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DOI:10.13663/j.cnki.lj.2015.08.016 1 Altmetrics的背景与特点 随着数字技术的变革，数字科研环境的成熟，越来越多的科学家利用网络技术来进行学术交流和开展科研活动，并产生新的数字化学术成果。在线文献管理软件Zotero和Mendeley分别宣称它们拥有超过四千万条文献数据，这比美国最大的医学权威文献数据库PubMed的文献还要多[1]。此外，还有很多学者利用Twitter、博客等社交网络进行学术交流。如何追踪和衡量数字科研环境下这些学术活动的影响力成为学术界关注的焦点。Altmetrics(Alternative Metrics的缩写)就是在这样的背景产生的。“Altmetrics”这个词是北卡罗来纳州大学教堂山分校的图书情报博士生Priem Jason于2010年在其Twitter上提出的[2]。目前国内外对这个词并没有一个统一的定义，国内学者对这个词的中文翻译也不统一，邱均平、顾立平等人译为替代计量[3-4]，由庆斌等译为补充计量[5]，刘春丽译为选择性计量[6]，武夷山[7]译为社媒影响计量等，为了避免歧义，本文不进行翻译。 Altmetrics是一个衡量学术研究影响力的新途径，它扩展了传统意义上对学术影响力的理解，为学术研究的影响力提供了一个新的视角。传统意义上被经常用来衡量学术研究影响力的指标是引用次数，如文献或作者的被引频次、期刊影响因子等。基于引文的评价机制存在很多问题：如时间滞后、自引、负面引用等，并不能全面反映学术研究的影响力。Altmetrics指标所反映的影响力不仅包括引用次数，还包括被其他社交平台的收藏、分享、提及等行为所反映的影响力。学者在社交平台上对文献的操作更能反映学术研究的真实状态，因为越来越多的学者利用网络社交平台来组织管理文献并进行学术交流[8-11]。 研究表明文献的Altmetrics指标与文献的被引频次具有相关性，Altmetrics指标能够较早地有效地显示文献的影响力[12-13]。文献被博客引用的次数越多，其在期刊文献中被引用的次数就越多，这就说明博客引用等使用数据可以作为Altmetrics指标的可靠数据来源[14]。 相对于传统的基于引文分析的评价机制，Altmetrics拥有四个优点[8]： (1)能够更加精确地理解影响力：Altmetrics指标不仅能计量学术研究被引用的次数，而且还能计量学术研究被阅读、被下载、被讨论、被收藏、被推荐、被分享等行为的次数。 (2)能够及时计量影响力：Altmetrics指标可以按照天来计算影响力并且在学术成果发表时就可以追踪成果的影响力，而不像被引频次，需要半年甚至一年后才能开始计算影响力。 (3)能够对数字学术成果进行计量：传统的基于引文的评价指标主要针对的是期刊论文，针对书籍进行引文评价的非常少。基于引文的评价指标无法对新形式的学术成果进行影响力评价，如数据集、软件、视频、在线课程、报告、课件等。Altmetrics指标可以做到这点，它可以衡量纯数字学术成果的影响力，扩展了评价对象的范围。 (4)能够计量不同来源的影响力：Altmetrics指标评价的影响力不仅来自学术界的学者，而且还包括一线的实践者、普通教师以及广大的普通读者。Altmetrics指标都可以对这些不同来源的影响力进行计量，拓展了评价来源渠道的范围，具有广泛性的特点。 2 Altmetrics工具介绍 Altmetrics引领了对学术研究新评价方法的变革，为新数字环境下学术评价的研究注入了活力，但是目前对于Altmetrics指标的计算方法和数据来源还没有统一的认识和标准。自从Altmetrics指标被提出来以后，出现了多个工具来计算并展示Altmetrics值，如表1所示。
其中比较常用的Altmetrics工具主要是ImpactStory、Altmetric.con、Plum Ahalytics、PLOS等，其他的工具的功能较弱，只集中于Altmetrics的小部分功能，有的工具甚至已经停止维护，所以这些工具不在本文的讨论范围之内。本文主要讨论前四个主要的Altmetrics计量工具的比较研究。这里需要注意的是，Altmetric.com是一个计量Altmetrics的商业化的公司，只是Altmetrics工具的一种，并不是一个权威的标准的Altmetrics计量工具。 3 Altmetrics工具比较 本文从影响力指标分类、计量对象、开放性等方面对ImpactStory、Altmetric.com、Plum Analytics、PLOS四个主流的Altmetrics工具进行比较分析，并总结其各自的优势和劣势。 3.1 影响力指标分类 Altmetrics主要目的是衡量学术研究在数字环境中的影响力，它扩展了传统意义基于引文的影响力的定义，能够全面反映学术研究在网络数字环境下的影响力。Altmetrics影响力指标分类是指对网络环境下不同的方面利用学术成果的行为进行归类，这些类别反映了学术成果影响力的不同方面。Altmetrics就是通过计算学术交流过程中有关学术成果的利用情况来衡量影响力的。由于目前对于Altmetrics指标计算没有统一的标准[15]，因此不同Altmetrics工具的影响力分类指标具有不同的特点： (1)Altmetric.com影响力指标分类 Altmetric.com将影响力指标分为四类[16]：①社交媒体影响力；②在线文献管理软件的下载数据；③主流新闻媒体的数据；④出版商的下载数据。每个分类下面的具体计算指标如表2所示。Altmetric.com为不同来源的计量指标分配不同的权重，然后通过一定的算法将所有的计量指标的值聚合为一个数值，称为Altmetric score[17-18]。通过这个Altmetric分值来反映评价对象的影响力，在显示这个分值的同时，用一个带颜色的圈围绕这个数值，这个圆圈上的不同颜色分别表示不同的计量指标。目前Altmetric分值主要由前三个分类的计量指标组成，出版商的下载数据并没有加权计算到分值中。所以，Altmetric分值主要体现评价对象在社交媒体上的热度，而不能体现评价对象的质量。
(2)Plum Analytics影响力指标分类 Plum Analytics的影响力指标主要分为五类[19]：①使用影响力；②捕获影响力；③提及影响力；④社交媒体影响力；⑤引文影响力。每个分类下包含的具体计量指标如表3所示。从表3可以看出，Plum Analytics所计算的影响力比较全面，能够反映学术成果在这五个方面的影响力，如Usage分类中包含了文献传递和馆际互借的数量，这是其他计量工具指标中所没有的。这五个分类也能较好地覆盖目前网络上利用学术成果的各种情形，并且每个分类下的计量指标分布比较广泛，数据来源渠道也较多，能够综合地诠释学术研究在网络环境下的影响力。
(3)PLOS的Ariticle-Level Metrics(ALMs，文献级别计量)计量指标 PLOS的Altmetrics计量指标主要针对PLOS出版的文献，因此也称为文献级别的计量指标(Article-Level Metrics，ALMs)。PLOS的ALMs指标主要分为五大类[20]：①使用影响力；②引文影响力；③社交网络影响力；④博客和网络媒体的影响力；⑤PLOS的影响力。每类的具体计量指标如表4所示。虽然PLOS的计量指标相对较少，但是每个计量指标的数据来源渠道比较权威且被广泛使用。
(4)ImpactStory的影响力指标分类 ImpactStory的影响力指标也可以分为五类[21]，如表5所示。与Plum Analytics类似，ImpactStory所计算的指标也较全面，能够全面反映评价对象在数字环境下的影响力。但是ImpactStory计量指标的数据来源不如Plum Analytics广泛，ImpactStory并不包含文献传递和馆际互借的数据。与Plum Analytics不同的是，ImpactStory公布了所有数据的来源并定义了其计算方式。
3.2 计量对象 Altmetrics计量的优势之一就是能够对纯数字学术成果进行影响力计量，因此能够对非期刊文献进行计量是衡量Altmetrics工具的一个重要指标。从相关文献资料来看，Plum Analytics能够计量的对象最为广泛[19]，包括articles、blog posts，book chapters、books、cases、clinical trials、conference papers、datasets，figures、grants、interviews、letters、media、patents、posters、presentations、source code、theses/dissertations、videos、web pages等。其次是ImpactStory工具，它能够对articles、datasets、software、slides等成果进行计量。Altmetric.com和PLOS计量工具主要是针对期刊文献进行影响力评价。 3.3 开放性 这四个Altmetrics计量工具中开放性最好的是PLOS和ImpactStory。PLOS不仅免费开放其API，而且将其所有的数据都进行开放，任何人都可以下载其所有文献的Altmetrics数据并进行深入研究，此外PLOS还提供了如何使用PLOS API的详细文档、代码和使用案例。ImpaetStory同样提供免费的API服务，而且还将其所有的计量数据和代码进行了开放。但是ImpactStory在2014年7月之前提供的计量服务是免费的，7月份之后，ImpactStory提供的作者影响力档案服务需要收费，每月5美元[22]。Plum Analytics和Altmetric.com则是需要付费的才能使用其提供的服务。不过，Altmetric.com提供的API服务在非商业用途的情况下是免费的，并且其面向机构开展的Altmetrics计量对图书馆员也是免费的。 3.4 四个工具的特点总结 通过上面的分析发现每个Altmetrics工具都有其优点和缺点，没有一个工具能够提供全面的、权威的、统一的Altmetrics计量指标，也许这跟Altmetrics的发展不成熟有关。从最早提出“Altmetrics”一词(2010年)到目前才将近五年的时间，Altmetrics的研究还处于初期发展阶段，但是Altmetrics的未来发展前景将不可小觑，因为其被认为是未来数字环境下衡量学术研究的发展方向。传统的引文评价方法从提出到统一标准和被广泛接受用了二十多年的时间，Altmetrics也需要更多的时间来证明其价值。为了更好地理解这四个Altmetrics计量工具的特点，笔者用一张表格分别列出了各自的优势和劣势，如表6所示。
4 图书馆利用Altmetrics开展服务的方式 随着Altmetrics影响力的扩大，越来越多的出版社和研究人员使用Altmetrics指标来评价其学术研究的影响力。图书馆作为数字资源利用和评价的重要组成部分，需要密切关注新评价方式Altmetrics的发展趋势，积极将Altmetrics评价方法引入到图书馆关于影响力评价的工作中去，为图书馆的品牌价值注入新的元素。 4.1 Altmetrics在机构知识库中的运用 除了永久保存机构的学术成果之外，机构知识库的另一重要功能就是扩大机构学术成果的影响力。Altmetrics这一指标正与机构知识库扩展学术成果影响力的功能需求相吻合，因此很多的机构知识库将Altmetrics指标加入到机构知识库中。目前，反映机构知识库中学术成果影响力的主要是使用统计指标，如下载次数和点击次数。Altmetrics指标的加入能够进一步体现机构知识库中学术成果的影响力，能够对现有统计指标进行有效地补充，从而吸引和促使更多的学者访问机构知识库并向机构知识库中提交学术成果，维持机构知识库的可持续发展[23-24]。匹兹堡大学与Plum Analytics合作[25]，在其机构知识库中嵌入Altmetrics指标。Plum Analytics指标显示在每篇文献的下方，并详细列出该文献被Plum Analyties数据源所统计到的数值，让读者对该文献的影响力数据一目了然。此外，英国的华威大学[26]和澳大利亚的昆士兰大学[27]则将Altmetric.com的指标嵌入到其机构知识库中。 4.2 Altmetrics在知识发现系统中的运用 知识发现系统是Altmetrics指标在图书馆中应用的另一种方式。知识发现系统是图书馆自动化系统之后又一被广泛采用的系统，被定义为读者利用图书馆检索学术资源的第一入口，在图书馆提供的服务中扮演重要的角色。知识发现系统是一个基于元数据仓储的检索引擎。随着数字资源的增多，知识发现系统的检索结果也越来越庞大，从这庞大数量的检索结果中筛选出有效的相关论文是知识发现系统亟待解决的问题，而Altmetrics为解决这一问题带来了新的思路。通过将Altmetrics指标融入知识发现系统中的检索结果排序、分面检索、文献详细信息页面等措施，让知识发现的结果更加符合读者的检索需求，为用户筛选文献提供更多的选择。ExLibris的知识发现系统Primo与Altmetric.com进行合作[28]，将Altmetric.oom的指标集成到Primo系统中，为用户提供更加全面的影响力指标。2014年Plum Analytics被数据库商EBSCO收购[29]，Plum Analytics将整合来自EBSCO的文献使用数据到其Altmetrics指标中，下一步EBSCO也将整合Plum Analytics的指标到其知识发现服务平台中去。 (收稿日期：2014-08-28)
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