Altmetric Attention Score

Can apply to:

Metric definíció: Folyóiratcikkek, könyvek és minden olyan kutatási eredmény, amelyet a vállalat által nyomon követett adattárba (pl. Figshare, Zenodo vagy intézményi adattár)

Metric definíció:

Mutatószámítás: “Az Altmetric Attention Score egy automatikusan kiszámított, súlyozott számlálója a kutatási eredményekre irányuló összes figyelemnek.”

Mutatószám kiszámítása: Az AAS figyelembe veszi a kutatási eredmény által számos online figyelemforrásban (pl. Twitter, Pubpeer stb.) kapott figyelem mennyiségét. Az egyes forrásokat a vállalat súlyozza. Az AAS súlyozása azt is figyelembe veszi, hogy a kutatási eredmény említésének szerzője rendszeresen posztol-e tudományos cikkekről.

Adatforrások: Hírcikkek, blogok, Twitter, Facebook, Sina Weibo, Wikipedia, Policy Documents (forrásonként), Q&A, F1000, Publons, Pubpeer, YouTube, Reddit, Pinterest, LinkedIn, Open Syllabus, Google+. Bár az Altmetric cikkoldala mutatja a Mendeley olvasóit, a Scopus idézetszámát és a CiteULike könyvjelzőket, ezek a konkrét adatok nem számítanak bele a pontszámba.

A megfelelő felhasználási esetek: Az AAS-t leginkább az egyes kutatók használják arra, hogy megértsék a kutatás által online kapott általános figyelem mennyiségét. Az egyének használhatják a “Score in Context” (az Altmetric adatlapjain található) lehetőséget is, hogy megértsék, hogyan viszonyul egy kutatási eredmény pontszáma más pontszámokhoz. Az AAS-t kiadók és intézmények arra is használhatják, hogy csoportosítsák a közzétett és/vagy előállított kutatásaik által kapott figyelmet, hogy nyomon kövessék és összehasonlítsák azok elérését.

Korlátozások: Az AAS nem veszi figyelembe a kutatási tárgyakról tett említések érzelmeit, és így nem segít megérteni, hogy egy kutatás milyen pozitív vagy negatív figyelmet kapott. Lockwood (2016) szerint “az eredményorientált pozitív keretezésű és érdekesebb megfogalmazású cikkcímek magasabb Altmetric-pontszámot kapnak”, és ugyanez igaz a fülbemászó címekkel rendelkező cikkekre is (Poplasen & Grgic, 2016). Ellentmondásos kutatások léteznek arra vonatkozóan, hogy a cikken közreműködők száma növelheti vagy csökkentheti az AAS-t (Didegah, 2016; Haustein, Costas & Larivière, 2015). A nemzetközi együttműködések növelhetik az AAS-t (Didegah, 2016). A szerzők intézményi presztízse állítólag nem befolyásolja az AAS-t (Didegah, 2016). A szerzők jogos önreklámozása mesterségesen növelheti az AAS-t (Adie, 2013). A folyóirat impakt faktor és a cikkek elérhetősége pozitívan befolyásolhatja egy cikk AAS-ét; “a társadalomtudományok & bölcsészettudományok publikációi több említést kapnak a Twitteren és a Facebookon… mint a mérnöki & technológiai és az orvosi & természettudományok & publikációi” (Didegah, 2016). A lefedettség és a frissítések gyakorisága közötti különbségek befolyásolják az altmetrikus mutatók számának különbségeit (Bar-Ilan & Halevi, 2017). Tanulmányok azt mutatják, hogy nagyon kevés az átfedés a nagyon magasan idézett és a magas altmetrikus pontszámokat kapó dolgozatok között (Banshal et al, 2018; Poplasen & Grgic, 2016).

Nem megfelelő felhasználási esetek: Az AAS nem használható a kutatás hatásának vagy minőségének közvetlen mérésére.

A rendelkezésre álló metrikus források: Az AAS megtalálható az Altmetric által kínált összes termékben, beleértve az ingyenes kutatói könyvjelzőt, valamint számos folyóiratkiadó weboldalán és adattárban (például Figshare). A Dimensions adatbázis az Altmetric Attention Score-t is tartalmazza az általa indexelt cikkek esetében.

Átláthatóság: A mai napig nem lehetséges az AAS teljes körű ellenőrzése, mivel a pontszám súlyozása a hírforrások, a Twitter-felhasználók és néhány más, a kutatási eredményt megemlítő forrás nem nyilvános, cégek által kijelölt “szintjeitől” függ.