[论文解读] Influence of study type on Twitter activity for medical research papers

Jens Peter Andersen, Stefanie Haustein|VBN Forskningsportal (Aalborg Universitet)|Jul 1, 2015

Social Media in Health EducationSocial Sciences被引用 16

一句话总结

本研究分析了不同类型的医学研究如何影响研究论文在Twitter上的活跃度，基于162,830篇纳入Embase数据库的医学文献。研究发现，系统评价、荟萃分析和临床试验获得的推文显著多于其他研究类型，而基础研究则较少受到关注，表明公众和患者兴趣可能基于对临床相关性的感知，驱动了替代指标（altmetric）的参与度。

ABSTRACT

Twitter has been identified as one of the most popular and promising altmetrics data sources, as it possibly reflects a broader use of research articles by the general public. Several factors, such as document age, scientific discipline, number of authors and document type, have been shown to affect the number of tweets received by scientific documents. The particular meaning of tweets mentioning scholarly papers is, however, not entirely understood and their validity as impact indicators debatable. This study contributes to the understanding of factors influencing Twitter popularity of medical papers investigating differences between medical study types. 162,830 documents indexed in Embase to a medical study type have been analysed for the study type specific tweet frequency. Meta-analyses, systematic reviews and clinical trials were found to be tweeted substantially more frequently than other study types, while all basic research received less attention than the average. The findings correspond well with clinical evidence hierarchies. It is suggested that interest from laymen and patients may be a factor in the observed effects.

研究动机与目标

• 调查医学研究类型如何影响其在Twitter上的可见度和参与度。
• 评估特定研究类型是否通过社交媒体吸引更多公众关注，特别是非学术群体的关注。
• 通过关联研究类型与临床相关性，评估Twitter活跃度作为替代指标的有效性。
• 探讨观察到的推文频率差异是否与公认的临床证据等级体系一致。

提出的方法

• 本研究分析了162,830篇纳入Embase数据库并已分配研究类型的医学研究论文。
• 研究类型被划分为临床研究与基础研究，其中子类型包括荟萃分析、系统评价、临床试验及其他类型。
• 通过使用Altmetric数据，统计每篇论文的推文数量来衡量Twitter活跃度。
• 采用统计分析比较各类研究类型之间的推文频率，识别显著差异。
• 结合临床证据等级体系对结果进行解读，以评估其与研究影响力感知的一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些医学研究类型产生最高水平的Twitter参与度？
• RQ2 不同研究类型在推文频率上如何变化，特别是临床研究与基础研究之间的对比？
• RQ3 与其它研究类型相比，荟萃分析、系统评价和临床试验在Twitter上获得的关注度在多大程度上更高？
• RQ4 观察到的Twitter活跃度模式是否与公认的临床证据等级体系一致？
• RQ5 公众和患者兴趣是否可能是社交媒体关注度差异的主要驱动因素？

主要发现

• 发现荟萃分析、系统评价和临床试验被推文提及的频率显著高于其他研究类型。
• 与所有研究类型的平均值相比，基础研究在Twitter上获得的关注较少。
• 各类研究类型之间的推文频率分布与传统的临床证据等级体系高度一致。
• 研究结果表明，Twitter活跃度可能反映了公众和患者对具有临床应用感知的研究的兴趣。
• 本研究支持将Twitter作为衡量研究更广泛社会影响的潜在指标，尤其适用于基于证据的临床研究。