Altmetric Attention Score

適用可能なもの。 ジャーナル記事、書籍、および同社が追跡しているリポジトリ（Figshare、Zenodo、機関リポジトリなど）に寄託されたあらゆる研究成果

Metric definition: 「Altmetric Attention Scoreは、研究成果が受けたすべての注目の、自動的に計算された重み付けされたカウントです」

メトリクス計算。 AASは、多くのオンライン注目ソース（Twitter、Pubpeerなど）で研究成果が受けた注目のボリュームを考慮に入れています。 各ソースは、企業によって重み付けされています。 また、AASの重み付けは、研究成果への言及の著者が定期的に学術論文について投稿しているかどうかも考慮します。 ニュース記事、ブログ、Twitter、Facebook、Sina Weibo、Wikipedia、Policy Documents（ソースごと）、Q&A、F1000、Publons、Pubpeer、YouTube、Reddit、Pinterest、LinkedIn、Open Syllabus、Google+などです。 Altmetricの記事ページには、Mendeleyの読者、Scopusの引用回数、CiteULikeのブックマークが表示されますが、これらの特定のデータはスコアにカウントされません。

適切な使用例。 AASは、研究がオンラインで受けた全体的な注目の量を理解するために、個々の研究者が使用するのが最適です。 また、研究成果のスコアを他のスコアと比較するために、「Score in Context」（Altmetricの詳細ページにある）を使用することもできます。 また、出版社や機関は、出版・制作した研究が受けた注目をグループ化し、その到達度をモニタリングおよびベンチマークするために、AASを使用することができます。 AASは、研究対象についての言及の感情を考慮しないため、研究の一部が受けた肯定的または否定的な注目を理解するのに役立ちません。 Lockwood（2016）によると、「結果重視のポジティブなフレーミングやより興味深い言い回しの記事タイトルは高いAltmetricスコアを得る」そうで、キャッチーなタイトルの記事も同様です（Poplasen & Grgic, 2016）。 論文の共同研究者の数がAASを増加させるか減少させるかについては、相反する研究が存在します（Didegah, 2016; Haustein, Costas & Larivière, 2015）。 国際的な共同研究はAASを増加させる可能性がある（Didegah, 2016）。 著者の機関名声はAASに影響しないことが報告されている（Didegah, 2016）。 著者による正当な自己宣伝は、人為的にAASを増加させる可能性がある（Adie, 2013）。 ジャーナルのインパクトファクターと論文のアクセシビリティは、論文のAASにポジティブな影響を与えるかもしれません。「社会科学&人文科学からの出版物は、工学&技術および医学&自然科学の両方からの出版物よりもTwitterやFacebookで…言及が多い」（Didegah, 2016）のだそうです。 カバレッジと更新頻度の違いは、altmetric指標のカウントの違いに影響を与える（Bar-Ilan & Halevi, 2017）。 研究によると、非常に被引用数の多い論文と、高いアルトメトリックスコアを獲得した論文の間には、ほとんど重複がありません（Banshal et al, 2018; Poplasen & Grgic, 2016）

不適切な使用事例。 AASは、いかなる種類の研究インパクトや質の直接的な指標として使用すべきではありません

利用可能なメトリックのソース。 AASは、無料の研究者ブックマークレットや、多くのジャーナル出版社のウェブサイトやリポジトリ（Figshareなど）など、Altmetricが提供するすべての製品で見つけることができます。 Dimensionsデータベースには、インデックスを作成した記事のAltmetric Attention Scoreも含まれています。

透明性。 スコアの重み付けは、ニュースソース、Twitterユーザー、および研究成果に言及する他のいくつかのソースに対して、非公開で企業が割り当てた「階層」に依存するため、現在までのところ、AASを完全に監査することはできません。