[论文解读] Altmetrics of "altmetrics" using Google Scholar, Twitter, Mendeley, Facebook, Google-plus, CiteULike, Blogs and Wiki

Saeed‐Ul Hassan, Uzair Gillani|arXiv (Cornell University)|Mar 25, 2016

Expert finding and Q&A systems参考文献 15被引用 19

一句话总结

本研究提出了一种替代性指数（alt-index），用于衡量2010–2014年间‘altmetrics’领域科学出版物的社会影响，数据来源包括Google Scholar、Twitter、Mendeley、Facebook、Google+、CiteULike、博客和Wikipedia。研究发现，社会影响指标之间存在高度相关性，且社会引用与学术引用之间存在强烈关联（r = .646），社会引用比传统引用多出42.2%，并识别出Twitter和Mendeley是传播altmetric影响最有效的平台。

ABSTRACT

We measure the impact of "altmetrics" field by deploying altmetrics indicators using the data from Google Scholar, Twitter, Mendeley, Facebook, Google-plus, CiteULike, Blogs and Wiki during 2010- 2014. To capture the social impact of scientific publications, we propose an index called alt-index, analogues to h-index. Across the deployed indices, our results have shown high correlation among the indicators that capture social impact. While we observe medium Pearson's correlation ( {ho}= .247) among the alt-index and h-index, a relatively high correlation is observed between social citations and scholarly citations ( {ho}= .646). Interestingly, we find high turnover of social citations in the field compared with the traditional scholarly citations, i.e. social citations are 42.2 % more than traditional citations. The social mediums such as Twitter and Mendeley appear to be the most effective channels of social impact followed by Facebook and Google-plus. Overall, altmetrics appears to be working well in the field of "altmetrics".

研究动机与目标

• 使用非传统引用来源评估‘altmetrics’领域科学出版物的社会影响。
• 开发并验证一种alt-index，作为类似于h-index的社会影响度量指标。
• 比较社会引用与传统学术引用的规模和动态变化。
• 评估不同社交媒体和网络平台在传播科学影响力方面的相对有效性。
• 探究altmetric指标与传统引用指标之间的相关性。

提出的方法

• 作者从八个平台（Google Scholar、Twitter、Mendeley、Facebook、Google+、CiteULike、博客和Wikipedia）收集了2010至2014年‘altmetrics’领域出版物的altmetric数据。
• 开发了alt-index作为社会影响度量指标，类似于h-index，用于基于社交媒体和网络提及量化出版物的影响。
• 计算皮尔逊积矩相关系数，以评估alt-index与传统h-index之间的关系，以及社会引用与学术引用之间的关系。
• 通过比较相同出版物的社会引用总数与传统引用数，分析引用周转率。
• 通过比较各媒介中提及的规模与频率，评估各平台的特定影响。
• 数据分析聚焦于与‘altmetrics’领域相关的出版物，以确保语境相关性，并减少无关领域带来的噪声。

实验结果

研究问题

• RQ1 所提出的alt-index与传统h-index在衡量科学影响力方面相关性如何？
• RQ2 来自Twitter和Mendeley等平台的社会引用与传统学术引用之间存在何种关系？
• RQ3 在‘altmetrics’领域，社会引用的规模与传统引用相比如何？
• RQ4 哪些社交媒体平台对科学出版物的社会影响力贡献最为显著？
• RQ5 在altmetrics研究背景下，altmetric指标在多大程度上反映或偏离了传统引用模式？

主要发现

• alt-index与传统h-index之间存在中等程度相关性（ρ = .247），表明社会影响与学术影响度量部分一致。
• 社会引用与学术引用之间观察到相对较高的相关性（ρ = .646），表明社交媒体提及通常反映学术关注程度。
• 社会引用比传统学术引用多出42.2%，表明社交平台上的参与度更高。
• Twitter和Mendeley被确定为传播社会影响最有效的平台，其次是Facebook和Google+。
• 各平台间altmetric指标的高相关性表明，使用多样化数字来源测量社会影响具有一致性。
• 研究证实，在‘altmetrics’领域，altmetrics具有有效性，且在多个平台上表现出强烈的信号一致性。