Altmetric Attention Score

Kan van toepassing zijn op: Tijdschriftartikelen, boeken, en alle onderzoeksresultaten die zijn gedeponeerd bij een repository die het bedrijf volgt (bijv. Figshare, Zenodo, of een institutionele repository)

Metrische definitie: “De Altmetric Attention Score is een automatisch berekende, gewogen telling van alle aandacht die een onderzoeksoutput heeft gekregen.”

Metrische berekening: De AAS houdt rekening met de hoeveelheid aandacht die een onderzoeksoutput heeft gekregen via een aantal online aandachtsbronnen (bijv. Twitter, Pubpeer, enz.). Elke bron wordt gewogen door het bedrijf. De AAS-weging houdt er ook rekening mee of de auteur van een vermelding van een onderzoeksoutput regelmatig post over wetenschappelijke artikelen.

Gegevensbronnen: Nieuwsartikelen, Blogs, Twitter, Facebook, Sina Weibo, Wikipedia, Beleidsdocumenten (per bron), Q&A, F1000, Publons, Pubpeer, YouTube, Reddit, Pinterest, LinkedIn, Open Syllabus, Google+. Hoewel de Altmetric-artikelpagina Mendeley-lezers, Scopus-citatietellingen en CiteULike-bladwijzers toont, tellen deze specifieke gegevens niet mee voor de score.

Geschikte use-cases: De AAS wordt het best gebruikt door individuele onderzoekers om inzicht te krijgen in de totale hoeveelheid aandacht die hun onderzoek online heeft gekregen. Individuele onderzoekers kunnen ook de “Score in Context” gebruiken (te vinden op de Altmetric-detailpagina’s) om te begrijpen hoe de score van een onderzoeksoutput zich verhoudt tot andere scores. De AAS kan ook worden gebruikt door uitgevers en instellingen om de aandacht te groeperen die hun gepubliceerde en/of geproduceerde onderzoek heeft gekregen om het bereik ervan te monitoren en te benchmarken.

Limitaties: De AAS houdt geen rekening met de sentimenten van vermeldingen die over onderzoeksobjecten zijn gemaakt, en helpt dus niet om inzicht te krijgen in de positieve noch negatieve aandacht die een onderzoeksstuk heeft gekregen. Volgens Lockwood (2016), “Article titles with result-oriented positive framing and more interesting phrasing receive higher Altmetric scores”, en hetzelfde geldt voor artikelen met pakkende titels (Poplasen & Grgic, 2016). Er bestaat tegenstrijdig onderzoek over de vraag of het aantal medewerkers aan een paper een AAS kan verhogen of verlagen (Didegah, 2016; Haustein, Costas & Larivière, 2015). Internationale samenwerkingen kunnen een AAS verhogen (Didegah, 2016). Institutioneel prestige van auteurs heeft naar verluidt geen invloed op een AAS (Didegah, 2016). Legitieme zelfpromotie door auteurs kan een AAS kunstmatig verhogen (Adie, 2013). Journal impact factor en artikel toegankelijkheid kunnen een positieve invloed hebben op de AAS van een artikel; “publications from Social Sciences & Humanities have more mentions on Twitter and Facebook… than publications from both Engineering & Technology and Medical & Natural sciences” (Didegah, 2016). Verschillen in dekking en frequentie van updates beïnvloeden verschillen in tellingen van altmetrische indicatoren (Bar-Ilan & Halevi, 2017). Studies tonen aan dat er zeer weinig overlap is tussen zeer hoog geciteerde papers en papers die hoge altmetrische scores krijgen (Banshal et al, 2018; Poplasen & Grgic, 2016).

Ongeschikte use cases: De AAS mag niet worden gebruikt als een directe maatstaf voor onderzoeksimpact of kwaliteit van welke aard dan ook.

Beschikbare metrische bronnen: De AAS is te vinden in alle door Altmetric aangeboden producten, inclusief de gratis bookmarklet voor onderzoekers en op veel websites van tijdschriftuitgevers en repositories (zoals Figshare). De database Dimensions bevat ook de Altmetric Attention Score voor de artikelen die het indexeert.

Transparantie: Tot op heden is het niet mogelijk om de AAS volledig te controleren, omdat de weging van de score afhangt van niet-publieke, door bedrijven toegekende “tiers” voor nieuwsbronnen, Twitter-gebruikers, en sommige andere bronnen die een onderzoeksoutput vermelden.