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La evolución de las referencias en la Wikipedia en inglés y las implicaciones para las altmetrics

Zaragoza, Olga, et al. ‘I Updated the ’: The Evolution of References in the English Wikipedia and the Implications for Altmetrics. via arXiv
arXiv:2010.03083

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En este trabajo, se presenta un conjunto de datos disponible públicamente del historial de todas las referencias (más de 55 millones) jamás utilizadas en la Wikipedia en inglés hasta junio de 2019. Aplicando un nuevo método para identificar y monitorear referencias en Wikipedia, de modo que para cada referencia se aportan datos sobre las acciones asociadas: creación, modificaciones, eliminaciones y reinserciones. La alta precisión de este método y el conjunto de datos resultante se confirmó mediante una campaña integral de etiquetado de trabajadores colectivos. Se usó el conjunto de datos para estudiar la evolución temporal de las referencias de Wikipedia, así como el comportamiento de edición de los usuarios. 

Se encontraron evidencia de un esfuerzo mayoritariamente productivo y continuo para mejorar la calidad de las referencias: (1) hay un aumento persistente de identificadores de referencias y documentos (DOI, PubMedID, PMC, ISBN, ISSN, ArXiv ID), y (2) la mayor parte del trabajo de curación de referencias es realizado por humanos registrados (no bots o editores anónimos).

Por lo que se llegó a la conclusión de que la evolución de las referencias de Wikipedia, incluida la dinámica de los procesos de la comunidad que tienden a ellas, debería aprovecharse en el diseño de índices de relevancia para altmetrics, y este estudio conjunto de datos puede ser fundamental para tal esfuerzo.

La importancia de la difusión de la investigación más allá del ámbito académico

Margaret Merga ; Shannon Mason. Researchers are expected to share their research beyond academia but they need support from universities to do so. LSE
October 7th, 2020

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Desde hace mucho tiempo se espera que los investigadores compartan sus investigaciones en el ámbito académico, normalmente a través de textos académicos de alto impacto y revisados por pares. Pero cada vez hay más razones para que los investigadores busquen compartir sus hallazgos más allá de la academia, incluso si trabajan en espacios que no necesariamente enfatizan la importancia de esta transmisión de la investigación.

Las universidades recurren cada vez más a la industria y a la administración para invertir en investigación a medida que otras fuentes escasean. Demostrar que la investigación realizada en una institución ha ayudado a estos posibles financiadores es ventajoso para obtener más financiación. De este modo, la mayoría de los organismos financiadores exigen que los investigadores demuestren un compromiso claro de compartir sus conclusiones en sus solicitudes de financiación.

Además, en los últimos tiempos las revistas académicas solicitan que los investigadores hagan comunicados de prensa con los hallazgos encontrados. De este modo, los editores académicos parecen valorar cada vez más los méritos de compartir la investigación académica más allá de la academia.

Por ello, los investigadores deben planificar estrategias de difusión de sus logros desde el principio y revisar sus planes de difusión con frecuencia, aunque es cierto que no todas las investigaciones tienen un valor de transmisión inmediato, en el caso de las investigaciones que sí tienen un valor claro o potencial para los usuarios finales más allá del ámbito académico debe potenciarse la comunicación pública.

Sin embargo, si las universidades quieren que sus investigadores compartan sus conclusiones y se comprometan con públicos más allá del ámbito académico, tendrán que aumentar su apoyo a estas actividades.

Estudio de la velocidad de acumulación de datos altmétricos rastreados por Altmetric.com

Fang, Z., Costas, R. Studying the accumulation velocity of altmetric data tracked by Altmetric.com. Scientometrics 123, 1077–1101 (2020). https://doi.org/10.1007/s11192-020-03405-9

Este artículo investiga la velocidad de acumulación de evidencias de 12 fuentes de datos de Altmetric.com. La fecha de creación del DOI registrada por Crossref y la fecha de publicación del evento altmetric rastreada por Altmetric.com se combinan para reflejar los patrones de acumulación de datos altmetric a lo largo del tiempo y para comparar la velocidad de acumulación de datos de varias fuentes de datos a través de tres indicadores propuestos, incluido el índice de velocidad, la mitad altmetric – vida y retardo de tiempo altmetric

Los resultados muestran que las fuentes de datos altmétricas exhiben diferentes velocidades de acumulación de datos. Algunas fuentes de datos altmetric han acumulado datos muy rápidamente durante los primeros días después de la publicación, como Reddit, Twitter, News, Facebook, Google+ y Blogs. En el espectro opuesto, los resultados de la investigación están a un ritmo relativamente lento en la acumulación de datos en algunas fuentes de datos, como documentos de políticas, revisión por pares, preguntas y respuestas, Wikipedia, video y F1000Prime. 

Data sourceN (publications)N (altmetric events)Coverage (%)Intensity
Twitter2,157,55614,853,82390.26.9
Facebook545,3701,375,88022.82.5
News224,0361,037,7199.44.6
Blogs200,784360,7368.41.8
Google+84,754216,7873.52.6
Wikipedia75,693106,9173.21.4
Policy documents56,29673,5232.41.3
F1000Prime39,98148,5171.71.2
Reddit31,72643,8051.31.4
Peer review20,78333,5990.91.6
Video12,91818,6430.51.4
Q&A236924740.11.0
Table 2 General presence of altmetric data for the dataset

El grado de velocidad de la mayoría de las fuentes de datos altmétricas también cambia según el tipo de documento, los campos temáticos y los temas de investigación. El tipo de revisión es más lento en recibir menciones altmétricas que el artículo, mientras que el material editorial y la carta suelen ser más rápidos. En general, la mayoría de las fuentes de datos altmétricas muestran valores de velocidad más altos en los campos de Ciencias Físicas e Ingeniería y Ciencias de la vida y de la tierra . Dentro de cada campo, también existen algunos temas de investigación que atraen la atención social más rápido que otros.

Visibilidad y reputación del investigador conferencia en Colombia septiembre de 2019

Visibilidad y reputación del investigador conferencia en Colombia. Universidad de Santo Tomás, Villavicencio, septiembre de 2019

1. ¿Qué es la visibilidad

2. Gestión de la identidad y reputación digital del investigador

3. ¿Cómo se ha medido la ciencia los últimos 60 años?

4. ¿Por qué, para que y donde publicar?

5. El nuevo ecosistema de comunicación científica

6. Impacto del OA – Crear un perfil en Google Scholar

7. Una ciencia interconectada – Crear un perfil en ORCID

8. Altmetrics – Mendeley el Facebook de los científicos

9. ¿Que es la ciencia abierta?

¿Tuitear o no tuitear? Esa es la cuestión: una revisión sistemática sobre el uso de las redes sociales para aumentar el impacto de la investigación en salud

 

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“To tweet or not to tweet? This is the question”: A systematic review on the use of social media to increase the impact of health research (Preprint), Journal of Medical Internet Research, 10.2196/15607, (2019).

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Los investigadores en todas las disciplinas utilizan cada vez más las redes sociales para compartir sus publicaciones en Internet, llegando a diferentes audiencias. En los últimos años, se han desarrollado indicadores específicos del impacto en las redes sociales (por ejemplo, Altmetrics), para complementar los indicadores bibliométricos tradicionales (por ejemplo, conteo de citas, índice h). En la investigación en salud, no está claro si el impacto en las redes sociales también se traduce en impacto en la investigación.

El objetivo principal de este estudio fue revisar sistemáticamente la literatura sobre el impacto del uso de las redes sociales en la difusión de la investigación en salud. El objetivo secundario era evaluar la correlación entre Altmetrics y las métricas tradicionales basadas en citas.

Para ello se realizó una revisión sistemática para identificar estudios que evaluaron el uso de las redes sociales para difundir artículos publicados en revistas relacionadas con la salud. Se analizaron específicamente los estudios que describieron estudios experimentales o correlacionales que vinculan el uso de las redes sociales con los resultados relacionados con la bibliometría. Se realizaron búsquedas en las bases de datos Medline, Embase y CINHAL utilizando una estrategia de búsqueda predefinida (PROSPERO: CRD42017057709). Se realizó una selección de estudios independientes y duplicados y extracción de datos. Dada la heterogeneidad de los estudios incluidos, resumimos los hallazgos de forma narrativa.

Los resultados muestran que de un total de 18,624 citas recuperadas, se incluyeron 51 estudios: 7 (14%) ‘estudios de impacto’ (que respondieron al objetivo primario) y 44 (86%) ‘estudios correlacionales’ (que respondieron al objetivo secundario). Los estudios de impacto informaron resultados mixtos, pero sufrieron muchas limitaciones, incluido el uso de intervenciones de baja intensidad inadecuada y corta duración. La mayoría de los estudios correlacionales sugirieron una asociación positiva entre la bibliometría tradicional y las métricas de las redes sociales (por ejemplo, número de menciones) en la investigación en salud.

Conclusiones: Se identificó una evidencia sugestiva pero no concluyente sobre el impacto del uso de las redes sociales en el aumento del número de citas en la investigación en salud. Se necesitan más estudios mejor diseñados para evaluar mejor el vínculo causal entre el impacto en las redes sociales y la bibliometría. Ensayo clínico.

¿La presencia de complementos en medios sociales en el sitio web de una revista genera una mayor atención de los medios sociales en sus publicaciones de investigación?

 

 

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Mousumi Karmakar, Sumit Kumar Banshal, Vivek Kumar Singh. Does Presence of Social Media Plugins in a Journal Website Result in Higher Social Media Attention of its Research Publications?. Scientometrics (2020)
DOI: 10.1007 / s11192-020-03574-7

 

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Las plataformas de redes sociales han surgido ahora como un medio importante para una difusión más amplia de artículos de investigación; con autores, lectores y editores creando diferentes tipos de actividad en redes sociales sobre el artículo. Algunos estudios de investigación incluso han demostrado que los artículos que reciben más atención en las redes sociales pueden obtener mayor visibilidad y citas. Estos factores ahora están persuadiendo a los editores de revistas para que integren complementos de redes sociales en sus páginas web para facilitar el intercambio y la difusión de artículos en plataformas de redes sociales.

Muchos estudios anteriores han analizado varios factores (como el factor de impacto de la revista, el acceso abierto, la colaboración, etc.) que pueden afectar la atención de los artículos académicos en las redes sociales. Sin embargo, No hay estudios para analizar si la presencia de un complemento de medios sociales en una revista podría dar lugar a una mayor atención de los artículos publicados en las mismas.

Este documento tiene como objetivo cerrar esta brecha en el conocimiento mediante el análisis de una muestra de 99,749 artículos de 100 revistas diferentes. Los resultados obtenidos muestran que las revistas que tienen complementos de redes sociales integrados en sus páginas web obtienen menciones y compartimientos de redes sociales significativamente más altos para sus artículos en comparación con las revistas que no proporcionan dichos complementos. Los autores y lectores que visitan las páginas web de las revistas parecen ser los principales contribuyentes a la actividad de las redes sociales en torno a los artículos publicados en dichas revistas

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.