La forma en que circula el conocimiento científico ha cambiado. Hoy una investigación no solo genera citas académicas: también puede compartirse en redes sociales, guardarse en gestores bibliográficos, aparecer en medios digitales o utilizarse en recursos educativos. Miden el nivel de visibilidad que alcanza una publicación y la rapidez con la que comienza a circular.
Sin embargo, no todas las métricas alternativas miden lo mismo. Dependiendo del tipo de interacción, permiten conocer si una publicación ha sido vista, compartida, guardada o reutilizada.
Entre los indicadores más habituales se encuentran:
- menciones en redes sociales;
- referencias en blogs científicos;
- apariciones en medios digitales;
- enlaces externos.
Estas métricas ayudan a identificar el impacto inmediato y la capacidad de una investigación para generar conversación (Eysenbach, 2011).
TIPOS:
Indicadores de uso
Analizan el consumo directo de los contenidos científicos.
Incluyen métricas como:
- visualizaciones;
- descargas;
- accesos al documento;
- consultas en plataformas académicas.
Indicadores de captura (capture metrics)
Reflejan el interés potencial o la intención futura de lectura y reutilización.
Algunos ejemplos son:
- guardar artículos en bibliotecas personales;
- añadir referencias a gestores bibliográficos;
- marcar publicaciones como favoritas.
Estas señales suelen interpretarse como una aproximación temprana al interés que genera una investigación (Haustein y Siebenlist, 2011).
Indicadores de interacción
Evalúan el nivel de participación que provoca un contenido científico.
Entre ellos destacan:
- comentarios;
- recomendaciones;
- debates;
- respuestas o discusiones en plataformas digitales.
Estas métricas aportan información sobre el grado de implicación generado alrededor de una investigación.
Principales Fuentes:
Los indicadores anteriores se obtienen a partir de distintas plataformas digitales especializadas.
Mendeley
Es una de las fuentes más utilizadas dentro de las altmetrics. Permite conocer cuántos usuarios han guardado una publicación y se considera uno de los indicadores con mayor relación con el impacto académico tradicional (Li, Thelwall y Giustini, 2011).
Altmetric
Recopila información procedente de redes sociales, medios digitales, blogs y plataformas académicas para construir indicadores agregados del impacto online (Adie y Roe, 2013).
Plum Analytics
Organiza las métricas en categorías como uso, capturas, menciones, interacción y citas.
En conjunto, estos indicadores permiten construir una visión más amplia de la circulación del conocimiento científico en entornos digitales. La diversidad de fuentes y tipos de interacción muestra que el impacto de una investigación ya no se limita únicamente a su reconocimiento académico, sino también a las distintas formas en que es consultada, compartida y utilizada. No obstante, esta amplitud de medición también plantea retos relacionados con la interpretación y el alcance real de los datos obtenidos.
Referencias Bibliográficas
- Adie, E., & Roe, W. (2013). Altmetric: Enriching scholarly content with article-level metrics. Learned Publishing, 26(1), 11–17. https://doi.org/10.1087/20130103
- Eysenbach, G. (2011). Can tweets predict citations? Metrics of social impact — The监督/Infodemiology of a conference. Journal of Medical Internet Research, 13(4), e123. https://doi.org/10.2196/jmir.2012
- Haustein, S., & Siebenlist, T. (2011). Acceptance or appropriation? A design-oriented approach to academic social bookmarking. Proceedings of the ASIST Annual Meeting, 48(1), 1–10. https://doi.org/10.1002/meet.2011.14504801198
- Li, X., Thelwall, M., & Giustini, D. (2012). Validating online reference managers for scholarly impact counts: A Mendeley case study. Scientometrics, 91(2), 461–471. https://doi.org/10.1007/s11192-011-0580-z