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¿Qué son las Altmétricas?

Las métricas alternativas o Altmetrics son indicadores alternativos al Factor de Impacto que permiten evaluar la producción científica. Constituyen mecanismos de evaluación cuantitativa que miden en tiempo real el impacto social y académico de una aportación científica desde la perspectiva de las redes sociales.

El término Altmetrics surge en Twitter en el año 2010 por Jason Priem, que con la colaboración de otros autores elaboraron Altmetrics Manifesto.

Las métricas alternativas suponen un complemento al sistema tradicional de evaluación. A través del manifiesto, plantea soluciones al tradicional sistema de revisión por pares: las Almetrics tienen en cuenta el impacto del sistema de citas fuera del ámbito de la academia (por ejemplo en la divulgación científica). Además tiene en cuenta diferentes tipologías de material científico susceptible de evaluación.

Principales características

Las métricas alternativas ofrecen datos de uso a nivel de artículo (no de revista como el FI), y miden la difusión en las redes sociales: visualizaciones, número de seguidores, impacto (Twitter, Facebook, Instagra, TikTok), menciones y comentarios en blogs y webs de revistas, inclusión en marcadores sociales (CiteULike), presencia en gestores bibliográficos (Mendeley), descargas, lecturas, etc.

Inmediatez: permiten un acceso instantáneo al impacto de una investigación en tiempo real.
Mayor número de tipologías: Se puede aplicar a formatos no tradicionales y nuevos canales de comunicación (blogs, bases de datos, presentaciones, videos, etc.
Fomento de la divulgación científica: hace que los científicos se interesen por comunicar de forma abierta al público no científico.
Incremento de la colaboración: A través del Feedback recibido los investigadores pueden entrar mejor en contacto para desarrollar proyectos conjuntos.
Evaluación del contenido: están centradas en el potencial de difusión de un documento con independencia de la fuente de publicación empelada.
Potenciación de la innovación: al obtener información sobre el impacto social y grado de evolución de un determinado campo científico se estimula la innovación de las áreas que han alcanzado un mayor rendimiento.

Susceptibilidad a la manipulación: las redes sociales al tener un carácter abierto y falta de controles permite la alteración de las cifras (uso de bots).
Estandarización: la recopilación de información en ocasiones trae consigo problemas de consistencia y normalización perjudicando el proceso de evaluación científica.
Volatilidad: En pocos años una red social puede desaparecer o "pasar de moda" afectando al número de usuarios activos en ella.
Fiabilidad: La popularidad e influencia social de un trabajo académico no siempre está relacionado con su calidad.
Resistencia al cambio: debido a las constantes transformaciones que experimentan las redes sociales, tienen diferentes grados de aceptación entre la comunidad científica.
Dificultad de contabilización e inestabilidad: Resulta complicado comparar las fuentes de que se extraen los datos debido a su heterogeneidad.