Archivo de la etiqueta: Altmetrics

Correlaciones entre la atención recibida por una investigación en los medios sociales y las citas científicas

 

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 Anderson, P. Sage… et al. Case Study Exploring Associations Between Popular Media Attention of Scientific Research and Scientific Citations. PLoS ONE 15(7): e0234912.
DOI: 10.1371/journal.pone.0234912

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La asociación entre la mención de la investigación científica en los medios populares (p. Ej., Los principales medios de comunicación o las plataformas de redes sociales) y el impacto científico (p. Ej., Las citas) aún no se ha explorado por completo. El propósito de este estudio fue aclarar esta correlación, mientras se tienen en cuenta algunos otros factores que probablemente influyen en el impacto científico (por ejemplo, la reputación de los científicos que realizan la investigación y la revista académica en la que se publicó la investigación).

Para lograr este propósito, se evaluaron aproximadamente 800 artículos revisados ​​por pares que describen la investigación original para determinar el impacto científico, la atención de los medios populares y la reputación de los científicos / autores y el lugar de publicación. Se produjo un modelo de ecuación estructural que describe la relación entre el impacto no científico (medios populares) y el impacto científico (citas), al tiempo que representa la reputación del autor / científico y la revista.

El modelo resultante reveló una fuerte asociación entre la cantidad de atención de los medios populares dada a un proyecto de investigación científica y la publicación correspondiente y el número de veces que esa publicación se cita en literatura científica revisada por pares.

Estos resultados indican que (1) las publicaciones científicas revisadas por pares que reciben más atención en medios no científicos tienen más probabilidades de ser citadas que las publicaciones científicas que reciben menos atención de los medios populares, y (2) los medios no científicos están asociados con la agenda científica.

Estos resultados pueden informar a los científicos que utilizan cada vez más los medios populares para informar al público en general y a los científicos sobre su trabajo científico.

Estos resultados también podrían informar a los gestores de la enseñanza superior y los mecanismos de financiación de la investigación, que basan las decisiones en parte en el impacto científico.

 

Análisis de la presencia de datos altmétricos en publicaciones de Web of Science en campos temáticos y temas de investigación

 

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Zhichao Fang, Rodrigo Costas, Wencan Tian, Xianwen Wang, Paul Wouters. An extensive analysis of the presence of altmetric data for Web of Science publications across subject fields and research topics. arXiv:2020

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La presencia suficiente de datos es una de las condiciones previas clave para aplicar métricas en la práctica. Basado tanto en Altmetric.com y con datos de Mendeley recopilados hasta 2019, este documento se presenta un análisis de vanguardia de la presencia de 12 tipos de datos alternativos para casi 12.3 millones de publicaciones de Web of Science publicadas entre 2012 y 2018.

Los resultados muestran que, aunque La tendencia al alza de la presencia de datos se puede observar con el tiempo, a excepción de los lectores de Mendeley y las menciones de Twitter, la presencia general de la mayoría de los datos de métricas alternativas sigue siendo baja. La mayoría de las menciones alternativas van a publicaciones en los campos de las Ciencias Biomédicas y de la Salud, las Ciencias Sociales y Humanidades, y las Ciencias de la vida y la tierra.

En cuanto a los temas de investigación, el nivel de atención recibido por los temas de investigación varía según los datos altmétricos, y los datos específicos muestran diferentes preferencias para los temas de investigación, sobre la base de la cual se propone y aplica un marco para identificar temas de investigación candentes para detectar temas de investigación con mayores niveles de atención en ciertas fuentes de datos alternativos. Las menciones de Twitter y las citas de documentos de política se seleccionaron como dos ejemplos para identificar temas de interés de investigación de interés de los usuarios de Twitter y los responsables políticos, respectivamente, arrojando luz sobre el potencial de los datos alternativos para monitorear las tendencias de investigación de atención social específica

Preprints de bioRxiv, citas y Altmetrics: los documentos depositados en repositorios de preprints aumentan considerablemente su capacidad de cita

 

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Nicholas Fraser. (2020, March 11). nicholasmfraser/biorxiv: The relationship between bioRxiv preprints, citations and altmetrics (Version 3). Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3706641

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Una posible motivación para que los científicos depositen su trabajo científico en repositorios de preprints es mejorar su capacidad de citación o impacto social. En este estudio se evalúa la ventaja de cita y la ventaja altmétrica de bioRxiv, un servidor de preimpresión para las ciencias biológicas.

Se recogieron metadatos de todos los preprints depositados en bioRxiv entre noviembre de 2013 y diciembre de 2017, y se compararon con los artículos que posteriormente se publicaron en revistas revisadas por pares. Datos de citas de Scopus yuse utilizaron datos altmétricos de  Altmetric.com  para comparar el comportamiento de citas e intercambio en línea de preprints de bioRxiv, sus artículos de revistas relacionadas y artículos no depositados publicados en las mismas revistas.

Se descubrió que los artículos de revistas depositadas en bioRxiv tenían una cantidad considerablemente mayor de citas y recuentos métricos en comparación con los artículos no depositados. El análisis de regresión revela que esta ventaja no se explica por múltiples variables explicativas relacionadas con los lugares de publicación y autoría de los artículos.

Se requerirá más investigación para establecer si dicho efecto es de naturaleza causal. Los preprints de bioRxiv se citan directamente en artículos de revistas, independientemente de si el documento se publicó posteriormente en una revista. Los preprints de bioRxiv también se comparten ampliamente en Twitter y en blogs, pero las citas siguen siendo relativamente escasas en los principales medios de comunicación y artículos de Wikipedia.

La estabilidad de las métricas de Twitter: un estudio sobre las menciones de publicaciones científicas en Twitter no disponibles

 

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Fang Z, Dudek J, Costas R. The Stability of Twitter Metrics: A Study on Unavailable Twitter Mentions of Scientific Publications. J Assoc Inf Sci Technol. 2020;115

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Este estudio investiga la estabilidad de los recuentos de publicaciones científicas en Twitter a lo largo del tiempo. Para esto, se realizó un análisis de los estados de disponibilidad de más de 2.6 millones de menciones en Twitter recibidas por las 1.154 publicaciones científicas más tuiteadas registradas por Altmetric.com hasta octubre de 2017.

Los resultados muestran que las menciones en Twitter para estas publicaciones altamente tuiteadas, sobre El 14,3% ya no estaba disponible en abril de 2019. La eliminación de los tweets por parte de los usuarios es la razón principal de la falta de disponibilidad, seguida de la suspensión y protección de las cuentas de usuario de Twitter. 

Este estudio propone dos medidas para describir las estructuras de difusión de publicaciones en Twitter: grado de originalidad (es decir, la proporción de tweets originales recibidos por un artículo) y Grado de concentración (es decir, el grado en que los retweets se concentran en un solo tweet original). Se observó que las métricas de Twitter de publicaciones con un Grado de originalidad relativamente bajo y un Grado de concentración relativamente alto corren un mayor riesgo de volverse inestables debido a la posible desaparición de sus menciones en Twitter. 

A la luz de estos resultados, se destaca la importancia de prestar atención al riesgo potencial de conteos inestables de Twitter, y la importancia de identificar las diferentes estructuras de difusión de Twitter cuando se estudian las métricas de Twitter de publicaciones científicas.

 

Los 100 artículos de investigación con más impacto social en Altmetric.com

 

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Engineering, Altmetric (2019): 2019 Altmetric Top 100 – dataset. Altmetric. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.11371860.v3

DATA SET

Más sobre Métricas alternativas

 

Ha sido un gran año para las noticias científicas, y el Altmetric Top 100 nos muestra las 100 mayores historias científicas del año, los artículos que más atención han recibido en la red. Lanzado cada año, el Altmetric Top 100 destaca la investigación publicada durante el año que ha generado una significativa atención y discusión internacional en línea.

 

Altmetric es una compañía cuya misión es rastrear y analizar la actividad online en torno a la literatura académica. Recopilamos lo que la gente dice sobre los resultados de las investigaciones publicadas en fuentes como los medios de comunicación, documentos de política, redes sociales, blogs y otros foros académicos y no académicos. Al hacerlo, proporciona una imagen más sólida de la influencia y el alcance del trabajo académico. Altmetric trabaja con algunos de los mayores editores, financiadores e instituciones de todo el mundo para entregar estos datos en un formato accesible y fiable.

El único tema que muchos de estos trabajos tienen en común es su capacidad para iniciar conversaciones. Por esa razón, la inclusión en el Top 100 de Altmetric debe ser interpretada con mucho cuidado, y su significado no debe darse por sentado. El Top 100 es una lista de los trabajos más discutidos del año; el ranking no tiene ninguna relación con la calidad o el impacto de la investigación académica en sí.

Los resultados, aparecen ordenados por la puntuaciónobtenidoa en Altmetric Attention Score, utilizando una combinación de medios manuales y automatizados:

  • Estado de acceso abierto
  • Editorial
  • Área temática
  • Afiliación del autor
  • Fecha de publicación (primera publicación en línea)
  • En la medida posible,Altmetric revisa manualmente la página de detalles de interacciones de cada artículo para eliminar las investigaciones que pudieran haber recibido una gran cantidad de atención inorgánica (es decir, spam).

 

El artículo académico más discutido de 2019 fue sobre la “falsa” IA de Samsung que da vida a la Mona Lisa – y puede crear un vídeo de usted a partir de una sola foto fija. Además se incluye varias otras historias de tecnología – incluyendo un generador de imágenes de IA que puede inventar fotos, Google reclamando la supremacía cuántica y un dispositivo que puede traducir las señales del cerebro al habla.

 

Los 10 artículos más importantes de 2019 son:

  1. Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models (Arxiv, May 2019)
  2. Scientists rise up against statistical significance (Nature, March 2019)
  3. Measles, Mumps, Rubella Vaccination and Autism (Annals of Internal Medicine, April 2019)
  4. World Scientists’ Warning of a Climate Emergency (BioScience, November 2019)
  5. A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks (Arxiv, December 2018)
  6. Large-scale GWAS reveals insights into the genetic architecture of same-sex sexual behavior (Science, August 2019)
  7. New elevation data triple estimates of global vulnerability to sea-level rise and coastal flooding (Nature Communications, October 2019)
  8. Parachute use to prevent death and major trauma when jumping from aircraft: randomized controlled trial (British Medical Journal, December 2018)
  9. The global tree restoration potential (Science, July 2019)
  10. Civic honesty around the globe (Science, July 2019)

 

 

Ciencia Abierta: Altmetrics y recompensas

 

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Frank Miedema (Presidente), Katja Mayer de ZSI (Relator), Kim Holmberg y Sabina Leonell. Open Science: Altmetrics and Rewards. European mutual learning exercise for the best possible transition to open science. Brussels: European Union, 2017

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El informe final de este ejercicio emocionante y prolífico se basa en el intercambio de experiencias y el aprendizaje mutuo de 13 países: Armenia, Austria, Bélgica, Bulgaria, Croacia, Francia, Letonia, Lituania, Moldavia, Portugal, Eslovenia, Suecia y Suiza. Proporciona una visión general de varios desafíos de la implementación de Open Science en Europa, como se discutió en varias reuniones en 2017.

Se centra en tres temas:

  1. El potencial de las métricas alternativas (métricas alternativas, es decir, no tradicionales) que van más allá de las citas de artículos) para fomentar la Ciencia Abierta;
  2. Incentivos y recompensas para que los investigadores participen en actividades de Open Science;
  3. Pautas para desarrollar e implementar políticas nacionales para Open Science.

Identifica las buenas prácticas, enumera las prioridades y describe posibles cursos de acción para la mejor transición posible a Open Science.

Publicaciones sobre COVID-19: cobertura de la base de datos, citas, lectores, tweets, noticias, en Facebook, publicaciones de Reddit

 

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Kayvan Kousha, Mike Thelwall.
COVID-19 Publications: Database Coverage, Citations, Readers, Tweets, News, Facebook Walls, Reddit Posts” (Preprint Article). ArXiv, 2020

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La pandemia de COVID-19 requiere una respuesta rápida de los investigadores para ayudar a abordar los problemas biológicos, médicos y de salud pública para minimizar su impacto. En este contexto de rápida evolución, los científicos, profesionales y el público pueden necesitar identificar rápidamente nuevos estudios importantes. En respuesta, este documento evalúa la cobertura de las bases de datos ciecientíficas y los indicadores de impacdur entre el 21 de marzo al 18 de abril de 2020.

Los resultados confirman un rápido aumento en el volumen de investigación, que es particularmente accesible a través de Google Scholar y Dimensions, y menos a través de Scopus, la Web. de Ciencia, PubMed. Algunos artículos de COVID-19 de las 21.395 en Dimensions ya fueron muy citados, con noticias sustanciales y atención en las redes sociales. En relación a este tema, en contraste con estudios previos, parece haber un alto grado de convergencia entre los artículos compartidos en la red social y los recuentos de citas, al menos a corto plazo. En particular, es probable que los artículos que se twittean extensamente el primer día que son indexados sean altamente leídos y relativamente altamente citados tres semanas después.

Los investigadores que necesiten búsquedas bibliográficas de amplio alcance (en lugar de búsquedas en PubMed o medRxiv centradas en la salud) deben comenzar con Google Scholar o Dimensions y pueden utilizar los recuentos de tweets y lectores de Mendeley como indicadores de probable importancia.

 

BIP! Buscador de preprints sobre COVID-19 con medidas de impacto

 

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BIP! Finder

BIP! Buscador para COVID-19

 

Esta versión de BIP! Finder tiene como objetivo facilitar la exploración de la literatura relacionada con COVID-19 al permitir la clasificación de artículos basados ​​en varias métricas de impacto .

Proporcionó medidas de impacto:

  • La popularidad: Medida basada en citas que refleja el impacto actual.
  • Influencia: Medida basada en citas que refleja el impacto total.
  • Atención al lector: El número actual de lectores de Mendeley.
  • Atención de los medios de comunicación social: El número de tweets relacionados con este artículo.

 

Desde el comienzo de la pandemia de coronavirus 2019-20, se ha publicado una gran cantidad de artículos relevantes o están disponibles en servidores de preprints. Estos artículos, junto con la literatura relacionada anterior, componen una valiosa base de conocimiento que afecta los estudios de investigación contemporáneos o, incluso, las acciones gubernamentales para limitar la propagación de la enfermedad y las decisiones de tratamiento tomadas por los médicos. Sin embargo, el número de tales artículos está aumentando a un ritmo intenso, lo que dificulta la exploración de la literatura relevante y la identificación de conocimientos útiles. BIP4COVID19, es un conjunto de datos abiertos compilados para facilitar la exploración de literatura relacionada con el coronavirus, al proporcionar varios indicadores de impacto científico para los artículos relevantes.

La evolución de los indicadores de impacto: de la bibliometría a la altimetría

 

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Williams, Catherine ; Padula, Danielle. The Evolution of Impact Indicators: From bibliometrics to altmetrics. Scholastica, 2020

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El auge del movimiento de acceso abierto y los avances en los flujos de trabajo de la publicación digital están creando más oportunidades que nunca para que la erudición tenga un impacto tanto dentro como fuera del ámbito académico. A medida que la investigación se mueve en línea y las referencias a la erudición divergen de los confines de las citas bibliométricas, muchos académicos y editores de revistas han comenzado a buscar nuevos indicadores de impacto para captar mejor estos comportamientos cambiantes. La altmetría ha surgido como un indicador alternativo que puede ofrecer a los investigadores y a los editores de revistas un panorama más holístico del alcance y la utilidad de sus publicaciones.

Este libro analiza la evolución del impacto desde el punto de vista de los académicos y las revistas, y cómo la altmetría encaja en el contexto. Ya sea usted editor o autor, este libro proporciona casos de uso en la vida real para ayuda a comenzar a rastrear los indicadores de impacto de la altmetría para las publicaciones.

En este libro encontrarás:

  • Las bibliometrías más comunes en uso hoy en día y sus fortalezas y limitaciones
  • Que es la altmetría: aplicaciones y conceptos erróneos
  • Cómo se benefician las revistas y los editores de todos los tamaños con el seguimiento de la altmetría
  • Cómo los estudiosos pueden usar la altrmétrica para encontrar nuevas formas de expresar el alcance de su trabajo
  • Casos de estudio de la vida real y consejos para empezar

¿Qué documentos citaron qué tweets? Un análisis empírico basado en datos de Scopus

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Haunschild, R. ;  Bornmann, R. Which papers cited which tweets? An empirical analysis based on Scopus data. ArXiv, 2020

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Muchos estudios altmetria analizan qué documentos se mencionaron con qué frecuencia en fuentes específicas de altmetrics. Para estudiar la potencial relevancia política de los tweets desde otra perspectiva, se investigó qué tweets fueron citados en los documentos. Si se citan muchos tweets en publicaciones, esto podría demostrar que los tweets tienen contenido sustancial y útil. En general, un número bastante bajo de tweets (n = 5506) fueron citados por menos de 3000 artículos. La mayoría de los tweets no parecen ser citados debido a la influencia cognitiva que podrían haber tenido en los estudios; más bien eran objetos de estudio. La mayoría de los documentos que citan tweets son de las áreas temáticas de Ciencias Sociales, Artes y Humanidades e Informática. La mayoría de los artículos citaban solo un tweet. Se encontraron hasta 55 tweets citados en un solo artículo. Esta investigación en curso no admite una alta relevancia de los tweets. Sin embargo, un análisis de contenido de los tweets y / o documentos podría llevar a una conclusión más detallada.