Altmetrics y otros indicadores alternativos para la medición de la divulgación del conocimiento - López-López, Wilson (Pontificia Universidad Javeriana, 2014)
El crecimiento en la producción y divulgación de conocimiento en el mundo ha estado acompañado de un afortunado crecimiento en los sistemas de medición del impacto del mismo (Arencibia Jorge & de Moya Anegón, 2008; Guerrero Bote, Olmeda-Gómez, & de Moya-Anegón, 2013; Sugimoto et al., 2013). A los indicadores tradicionales como el Journal Citation Reports (JCR) de Web of Science (WOS) de la compañía Thompson Reuters que mide el conocido factor de impacto (IF) y al indicador Scimago Journal Rank (SJR); que mide el impacto después de normalizar el área y el prestigio de la revista de donde se recibe la citación, que es usado por la base de datos SCOPUS de la casa editorial ELSEVIER, se han sumado otras mediciones que complementan el análisis cienciométrico de la producción en cualquier área. Estos otros indicadores como el SNIP que mide impacto contextual de la publicación y el IPP que mide el impacto por artículo publicado en una revista, se han complementado con poderosos indicadores extraídos de la web como el Eigenfactor (http://eigenfactor.org/) para evaluar la importancia de una publicación en el ámbito científico (Bergstrom, West, & Wiseman, 2008), el factor h o las métricas derivadas de Google Scholar. Esta tendencia tiende a aumentar y seguramente aparecerán nuevos indicadores que están encaminados en favorecer la riqueza y comprensión de la publicación científica (Acevedo-Triana, López-López, & Parra, 2014; McKerlich, Ives, & McGreal, 2013). Estos indicadores, y sus derivados; como la posición de los cuartiles y los deciles de las revistas e índices como el h y el g, no son solo herramientas de comprensión de la comunicación científica sino que han cobrado un papel determinante en la evaluación de investigadores, revistas, programas de formación, instituciones e incluso regiones y países dichas evaluaciones además afectan los flujos de recursos para la investigación y los sistemas de acreditación de las instituciones (Batista, Campiteli, Kinouchi, & Martinez, 2006; Macilwain, 2010, 2013). La importancia de los mismos es evidente y tratar de desconocerla, más que comprenderla para generar crítica o nuevas formas de medición, es poco productivo. Así, es claro que el desarrollo de las tecnologías de información y comunicaciones (TICS) en especial en la web han generado nuevas formas de comunicación y evaluación. La web ha generado también sistemas alternativos de medición de la circulación del conocimiento, la Webmetria surge según Torres, Cabezas y Jiménez (2013) alrededor de 1990 y su objetivo es conocer todo lo derivado de la web, desde sus impactos económicos y sociales hasta aspectos técnicos de la misma, por tanto desborda los aspectos de las metodologías bibliométricas, aunque las usan en sus análisis. En cualquier caso, ponen en juego nuevos indicadores, por ejemplo, los derivados de los usos medidos en descargas, las visitas, las recomendaciones, entre otros, que muestran patrones complementarios a los de la bibliometría (Torres-Salinas, Cabezas-Clavijo, & Jiménez-Contreras, 2013). Por otro lado, la velocidad con la que estos indicadores pueden producirse y ser objeto de análisis es determinante, pues entrega información de usos prácticamente en tiempo real y permite discriminar los usuarios, lugares y tiempos de uso. Pero además, hoy en día los artículos enterrados y sin ninguna cita, o la denominada literatura gris, e incluso las conversaciones informales en un pasillo pueden tener vida e incidencia en las dinámicas de la comunicación de conocimiento. Los autores les pueden dar vida en discusiones en Facebook, Twitter, en Blogs, en la red e incluso en las redes académicas (Academia, Mendeley, Research Gate y demás, que pueden generar procesos insospechados. Hoy se puede clasificar los usos en las bibliotecas digitales (número de lectores, de grupos a los que se ha añadido y de lectores) menciones en redes sociales (Facebook, Google-plus, Twitter) menciones en Blogs, en enciclopedias (Wikipedia Scholarpedia), misiones en sistemas de producción de noticas y cuando tengamos todos los programas de formación en recursos abiertos esto permitirá evidenciar más claramente el uso de los recursos de investigación en los procesos de formación. Hoy los recursos de la red pueden generar que se discutan, compartan datos y se construya entre comunidades diversas en diferentes partes del mundo y mejor aún que puedan servir de recurso más eficiente para la revisión de pares y para el control contra el plagio. Es evidente que los recursos de Altmetrics y su impacto en la ciencia están aún en desarrollo. Así, debemos pensar entre los indicadores bibliométricos y los de Altmetrics las posibilidades de interacción y el complemento de información, así como, las distintas dinámicas que surgen de la evaluación de pares expertos. Sin embargo, y quizás es el aporte más relevante, estamos a punto de poder traspasar los límites de indicadores privados y cerrados al mundo académico y poder medir la relación entre apropiación académica y apropiación social del conocimiento, proponiendo nuevas formas de comunicación entre las comunidades científicas y la sociedad en general. Hoy Altmetrics está en sus primeras etapas de desarrollo y seguramente transformarán la comunicación y la producción de conocimiento científico, debemos pensar en los nuevos recursos y prepararnos para estas asumir con eficiencia estas nuevas dinámicas para incorporarlas en nuestros sistemas de evaluación estáticos. Referencias Acevedo-Triana, C., López-López, W., & Parra, F. C. (2014). Recomendaciones en el diseño, la ejecución y la publicación de investigaciones en Psicología y ciencias del comportamiento. Revista Costarricense de Psicología, 33(2), 155–177. Arencibia Jorge, R., & de Moya Anegón, F. (2008). La evaluación de la investigación científica: una aproximación teórica desde la cienciometría. ACIMED, 17(4). Batista, P. D., Campiteli, M. G., Kinouchi, O., & Martinez, A. S. (2006). Is it possible to compare researchers with different scientific interests? Scientometrics, 68(1), 179–189. doi:10.1007/s11192-006-0090-4 Bergstrom, C. T., West, J. D., & Wiseman, M. A. (2008). The EigenfactorTM Metrics. Journal of Neuroscience, 28(45), 11433–11434. doi:10.1523/JNEUROSCI.0003-08.2008 Guerrero Bote, V. P., Olmeda-Gómez, C., & de Moya-Anegón, F. (2013). Quantifying the benefits of international scientific collaboration. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 64(2), 392–404. doi:10.1002/asi.22754 Macilwain, C. (2010). Science economics: What science is really worth. Nature, 465(7299), 682–4. doi:10.1038/465682a Macilwain, C. (2013). Emerging powers need a more-inclusive science. Nature, 505, 7. McKerlich, R., Ives, C., & McGreal, R. (2013). Measuring use and creation of open educational resources in higher education. International Review of Research in Open and Distance Learning, 14(4), 90–103. doi:10.1002/asi Sugimoto, C. R., Thelwall, M., Larivière, V., Tsou, A., Mongeon, P., & Macaluso, B. (2013). Scientists popularizing science: characteristics and impact of TED talk presenters. PloS One, 8(4), e62403. doi:10.1371/journal.pone.0062403 Torres-Salinas, D., Cabezas-Clavijo, Á., & Jiménez-Contreras, E. (2013). Altmetrics: New Indicators for Scientific Communication in Web 2.0. Comunicar, 21(41), 53–60. doi:10.3916/C41-2013-05