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Medición del impacto de los libros científicos compartidos en la red de lectura social Goodreads

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Kousha, K., M. Thelwall, et al. “Goodreads reviews to assess the wider impacts of books.” Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 68, n. 8 (2017). pp. 2004-2016. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23805

 

Aunque la revisión por pares y las citaciones son comúnmente usadas para ayudar a evaluar el impacto académico de la investigación publicada, la retroalimentación de los lectores informales también puede ser aprovechada para ayudar a evaluar los impactos más amplios de los libros, tales como su valor educativo o cultural. El sitio web social Goodreads parece ser una fuente razonable para este propósito porque incluye un gran número de reseñas de libros y calificaciones por muchos usuarios dentro y fuera de la academia. Para comprobar esto, se compararon las métricas de 15.928 libros científicos en Goodreads con diferentes indicadores de impacto en diferentes disciplinas. Los datos de impacto de Goodreads fueron lo suficientemente significativos en las Artes (85%), Humanidades (80%) y Ciencias Sociales (67%) para ser usados como una fuente de evidencia de impacto. Las correlaciones bajas y moderadas entre las métricas de libros Goodreads y los indicadores académicos o no académicos sugieren que la retroalimentación de los lectores en Goodreads refleja los múltiples propósitos de los libros en lugar de un solo tipo de impacto. Aunque las métricas de libros de Goodreads pueden ser manipuladas, podrían ser usadas con cautela por académicos, autores y editores en evaluaciones.

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Revistas científicas. Situación actual y retos de futuro

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Abadal, E. (ed.). [e-Book]  Revistas científicas. Situación actual y retos de futuro. Barcelona, Universitat de Barcelona, 2017.

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Las revistas académicas, dotadas hoy de un notable dinamismo, constituyen el principal canal de comunicación de los avances científicos. Durante más de 350 años, su estructura y funcionamiento han variado muy poco, pero en las últimas décadas se han producido innovaciones relevantes, como la digitalización, el acceso abierto y el sistema de evaluación, que han representado un auténtico cambio de paradigma. Esta monografía aborda de manera global la coyuntura y los principales retos a los que se enfrenta la edición de revistas científicas. La primera parte se centra en los antecedentes históricos, la situación internacional, la revisión por expertos, la evaluación y los sistemas de compra. La segunda ofrece una panorámica de las revistas españolas, un estudio de su viabilidad económica y también de su presencia en bases de datos internacionales. Finalmente, se exponen las nuevas tendencias, derivadas del modelo de acceso abierto, del uso de las redes sociales y altmetrics, o de otras innovaciones. En conjunto, la presente obra propone un marco de análisis y elementos de debate para mejorar el reconocimiento y la difusión de las revistas científicas, así como herramientas para comprender el valor de su aportación.

El uso académico de medios sociales y altmetrics: Una revisión de la literatura

 

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Sugimoto, C. R., S. Work, et al. “Scholarly use of social media and altmetrics: A review of the literature.” Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 68, n. 9 (2017).  URL 2037-2062. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1608/1608.08112.pdf

Los medios de comunicación social se han integrado de manera fundamental en la estructura del sistema de comunicación académica, principalmente a través del uso académico de las plataformas de medios sociales y la promoción de nuevos indicadores sobre la base de las interacciones con estas plataformas.La investigación y la erudición en esta área se han acelerado desde la acuñación y posterior promoción del concepto altmetrics, es decir, los indicadores de investigación basados ​​en la actividad de los medios sociales. Esta revisión proporciona un estado de la cuestión sobre la literatura y uso académico de medios de comunicación social y altmetrics. La revisión consta de dos partes principales: la primera examina el uso de los medios sociales en la universidad, revisando las diversas funciones que tienen estas plataformas en el proceso de comunicación académica y los factores que afectan a este uso. La segunda parte revisa los estudios empíricos sobre altmetrics, discutiendo las diversas interpretaciones de altmetrics, recopilación de datos y limitaciones metodológicas, y las diferencias según plataforma. La revisión termina con una discusión crítica de las implicaciones de esta transformación en el sistema de comunicación académica.

Métricas significativas: una guía del bibliotecario del siglo XXI sobre bibliometría, altmetrics e impacto de la investigación

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Roemer, R. C. and R. Borchardt (2015). [e-Book] Meaningful METRICS: A 21st-Century Librarian’s Guide to Bibliometrics, Altmetrics, and Research Impact. Chicago, Illinois, Association of College and Research Libraries, 2015

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¿Qué significan las métricas relevantes en el complejo panorama de la educación superior actual? Con un prólogo de Heather Piwowar y Jason Priem, este libro altamente atractivo y cargado de contenidos sirve para introducir a los lectores en el mundo acelerado de las métricas de investigación desde la perspectiva única de los bibliotecarios universitarios y los profesionales de LIS.

A partir de las historias esenciales de bibliometría y altmetría, y continuando con las descripciones en profundidad de las herramientas básicas y los problemas emergentes en juego en el futuro de ambos campos, Meaningful Metrics es un recurso todo-en-uno diseñado para ser utilizado por una amplia gama de lectores, desde aquellos que tienen pocos o ningún conocimiento sobre el tema, a aquellos profesionales de las bibliotecas que buscan convertirse en formadores sobre métricas e impacto de la investigación en sus universidades. Los autores Borchardt y Roemer, ofrecen consejos, trucos y ejemplos del mundo real ilustran cómo los bibliotecarios pueden apoyar la adopción exitosa de métricas de investigación, ya sea en sus instituciones o a través del mundo académico en su conjunto.

Los recuentos de lectores que ofrece Mendeley son una de las evidencia más consistentes para la estimación temprana del impacto académico

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“Mendeley es, con mucho, la mejor fuente general de información temprana sobre el impacto académico. ya que, los conteos de descargas de los artículos de las propias revistas muchas veces no están disponibles, los conteos de Tweets son muy poco fiables como indicador de impacto y otros indicadores de impacto temprano por lo general son mucho más escasos y deficientes. Por lo que los recuentos de los lectores de un artículos proporcionados por Mendeley son una de las fuentes más válidas como evidencia para informar de las estimaciones del impacto de las publicaciones académicas.”

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Los recuentos de citas a artículos científicos son ampliamente utilizados como evidencia para informar las estimaciones del impacto de las publicaciones académicas. Esto se basa en la creencia de que los científicos suelen citar trabajos que han influido en su pensamiento y, por tanto, los conteos de citas son uno de los principales indicadores de influencia de la investigación en el entorno académico.

En opinión de Mike Thelwall, profesor de Ciencias de la Información en la Escuela de Matemáticas e Informática de la Universidad de Wolverhampton, y uno de los máximos expertos internacionales en webometría, métricas de medios sociales (altmetrics) y análisis de sentimientos, Mendeley es una de las herramientas más consistentes de la web social a la hora de proporcionar evidencias tempranas del impacto de una investigación, tal como afirma en el prestigioso blog LSE.  Según Thelwall, el uso de las citas como indicador del impacto académico, que si bien ofrece información sobre qué los artículos han sido leídos y valorados, por otra parte tiene algunas limitaciones que han sido bien contrastadas; una de sus principales desventajas es la lentitud en obtener dichas citas, ya que para que se produzca la primera cita deben pasar varios meses desde su publicación, -se calcula que unos 18 meses de media en función de la disciplina -, Ya que alguien tiene que leer el artículo, considerar las ideas, escribir un artículo en relación con ese contenido, y posteriormente citarlo (índice de latencia). Por ello, Mike Thelwall analizó diferentes herramientas de la web social, entre ellas los recuentos de lectores de Mendeley (Readers), considerando que son una fuente útil de información que ofrece una evidencia temprana del impacto académico; pues los datos de los lectores de Mendeley quedan registrados desde el momento en que un artículo aparece en línea y es compartido en Mendeley; y por lo tanto, evita los retrasos en el ciclo de publicación que ralentizan la visibilidad de las citas.

“Los datos de Mendeley están disponibles antes, ya que los estudiosos pueden compartir un artículo que están leyendo en Mendeley, mientras lo están leyendo, por lo que esta información evita los retrasos en el ciclo de publicación. Un artículo puede incluso comenzar a acumular pruebas de su interés a través de Mendeley en la misma semana que se publica, si la gente lo reconoce como importante e inmediatamente lo registra en Mendeley para su uso actual o futuro.”

 

Desde 2015 Mendeley ofrece las correlaciones entre los lectores que han compartido un artículo en el gestor de referencias, las visualizaciones en Science Direct y las citas recibidas en Scopus. Además, Mendeley, junto con CiteUlike, se incluye en casi todos las plataformas de medición altmétrica como Altmetric.comImpactStory, o Plos Altmetrics; lo que configura a este gestor de referencias como la herramienta de gestión de referencias bibliográficas más consistente de la web social, y la más adecuada para el investigador.

 

 

 

Análisis de datos de investigación: correlación entre citas y puntuaciones altmetrics

 

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Peters, Isabella et al. “Research Data Explored: An Extended Analysis of Citations and Altmetrics.” Scientometrics 107 (2016): 723–744. PMC. Web. 25 Apr. 2017.

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En este estudio, se explora la citatividad de los datos de investigación, su distribución en el tiempo y su relación con la disponibilidad de un identificador de objeto digital (DOI) en la base de datos Thomson Reuters Data Citation Index (DCI). Se investiga si los datos de investigación citados tienen impacto social en la web viéndose reflejados por las puntuaciones de agregadores altmetrics; y si hay alguna corelación entre el número de citas y la suma de puntuaciones altmetrics de varias plataformas de medios sociales. Para ello se utilizaron tres herramientas para recopilar las  puntuaciones altmetrics:  PlumX, ImpactStory y Altmetric.com, y se compararon los resultados correspondientes.

Los resultados del estudio muestran que de las tres herramientas altmétricas utilizadas, PlumX tiene la mejor cobertura, y que los datos de la investigación permanecen en la mayoría de las ocasiones como no valorados (alrededor del 85%), aunque se reconoce que 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 y dos o más citas. El número de datos de investigación citados con altmetrics “foot-prints” es aún más bajo (4-9%), pero muestra una mayor cobertura de los datos de investigación de la última década.

En el estudio también no se encontró correlación entre el número de citas y el número total de puntuaciones altmetrics. Sin embargo, algunos tipos de datos (por ejemplo, encuestas, datos agregados y datos de secuencias) son más citados y también reciben puntuaciones altmetrics más altas. Además, se realizaron análisis de citas y resultados en almetrics de todos los datos de investigación publicados entre 2011 y 2013 en cuatro disciplinas diferentes cubiertas por el ICD. En general, estos resultados se corresponden con los obtenidos para los datos de investigación citados al menos dos veces y también muestran un bajo número de citas en altmetrics. Finalmente, se observa que existen diferencias disciplinarias en la disponibilidad y el alcance de las puntuaciones altmétricas.

Métricas de próxima generación: métricas responsables y evaluación para ciencia abierta: Informe del Grupo de Expertos de la Comisión Europea sobre Altmetrics.

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“Open Science está cambiando cada aspecto del método científico para ser más abierto, inclusivo e interdisciplinario … Garantizar que Europa esté a la vanguardia de la Ciencia Abierta significa promover el acceso abierto a los datos y publicaciones científicas junto con los más altos estándares de integridad de la investigación”.

Carlos Moedas, Comisario de Investigación, Ciencia e Innovación

Next-generation metrics: Responsible metrics and evaluation for open science: Report of the European Commission Expert Group on Altmetrics. . [e-Book] Brussels, European Commission, 2017.

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Impulsado tanto por las tecnologías digitales como por el cambio social, la ciencia abierta representa una innovación en la forma en que se lleva a cabo la investigación: en cómo los científicos colaboran y comparten el conocimiento con el mundo en general, y cómo se organizan las instituciones científicas para un mayor impacto social.  

La tecnología nos proporciona nuevos modos de comunicación y genera enormes volúmenes de datos. El conocimiento juega un papel cada vez más importante en todos los ámbitos de la vida. Estos cambios han acelerado la globalización de la investigación, al mismo tiempo que han aumentado enormemente la disponibilidad pública del conocimiento científico.

La ciencia hoy está en transición desde un sistema relativamente cerrado, disciplinario y basado en la profesión, hacia una estructura abierta e interdisciplinaria donde la creación de conocimiento es más accesible directamente a las partes interesadas a través de la sociedad. La Comisión Europea dio su firme apoyo a esta transición en su informe de 2016 “Open Innovation, Open Science, Open to the World – A Vision for Europe” (EC,2016).

El objetivo de este Grupo de Expertos es revisar las fortalezas, debilidades y posibilidades futuras de las métricas de próxima generación para avanzar en la agenda de ciencia abierta. Para algunos, el resultado ideal podría parecer el desarrollo de una sola métrica a través de la cual medir la ciencia abierta. Consideramos esto como algo imposible e indeseable. El mejor resultado sería el desarrollo de una serie de métricas que ofrezcan una imagen dinámica del progreso logrado hacia los objetivos de la ciencia abierta.

Las puntuaciones métricas típicamente indican que se ha hecho algún tipo de conexión entre una fuente y un destinatario. Aumentar esas puntuaciones no sólo depende de los esfuerzos de las comunidades científicas por el “lado de la oferta” para proporcionar mejor información a la sociedad. Igualmente importante es el “lado de la demanda”: la receptividad de la sociedad a la información y las perspectivas científicas. Los acontecimientos políticos recientes destacan el La receptividad cambia con el tiempo, a medida que cambian los valores de la sociedad. Las métricas de la siguiente generación, entonces, deben atender a ambos lados de esta ecuación.