Но сделали их популярнее
Ученые и научные коммуникаторы из Австралии, Великобритании, Канады и США каждый месяц публиковали в твиттере (ныне переименован в X) ссылки на свежие научные статьи по биологии, вышедшие в одиннадцати журналах, и затем сравнивали их показатели с показателями других свежих статей из тех же журналов: выяснилось, что статьи, упоминаемые в твиттере ученых с большим числом подписчиков, действительно привлекают больше внимания людей. Однако на частоту цитирования это влияет незначительно. Результаты опубликованы в PLoS One.
2 апреля отмечается Всемирный день информирования об аутизме, поэтому сегодня новости на N + 1 выходят с иллюстрациями от студентов «Антон тут рядом». Этот благотворительный фонд уже больше десяти лет помогает людям с расстройствами аутистического спектра в России
Несколько ранних исследований обнаружили, что чем чаще научная статья упоминается в соцсетях, тем больше у нее цитирований. Однако корреляция еще не указывает на причинно-следственную связь, и не было ясно, повышают ли упоминания количество цитирований, либо же важность некоторых статей сама по себе объясняет их популярность в соцсетях и одновременно высокую цитируемость. Кроме того, часть экспериментов, посвященных теме, предполагала очень активное освещение выбранных статей в соцсетях — а это редко происходит в обычной жизни.
Чтобы разобраться, как упоминания в соцсетях влияют на популярность и цитируемость научных статей, исследователи и научные коммуникаторы из Австралии, Великобритании, Канады и США под руководством Тревора Бранча (Trevor A. Branch) из Вашингтонского университета провели контролируемый эксперимент: примерно раз в месяц они случайным образом выбирали по пять свежих статей из одиннадцати рецензируемых журналов о биологических науках. Одиннадцать ученых (по одному на каждый журнал) публиковали ссылку на одну из пяти статей и краткий комментарий к ней в своем твиттере (тогда соцсеть еще не была переименована в X); остальные четыре статьи были нужны для контроля — их не освещали в твиттере. За все время эксперимента, который растянулся на 16 месяцев, ученые опубликовали в соцсети 110 статей (по 10 каждый).
Все одиннадцать ученых на момент начала эксперимента активно вели твиттер, и у большинства из них было больше пяти тысяч подписчиков. Авторы хотели выяснить, увеличится ли цитируемость и популярность статей, опубликованных в твиттере учеными с большим количеством подписчиков. Также они старались сделать эксперимент естественным, поэтому его участниками стали люди, которые и так время от времени публикуют в своих аккаунтах ссылки на различные исследования.
В день публикации очередной статьи в твиттере количество просмотров у этой статьи было в среднем в 3,9 раза выше, чем у контрольных статей. На следующий день статью все еще открывали чаще — в среднем в 2,6 раза, однако в последующие дни эта тенденция сохранялась не для всех журналов и статей, а если и сохранялась, эффект был не таким сильным. Оценки Altmetric для статей, опубликованных в твиттере, спустя месяц после публикации были на 68 процентов выше, чем для контрольных (p = 0,065), а спустя 3 года после публикации — на 81 процент выше (p = 0,004). В основном прирост показателей объяснялся приростом количества твитов, в которых упоминаются статьи (то есть другие пользователи соцсети тоже публиковали эти статьи чаще).
Что касается цитирований, освещенные в соцсети статьи действительно цитировались чаще: их показатели на Web of Science были выше в среднем на 7 процентов, а на Google Scholar — на 12 процентов. Однако эта разница не была статистически значимой (p = 0,258 и p = 0,157). Авторы отметили, что статистической мощности могло не хватить из-за небольшого количества статей, участвующих в эксперименте. Они подсчитали, что для обнаружения такой же достоверной разницы им потребовалось бы от 330 до 770 статей — а здесь их было всего 110.
Авторы пришли к выводу, что освещение научных статей в социальных сетях действительно увеличивает их популярность, но вряд ли сильно повышает цитируемость. Более правдоподобное объяснение того, что упоминания в соцсетях коррелируют с количеством цитирований, по мнению ученых, можно коротко сформулировать так: «хорошие статьи — это хорошо». Это значит, что важными статьями, которые чаще цитируются, с большой вероятностью будут чаще делиться и пользователи соцсетей — исследователи, научные коммуникаторы и все те, кого интересует наука.
Ранее исследователи выяснили, что с количеством цитирований научной статьи коррелирует число символов в ее заголовке: статьи с короткими заголовками цитируются немного лучше, чем с длинными.
Она работает на сервере с квотой и не разрешает изучать потенциальные лекарства
Компании Google DeepMind и Isomorphic Labs, принадлежащие Alphabet, представили AlphaFold 3 — новую версию модели на основе машинного обучения и диффузионной модели для предсказания точной структуры белков и их взаимодействий друг с другом и другими веществами. По заявлению разработчиков, она стала первой, превзошедшей по точности методы предсказания, основанные на физических свойствах молекул. Статья о модели принята для ускоренной публикации в Nature. Кроме того, о разработке рассказывают редакционные подкаст и статья, а также пресс-релизе Google.