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

 

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Fang, Zhichao ; Dudek, Jonathan ; Costas, Rodrigo. The Stability of Twitter Metrics: A Study on Unavailable Twitter Mentions of Scientific Publications. Journal of the Association of Information Science and Technology (JASIST). https://doi.org/10.1002/asi.24344

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Este estudio investigó 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% no estaba disponible para 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.

 

Ciencia a través de Wikipedia: una representación novedosa del conocimiento abierto a través de redes de co-citas

 

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Arroyo-Machado, Wenceslao ; Torres-Salinas, Daniel; Herrera-Viedma, Enrique ; Romero-Frías, Esteban. Science Through Wikipedia: A Novel Representation of Open Knowledge Through Co-Citation Networks. PLoS ONE. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228713

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Este estudio proporciona una visión general de la ciencia desde la perspectiva de Wikipedia. Se estableció una metodología para el análisis de cómo los editores de Wikipedia consideran la ciencia a través de sus referencias a artículos científicos.

El método de co-citación se ha adaptado a este contexto para generar redes Pathfinder (PFNET) que resalten las revistas y categorías científicas más relevantes, y sus interacciones para descubrir cómo se consume la literatura científica a través de esta enciclopedia abierta. Además de esto, su obsolescencia ha sido estudiada a través del índice de precios.

Inicialmente se ha tenido en cuenta un total de 1 433 457 referencias disponibles en  Altmetric.com . Después de preprocesarlos y vincularlos a los datos de CiteScore Metrics de Elsevier, la muestra se redujo a 847 512 referencias hechas por 193.802 artículos de Wikipedia a 598.746 artículos científicos pertenecientes a 14 149 revistas indexadas en Scopus.

Como resultados resaltados, se encontró una presencia significativa de artículos de “Medicina” y “Bioquímica, Genética y Biología Molecular” y que las revistas más importantes son de naturaleza multidisciplinaria, lo que sugiere también que las revistas de factores de alto impacto tenían más probabilidades de ser citadas. Además, solo el 13.44% de las citas de Wikipedia corresponden a revistas de acceso abierto.

Integración entre Altmetric.com y Dimensions

 

 

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Los usuarios podrán realizar una consulta de búsqueda de publicaciones en Dimensiones y ver rápidamente los datos de atención social correspondientes directamente en el explorador Altmetric. La búsqueda integrada está ahora disponible para los suscriptores de Dimensiones (Plus o Analytics) y Altmetric Explorer, lo que proporciona una búsqueda sin fisuras en todas las plataformas para un análisis de atención más detallado. 

 

La combinación de estas dos poderosas herramientas permite obtener una comprensión más completa del rico perfil de un investigador y del alcance más amplio de toda su producción de investigación.

En Dimensions, se puede buscar y filtrar resultados de investigación de más de 100 millones de documentos, que con la integración con Altmetric, permitirá analizar la atención en línea de las publicaciones que aparecen en los resultados de su consulta sin interrumpir su flujo de trabajo.

¿Como funciona? En Dimensions Plus y Analytics, ahora podrás ver un botón que dice: “See attention in Altmetric Explorer” Para utilizar esta nueva funcionalidad, comienza por ejecutar una búsqueda de publicaciones, asegurándose de que sólo tiene 25.000 resultados o menos. (Ten en cuenta que si la búsqueda tiene más de 25.000 resultados, el botón aparecerá en gris). Pulsa el botón y aparecerán los datos de atención en medios sociales a lo largo del tiempo.

Usando la nueva funcionalidad, los usuarios pueden:

  • Rastrear los impactos más amplios (como la participación pública o la influencia social de las patentes o las políticas) e identificar a individuos influyentes (o incluso controvertidos) en un campo para fines de reclutamiento, colaboración o investigación.
  • Comparar los datos de Altmetrics para campos muy específicos e instituciones de investigación de todo el mundo – reuniendo valiosos conocimientos para apoyar la evaluación comparativa detallada y el mapeo del panorama competitivo.
  • Llevar a cabo un análisis más profundo de la atención en línea para la investigación financiada mediante la importación de consultas de búsqueda de grupos de financiadores, países financiadores y sistemas de clasificación específicos (como los utilizados por los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de Dimensions.

 

 

 

Ciencia abierta. El conocimiento es de todos y para todos. Planeta Biblioteca 2019/07/07.

 

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Programa de la 17ª Jornada sobre la Biblioteca Digital Universitaria
“Diversidad en los servicios, servicios para la diversidad”
Facultad de Ciencias Sociales, UBA
Auditorio «Prof. Roberto Carri». Santiago del Estero 1029, CABA
Programa de actividades **

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Basado en

Alonso-Arévalo, J. ; Lopes, Carlos. “El conocimiento es de todos y para todos ¿Qué es y qué implica la Ciencia Abierta?” Desiderata – Nº 12 – Año II – octubre, noviembre y diciembre de 2019

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El acceso a la ciencia y al conocimiento es indispensable para una sociedad más informada y consciente del mundo en el que vive, contribuyendo a hacerlo más humano, más justo y más democrático, y en el que el bienestar es compartido por todos. La implantación de la Ciencia Abierta implica la incorporación de metodologías, herramientas y prácticas de carácter colaborativo y requiere el compromiso de los distintos agentes implicados en la producción, difusión y aprovechamiento del conocimiento. La Ciencia Abierta no sólo significa el intercambio selectivo de datos y publicaciones, sino que representa la apertura del proceso científico en su conjunto, reforzando el concepto de responsabilidad social científica. La Ciencia Abierta comprende el acceso abierto a los datos y a los resultados de la investigación y la innovación abierta; aborda los contextos de co-creación/producción del conocimiento en una creciente implicación con la sociedad, estimula la ciencia ciudadana y se preocupa por el retorno a la sociedad del conocimiento producido, siempre con pleno respeto a la propiedad intelectual, en defensa de las buenas prácticas y la transparencia En este contexto, la promoción y defensa de una práctica generalizada de la Ciencia Abierta significa la asunción de una política científica comprometida con un paradigma de compartir el conocimiento y acercar la ciencia a la sociedad.

Medición del impacto social de la investigación.

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Bornmann, Lutz. (2012). Measuring the societal impact of research. EMBO reports. 13. 673-6. 10.1038/embor.2012.99.

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Antes de la Segunda Guerra Mundial, los gobiernos habían comenzado a invertir fondos públicos en investigación científica con la esperanza de que se obtuvieran beneficios militares, económicos, médicos y de otro tipo. Esta tendencia continuó durante la guerra y durante todo el período de la Guerra Fría, con crecientes niveles de inversión pública en ciencia. La física nuclear fue el principal benefactor, pero también se apoyaron otras disciplinas a medida que se hizo evidente su potencial militar o comercial. Además, la investigación llegó a ser vista como una empresa valiosa en sí misma, dado el valor del conocimiento generado, incluso si los avances en la comprensión no podían ser aplicados inmediatamente. Vannevar Bush, asesor científico del presidente Franklin D. Roosevelt durante la Segunda Guerra Mundial, estableció el valor inherente de la investigación básica en su informe al presidente, Science, the endless frontier, y se ha convertido en el fundamento subyacente del apoyo público y la financiación de la ciencia.

Sin embargo, el crecimiento de la investigación científica durante las últimas décadas ha superado los recursos públicos disponibles para financiarla. Esto ha conducido a un problema para los organismos de financiación y los políticos: ¿cómo se pueden distribuir los recursos limitados de la manera más eficiente y eficaz entre los investigadores y los proyectos de investigación? Este desafío -identificar investigaciones prometedoras- generó tanto el desarrollo de medidas para evaluar la calidad de la propia investigación científica como para determinar el impacto social de la investigación. Aunque el primer conjunto de medidas ha sido relativamente exitoso y se utiliza ampliamente para determinar la calidad de las revistas, los proyectos de investigación y los grupos de investigación, ha sido mucho más difícil desarrollar medidas fiables y significativas para evaluar el impacto social de la investigación. El impacto de la investigación aplicada, como el desarrollo de medicamentos, la informática o la ingeniería, es obvio, pero los beneficios de la investigación básica son menos evidentes, más difíciles de evaluar y han sido objeto de un escrutinio creciente desde los años noventa.

De hecho, no existe una relación directa entre la ciencia y la tecnología. calidad de un proyecto de investigación y su valor social. Como han señalado Paul Nightingale y Alister Scott, del Centro de Investigación de Políticas de Ciencia y Tecnología de la Universidad de Sussex: “La investigación que es muy citada o publicada en las principales revistas puede ser buena para la disciplina académica, pero no para la sociedad”. Además, pueden pasar años, o incluso décadas, antes de que un determinado conjunto de conocimientos produzca nuevos productos o servicios que afecten a la sociedad. A modo de ejemplo, en un editorial sobre el tema en el British Medical Journal, el editor Richard Smith cita la investigación original sobre la apoptosis como un trabajo de alta calidad, pero que no ha tenido “ningún impacto medible en la salud”. Él contrasta esto, por ejemplo, con la investigación sobre “la rentabilidad de diferentes tipos de incontinencia almohadillas”, que ciertamente no se ve como alta valor por parte de la comunidad científica, pero que ha tenido una inmediata e importante impacto social.

 

Correspondencia entre conteos de lectores de Mendeley y el impacto de los artículos en Scopus

 

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Thelwall, M. “Mendeley Reader Counts for US Computer Science Conference Papers and Journal articles.” arXiv:1909.02954 [cs] vol., n. (2019). pp.:

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Aunque la bibliometría se aplica normalmente a los artículos de revistas cuando se utilizan para apoyar las evaluaciones de investigación, los artículos de conferencias son al menos igual de importantes en campos relacionados con la informática. Por lo tanto, es importante evaluar las ventajas relativas de las citas y la altmétrica para computar los documentos de conferencias, a fin de tomar una decisión informada sobre cuál, si es que hay alguna, se debe utilizar. Este artículo compara las citas de Scopus con los recuentos de lectores de Mendeley para artículos de conferencias y revistas que fueron publicados entre 1996 y 2018 en 11 campos de la informática y que tenían al menos un autor estadounidense.

Los datos mostraron una alta correlación entre los conteos de citas de Scopus y los conteos de lectores de Mendeley en todos los campos y en la mayoría de los años, pero con pocos lectores de Mendeley para artículos de conferencias más antiguos y pocas citas de Scopus para nuevos artículos de conferencias y revistas. Por lo tanto, los resultados sugieren que los recuentos de lectores de Mendeley tienen una ventaja sustancial sobre los recuentos de citas para los documentos de conferencias recientemente publicados debido a su mayor velocidad, pero no son adecuados para los documentos de conferencias más antiguos.

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.