Altmetric.com指標(biāo)概述

摘 要：Altmetric.com將不同來源的指標(biāo)進行加權(quán)處理，按照自定義的算法計算出Altmetric Attention Score（以下簡稱分數(shù)），并發(fā)布一個類似甜甜圈的圖形（Altmetric donut）描述分數(shù)的來源。Altmetric donut使得研究者快速了解其研究工作得到了多少關(guān)注和這些關(guān)注來自哪

里[1-2]。本文介紹了Altmetric.com的指標(biāo)和影響指標(biāo)的因素。

關(guān)鍵詞：Altmetrics；Altmetric.com；指標(biāo)

基金項目：本文系黑龍江省高校圖工委第五屆科研課題項目“基于Altmetrics的學(xué)術(shù)評價模式的研究”（項目編號：2017-B-084）研究成果之一。

Altmetric.com的指標(biāo)主要來源于網(wǎng)絡(luò)，可以包括多名同行的評議、維基百科和政府政策文件中的引用、博客上的討論、主流媒體報道、Mendeley的書簽，以及Twitter等社交網(wǎng)絡(luò)上的提及等等。Altmetric.com首次提出聚合度量指標(biāo)Altmetric Attention Score概念， 利用分數(shù)描述科技論文的影響力[3]。Altmetric donut的每部分顏色都不同，分別代表不同數(shù)據(jù)源的指標(biāo)，如圖1所示。

Altmetric donut可以幫助科研人員快速了解其研究成果得到了多少關(guān)注度和得到了哪些類型的關(guān)注。例如：誰在Twitter、Facebook、新浪微博上在分享了我的文章？誰在Mendeley上下載了我的論文？有多少新聞機構(gòu)報告過我的文章？哪里大學(xué)的教學(xué)大綱中提到了我的文章？如圖2所示的這個Altmetric donut就得到了許多主流媒體的關(guān)注。

1 Altmetric.com 指標(biāo)及數(shù)據(jù)源

Altmetric.com指標(biāo)包含很多，根據(jù)數(shù)據(jù)源不同大體可分為以下幾大類：

1）社交媒體。Altmetric.com的數(shù)據(jù)來自多個全球最受關(guān)注的社交媒體，還可以從知名的討論科研的在線論壇收集數(shù)據(jù)，例如：博客、Twitter、Facebook、新浪微博、Google+等等。

2）在線參考文獻管理軟件。Altmetric.com主要利用來自Mendeley和CiteULike閱讀器的文章下載、閱讀、推薦等相關(guān)數(shù)據(jù)。

3）新聞媒體。Altmetric.com上的新聞來源網(wǎng)頁列出了目前常被追蹤的新聞來源。這份名單目前已擴展至逾2，700個英文和非英文的全球新聞媒體。

4）同行評審。Altmetric.com主要參考PubPeer、Publons兩個同行評審平臺。

5）專利引用。Altmetric.com可以追蹤來自全球九個司法管轄區(qū)的專利引用。專利是由發(fā)明人或持有人持有的知識產(chǎn)權(quán)類型。Altmetrics的專利數(shù)據(jù)包括以下九個不同的司法管轄區(qū)：WO：世界知識產(chǎn)權(quán)組織；AU：澳大利亞知識產(chǎn)權(quán)局；DE：德國專利商標(biāo)局；CH：瑞士聯(lián)邦知識產(chǎn)權(quán)局；EP：歐洲專利局 （EPO）；US：美國專利及商標(biāo)局；FR：（法國）國家工業(yè)產(chǎn)權(quán)局；GB：英國知識產(chǎn)權(quán)局；NL：荷蘭專利局。

6）政策文件。政策文件指來自政府或非政府組織的任何政策，指南或指導(dǎo)方針文件。例如：gov.uk、國際貨幣基金組織等。

7）其他在線資源。維基百科、Sites running Stack Exchange （Q&A）、Reviews on F1000、YouTube、Open Syllabus。

2 Altmetric.com指標(biāo)權(quán)重

分數(shù)是對指標(biāo)進行加權(quán)計數(shù)得出的計算結(jié)果，加權(quán)的目的是體現(xiàn)每個指標(biāo)的影響范圍。顯而易見，報紙上的新聞要比Twitter上的新聞更容易引起關(guān)注。表1中的權(quán)重并不是一成不變的，Altmetric.com會根據(jù)實際情況進行修改。

3 影響Altmetric.com的因素

1）指標(biāo)數(shù)量。一篇文章的分數(shù)會隨著被越來越多的人提到而上升，但是Altmetric.com的計算是按數(shù)據(jù)源評分的，每個人每個數(shù)據(jù)源只統(tǒng)計一次。例如一個Facebook的帖子提到一篇論文，這篇論文的分數(shù)增加0.25，再有10個、20個，甚至更多Facebook的帖子都提到這篇論文，它的分數(shù)也只增加0.25。但是如果在新浪微博上面有人發(fā)了微博，提到了這篇論文，那么這篇論文的分數(shù)就要增加1。

2）數(shù)據(jù)源。不同數(shù)據(jù)源的指標(biāo)對分數(shù)的貢獻程度是不同的，每個數(shù)據(jù)源都有其基本的貢獻度（表現(xiàn)為不同的權(quán)重）。例如，報紙報道的新聞要比Facebook上的新聞更容易引起人們對研究成果的關(guān)注；同樣一則新聞在《紐約時報》這樣影響力廣泛的新聞媒體報道，和在《兩分鐘醫(yī)學(xué)》上的報道，顯然前者對分數(shù)的貢獻更大。

3）指標(biāo)發(fā)布者。Altmetric.com對指標(biāo)的發(fā)布者也有區(qū)分和側(cè)重，我們看看發(fā)布者自身的學(xué)術(shù)程度和對學(xué)術(shù)的關(guān)注度，發(fā)布者對發(fā)行出版物是否有偏好等。例如，一個醫(yī)生與其他人分享一個醫(yī)學(xué)論文的鏈接，要比該鏈接北一個日志賬戶自動推送重要得多。

4 結(jié)語

雖然Altmetrics近幾年發(fā)展迅速，但是還不能完全取代傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)評價引用頻次、H指標(biāo)等。Altmetrics與時間有關(guān)，對于較早的科研成果，可能分數(shù)會較低，但這并不一定意味著該成果沒有被廣泛的共享。分數(shù)主要體現(xiàn)評價對象在社交媒體上的熱度，而不能體現(xiàn)評價對象的質(zhì)量[4]，所以將Altmetrics與傳統(tǒng)的方法和同行專家審閱相結(jié)合才是最合理的學(xué)術(shù)評價模式。

參考文獻

[1]The donut and Altmetric Attention Score？[EB/OL]. [2018-08-05]. https：//www.altmetric.com/about-our-data/the-donut-and-score/.

[2]How is the Altmetric Attention Score calculated？ [EB/OL]. [2018-08-05]. https：//help.altmetric.com/support/solutions/articles/6000060969-how-is-the-altmetric-score-calculated-/.

[3]王睿，胡文靜，郭瑋.常用Altmetrics工具比較[J].現(xiàn)代圖書情報技術(shù)，2014（12）：18-26.

[4]劉恩濤，李國俊，邱小花，季淑娟，王瑜，肖明. Altmetrics工具比較研究[J].圖書館雜志，2015（8）：85-92.

作者簡介

錢浩，哈爾濱商業(yè)大學(xué)圖書館，館員。