Altmetric Attention Score
Voidaan soveltaa:
Metriikan määritelmä: Lehtiartikkelit, kirjat ja kaikki tutkimustulokset, jotka on talletettu yrityksen seuraamaan arkistoon (esim. Figshare, Zenodo tai institutionaalinen arkisto)
Metriikan määritelmä:
Mittarin laskenta: ”Altmetric Attention Score on automaattisesti laskettu, painotettu luku kaikesta huomiosta, jota tutkimustulos on saanut.”
Mittarin laskenta: ”Altmetric Attention Score on automaattisesti laskettu, painotettu luku kaikesta huomiosta, jota tutkimustulos on saanut: AAS ottaa huomioon tutkimustuloksen saaman huomion määrän useissa verkkohuomion lähteissä (esim. Twitter, Pubpeer jne.). Kukin lähde painotetaan yrityksen mukaan. AAS:n painotuksessa otetaan huomioon myös se, kirjoittaako tutkimustuotoksen maininnan tekijä säännöllisesti tieteellisistä artikkeleista.
Tietolähteet: Uutisartikkelit, blogit, Twitter, Facebook, Sina Weibo, Wikipedia, Policy Documents (lähteittäin), Q&A, F1000, Publons, Pubpeer, YouTube, Reddit, Pinterest, LinkedIn, Open Syllabus, Google+. Vaikka Altmetric-artikkelisivulla näkyvät Mendeleyn lukijat, Scopuksen viittausmäärät ja CiteULiken kirjanmerkit, näitä erityisiä tietoja ei lasketa pisteytykseen.
Sopivat käyttötapaukset: Yksittäiset tutkijat käyttävät AAS:ää parhaiten ymmärtääkseen tutkimuksensa saaman verkkohuomion kokonaismäärän. Yksittäiset henkilöt voivat myös käyttää ”Score in Context” (löytyy Altmetricin detaljisivuilta) ymmärtääkseen, miten tutkimustuloksen pistemäärä vertautuu muihin pistemääriin. Kustantajat ja laitokset voivat myös käyttää AAS:ää ryhmitelläkseen julkaistun ja/tai tuotetun tutkimuksensa saamaa huomiota seuratakseen ja vertaillakseen sen tavoittavuutta.
Limitations: AAS ei ota huomioon tutkimuskohteista tehtyjen mainintojen tunteita, eikä näin ollen auta ymmärtämään, kuinka myönteistä tai kielteistä huomiota tutkimus on saanut. Lockwoodin (2016) mukaan ”artikkelien otsikot, joissa on tulossuuntautunut positiivinen kehystys ja kiinnostavampi muotoilu, saavat korkeammat Altmetric-pisteet”, ja sama pätee artikkeleihin, joilla on tarttuvat otsikot (Poplasen & Grgic, 2016). On olemassa ristiriitaisia tutkimuksia siitä, voiko artikkelin yhteistyökumppaneiden määrä lisätä vai vähentää AAS-arvoa (Didegah, 2016; Haustein, Costas & Larivière, 2015). Kansainvälinen yhteistyö voi lisätä AAS:ää (Didegah, 2016). Kirjoittajien institutionaalinen arvostus ei tiettävästi vaikuta AAS:ään (Didegah, 2016). Kirjoittajien laillinen itsensä mainostaminen voi keinotekoisesti lisätä AAS-arvoa (Adie, 2013). Lehden iskukerroin ja artikkelin saavutettavuus voivat vaikuttaa positiivisesti artikkelin AAS:ään; ”yhteiskuntatieteiden & humanististen tieteiden julkaisuilla on enemmän mainintoja Twitterissä ja Facebookissa… kuin julkaisuilla sekä insinööritieteiden & tekniikan että lääketieteen & luonnontieteiden & aloilta” (Didegah, 2016). Erot kattavuudessa ja päivitystiheydessä vaikuttavat eroihin altmetric-indikaattorien lukumäärissä (Bar-Ilan & Halevi, 2017). Tutkimukset osoittavat, että erittäin paljon siteerattujen papereiden ja korkeat altmetric-pisteet saavien papereiden välillä on hyvin vähän päällekkäisyyttä (Banshal et al, 2018; Poplasen & Grgic, 2016).
Epäsopivat käyttötapaukset: AAS:ää ei tulisi käyttää minkäänlaisena tutkimuksen vaikutuksen tai laadun suorana mittarina.
Käytettävissä olevat metriikkalähteet: AAS löytyy kaikista Altmetricin tarjoamista tuotteista, myös ilmaisesta tutkijoiden kirjanmerkkipaketista ja monista lehtien kustantajien verkkosivustoista ja arkistoista (kuten Figshare). Dimensions-tietokanta sisältää myös Altmetric Attention Score -arvon indeksoiduille artikkeleille.
Transparenssi: Toistaiseksi AAS:ää ei ole mahdollista täysin tarkastaa, koska pistemäärän painotus riippuu uutislähteiden, Twitter-käyttäjien ja joidenkin muiden tutkimustuloksen mainitsevien lähteiden ei-julkisista, yritysten määrittämistä ”tasoista”.