本文经连线主义者许可转载。《文章最初发表于2013年12月18日。
过去，计算学术引用次数——即其他学者在他们自己的研究中使用了您的作品的频率——是了解一项研究被阅读和欣赏程度的唯一方法之一。
但今天，许多期刊发布更现代的替代指标，或称替代计量指标（altmetrics），例如文章被推特、在Facebook上分享、下载或在新闻报道中被撰写的次数。机构和科学家可以使用新的非营利组织和公司提供的服务来跟踪对其工作的回应。
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但是，一篇论文在社交媒体上爆红意味着什么？更重要的是：推特性还是来自科学界的传统引用？
一项分析生物医学文章Twitter链接的研究，上个月发表在美国信息科学与技术学会杂志上，表明在Twitter上的受欢迎程度可能不是衡量学术声誉的可靠指标。Twitter提及与引用次数的相关性较低，因此一篇可推特的论文不一定是受人尊敬的论文。
“这是研究科学文章及其在社交媒体上的[提及]之间联系的最大型研究之一，”艾米丽·达林说，她是北卡罗来纳大学的大卫·H·史密斯保护研究员，研究珊瑚礁和学者如何使用Twitter。“有趣的是，它与学术影响力无关。”
“我惊讶于相关性如此之低，”Altmetric的联合创始人伊万·阿迪说，这是一家位于伦敦的公司，跟踪互联网对学术著作的回应。该研究加强了阿迪和他的Altmetrics同事经常提出的观点：高水平的在线参与度并不一定说明文章的学术质量。
主要作者斯特凡妮·豪斯坦，蒙特利尔大学的研究员，及其同事使用了来自Altmetric的数据来跟踪2010年至2012年间发表的论文链接的推文。该研究涵盖了PubMed（一个生物医学文章编目网站）和Web of Science（一个跟踪学术引用的网站）上索引的140万项研究。豪斯坦的团队发现，这些文章中只有不到10%曾被推特提及。他们仅使用2011年发表的论文来检查推文和引用次数之间的相关性。
“社交媒体从未打算取代期刊影响因子或文章引用等传统统计数据，”达林在一篇上周发表在The Conversation上的文章中写道，该文章回应了豪斯坦的研究。相反，“Twitter为您提供了象牙塔之外的联系，而您通常没有这些联系，”她说。例如，作为一名自然资源保护主义者，她希望将她的研究传播给政策制定者和资源管理者，以便他们可以根据研究采取行动。她还想告知公众。
但豪斯坦表示，还需要做更多的工作来区分文章被推特的各种原因——是为了传播重要信息还是为了好玩。例如，Altmetric上周发布了2013年获得最多在线关注的100篇论文的列表，包括推文、Facebook帖子、新闻报道、博客文章等。
有些论文显然是因为它们对公众至关重要而被分享。一项与日本福岛核灾难相关的研究位居榜首。这是一篇开放获取的论文，记录了日本周围淡水鱼中发现的放射性铯水平，它主要由公众成员推特发布，其中以日本的代表性最高。
数据来源：Altmetric.com/top100
Altmetric列表上的其他论文更有可能因为它们很有趣而上榜。该列表上的第19位确定了两个主要快餐品牌的鸡块成分。“鸡块主要是脂肪，而且它们的名称用词不当，”该研究得出结论。令人震惊。
为了更好地对推文进行分类，Altmetric现在收集关于推特用户的受众特征数据，分析Twitter简介和网络，以确定推特用户是医生、科学家、公众成员还是科学传播者——换句话说，他们的推文是否可能是知情的。
豪斯坦希望更进一步，分析推文的文本以确定其意图，无论是为了娱乐、告知公众重要问题，还是促进技术讨论。“如果你知道某人是科学家，这并不意味着他会以科学的方式推特每一篇学术论文，”她说。
ImpactStory的创始人杰森·普里姆是一家非营利组织，旨在帮助科学家理解和展示替代计量指标，他推测，通过足够复杂的分析，推文甚至可以在未来某一天用于预测引用次数。“我妈妈的推文不会表明我的文章是否成功，但我所在领域中具有选择性的人的推文可能会更好。” 他说，机器学习算法可以学习哪些人的推文具有预测能力。
至少目前，替代计量指标的大部分力量在于探索信息传播的具体故事。“替代计量指标是一种试图找到科学如何在网上共享的那些看不见的线索的方式，”达林说。监控社交媒体提及和媒体报道让她思考如何最好地呈现研究结果，使其引人注目并触达正确的受众。即找到使科学传播的完美配方。
“[Twitter]让我能够从我在该领域关注的实际同行那里掌握科学的脉搏，”达林说。“我不知道以前没有Twitter的时候我是怎么做科学研究的。”
豪斯坦喜欢使用Twitter来推广她的工作，查看何时其他人提及她的工作，以及在会议上进行交流。仅仅因为Twitter活动与引用次数不相关，“并不意味着科学家不应该使用Twitter，”豪斯坦说。“这是一个比你通常接触到的更大的受众的绝佳工具。”
连线主义者是一个在线杂志，与国家有线电视和电信协会（NCTA）合作创建，旨在连接技术、创新、网络文化和电视之间的点。