Bibliometrie: neue Methoden im Zeitalter von Big Data

Die Bibliometrie wird im nächsten Jahr 100jährig. Sie ist also keine neue Erfindung bekannter Medienunternehmen und Datenbankhersteller, sondern entstand aus der Idee, Bibliothekarinnen und Bibliothekare bei ihrer Kernaufgabe, der Literaturauswahl und dem Bestandsmanagement, zu unterstützen. Die Grundidee und der Ansatz der Bibliometrie war die systematische Auswertung von Zeitschriftenartikeln auf die benutzte und zitierte Literatur hin. Heute ist Bibliometrie ein Instrument zur Ermittlung objektiver Publikationsdaten, die oft als Leistungsdaten Verwendung finden.

Die klassische Bibliometrie

Die klassische Bibliometrie misst die Menge der publizierten Schriften. Schwieriger wird es hingegen beim Versuch, die Qualität und Bedeutung der Veröffentlichungen zu bestimmen. Hier geht die Bibliometrie einen einfachen und bis heute praktisch angewandten Weg: Eine Veröffentlichung ist umso wichtiger, je mehr sie wahrgenommen wird. Für die Quantifizierung der Wahrnehmung wurde die Zitation als Indikator gewählt: Eine Publikation, die in anderen Veröffentlichungen oft zitiert wird, ist eine wichtige Publikation, eine nicht oder nur wenig zitierte Veröffentlichung folglich eine weniger wichtige.

Neue Methodik der Bibliometrie: Usage Metrics

Die Zeiten der „klassischen“ Bibliometrie sind zwar noch nicht vorbei, aber es kommen neue Methoden hinzu, die die alten eines Tages sicher ablösen werden. Denn längst ist die Veröffentlichung von wissenschaftlichen Beiträgen in elektronischer Form, sei es als Zeitschriftenartikel, elektronisches Buch, Blogpost, Chat oder als multimedialer Beitrag in unbestimmtem Medienformat, eine etablierte Form von wissenschaftlicher Kommunikation und der Verbreitung von Erkenntnissen. Dementsprechend haben sich neue bibliometrische Methoden entwickelt.

So haben etwa „Usage Metrics“ einen grundsätzlich anderen Ansatz als die klassische Zitationsbibliometrie. Sie eröffnen erstmals die Chance, die Bedeutung von wissenschaftlichen Veröffentlichungen nicht mehr nur über den indirekten Rückschluss der Zitierrate zu bestimmen, sondern erlauben eine Korrelation von Nutzung und Bedeutung. Demzufolge eröffnen Usage Metrics etwa die Möglichkeit, den Download einer Publikation nachzuweisen, sowie die Verweildauer des Nutzers im Dokument, Zeit und Art der Nutzung (z.B. Markierungen oder Kopieren) festzuhalten und statistisch auszuwerten. Auch die Weiterleitung eines Dokuments oder das Teilen mit anderen in sozialen Medien kann eine Aussage über die Bedeutung eines wissenschaftlichen Beitrags liefern.

Altmetrics – Bibliometrie unter Anwendung von Big Data-Technologien

Bei Altmetrics ¹ führen die Nutzung und Kombination aller freien Netzdaten sowie die Anwendung von Big-Data-Technologien auf das System der Veröffentlichungen und ihrer Messung zu neuen Einsichten:

 „Weil das Internet solche Informationen überall auf der Welt verfügbar macht und die Technologie zu unserer zweiten Natur geworden ist, kann die digitale Öffentlichkeit in Echtzeit von Dingen, Menschen, Erfahrungen und Ereignissen berichten“ ²

Bereits heute ist die Hälfte aller wissenschaftlichen Beiträge der Europäischen Union (EU) frei im Netz verfügbar. Mit der weiteren Entwicklung von frei verfügbaren wissenschaftlichen Netzinhalten diesseits der Bezahlschranke haben sich längst neue Möglichkeiten ergeben, mehr, direkter und treffsicherer über die Bedeutung von Wissenschaftsoutput zu befinden.

Neue Herausforderungen für die Bibliometrie

Die Entwicklung einer digitalen Wissenschaftsumgebung ist weit mehr als die Nutzung eines neuen Mediums zum Transport alter Inhalte. Sie ist eine Revolution im System der Erkenntnisgewinnung, ihrer Kommunikation und ihrer Nachweise.

Die Verfolgung des digitalen Fussabdrucks, den alle Nutzerinnen und Nutzer im Netz hinterlassen, wird detailliertere Aussagen über die Nutzung und die Nutzungsintensität von Online-Veröffentlichungen ermöglichen, als dies bei papierbasierten Veröffentlichungen der Fall war. Die Erhebung der Anzahl der (Online-)Leserinnen und -Leser, die Zahl der Kommentare, der Tags, Bookmarks oder der Einträge in Blogs oder Tweets deuten an, welches Potenzial die Webometrie mit alternativen Metriken künftig haben wird. Je mehr Daten von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern und ihrem Output in den verschiedensten Formen verfügbar sind, desto eher lassen sich mit Hilfe von Algorithmen Aussagen über die Bedeutung von Veröffentlichungen und ihren Urhebern automatisiert treffen.

2015-07_Innovationsblog_Bibliometrie_Big-Data

Bibliometrie im Zeitalter von Big Data

Algorithmensysteme werden künftig wahrheitsgetreue Aussagen aus den riesigen Datenmengen im Netz ohne das Zutun von Bibliometrie-Spezialisten zaubern. Sie entstehen, ohne dass jemand vorher aufwändig Daten extrahiert, strukturiert oder abgelegt hätte. Und ohne dass relationale Datenbanken damit befüllt und spezifische Kategorien geschaffen worden wären, um sie wieder auszulesen.

Daten über Personen und deren Aussagen und Leistungen im Netz, wie Inhalte von Webseiten, Berufsnetzwerke, soziale Netzwerke, Blogs, Chats, aber auch Daten von Smartphones und anderen mobilen Endgeräten bis hin zu Daten aus Lifelogging-Systemen nehmen rasant zu.
Hierdurch ergibt sich auch vom einzelnen Wissenschaftler ein zunehmend scharfes Profil, das Rückschlüsse über seine wissenschaftliche Bedeutung zulässt.

Die einzelnen Indikatoren, die im Rahmen der klassischen Bibliometrie bislang schwerfällig erhoben werden, treten somit zunehmend in den Hintergrund, da ein allgemeines „Profiling“ zu einem weitaus genaueren und umfassenderen Bild der Leistungsfähigkeit und Bedeutung eines Wissenschaftlers und seiner Arbeit führen kann. Die klassischen Bibliometrie-Indikatoren werden überholt sein und können von einem digitalen „Scientist-Score“ abgelöst werden: Einem Wert, der alle verfügbaren Netz-Daten eines Wissenschaftlers automatisiert berücksichtigt und kombiniert.

2015-07_Innovationsblog_Bibliometrie_Buch_Ball

Die Publikation „Bibliometrie im Zeitalter von Open und Big Data. Das Ende des klassischen Indikatorenkanons“ von Rafael Ball ist 2015 im Verlag Dinges und Frick erschienen und im Buchhandel erhältlich, sowie im Wissensportal bestellbar http://bit.ly/1L5Y80L .


¹ Ein Beitrag zu Altmetrics auf diesem Blog befindet sich hier.

² Bunz, Mercedes: Die stille Revolution: wie Algorithmen Wissen, Arbeit, Öffentlichkeit und Politik verändern, ohne dabei viel Lärm zu machen. Berlin: Suhrkamp 2012, S. 145


Dieses Werk unterliegt einer Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License.

CC-BY-SA

DOI Link: 10.16911/ethz-ib-1917-de

Leave a Reply

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.