Los artículos publicados en revistas científicas son la fuente de información más relevante para el monitoreo del avance científico (comunican rápidamente los resultados de investigación), pero es cada vez más complejo evaluar su calidad, debido al crecimiento exponencial y simultánea privatización de este tipo de literatura.

Tradicionalmente, el impacto o visibilidad de una publicación se ha medido a través de sistemas privados de conteo de citas: Primero surge el Factor de Impacto (FI), patentado por el ISI – Web of Knowledge – WoK (Clarivate Analytics) y luego Scopus (Elsevier) crea su propia versión: el CiteScore. Ambas empresas compiten hoy por dominar el mercado científico, forjando un duopolio -hasta la fecha- inquebrantable.

Todas las revistas quieren y deben estar indexadas en estas bases de datos para demostrar excelencia. ¿El problema? Varios. Primero, el acceso: Se privatiza el conocimiento (estudios muchas veces financiados con recursos públicos). Segundo, el precio: WoS y Scopus se vuelven tan populares que suben a su antojo el valor de sus servicios (mercado inelástico), fijando tarifas imposibles para muchos países.

Estos abusos propician el desarrollo plataformas regionales de acceso abierto (Latindex, SciELO, Redalyc, DOAJ, etc.) y el cuestionamiento de los tradicionales indicadores comerciales; lentitud de la recogida de datos, baja visibilidad de la ciencia latinoamericana (sesgo anglosajón) y de ciertas disciplinas, citas falsamente positivas y otras controversias (Miró y Burbano, 2013), abren paso a nuevas métricas: las altmetrics.

Las altmetrics miden la atención que reciben revistas, autores y artículos según la interacción de la comunidad en la Web social: Número de visualizaciones, de descargas, de reacciones en Facebook, de menciones en blogs, en Twitter, en medios de comunicación, en políticas públicas, etc.; pero no se trata sólo de cuantificar, sino también de analizar quiénes (y por qué) están interactuando.

Araújo (2020), indica que los tweets se usan estratégicamente (activismo en línea) para movilizar comunidades, pero Aljohani, Fayoumi y Hassan (2020), alertan que gran cantidad de información falsa se difunde en redes sociales (campañas pagas o bots), aumentando (inflando) el número de recuentos; la baja en los recuentos por su parte puede deberse a la falta de promoción de los contenidos (Aguillo, 2020).

La correlación entre altmetrics y citas es baja en algunos casos (López-Padilla et. al, 2020; Sedighi, 2020), ya que ambas aportan diferentes datos; en el caso de los documentos de política, las menciones falsamente positivas son escasas (Yu, et al., 2020), demostrando un buen nivel de captura de Altmetrics.com; PlumX y Crossref Event Data, también poseen fortalezas: Capturan eficientemente los lectores de Mendeley y las menciones en Wikipedia, respectivamente (Ortega, 2020).

Esto comprueba la capacidad de evaluación del impacto social, más no la capacidad de evaluación de la calidad científica que poseen las altmetrics. Si bien los artículos provenientes de revistas o repositorios cuyas plataformas han integrado complementos de redes sociales, reciben más atención y citas (Karmakar, M., Banshal, S.K. & Singh, V.K., 2020), esto no es sinónimo de excelencia, como sí lo es la originalidad, el rigor metodológico y los hallazgos del estudio.

Por lo tanto, sólo nos queda perfeccionar y diversificar los métodos de evaluación científica desde un enfoque crítico. Comprender las lógicas actuales del mercado científico y de la Web es fundamental para interpretar correctamente las métricas y disminuir los sesgos que siembran las noticias falsas y los programas maliciosos. La manipulación de la opinión pública o las decisiones personales (políticas, comerciales, religiosas, etc.) de la ciudadanía, adulterando datos, es más común de lo que creemos.

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Referencias Bibliográficas

Aljohani, N.R., Fayoumi, A. & Hassan, S. (2020). Bot prediction on social networks of Twitter in altmetrics using deep graph convolutional networks. Soft Computing, 24 (15), 11109–11120. https://doi.org/10.1007/s00500-020-04689-y

Aguillo, I.F. (2020) Altmetrics of the Open Access Institutional Repositories: a webometrics approach. Scientometrics 123, 1181–1192. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03424-6

Araújo, R.F. (2020). Communities of attention networks: introducing qualitative and conversational perspectives for altmetrics. Scientometrics 124, 1793–1809. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03566-7

Borrego, Ángel (2014). Altmétricas para la evaluación de la investigación y el análisis de necesidades de información. El profesional de la información, 23(4), 352-357. http://dx.doi.org/10.3145/epi.2014.jul.02

Karmakar, M., Banshal, S.K. & Singh, V.K. (2020). Does presence of social media plugins in a journal website result in higher social media attention of its research publications?. Scientometrics 124, 2103–2143. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03574-7

López-Padilla, D., García-Río, F., Alonso-Arroyo, A., Gallán, M. P., Maestú, L. P., Segrelles-Calvo, G., & de Granda-Orive, J. I. (2020). Análisis de las métricas alternativas de Archivos de Bronconeumología durante el periodo 2014-2018. Archivos de Bronconeumología, 56(5), 298-305.  https://doi.org/10.1016/j.arbres.2019.08.024

Miró, Ò., & Burbano, P. (2013). El factor de impacto, el índice h y otros indicadores bibliométricos. Anales del Sistema Sanitario de Navarra36(3), 371-377. https://dx.doi.org/10.4321/S1137-66272013000300001

Ortega, J.L. (2020). Altmetrics data providers: A meta-analysis review of the coverage of metrics and publication. El profesional de la información, 29(1). https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.07

Sedighi, M. (2020), “Evaluating the impact of research using the altmetrics approach (case study: the field of scientometrics)”. Global Knowledge, Memory and Communication, 69(4/5), 241-252. https://doi.org/10.1108/GKMC-02-2019-0013

Yu, H., Cao, X., Xiao, T. Yang, Z. (2020). How accurate are policy document mentions? A first look at the role of altmetrics database. Scientometrics (2020). https://doi.org/10.1007/s11192-020-03558-7

Paulina Arellano Rojas

Sobre la autora:

Paulina Arellano Rojas (nacida en el Cerro Barón de Valparaíso) es bibliotecóloga documentalista y Magíster en Bibliotecología e Información de la Universidad de Playa Ancha (UPLA). El año 2014 se especializa en Vigilancia Tecnológica (VT) y desde el año 2015 (hasta la fecha), trabaja como académica de pregrado y postgrado en la UPLA; allí ha participado de múltiples proyectos, entre ellos: la Unidad de Soporte en Estudios Métricos de Información (como Asesora en Investigación Científica) y el Convenio de Desempeño CD UPA 1301 (como Gestora documental).

El año 2017 incursiona en la alfabetización digital de adultos mayores y el año 2018 trabaja en el área de la Cienciometría, junto a un equipo de investigadores/as nacionales e internacionales. Desde allí, surge su interés por las Altmetrics y actualmente dirige un innovador trabajo de pregrado (a cargo de las tesistas UPLA Paulina Peña y Camila Calisto) vinculado al rol de las métricas alternativas en la evaluación de la producción científica chilena.

También ha trabajado en el mundo de la Museología y la Archivística y actualmente es parte del Grupo de Expertos Red Iberoamericana de Enseñanza Archivística Universitaria (GERIBEAU – ALA). En el año 2019 participa en un proyecto del Museo Mirador Lukas (Valparaíso) donde se encarga de organizar, sistematizar y digitalizar (preservar) las obras originales de Lukas (creación de un archivo digital).

En los últimos años, ha ejercido como asesora editorial, asesora en investigación científica y relatora de cursos y talleres de expresión oral y escrita (Universidad Santo Tomás).

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