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Die vorliegende Masterarbeit beschäftigt sich mit Fehleranalysen bei bibliometrischen
Kennzahlen. Dabei werden die Auswirkungen von Fehlern in der bei der Analyse verwendeten
Datengrundlage auf die Ergebnisse untersucht. Dies wird am Beispiel einiger
Kennzahlen verschiedenen Typs durchgeführt. Ziel dabei ist es, eine Aussage darüber
treffen zu können, inwieweit Ergebnisse aus bibliometrischen Analysen durch Fehler in
den zugrundeliegenden Zitationsdatenbanken verfälscht werden können.
Als Datengrundlage werden Auszüge aus der Datenbank des Kompetenzzentrums Bibliometrie
verwendet. In diese werden statistisch generierte Fehlerkonfigurationen unterschiedlicher
Fehlerwahrscheinlichkeiten implementiert und bestimmt, wie stark die
daraus resultierenden Kennzahlen schwanken. Eine statistische Analyse der auftretenden
Verteilungen erlaubt es dann, Aussagen über die Stabilität der Ergebnisse zu treffen.
Dabei werden zwei verschiedene Arten von Fehlern näher untersucht.
Analysiert wird zunächst der h-Index, eine meist für Personen verwendete Kennzahl,
die sehr verbreitet ist. Anschließend wird die entwickelte Methodik auf normalisierte
Indikatoren angewendet. Während bei der Untersuchung des h-Index jedoch künstlich
generierte Publikationssets fiktiver Autoren verwendet werden, werden die Untersuchungen
zu den normalisierten Indikatoren am realen Beispiel der Universität Duisburg-Essen
durchgeführt.
Insgesamt soll die in dieser Arbeit entwickelte und vorgestellte Methodik einen Anstoß
dazu liefern, dass die Genauigkeit und Aussagekraft der Ergebnisse bibliometrischer Indikatoren
genauer hinterfragt und untersucht wird.