Interpreting ‘Altmetrics’: Viewing Acts on Social Media through the Lens of Citation and Social Theories
Notice bibliographique
Résumé
More than 30 years after Cronin's seminal paper on "the need for a theory of citing" (Cronin, 1981), the metrics community is once again in need of a new theory, this time one for so-called "altmetrics". Altmetrics, short for alternative (to citation) metrics -- and as such a misnomer -- refers to a new group of metrics based (largely) on social media events relating to scholarly communication. As current definitions of altmetrics are shaped and limited by active platforms, technical possibilities, and business models of aggregators such as Altmetric.com, ImpactStory, PLOS, and Plum Analytics, and as such constantly changing, this work refrains from defining an umbrella term for these very heterogeneous new metrics. Instead a framework is presented that describes acts leading to (online) events on which the metrics are based. These activities occur in the context of social media, such as discussing on Twitter or saving to Mendeley, as well as downloading and citing. The framework groups various types of acts into three categories -- accessing, appraising, and applying -- and provides examples of actions that lead to visibility and traceability online. To improve the understanding of the acts, which result in online events from which metrics are collected, select citation and social theories are used to interpret the phenomena being measured. Citation theories are used because the new metrics based on these events are supposed to replace or complement citations as indicators of impact. Social theories, on the other hand, are discussed because there is an inherent social aspect to the measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,048 |
| Communication savante | 0,034 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».