Оценить влияние исследователя и результатов исследований поможет ряд инструментов.
Altmetric отслеживает онлайн-взаимодействие, чтобы показать, как и где исследованиями делятся, упоминают, рецензируют и читают в интернете. Альтметрики – это простой и эффективный способ понять, кто занимается исследованиями и что они пишут. Собранные альтметрические данные позволяют отслеживать что угодно, от статей до пакетов программного обеспечения, используя широкий спектр научных идентификаторов, которые устраняют шум традиционных инструментов измерения.
К сожалению, в настоящее время есть ограничения по предоставлению лицензий на размещение значков Altmetric. Тем не менее, оценить отдельные статьи можно на тех платформах, которые работают с Altmetric, например Dimensions.
Показатель внимания Altmetric – это взвешенный подсчет всего онлайн-внимания, которое Altmetric обнаружил для отдельных результатов исследования. Сюда входят упоминания в документах государственной политики и ссылки в Википедии, основных новостях, социальных сетях, блогах и т. д.
С помощью ResearchGate можно оценить влияние исследователя. Оценка исследовательского интереса (RI Score) – это удобный способ помочь ученому отслеживать влияние его исследований на научное сообщество. Оценка включает в себя прочтение уникальными участниками ResearchGate, рекомендации ResearchGate и цитирование (за исключением самоцитирования). Объединяя прочтения, рекомендации и цитаты, показатель исследовательского интереса представляет собой целостный показатель влияния исследований человека.
В своем профиле ученый может увидеть свой рейтинг, а также разбивку показателей, которые используются для его расчета. Также можно сравнить себя со своими коллегами, просмотрев свой процентильный рейтинг. При просмотре чужого профиля, также можно увидеть его оценку исследовательского интереса, что поможет вам понять влияние его исследований.
Оценку влияния исследования можно провести с помощью Google scholar, Semantic scholar и др.
Semantic Scholar выявляет цитаты, в которых цитируемая публикация оказывает существенное влияние на цитирующую публикацию, что облегчает понимание того, как публикации опираются друг на друга и связаны друг с другом. Влиятельные цитирования определяются с использованием модели машинного обучения, анализирующей ряд факторов, включая количество цитирований публикации и окружающий контекст для каждой из них.
ImpactStory – это веб-инструмент с открытым исходным кодом, предоставляющий альтернативные показатели. ImpactStory помогает исследователям измерять влияние результатов их исследований, включая журнальные статьи, сообщения в блогах, наборы данных и программное обеспечение.