Por José Luis García Boyé[i]
Secretario Técnico de RIED
Palabras clave: RIED, altmetrics, IA-métricas, impacto científico, evaluación de la investigación, ciencia abierta, educación
Durante décadas, la medición del impacto académico se ha basado sobre todo en indicadores bibliométricos como el factor de impacto (FI) de las revistas y el índice h. Aunque útiles para la gestión institucional, estos instrumentos han sido cuestionados por reproducir sesgos disciplinares y desviar los incentivos hacia estrategias cuantitativas de publicación, tal como denuncia la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación (DORA, 2012).
La expansión de la ciencia abierta y la digitalización de la comunicación científica han puesto de relieve la necesidad de métricas más ágiles, diversas y contextualizadas, capaces de capturar la interacción con públicos no académicos y el uso de la investigación en políticas públicas (Priem et al., 2010). A partir de esta idea surgieron primero las altmetrics y, más recientemente, las IA-métricas, que emplean procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para evaluar no solo la atención recibida, sino también la calidad interna y la reutilización algorítmica del conocimiento (Urs, 2025).
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