本文发表在《大众科学》的前博客网络中，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
我们在使用替代指标时面临的挑战之一是对我们所衡量的内容的解释。这甚至比解释传统的引文影响（本身就具有挑战性和令人困惑）更令人困惑，因为“altmetrics”是各种活动的统称。人们不能将文章被添加书签与专家对文章进行评论进行比较，即使它们都是非传统的指标。
Taylor (2013) 将altmetric活动分为五个参与层次：社交活动层次，发生在一般的社交媒体网站，时间短且速度快（例如“点赞”）；组件（例如数据）重用；学术评论（在科学博客、F1000评论等中）；学术平台中的学术活动（例如Mendeley书签）；以及大众媒体报道。
在新的文章《派对论文还是政策讨论：使用altmetric数据对高分享论文的检验》中，Taylor 和 Plume (2014) 使用了来自 Altmetric.com 的数据，该网站跟踪了五个类别中的四个（社交活动、学术评论、学术活动和大众媒体）。我认为至少还有另外三篇文章来源于他们的数据。他们从 Altmetric.com API 收集了四个月的数据，直到 2014 年 1 月 17 日。他们收集了 13,793 篇至少有一个 altmetric 提及的学术文章。然后，他们查看了在社交活动类别（推文、点赞等）中最受关注的 0.5% 文章（总共 69 篇）。69 篇文章中只有 8 篇是成熟的原创研究文章。这八篇研究文章具有吸引人的标题（例如《气候变化：北极变化的巨大成本》），并且来自顶尖期刊（例如《自然》）。
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其他 61 份文档是来自著名期刊的新闻报道/专题，当我提到“著名期刊”时，我指的是《自然》。几乎所有这些都是《自然新闻》或《自然新闻专题》。在我挠了挠头几次之后，我发推特给迈克·泰勒，询问其他期刊怎么了。altmetric.com 的创始人 Euan Adie 看到了泰勒先生和我之间的 Twitter 对话，并解开了谜团：例如，《科学》是研究新闻的主要来源，但没有给其新闻报道数字对象标识符，因此 altmetric.com 无法收集其数据。然而，《自然》确实给其新闻报道提供了 DOI，因此其在 altmetric 中占据主导地位。这很好地提醒我们，替代指标（以及传统指标）的质量取决于其数据。
当 Taylor 和 Plume 分析其他 altmetric 类别时，他们发现只有两篇文章出现在所有类别中。一篇是《自然》文章，名为“大脑类器官模拟人脑发育和小头畸形”，其中描述了在细胞培养中创建人脑模型和模拟脑部疾病。第二篇是关于根据一个人在 Facebook 上的“点赞”来预测其个人特征（例如性取向、吸毒）的 PNAS 文章（“私人特征和属性可以从人类行为的数字记录中预测”）。最大的重叠是大众媒体报道和学术评论（69 篇文章中的 31 篇，见图 1）。这与我的研究结果相符，该研究表明，ResearchBlogging.org 中汇总的大部分被博客文章报道的 NEJM 文章也被《纽约时报》、路透社新闻机构或两者都报道过。
该研究的明显局限性在于其数据收集的期限较短（四个月）和文章数量相对较少。我们已经讨论了最大的局限性——没有 DOI 的文章无法被考虑在内。总的来说，这对于研究文章和评论来说不是问题，因为它们通常都有 DOI，但可能会损害未发表的会议论文集和其他没有 DOI 的文档。本研究中收集和使用的 altmetric 数据是倾斜的（对于此类研究来说是正常的），15% 的文章获得了约 90% 的社交活动。作者明智地建议，未来在分析 altmetric 数据时应考虑文档类型（例如社论、评论、研究文章），这与传统引文分析中的做法相同。总的来说，这是一个有趣的练习，展示了 altmetric 数据能为我们做些什么，以及不能做些什么。
Taylor, M., & Plume, A. (2014). Party papers or policy discussions: an examination of highly shared papers using altmetric data Research Trends (36), 17-20
Taylor, M. (2013). Towards a common model of citation: some thoughts on merging altmetrics and bibliometrics Research Trends