Альтметрики

редактировать
Оригинальный логотип из Манифеста Альтметрик.

В научных и научных публикациях альтметрики не являются традиционными библиометрия предлагается в качестве альтернативы или дополнения к более традиционным метрикам влияния цитирования, таким как импакт-фактор и индекс h. Термин альтметрики был предложен в 2010 году как обобщение метрик на уровне статей и уходит своими корнями в хэштег #altmetrics . Хотя альтметрики часто рассматриваются как метрики статей, их можно применять к людям, журналам, книгам, наборам данных, презентациям, видео, репозиториям исходного кода, веб-страницам и т. Д. Альтметрики используют общедоступные API на разных платформах для сбора данных с помощью открытых скриптов. и алгоритмы. Изначально альтернативные метрики не охватывали количество цитирований, но рассчитывали влияние ученых на основе различных результатов онлайн-исследований, таких как социальные сети, онлайн-новостные СМИ, онлайн-справочные менеджеры и т. Д. Он демонстрирует как воздействие, так и подробный состав воздействия. Альтернативные метрики могут применяться для фильтрации исследований, досье по продвижению и о сроках пребывания, заявок на гранты и для ранжирования недавно опубликованных статей в академических поисковых системах.

Содержание

  • 1 Принятие
  • 2 Категории
    • 2.1 Просмотрено
    • 2.2 Обсуждаемый
    • 2.3 Рекомендуемый
    • 2.4 Сохраненный
    • 2.5 Процитированный
  • 3 Интерпретация
  • 4 Противоречие
  • 5 Текущее исследование
  • 6 См. Также
  • 7 Ссылки
  • 8 Внешние ссылки

Принятие

Развитие Интернета 2.0 изменило поиск и распространение исследовательских публикаций в академии или за ее пределами, но также предоставило новые инновационные конструкции для измерения широкого научного воздействия научной работы. Хотя традиционные метрики полезны, они могут быть недостаточными для измерения немедленных и нецитированных воздействий, особенно за пределами области экспертной оценки.

Такие проекты, как ImpactStory, и различные компании, включая Altmetric и Plum Analytics вычисляют альтметрики. Несколько издателей начали предоставлять такую ​​информацию читателям, в том числе BioMed Central, Public Library of Science (PLOS), Frontiers, Nature Publishing Group и Elsevier.

В 2008 году Journal of Medical Internet Research начал систематически собирать твиты о своих статьях. Начиная с марта 2009 г. Публичная научная библиотека также ввела показатели на уровне статей для всех статей. Спонсоры начали проявлять интерес к альтернативным показателям, в том числе Совет медицинских исследований Великобритании. Альтметрики использовались исследователями в приложениях для проверки продвижения. Кроме того, несколько университетов, в том числе Питтсбургский университет, экспериментируют с альтметриками на уровне института.

Однако также отмечается, что статья не требует особого внимания, чтобы перейти к верхний квартиль ранжированных статей, что говорит о том, что в настоящее время доступно недостаточно источников альтметрик, чтобы дать сбалансированную картину воздействия для большинства статей.

Что важно для определения относительного воздействия статьи, служба, которая вычисляет статистику альтметрик, требует значительного объема базы знаний. В следующей таблице показано количество статей, охваченных услугами (по состоянию на 2016 год):

Веб-сайтКоличество статей
Plum Analytics~ 29,7 миллионов
Altmetric.com~ 27,6 миллиона
ImpactStory~ 1 миллион

Категории

Альтметрики - это очень широкая группа показателей, фиксирующих различные части воздействия на документ или работу может иметь. Классификация альтметрик была предложена ImpactStory в сентябре 2012 года, и очень похожая классификация используется Публичной научной библиотекой:

  • Просмотрено - просмотры HTML и загрузки PDF
  • Обсуждаемые - комментарии журналов, научные блоги, Wikipedia, Twitter, Facebook и другие социальные сети
  • Сохранено - Mendeley, CiteULike и другие социальные закладки
  • Цитированные - цитаты из научной литературы, отслеживается Web of Science, Scopus, CrossRef и другими
  • Рекомендуется - например, используется F1000Prime

Просмотрено

Одним из первых использовавшихся альтернативных показателей было количество просмотров статьи. Традиционно автор желает публиковаться в журнале с высоким уровнем подписки, поэтому многие люди будут иметь доступ к исследованиям. С появлением веб-технологий стало возможно фактически подсчитывать, как часто просматривается отдельный документ. Обычно издатели подсчитывают количество просмотров HTML и просмотров PDF. Еще в 2004 г. BMJ опубликовал количество просмотров своих статей, которое, как было установлено, несколько коррелировало с цитированием.

Обсуждались

Обсуждение статьи можно рассматривать как метрику, отражающую потенциальное влияние статьи. Типичные источники данных для расчета этого показателя включают страницы Facebook, Google+, Twitter, научные блоги и страницы Википедии. Некоторые исследователи рассматривают упоминания в социальных сетях как цитаты. Например, цитирование в социальной сети можно разделить на две категории: внутренние и внешние. Например, первое включает ретвиты, второе относится к твитам, содержащим ссылки на внешние документы. Корреляция между упоминаниями, лайками и цитированием в первичной научной литературе была изучена, и в лучшем случае была обнаружена небольшая корреляция, например для статей в PubMed. В 2008 году Журнал медицинских интернет-исследований начал публиковать просмотры и твиты. Эти «твиты» оказались хорошим индикатором цитируемых статей, что побудило автора предложить «фактор Twimpact», который представляет собой количество твитов, которые он получает за первые семь дней публикации, а также Twindex, который является процентиль рейтинга фактора Twimpact статьи. Однако при внедрении использования фактора Twimpact, исследования показывают, что оценки сильно зависят от предмета, и, как следствие, сравнение факторов Twimpact следует проводить между статьями одной и той же предметной области. Необходимо отметить, что, хотя прошлые исследования в литературе продемонстрировали корреляцию между твитами и цитатами, это не причинная связь. На данный момент неясно, происходит ли большее количество цитирований в результате большего внимания средств массовой информации через Twitter и другие платформы, или это просто отражение качества самой статьи.

Недавнее исследование, проведенное на конкретном человеке. Уровень, а не уровень статьи, поддерживает использование Twitter и социальных сетей в качестве механизма для увеличения ценности воздействия. Результаты показывают, что исследователи, чьи работы упоминаются в Twitter, имеют значительно более высокие h-индексы, чем у исследователей, чьи работы не были упомянуты в Twitter. В исследовании подчеркивается роль использования дискуссионных платформ, таких как Twitter, для повышения ценности традиционных показателей воздействия.

Помимо Twitter и других потоков, блоги показали себя как мощную платформу для обсуждения литературы. Существуют различные платформы, которые отслеживают, о каких статьях пишут в блогах. Altmetric.com использует эту информацию для расчета показателей, в то время как другие инструменты просто сообщают, где происходит обсуждение, например ResearchBlogging и Chemical blogspace.

Рекомендуемые

Платформы могут даже предоставлять формальный способ ранжирования статей или рекомендаций по другим статьям, например, Факультет 1000.

Сохранено

Это также информативно для количественной оценки количества сохранений страницы или добавления в закладки. Считается, что люди обычно делают закладки на страницах, которые имеют большое отношение к их собственной работе, и в результате закладки могут быть дополнительным индикатором воздействия на конкретное исследование. Поставщики такой информации включают научные службы социальных закладок, такие как CiteULike и Mendeley.

Cited

Цитируемая категория представляет собой узкое определение, отличное от обсуждение. Помимо традиционных показателей, основанных на цитировании в научной литературе, например, полученных из Google Scholar, CrossRef, PubMed Central и Scopus Альтметрики также используют ссылки на вторичные источники знаний. Например, ImpactStory подсчитывает количество ссылок на статью в Википедии. Plum Analytics также предоставляет показатели для различных академических публикаций, чтобы отслеживать продуктивность исследований. PLOS также является инструментом, который можно использовать для использования информации о взаимодействии.

Интерпретация

Хотя единого мнения относительно достоверности и последовательности альтметрик нет, в частности, обсуждается интерпретация альтметрик. Сторонники альтметрик ясно дают понять, что многие метрики показывают внимание или вовлеченность, а не качество воздействия на прогресс науки. Даже показатели на основе цитирования не указывают на то, означает ли высокий балл положительное влияние на науку; то есть статьи также цитируются в статьях, которые не согласуются с цитируемой статьей, например, проблема решена в проекте Citation Typing Ontology.

Альтернативные метрики можно было бы более адекватно интерпретировать, предоставляя подробный контекст и качественные данные. Например, чтобы оценить научный вклад научной работы в формирование политики с помощью альтметрик, в качестве доказательства должны быть представлены качественные данные, такие как, кто цитирует в Интернете и в какой степени онлайн-цитирование актуально для разработки политики.

Что касается относительно низкой корреляции между традиционными метриками и альтметриками, альтметрики могут измерять дополнительные перспективы воздействия на ученых. Разумно комбинировать и сравнивать два типа показателей при интерпретации социальных и научных воздействий. Исследователи построили структуру 2 * 2, основанную на взаимодействии альтметрик и традиционных цитирований. Дальнейшие пояснения должны быть предоставлены для двух групп с высокими альтметриками / низкими значениями цитирования и низкими альтметриями / высокими значениями цитирования. Таким образом, альтметрики предоставляют исследователям и учреждениям удобный подход к мониторингу воздействия их работы и избежанию неправильной интерпретации.

Противоречие

Польза показателей для оценки научного воздействия спорна. Исследования показали, что онлайн-шумиха может усилить влияние других форм информационно-пропагандистской деятельности на научное влияние исследователей. Для наноученых, упомянутых в Твиттере, их взаимодействие с репортерами и не-учеными положительно и значительно предсказывало более высокий индекс Хирша, тогда как не упомянутая группа потерпела неудачу. Альтернативные метрики расширяют измерение влияния ученых, сдерживая быстрое восприятие, более широкий круг аудиторий и разнообразные результаты исследований. Кроме того, сообщество демонстрирует явную потребность: спонсоры требуют измеримых показателей воздействия своих расходов, таких как участие общественности.

Однако существуют ограничения, которые влияют на полезность из-за технических проблем и систематической ошибки построения, например, качества данных, неоднородности и конкретных зависимостей. Что касается технических проблем, данные могут быть неполными, потому что трудно собрать результаты онлайн-исследований без прямых ссылок на их упоминания (например, видео) и определить разные версии одной исследовательской работы. Кроме того, не решено, приводит ли API к отсутствию каких-либо данных.

Что касается систематической предвзятости, как и другие показатели, альтметрики подвержены самоцитированию, играм и другим механизмам, чтобы усилить видимое влияние. Альтметрики могут быть игровыми : например, можно покупать лайки и упоминания. Альтметрики сложнее стандартизировать, чем цитаты. Одним из примеров является количество твитов, ссылающихся на статью, где это количество может сильно варьироваться в зависимости от того, как собираются твиты. Кроме того, популярность в сети может не соответствовать научным ценностям. Некоторые популярные онлайн-цитаты могут быть далеки от ценности создания дальнейших исследовательских открытий, в то время как некоторые теоретические исследования или исследования, ориентированные на меньшинство, имеющие большое научное значение, могут быть маргинализованы в Интернете. Например, самые популярные статьи по биомедицине в 2011 году были связаны с любопытным или забавным контентом, потенциальными приложениями для здоровья и катастрофами.

Альтернативные показатели для более свежих статей могут быть выше из-за растущего использования социальных сетей и потому что статьи могут упоминаться в основном при публикации. В результате было бы несправедливо сравнивать оценки альтметрик статей, если они не были опубликованы в аналогичное время. Исследователи разработали знаковый тест, чтобы избежать предвзятости использования, сравнивая метрики статьи с двумя статьями, опубликованными непосредственно до и после нее.

Следует иметь в виду, что метрики являются лишь одним из результаты отслеживания распространения и использования исследований. Альтметрики следует тщательно интерпретировать, чтобы преодолеть предвзятость. Еще более информативным, чем знание того, как часто цитируется статья, является то, какие статьи ее цитируют. Эта информация позволяет исследователям увидеть, как их работа влияет на область (или нет). Поставщики метрик также обычно предоставляют доступ к информации, на основе которой были рассчитаны метрики. Например, Web of Science показывает, какие статьи являются цитирующими, ImpactStory показывает, какие страницы Википедии ссылаются на статью, а CitedIn показывает, какие базы данных извлекли данные из статьи.

Еще одна проблема альтметрик., или какие-либо показатели, - это то, как университеты или учреждения используют показатели для ранжирования своих сотрудников при принятии решений о продвижении по службе или о финансировании, и цель должна быть ограничена измерением вовлеченности.

Общие результаты онлайн-исследований очень незначительны и варьируются между разные дисциплины. Это явление может быть связано с тем, что ученые используют социальные сети. Опросы показали, что почти половина их респондентов неоднозначно относятся к влиянию социальных сетей на академическое влияние и никогда не объявляли о своей исследовательской работе в социальных сетях. С изменяющимся сдвигом в открытой науке и использовании социальных сетей более вероятно, что будут приняты согласованные альтметрики для разных дисциплин и институтов.

Текущее исследование

Конкретные варианты использования и характеристики являются активной областью исследований в библиометрии, предоставляя столь необходимые данные для измерения влияния самих альтметрик. Публичная научная библиотека имеет коллекцию альтметрик, а ежеквартальные информационные стандарты и журнал Aslib Journal of Information Management недавно опубликовали специальные выпуски по альтметрам. В конце 2015 года была опубликована серия статей, в которых подробно рассматриваются альтметрики.

Есть и другие исследования, в которых изучается достоверность одного альтметрика или проводится сравнение на разных платформах. Исследователи рассматривают корреляцию между альтметриками и традиционными ссылками в качестве теста на валидность. Они предполагают, что положительная и значимая корреляция показывает точность альтметрик для измерения научного воздействия в виде цитат. Низкая корреляция (менее 0,30) приводит к выводу, что альтметрики играют дополнительную роль в измерении воздействия на ученых, например в исследовании Ламбы (2020), который изучил 2343 статьи, содержащие как альтметрические оценки внимания, так и цитаты, опубликованные 22 ключевыми преподавателями политики здравоохранения. членов Гарвардской медицинской школы, и наблюдалась значимая сильная положительная корреляция (r>0,4) между агрегированными оценками альтметрического внимания и ранжированными значениями цитирования / повышенного цитирования для всех преподавателей, участвовавших в исследовании. Однако остается нерешенным, какие альтметрики являются наиболее ценными и какая степень корреляции между двумя метриками оказывает более сильное влияние на измерение. Кроме того, сам тест на достоверность также сталкивается с некоторыми техническими проблемами. Например, репликация сбора данных невозможна из-за мгновенного изменения алгоритмов поставщиков данных.

См. Также

Ссылки

Внешние ссылки

На Викискладе есть материалы, связанные с Альтметриками.
Последняя правка сделана 2021-06-10 15:00:49
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте