El concepto de “Altmetría”, que es relativamente reciente (Priem, Taraborelli, Groth, y Neylon, 2010), se ha nutrido directamente de los conceptos y algunas de las técnicas de la webmetría, mucho más asentada y mejor definida desde su surgimiento a finales de los años 90 (Almind e Ingwersen, 1997) Sin embargo, ofrece una capacidad que no proporcionan (al menos directamente) las técnicas webométricas, y es la posibilidad de medir el impacto que genera la investigación directamente en la sociedad. Se distingue así la altmetría de otras disciplinas orientadas a la cuantificación de la actividad científica como la bibliometría, que en la cuantificación del impacto tienen en cuenta las medidas tradicionales como el número de citas o el factor de impacto, a pesar de lo cual, el nivel de aceptación del concepto de altmetría entre la comunidad bibliométrica es bastante alto, especialmente entre aquellos con un perfil más orientado a la Web 2.0 (Haustein et al., 2014). Si bien entre los expertos de esta disciplina existe cierta discrepancia acerca del concepto de altmetría, que algunos han dado en renombrar -no sin acierto- influmetría (Rousseau y Ye, 2013), debido a que lo consideran más como una forma de cuantificar la influencia social de la investigación, o incluso de la divulgación científica, que como una forma alternativa de medir repercusión de la actividad científica.

En cualquier caso, la propuesta del uso de indicadores altmétricos para la evaluación de la actividad científica y/o académica no está exenta de polémica y riesgos, pero también de oportunidades. Entre las potencialidades se puede destacar que se trata de una nueva forma de ver el impacto de la ciencia, que nos permite observar cuál es la percepción que la sociedad tiene de ella, tanto de manera global como en relación a investigaciones y publicaciones concretas, con la ventaja de que además se trata de conjuntos de datos muy vivos, que cambian constantemente, si bien el grueso de las menciones en las redes sociales se producen en periodos de tiempo bastante cortos (unos 30 días). Por otro lado, precisamente estas menciones en las redes sociales y en especial el número de tweets que enlazan un documento concreto pueden ser utilizados como medida predictiva del número de citas que puede llegar a alcanzar dicho documento en los canales habituales de la actividad científica (Eysenbach, 2011).

En la otra cara de la moneda nos encontramos con una serie de inconvenientes, tanto conceptuales como metodológicos. Entre los primeros, cabe destacar la tendencia a la sobremetría que se está derivando de su uso, tal y como señalan Torres-Salinas y Cabezas-Clavijo (2012), “no todo lo que se puede contar, cuenta”, es decir, que parte de estas nuevas medidas no poseen la robustez metodológica suficiente como para considerarlas indicadores de la influencia o impacto social de la investigación, al margen de que sean realmente sencillas de calcular y su uso se esté popularizando. Por otro lado la utilidad de este tipo de indicadores es muy relativa, se ha mencionado la capacidad que poseen para “predecir” de alguna manera el futuro impacto científico de un determinado documento, pero ¿hasta qué punto es un tweet o un lector en Mendeley un indicador certero del impacto social de una investigación?, con la cantidad de información que se genera en la World Wide Web cada día, ¿cuál es el potencial mediático de un paper mencionado en una red social?

Asumiendo esta utilidad relativa de estos indicadores, se presentan otros inconvenientes, esta vez de tipo metodológico. No se trata precisamente de dificultades a la hora de obtener los datos, pues es realmente sencillo elaborar los principales indicadores altmétricos a partir de la información básica suministrada por un texto académico, . De hecho existen multitud de herramientas que permiten hacerlo de forma bastante sistemática (altmetric.com, impactstory.org, etc.), pero el problema deriva de su uso a la hora de evaluar la investigación en otros niveles de agregación. Puede ser relativamente sencillo conocer el número de lectores o de menciones que tienen los trabajos de un investigador concreto en las redes sociales, pero si aumentamos el nivel de agregación, ¿hasta qué punto es factible su uso para evaluar instituciones o países?

Finalmente, a pesar de que probablemente estemos asistiendo al surgimiento de una nueva disciplina dentro de los estudios métricos de información que ha llegado para quedarse y no tardará en estar asentada- tal y como le ocurrió en su día a la cibermetría y la webmetría-, no debemos olvidar el marco general en el que se incerta: la informetría, (disciplina que se ocupa de la cuantificación de la información en un sentido amplio, ya sea información registrada o no). En este sentido, no es de extrañar que la Web 2.0 haya terminado por generar un conjunto nuevo de técnicas y herramientas métricas creadas por y para ella. Así pues, demos la bienvenida a la almetría, pero sin perder la perspectiva.

Altmetria

Figura 1. Propuesta para la situación de la Altmetría en el contexto informétrico. Basado en Björneborn e Ingwersen (2004).

Bibliografía

Almind, T., & Ingwersen, P. (1997). Informetric analyses on the world wide web: methodological approaches to “webometrics.” Journal of Documentation, 53(4), 404–426.

Björneborn, L., & Ingwersen, P. (2004). Toward a basic framework for webometrics. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 55(14), 1216–1227.

Eysenbach, G. (2011). Can tweets predict citations? Metrics of social impact based on Twitter and correlation with traditional metrics of scientific impact. Journal of Medical Internet Research, 13(4).

Haustein, S., Peters, I., Bar-Ilan, J., Priem, J., Shema, H., & Terliesner, J. (2014). Coverage and adoption of altmetrics sources in the bibliometric community. Scientometrics. doi:10.1007/s11192-013-1221-3

Priem, J., Taraborelli, D., Groth, P., & Neylon, C. (2010). Altmetrics: A manifesto. [http://altmetrics.org/manifesto/], (6/3/2014)

Rousseau, R., & Ye, F. (2013). A multi-metric approach for research evaluations. Chinese Science Bulletin, 58(26), 3288–3290.

Torres-Salinas, D., & Cabezas-Clavijo, J. (2012). Altmetrics: no todo lo que se puede contar, cuenta. Anuario Thinkepi, 7.