Você compartilha, eu curto e nós geramos métricas

Diga que 80% dos cientistas que já existiram estão vivos, e você estaria certo pelos últimos 300 anos. Foi com esta afirmação que o livro “The Half-Life of Facts” de Samuel Arbesman me fez compreender um incômodo pessoal recente. Não consigo mais acompanhar todos os artigos que me interessam. Durante alguns anos, assinar os feeds (atualizações automáticas) dos periódicos de maior apelo para minha pesquisa resolveu. Ultimamente, nem assim.

Diferentes usos para um mesmo artigo. Fonte: Gobbledygook.

Diferentes usos para um mesmo artigo. Fonte: Gobbledygook.

​E não estou sozinho neste dilúvio. Como apontado em um artigo de 2009 (Renear 2009), provavelmente com números já bem ultrapassados – em uma era de mudanças exponenciais – pesquisadores leem cada vez mais artigos por ano, dedicando cada vez menos os finitos minutos de atenção. Aliás, atenção do leitor é mercadoria cada vez mais escassa. Confesso que não lembro quando foi a última vez que peguei uma versão impressa de um periódico (honestamente, nem de uma revista qualquer) e li o material do começo ao fim. Se um artigo não me conquista em poucos parágrafos, quando muito, tenho outros na fila mais promissores.

​A não ser que eu já saiba que o conteúdo que está ali é de meu interesse. Como aquele livro que não era tão bom no começo, mas por insistência de um amigo continuei lendo e fui conquistado, dedico muito mais atenção a artigos que sei que podem ser mais importantes. Sei por que alguém me enviou por email. Por que algum dos pesquisadores que acompanho no Twitter recomendou. Por que um colega da área postou no seu Facebook e me marcou em um comentário.

​Se pessoas com um interesse próximo do meu demonstraram interesse por aquele conteúdo, tenho muito mais chances de encontrar algo interessante ali. E, claro, caso encontre algo interessante, vou passar a recomendação adiante. Seja “re-tuitando” o link, curtindo o comentário, encaminhando o email ou adicionando o artigo ao Mendeley. Este último vai automaticamente acrescentar mais um leitor ao perfil do artigo em uma rede online de pesquisadores. Junto do leitor, virão as palavras-chave associadas, os grupos que compartilharam e os interesses de quem lê.

​Cada passo deste gera um rastro que pode ser acompanhado. Em graus diferentes de facilidades, claro. Do perfil aberto no Twitter ao email fechado. E cada um deles representa um apelo diferente. Artigos bastante compartilhados logo após sua publicação são aqueles de grande apelo para uma área, enquanto aqueles citados na Wikipédia serviram como fonte de consulta, ou são especialmente didáticos.

​Estas métricas podem ser extremamente valiosas. Em uma versão em tempo real da “sabedoria das multidões”, termo tão usado que já quase perdeu significado, mas que descreve perfeitamente o que se passa aqui, a atitude espontânea dos usuários de redes sociais de compartilhar artigos é uma poderosa preditora do seu potencial informativo. Enquanto citações demandam meses ou mesmo anos para serem publicadas e contabilizadas, a movimentação em redes sociais pode ser quase instantânea, e em certos casos pode indicar em dias citações futuras (Eysenbach 2011).

Tão importantes quanto as chances de um artigo ser citado, aquela métrica tão cobiçada, são os outros tipos de relevância que pode ter. Um artigo pode ser muito compartilhado ou acessado por que tem apelo ideológico, sem necessariamente receber citações futuras. Ou pode ser muito usado por professores em uma disciplina de graduação ou pós-graduação, pois reúne informação relevante, ou boas ilustrações. Todos usos legítimos e importantes para a pesquisa, que agora podem ser traçados, acompanhados e, espero, valorizados.

​Não à toa, o artigo de Renear e Palmer me foi compartilhado por um amigo. E o “The Half Life of Facts” me foi recomendado no que outros usuários da livraria virtual haviam comprado depois de comprar um livro que também comprei.

Referências

EYSENBACH, G. Can tweets predict citations? Metrics of social impact based on Twitter and correlation with traditional metrics of scientific impact. Journal of medical Internet research, 2011, vol. 13, nº 4, p. e123. [cited 05 August 2013]. Available from: doi:10.2196/jmir.2012

RENEAR, A. H., and PALMER, C. L. Strategic reading, ontologies, and the future of scientific publishing. Science (New York, N.Y.), 2009, vol. 325, nº 5942, p. 828–32. [cited 05 August 2013]. Available from: doi:10.1126/science.1157784

atilaSobre Atila Iamarino

Atila Iamarino é biólogo bacharelado (2006) e doutor em microbiologia (2012) pela Universidade de São Paulo. Atualmente é pós doutorado na mesma. Tem experiência nas áreas de genética, evolução, microbiologia geral e virologia. Atua na área da divulgação científica na internet desde 2007 com o blog Rainha Vermelha. Foi co-fundador do condomínio de blogs de ciência Scienceblogs Brasil, consultor da BIREME e do SciELO.

 

Como citar este post [ISO 690/2010]:

IAMARINO, A. Você compartilha, eu curto e nós geramos métricas [online]. SciELO em Perspectiva, 2013 [viewed ]. Available from: http://blog.scielo.org/blog/2013/08/08/voce-compartilha-eu-curto-e-nos-geramos-metricas/

 

5 Thoughts on “Você compartilha, eu curto e nós geramos métricas

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