Altmétricas
¿Qué son las altmétricas?
Las altmétricas o métricas alternativas, proporcionan unos indicadores para medir el impacto de una investigación que se apartan de las métricas “tradicionales” (el número de citaciones recibidas, el factor de impacto…). Las altmétricas funcionan a nivel de artículo (o de capítulo de libro o de ponencia) y se basan en la web social, concretamente en como han interaccionado los usuarios de la web: ¿cómo se ha recibido un paper en la red? ¿cuántas veces se ha descargado, se ha difundido por Twitter o Facebook, se ha exportado a Mendeley, se ha compartido en Reddit, se ha citado en la Wikipedia?
Esta nueva manera de medir la influencia de la producción científica, aprovechando las herramientas que ofrece la propia web, ha tenido una buena acogida y cada vez hay más revistas, bases de datos, catálogos y repositorios que incluyen esta información dentro de sus documentos.
Las altmétricas en el DDD
El contador de altmétricas del DDD está proporcionando por la empresa Altmetric, que recopila diversos datos y los resume en un solo indicador llamado Altmetric Attention Score. El contador sólo se puede aplicar a los documentos que disponen de un identificador tipo DOI o Pubmed Identifier (PMDID). Comienza a funcionar tan pronto como el sistema detecta una interacción con el documento (por ejemplo, si el documento ha sido citado en Twitter), de forma casi inmediata.
Veréis el contador en el registro de cada documento, al lado de los contadores de citas recibidas en Scopus y Web of Science:
Si clicáis encima de See more details iréis a la web de Altmetric y allí podréis examinar con más detalle los datos. Allí también podréis ver lo que se conoce como el “donut” de Altmetric, una representación gráfica de las métricas pensada para facilitar su comprensión.
(la imagen corresponde al cálculo de las altmétricas del artículo Associations of autozygosity with a broad range of human phenotypes dipositado en el DDD)
¿Por qué las altmétricas?
- Muestran el impacto en tiempo real: permiten conocer la influencia de la investigación desde el mismo día de su publicación. Este aspecto es muy interesante en disciplinas y áreas geográficas que normalmente no aparecen representadas en bases de datos como la Web of Science (WoS) o Scopus, o bién donde el comportamiento de las citas es lento y son necesarios meses o años para generar la primera cita, como es el caso de las ciencias sociales o las humanidades.
- Pueden captar impactos más diversos que las métricas basadas en citas: pueden complementar las citaciones, permiten obtener una imagen más completa respecto al impacto de la publicación.
- Pueden aplicarse en formatos no tradicionales, más allá de los libros y los artículos de revista: cada vez más los investigadores comparten datos, software, presentaciones y otros resultados académicos en línea. Esto significa que podemos rastrear su uso en la web tan fácilmente como lo hacemos en el caso de libros y artículos.
- Métricas a nivel de artículo: miden el impacto del artículo o del resultado de la investigación y no sólo de la revista que lo contiene.
Esta métrica también tiene inconvenientes, el principal, a día de hoy, es que no está normalizada y por tanto, difícilmente se puede utilizar en la evaluación científica. No es exhaustiva en la recolección de blogs, Twitter u otras redes y tiene un marcado acento anglosajón.
Si os interesa el tema, podéis consultar la guía elaborada por la Biblioteca de la Universidad de Sevilla.
Estadísticas del DDD
Podéis consultar las estadísticas de consulta y descarga de cada documento desde la página de cada uno de ellos, clicando en la pestaña "Estadísticas de uso" del menú superior.
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