Altmetric Attention Score

Può essere applicato a: Articoli di giornale, libri e qualsiasi prodotto di ricerca depositato in un repository che l’azienda traccia (ad esempio Figshare, Zenodo o un repository istituzionale)

Definizione della metrica: “L’Altmetric Attention Score è un conteggio calcolato automaticamente e ponderato di tutta l’attenzione che un prodotto di ricerca ha ricevuto.”

Calcolo della metrica: L’AAS prende in considerazione il volume di attenzione ricevuto da un prodotto di ricerca attraverso una serie di fonti di attenzione online (ad esempio Twitter, Pubpeer, ecc.). Ogni fonte è ponderata dalla società. La ponderazione AAS prende anche in considerazione se l’autore di una menzione di un prodotto di ricerca pubblica regolarmente articoli accademici.

Fonti di dati: Articoli di giornale, Blog, Twitter, Facebook, Sina Weibo, Wikipedia, Policy Documents (per fonte), Q&A, F1000, Publons, Pubpeer, YouTube, Reddit, Pinterest, LinkedIn, Open Syllabus, Google+. Anche se la pagina dell’articolo di Altmetric mostra i lettori di Mendeley, il conteggio delle citazioni di Scopus e i segnalibri di CiteULike, questi dati particolari non contano per il punteggio.

Casi d’uso appropriati: L’AAS è usato al meglio dai singoli ricercatori per capire il volume complessivo di attenzione che la ricerca ha ricevuto online. I singoli possono anche usare lo “Score in Context” (che si trova nelle pagine dei dettagli di Altmetric) per capire come il punteggio di una ricerca si confronta con altri punteggi. L’AAS può anche essere usato da editori e istituzioni per raggruppare l’attenzione ricevuta dalla sua ricerca pubblicata e/o prodotta al fine di monitorare e confrontare la sua portata.

Limitazioni: L’AAS non prende in considerazione i sentimenti delle menzioni fatte sugli oggetti di ricerca, e quindi non aiuta a capire l’attenzione positiva o negativa che un pezzo di ricerca ha ricevuto. Secondo Lockwood (2016), “I titoli degli articoli con un framing positivo orientato ai risultati e un fraseggio più interessante ricevono punteggi Altmetric più alti”, e lo stesso vale per gli articoli con titoli accattivanti (Poplasen & Grgic, 2016). Esistono ricerche contrastanti sul fatto che il numero di collaboratori su un articolo possa aumentare o diminuire un AAS (Didegah, 2016; Haustein, Costas & Larivière, 2015). Le collaborazioni internazionali possono aumentare un AAS (Didegah, 2016). Il prestigio istituzionale degli autori non influisce sull’AAS (Didegah, 2016). L’autopromozione legittima da parte degli autori può aumentare artificialmente un AAS (Adie, 2013). Il fattore di impatto della rivista e l’accessibilità dell’articolo possono influenzare positivamente l’AAS di un articolo; “le pubblicazioni di Scienze sociali & umanistiche hanno più menzioni su Twitter e Facebook… rispetto alle pubblicazioni sia di Ingegneria & Tecnologia e Medicina & Scienze naturali” (Didegah, 2016). Le differenze nella copertura e nella frequenza degli aggiornamenti influenzano le differenze nei conteggi degli indicatori altmetrici (Bar-Ilan & Halevi, 2017). Gli studi mostrano che c’è pochissima sovrapposizione tra i documenti molto citati e quelli che ricevono alti punteggi altmetrici (Banshal et al, 2018; Poplasen & Grgic, 2016).

Casi d’uso inappropriati: L’AAS non dovrebbe essere usato come misura diretta dell’impatto della ricerca o della qualità di qualsiasi tipo.

Fonti metriche disponibili: L’AAS può essere trovata in tutti i prodotti offerti da Altmetric, compreso il bookmarklet gratuito per i ricercatori e su molti siti web di editori di riviste e repository (come Figshare). Il database Dimensions include anche l’Altmetric Attention Score per gli articoli che indicizza.

Trasparenza: Ad oggi, non è possibile verificare completamente l’AAS, poiché la ponderazione del punteggio dipende da “livelli” non pubblici, assegnati dalla società, per le fonti di notizie, gli utenti di Twitter e alcune altre fonti che menzionano un prodotto di ricerca.