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      Altmetric.com指標(biāo)概述

      2019-03-18 11:44:28錢浩
      卷宗 2019年4期
      關(guān)鍵詞:指標(biāo)

      摘 要:Altmetric.com將不同來源的指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)處理,按照自定義的算法計(jì)算出Altmetric Attention Score(以下簡稱分?jǐn)?shù)),并發(fā)布一個(gè)類似甜甜圈的圖形(Altmetric donut)描述分?jǐn)?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(xiàng)目:本文系黑龍江省高校圖工委第五屆科研課題項(xiàng)目“基于Altmetrics的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)模式的研究”(項(xiàng)目編號(hào):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(píng)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(bào)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?jǐn)?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(jī)構(gòu)報(bào)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(gè)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(gè)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(xiàn)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(kuò)展至逾2,700個(gè)英文和非英文的全球新聞媒體。

      4)同行評(píng)審。Altmetric.com主要參考PubPeer、Publons兩個(gè)同行評(píng)審平臺(tái)。

      5)專利引用。Altmetric.com可以追蹤來自全球九個(gè)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(shí)產(chǎn)權(quán)類型。Altmetrics的專利數(shù)據(jù)包括以下九個(gè)不同的司法管轄區(qū):WO:世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織;AU:澳大利亞知識(shí)產(chǎn)權(quán)局;DE:德國專利商標(biāo)局;CH:瑞士聯(lián)邦知識(shí)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(shí)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?jǐn)?shù)是對(duì)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)計(jì)數(shù)得出的計(jì)算結(jié)果,加權(quán)的目的是體現(xiàn)每個(gè)指標(biāo)的影響范圍。顯而易見,報(bào)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(huì)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修改。

      3 影響Altmetric.com的因素

      1)指標(biāo)數(shù)量。一篇文章的分?jǐn)?shù)會(huì)隨著被越來越多的人提到而上升,但是Altmetric.com的計(jì)算是按數(shù)據(jù)源評(píng)分的,每個(gè)人每個(gè)數(shù)據(jù)源只統(tǒng)計(jì)一次。例如一個(gè)Facebook的帖子提到一篇論文,這篇論文的分?jǐn)?shù)增加0.25,再有10個(gè)、20個(gè),甚至更多Facebook的帖子都提到這篇論文,它的分?jǐn)?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?jǐn)?shù)就要增加1。

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

      3)指標(biāo)發(fā)布者。Altmetric.com對(duì)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(duì)學(xué)術(shù)的關(guān)注度,發(fā)布者對(duì)發(fā)行出版物是否有偏好等。例如,一個(gè)醫(yī)生與其他人分享一個(gè)醫(yī)學(xué)論文的鏈接,要比該鏈接北一個(gè)日志賬戶自動(dòng)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(píng)價(jià)引用頻次、H指標(biāo)等。Altmetrics與時(shí)間有關(guān),對(duì)于較早的科研成果,可能分?jǐn)?shù)會(huì)較低,但這并不一定意味著該成果沒有被廣泛的共享。分?jǐn)?shù)主要體現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象在社交媒體上的熱度,而不能體現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)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(píng)價(jià)模式。

      參考文獻(xiàn)

      [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(bào)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。

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