上个月我举办了一个投票，想要了解下大家了解altmetrics的情况，总共有44人参与投票，以下是投票的结果：

过半的回应是没听过altmetrics，那么我想来讨论一下这个主题。

我想所有的科研人员都知道传统的科研影响力衡量指标，诸如期刊的影响因子、h指数等，虽然它们还是很受欢迎，不过这些以应用数为准的文献计量方式因为许多原因已饱受批评一阵子，像是它们无法适当的衡量某些领域的研究影响力（如人文）。随着在线学术文献发表的增加，研究的影响力已经不止限制在正式的引用上了。学术出版被广泛使用、讨论和分享在科学博客、社交网络、BBS论坛等，也因此，过去只采用引用数的指标无法精确评估某研究对世界产生的影响力，这个现象催生了新的衡量指标称作altmetrics，它可以分析一学术产出在在线消耗的模式。

“altmetrics”是在2012年由北卡罗莱纳大学资讯与图书馆学系的博士候选人Jason Priem在推特（Twitter）所创建的。研究的数字足迹—altmetrics是衡量一研究透过在线平台被引用、推特、喜爱、分享、收藏、下载、提及、评论或讨论的次数，这些数据是透过各式各样的开放式网路服务搜集而来，包含开放存取期刊，学术引用数据、透过网路提供的研究分享服务和一些社交平台。通过在线申请的Altmetric和ImpactStory能帮助你追踪你研究的影响力，并免费提供可镶嵌在数据库的部件。

使用altmetrics的好处有：

• 了解立即的反馈

  不像期刊影响因子这种文献计量需要花很长时间来计算，altmetrics提供作者关于其研究影响力最即时的反馈。

• 对非专业读者的研究影响力

  科研期刊大部分是研究人员才会看，这些科研发展也只有在与研究密切相关的群体间分享。但是，在线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，altmetrics能囊括这些读者群。

• 研究人员能找到合作机会

  altmetrics能帮助研究人员追踪哪些人对他们的研究有兴趣，可藉此找到潜在的合作对象及伙伴。有些研究人员以为altmetrics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有兴趣的研究通常会有较多的引用数。

altmetrics也是有一些缺点：

• 有些人质疑依赖在线与社交网路活动来了解研究影响力的真实性，他们也不确定推特以及说赞的数据如何能拿来比较计算altmetrics。

• 如同有些期刊会操作引用数，altmetrics也能轻易被人为操弄。

• altmetrics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，当然，这个问题也存在在文献计量。

• 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力。

altmetrics引起了研究人员与出版界的注意是肯定的，也在西方的学术会议中引起广泛的讨论。虽然altmetrics是否会取代影响因子的看法仍分歧，许多人已看到提升altmetrics使用的好处。如同德国斯普林格《神经系统科学》期刊出版编辑Martijn Roelandse所说的，altmetrics不是要取代传统指标，而是附加于上，因为它将传统指标专注于引用而漏掉的其他影响力指标都考虑进去了。

你怎么看altmetrics呢？你会抛弃传统指标或是2者配合使用？

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