Introdução

Aavaliação do comportamento da ciência, em suas diversas modalidades, tem como finalidade proporcionar conhecimento sobre pesquisadores, grupos, instituições e países (^{Oliveira e Gracio, 2011: 16-28}). A análise de citações é uma das maneiras de avaliar o comportamento científico. A produção científica evolui com base em publicações anteriores, tornando as citações um importante meio de reconhecimento (^{Ajiferuke, Lu e Wolfram, 2010: 2086-96}). As análises de citações oferecem uma alternativa para compreender a disseminação e a apropriação de novos conhecimentos pelos pesquisadores. Indicadores de citação funcionam como ferramentas para examinar relações universais entre variáveis em uma estrutura de conhecimento (^{Moed, 2017}).

As descobertas publicadas no meio acadêmico podem ser utilizadas em novos estudos, portanto quando um pesquisador faz uso dessas descobertas eles a indicam por meio de uma citação formal. As citações indicam quando uma pesquisa fez uso do conteúdo de outra, assim a contagem de citações, ou seja, o número de citações que um estudo recebe, passa a ser utilizado como um indicador de impacto (^{Bornmann et al., 2008}). Nesse contexto, nota-se que a probabilidade de um estudo ser citado depende de diversos fatores, como tempo, área de pesquisa, periódicos, autor, leitor, disponibilidade de publicações e problemas técnicos (^{Bornmann e Daniel, 2008}).

A análise de citação não é capaz de incluir o impacto fora do sistema científico tradicional composto por livros, artigos científicos e outros. A própria janela de citação é o ciclo de vida da citação limitam as análises deste tipo, além disso pesquisadores que publicam online ou em outros formatos não se beneficiam realmente de métricas de dados baseadas em citações (^{D'Angelo e Russo, 2019}; ^{Zahedi, Costas e Wouters, 2014}). Com relação à janela de citação, um artigo pode demorar anos para ser citado, já que deve ser considerado que ele precisa ser lido, mencionado (citado) em pesquisas futuras, publicado e por fim, indexado, e só então a citação será contabilizada (^{Sud e Thelwall, 2014}). Segundo os autores, a web social permite que um artigo seja endossado publicamente, ou ao menos mencionado, assim que ele é publicado, tornando o processo quase que imediato.

Considerando o ambiente da web social e seus novos meios de comunicação, surge a necessidade de utilizar novas métricas para avaliar e auxiliar com as análises. Isso se dá, pelo fato de que as métricas tradicionais, comumente utilizadas no campo dos Estudos Métricos da Informação (EMI), geralmente relacionam-se a periódicos ou artigos. 'Novos' formatos como postagens em blogs, apresentações de slides, conjuntos de dados e outros que podem conter resultados de pesquisa significativos não são considerados (^{Galligan e Dyas-Correia, 2013}; ^{Delbianco, 2022}).

Assim, passam a ser sugeridas como novos instrumentos para avaliar o impacto e a influência entre pesquisadores e seus pares, métricas que consideram, por exemplo, o número de leitores, as tags, os comentários, os posts em blogs, os tweets. E é nesse contexto que, as métricas alternativas e a atenção online passam a ser preocupação do subcampo mais recente dos EMI, a altmetria ou 'Altmetrics' (^{Wouters e Costas, 2012}; ^{Delbianco, 2022}). ^{Zahedi, Costas e Wouters (2014)} pontuam que o ambiente web é uma fonte importante e rica para mensuração do impacto de publicações científicas. Ademais, possui grande potencial para suprir algumas das limitações das métricas tradicionalmente usadas na avaliação da pesquisa científica. De modo que o uso da altmetria pode ser encarado como um complemento às métricas de citação.

O termo 'Altmetrics' apareceu pela primeira vez em tweet feito pelo pesquisador Jason Priem em sua conta pessoal no Twitter no ano de 2010. No mesmo ano, ^{Priem, Groth, Taraborelli e Neylon (2010)} publicam o artigo "Altmetrics: A Manifesto", em que apresentam a altmetria como uma opção às métricas tradicionais de impacto, trabalhando com a informação científica em ambientes sociais. Os autores destacam nesse estudo que as principais métricas utilizadas, até então, para avaliar a ciência, como revisão por pares, contagem de citações e o Fator de Impacto (JIF), não estavam sendo suficientes para lidar com todos os canais de divulgação da informação, e a altmetria ampliaria a noção de impacto.

Assim sendo, a altmetria poderia, por exemplo, abordar o impacto do artigo em si e também seria capaz de mapear o impacto em ambientes mais sociais, o impacto de trabalhos influentes, mas não citados, e o impacto de fontes que não são revisadas por pares (^{Priem, Groth, Taraborelli e Neylon, 2010}). Sendo assim, nota-se a possibilidade de viabilizar a descoberta de novos insights com relação ao impacto em diversos formatos. Possui agilidade e dinamicidade em relação às métricas tradicionais. A avaliação do impacto de um determinado artigo pode ser feita quase que imediatamente por vários marcadores e conversas (^{Galligan e Dyas-Correia, 2013}).

Desde o estudo de ^{Priem, Groth, Taraborelli e Neylon (2010)} e ^{Priem, Groth, Taraborelli (2012)}, a relação entre o impacto no âmbito tradicional e no altmétrico já era discutida. Os autores inclusive alertam acerca das contagens de citação e do JIF, fazendo com que a relação entre indicadores bibliométricos tradicionais e os indicadores altmétricos ganhe espaço nos estudos acadêmicos. ^{Shema, Bar-Ilan e Thelwall (2015)} observaram que artigos citados em postagens de blog, em um período próximo ao de sua publicação, receberam mais citações em comparação a artigos do mesmo periódico publicados no mesmo ano que não receberam a mesma citação em blog. Dessa forma, sugerem o uso de citações em blogs como métrica alternativa. Em outro estudo, ^{Thelwall e Wilson (2016)} encontraram forte correlação entre a contagem de leitores no Mendeley com as citações recebidas no campo das ciências médicas.

Trabalhos como os de ^{Borgohain, Yuvaraj e Verma (2023)} exploram a correlação existente entre o score altmétrico e as citações em periódicos da área da Ciência da Informação. O de ^{Chingath e Hanumanthappa (2023)} teve como objetivo buscar uma associação entre as citações obtidas pela Dimensions e indicadores altmétricos. Já na pesquisa de ^{Ezema e Ugwu (2019)} os autores buscaram determinar o impacto de periódicos da área da CI e examinaram a existência de correlação entre atenção altmétrica e citações. Todos esses estudos são exemplos recentes que, assim como este, buscam correlacionar indicadores tradicionais como os de citação aos indicadores altmétricos na área da Ciência da Informação.

^{Priem, Groth, Taraborelli e Neylon (2010)} afirmam que a altmetria, além de expandir a visão acerca do impacto, também auxilia na compreensão do que está causando o impacto. Como ela surge para lidar com filtros fora do escopo tradicional, torna-se importante para compreender as novas formas de compartilhar a ciência e assim medir o impacto de pesquisas em canais alternativos e sociais. Dentre os canais de comunicação sociais, estão o Mendeley (gerenciador de referências) e o X (antigo Twitter) que desempenham o papel de mídia social; ambos disponibilizam métricas que permitem avaliar o impacto de forma mais ampla (^{Bornmann, 2015}). Estudos como os de ^{Thelwall e Kousha (2015)}; ^{Costas, Perianes-Rodríguez e Ruiz-Castillo (2017)}; ^{Haustein (2019)}; ^{Borba, Alvarez e Caregnato (2019)}; ^{Silva Filho e Vanz (2021)}; ^{Fang, Dudek e Costas (2020)} são exemplos que abordam dados altmétricos provenientes do X (Twitter) ou do Mendeley.

Atualmente, por conta dos avanços da web, os pesquisadores conseguem compartilhar os resultados de suas pesquisas e interagir com outras pessoas, fomentar discussões, em todos os tipos de mídias sociais, sem restrição geográfica e isso sem ter a necessidade da mediação de editores ou instituições (^{Liu e Huang, 2022}). Avaliar o impacto em ambientes da web social, como as mídias sociais online, além de relacionar-se diretamente com as políticas científicas e o impacto das pesquisas, também se relaciona com a necessidade de se ocupar com o impacto da pesquisa em outros segmentos da sociedade (^{Bornmann, 2015}).

O processo das menções nas mídias sociais é mais dinâmico. A partir do momento em que o artigo recebe um DOI e é publicado, ele já está apto para ser divulgado nos meios sociais digitais, e com isso as ferramentas altmétricas já conseguem fazer a coleta e demonstrar o score da publicação. Essa dinamicidade e velocidade com que os indicadores podem ser coletados faz parte das principais características da altmetria, segundo apontam ^{Piwowar (2013)} e Nascimento (2017).

Assim, as mídias sociais são consideradas na comunidade científica como meios de divulgar o conhecimento científico e avaliar o impacto social das pesquisas científicas (^{Kassab, Bornmann e Haunschild, 2020}). Uma das formas de medir as métricas altmétricas é por meio do 'Altmetric Attention Score' (AAS), da empresa Altmetric.com. A coleta desta métrica iniciou-se no segundo semestre de 2011 e pode ser entendida como uma pontuação ponderada da atenção altmétrica online. No cálculo do AAS cada pesquisa, com DOI, recebe pontuação ao ser mencionada nos seguintes canais: sites de notícias, blogs,policy documents, patentes, Wikipedia, peer reviews (Publons, Pubpeer), F1000, Syllabi (Open Syllabus), Twitter {tweets e retweets), Facebook, Reddit, Q&A (Stack Exchange), Mendeley e Youtube.

O score altmétrico fornecido por essa empresa é gerado de acordo com o tipo de canal informacional, assim sendo, cada canal possui uma ponderação diferente, que variam entre zero e oito, e podem ser um valor inteiro ou não. Destaca-se que a pontuação é gerada automaticamente por um algoritmo que faz a ponderação da atenção coletada em cada canal (^{Altmetric, 2023}). No entanto, ainda não há consenso sobre que tipo de impacto as pontuações das métricas alternativas aferem, mas reconhece-se o seu potencial para avaliação do impacto (^{Kassab, Bornmann e Haunschild, 2020}). Inclusive, ^{Priem, Groth, Taraborelli e Neylon (2010)} já apontavam no manifesto que dentre os trabalhos futuros que deveriam ser realizados estaria o de correlacionar a altmetria com as métricas existentes já estabelecidas, como por exemplo comparar as citações com as métricas alternativas.

Estudos como os de ^{Araújo, Caran e Souza (2016)}; ^{Silva Filho e Vanz (2019)}; ^{Gontijo e Araújo (2019)} apresentam relações entre os indicadores tradicionais e os altmétricos, como por exemplo o total do score altmétrico com o acumulado de citações ou o Índice h. No entanto, ainda é pouco explorado a análise da atenção online de artigos não citados.

Destaca-se que 'ser citado' e 'ser não citado' são noções relativas. Isso porque para ser citado uma pesquisa geralmente depende de uma base de dados. Desse modo, se uma publicação foi citada nesta base de dados, então a publicação recebe a citação, não há dúvidas. No entanto, se a publicação não é citada nesta base de dados isso não significa que ela não tenha recebido citação, significa apenas que ela não recebeu citação na base que está sendo utilizada (^{Liang, Zhong e Rousseau, 2015}). Com isso, surge a possibilidade de artigos receberem atenção online e não serem citados, independentemente da base em que estão indexados, e assim não converterem a atenção online (advinda de ambientes alternativos de circulação da ciência) em citação, ao mesmo passo que, o acúmulo de citações não garante, a priori, que estes documentos tenham sidos, ou serão, difundidos em meios de comunicação alternativos.

Tendo em vista o contexto apresentado, esta pesquisa busca responder o seguinte problema: como se configura a distribuição da atenção online, aferida pelo 'Altmetric Attention Score', de artigos não citados da área de Ciência da Informação (CI) indexados na base de dados Web of Science (WOS)? Assim, tem-se como objetivo analisar a distribuição da atenção online recebida por artigos não citados da área de Ciência da Informação. De forma mais específica, compreender a evolução das citações (e não citações) juntamente com o score altmétrico por ano de publicação.

Metodologia

Tendo em vista o problema e objetivo expostos anteriormente, os procedimentos metodológicos utilizados contemplaram a coleta de dados e o uso de técnicas estatísticas, bibliométricas e altmétricas. Para a coleta de dados, realizada no dia 7 de junho de 2023, recorreu-se à base Web of Science (WOS). Nela, considerou-se somente artigos publicados entre 2012 e 2021 na categoria 'Information Science & Library Science'. A janela temporal escolhida leva em consideração o fato da Altmetric.com gerar os valores do 'Altmetric Attention Score' (AAS) a partir do segundo semestre de 2011.

A não inclusão de 2022 e 2023 se dá por conta da janela temporal de dois a três anos, considerada como tempo médio para aptidão de citação dos artigos, isto é, período em que os artigos começam a receber as citações após sua publicação. Estudos como os de ^{Milojević (2020)}; ^{Golosovsky (2021)}; e ^{Wallace, Larivière e Gingras (2009)} debatem a capacidade intrínseca ou aptidão de citação de artigos, sendo a capacidade de artigos acumularem citações nos primeiros anos após a sua publicação.

Foram obtidos e exportados os dados de 50 543 artigos. Destes considerou-se apenas aqueles que apresentaram DOI em seu registro, dessa forma restaram 45 616 artigos. Esta decisão relaciona-se com o fato que o DOI é necessário para a extração do AAS. A partir deste refinamento, foram identificados todos os DOI de cada artigo, o ano de publicação, o total de citações recebidas e o score altmétrico de cada artigo. Importante frisar que as citações as quais a classificação de 'citado' e 'não citado' se referem são aquelas obtidas tradicionalmente entre documentos a partir da coleta realizada na WOS. Já os dados do score altmético, como já mencionado, provém do AAS.

Para extração dos valores do score altmétrico, utilizou-se o código em R de ^{Castanha (2023)} em que o código fornece, a partir de uma lista de DOI, os valores do AAS. Cada artigo foi classificado em 'citado' e 'não citado' segundo seu ano de publicação. Após a extração e organização dos dados, identificou-se a quantidade de artigos citados e não citados por ano (N (%)). Também foram calculadas as medidas descritivas dos valores obtidos de AAS (ver Tabela 1): média, mediana (Med.), moda, desvio padrão (DP), coeficiente de variação (CV), valores mínimos (Mín.) e máximos (Máx.).

As proporções de artigos foram verificadas, ano a ano, e observou-se aquelas que acumularam ou não atenção online. Com isso busca-se constatar se a proporção de artigos sem valores de AAS (AAS=0) é estatisticamente diferente entre os citados e não citados. Para tanto, aplicou-se a nível de 5% o teste T de Student via Jamovi, um software de acesso livre construído com base na linguagem R e definido como uma nova planilha estatística de terceira geração projetado desde o início para ser fácil de usar. A seguir, aplicou-se o teste de Mann-Whitney, a nível de 5%, ano a ano entre as classes 'citado' e 'não citado' para avaliar se existem diferenças significativas entre as classes de citações com em cada ano de publicação (2012 à 2021) com relação os valores de AAS, ou seja, o teste foi aplicado dez vezes entre os classes de citação.

Apresentação e análise de resultados

Com intuito de investigar a distribuição da atenção online recebida por artigos não citados da área de CI, tem-se na Tabela 1, a descrição de toda produção analisada. É visto que, ao classificar todos os artigos analisados em 'citados' e 'não citados', em todos anos de análise (2012 a 2021), a parcela de artigos não citados permaneceu sempre menor que a parcela de citados, de modo que, a partir de 2018 houve grande aumento do valor percentual de artigos não citados. Entre 2012 e 2017 parece haver um equilíbrio entre os não citados, variando menos de 1%, entre 3.9% e 4.8%. Já entre 2018 e 2021 tem-se, respectivamente, 12.7%, 15.3%, 18.9% e 25.6% de artigos não citados durante estes anos.

De maneira global, os 50 543 artigos em CI contam com 5 514 artigos não citados, ou seja, 10.91% do total de artigos permaneceram não citados até a data da coleta de dados. Mesmo que artigos mais antigos tenham uma maior chance de receber citações por estarem disponíveis à comunidade a mais tempo, estes artigos parecem apresentar baixa capacidade de acumulação das mesmas. Este resultado se alinha ao encontrado em ^{Price (1965)} em que, ao estudar a distribuição de citações, o autor conjecturou que aproximadamente 10% dos artigos permaneceriam não citados.

A Tabela 1 também apresenta os valores médios, medianos e mais frequentes (moda) com relação ao AAS dos artigos citados e não citados. É possível observar que, em média, os artigos citados receberam maior atenção online do que os não citados ano a ano. Ao observar os valores medianos, tem-se que o valor central da distribuição dos valores de AAS para os não citados é zero em todos os anos, enquanto os artigos citados apresentam valores ligeiramente maiores que zero em sete dos dez anos analisados (2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 e 2021), enquanto nos outros três anos o valor mediano também é zero.

Tal fato aponta que a distribuição é assimétrica (não normal) de modo que alguns valores contaminam os valores médios, porém, ao verificar a mediana e a moda, é visto que grande parte dos artigos, independentemente de serem citados ou não citados, possuem score altmétrico igual a zero. Isso torna-se ainda mais expressivo quando verificadas as medidas de dispersão de DP e CV ano a ano, em que, independentemente se os artigos são classificados em citados ou não citados, apresentam alta dispersão (CV>30%). Ademais, esta alta dispersão é corroborada pela amplitude total da distribuição, isto é, pelas diferenças entre os valores máximos e mínimos, de modo que todos os valores mínimos de AAS são iguais a zero.

Ao observar os valores das modas ano por ano, é visto que o valor de AAS mais frequente, seja entre os citados, seja entre os não citados, é igual a zero. Em que, entre os citados, a proporção de artigos sem nenhuma atenção online (AAS=0) variam entre 42.78% e 54.67% demonstrando que mesmo que os artigos sejam capazes de acumular citações na base de dados WOS, a sua capacidade altmétrica é menor se comparada às citações.

A avaliação das diferenças significativas nos valores de AAS, com base nas classes de citação (citado ou não citado) e ano de publicação (2012-2021), foi realizada por meio do teste de Mann-Whitney em cada um dos dez anos de publicação. Constatou-se, com um nível de significância de 5%, que há diferenças nos valores de AAS ao comparar os grupos de artigos citados e não citados em todos os anos de publicação (valor de p<0.01 em todas as comparações). Em outras palavras, independentemente do ano de publicação dos artigos, observam-se diferenças nos valores do score altmétrico entre os artigos citados e não citados, sendo que os artigos citados acumulam valores mais elevados de AAS em comparação com os não citados.

É importante ressaltar que esse resultado não sugere desconsiderar os anos de publicação como variável de análise, visto que, tradicionalmente, compara-se resultados de mesma área, tipologia documental e ano de publicação. Embora seja sabido que a contagem de citações é claramente influenciada pelo tempo (ano de publicação), os valores do AAS parecem não ter uma relação tão evidente. Isso pode ser explicado pela natureza da disseminação da ciência no ambiente da web social: que não segue os mesmos padrões que os ambientes tradicionais. O aumento do uso de redes sociais para divulgar conhecimento científico pode levar a uma atenção maior para trabalhos mais recentes em comparação com trabalhos anteriores. Além disso, destaca-se que tanto os artigos citados quanto os não citados, independentemente do ano de publicação, apresentam uma moda (valor de maior repetição) de score altmétrico igual a zero. Isso demonstra que parcelas significativas dos artigos da área de Ciência da Informação, quer sejam citados ou não, não foram difundidos em ambientes alternativos.

Este resultado é um importante achado, pois analogamente no âmbito bibliométrico em que artigos não citados representam parcelas significativas da literatura, nota-se que a área de CI gera resultados similares com relação à atenção online ao constatar que grande parte dos artigos possuem AAS igual a zero. Especificamente com relação aos artigos não citados, verifica-se que a parcela de artigos que não possuem valores de AAS varia entre 65.19% e 81.88% entre os anos analisados (moda dos valores de AAS entre não citados).

No ambiente da web social o uso das mídias sociais para divulgar conhecimento científico aumentou, o que pode fazer com que trabalhos mais recentes tenham recebido uma atenção maior do que os mais antigos. Ainda, reitera-se que tanto artigos citados quanto não citados, independentemente do ano de publicação, possuem moda de score altmétrico igual a zero, demonstrando que parcelas expressivas dos artigos da área de Ciência da Informação, citados ou não, não foram difundidos em ambientes alternativos.

Discussão

Mesmo que grande parte dos artigos citados tenham recebido algum tipo de atenção online, verificou-se via teste T de Student, a nível de 5%, que a proporção de artigos sem valores de AAS é estatisticamente diferente (p<0.01) entre os citados e não citados ao longo dos anos, de modo que a proporção de artigos que não receberam atenção online (AAS=0) é maior entre os não citados do que entre os citados. Mesmo que a proporção de artigos que não receberam atenção online seja maior entre os não citados, foi analisada a evolução temporal da quantidade de artigos não citados ao longo dos anos analisados na Figura 1.

Fonte: elaboração dos autores

Figura 1 Evolução temporal do percentual de artigos não citados que receberam atenção online 

O gráfico da Figura 1 demonstra que os artigos não citados também foram capazes de receber algum tipo de atenção online mesmo não recebendo citações na base de dados. Tal fato se alinha às ideias iniciais de ^{Priem, Groth, Taraborelli e Neylon (2010)} ao afirmarem que a altmetria seria capaz de rastrear o impacto fora do ambiente acadêmico tradicional, isto é, o impacto de trabalhos influentes, mas não citados. Neste caso, verifica-se que os artigos não citados que receberam algum tipo de atenção online variam entre 18.1% e 34.8% dentre os não citados.

Quando um artigo é publicado, espera-se, do ponto de vista altmétrico, que ele já receba alguma menção nos canais sociais, como as mídias sociais, blogs, sites de notícias logo nos primeiros dias isso porque tornar o artigo conhecido na comunidade acadêmica é de interesse do autor e do periódico em que foi publicado. No caso das mídias sociais, que possuem a dinamicidade e o imediatismo como característica, a presença do autor ou do periódico na plataforma aumenta as chances de divulgação da pesquisa, dado o interesse de ambos em divulgá-la e aumentar seu score altmétrico. No entanto, muitos pesquisadores e periódicos ainda não são adeptos ao uso desses canais alternativos e sociais para divulgar a pesquisa, o que pode afetar diretamente o score altmétrico das produções.

No que concerne à visibilidade de um artigo científico, receber citações e contar com AAS pode ser considerado o cenário ideal. Ao receber citações, a pesquisa está servindo de material para novos estudos, enquanto que ao receber atenção altmétrica um artigo demonstra circulação em meios alternativos aos tradicionais (científicos). As menções em canais alternativos ampliam a divulgação e visibilidade da pesquisa e neste ambiente a pesquisa pode alcançar tanto leitores pertencentes à comunidade científica quanto aqueles que não são, mas que, de alguma maneira, se aproximam de seu conteúdo. Assim, há a possibilidade de que o produto científico divulgado seja debatido não só entre os pares, mas também entre a parcela da sociedade que se insere nesse cenário.

Já artigos não citados, mas que possuem AAS se apresentam, assim como é o esperado, como estudos que possuem certo grau de circulação em meios alternativos e web sociais, fomentando sua leitura, discussão e seu possível uso em estudos futuros. Entende-se que, um artigo que possui AAS circulou em canais sociais, visto que é esse o objetivo das métricas alternativas. No caso de artigos citados, mas sem AAS, nota-se o uso para a elaboração de trabalhos, no entanto suas reflexões e resultados podem não alcançar espaços além da comunidade científica.

É sabido que em diversos cenários, inclusive neste, que a moda das citações é igual a zero, ou seja, os valores de citação mais frequentes se igualam a zero, indicando que grande parte dos artigos permanecem sem receber citações. Nesse sentido, faz-se necessário apontar que assim como as citações, os indicadores alternativos não conseguem medir, a fundo, a qualidade de um estudo, então não se pode inferir que um artigo sem citação e sem AAS é um artigo sem qualidade. No caso de um artigo que não recebeu citação e não possui AAS nota-se que nem o próprio autor da pesquisa e nem o periódico em que esta foi publicada procuraram compartilhá-la.

A ausência de compartilhamento pode comprometer a divulgação e visibilidade da pesquisa, assim como seu alcance e uso futuro. Cabe salientar que os recebimentos de citação e de AAS não possuem relação direta com a qualidade do material publicado. Citações e menções também podem ser feitas para contestar o conteúdo e a qualidade, sua ausência também não exprime necessariamente falta de qualidade.

Considerações finais

A presente pesquisa teve como objetivo analisar a distribuição da atenção recebida de artigos não citados da CI, além de propor uma discussão sobre a evolução das citações (e não citações) em relação ao score altmétrico. Ao retomar o problema norteador desta pesquisa, as medidas de tendência central, média, moda e mediana, apontaram os diferentes valores centrais observados no conjunto de dados. A média mostrou que os artigos que receberam citações, no geral, possuem maior atenção online em comparação aos não citados. A mediana para artigos não citados é zero em todo período, já nos artigos citados observou-se períodos em que a mediana apresentou valores iguais a zero (2012, 2019 e 2020) e períodos em que foi ligeiramente superior (2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 e 2021). Com relação à moda, que aponta o valor de maior frequência, independente da classificação de citado e não citado, a maior parte apresentou valor igual a zero. Ou seja, independentemente da classe (citado ou não citado) e do ano, o valor mais frequente do AAS entre os artigos é zero.

As medidas de dispersão mostraram que os valores do score altmétrico, tanto para citados quanto para não citados, não estão concentrados, mas sim distribuídos de forma dispersa e assimétrica. Já o teste de Mann-Whitney verificou que existem diferenças dos valores de AAS se comparado os grupos de artigos citados e não citados, independentemente do ano, de modo que os artigos citados possuem maiores valores de AAS em relação aos não citados. Ou seja, nos dez anos analisados, em todos eles, os artigos citados têm valores de AAS maiores que os não citados sugerindo que, na área de Ciência da Informação, artigos citados acumulam mais atenção online do que os não citados.

Sabendo que as classes possuem diferenças entre si, foram observados os artigos não citados. Interessante notar que entre eles há alta incidência de artigos que não possuem atenção altmétrica, entre 65.81% e 81.88% (moda com relação ao AAS igual a zero). Sob este aspecto é possível afirmar que há uma tendência de que artigos que não possuem citação também não apresentem atenção altmétrica.

Ainda, ao observar a proporção de artigos que não receberam nenhum tipo de atenção online (AAS=0) foi verificado via teste T de Student, a nível de 5% de significância, que existem diferenças significativas com relação a classe de citação por ano, de modo que os artigos não citados possuem um maior percentual de artigos sem AAS por ano, em comparação aos citados. Em média, por ano de análise, 72.21% dos artigos não citados não possuem AAS enquanto, dentre os citados, 48.56% não possuem AAS.

Enquanto limitações encontradas, o fato do score altmétrico estar presente desde 2011 pode influenciar os valores de AAS, bem como a presença de muitos artigos sem DOI, recuperados da base de dados Web of Science. Além disso, foi analisada uma única área do conhecimento (Ciência da Informação), dificultando a inferência dos resultados aqui encontrados, à outras áreas visto que, as áreas podem apresentar comportamentos muito distintos. Ainda, cabe endossar que, o idioma das publicações pode ser considerado outro fator limitante, sabe-se que estudos em língua inglesa recebem mais citações do que os que estão disponíveis apenas em outros idiomas (^{Bitetti e Ferreras, 2017: 123}; ^{Andrade, 2022}).

Ao comparar os resultados do presente estudo com outras pesquisas observa-se que ^{Borgohain, Yuvaraj e Verma (2023: 19)} encontraram correlação positiva (Spearman) entre AAS e citações recebidas, no entanto os dados contemplam somente três periódicos da área da Ciência da Informação publicados pela editora Elsevier. Em ^{Chingath e Hanumanthappa (2023: 58)}, os resultados são similares visto que, foram examinados a correlação entre citações e os principais indicadores altmétricos para 1 951 artigos da área de CI ('Library Science and Information Science'), publicados em 2020, utilizando os dados advindos do Altmetric Explorer, em que todos os demais indicadores altmétricos estiveram positivamente associados às citações da base de dados Dimensions. Enquanto no estudo de ^{Ezema e Ugwu (2019: 147-48)}, foram analisados dados oriundos das bases Google Scholar, Scopus e Web of Science. Os dados de citação do Google Scholar mostraram uma correlação significativamente alta com a atenção altmétrica, enquanto as outras duas bases exibiram correlações moderadas perante a atenção altmétrica. Além disso, este estudo identificou uma correlação positiva, embora não significativa, entre citações recebidas e a atenção altmétrica em nove periódicos considerados de maior consistência (alto número de citações e atenção altmétrica).

Por fim, ao comparar o presente estudo com algumas pesquisas presentes na literatura, foi possível constatar que há diferenças entre citados e não citados sob a perspectiva altmétrica e que artigos não citados tendem a receber menor atenção altmétrica do que aqueles que possuem citações. Além disso, em uma perspectiva geral, nota-se que a maior frequência de atenção altmétrica observada, independente da classe e do ano, foi zero e que a atenção altmétrica não está distribuída de forma simétrica.