Resumen de Are there biases in decisions to tweet on scientific papers? A plea for conducting an experimental Twitter study. Technical note

Lutz Bornmann, Robin Haunschild, Alexander Tekles

• español

  Los tweets se utilizan como métricas alternativas (altmétricas) para medir el impacto o la atención de la investigación. Sin embargo, los datos de Twitter solo se pueden usar para evaluar una investigación si los sesgos no influyen en la decisiones de tweetear. La existencia de sesgos solo puede investigarse razonablemente utilizando un diseño experimental con (pequeñas o marginales) modificaciones o manipulaciones controladas. En esta nota proponemos emprender un experimento para estudiar la decisión de los investigadores de tweetear sobre un artículo. Describimos el diseño de un estudio que podría permitir la investigación experimental de las decisiones de tweetear, incluidas las variaciones aleatorias y los mecanismos derivados teóricamente para explicar los resultados empíricos. El diseño del estudio que describimos se podría adaptar a otras redes sociales (p. ej., Facebook o ResearchGate). Este comentario pretende ser un alegato para usar un diseño experimental para investigar los sesgos en las decisiones de tweetear. A diferencia de las citas, los tweets tienen la ventaja de que se puede aplicar un enfoque experimental para investigar la decisión de los científicos de comunicarse sobre los papers.

• English

  Twitter data are used as alternative metrics (altmetrics) to measure the impact or attention of research. Tweets are used to communicate about papers. However, Twitter data can only be used for research evaluation purposes, if biases do not influence tweet decisions on papers. The existence of biases can only be reasonably investigated using an experimental design with controlled (marginal) manipulations. In this comment, we propose to undertake an experimental approach to study the decision of scientists to ‘tweet’ on a paper. We describe the design of a study that might allow the experimental investigation of tweet decisions including randomized variations and theoretically derived mechanisms for explaining the empirical results. The described study design should be adaptable to other social media platforms (e.g., Facebook or ResearchGate). This comment is intended to be a plea for using an experimental design to investigate biases in tweet decisions. It is an advantage of tweets –in contrast to citations– that an experimental approach can be applied to investigate the decision of scientists to communicate on papers.