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Comúnmente se acepta que las citas y el factor de impacto de los artículos revisados por pares son aceptados como medidas de impacto científico. Las herramientas Web 2.0 como Twitter, blogs o herramientas de marcadores sociales ofrecen la posibilidad de construir métricas innovadoras a nivel de artículo para medir el impacto y la influencia. Lo que se ha denominados métricas alternativas o altmetrics.

El artículo estudia la viabilidad de la medición del impacto social y la atención del público sobre los artículos académicos mediante el análisis del impacto en los medios sociales, para ellos explora la dinámica, el contenido y la sincronización de los tweets en relación con la publicación y explora si estas métricas son lo suficientemente sensibles y específicas para predecir cuales serán aquellos artículos muy citados.

MÉTODOS:

Entre julio de 2008 y noviembre de 2011, se extrajeron todos los tweets que contienían enlaces a artículos en la revista Journal of Medical Internet Research (JMIR). Para un subconjunto de 1.573 tweets sobre 55 artículos publicados con diferentes métricas de impacto social, que posteriormente se calcularon y compararon con datos de las citas que recibieron en Scopus y Google Académico durante los 17 a 29 meses posteriores. Para ello se validó una heurística para predecir los artículos más citados en cada tema a través de métricas.

RESULTADOS:

Un total de 4208 tweets de 286 artículos citados de JMIR se compararon con los tweets recibidos los primeros 30 días después de la publicación, la mayoría de los tweets realizados en el día en que se publicó un artículo (1458/3318, 43,94% de todos los tweets en una período de 60 días) o el día siguiente (528/3318, 15,9%), seguido de una rápida descomposición. Las correlaciones de Pearson entre tweets y citas tuvieron una moderación  estadísticamente significativa, con coeficientes de correlación que van desde 0,42 hasta 0,72 para las citas de Google Académico, pero esta relación no fue tan precisa para las citas de Scopus y correlaciones de rangos. Aquellos artículos altamente twitteados fueron 11 veces más propensos a ser citados que los artículos menos twitteados 

CONCLUSIONES:

Los tweets recibidos puede predecir aquellos artículos que son más altamente citados dentro de los 3 primeros días de la publicación del artículo. la actividad de los medios sociales o bien aumenta las citas o refleja las cualidades subyacentes del artículo para predecir futuras citas, pero el verdadero uso de estos indicadores es medir un concepto distinto de impacto social. Se proponen medidas de impacto social, sobre la base de tweets para complementar las estadísticas de citas tradicionales. El factor twimpact propuesto puede ser una métrica útil y oportuna para evaluar la absorción de los resultados de la investigación y para filtrar resultados de la investigación en tiempo real.