På grund av den ökande mängden vetenskapligt arbete och de typiska förseningarna i publiceringen är det en enorm utmaning att snabbt bedöma effekterna av vetenskapligt arbete. För att möta denna utmaning kan en lösning vara att skapa och upptäcka innovativa indikatorer. Målet med denna uppsats är att undersöka om Facebook gillar opublicerade manuskript som laddas upp till Internet kan användas som en tidig indikator på den framtida effekten av det vetenskapliga arbetet. För att ta itu med vår forskningsfråga jämförde vi Facebook gillar för manuskript uppladdade till Harvard Business School hemsida (Studie 1) och bioRxiv webbplats (Studie 2) med traditionella impact indicators (tidskrift artikel citeringar, Impact Factor, Immediacy Index) för de manuskript som har publicerats som en tidskriftsartikel. Även om Facebook inte är baserat på vårt fullständiga urval av Studie 1 (N = 170), förutsäger Facebook inte traditionella effektindikatorer, för manuskript med en eller flera Facebook likes (n = 95), visar våra resultat att ju mer Facebook gillar ett manuskript tar emot, desto fler tidskriftshänvisningar manuskriptet får. I ytterligare analyser (som vi kategoriserade manuskripten som psykologiska och icke-psykologiska manuskript) fann vi att den betydande förutsägelsen av citeringar härrör från de psykologiska och inte de icke-psykologiska manuskripten. I Studie 2 konstaterade vi att Facebook gillar (N = 270) och icke-noll Facebook gillar (n = 84) inte förutsäga traditionella effektindikatorer. Sammantaget tyder våra resultat på en tvärvetenskaplig skillnad i det prediktiva värdet av Facebook gillar, enligt vilket Facebook gillar att bara förutsäga citeringar inom det psykologiska området men inte inom det icke-psykologiska området eller inom biovetenskap. Vårt dokument bidrar till att förstå möjligheterna och begränsningarna i användningen av sociala medieindikatorer som potentiella tidiga indikatorer på effekterna av vetenskapligt arbete.
REF studerade opublicerade vetenskapliga artiklar som fick gillar i Facebook som en tidig indikator för att förutsäga effekterna av vetenskapligt arbete.
I Like, I Cite? Do Facebook Likes Predict the Impact of Scientific Work?
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}