Das letzte Jahrzehnt sah eine jährlich immer größer werdende Flut an publizierten wissenschaftlichen Fachbeiträgen. Gleichzeitig sind bei Informationsspezialisten und Wissenschaftlern immer größere Zweifel an der Korrektheit von klassischen Bewertungskennzahlen für die Forschungsqualität dieser Veröffentlichungen aufgekommen. Früher waren Indikatoren wie der Impact Factor (Einflussfaktor) oder die Zitierungshäufigkeit äußerst hilfreich für Bibliothekare, um Inhalte qualitativ filtern zu können oder hochwertige Zeitschriften für ihre Sammlungen auszuwählen. In unserer schnelllebigen Zeit, mit einem ständig steigenden Strom an neuen wissenschaftlichen Veröffentlichungen, zeigen sich nun aber verschiedene Schwächen bei diesen Kennzahlen. Problematisch ist z.B. die Anwendung dieser traditionellen Indikatoren bei nicht-klassischen wissenschaftlichen Publikationsformen, wie Arbeitspapiere, Forschungsberichte, Datensätze oder Konferenzvorträge. Schwierigkeiten bereiten auch die auf Open Access-Plattformen wie PLoS und Sage Open publizierten Fachartikel. Dort werden an einem einzigen Tag mehr Artikel veröffentlicht als in mancher bekannten Zeitschrift in einem ganzen Jahr. Eine Lösung für diese Herausforderungen bieten möglicherweise die sogenannten Altimetrics. Ob Altimetrics wirklich eine bessere Alternative darstellen, um die Qualität und Popularität von wissenschaftlicher Forschung zu messen, wird in diesem Beitrag zu klären versucht.

Altimetrics selbst ist vielleicht ein etwas ungünstig gewählter Ausdruck, da der englische Begriff “Altimetric” eigentlich für “Höhe” steht. Das “Alt” in “Alt-imetrics” steht aber für “Alternative”, und bedeutet also: ein alternativer Ansatz zur Messung der Forschungsqualität. Bei Altimetrics werden auch statistische Webkennziffern berücksichtigt, wie die Anzahl von Shares, Downloads, Kommentaren oder die Nennungen in sozialen Medien. Diese Werte werden aber eben nicht nur für klassische Wissenschaftsjournale erhoben, sondern für alle Arten von Publikationsformen, wie z.B. graue Literatur, Blogs oder Datenbestände.

Es gibt u.a. folgende Arten und Beispiele für Altimetrics:

Shares, d.h. öffentliche Posts, um Nachrichten zu Forschungsartikeln und …