国际科学编辑isechina的官方博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/isechina

博文

什么是Altmetric指标?如何计算和提高?

已有 10964 次阅读 2019-7-26 11:04 |个人分类:ScienceOpen|系统分类:科研笔记| ScienceOpen, Altmetric, 指数

除了影响因子,学术界还有很多可以评价论文的价值的指标,例如H指数、i10指数、F1000等,而Altmetric是最近几年新兴的评价论文影响力的指标,我们可以利用Altmetric评价系统了解论文的关注度和分享情况。Altmetric相比于传统的论文指标来说,是基于时下网络社会化背景下的产物,主要是了解论文的认可程度和分享讨论程度。


本文会简要为大家介绍一下Altmetric指标的背景、优缺点、计算方式和提高方式。在此也对本文中列出的参考文献致谢。

altmetric_logo-480x194.jpg

01 Altmetric出现的背景

当我们需要了解某一方面的文献时,我们如何筛选有价值的文献呢?传统的评价指标影响因子(Impact Factor,IF)主要反映学术关注度,更是有少许的滞后。

而Altmetric评价系统的出现是为了满足当今社会化分享的大趋势。以前的各种评价方法,如影响因子,不能反应文章的分享和认知程度。有的论文发表以后,被大家广泛转载,网络媒体报道,Twitter或者G+上评论和分享。这时,影响因子就不能反应这些指标了。Altmetric就是在这种情况下出现的,它可以反应一篇文章的大家分享程度,可以反应某一论文分享、下载、阅读的情况和认可程度。

Altmetric提供更深入的观点来协助改善自己社交媒体的策略,社交媒体不易经营,Altmetric能确认关键影响因素和热门主题,它提供了一个更能了解网络影响力和增进社交策略的工具。

02 什么是Altmetric

Altmetric代表了学术产出的社会传播指标,可协助期刊编辑、作者和出版社追溯研究产出和期刊出版。Altmetric抓取社交媒体的分享、引用文献的数据,更快、更直接、更大范围地获知文献的影响力。

Altmetric收录了专利、图书、政策、文献管理工具、专家推荐、新闻、博客、社交媒体等多处数据。综合各种数据来源的论文引用或提及情况,Altmetric为每篇论文计算综合得分,及相对学科影响力。

要注意,Altmetric指数只能一定意义地反应文献受欢迎程度,但它无法直接衡量文献的学术价值,这个道理正如严肃作品vs畅销书一样。

03 Altmetric 的优点

Altmetric评价系统较于传统的影响因子来说,有许多优点:

1. 更新快,了解即时反馈

不像期刊影响因子以年为单位,需要花很长时间来计算,Altmetric是以天为单位计算,提供作者关于其研究影响力最即时的反馈。

2. 对非专业读者的研究影响力

科研期刊和科研发展一般在研究人员或与研究密切相关的群体间之间分享和关注。但是,网上关于研究的讨论可能包含学生、决策者、业内代表和非专业人士等,Altmetric 能囊括这些读者群,大家能了解研究论文更广泛的关注情况,不仅包括专业人士,还包括一般大众。

3. 研究人员能找到合作机会

Altmetric能帮助研究人员追踪哪些人对他们的研究有兴趣,可借此找到潜在的合作对象及伙伴。有些研究人员以为 Altmetric能提供一个最终的论文引用数据,对他们来说一个能让同行研究人员以及大众感兴趣的研究通常会有较多的引用数。

4. 社交媒体传播能见度

可以反映研究论文被社交媒体,如Twitter、Facebook、博客等转载传播的情况,可以更清楚的了解有多少人阅读下载并讨论了你的研究成果。

长期而言,Altmetric提供编辑者月度报告,依研究主题、型式和受关注之处来追溯文章的表现,协助扩大了解社交媒体提升的能见度,这种视觉化也让关注度的展现更容易。

altmetrics-300x252.png

04 Altmetric的缺点

1. 目前对英文文献有利,而对非英文发表的文章和研究不利。

2. Altmetric更关注热门学科或是具争议性的课题,只是基于关注度,对于文献真实的质量并不能反映。Altmetric只看一篇文章或博文被在线讨论的次数,而不考虑这些关注是正面或负面的,甚至阅读次数和下载量也不考虑。

3. Altmetric较容易被操纵。如同有些期刊会操作引用数,Altmetric较容易被操纵,有人会质疑依赖在线与社交媒体活动来了解研究影响力的真实性,推特以及点赞转发的数据如何能拿来比较计算 Altmetric值。

4. 不同专业之间通常无法直接比较。冷门的研究成果Altmetric评分相对较低,而且只是阅读或评论有趣的文章或论文不代表它会产生进一步的研究或合作等等。另一方面,有些研究即使没有获得太多在线讨论也能产生较大的影响。

5. Altmetric评分会变动。例如如果一条关于某研究Twitter删除了,或者博客文章删除了,那么Altmetric评分会降低,反之会升高。

05 Altmetric 的计算方法

Altmetric评分根据不同社交媒体引用文献的次数,一般包括新闻、专利、博客、微博,twitter,论坛等。主要从三个方面进行考量,分别是被引用量、引用源和引用作者

新闻和博客引用能得到最多的分数,但越多人提及、引用并通过多种来源与文章互动,文章就越有可能得到较高分数。

各个社交媒体的权重并不一样,Altmetric官网给出的一般计算方式如下。

o 新闻:8分

o 博客:5分

o 维基百科:3分

o 政策文件、专利文件:3分

o Twitter:1分

o Google+:1分

o Facebook、Youtube:0.25分

o 问答社区:0.25分

如一篇文章在新闻上报道了1次,博客上转载了2次,在Twitter上转载了4次,Google+上转载了5次,Facebook上转载了8次。那么该文的Altmetric评分就是1×8+2×5+4×1+5×1+8×0.25=29分。

根据Altmetric评价系统的评分标准来看,Altmetric评价系统更测重于大众和网络影响力。但是这个评价系统并未把下载和阅读次数考虑进内。

多少分才算是高分呢?根据Altmetric的说法,一个中等水平的出版期刊大概会有三分之一的论文被至少提及一次,较小众的专业期刊这种比率比较低,但确切的数值每本期刊各有不同。这么说来,很多期刊的得分只能为零。

06 如何提高文章Altmetric得分?

ScienceOpen建议先为您的文章撰写一篇Lay Summary。Lay Summary包括文章主要研究成果,加上一些有用的链接、图片、视频等。

1. 如果使用博客(海外英文博客),可以将文章发表在博客上。还可以让其他博主转发宣传您的文章。

2. 通过twitter谈论您的论文——您可以用自己现有的账号,也可以用组织机构的账户。

3. 联系您所在机构的新闻办公室,看看有没有与您的论文相关的报道机会。

4. 在您的下一次会议中谈及您的论文。

5. 通过ScienceOpen发现平台分享您的研究。

如果您在ScienceOpen文章页面点击Altmetric 图标, 您就可以看到您的个人文章得分统计。这便于您跟踪自己的宣传情况,比较您的文章与其他文章的得分差异。

在ScienceOpen查询结果页面,打开需要查看的文章,然后点击下图红框的指标,即可看到该文章Altmetric指标具体情况。

这篇论文题目为Exome Sequencing:Current and Future Perspectives,得分为423(2019年7月为例)。它的分数获得主要参考以下几个方面:新闻报道 46次,博客2次,Twitter 62次,Facebook网页1次,Google+1次,维基百科 1次,67次引用,还有Mendely等其他渠道。这样我们就能清楚的感受到,不同的原因都能带来Altmetric分数的增加。

之后我们还会为大家介绍H指数、i10指数、F1000等等,敬请期待。

参考文献:

http://www.nikest.com/web/free/2014/1021/94627.html

https://www.wiley.com/network/societyleaders/publishing-strategy/how-journal-editors-can-use-altmetric-for-reporting-and-strategizing

http://blog.sciencenet.cn/blog-822310-830721.html

https://help.altmetric.com/support/solutions/articles/6000060969-how-is-the-altmetric-score-calculated-

SO.jpg



https://blog.sciencenet.cn/blog-3387871-1191149.html

上一篇:增加开放获取(OA)期刊网站访问量的4种方法
下一篇:被科研人员忽略的ORCID —— 如何注册和使用?意义何在?
收藏 IP: 153.34.201.*| 热度|

1 任胜利

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-3-29 13:01

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部