Imprecisión de los datos en estudios altmétricos

Sres. editores:

La actual coyuntura de emergencia sanitaria ha contribuido al incremento acelerado y desmedido de los estudios centrados en los resultados de la actividad científica en torno al SARS-CoV-21 y, entre otros, al análisis de la repercusión social-mediática o de la actividad altmétrica (abreviatura de métricas alternativas) de los resultados de investigación.2

Los datos de la repercusión de artículos (de aquí el término article-level-metrics), revistas y autores son rastreados por varias herramientas y proveedores tales como: Altmetric.com, PaperCritic, PLoS ALM, CrowdoMeter, NewsFlow, PlumX, ImpactStory, KnowMetrics, entre otros. Algunos de ellos ofrecen datos obtenidos de las redes sociales como Facebook y Twitter; las lecturas y capturas son extraídas de Mendeley o Reddit; las estadísticas de descargas y vistas de resumen proceden de Ebsco, PloS o PubMed, y los datos de citaciones recibidas provienen de Dimensions, CrossRef y Scopus.

En el artículo “Análisis métrico de la producción científica sobre COVID-19 en SCOPUS”3 se mencionan citaciones y los datos de 10 artículos de repercusión en medios sociales extraídos de PlumX. Esta herramienta altmetrics nos muestra como resultado de la categoría “social media” la sumatoria del total obtenido en las plataformas Twitter y Facebook; mientras que los datos rotulados, como “citations”, provienen de varias fuentes, de las que se muestra solo la mayor cantidad (Fig.).

Diferencia del cálculo de citaciones y social media en PlumX.

Fuente: Tomado de: PlumX Metrics: https://plu.mx/plum/a/?doi=10.1136/bmj.m800

En ese sentido, se recomienda que tanto los datos de la actividad en las redes sociales como las citaciones se muestren según corresponda a cada base de datos, de modo que el lector pueda interpretar la mayor repercusión según el origen. De esta manera, se corrigen errores, (3 donde el número de citaciones que el autor consigna para el primer título asciende a 540 096 314 citas, en lugar de 24 citaciones recibidas en Scopus y 26 en CrossRef (Fig.). Esta imprecisión en los datos puede atribuirse a fallas en la plataforma tecnológica o también a un error tipográfico, pero la responsabilidad del investigador radica en comprobar los datos que presenta, pues si se toma a Google Scholar, el buscador académico de mayor cobertura en la literatura académica, como fuente adicional de referencia, el artículo publicado en British Medical Journal (BMJ) obtiene apenas 60 citaciones.

Además, se considera necesario obtener los datos altmétricos del propio recurso (i.e. PlumX o Almetric.com), ya sea mediante API o consulta directa, en lugar de las bases de datos que ofrecen una vista previa como Scopus y Dimensions, respectivamente. A pesar de que ambos recursos almetrics son comerciales, se pueden consultar datos del artículo gratuitamente; por ejemplo, para el primer recurso se emplea una ruta URL (https://plu.mx/plum/a/?doi=10.1234/sufijo) y solo basta con reemplazar el DOI del artículo; y en el segundo caso, se añade el DOI para el campo requerido en la siguiente dirección: https://www.altmetric.com/products/altmetric-badges/#ux. Finalmente, en CrossRef, la consulta vía API pública mediante navegador proporciona datos de citas como “is-referenced-by-count” (https://api.crossref.org/v1/works/10.1234/sufijo).

Como se observa, existen diversas formas de verificación para los datos de repercusión de artículos en fuentes altmetrics, por lo que los investigadores, además de obtener datos de fuentes confiables, deberán recurrir a su juicio crítico cuando se encuentren con cifras poco certeras, a fin de evitar imprecisiones en sus estudios. Adicionalmente, deberán considerar que no todos los datos altmetrics se acumulan a la misma velocidad, pues varían por tipo documental, campo temático y tipo de investigación; así como aquellos obtenidos de fuentes de rápida difusión (Reddit, Twitter, Noticias, Facebook, Google) y de difusión lenta.4

Referencias bibliográficas
  • 1. Chahrour M, Assi S, Bejjani M, Nasrallah AA, Salhab H, Fares M, Khachfe HH. A bibliometric analysis of COVID-19 research activity: a call for increased output. Cureus. 2020;12(3):e7357. DOI: http://dx.doi.org/10.7759/cureus.7357
  • 2. Prieto-Gutiérrez JJ, Alhuay-Quispe J. Visibilidad mediática-social de las revistas académicas iberoamericanas de artes y humanidades en Emerging Source Citation Index: una aproximación altmétrica. Rev Iberoam Ciênc Inf. 2020 [acceso: 15/10/2020];13(3):936-62. Disponible en: https://periodicos.unb.br/index.php/RICI/article/view/32734
  • 3. Ortiz Núñez R. Análisis métrico de la producción científica sobre COVID-19 en SCOPUS. Rev Cubana Inform Cienc Salud. 2020 [acceso: 23/10/2020];31(3):e1587. Disponible en: http://www.rcics.sld.cu/index.php/acimed/article/view/1587
  • 4. Fang Z, Costas R. Studying the accumulation velocity of altmetric data tracked by Altmetric.com. Scientometrics. 2020 [acceso: 23/10/2020];123:1077-1101. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11192-020-03405-9
Historial:
  • » Recibido: 19/10/2020
  • » Aceptado: 25/10/2020
  • » Publicado : 15/02/2021


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