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Evaluation von ausgewählten Altmetrics-Diensten für den Einsatz an wissenschaftlichen Bibliotheken
(2017)
Der Wandel der wissenschaftlichen Kommunikation durch die Verlagerung ins
Internet hat neue Formen wissenschaftlichen Outputs hervorgebracht, für deren
Evaluation die klassischen bibliometrischen Indikatoren und Verfahren nicht
mehr ausreichen. Neben traditionellen Indikatoren haben sich seit wenigen
Jahren alternative Metriken, sogenannte Altmetrics, entwickelt. Diese messen
die Wahrnehmung über die klassische Zitation hinaus und werten Erwähnungen
in sozialen Medien und weiterer webbasierter Wissenschaftskommunikation
aus.
Diese Arbeit beschreibt die Möglichkeiten des Einsatzes von Altmetrics an
wissenschaftlichen Bibliotheken. Dabei wird zunächst die Entwicklung der
Bibliometrie und deren Anwendung in Bibliotheken, u.a. anhand einiger
Beispiele, dargestellt. Nach einer kurzen Definition werden Potentiale und
Grenzen der Altmetrics erläutert, einzelne Anbieter von Altmetrics-Diensten
vorgestellt sowie potentielle bibliothekarische Anwendungsfälle geschildert. Zur
Beurteilung konkreter Einsatzmöglichkeiten von Altmetrics-Diensten werden
zwei Tools ausgewählt und anhand von selbsterstellten Kriterien analysiert und
beurteilt.
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.
Die Handhabung von Publikationen im Bereich der Medizin und Pharmazie unterliegt besonderen Gegebenheiten, da sich die Forschung rasant entwickelt. Dies bedeutet auf der einen Seite, dass die Forscher*innen direkten Zugang zu den neusten Publikationen benötigen, zum anderen betrifft es die eigenen Veröffentlichungen, die so platziert werden müssen, dass sie Aufmerksamkeit in der Wissenschaftskommunikation erhalten. Diese Anforderungen werden aus Sicht einer medizinischen Spezialbibliothek betrachtet. Analysiert werden für die Literaturbereitstellung Web of Science, Scopus, Dimensions, und PubMed als etablierte Literaturdatenbanken und ein Discovery Service (Bibliothekssystem), Wikidata und die NFDI als Alternativen. Für die Sichtbarkeit und damit die Gewichtung der eigenen Publikationen werden bibliometrischen Kennzahlen wie der Impact Factor und der CiteScore verglichen. Außerdem werden die Altmetriken mit ihren Tools wie Altmetrics, PlumX Metric, OpenCitation, VosViewer und Scholia vorgestellt. Die Ergebnisse dieser Analyse sollen für die Anpassung der Bibliotheksinfrastruktur genutzt werden.