DOI: https://doi.org/10.56042/alis.v73i2.29696
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Nitin J Gajera وآخرون
الموضوع الرئيسي: البحث في علم القياسات العلمية والبيبلومetrics
نظرة عامة
بحثت الدراسة في التأثير القائم على المقياس البديل والاستشهادات لأفضل 100 مقال في دراسات المكتبات والمعلومات (LIS) من قاعدة بيانات Dimensions.ai، مع التركيز على المنشورات من 2015 إلى 2024. حددت الدراسة المقالات التي حصلت على أعلى درجات اهتمام بديل (AAS) واستخدمت Open Refine لتنظيف البيانات وMicrosoft Excel للتحليل، بما في ذلك تقييمات الارتباط. كشفت النتائج أن X (المعروفة سابقًا بتويتر) كانت المنصة الرئيسية للتواصل الاجتماعي التي تؤثر على AAS، حيث أظهرت ارتباطًا إيجابيًا قويًا جدًا مع AAS (r = 0.97) وارتباطًا قويًا مع Bluesky (r = 0.81). ومن الجدير بالذكر أن عام 2018 كان الأكثر إنتاجية، حيث ساهم بـ 18 مقالًا في قائمة أفضل 100. ومع ذلك، أظهر AAS ارتباطات ضعيفة فقط مع مقاييس التأثير الأكاديمي التقليدية مثل استشهادات Dimensions، ونسبة الاستشهاد النسبية (RCR)، ونسبة الاستشهاد في المجال (FCR).
في الختام، بينما تسلط الدراسة الضوء على الدور المهم لوسائل التواصل الاجتماعي في تشكيل رؤية أبحاث LIS، فإنها تؤكد أيضًا على العلاقة المحدودة بين درجات المقياس البديل ومقاييس الاستشهاد التقليدية، مما يشير إلى تباين في كيفية قياس تأثير الأبحاث عبر منصات مختلفة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التحديات التي يواجهها الأفراد في مواكبة الكمية الهائلة من المعلومات التي يتم إنتاجها يوميًا في العصر الرقمي. مع التقدم التكنولوجي الذي يسهل نشر المعرفة عبر الإنترنت، أصبح تتبع الصلة والتأثير للأبحاث أكثر تعقيدًا. يظهر مقياس اهتمام بديل (AAS) كأداة مهمة لمراقبة وعرض الانتباه الذي تتلقاه مخرجات الأبحاث عبر منصات رقمية متنوعة، حيث يعمل كمقياس تكميلي لمقاييس الاستشهاد التقليدية.
يوفر AAS رؤى حول التفاعل مع الأبحاث من خلال قياس التفاعلات مثل القراءات والمشاركات والتنزيلات، مما يعكس رؤية وتأثير الأبحاث خارج الاستشهادات الأكاديمية. يجمع البيانات من مصادر متنوعة، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية والمدونات، مع وزن كل مصدر بشكل مختلف بناءً على تأثيره. وبالتالي، تشير درجة AAS الأعلى إلى مزيد من الانتباه والتفاعل عبر الإنترنت، مما يوفر منظورًا أوسع حول نشر واستقبال الأعمال الأكاديمية في البيئات الرقمية المعاصرة.
الطرق
في هذه الدراسة، يتناول المؤلفون تحدي البقاء على اطلاع بالمطبوعات ذات الصلة في مشهد المعلومات من خلال استخدام مقياس اهتمام بديل (AAS) كمؤشر رئيسي لتفاعل المستخدمين والانتباه. يعمل AAS بشكل مشابه لمقاييس الاستشهاد التقليدية، حيث يوفر رؤى حول الفائدة المتصورة لمخرجات الأبحاث. للتحقيق في أنماط التفاعل داخل مجال المكتبات وعلوم المعلومات، تم استخدام منهجية منهجية، مع التركيز على المقالات من قاعدة بيانات Dimensions.ai المصنفة تحت دراسات المكتبات والمعلومات.
تم تقييد عملية جمع البيانات بالمقالات المنشورة بين عامي 2015 و2024، مع اختيار أفضل 100 مقال حصلت على أعلى AAS للتحليل التفصيلي. تم إجراء تنظيف البيانات والتحليل باستخدام Microsoft Excel وOpenRefine، مما سهل إنشاء الرسوم البيانية والجداول، بالإضافة إلى ارتباط نقاط البيانات. تهدف هذه المقاربة المنهجية إلى توضيح الاتجاهات في انتباه المستخدمين وتفاعلهم مع المخرجات الأكاديمية في المجال المحدد.
المناقشة
في هذه الدراسة، تم تحليل مقياس اهتمام بديل (AAS) لفهم علاقته بتفاعل وسائل التواصل الاجتماعي والتأثير الأكاديمي داخل مجال المكتبات وعلوم المعلومات (LIS). تشير النتائج إلى أن منصة التواصل الاجتماعي X (المعروفة سابقًا بتويتر) هي المصدر الرئيسي للإشارة إلى مقالات LIS، حيث ساهمت بـ 173,988 ذكرًا، مما يرتبط ارتباطًا قويًا بـ AAS (معامل الارتباط 0.97). يدعم هذا الفرضيتين الأوليين، مؤكدًا أن X هو المساهم الرائد في AAS وأن هناك ارتباطًا إيجابيًا بين X وAAS الإجمالي لمقالات LIS.
ومع ذلك، وجدت الدراسة ارتباطات ضعيفة فقط بين AAS ومؤشرات التأثير الأكاديمي التقليدية مثل استشهادات Dimensions، ونسبة الاستشهاد النسبية (RCR)، ونسبة الاستشهاد في المجال (FCR)، مما أدى إلى رفض الفرضية الثالثة التي افترضت وجود ارتباط سلبي بين AAS وهذه المقاييس. ومن الجدير بالذكر أنه بينما ظهر عام 2018 كأكثر الأعوام إنتاجية للمقالات ذات الدرجات العالية في AAS، إلا أنه لم يرتبط بأعلى أعداد للاستشهادات، مما يشير إلى أن AAS ومقاييس الاستشهاد التقليدية قد تعكس جوانب مختلفة من تأثير الأبحاث. بشكل عام، تسلط الأبحاث الضوء على الدور المهم لوسائل التواصل الاجتماعي في تعزيز رؤية منشورات LIS بينما تتساءل عن العلاقة المباشرة بين الانتباه عبر الإنترنت والاستشهادات الأكاديمية.
DOI: https://doi.org/10.56042/alis.v73i2.29696
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Nitin J Gajera et al.
Primary Topic: scientometrics and bibliometrics research
Overview
The research investigated the altmetric and citation-based impact of the top 100 articles in Library and Information Studies (LIS) from the Dimensions.ai database, focusing on publications from 2015 to 2024. The study identified the articles with the highest Altmetric Attention Scores (AAS) and utilized Open Refine for data cleaning and Microsoft Excel for analysis, including correlation assessments. The findings revealed that X (formerly Twitter) was the primary social media platform influencing AAS, exhibiting a very strong positive correlation with AAS (r = 0.97) and a strong correlation with Bluesky (r = 0.81). Notably, the year 2018 was the most productive, contributing 18 articles to the top 100 list. However, AAS showed only weak correlations with traditional scholarly impact metrics such as Dimensions citations, Relative Citation Ratio (RCR), and Field Citation Ratio (FCR).
In conclusion, while the study highlights the significant role of social media in shaping the visibility of LIS research, it also underscores the limited relationship between altmetric scores and conventional citation metrics, suggesting a divergence in how research impact is measured across different platforms.
Introduction
The introduction highlights the challenges individuals face in keeping up with the vast amount of information generated daily in the digital age. With technological advancements facilitating the online dissemination of knowledge, tracking the relevance and impact of research has become increasingly complex. The Altmetric Attention Score (AAS) emerges as a significant tool for monitoring and displaying the attention that research outputs receive across various digital platforms, functioning as a complementary metric to traditional citation measures.
The AAS provides insights into the engagement with research by quantifying interactions such as readings, shares, and downloads, thereby reflecting the visibility and impact of research beyond academic citations. It aggregates data from diverse sources, including social media, news articles, and blogs, with each source weighted differently based on its influence. Consequently, a higher AAS score indicates greater online attention and engagement, offering a broader perspective on the dissemination and reception of scholarly work in contemporary digital environments.
Methods
In this study, the authors address the challenge of staying current with relevant publications in the information landscape by utilizing the Altmetric Attention Score (AAS) as a key indicator of user engagement and attention. The AAS functions similarly to traditional citation metrics, providing insights into the perceived usefulness of research outputs. To investigate patterns of engagement within the Library and Information Science field, a systematic methodology was employed, focusing on articles from the Dimensions.ai database categorized under Library and Information Studies.
The data collection process was restricted to articles published between 2015 and 2024, specifically selecting the top 100 articles with the highest AAS for detailed analysis. Data cleaning and analysis were conducted using Microsoft Excel and OpenRefine, which facilitated the creation of charts and tables, as well as the correlation of data points. This methodological approach aims to elucidate trends in user attention and engagement with scholarly outputs in the specified field.
Discussion
In this study, the Altmetric Attention Score (AAS) was analyzed to understand its relationship with social media engagement and scholarly impact within the field of Library and Information Science (LIS). The findings indicate that the social media platform X (formerly Twitter) is the predominant source for referencing LIS articles, contributing a staggering 173,988 mentions, which strongly correlates with AAS (correlation coefficient of 0.97). This supports the first two hypotheses, confirming that X is the leading contributor to AAS and that a positive correlation exists between X and overall AAS for LIS articles.
However, the study found only weak correlations between AAS and traditional scholarly impact indicators such as Dimensions citations, Relative Citation Ratio (RCR), and Field Citation Ratio (FCR), leading to the rejection of the third hypothesis that posited a negative correlation between AAS and these metrics. Notably, while 2018 emerged as the most productive year for high AAS-scoring articles, it did not correlate with the highest citation counts, suggesting that AAS and traditional citation metrics may reflect different aspects of research impact. Overall, the research highlights the significant role of social media in enhancing the visibility of LIS publications while questioning the direct relationship between online attention and scholarly citations.