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Social network: se fossero una rete a servizio della ricerca?

Reti| Articolo di Giulia Annovi

Si adattano perfettamente alla filosofia della ricerca, improntata sulla collaborazione e sulla condivisione delle nuove scoperte, al fine di raggiungere una maggiore conoscenza, e con la loro tipica impostazione a rete, composta da nodi (le persone) e collegamenti (le loro relazioni), hanno fatto il loro ingresso nel mondo accademico. Forse un po’ timidamente e con un certo ritardo rispetto ad altri ambiti, però ora la riflessione è avviata definitivamente perché, come ha detto Bornmann1, i social network potrebbero essere il metro attraverso cui misurare chi conta davvero nel mondo della ricerca.

I social network offrono la possibilità di introdurre nuove chiavi tassonomiche. Mettendo in relazione lo scienziato con altre persone, consentono di soppesare l’impatto della sua ricerca sulla società. Le previsioni di Cronin2 si sono avverate, perché i social network sono stati per la ricerca una vera e propria “rivoluzione di velluto”, dando la possibilità alla scienza di diventare più aperta e pronta alla condivisione proprio grazie a questi nuovi mezzi3.

Finora i social network sono stati considerati dal mondo accademico e dai ricercatori soprattutto uno strumento per veicolare i propri risultati alla comunità e per darsi visibilità4 (figura 1).

Le nuove metriche sono già entrate in uso: i così detti altmetrics sono una famiglia di indicatori volta proprio a misurare l’impatto sul web della produzione scientifica, ossia il grado di condivisione e il volume della discussione generato in seguito alla pubblicazione di un paper. Sebbene stiano assumendo sempre più importanza, affiancandosi a indicatori bibliometrici tradizionali, non riescono a convincere proprio tutti. Secondo alcuni sono metriche che misurano non tanto l’impatto, quanto l’attenzione e la popolarità56.

Esistono almeno 40 network per favorire la collaborazione nell’ambito della ricerca. Vari sono i servizi offerti ai ricercatori. C’è la possibilità di fare reti pubbliche o private e di condividere link, considerazioni personali e aggiornamenti, come nei social più tradizionali.

Se Facebook, LinkedIn e Google+ sono preferiti per comunicare con il pubblico, i social network dedicati alla ricerca (come ResearchGate, Academia.edu, VIVO, Mendeley, WeShareScience) vengono popolati per darsi visibilità accademica, trovare spunti e consigli, allacciare collaborazioni, salvare ricerche attinenti al proprio campo (bookmarking collaborativo) e creare community con interessi ben definiti.

È così che l’impressum sulle piattaforme social diventa un modo per costruirsi la propria identità accademica e per accumulare un capitale sociale utile per la carriera futura7. È un nuovo metro di giudizio che sembrerebbe offrire possibilità per tutti, ma che non è così come appare. Sui social media contano l’età, la posizione raggiunta nell’ambito accademico, il genere, le discipline, la lingua con cui si comunica, con l’inglese sempre dominante.

Secondo alcuni8, la percezione di credibilità dei social media varia con l’età. I ricercatori più giovani hanno percezioni più positive rispetto ai più anziani. Con l’età cambia però anche la posizione accademica occupata. Può quindi accadere che i professori associati siano più attivi rispetto agli ordinari9. Ancora non si sa però quanto questi fattori possano ribaltare le gerarchie tradizionali.

Viceversa, complice il fatto che mancano delle policy chiare nell’ambito accademico10, i dottorandi ne fanno un uso più timido, stando a quanto emerso dall’ultima ricerca dell’università di Aberdeen (figura 2). Spesso è anche la mancanza di preparazione che rende il ricercatore reticente nell’uso di simili piattaforme. Il problema è talmente sentito da spingere Mark Carrigan a scrivere la guida “Social media for Academics”, sottolineando così l’importanza di questo mezzo nel 21esimo secolo.

È possibile percepire la stessa discriminazione anche nel caso delle donne11. Sui social insomma sembrano comparire le stesse dinamiche che sono state rilevate nella vita reale12. Anche in Italia si sono accorti di queste dinamiche penalizzanti, tanto che nell’ambito del Festival della Scienza di Genova è stata presentata la banca dati delle (prime) 100 esperte nell’ambito delle STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics), per sostenere visibilità e favorire collaborazione. La stessa sorte delle donne cade sui paesi emergenti che hanno una popolarità inferiore o per mancato accesso alle piattaforme (come ad esempio in Cina) o per motivi linguistici13.

Occorre trasformare i social network da vetrina a relazione, se è vero che un maggior livello di collaborazione permette di raggiungere migliori risultati accademici14. Se il fattore limitante nel creare relazioni e collaborazioni può essere rappresentato da mezzi, qualità personali e possibilità, potrebbe essere interessante introdurre uno strumento come Profiles RNS, un social network opensource dedicato agli scienziati e in grado di allacciare collegamenti tra le persone, che potremmo definire più oggettivi. Il software infatti cerca in diverse banche dati, ad esempio in PubMed, NIH EXPORTER O nel database dei brevetti statunitensi, per raccogliere informazioni riguardo al campo di appartenenza di ogni singolo ricercatore e alla sua rete di collaborazioni professionali. Usando dati temporali e geospaziali restituisce una visualizzazione del network che ruota intorno al ricercatore.

Creato da Griffin M. Weber, che è a capo del gruppo Knowledge Discovery & Management presso l’Harvard Medical School, il software riporta una mappa virtuale in cui compaiono i singoli ricercatori collegati con i loro coautori. Questa è una rete destinata ad espandersi, dato che il software è in grado di suggerire le future collaborazioni che potrebbero essere particolarmente proficue nonché  di accettare i suggerimenti inseriti dall’utente in prima persona sulla base dei sui interessi. Creare nuovi legami potrebbe essere la chiave per proseguire nella propria linea di ricerca, chiudendo quelle falle che in un qualche caso non consentono di fare progressi. Weber non sa chi viene prima, cioè se il network attrae più grant e più visibilità o viceversa se chi ha più pubblicazioni attrae più collaboratori e quindi è attorniato da una rete più vasta. Di certo la rete potrebbe essere l’occasione per conoscere nuovi partner. La struttura open del software diventa anche un’occasione per studiare le dinamiche che si instaurano tra gruppi e filoni di ricerca e questo si collega con il lavoro di Weber che è un analista dei social media. Weber non si è limitato a creare una rete accademica pensando unicamente agli avanzamenti della carriera.

Di fatto il maggiore impatto della ricerca sulla società si verifica nel momento dell’applicazione delle nuove scoperte. Collaborando con il NIH National Center for Biomedical Computing, Weber ha inserito nelle sue reti anche la clinica e i pazienti. È così che è stata progettata la piattaforma Informatics for Integrating Biology and the Bedside (i2b2), che crea una rete utile alla ricerca clinica. Spesso è complicato tradurre i risultati della ricerca genomica di base nella pratica clinica, perché manca il collegamento tra i risultati delle due discipline, così diverse ma così complementari.

Tradurre i dati della ricerca genetica nella clinica potrebbe significare lo sviluppo di una medicina sempre più personalizzata, capace di fare diagnosi e prognosi precise e di individuare terapie più mirate. Tutti i database i2b2, sparsi in diversi centri di ricerca americani ma tutti in grado di fare queste associazioni tra genoma e clinica, sono tra loro messi in relazione mediante

uno strumento capace di cercare e richiedere tali dati.

La piattaforma è in grado di individuare le ricerche già compiute, usando i dati provenienti dalla clinica, o di individuare pazienti per nuovi studi. Nuovamente vi è una chiara volontà di creare nuove collaborazioni e di condividere i risultati raggiunti.

Anche l’Europa si sta muovendo in tale direzione. Eatris (European advanced translational infrastructure) è una piattaforma dedicata alla medicina traslazionale, che vede la partecipazione di 12 Paesi e comprende circa ottanta istituti di eccellenza riuniti nella finalità di agevolare la trasformazione della ricerca in opportunità terapeutiche e di sviluppo. La medicina traslazionale è caratterizzata dalla multidisciplinarietà, una condizione che esige la collaborazione tra scienziati con diverse competenze.
Nell’infrastruttura creata da Eatris trovano spazio competenze in ambito medico, biologico e tecnologico.

Sulla scia di Eatris è stata inaugurata anche una piattaforma italiana, sostenuta dall’Istituto Superiore di Sanità. Iatris (Italian advanced traslational research infrastructure) è una rete di 16 istituzioni di eccellenza sul territorio nazionale, che mette in contatto esperti, team multidisciplinari, servizi e soluzioni, con lo scopo di tradurre i risultati della ricerca in strategie innovative volte alla prevenzione, alla diagnosi e al trattamento delle malattie di maggior impatto socioeconomico.

Del resto le proposte e gli sviluppi che stanno avanzando sono del tutto in linea con il report Arise II, dell’American Association for the Advancement of Science (AAAS), che spinge la scienza nella direzione di una sempre maggiore collaborazione tra scienziati e discipline.

Il prossimo step, secondo il rapporto, è creare “una rete, visualizzabile online, che possa rivelare legami inaspettati tra ricerche in campi e discipline differenti o che suggerisca lo spiegamento di nuove tecnologie, prestate da un campo all’altro. Tale rete ci darebbe l’opportunità di creare una nuova agenda di ricerca e potrebbe suggerire nuovi approcci di collaborazione”.

Sullo stesso argomento leggi anche 5 app per fare rete.

Giulia Annovi è datajournalist e comunicatrice scientifica. Dopo aver conseguito un PhD in Medicina Molecolare e Rigenerativa, ha ottenuto un master in giornalismo scientifico digitale presso la SISSA di Trieste. Scrive di salute e ambiente su diversi giornali italiani e, con l’oncologo Carmine Pinto, ha scritto il libro “Nella rete” per il Pensiero Scientifico Editore. Attualmente è coinvolta in un progetto di analisi delle conversazioni nei media digitali presso la SISSA di Trieste.

BIBLIOGRAFIA

  1. Bornmann L. Scientific Revolution in Scientometrics: the Broadening of Impact from Citation to Societal. In C. R. Sugimoto (Ed.), Theories of Informetrics and Scholarly Communication (pp. 347–359). Berlin: de Gruyter Mouton, 2016.
  2. Cronin B. The velvet revolution in scholarly communication. Keynote Address presented at the 2nd International Conference on Integrated Information, Budapest, Hungary, 2012.
  3. Nielsen M. Reinventing discovery: the new era of networked science. Princeton; NJ: Princeton Univ. Press, 2012.
  4. Van Noorden R. Online collaboration: Scientists and the social network. Nature, 512: 126– 129, 2014.
  5. Crotty D. Altmetrics: Finding Meaningful Needles in the Data Haystack. Serials Review, 40: 141–146, 2014.
  6. Sugimoto CR. Attention in not impact and other challanges for atlmetrics. Published online on 2015
  7. Veletsianos G., Kimmons R. Scholars and faculty members’ lived experiences in online social networks. The Internet and Higher Education, 16, 43–50, 2013.
  8. Nicholas D., Watkinson A., Volentine R., Allard S., Levine K., Tenopir C., Herman E. Trust and Authority in Scholarly Communications in the Light of the Digital Transition: setting the scene for a major study. Learned Publishing, 27: 121–134, 2014.
  9. Hoffmann C. P., Lutz C., Meckel M. A relational altmetric? Network centrality on ResearchGate as an indicator of scientific impact: Journal of the Association for Information Science and Technology. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2015.
  10. Pomerantz J., Hank C., Sugimoto, C. R. The State of Social Media Policies in Higher Education. PLOS ONE, 2015.
  11. Birkholz J. M., Seeber M., Holmberg K. Drivers of Higher Education Institutions’ visibility: A study of UK HEIs social media use vs. organizational characteristics. In Proceedings of the 2015 International Society for Scientometrics and Informetrics (pp. 502–513). Istanbul, Turkey, 2015.
  12. Seron C., Silbey SS., Cech e., Rubineau B. Persistence Is Cultural: Professional Socialization and the Reproduction of Sex Segregation Work and Occupations May, 43: 178-214, 2016.
  13. Alperin JP. Geographic variation in social media metrics: an analysis of Latin American journal articles. Aslib Journal of Information Management, 67: 289–304, 2015.
  14. Ronda-Pupo, G.A., Díaz-Contreras, C., Ronda-Velázquez, G. et al. The role of academic collaboration in the impact of Latin-American research on management. Scientometrics 102: 1435, 2015.

Last modified: 7 luglio 2017