Maricato, J. M. and Castro-Manso, B.L Caracterização das comunidades de atenção que interagem com artigos científicos no Twitter: análise altmétrica dos artigos de uma universidade brasileira., 2022 [Preprint]
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English abstract
This paper aims to understand the communities of attention about science on Twitter. Papers published by researchers at the University of Brasília, shared on twitter, were identified. The profile of twitter users who published the articles were classified into: type of profile (personal, institutional and character), profile category (social, academic and professional), occupation, field of work, geographical and institutional links. The output data mentioned on Twitter were downloaded from the Altmetric platform, and 3653 tweets that mentioned 877 papers from University of Brasília (UnB) underwent analysis. The data from users' accounts to identify their typologies were extracted from Twitter profiles, 2437 of which required manual categorization. Among the main results, we highlight the predominance of individuals' accounts in relation to those of organizations, with strong participation of members of academia; however, predominance of society in general in the posts stood out, with a relatively high presence of users who declare themselves as from the United States, as well as users linked to academic institutions, and also greater engagement of professionals in the area of Health Sciences and Medicine.
Portuguese abstract
O presente artigo tem o objetivo de compreender as comunidades de atenção sobre ciência no Twitter. Para tal, são analisados indicadores de artigos de pesquisadores da Universidade de Brasília, mencionados por usuários do Twitter, tais como: tipo de perfil (pessoal, institucional e personagem), categoria do perfil (social, acadêmico e profissional), profissão, campo de atuação, vínculos geográfico e institucional. Os dados de produção mencionados no Twitter foram baixados da plataforma Altmetric, sendo analisados 3653 tweets que mencionaram 877 artigos da UnB. Os dados das contas dos usuários para a identificação das suas tipologias foram extraídos dos perfis do Twitter, sendo categorizadas, manualmente, 2437 perfis. Dentre os principais resultados, destacam-se a predominância de contas de indivíduos em relação às de organizações, forte participação de membros da academia, porém, predominância da sociedade em geral nas postagens, relativamente alta presença de usuários que se declaram dos Estados Unidos, assim como usuários vinculados a instituições acadêmicas e, também, maior engajamento de profissionais da área das Ciências da Saúde e da Medicina.
Item type: | Preprint |
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Keywords: | altmetrics, social networks, University of Brasília, Twitter, science and society |
Subjects: | B. Information use and sociology of information > BB. Bibliometric methods |
Depositing user: | Dr João de Melo Maricato |
Date deposited: | 29 Jul 2022 20:27 |
Last modified: | 29 Jul 2022 20:27 |
URI: | http://hdl.handle.net/10760/43376 |
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