2026'da Araştırma Görünürlüğünü Artırmak İçin Sosyal Medyadan Yararlanma

Yayınlanma tarihi: 20 Haziran 2026 | Son güncelleme tarihi: 10 Ağustos 2026

İlgilenen bir okuyucuya ulaşmayan bir çalışma, sanki hiç yokmuş gibi sayılır; yine de çoğu araştırmacı, yayınlanan makaleyi bir başlangıç ​​noktası yerine bir bitiş çizgisi olarak görüyor. Araştırma görünürlüğü için sosyal medya, isteğe bağlı bir yan proje olmaktan çıkıp, makalelerin dergi sayfasından klinisyenlerin, politika yapıcıların ve aksi takdirde asla karşılaşamayacak diğer bilim insanlarının eline nasıl geçtiğini belgeleyen bir faktör haline geldi. Rastgeleleştirilmiş kanıtlar, birçok araştırmacının yalnızca anekdot olarak şüphelendiği şeyi destekliyor. 694 kardiyovasküler makale üzerinde yapılan kontrollü bir deneme, X'te (eski adıyla Twitter) organize tanıtımın, bu makalelerin daha sonra alıntılanma oranını ölçülebilir şekilde artırdığını buldu. Gerçekten işe yarayan şey, 2026'da iki yıl öncesine göre bile farklı görünüyor, çünkü araştırmacıların takipçi kitlelerini oluşturdukları platformlar, sahiplik değişiklikleri, algoritma yeniden yazımları ve bilim insanlarının X'ten Bluesky gibi alternatiflere doğru belgelenmiş bir kaymasıyla yeniden şekillendi.

Araştırmacılara sunulan tavsiyelerin çoğu, hakemli bir çalışmanın okunmasını, alıntılanmasını ve diğer bilim insanları tarafından geliştirilmesini sağlamaktan ziyade ürün satmak amacıyla yazılmış, doğrudan tüketici pazarlamasından alınmıştır. Takipçi sayıları, viral konular ve paylaşım sıklığı grafikleri bu tavsiyelere hakimdir ve bunların hiçbiri alıntı sayısını gerçekten neyin etkilediğiyle net bir şekilde örtüşmez. Stratejiyi biyomedikal ve yaşam bilimleri literatüründeki altmetrikler, tweet-alıntı korelasyon çalışmaları ve platform geçişi araştırmalarına dayandırmak, daha kısa ve daha savunulabilir bir alışkanlıklar listesi oluşturur; bu liste, bu yıl hangi platformun moda olduğu fark etmeksizin geçerliliğini korur.

Önemli Noktalar

• 694 kardiyovasküler makaleyi kapsayan rastgele bir deneme, X'te organize tanıtımın daha sonraki atıf oranında 1.12 kat artışla bağlantılı olduğunu ortaya koydu (Ladeiras-Lopes ve ark., 2022).
• Bilim insanları 2023'ten bu yana X'ten gözle görülür şekilde uzaklaştılar. 813 araştırmacının katıldığı 2025 tarihli bir anket, çoğunun artık bunu mesleki açıdan faydalı bulmadığını ortaya koydu (Shiffman & Wester, 2025).
• Görsel özetler ve infografikler, yalnızca metin içeren özetlere kıyasla hem sosyal medya ilgisini hem de sonraki dönemlerdeki alıntıları artırır (Brand vd., 2023).
• Altmetric Dikkat Puanları, çeşitli tıp uzmanlık alanlarında atıf sayılarıyla ilişkilidir, ancak bu ilişkinin gücü alana göre değişmektedir.
• LinkedIn, ResearchGate, X ve Bluesky'nin her biri araştırmacının hedef kitlesinin farklı bir bölümüne hitap ediyor ve birbirlerinin yerine kullanılmaktansa birlikte kullanıldıklarında daha iyi sonuç veriyorlar.

Sosyal Medya Artık Araştırma Görünürlüğünü Neden Şekillendiriyor?

Eskiden bir makalenin okuyucu kitlesine ulaşmadan önce geçmesi gereken tek aşama hakem değerlendirmesiydi, ancak bu aşamayı geçmek, doğru okuyucunun PDF dosyasını açıp açmayacağı konusunda hiçbir şey ifade etmiyor. Tıp İnternet Araştırmaları Dergisi'nde 2020 yılında yayınlanan sistematik bir inceleme , sosyal medyanın sağlık araştırmalarının yayılması üzerindeki etkisine dair mevcut kanıtları bir araya getirdi ve altmetrik aktivitenin incelenen çalışmaların çoğunda atıf sayılarıyla ilişkili olduğunu buldu, ancak bu ilişkinin alanlar veya platformlar arasında aynı olmadığını da belirtti (Bardus vd., 2020). Bu uyarı önemlidir. Sosyal medya, iyi tasarlanmış bir çalışmanın veya açıkça yazılmış bir makalenin yerini tutmaz ve hiçbir platform stratejisi zayıf metodolojiyi kurtaramaz. Yaptığı şey, bir makalenin varlığı ile, varlığından haberdar olmaları halinde harekete geçecek olan belirli klinisyenler, politika yapıcılar ve diğer araştırmacılar tarafından bulunması arasındaki boşluğu kapatmaktır.

Bu etkiyi basit bir mekanizma yönlendiriyor. Yeni bir makalenin sade bir dille özetini yayınlayan bir araştırmacı, bu özeti derginin içindekiler tablosuna düzenli olarak göz atmayan meslektaşlarının, ilgili konuyu takip eden gazetecilerin ve aksi takdirde ücretli bir PDF'yi asla göremeyecek olan savunucuların önüne koyuyor. Her paylaşım, diğer araştırmacılara ve giderek derginin kendi tanıtım algoritmasına, makalenin ikinci bir bakışa değer olduğunu söyleyen küçük, gayri resmi bir sinyal görevi görüyor. Araştırma etkisini izleme kılavuzumuz , bu sinyal oluşmaya başladıktan sonra nasıl izleneceğini ele alıyor ve atıf artışı tarafını doğrudan ele almak isteyen araştırmacılar, yayım stratejisini, bir makaleye dikkat çektikten sonra gerçek bir şans veren makale düzeyindeki çalışmayla birleştiren Editverse'in atıf artırıcı hizmetiyle de çalışabilirler.

Kanıtlar Sosyal Medya ve Atıflar Hakkında Gerçekte Ne Gösteriyor?

Altmetrik ilgi ve atıf sayıları arasındaki korelasyon literatürde tekrar tekrar karşımıza çıkmaktadır, ancak nedensellik sorusunu kesin olarak çözen bir çalışma tasarımı nadirdir, çünkü atıflar gibi yavaş ilerleyen bir konuda rastgele bir deneme yıllarca süren takip gerektirir. Avrupa Kardiyoloji Derneği tam olarak bu denemeyi gerçekleştirdi. Araştırmacılar, ESC Journal ailesinde yayınlanan 694 makaleyi X üzerine organize edilmiş tanıtım grubuna veya tanıtım yapılmayan kontrol grubuna rastgele atadılar ve ardından ortalama 994 günlük bir takip süresi boyunca atıfları izlediler. X tanıtımına atanan makaleler, kontrol grubuna göre 1.12 kat daha fazla atıf topladı (95% CI 1.08 ila 1.15), bu etki makale türünden bağımsız olarak geçerliydi (Ladeiras-Lopes vd., 2022).

Rastgeleleştirme olmaksızın uzmanlık düzeyindeki çalışmalar da aynı yöne işaret ediyor. 2017 yılında yayınlanan el cerrahisi dergileri, dergi etki faktörü dikkate alındıktan sonra bile, 624 makalede sosyal medya paylaşımlarının daha sonraki atıf sayılarıyla bağımsız olarak ilişkili olduğunu gösterdi (Yoshimura vd., 2021). Bunların hiçbiri, bu konuyu inceleyen araştırmacılar için yeni bir alan değil. Gunther Eysenbach'ın 2011 yılında yayımlanan ve Journal of Medical Internet Research'te yayınlanan 55 makaleye bağlantı veren 1,573 tweet'i izleyen orijinal makalesi , büyük ölçüde erken dönem tweet aktivitesinin hangi makalelerin aylar sonra yoğun bir şekilde atıf alacağını tahmin edebileceğini gösteren ilk çalışmalardan biri olduğu için, konuyla ilgili en çok atıf alan makalelerden biri olmaya devam ediyor ve kendi başına 800'den fazla atıf almıştır (Eysenbach, 2011).

Bunların hiçbiri her paylaşımın alıntı satın alacağı anlamına gelmez. Aynı 2020 tarihli sistematik inceleme, sosyal medya-alıntı ilişkisinin, altmetrikleri doğrudan alıntı sayılarıyla karşılaştırırken en tutarlı şekilde geçerli olduğunu ve klinik uygulamadaki değişiklikler gibi daha sonraki sonuçlar için zayıfladığını bulmuştur (Bardus vd., 2020). Bir makalenin alıntı sayısını artırmaya yönelik kılavuzumuz , bu denklemin makale düzeyindeki tarafını ele almaktadır. Sosyal medyayı, bir makalenin alıntı yapabilecek konumdaki biri tarafından okunma olasılığını artıran bir dağıtım kanalı olarak ele alın, makalenin kendi kalitesinin yerine geçecek bir şey olarak değil.

2026'da Doğru Platformları Seçmek

Twitter'ın akademik topluluğu, platformun 2023'te X olarak yeniden markalaşmasından ve ardından gelen moderasyon ve algoritma değişikliklerinden önce yaklaşık on yıl boyunca uzmanlık alanlarına özgü alanlar, dergi kulüpleri ve konferans arka kanalları oluşturdu. Hem X hem de Bluesky'da aktif olan 813 bilim insanıyla yapılan 2025 tarihli bir anket, çoğunun artık X'i profesyonel olarak yararlı bulmadığını, platformun liderliğinin değişmesinden bu yana taciz, sahte bilim ve düşük kaliteli içerikte artış olduğunu ve katılımcıların bir zamanlar Twitter ile ilişkilendirdikleri profesyonel faydaların büyük ölçüde Bluesky'a geçtiğini bildirdiğini ortaya koydu (Shiffman & Wester, 2025). Bunların hiçbiri X'i önemsiz hale getirmiyor. Büyük kamu sağlığı kurumları, önemli dergiler ve birçok kıdemli araştırmacı hala orada aktif hesaplar bulunduruyor ve X'te paylaşılan bir makale, Bluesky'ın henüz ulaşamadığı bir kitleye ulaşıyor. Ancak bu, 2020 veya 2021'deki çoğu tavsiyenin varsaydığı gibi, tamamen X etrafında inşa edilmiş bir stratejinin, o zamandan beri başka yerlere taşınan araştırma topluluğunun önemli bir bölümünü kaçırdığı anlamına geliyor.

LinkedIn farklı çalışıyor. Kitlesi daha çok fon sağlayıcılara, endüstri işbirlikçilerine, yöneticilere ve dar bir uzmanlık alanının dışındaki araştırmacılara yöneliktir; bu da onu, bir bulguyu kariyerle ilgili görünürlüğe veya endüstri tartışmalarına dönüştürmek için metodolojik meslektaşlara doğrudan ulaşmaktan daha güçlü bir kanal haline getiriyor. ResearchGate, yazarların bir makaleyi yüklemelerine, okumaları ve atıfları tek bir yerde takip etmelerine ve okuyuculardan gelen soruları yanıtlamalarına olanak tanıyan, özellikle makalenin kendisi etrafında oluşturulmuş bir platform olmaya devam ediyor. Bluesky ve daha az ölçüde Mastodon, canlı konferans tartışmaları ve yeni ön baskıların yayın sonrası tartışmaları da dahil olmak üzere, eskiden Twitter'da gerçekleşen hızlı ilerleyen bilimsel tartışmaların çoğunu bünyesine kattı.

Video odaklı platformlar tavsiye edilmekten ziyade bir uyarıyı hak ediyor. Kısa formatlı videolar, metin özeti veya statik bir infografikten farklı bir beceri seti ve zaman yatırımı gerektiriyor ve TikTok gibi uygulamalarla ilgili sahiplik ve politika soruları 2025 ve 2026 boyunca sürekli değişti. Bir araştırmacının zaten bir izleyici kitlesi ve bu formata yönelik bir ilgisi yoksa, burada harcanan zaman nadiren aynı bulgu etrafında oluşturulmuş iyi yazılmış bir LinkedIn gönderisi veya Bluesky başlığı kadar geri dönüş sağlar.

Her Platformda Çalışan Bir Araştırma Profili Oluşturmak

Her platform stratejisi, araştırmacının ürettiği her makale, hibe başvurusu ve veri setine bağlı bir ORCID kimliğiyle başlayan, arkasında istikrarlı bir kimliğe dayanır. Hakemler, editörler ve okuyucular sosyal medyada bir gönderi bulduklarında genellikle makalenin kendisine tıklamadan önce bir profile tıklarlar; bu nedenle eksik veya tutarsız bir profil, zaten yapılmış olan paylaşım çalışmalarını sessizce baltalar. Google Scholar profili oluşturma kılavuzumuz, alıntı sayısını doğru tutan belirli ayarları kapsar ve aynı disiplin ResearchGate profiline ve herhangi bir kurumsal sayfaya da uygulanmalıdır, çünkü platformlar arasında üç farklı fotoğraf ve üç farklı kurum bilgisi bulan bir okuyucu bunların hiçbirine tam olarak güvenme eğiliminde değildir.

Tutarlılık, kusursuzluktan daha önemlidir. Sosyal medyada yayılım konusunda en iyi uygulama kılavuzları yayınlayan kardiyovasküler araştırmacılar, kısa, sade bir biyografi, profesyonel ancak aşırı resmi olmayan bir fotoğraf ve araştırmacının en önemli son çalışmalarına bağlantı veren, bu çalışmalar değiştikçe güncellenen sabitlenmiş bir gönderi önermektedir (Lee vd., 2021). Bunların hiçbiri pazarlama bütçesi veya iletişim ekibi gerektirmez. Dört veya beş alanı bir kez güncellemek ve ardından güncel tutmak yeterlidir; bu da çoğu araştırmacının lisansüstü eğitiminin ilk yılından sonra atladığı bir adımdır.

Makaleyi İnsanların Gerçekten Okuduğu İçeriğe Dönüştürmek

Özet, alanın jargonunu zaten anlayan ve ilk cümleden sonra okumaya devam etmek için bir nedeni olan bir okuyucu için yazılır. Sosyal medya kitlesinin genellikle bu ikisinden de yoksun olması nedeniyle, bir özet ile paylaşılabilir bir gönderi arasındaki çeviri çalışması isteğe bağlı bir cilalama değil, görünürlüğün gerçekleştiği asıl mekanizmadır. Görsel bir özet veya infografikle birlikte sunulan makaleler, aynı makalelerin düz metin bağlantısı olarak paylaşılmasına kıyasla ölçülebilir derecede daha fazla sosyal medya ilgisi ve daha fazla alıntı çekmektedir; bu durum o kadar güçlü bir örüntü oluşturmaktadır ki, birçok cerrahi ve ortopedi dergisinin editör ekipleri artık kabul edilen her makale için bir grafik hazırlatmaktadır (Brand vd., 2023). Tüm sonuç bölümü yerine tek bir sayı veya bulgu etrafında oluşturulmuş tek bir net grafik, yoğun bir sonuç tablosunun ekran görüntüsünden sürekli olarak daha iyi performans göstermektedir.

Konu başlıkları ve çoklu gönderi formatları, makalenin yapısını takip ettiklerinde en iyi sonucu verir; arka plan bağlamıyla başlar, ardından çalışmanın sorduğu özel soru, uzman olmayan birinin anlayabileceği tek satırda yöntem, gerçek rakamıyla birlikte başlık sonucu ve uygulama veya bir sonraki çalışma için ne anlama geldiğine dair bir kapanış cümlesi içerir. Kardiyoloji ve nörokritik bakım, bu formatın büyük ölçekte nasıl işlediğine dair bir örnek sunmaktadır. Nörokritik Bakım, yayınlanan makalelerinin erişimini artırmak amacıyla 2015 yılında iki ayda bir Twitter tabanlı bir dergi kulübü başlattı ve ardından öne çıkan makalelerin, öne çıkarılmayan benzer makalelere göre daha fazla indirme, Altmetric ilgisi ve alıntı alıp almadığını ölçtü (Sarwal vd., 2022). Alanın diğer dergileri de o zamandan beri kendi kanalları için benzer tekrarlayan formatları benimsemiştir. Video da işe yarar, ancak telefonda kaydedilen otuz saniyelik bir açıklama, çoğunlukla makale hala güncelken yayınlandığı için, düzenlenmesi bir hafta süren, özenle hazırlanmış bir versiyondan daha iyi performans gösterme eğilimindedir.

Altmetric Kullanarak Sosyal Medya Etkinliğinizi Kanıtlamak

Altmetric, takip ettiği her makaleye sayısal bir Dikkat Puanı ve makalenin nereden bahsedildiğini özetleyen renkli bir "halka" atar; bu, haberler, X ve Bluesky gönderileri, politika belgeleri, bloglar veya Wikipedia alıntıları olabilir ve şirket tarafından açıkça yayınlanan ağırlıklı bir formülle hesaplanır. Bu puan bir alıntı sayısı değildir ve asla onun yerini alacak şekilde tasarlanmamıştır, ancak bir makalenin normalde bir veritabanında arama yapacak küçük bir insan çevresinin dışında dolaştığının en hızlı göstergesidir. Çok sayıda uzmanlık alanına özgü çalışma, Altmetric Dikkat Puanlarının nihai alıntı sayılarıyla ilişkili olduğunu bulmuştur; bunlardan biri, dergi etki faktörüne göre ayarlama yapıldıktan sonra bile ilişkinin devam ettiğini bulan el cerrahisi dergilerinin 624 makalelik bir analizidir (Yoshimura vd., 2021). Bununla birlikte, bu ilişkinin gücü alanlar arasında yeterince farklılık gösterdiğinden, tek bir puan asla gelecekteki alıntılar için tek başına bir gösterge olarak okunmamalıdır.

Bunu tutarlı bir şekilde takip etmek, yayınlandıktan sonra bir kez kontrol etmekten çok daha önemlidir. Altmetrics ve araştırmanın sosyal etkisi hakkındaki ayrıntılı kılavuzumuz , puanın nasıl hesaplandığını ve yazar düzeyinde uyarıların nasıl kurulacağını açıklıyor; etki faktörünün ötesindeki metrikler hakkındaki açıklayıcı yazımız ise Altmetric'in h-endeksi ve atıf sayılarının yerini almak yerine onlarla nasıl uyum sağladığını ele alıyor. Altmetric'i aylık olarak kontrol eden ve hangi platformun ve gönderi formatının en fazla etkileşimi sağladığına dair basit bir kayıt tutan bir araştırmacı, sosyal medyanın yardımcı olduğuna dair belirsiz bir his yerine, neyin işe yaradığına dair gerçekten faydalı bir kayda sahip olur ve bu da bir sonraki makalenin yayınlanmasına rehberlik eder.

Sosyal Medyada Araştırma Görünürlüğünü Zayıflatan Yaygın Hatalar

Etkileşime girmeden yayın yapmak en yaygın başarısızlık nedenidir ve büyük ölçüde kişinin kendi hatasından kaynaklanır. Bir bağlantı paylaşıp soruları yanıtlamak veya yanıtları onaylamak için asla geri dönmemek, hem platformun algoritmasına hem de insan okuyucularına hesabın aslında sohbette yer almadığı sinyalini verir ve bu da takip eden her gönderinin erişimini kısıtlar. Tutarsızlık sorunu daha da kötüleştirir, çünkü bir makalenin lansman haftasında beş kez paylaşım yapan ve ardından dört ay boyunca sessiz kalan bir hesap, ilk patlamanın çektiği kitleyi kaybeder. Çoğu platform, ani artışlar yaşayıp sonra kaybolan hesaplara kıyasla ritmini koruyan hesapları ödüllendirir.

Bir bulguyu abartmak en büyük mesleki riski taşır. Kardiyoloji araştırmalarının yayımında sosyal medyanın rolüne ilişkin 2025 tarihli bir inceleme, yanlış bilgilendirme ve profesyonellik endişelerini doğrudan vurgulayarak, bir platformu meşru yayım için değerli kılan aynı hız ve erişimin, abartılı bir başlığın da doğru bir başlık kadar hızlı yayılmasına olanak sağladığını, düzeltmenin ise nadiren orijinal iddiayla aynı kitleye ulaştığını belirtmiştir (Karim, 2025). Sade bir dille yazılmış özet, bir çalışmanın ne bulduğunu ve neleri test etmediğini açıklamalıdır, bir basın ofisinin bulmayı dilediği şeyleri değil.

Sosyal medyanın tamamen dışında kalan ve açıkça belirtilmesi gereken ayrı bir hata daha var. Ana akım basında yer almak için bir gazetecinin dikkatini çekmek, X veya LinkedIn'de bir kitle oluşturmaktan farklı bir sunum yapısı, farklı bir zaman çizelgesi ve farklı bir ilişki kurma süreci gerektirir. Ana akım medyada araştırma yayınlanmasını sağlamaya yönelik rehberimiz , üniversite basın ofisiyle nasıl çalışılacağı ve bir editörün bir sunuma nasıl yanıt vereceği de dahil olmak üzere bu ayrı yolu derinlemesine ele alıyor. İki çaba birbirini iyi bir şekilde destekliyor, çünkü sosyal medyada zaten dolaşan bir makale, gazeteciye bir hikayenin zaten bir kitleye sahip olduğuna dair kanıt sağlıyor, ancak bunlar farklı projeler olmaya devam ediyor ve aynı kılavuzdan yürütülmemelidir.

Sonuç

Gerçek kanıtlara dayalı bir sosyal medya stratejisi, araştırmacılara yönelik büyüme odaklı tavsiyelerin çoğunun yanında pek de cazip görünmeyebilir. Beş platform yerine iki platform, ham PDF bağlantısı yerine görsel bir özet, etkileşimin arttığına dair belirsiz bir his yerine aylık Altmetric kontrolü ve bir gönderinin aldığı yorumlara cevap verme isteği. Bunların hiçbiri alıntı garantisi vermez, ancak burada incelenen rastgele ve gözlemsel kanıtlar, bunu bir kumar yerine makul bir varsayılan olarak ele almayı gerektirecek kadar tutarlı bir şekilde aynı yöne işaret etmektedir. Ön baskı sunucularına ilişkin kılavuzumuz ve açık erişim ve araştırma etkisi üzerine açıklamalarımız, görünürlük, erişim ve alıntı büyümesi ayrı projeler olarak değil, birbirini güçlendirdiği için sosyal medya planıyla birleştirilmeye değer iki ilgili kaldıraçtan bahsetmektedir.

Bu çalışmanın atıf ve h-endeks tarafını beş ayrı kılavuzdan derlemek yerine doğrudan ele almak isteyen araştırmacılar, Editverse'in atıf artırma hizmetiyle de çalışabilirler ve h-endeksinizi artırmaya yönelik kılavuzumuz bu konuya özel olarak daha ayrıntılı bilgi sunmaktadır. Ekibimizle iletişime geçmek ücretsizdir.

Seçilen Kaynaklar

1. Eysenbach G. Tweetler atıfları tahmin edebilir mi? Twitter'a dayalı sosyal etki ölçütleri ve geleneksel bilimsel etki ölçütleriyle korelasyonu. J Med İnternet Res. 2011;13(4):e123. DOI: 10.2196/jmir.2012.
2. Bardus M, El Rassi R, Chahrour M, Akl EW, Raslan AS, Meho LI, Akl EA. Sağlık araştırmalarının etkisini artırmak için sosyal medyanın kullanımı: sistematik bir inceleme. J Med İnternet Res. 2020;22(7):e15607. DOI: 10.2196/15607.
3. Ladeiras-Lopes R, Vidal-Perez R, Santos-Ferreira D, Alexander M, Baciu L, Clarke S, Crea F, Lüscher TF. Twitter tanıtımı, kardiyovasküler makalelerin daha yüksek atıf oranlarıyla ilişkilidir: ESC Dergileri Rastgeleleştirilmiş Çalışması. Eur Heart J. 2022;43(19):1794-1798. DOI: 10.1093/eurheartj/ehac150.
4. Yoshimura R, Grant MC, Gardiner MD, Wade RG. Sosyal medya kullanarak el cerrahisi araştırmalarının yaygınlaştırılması, altmetrikler ve atıflar arasındaki ilişki. J El Surg Am. 2021;46(9):740-747. DOI: 10.1016/j.jhsa.2021.03.028.
5. Brand JC, Lubowitz JH, Rossi MJ, Geeslin A, Kalore NV. Biyomedikal araştırma bilgi grafikleri ve görsel özetleri, sosyal medya ilgisini ve makale alıntılarını artırıyor. Artroskopi. 2023;39(7):1597-1599. DOI: 10.1016/j.arthro.2023.03.015.
6. Sarwal A, Desai M, Juneja P, Evans JK, Kumar A, Wijdicks E. Twitter dergi kulübünün Neurocritical Care dergisinin etkileşim metrikleri üzerindeki etkisi. Nörokrit Bakımı. 2022;37(1):129-139. DOI: 10.1007/s12028-022-01458-7.
7. Karim MA. Sosyal medyanın kardiyoloji araştırmalarının yayılması ve benimsenmesi üzerindeki etkisi. Kureus. 2025;17(6):e86509. DOI: 10.7759 / cureus.86509.
8. Shiffman DS, Wester J. Bilim insanları artık Twitter'ı mesleki açıdan kullanışlı bulmuyor ve Bluesky'ye geçtiler. Bütünleşik Hesaplamalı Biyoloji. 2025;65(3):538-545. DOI: 10.1093/icb/icaf127.