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Comparación del rango topológico de las revistas en Web of Science y Mendeley

 

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Katchanov, Y. L., Y. V. Markova, et al. “Comparing the topological rank of journals in Web of Science and Mendeley.” Heliyon vol. 5, n. 7 (2019).

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Recientemente, ha habido un aumento del interés por los nuevos datos que han surgido debido al rápido desarrollo de las tecnologías de la información en la comunicación académica. Desde la década de 2010, las altmetrías se ha convertido en una tendencia común en la investigación cienciométrica. Sin embargo, los investigadores no han tratado con mucho detalle la cuestión de las distribuciones de probabilidad subyacentes a estos nuevos datos. El objetivo principal de este estudio fue investigar uno de los problemas clásicos de la cienciometría: el problema de la citación y la distribución de los lectores. El estudio se basa en los datos obtenidos de dos sistemas de información: Web of Science y Mendeley para explorar las diferencias y similitudes entre las citas y el número de lectores de las revistas biológicas indexadas en Web of Science y Mendeley. La idea básica era determinar, para cualquier revista, un “tamaño” (se dice que es el rango topológico) de las distribuciones acumulativas empíricas de citas y lectores, y luego comparar las distribuciones de los rangos topológicos de Web of Science y Mendeley. Para verificar el modelo, se aplicó a la investigación bibliométrica y altimétrica de 305 revistas biológicas indexadas en Journal Citation Reports 2015. Los resultados muestran que ambas distribuciones del rango topológico de las revistas biológicas están estadísticamente próximas a la distribución de Wakeby. Los hallazgos presentados en este estudio contribuyen a nuestra comprensión de los procesos de información de la comunicación académica en el nuevo entorno digital.

Papel e impacto de Facebook como medio de comunicación científica

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Enkhbayar, Asura ; Haustein, Stefanie ; Barata,Germana ; Alperin, Juan Pablo “How Much Research Shared on Facebook is Hidden From Public View? A Comparison of Public and Private Online Activity Around PLOS One Papers”. arXiv, 2019

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A pesar de su posición indiscutible como la mayor plataforma de medios sociales, Facebook nunca ha tenido en cuenta su potencialidad para la visibilidad de la investigación (altmetrics). En este estudio se argumenta que la falta de atención por parte de los investigadores no se debe a la falta de actividad relevante en la plataforma, sino a los retos en la recopilación de datos por parte de Facebook que se han limitado a la actividad que tiene lugar en páginas selectas y grupos públicos.

Aquí se presenta un nuevo método de recogida de acciones, reacciones y comentarios a través de la plataforma Facebook para recopilar datos de todos los artículos publicados en la revista PLOS ONE entre 2015 y 2017. Se comparan estos datos con recopilados recopilados y agregados por Altmetric.com.

Los resultados muestran que el 58,7% de los documentos compartidos en la plataforma se producen fuera de la vista del público y que, al recoger todas las acciones, el volumen de actividad se aproxima a los patrones de compromiso que antes sólo se observaban en Twitter. Ambos resultados sugieren que se ha subestimado el papel y el impacto de Facebook como medio de comunicación científica y académica. Además, enfatizan la importancia de la apertura y la transparencia en torno a la recopilación y agregación de datos altmétricos.

 

Necesitamos un conjunto de métricas más amplio y transparente para evaluar la publicación científica.

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Paul Wouters, Cassidy, R. Sugimoto, Vincent Larivière, Marie E. McVeigh, Bernd Pulverer, Sarah de Rijcke, Ludo Waltman. Rethinking impact factors: better ways to judge a journal We need a broader, more-transparent suite of metrics to improve science publishing, Nature, 28 may 2019

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El factor de impacto de la revista ha dominado durante mucho tiempo la evaluación de la publicación académica. Basado en la indexación de citas, y concebido hace más de cuatro décadas, es improbable que los creadores del factor de impacto anticiparan su adopción generalizada y su longevidad, ni su supuesto mal uso. Sin embargo, los tiempos parecen estar dispuestos a cambiar esta lógica. En un artículo reciente en Nature, Paul Wouters y otros coautores insisten en que la publicación académica necesita un “conjunto más amplio y transparente” de indicadores de revistas, y exploran cómo podría ser.

Como destacan los autores, para determinar cuál es la mejor manera de juzgar una revista, es fundamental considerar la pregunta “¿Para qué sirve una revista? Identifican las funciones clave de las revistas como registrar, curar, evaluar, difundir y archivar la investigación y señalan que el factor de impacto sólo puede captar aspectos limitados de éstas. Si bien todas las funciones de la revista deben ser evaluadas, los autores advierten que “tener más indicadores no equivale a tener mejores indicadores”. Proponen que la próxima generación de indicadores de revistas se diseñe e implemente de manera responsable para cumplir con los siguientes criterios:

  • Justificado: El indicador debe tener un papel menor y explícitamente definido en la evaluación de la investigación.
  • Contextualizado: Deberán comunicarse tanto las estadísticas numéricas como las distribuciones estadísticas, teniendo en cuenta las diferencias interdisciplinarias.
  • Informado: Debería haber una formación sobre los indicadores, facilitada por expertos.
  • Responsable: Consideración de la posible influencia de los indicadores en el comportamiento de los investigadores o de las partes interesadas.

Entonces, ¿quién debería gestionar la próxima generación de indicadores de las revistas? Los autores sugieren la creación de una organización de gobierno inclusiva. La organización debe hacer recomendaciones sobre el uso de indicadores, educar a las partes interesadas sobre las buenas prácticas y proporcionar orientación sobre la publicación de acceso abierto y el intercambio de datos. El lanzamiento de este órgano rector está previsto en un taller que se celebrará en 2020; y se invita a todas las partes interesadas a que se pongan en contacto con los autores para que se sumen a la iniciativa.

 

El panorama del acceso abierto desde el cambio de milenio

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Daniel W Hook, Ian Calvert and Mark Hahnel (2019) The Ascent of Open Access: An analysis of the Open Access landscape since the turn of the millennium. Digital Science, 2019

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Este informe contiene un análisis del panorama del acceso abierto desde el cambio de milenio. Se comparan los principales países en cuanto a resultados de investigación con los que producen la mayor cantidad de documentos de acceso abierto en un período de 16 años, así como las tendencias de colaboración en materia de acceso abierto.

El informe, The Ascent of Open Access (El ascenso del acceso abierto), muestra una imagen interesante de las situación en los principales países del mundo a lo largo de los años, e ilustra la ventaja que genera el acceso abierto.

Los 12 principales países productores de publicaciones de investigación son también los principales países productores de publicaciones de la agricultura biológica. Durante el período abarcado por el estudio, la composición siguió siendo similar, ya que sólo Suiza y los Países Bajos fueron sustituidos por China y la India en los últimos años. En 2016, China era el segundo mayor productor en general y el tercero en publicaciones de la OA. Aunque el Reino Unido se ha comprometido con OA a través de una serie de iniciativas nacionales a lo largo de los años, y mantiene una posición muy destacada en el gráfico de resultados de OA.

 

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Acceso Abierto, Atención Altmétrica

A diferencia de los recuentos de citas, que son en su mayoría una medida de atención dentro de la publicación académica, la atención de Altmetric puede indicar el nivel de impacto más allá de los círculos académicos. El estudio analizó los artículos publicados por los 12 principales países productores de OA en 2016. El resultado muestra que la OA marca una clara diferencia en la atención de Almetric: El 53,2% de los trabajos de OA tuvieron mención Altmetric frente al 46,8% de los trabajos no relacionados con OA. Otros desgloses de los documentos de la OA mostraron que los trabajos de la OA financiados y en colaboración internacional destacaron por su rendimiento. Este grupo representa sólo el 6,3% de toda la producción, pero obtiene el 15,2% de todas las citas.

Poner versiones aceptadas en un repositorio de OA aumenta la atención

Si las publicaciones de la OA atraen más atención en general, ¿hay alguna diferencia entre las diferentes formas de OA? El estudio encontró que los documentos con sus versiones aceptadas en un repositorio de OA (el llamado “Green-OA”) es el más ventajoso: este grupo de documentos de OA tiene el mayor número de citas/papeles y el mayor porcentaje de documentos que reciben atención altmétrica.

 

 

 

Libro blanco sobre métricas para el impacto de la investigación en las ciencias sociales

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The Latest Thinking About Metrics for Research Impact in the Social Sciences. SAGE Publishing:, 2019

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Si bien la medición del impacto de la ciencia ha sido tradicionalmente sinónimo de conteos de citas en revistas académicas, tales conteos no logran captar la influencia que la investigación puede tener en la política, la práctica y el público. Mientras que las ciencias sociales y del comportamiento (SBS) se sitúan en una posición única para logar este tipo de impacto y así beneficiar a la sociedad, su verdadero impacto es a menudo ignorado o pasado por alto. Como resultado, se necesita una atención sostenida para ayudar a llamar la atención sobre el valor de las estadísticas estructurales de las empresas.

Un nuevo informe publicado hoy establece los imperativos y las acciones recomendadas para mejorar la medición del impacto de las estadísticas estructurales de las empresas.

El informe resume los puntos clave de un taller de SAGE convocado en febrero con expertos líderes mundiales sobre el impacto de la investigación. Los participantes representaron a la Fundación Alfred P. Sloan, Altmetric, el Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento de la Universidad de Stanford, Clarivate Analytics, Google, la Universidad de Nueva York, SAGE, School Dash, SciTech Strategies, el Consejo de Investigación en Ciencias Sociales y la Universidad de Washington.

Las principales conclusiones del informe incluyen:

  • La comunidad académica debe creer que las nuevas métricas de impacto son útiles, necesarias y beneficiosas para la sociedad.
  • Un nuevo y robusto régimen de medición del impacto debe trascender, pero no necesariamente suplantar, a los actuales.
  • Un nuevo régimen de medidas de impacto en las ciencias sociales debe integrar las experiencias y expectativas de cómo los actores no académicos definirán el impacto.
  • Todas las partes interesadas deben comprender que, aunque el impacto en las ciencias sociales es mensurable, las ciencias sociales no son STEM, y que las mediciones del impacto de las ciencias sociales pueden hacerse eco de las de STEM, pero es poco probable que las reflejen.
  • Las ciencias sociales necesitan un vocabulario global, una taxonomía global, metadatos globales y, finalmente, un conjunto global de puntos de referencia para hablar sobre la medición del impacto.
  • El informe también mapea las categorías de partes interesadas, define términos y preguntas clave, propone cuatro modelos para evaluar el impacto, propone los próximos pasos y presenta una lista de 45 recursos y fuentes de datos que podrían ayudar a crear un modelo de impacto de las estadísticas estructurales de las empresas.

 

 

 

 

Sentimientos compartidos: comprensión de las reacciones de Facebook a los artículos académicos

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Freeman, Cole ;  Roy, Mrinal Kanti …er al. “Shared Feelings: Understanding Facebook Reactions to Scholarly Articles” ArXiv. Preprint. 2019

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La investigación en plataformas de medios sociales ha tendido a basarse en el análisis textual para realizar tareas de investigación. Aunque los enfoques basados en texto han aumentado significativamente la comprensión del comportamiento en línea y de las dinámicas sociales, pasan por alto las características de estas plataformas que han crecido en importancia en los últimos años: las respuestas basadas en clics al contenido.

En este artículo, se presenta un nuevo conjunto de datos de Facebook Reactions to scholarly content. Una visión general de su estructura, donde se analizan algunas de las tendencias estadísticas de los datos que se utiliza para probar dos algoritmos de aprendizaje supervisado. Las pruebas preliminares sugieren la presencia de estratificación en el número de usuarios que siguen a las páginas, divisiones que parecen coincidir con las distinciones en la materia de esas páginas.

 

Lo último sobre las métricas para medir el impacto de la investigación en ciencias sociales

 

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The Latest Thinking About Metrics for Research Impact in the Social Sciences”. SAGE, 2019

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Si bien la medición del impacto de la ciencia ha sido tradicionalmente sinónimo de recuentos de citas en revistas académicas, dichos recuentos no logran captar la influencia que la investigación puede tener sobre las políticas, la práctica y el público. Si bien las ciencias sociales y del comportamiento (SBS) están en una posición única para lograr este impacto y, por lo tanto, beneficiar a la sociedad, su verdadero impacto a menudo se ignora o se pasa por alto. Como resultado, se necesita una atención sostenida para ayudar a atraer la atención al valor de SBS.

El informe resume los puntos clave de un taller que SAGE convocó en febrero con expertos líderes mundiales sobre el impacto de la investigación. Los participantes representaron a la Fundación Alfred P. Sloan, Altmetric, el Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento de la Universidad de Stanford, Clarivate Analytics, Google, la Universidad de Nueva York, SAGE, School Dash, SciTech Strategies, el Consejo de Investigación de Ciencias Sociales y la Universidad de Washington.

Los puntos clave del informe incluyen:

  1. La comunidad académica completa debe creer que las nuevas métricas de impacto son útiles, necesarias y beneficiosas para la sociedad.
  2. Un nuevo régimen sólido de medición de impacto debe trascender, pero no necesariamente suplantar, a los sistemas actuales basados ​​en la literatura.
  3. Un nuevo régimen de medidas de impacto de las ciencias sociales debe integrar las experiencias y expectativas de cómo los actores no académicos definirán el impacto.
  4. Todas las partes interesadas deben entender que aunque el impacto de las ciencias sociales es medible, las ciencias sociales no son STEM, y las mediciones de impacto de las ciencias sociales pueden hacerse eco de las STE! pero es poco probable que las reflejen.
  5. Las ciencias sociales necesitan un vocabulario global, una taxonomía global, metadatos globales y, finalmente, un conjunto global de puntos de referencia para hablar sobre la medición del impacto.

El informe también asigna categorías de partes interesadas, define términos y preguntas clave, presenta cuatro modelos para evaluar el impacto, propone los siguientes pasos y presenta una lista de 45 recursos y fuentes de datos que podrían ayudar a crear un modelo de impacto de SBS.