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Indicios no bibliométricos para autores y sus trabajos

Altmetrics
¿Qué mide?

Frente al usual recuento de citas como indicador prevalente del valor de un trabajo académico, las llamadas “métricas alternativas” toman en cuenta también otros datos que pueden ser indicios de su calidad o de su "repercusión social”. A semejanza de lo que ocurre en las redes sociales, en las que es habitual medir la “popularidad” de un “post” o de un mensaje, las visualizaciones, las descargas o los comentarios y reseñas que registra un trabajo en distintos ámbitos de comunicación y participación de la comunidad científica pueden ser indicativos de su relevancia en su campo o especialidad.

Además, a diferencia de algunas métricas basadas en las citas, que no evalúan el impacto directo de los trabajos científicos en sí mismos sino que lo hacen depender del promedio de citas de la revista en la que se publica (v. g., el Factor de Impacto del JCR), estas métricas alternativas ponen el foco en la repercusión directa de los trabajos.

En realidad, la aparición y consolidación de estas "altmétricas" no puede separarse de la crítica al sistema de evaluación que ha sido predominante hasta ahora, en el que son las revistas las que “transfieren” valor a los artículos individuales. Puede decirse que, al menos en parte, estas métricas alternativas surgieron como reacción a las métricas basadas en revistas (“Journal-level metrics”).

Las métricas alternativas permiten valorar la repercusión no sólo de los trabajos publicados en las revistas con mayor impacto sino también de otros publicados en revistas teóricamente menos importantes,

Por lo tanto, las métricas alternativas permiten valorar la repercusión no sólo de los trabajos publicados en las revistas con mayor impacto sino también de otros publicados en revistas teóricamente menos importantes, en repositorios especializados o institucionales, en redes sociales académicas, páginas web, etc.

Significativamente, estas métricas se han abierto paso también en los sistemas de información científica, de modo que las grandes bases de datos bibliográficas multidisciplinares y los servicios o plataformas de las grandes editoriales académicas además de registrar las citas a revistas y artículos han comenzado a incluir también datos sobre el uso y la repercusión “social” de estos últimos.

¿Cómo se calcula?

Contabilizando o registrando el número de consultas, descargas o comentarios que ha tenido un trabajo en particular en redes sociales y en otros entornos académicos generales o especializados.

La presentación de los datos puede basarse en cifras o en gráficos multicolores que muestran la distribución en función de las fuentes o/y del tipo de uso (como el “donut” creado por la compañia “Altmetric” o el infograma de "Plum Analytics" que usa Scopus).

¿Dónde encontrarlo?
  • En redes y entornos sociales generales o científicos (ResearchGate, Academia.edu…).
  • En gestores sociales de información bibliográfica (Mendeley).

  • En repositorios institucionales y temáticos.
  • En plataformas de editores, como BioMed Central, Nature Publishing Group o Springer.
  • En páginas web de revistas académicas (véase, p. ej., la sección “Trending-Altmetric” en la página de inicio de Nature).
  • En grandes bases de datos de información científica multidisciplares (WoS, Scopus, Science Direct, PLoS).

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Otras características
  • Estas métricas pueden mostrar la repercusión de un trabajo académico antes de que se registre ninguna cita. Sobre todo, en el caso de los "preprints" y de otros documentos almacenados en repositorios de acceso abierto, incluyendo aquellos resultados de investigaciones que no se comunican en los principales medios de difusión científica.

  • No obstante, presentan limitaciones importantes que es preciso reconocer:
  1. Para empezar, las lecturas en sí mismas no son un indicio de calidad intrínseca del trabajo. Tampoco los comentarios, que pueden ser negativos (aunque esto también ocurre el caso de las citas). Por otra parte, los datos de uso y popularidad pueden ser fácilmente manipulables, como bien se sabe en el caso de las redes sociales generales (sin pasar por alto que las citas también están expuestas a la manipulación y a las malas prácticas).
  2. Citas y recuentos de uso son indicadores que dicen cosas muy distintas Algunos estudios demuestran que la correlación entre número de citas recibidas y usos es muy débil, y que ninguna de las revistas que contienen los documentos más usados se encuentran entre las más importantes del ámbito científico ni son las más citadas.
  3. Para que estos datos puedan convertirse en indicadores precisos de la calidad de los trabajos científicos es preciso desarrollar metodologías que garanticen el conteo riguroso y normalizado de las consultas o las descargas y que permitan analizar el valor real de éstas comparado con los indicadores de impacto (de citación). A este respecto, resulta necesario destacar la puesta en marcha por parte de diversos grupos de investigación, de proyectos y plataformas de datos basados en la medición de la presencia de investigadores y de sus trabajos en medios y redes sociales, mediante la aplicación de metodologías propias del campo de la bibliometría (p. ej., el del proyecto InfluScience).

Estas limitaciones han supuesto un escollo para la consolidación de las “altmetrics” como un elemento generalmente aceptado para inferir la calidad de los trabajos científicos y para que fueran tomadas plenamente en consideración en los procesos de evaluación. No obstante, esta situación parece estar cambiando, a tenor de las nuevas directrices evaluativas, porque ayudan a mostrar la “repercusión social” de los productos de la investigación.

Última modificación
27/02/2025