알트메트릭스

Altmetrics
이 기사는 대안적인 학문적 영향 지표에 관한 것이다.기사 수준의 지표와 혼동해서는 안 된다.
다음에 대한 시리즈 일부
인용 측정 기준
Locations of papers in a map of science and locations of the key papers for Nobel prizes.tif
Altmetrics 매니페스토의 원래 로그 유형.[1]

학문적 및 과학적 출판에서 이타적 측정은 영향 인자 및 h-색인과 같은 전통적인 인용 영향 지표의 대안 또는[3] 보완으로서[4] 제안된 비전통적 참고[2] 문헌이다.[5]2010년 기사 수준 메트릭스의 일반화로서 [1]이트메트릭스라는 용어가 제안되었으며,[6] #altmetrics 해시태그에 그 뿌리를 두고 있다.이타적 측정은 종종 기사에 관한 지표로 생각되지만, 그것들은 사람, 저널, 책, 데이터 세트, 프리젠테이션, 비디오, 소스 코드 저장소, 웹 페이지 등에 적용될 수 있다.

Altmetrics는 개방형 스크립트와 알고리즘으로 데이터를 수집하기 위해 플랫폼 전체에서 공용 API를 사용한다.Altmetrics는 원래 인용 계수를 다루지 않고 소셜 미디어, 온라인 뉴스 미디어, 온라인 참조 관리자 등 다양한 온라인 연구 결과를 바탕으로 학자의 영향을 계산했다.[7][8][9]그것은 충격의 영향과 상세한 구성 모두를 보여준다.[1]연구필터,[1] 판촉 및 테뉴어 서류, 허가[10][11] 신청서, 학술 검색 엔진에서 새로 출판된 기사 순위에 알트메트릭스를 적용할 수 있다.[12]

입양

웹 2.0의 개발은 학술원 내외에서 연구 간행물을 찾고 공유하는 것을 변화시켰지만, 학자의 연구가 미치는 광범위한 과학적 영향을 측정하기 위한 새로운 혁신적 구조를 제공하기도 한다.전통적인 지표는 유용하지만, 특히 안전 점검 영역 밖에서 즉각적인 영향과 승인되지 않은 영향을 측정하기에 불충분할 수 있다.[1]

임팩트스토리와 같은 프로젝트와 [13][14]알트메트릭,[13][15] 플럼 애널리틱스[13][16][17][18], 오버톤[19] 등 다양한 기업이 이타법을 계산하고 있다.바이오메드 중앙, PLOS(Public Library of Science, PLOS),[20][21] 프론티어,[22] 네이처 출판 그룹,[23] 엘시비어 등 여러 출판사가 독자들에게 이러한 정보를 제공하기 시작했다.[24][25]

2008년 의학 인터넷 연구 저널은 자사의 기사에 대한 트윗을 체계적으로 수집하기 시작했다.[26]2009년 3월부터 공공과학도서관은 모든 기사에 대한 기사급 측정기준도 도입했다.[20][21][27]자금 제공자들은 영국 의학 연구 위원회를 [28]포함한 대체 지표에 관심을 보이기 시작했다.[29]이타 측정은 연구자들의 승진 검토 신청에 이용되어 왔다.[30]게다가, 피츠버그 대학을 포함한 몇몇 대학들은 연구소 차원에서 이타법을 실험하고 있다.[30]

그러나 상위 4분위수 논문으로 도약하기 위해 논문이 거의 주의를 기울일 필요가 없다는 관측도 있어 대다수 논문의 영향을 균형 있게 파악할 수 있는 이타적 출처가 현재 충분하지 않음을 시사한다.[31]

논문의 상대적 영향을 결정하는데 있어 중요한 것은, 이타법 통계를 계산하는 서비스는 상당히 큰 규모의 지식 기반을 필요로 한다.다음 표는 서비스에서 다루는 논문 수(2016년 기준)를 보여준다.

웹사이트 용지 수
플럼 애널리틱스 ~ 2970만[32]
Altmetric.com ~ 3500만[33]
임팩트스토리 ~ 100만[34]
오버턴 ~ 500만[35]

분류

이타 메트릭스는 매우 광범위한 메트릭스 그룹으로, 종이 또는 작업물이 가질 수 있는 영향의 다양한 부분을 포착한다.2012년 9월 임팩트스토리에서 이타법의 분류가 제안되었으며,[36] 매우 유사한 분류가 공공과학도서관에서 사용되고 있다.[37]

  • 보기 – HTML 보기 및 PDF 다운로드
  • 논의 – 저널 의견, 과학 블로그, 위키백과, 트위터, 페이스북 및 기타 소셜 미디어
  • 저장 – 멘델리, CiteULike 및 기타 소셜 북마크
  • 인용 – 과학 웹, 스코푸스, 크로스프레 등이 추적한 학술 문헌의 인용구
  • 권장 – 예를 들어 F1000Prime에서[38] 사용

보았다

가장 먼저 사용된 대안 지표 중 하나는 논문의 조회수였다.전통적으로, 저자는 높은 구독률을 가진 저널에 게재하기를 원했기 때문에 많은 사람들이 이 연구에 접근할 수 있을 것이다.웹 기술의 도입으로 한 종이가 얼마나 자주 보였는지를 실제로 셀 수 있게 되었다.일반적으로 게시자는 HTML 보기와 PDF 보기 수를 계산한다.2004년 초에 BMJ는 기사에 대한 조회 수를 발표했는데, 이는 인용과 다소 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다.[39]

논의된

논문의 논의는 논문의 잠재적 영향을 포착하는 지표로 볼 수 있다.이 메트릭스를 계산하기 위한 대표적인 자료 출처로는 페이스북, 구글플러스, 트위터, 사이언스 블로그, 위키백과 페이지가 있다.일부 연구자들은 소셜 미디어에 언급된 내용을 인용문으로 간주한다.예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼의 인용문은 내부와 외부의 두 가지 범주로 나눌 수 있다.예를 들어, 전자는 리트윗을 포함하고, 후자는 외부 문서에 대한 링크를 포함하는 트윗을 말한다.[40]일차적인 과학 문헌에 의한 언급과 호감, 인용의 상관관계가 연구되어 왔으며, 펍메드의 기사 등에 대해서는 기껏해야 약간의 상관관계가 발견되었다.[4]

2008년에 의학 인터넷 연구 저널은 견해와 트윗을 발표하기 시작했다.이러한 '트윗츠'는 인용률이 높은 기사에 대한 좋은 지표임이 입증되어 저자는 출판 첫 7일 동안 받은 트윗의 수인 '트윗팩트 팩터'와 기사의 트임팩트 팩터의 순위 백분위수인 트윗지수를 제안하게 되었다.[26]그러나, Twimpact 인자의 사용을 구현하는 경우, 연구는 점수가 매우 주제가 구체적이라는 것을 보여주며, 그 결과 Twimpact 인자의 비교는 동일한 주제 영역의 논문들 간에 이루어져야 한다.[26]문헌의 과거 연구는 트윗과 인용의 상관관계를 증명했지만, 그것은 인과관계가 아니라는 점에 주목할 필요가 있다.현시점에서는 트위터와 다른 플랫폼을 통해 언론의 관심이 높아진 결과로 더 높은 인용구가 발생하는지, 아니면 단순히 기사 자체의 질을 반영하는 것인지는 불분명하다.[26]

기사 레벨이 아닌 개인 레벨에서 실시한 최근 연구는 트위터와 소셜 미디어 플랫폼을 임팩트 가치를 높이는 메커니즘으로 활용하는 것을 지원한다.[41]결과는 트위터에서 언급된 연구자들이 트위터에서 언급되지 않은 연구자들보다 훨씬 더 높은 h-지수를 가지고 있다는 것을 보여준다.이 연구는 전통적인 영향 지표의 가치를 높이기 위해 트위터와 같은 토론 기반 플랫폼을 사용하는 역할을 강조한다.

트위터와 다른 스트림 외에도 블로그는 문학에 대해 토론할 수 있는 강력한 플랫폼임을 보여주었다.어떤 논문이 블로그에 게재되고 있는지 추적하는 다양한 플랫폼이 존재한다.아마존닷컴은 이 정보를 메트릭스 계산에 사용하는 반면, 다른 툴은 리서치블로그와 케미컬 블로그 스페이스와 같은 토론이 어디서 일어나고 있는지 보고만 한다.

권장된

플랫폼은 1000명의 교수진과 같은 논문 순위를 매기거나 다른 방법으로 논문을 추천하는 형식적인 방법을 제공할 수도 있다.[42]

저장됨

또한 페이지가 저장되거나 책갈피로 작성된 횟수를 정량화하는 것도 유용하다.일반적으로 개인들은 자신의 작업과 높은 관련성을 가진 페이지를 책갈피로 선택한다고 생각되며, 그 결과 책갈피는 특정 연구에 대한 영향을 나타내는 추가적인 지표일 수 있다.그러한 정보의 제공자들은 Cite와 같은 과학에 특정한 사회적 책갈피 서비스를 포함한다.울리케와 멘델리.

인용된

인용된 범주는 논의와는 다른 좁은 정의다.구글 스콜라, 크로스레프, 퍼브메드 센트럴, 스코퍼스 등 과학 문헌의 인용구에 기반을 둔 전통적인 지표 외에도, 이차 지식 출처에서도 인용구를 채택하고 있다.예를 들어, 임팩트스토리는 위키피디아에서 논문이 참조된 횟수를 카운트한다.[43]플럼 애널리틱스는 또한 연구 생산성을 추적하기 위해 다양한 학술 출판물에 대한 측정 기준을 제공한다.[44]PLOS는 또한 참여에 관한 정보를 활용하기 위해 사용될 수 있는 도구다.[44]

해석

이타법의 타당성과 일관성에 대해서는 공감대가 적은 반면, 특히 이타법의 해석에 대해서는 논의한다.[45]이타적 측정의 지지자들은 많은 측정기준들이 과학의 진보에 미치는 영향의 질보다는 주의나 관여를 보여준다는 것을 분명히 한다.[37]인용 기반 메트릭스조차도 높은 점수가 과학에 긍정적인 영향을 미치는지를 나타내지 않는다. 즉, 인용 논문과 동의하지 않는 논문에서도 논문이 인용되는데, 예를 들어 인용 타이핑 온톨로지 프로젝트가 다루는 논문이 그것이다.[46]

이타 측정은 상세한 맥락과 질적 데이터를 제공함으로써 보다 적절하게 해석될 수 있다.예를 들어, 이타법으로 정책 입안에 대한 학자 연구의 과학적 기여도를 평가하기 위해서는 누가 온라인에서[12] 인용하고 있는지, 온라인 인용문이 정책 입안과 어느 정도 관련이 있는지와 같은 질적 데이터가 증거로 제공되어야 한다.[47]

전통적인 지표와 이타법 사이의 상대적으로 낮은 상관관계와 관련하여, 이타법은 학자의 영향에 대한 보완적 관점을 측정할 수 있다.사회적, 과학적 영향을 해석할 때 두 가지 유형의 측정 기준을 결합하고 비교하는 것이 합리적이다.연구자들은 이타법과 전통적인 인용구 사이의 상호작용을 바탕으로 2*2 프레임워크를 구축했다.[4]높은 이타법/낮은 인용구 및 낮은 이타법/높은 인용구를 가진 두 그룹에 대한 추가 설명이 제공되어야 한다.[26][4]따라서 이타적 접근방식은 연구자와 기관이 작업의 영향을 감시하고 부적절한 해석을 피할 수 있는 편리한 접근방식을 제공한다.

논란

과학적 영향 추정을 위한 지표의 유용성은 논쟁의 여지가 있다.[48][49][50][51]연구는 온라인에서 떠드는 소리가 연구자들의 과학적 영향에 대한 다른 형태의 의견수렴의 효과를 증폭시킬 수 있다는 것을 발견했다.트위터에서 언급되는 나노과학자의 경우 기자, 비과학자와의 상호작용이 긍정적이고 유의미하게 h-지수가 높아질 것이라고 예측한 반면, 언급되지 않은 그룹은 실패했다.[41]알트메트릭스는 빠른 이해, 더 넓은 범위의 청중, 다양한 연구 결과물을 포함하기 위해 학자의 영향 측정을 확장한다.게다가, 공동체는 분명한 필요성을 보여준다: 자금 조달자들은 공공 참여와 같은 지출의 영향에 대해 측정값을 요구한다.

그러나 데이터 품질, 이질성, 특정 의존성 등 기술 문제와 구성의 체계적 편중으로 인한 유용성에 영향을 미치는 한계가 있다.[49]기술 문제의 관점에서, 데이터는 그들의 언급(즉, 비디오)에 직접 연결되지 않고서는 온라인 연구 결과를 수집하고 하나의 연구 연구의 다른 버전을 식별하는 것이 어렵기 때문에 불완전할 수 있다.또한 API가 누락된 데이터로 연결되는지 여부는 해결되지 않았다.[4]

다른 측정 기준과 마찬가지로 체계적 편향에 대해, 이타적 측정은 자신의 명백한 영향을 증가시키기 위한 자기 계발, 게임 및 기타 메커니즘에 쉽게 노출된다.예를 들어, 호불호가 갈릴 수 있고 언급이타메트릭스는 호불호가 갈릴 수 있다.[52]이타 측정은 인용보다 표준화하기가 더 어려울 수 있다.트윗을 어떻게 수집하느냐에 따라 숫자가 크게 달라질 수 있는 논문에 연결되는 트윗의 수가 한 예다.[53]게다가, 온라인 인기는 과학적인 가치와 같지 않을 수도 있다.일부 인기 있는 온라인 인용구들은 추가적인 연구 발견을 창출하는 가치와는 거리가 멀 수도 있는 반면, 큰 과학 관련 중요성에 대한 이론 중심 또는 소수 주도의 연구는 온라인에서 소외될 수도 있다.[26]예를 들어, 2011년 바이오의학 분야의 상위 트윗 기사들은 호기심이나 재미있는 내용, 잠재적인 건강 애플리케이션, 그리고 재난과 관련이 있었다.[4]

소셜 웹이 점점 더 많이 보급되고 기사가 주로 출판될 때 언급될 수 있기 때문에 더 최근의 기사에 대한 이타적 요소가 더 높을 수 있다.[54]결과적으로, 비슷한 시기에 출판되지 않는 한 기사의 이타적 점수를 비교하는 것은 공정하지 않을 수 있다.연구원들은 기사의 직전과 직후에 발표된 두 기사와 기사의 지표를 비교함으로써 기사의 활용 편향을 피하기 위해 기호 테스트를 개발했다.[54]

측정 기준은 연구가 어떻게 전파되고 사용되는지를 추적하는 결과 중 하나일 뿐이라는 것을 명심해야 한다.이타적 측정은 편견을 극복하기 위해 주의 깊게 해석되어야 한다.어떤 논문이 얼마나 자주 인용되는지 아는 것보다 훨씬 더 유익한 것은 어떤 논문이 인용되고 있느냐 하는 것이다.이 정보를 통해 연구자들은 자신의 연구가 현장에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있다(또는 그렇지 않다.또한 측정지표 제공자들은 일반적으로 측정지표가 계산된 정보에 대한 액세스를 제공한다.예를 들어, 어떤 논문이 인용문인지, 어떤 위키백과 페이지가 논문을 참조하는지, 어떤 데이터베이스가 논문에서 데이터를 추출했는지에 대해 임팩트스토리가 보여준다.[55]

대학이나 기관이 직원의 승진 또는 기금 결정 순위를 매기기 위해 측정 기준을 어떻게 활용하고 있으며,[56] 그 목표는 참여도를 측정하기 위해 제한되어야 한다.[57]

전반적인 온라인 연구 결과는 분야별로 매우 적고 다양하다.[26][4]그 현상은 과학자들 사이의 소셜 미디어 사용과 일치할지도 모른다.조사에 따르면 응답자의 절반 가까이가 소셜 미디어가 학문적 영향에 미치는 영향에 대해 양면적인 태도를 취했고 소셜 미디어에 대한 연구 성과를 발표하지 않았다.[58]개방형 과학과 소셜 미디어 사용이 변화함에 따라, 분야와 기관들 간에 일관된 이타성이 채택될 가능성이 더 높아질 것이다.

진행 중인 연구

구체적인 사용 사례와 특성은 서지학에서 활발한 연구 분야로, 이타학 자체의 영향을 측정하는 데 필요한 데이터를 많이 제공한다.공공 과학 도서관은 Altmetrics Collection을[59] 가지고 있으며, Information Standards Quarterly와 Aslib Journal of Information Management는 최근에 Altmetric에 관한 특별 이슈를 발행했다.[60][61]2015년 말 이타성을 폭넓게 검토하는 기사가 잇따라 나왔다.[62][63][64]

하나의 이타법의[4][26] 타당성을 조사하거나 다른 플랫폼에 걸쳐 비교하는 다른 연구가 있다.[54]연구자들은 유효성 검사로서 이타법과 전통적인 인용법 사이의 상관관계를 조사한다.그들은 양적이고 유의적인 상관관계가 인용으로서 과학적 영향을 측정하기 위한 이타법의 정확성을 드러낸다고 가정한다.[54]그 낮은 상관 관계(0.30[4]보다 적은)은 피할 수 없다는 결론 altmetrics는 2343 기사 둘 다altmetric 관심을 점수와 인용을 하버드 의학 학교에서 22핵심 의료 정책 교수진과 signi에 의해 출판될 것 같을 조사한 Lamba(2020년)[65]공부 같은 학자인 영향을 측정한 보완적 역할 충족시켜 주는 이어진다.ficant이 연구의 모든 교수진에 대해 집계된 순위 이타적 주의점수와 순위 인용/추천 인용 값 사이에서 강한 양의 상관관계(r>0.4)가 관찰되었다.그러나 어떤 이타법이 가장 가치 있고 두 측정지표 사이의 상관관계가 어느 정도인지에 따라 측정에 더 큰 영향을 미친다는 것은 여전히 해결되지 않은 채로 있다.또한 유효성 검사 자체도 몇 가지 기술적 문제에 직면한다.예를 들어, 데이터 제공자의 알고리즘이 즉각적으로 변화하기 때문에 데이터 수집의 복제가 불가능하다.[66]

참고 항목

참조

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