ball, A. and M. Duke (2015). [e-Book] How to Track the Impact of Research Data with Metrics’. DCC How-to Guides Edinburgh, Digital Curation Centre, JISC, 2015.

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Esta guía tiene como cometido ayudar a realizar un seguimiento y medir el impacto de los datos de la investigación, ya sea propia o de un departamento, institución o grupo de investigación. Proporciona una visión general de los conceptos clave de medición del impacto así como de los servicios y herramientas disponibles para medirlo. Después de discutir algunos de los temas y retos actuales, ofrece algunos consejos sobre cómo aumentar el impacto de nuestros datos de investigación. Esta guía está dirigida a los analistas que trabajan con datos de investigación y administradores que trabajan en temas relativos a la evaluación de calidad de la investigación, bibliotecarios y en general a cualquiera que desee  realizar un seguimiento del impacto de los datos dentro de una institución. Entre los temas que se abordan están los siguientes:

– ¿Por qué medir el impacto de los datos de investigación?

– Conceptos de medición de impacto

– impacto y servicios de medición

– Retos y problemas actuales de la medición

– Consejos para aumentar el impacto de los datos de investigación.