Visibilidade social e influência acadêmica

A pergunta sobre o que faz um trabalho científico ser relevante sempre foi mais difícil do que a resposta oferecida pela avaliação acadêmica. Durante décadas, essa resposta foi delegada a um conjunto estreito de medidas, entre as quais o número de citações recebidas, o fator de impacto do periódico e o índice h do pesquisador. Tais instrumentos têm utilidade reconhecida, mas partem de uma premissa implícita segundo a qual o valor da pesquisa se esgota na conversa entre especialistas. Neylon e Wu (2009, p. 1) observam que as métricas de citação foram construídas para um mundo em que a comunicação científica era lenta, unidirecional e confinada a um público restrito, cenário que já não corresponde à prática contemporânea.

A consolidação da Web 2.0 deslocou parte da comunicação científica para ambientes abertos e interativos. Artigos passaram a ser compartilhados, comentados, salvos em gerenciadores de referências, citados em reportagens, debatidos em blogs e incorporados a documentos de política pública. Cada uma dessas ações deixa um vestígio rastreável, e é sobre esses vestígios que a altmetria se ocupa, termo cunhado por Priem et al. (2010) no manifesto que inaugurou o campo e que se institucionalizou como subcampo dos estudos métricos da informação (Vanti; Sanz-Casado, 2016, p. 351).

A bibliometria procura medir a influência da produção científica no ambiente acadêmico, enquanto a altmetria acompanha sua visibilidade e repercussão em diferentes espaços digitais e sociais (Barros, 2015, p. 19). As duas medidas observam dimensões distintas, o que explica tanto sua complementaridade quanto a frequência de mal-entendidos em torno de seu uso. Um artigo pode receber muitas citações acadêmicas e ter pouca repercussão pública, assim como pode alcançar grande visibilidade social sem apresentar elevado impacto científico. Nenhum dos dois conjuntos, isoladamente, mede a qualidade científica.

 

Origens e definições

A altmetria surgiu de uma insatisfação com os limites operacionais das métricas tradicionais. O manifesto de Priem et al. (2010) partia de uma constatação prática, a de que as métricas de citação são lentas. Uma obra pode levar anos para receber sua primeira citação, o que torna a avaliação por citação pouco útil para pesquisadores em início de carreira, para projetos recém-concluídos e para produtos que não sejam artigos, como conjuntos de dados, softwares, protocolos e pareceres técnicos. Piwowar (2013, p. 159) levou esse argumento às últimas consequências ao defender, na revista Nature, que a avaliação deveria valorizar todos os produtos da pesquisa, e não apenas o artigo como unidade final.

Há também uma razão histórica que ajuda a explicar o surgimento do campo. As métricas webométricas baseadas em contagem de hiperlinks entraram em crise quando os grandes motores de busca deixaram de oferecer consultas de link, o que inviabilizou a principal técnica então disponível (Vanti; Sanz-Casado, 2016, p. 350). A altmetria ocupou em parte esse vazio metodológico e deslocou o foco das ligações entre páginas para as interações entre pessoas e conteúdos.

O conceito permanece em disputa. Barcelos e Maricato (2023, p. 1), analisando 485 artigos publicados entre 2010 e 2020, concluíram que a altmetria ainda é imatura e difícil de definir e identificaram três perspectivas em seus conceitos, uma pragmática, voltada ao uso instrumental dos dados, uma genealógica, que situa a altmetria em relação à bibliometria, à cientometria e à webometria, e uma epistemológica, que discute o que o campo efetivamente conhece quando afirma medir impacto. A definição mais recorrente na literatura é a recuperada por Vanti e Sanz-Casado (2016, p. 351) a partir de Priem et al. (2012), segundo a qual a altmetria é “o estudo e uso de medidas de impacto com base nas atividades acadêmicas e em ferramentas e ambientes online”.

Parte dos autores trata a altmetria como subcampo da webometria e da cientometria, parte a apresenta como campo autônomo e há quem prefira o termo guarda-chuva, reconhecendo que sob essa etiqueta convivem medidas heterogêneas, cujos significados são dificilmente comparáveis entre si (Barcelos; Maricato, 2023, p. 13). A heterogeneidade não constitui um detalhe terminológico, pois explica por que a altmetria resiste à agregação em um único número e por que a agregação, quando ocorre, produz resultados problemáticos.

 

O que os indicadores altmétricos medem

Vanti e Sanz-Casado (2016, p. 353) organizam os indicadores altmétricos em três grandes grupos. O primeiro reúne as medidas de repercussão social, calculadas pelo número de menções ou citações online. O segundo reúne as medidas de uso, estimadas por downloads ou pela inclusão do trabalho em listas pessoais de referências. O terceiro reúne as medidas de qualidade percebida, derivadas de citações em sítios de avaliação por pares. Torres-Salinas, Cabezas-Clavijo e Jiménez-Contreras (2013, p. 53) propuseram taxonomia semelhante e enfatizaram a diversidade de plataformas e a necessidade de distinguir atenção de uso.

Os sinais altmétricos medem engajamento e não validação epistêmica. Um tweet pode expressar entusiasmo, crítica, ironia ou autopromoção, assim como um documento de política pública pode citar um artigo para contestá-lo. Bornmann (2014, p. 899) observa que, embora a altmetria ofereça pistas valiosas sobre o impacto social da pesquisa, o campo ainda carece de um arcabouço teórico consolidado que permita interpretar essas pistas com segurança. Holmberg (2014), em texto publicado no blog de impacto da London School of Economics, resume o argumento ao afirmar que a altmetria ajuda a localizar o que é interessante e popular e, em alguns casos, informa algo sobre a atenção do público geral, enquanto a significância da pesquisa continua dependendo da avaliação por pares.

 

Ferramentas e infraestrutura da atenção

Duas plataformas comerciais dominam o mercado e boa parte da literatura empírica, o Altmetric, da Digital Science, e o PlumX, da Plum Analytics, grupo Elsevier. O Altmetric calcula o Altmetric Attention Score, escore ponderado que agrega menções em notícias, blogs, redes sociais, documentos de política, patentes e plataformas de avaliação pós-publicação, com pesos diferentes para cada tipo de fonte (Altmetric, 2026). O PlumX distribui os sinais em cinco categorias, citações, uso, capturas, menções e mídia social, e deliberadamente não as soma em um único número (Elsevier, 2026).

A diferença de filosofia entre as duas ferramentas é relevante para a discussão proposta neste artigo. O PlumX parte do princípio de que categorias distintas de engajamento não devem ser somadas, enquanto o Altmetric assume o risco da agregação em troca de um indicador de leitura imediata. Robinson-García et al. (2014, p. 359), ao descreverem a arquitetura interna do Altmetric.com, alertaram que a plataforma reúne ao mesmo tempo uma base de dados, um conjunto de serviços e um conjunto de decisões metodológicas, e que essas decisões raramente são transparentes para o usuário final. Ortega (2018, p. 2123), ao comparar Altmetric, PlumX e Crossref Event Data, encontrou diferenças substanciais de cobertura e de confiabilidade entre provedores para os mesmos artigos, o que indica que um mesmo indicador pode variar conforme a fonte consultada.

O caso brasileiro ilustra como esses recursos chegam aos periódicos. O Boletim IBCCRIM, publicação mensal do Instituto Brasileiro de Ciências Criminais em circulação contínua desde 1993, mantém em suas páginas de artigo, um painel de métricas que integra o PlumX por meio do identificador persistente, ao lado de contadores internos de visualizações e downloads geridos pelo sistema editorial (IBCCRIM, 2026a). O editorial do volume 34, número 407, por exemplo, registrava 52 visualizações e 88 downloads na data de consulta, além do selo de métricas vinculado ao DOI (IBCCRIM, 2026b). O arranjo é modesto e ao mesmo tempo representativo, pois mostra um periódico jurídico de tradição impressa, com avaliação cega por pares e indexação em bases como DOAJ, Latindex e OpenAlex, incorporando indicadores de circulação digital sem abandonar os critérios editoriais que o orientaram.

A adoção desses recursos, contudo, esbarra em dificuldades técnicas que não podem ser ignoradas. Manhique et al. (2019, p. 527), ao analisarem periódicos brasileiros de Ciência da Informação indexados na BRAPCI, constataram que aproximadamente 80% dos títulos não possuíam identificadores persistentes, o que inviabilizava o rastreamento altmétrico de sua produção. Esse problema não se restringe à Ciência da Informação e também está presente no Direito. Sem DOI, metadados padronizados e integração com as plataformas de coleta, mesmo periódicos que publicam pesquisas relevantes acabam ficando à margem dos sistemas de mensuração altmétrica. Não se trata, portanto, apenas de avaliar a repercussão de uma publicação, mas de reconhecer que as condições para que essa repercussão seja identificada e medida são bastante desiguais entre periódicos, instituições e regiões.

No campo jurídico, essa discussão suscita a necessidade de desenvolver indicadores capazes de identificar e contabilizar as citações da produção acadêmica em decisões judiciais. A disponibilidade desses dados permitiria examinar em que medida o conhecimento produzido nas universidades e nos centros de pesquisa é incorporado à fundamentação das decisões, contribuindo para avaliar a aproximação ou o distanciamento entre a produção científica e a prática dos tribunais. A análise também poderia considerar a forma como essas referências são utilizadas, distinguindo citações de caráter ilustrativo daquelas que contribuem efetivamente para a construção dos fundamentos jurídicos adotados pelos julgadores. Com isso, seria possível incorporar à avaliação da produção científica uma dimensão ainda pouco explorada pelos indicadores bibliométricos e altmétricos tradicionais, relacionada à influência da pesquisa jurídica sobre a atividade jurisdicional. O desenvolvimento desse tipo de indicador exigiria, contudo, avanços na padronização das referências utilizadas nas decisões judiciais, na estruturação das bases de jurisprudência e na integração entre os sistemas de informação científica e os repositórios dos tribunais.

Bibliometria e altmetria, diferenças e complementaridade

A relação entre citações e métricas sociais tem sido investigada de forma intensiva, e o resultado mais consistente da literatura é a ausência de correlações fortes. Costas, Zahedi e Wouters (2015, p. 2003), comparando indicadores altmétricos e citações em perspectiva multidisciplinar, encontraram associações majoritariamente fracas, com exceções que variam conforme a área e a plataforma. Zahedi, Costas e Wouters (2014, p. 1491) mostraram que a presença de dados altmétricos é desigual entre disciplinas, com concentração de menções em artigos das ciências biomédicas e da vida e sub-representação das humanidades e das ciências sociais aplicadas. Hammarfelt (2014, p. 1419), ao investigar especificamente as humanidades, concluiu que a altmetria oferece informações úteis sobre circulação, mas que sua cobertura limitada impede usos avaliativos diretos.

O estudo de Thelwall et al. (2013, p. 6) combina otimismo e cautela. Ao comparar onze métricas altmétricas com citações em um grande conjunto de artigos indexados no PubMed, os autores encontraram evidência de associação para seis delas, tweets, publicações em murais do Facebook, destaques de pesquisa, menções em blogs, menções na mídia de massa e postagens em fóruns. Ao mesmo tempo, demonstraram que a cobertura de todas essas fontes, com exceção do X (Twitter), é baixa, abaixo de 20%, o que as torna úteis sobretudo para identificar artigos excepcionais e insuficientes como base universal de evidência. Os autores registraram ainda uma correlação negativa entre tweets e citações, explicada pelo crescimento do uso do X (Twitter) em ritmo superior à acumulação de citações, o que evidencia a temporalidade distinta das duas medidas.

Sugimoto et al. (2017, p. 2037), na revisão mais abrangente sobre uso acadêmico de mídias sociais e altmetria, identificam problemas estruturais do campo, entre eles a heterogeneidade de plataformas, a dependência de decisões comerciais das empresas que detêm os dados, a instabilidade das interfaces de programação e as dificuldades de interpretação dos sinais coletados. Haustein (2016, p. 413) reúne esses problemas sob a designação de grandes desafios da altmetria e os agrupa em heterogeneidade, qualidade dos dados e dependências, características que não devem ser lidas como obstáculos transitórios.

Se os dois indicadores medem dimensões distintas, nenhum deles é mais verdadeiro que o outro, e a escolha entre ambos depende da pergunta avaliativa. Para decisões sobre promoção acadêmica em uma área consolidada, a citação permanece o sinal mais estável. Para demonstrar que um relatório técnico influenciou uma política pública, a altmetria pode ser o único vestígio disponível. Araújo (2015, p. 78), discutindo o papel desses indicadores na gestão de periódicos, recupera a formulação segundo a qual a altmetria desponta como método complementar de mensurar a repercussão da produção científica e de monitorar a forma como artigos científicos se disseminam e são discutidos por pesquisadores e pelo público leigo imediatamente depois de sua divulgação. A ênfase no período imediatamente posterior à divulgação é decisiva para compreender o alcance do instrumento.

 

Limites, riscos e críticas

Algumas críticas merecem destaque. A primeira diz respeito à cobertura desigual. Barata (2019), analisando a ciência brasileira e latino-americana, demonstra que a altmetria, tal como operada por provedores anglófonos, não tem sido capaz de retratar a atenção que artigos científicos brasileiros recebem em redes sociais. A coleta privilegia conteúdo em inglês, a plataforma hegemônica no Brasil e na América Latina, o Facebook, é a que oferece menos dados acessíveis, e as coleções de blogs e veículos jornalísticos regionais monitoradas são escassas. O efeito é um viés sistemático que penaliza a ciência de países em desenvolvimento, de língua não inglesa e de relevância nacional ou regional.

A segunda crítica refere-se à opacidade algorítmica. Davis (2021) documentou que o Altmetric alterou discretamente sua explicação sobre o cálculo do Article Attention Score e reduziu em 75% o peso atribuído a menções no X (Twitter), sem comunicado, post em blog ou mensagem na própria plataforma. Ao reconstituir manualmente os escores de artigos conhecidos, o autor não conseguiu reproduzir os valores exibidos e concluiu que os escores são, na prática, difíceis de replicar. A resposta da empresa, segundo a qual o peso de um tweet varia entre 0,25 e 1 conforme o histórico do usuário, reforça o argumento de que se trata de um modelo cujos parâmetros não são publicamente verificáveis. Para a pesquisa científica, cuja legitimidade depende da reprodutibilidade, esse é um problema relevante.

A terceira crítica envolve o risco de manipulação, Holmberg (2014) formulou a questão ao perguntar onde termina a promoção legítima do próprio trabalho e começa a manipulação, se em uma menção, em cinco, em dez ou em mil publicações automatizadas. Robôs já existentes, criados para divulgar tudo o que se publica em determinado periódico, inflam indicadores sem intenção avaliativa. Caso a altmetria venha a ser usada para decisões de financiamento ou progressão, o incentivo à manipulação se torna evidente, e ainda não há pesquisa suficiente sobre como detectá-la.

A quarta crítica é conceitual e remete à distinção entre atenção e qualidade. Sugimoto et al. (2017, p. 2055) observam que parte da atenção online é capturada por títulos de efeito, temas polêmicos ou controvérsias públicas, e não por rigor metodológico. Fraumann (2018), ao investigar o uso da altmetria por agências de fomento, constatou que os entrevistados desconheciam largamente o conceito e que os próprios estudiosos recomendavam tratá-la como medida complementar às citações e, sobretudo, à avaliação por pares. No campo jurídico, Fradella (2025) mostra como a bibliometria é mal aplicada à produção jurídica, com contagens de citação que variam radicalmente conforme a base consultada, entre elas HeinOnline, Westlaw KeyCite, Google Scholar e Scopus, e alerta que a adoção acrítica de métricas desvaloriza sistematicamente a pesquisa jurídica, destacadamente, nas ciências criminais. Se o indicador tradicional é frágil nesse domínio, o acréscimo de um indicador de atenção digital exige cuidado ainda maior.

 

Implicações para a avaliação e boas práticas

As críticas apresentadas conduzem a uma postura de uso disciplinado. O Manifesto de Leiden, de Hicks et al. (2015, p. 430), oferece um quadro normativo útil, ainda que originalmente dirigido à bibliometria. As métricas devem apoiar e não substituir o julgamento qualitativo, a avaliação deve considerar a diversidade de missões e de áreas, os dados e os processos devem ser abertos e verificáveis, e os efeitos perversos dos indicadores precisam ser antecipados. Bornmann e Haunschild (2016, p. 529) aplicaram esses princípios à altmetria e concluíram que boa parte deles é transponível, o que significa que a altmetria herda as potencialidades e também as exigências de transparência da avaliação científica.

Para editores de periódicos, a adoção de identificadores persistentes e de metadados completos é condição de possibilidade do rastreamento, como demonstraram Manhique et al. (2019, p. 527) e, no contexto da Ciência da Informação brasileira, Borba e Caregnato (2021, p. 275), que encontraram grande variação de cobertura entre periódicos, com predomínio quase absoluto do Mendeley como fonte de dados altmétricos e percentuais de artigos com alguma menção entre 37,8% e 98,7%. Para pesquisadores, a leitura desagregada é preferível à leitura do escore, pois saber onde e por quem um trabalho foi mencionado informa mais do que saber quantas vezes. Para instituições e agências, a altmetria pode enriquecer relatórios de impacto social e de terceira missão, desde que acompanhada de interpretação contextual, como sugere a discussão sobre indicadores de impacto social das universidades (Dassoler, 2023). Para avaliadores, permanece a advertência de que nenhuma métrica, isolada, responde à pergunta sobre a qualidade da pesquisa.

 

Considerações finais

A altmetria trouxe ao debate sobre avaliação científica uma janela para a circulação da pesquisa para além dos muros da academia. Ao fazê-lo, expôs também as fragilidades de qualquer tentativa de converter atenção em valor, entre elas a cobertura desigual entre áreas, idiomas e regiões, a dependência de infraestruturas comerciais e de decisões algorítmicas pouco transparentes, a vulnerabilidade a manipulações e a distância conceitual entre ser notado e ser relevante.

A distinção proposta neste artigo, segundo a qual a bibliometria mede influência acadêmica e a altmetria acompanha visibilidade e repercussão social, indica que os dois conjuntos respondem a perguntas diferentes. Daí decorre a tese da complementaridade. Um artigo pode ter muitas citações e pouca repercussão pública, ou grande visibilidade social e impacto científico modesto, e nenhum dos dois indicadores, isoladamente, constitui medida direta da qualidade da pesquisa. O cenário mais defensável é o de uso combinado, desagregado e contextualizado, com a altmetria operando como sensor de circulação e a bibliometria como sensor de sedimentação acadêmica, ambos subordinados ao julgamento especializado.

A ciência nacional é majoritariamente de acesso aberto, o que amplia sua circulação potencial, mas a coleta altmétrica continua enviesada em favor do inglês, da plataforma X e dos grandes veículos anglófonos (Barata, 2019). Iniciativas como a ampliação dos estudos altmétricos na Ciência da Informação brasileira (Melo; Silveira, 2020, p. 1) indicam um movimento de apropriação gradual. O desafio das próximas décadas é sobretudo político, pois envolve decidir que tipo de visibilidade a comunidade científica deseja valorizar e com que cuidado pretende fazê-lo.

 

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Declaração de uso de ferramentas de inteligência artificial

Na preparação deste manuscrito, foram utilizadas as ferramentas de inteligência artificial generativa ChatGPT (OpenAI) e DeepSeek (DeepSeek AI), exclusivamente como apoio à revisão ortográfica e gramatical, à identificação e pesquisa de referências bibliográficas e à seleção de palavras-chave. As sugestões produzidas por essas ferramentas foram submetidas à revisão e validação humana. A concepção, a argumentação, a análise crítica e as conclusões do trabalho são de responsabilidade exclusiva do autor, que assume integralmente a responsabilidade pela originalidade, precisão e integridade científica do conteúdo apresentado.