La credibilità di ogni nuovo contributo scientifico dipende dal suo impatto sulla comunità scientifica. Per approfondire il concetto di impatto in ambito scientifico andare alla pagina Webometria.

I sociologi Bruno Latour e Steve Woolgar (1986) hanno studiato la credibilità scientifica elaborando un modello denominato "Cycle of credit" (figura a fianco), che mostra le due componenti (epistemologica ed economica) dell'attività scientifica.

In questo modello l'obiettivo dell'attività di marketing degli investitori scientifici (Istituti di ricerca, Editori, Produttori) è quello di accelerare la "conversione" della credibilità (di una istituzione scientifica, di un autore, di un libro, di una rivista, ecc) in capitale economico che consenta di sostenere e ripercorrere il ciclo. Questo modello appartiene al mondo scientifico tradizionale delle scienze dure, nel quale la revisione tra pari (peer review) avviene ex-ante ed è impossibile pubblicare qualcosa senza essere stati sottoposti a valutazione preliminare.

Nel mondo dell'editoria digitale Open Access, il modello tradizionale è stato fortemente modificato: il meccanismo di revisione è diventato aperto, dialogico e meno autoreferenziale (valutazione aperta anche ai non accademici). Questo nuovo modello è in evoluzione e attualmente presenta aspetti controversi riguardo alla qualità del meccanismo di revisione. Per approfondire andare alla pagina Peer Review.

Nel modello del cycle of credit di Latour-Woolgar si possono individuare quattro fasi iterative:

• Ogni autore cerca di trasformare l'oggetto dei suoi interessi scientifici (o di quelli dell'istituto di ricerca per il quale lavora) in articoli scientifici da sottoporre alla peer-review e alla pubblicazione
  

• La pubblicazione degli articoli/studi ne consente la diffusione a un pubblico  di studiosi più ampio dei pochi che  hanno condotto la peer-review
  

• Il Capitale scientifico accumulato da un autore dipende dal riconoscimento dell'ambiente scientifico e si misura con il numero di citazioni ricevute
  

• Se l'autore riesce a convertire  il suo capitale scientifico in maggiore autorevolezza all'interno del suo istituto di ricerca, per effetto di investimenti generati dalle sue  ricerche, il ciclo viene ripercorso con nuovi studi, altrimenti egli può decidere di abbandonare il ciclo dedicandosi all'insegnamento universitario
  

I processi di valutazione della credibilità con metodi bibliometrici, applicati inizialmente solo alle scienze dure (il cosiddetto settore delle pubblicazioni STM: Scientific, Technical, Medical), sembravano inapplicabili alle scienze umane (sociologia, linguistica, arte, ecc). L'avvento della webometrica e delle metodologie rivolte al mondo Open Access consente invece, anche per le scienze umane, l'analisi statistica dei dati di uso da parte dei lettori (clickstream) in alternativa alla tradizionale analisi citazionale. Un esempio è mostrato nella mappa di Bollen, tratta dall'articolo in bibliografia.
L'articolo in questione fornisce un'interessante messe di dati sulla sua visualizzazione/citazione/ download, che mostrano le potenzialità della webometrica nel valutare l'impatto che l'articolo ha avuto sul pubblico dei lettori. Dati aggiornati possono essere visualizzati qui.
La tabella nel box a fianco è invece tratta dall'articolo di A.De Robbio citato in bibliografia.

L'Institute of Science Index propose, nel tempo, vari indici di misurazione delle citazioni, tra i quali:

• Science Citation Information (SCI)
  

• Social Science Citation Information (SSCI)

• Arts & Humanities Citation Information (AHCI)
  

• Engineering Index (EI)

• Electronic Social and Science Citation Index (ESSCI) che tratta le riviste online
  

Alcuni indicatori innovativi basati sul Web:

• Ranking Web of Universities (Composite WIF)
  

• Scimago Journal Rank (SJR)
• Eigenfactor (EI)

• Indice di Hirsch (H-Index)
  

• Indice di Egghe (G-Index)
• Usage Factor (UF)

• Bruno Latour, Steve Woolgar (1986), Laboratory Life: The social construction of scientific fact (pp.198-208) - Princeton University Press  
  

• Antonella De Robbio (2009), L'Open Access come strategia per la valutazione delle produzioni intellettuali

• A.Noruzi (2006), The Web Impact Factor: A Critical Review - The Electronic Library
  

• J.Priem, P.Groth, D.Taraborelli (2012) - The Altmetrics Collection - PlosOne
• A.Figà Talamanca (2012) - L’Impact Factor nella valutazione della ricerca e nello sviluppo dell’editoria scientifica - Roars

• Publish or Perish User's Manual
  

• J.Bollen H.Van de Sompel, A.Hagberg, L.Bettencourt, R.Chute, M.A.Rodriguez, L.Balakireva (2009), Clickstream Data Yields High-Resolution Maps of Science - PlosOne
  

• Rob Johnston (2000), Developing a Taxonomy of Intelligence Analysis Variables (PDF)

• Richard Paul, Linda Elder (2003), A miniature guide to scientific thinking (PDF)

• Francesco Vaccarino (2015), Il ricercatore che svela le frodi scientifiche: “Ma i nostri anticorpi funzionano” - La Stampa
  

• Telmo Pievani (2016), I buoni e i cattivi nella scienza - Micromega
  

• Valutare un documento scientifico
  

• Analisi Quantitativa
• Analisi Qualitativa
• Webometria
• Peer Review
• Ignoranza indotta

Pagina aggiornata il 5 maggio 2020