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Altmetric.com指標概述

2019-03-18 11:44:28錢浩
卷宗 2019年4期

摘 要:Altmetric.com將不同來源的指標進行加權處理,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注和這些關注來自哪

里[1-2]。本文介紹了Altmetric.com的指標和影響指標的因素。

關鍵詞:Altmetrics;Altmetric.com;指標

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的學術評價模式的研究”(項目編號:2017-B-084)研究成果之一。

Altmetric.com的指標主要來源于網絡,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等社交網絡上的提及等等。Altmetric.com首次提出聚合度量指標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,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注度和得到了哪些類型的關注。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?有多少新聞機構報告過我的文章?哪里大學的教學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注。

1 Altmetric.com 指標及數(shù)據(jù)源

Altmetric.com指標包含很多,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、推薦等相關數(shù)據(jù)。

3)新聞媒體。Altmetric.com上的新聞來源網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權類型。Altmetrics的專利數(shù)據(jù)包括以下九個不同的司法管轄區(qū):WO:世界知識產權組織;AU:澳大利亞知識產權局;DE:德國專利商標局;CH:瑞士聯(lián)邦知識產權局;EP:歐洲專利局 (EPO);US:美國專利及商標局;FR:(法國)國家工業(yè)產權局;GB:英國知識產權局;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指標權重

分數(shù)是對指標進行加權計數(shù)得出的計算結果,加權的目的是體現(xiàn)每個指標的影響范圍。顯而易見,報紙上的新聞要比Twitter上的新聞更容易引起關注。表1中的權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》上的報道,顯然前者對分數(shù)的貢獻更大。

3)指標發(fā)布者。Altmetric.com對指標的發(fā)布者也有區(qū)分和側重,我們看看發(fā)布者自身的學術程度和對學術的關注度,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)的學術評價引用頻次、H指標等。Altmetrics與時間有關,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)評價對象的質量[4],所以將Altmetrics與傳統(tǒng)的方法和同行專家審閱相結合才是最合理的學術評價模式。

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,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)大學圖書館,館員。

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