Empirische Informationswissenschaft. Empirische Informationswissenschaft 1

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1 Empirische Informationswissenschaft Empirische Informationswissenschaft 1

2 Forschungsfelder der empirischen Informationswissenschaft Empirische Informationswissenschaft 2

3 Informetrie Empirische Informationswissenschaft 3

4 Informetrie Nomothetische Informetrie Konzentrationsgesetze Zipfsches Gesetz: Verteilung von Worthäufigkeiten in Texten Lotkas Gesetz: Verteilung von Publikationen eines Fachgebiets auf Autoren Bradfordsches Gesetz: Verteilung von Artikeln eines Fachgebiets auf Zeitschriften Garfieldsches Gesetz: Verteilung von Zitationen auf wissenschaftliche Zeitschriften Gesetz der zeitlichen Verteilung Halbwertzeit: Zeit, nach der die Hälfte einer Literaturmenge nicht mehr benutzt wird Virgil P. Diodato: Dictionary of Bibliometrics. New York [u.a.]: Haworth, Empirische Informationswissenschaft 4

5 Informetrie Zipfsches Gesetz George Kingsley Zipf ( ) gegeben: Text (Artikel, Buch,...) Auszählen der Häufigkeiten jedes Wortes Ordnung der Wörter nach Häufigkeit (absteigend) r * f = C f = C : r r =: Rangplatz des Wortes f =: Häufigkeit des Wortes C =: Konstante (abhängig vom Text) Empirische Informationswissenschaft 5

6 Informetrie Zipfsches Gesetz Beispiel: Ulysses (James Joyce) Wort auf Rang 10 kommt 2.653mal vor: C = Wort auf Rang 20 kommt 1.311mal vor: C = Wort auf Rang kommt 26mal vor: C = C (Ulysses) ~ Das Gesetz gilt für Hochfrequenzworte, z.t. auch - je nach Text - für alle Worte eines Textes. Für Niedrigfrequenzworte hat Zipf ein weiteres Gesetz entwickelt (Zweites Zipfsches Gesetz). George K. Zipf: Human Behavior and the Principle of Least Effort. Cambridge, MA: Addison-Wesley, Empirische Informationswissenschaft 6

7 Lotkas Gesetz Alfred J. Lotka ( ) Informetrie gegeben: Fachgebiet mit umfassender Liste der Publikationen zum Fachgebiet (Bibliographie, Spezialdatenbank) Auszählen der Publikationsraten für alle Autoren Sortieren der Autoren nach der Anzahl der Publikationen Zählen der Autoren mit gleichviel Publikationen n n x * y = c oder y = c / x x =: Anzahl der Publikationen y =: relative Häufigkeit der Autoren mit x Publikationen n, c =: Konstanten (je nach Fachgebiet) [n ~ 2] Alfred J. Lotka: The frequency distribution of scientific productivity. In: Journal of the Washington Academy of Sciences 16 (1926), Empirische Informationswissenschaft 7

8 Informetrie Lotkas Gesetz Beispiel: Journal of Finance, ; insgesamt Artikel) Autoren (67,1%) produzierten je 1 Artikel 295 Autoren (16,0%) produzierten je 2 Artikel 140 Autoren (7,6%) produzierten je 3 Artikel 63 Autoren (3,4%) produzierten je 4 Artikel 41 Autoren (2,2%) produzierten je 5 Artikel angenommen: n = 2 (1 * 1) * 0,671 = 0,671 (2 * 2) * 0,160 = 0,640 (3 * 3) * 0,076 = 0,684 c ~ 0,6 (4 * 4) * 0,034 = 0,544 (5 * 5) * 0,022 = 0,550 M. Keenan: Report on the 1987 membership survey. In: Journal of Finance 43 (1988), Empirische Informationswissenschaft 8

9 Informetrie Lotkas Gesetz (geeicht auf 100 Autoren mit 1 Publikation) Publ.zahl (x) absolute Häufigkeit relative Häufigkeit (y) x 2 * y ,5% 0,645 20% ,1% 0, ,1 7,16% 0, ,25 4,03% 0,645 80/20 - Faustregel rund 80% 5 4 2,58% 0, ,77 1,79% 0, ,04 1,32% 0, ,56 1,01% 0, ,23 0,80% 0, ,645% 0,645 Σ ~ 155 Σ ~ 100% Empirische Informationswissenschaft 9

10 Informetrie Lotkas Gesetz Kreise: empirische Daten Linie: nach Theorie erwartet Reduktion der Daten auf genau 100 Autoren, die 1 Aufsatz publiziert haben (n = 2) Derek J. de Solla Price: Litte Science, Big Science. Frankfurt: Suhrkamp, Empirische Informationswissenschaft 10

11 Informetrie Bradfordsches Gesetz Samuel Clement Bradford ( ) gegeben: Artikel eines Fachgebiets Zählen der Anzahl der Artikel pro Zeitschrift Sortieren der Zeitschriften nach der Anzahl der Artikel Bildung von drei Mengen, die jeweils die gleiche Anzahl der Artikel enthalten die Anzahl der Zeitschriften in den drei Zonen folgt der Formel 1 : n : n 2 n =: Konstante ( Bradford Multiplikator ) Empirische Informationswissenschaft 11

12 Bradfordsches Gesetz Informetrie drei Zonen: Kern - Mitte - Rand empirisches Beispiel: Bradford (1934): Schmiermittel (395 Artikel in 164 Zeitschriften) Kern: 8 Zeitschriften produzieren 110 Artikel Mitte: die nächsten 29 Zs. produzieren 133 Artikel Rand: die nächsten 127 Zs. produzieren 152 Artikel 8 : 29 : 127 = 1 : 3,625 : 15,875 ~ 1 : 4 : 16 Samuel C. Bradford: Sources of information on specific subjects. In: Engineering 137 (1934), Empirische Informationswissenschaft 12

13 Garfieldsches Gesetz Eugene Garfield (geb. 1925) Informetrie gegeben: Referenzen aus Quellenzeitschriften Reihen des ISI (multidisziplinär) Zuordnung von Zitationsraten zu Zeitschriften Sortierung der Zeitschriften nach Zitationsraten Konzentration wie bei Bradford-Zipf: 75% aller Zitationen entfallen auf knapp Zeitschriften; 84% auf ca Zeitschriften Praktische Konsequenz: eine Datenbank, die einige Tausend Zeitschriften (nämlich die jeweils meistzitierten) auswertet, ergibt ein repräsentatives Abbild der Wissenschaft; hieran orientiert sich die Quellenauswahl bei SCI, SSCI, A&HCI Eugene Garfield: The mystery of the transposed journal list wherein Bradford s law of scattering is generalized according to Garfield s law of concentration. In: E.Garfield: Essays of an Information Scientist, Vol 1. Philadelphia: ISI Press, 1977, der Empirische Informationswissenschaft 13

14 Informetrie Garfieldsches Gesetz Beispiel: Philosophie (Drei-Zonen-Einteilung wie Bradford) gegeben: 735 Referenzen (Jg. 1975); darin zitierte Zeitschriften: 223 Kern: 6 Zeitschriften (genannt in 245 Zitationen) Mitte: 23 Zeitschriften (genannt in 245 Zitationen) Rand: 194 Zeitschriften (genannt in 245 Zitationen) also: 6 : 23 : 194 = 1 : 3,8 : 32,3 ~ 1 : 4 : 32 (erwartet: 1 : 4 : 16), demnach: sehr große Randzone Kernzeitschriften: Journal of Philosophy Philosophical Review Analysis Mind Philosophy of Sciences American Philosophical Quarterly Empirische Informationswissenschaft 14

15 Informetrie Inverses Power Law f (x) ca. 80 % ca. 20% f (x) = C x a Empirische Informationswissenschaft 15 x

16 degree of relevance Informetrie Folgen alle Verteilungen von Informationen dem Power Law? Distributions of relevance 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 f(x) = e [-C (x-1)]b f(x) = C / x a b ~ 3 a ~ rank informetric inverse logistic dichotomous Empirische Informationswissenschaft 16

17 Informetrie Power Law vs. invers-logistische Verteilung Was folgt aus unterschiedlichen Relevanzverteilungen? Nutzerverhalten bei Trefferlisten Pseudo Relevance Feedback Topic Detection and Tracking (TDT) Trefferlistenvereinigung bei der Meta-Suche Evaluation von Retrievalsystemen Einsatz von Tagging (Folksonomies) bei der inhaltlichen Erschließung / Power Tags Empirische Informationswissenschaft 17

18 Informetrie Gesetz der zeitlichen Verteilung: Halbwertszeit Analogie zum radioaktiven Zerfall Die Halbwertszeit ist die Zeit, in der die Hälfte eines radioaktiven Stoffes in einen anderen Stoff zerfallen ist. Dieser Prozess ist zufallsabhängig; d.h. man weiß nicht, welches Atom zu welcher Zeit zerfällt. Beispiele für Halbwertszeiten: Uran-238: 4,5 Mrd. Jahre Jod-131: 8 Tage C-14: Jahre Empirische Informationswissenschaft 18

19 Informetrie Gesetz der zeitlichen Verteilung: Halbwertszeit gegeben: Zitationen / Referenzen Sortierung der Zitationen nach der Zeit Zählen der Anzahl der Zitationen pro Jahr; Zählen der Gesamtanzahl der Zitationen Markierung des Jahres, an dem die Hälfte (ein Viertel, ein Achtel usw.) der Zitationen erreicht wird Gesetz: Die Halbwertzeiten sind (bei großen Zahlen) jeweils gleich. Empirische Informationswissenschaft 19

20 Deskriptive Informetrie Informetrie Beschreibung von Dokumentmengen. Beispiele: Werke eines Wissenschaftlers (Wie viel geschrieben? In welcher Zeit? Worüber? Welche Wirkung?) Artikel und Bücher von Angehörigen eines Instituts Patente und Artikel eines Wirtschaftsunternehmens Wissenschaftliche Zeitschriften (Wie viele Publikationen? Wie viele unterschiedliche Autoren? Welche Wirkung?) Wissenschaftliche und technische Themen (Wann zuerst aufgekommen? Wie verbreiteten sie sich? Wie lange diskutiert? Welche Autoren?) Länder / Weltregionen (Nationaler Output? Internationale Wirkung?) Websites / Domains (Einfluss? Verlinkung?) Empirische Informationswissenschaft 20

21 Informetrie deskriptive Informetrie: Aufspüren von neuen Informationen in Datenbanken ( Knowledge Mining ) Rangordnungen Zeitreihen Semantische Netze Informationsfluss- und Linkanalysen dabei soweit möglich: Vergleich der beschriebenen Verteilungen mit den (nach den informetrischen Gesetzen) erwarteten Empirische Informationswissenschaft 21

22 Informetrie Rangordnungen Fragestellung: Welches sind die Top-X-Items in einer Dokumentenmenge? Theoretische Basis: Konzentrationsgesetze Ziel: 1. Retrievalverbesserung; 2. Neue Informationen Vorgehen: Suche nach allen Datensätzen zum Thema Rangordnung zur gewünschten Ausprägung (in den meisten Systemen der Befehl: RANK) Ausgabe der Hitparade bis Platz X Beispiel: Welche Unternehmen sind in der FuE bei Verpackungsmaschinen führend? Wolfgang G. Stock: Wirtschaftsinformationen aus informetrischen Online-Recherchen. In: Nachrichten für Dokumentation 43 (1992), Wolfgang G. Stock: Das Online-Unternehmensbild anhand von Wirtschaftsdaten und informetrischen F&E-Indikatoren. In: Harald Killenberg et al. (Hrsg.): Wissensbasierte Informationssysteme und Informationsmanagement. Konstanz: Univ.-Verl., 1991, Empirische Informationswissenschaft 22

23 Informetrie Rangordnung der Unternehmen nach Patenten bei Verpackungsmaschinen Rang absolute H. relative H. Unternehmen ,74 % Focke & Co GmbH & Co ,66 % Grace & Co ,55 % Robert Bosch GmbH ,45 % Packaging Filling Equip. N = Patentfamilien in der IPC-Unterklasse B65B (nebst aller Unterbegriffe) N = (unterschiedliche) Unternehmen mit mindestens einem Patent in B65B Empirische Informationswissenschaft 23

24 Informetrie Informetrische Zeitreihen Fragestellung: Wie entwickelt sich ein Aspekt einer Dokumentmenge im Laufe der Zeit? Ziel: Neue Informationen Vorgehen: Suche nach allen Datensätzen zum Thema Ausgabe der Inhalte des Feldes Jahrgang (mit Angabe der Anzahl der DE) graphische Aufbereitung als Zeitreihe (Tabellenkalkulationsprogramm) Beispiel: Wieviele Patente für Verpackungsmaschinen haben die führenden Unternehmen pro Jahr zwischen 1981 und 1993 angemeldet? Empirische Informationswissenschaft 24

25 Patentanmeldungen pro Jahr Informetrie Patentaktivitäten der führenden Unternehmen bei Verpackungsmaschinen Bosch Focke Grace Empirische Informationswissenschaft 25

26 Informetrie Semantische Netze Fragestellung: Gibt es in einer Dokumentenmenge zusammengehörige Komplexe? Bsp.: kooperierende Autoren oder Institute; gemeinsam auftretenden Themen; gemeinsame Referenzen oder Zitationen Ziel: 1. Retrievalverbesserung; 2. Neue Informationen Vorgehen: Suche nach allen Datensätzen zum Thema clusteranalytische Aufbereitung der DE (Spezialsoftware; z.b. Pajek) graphische Aufbereitung Beispiel: Wie hängen die Forschungsthemen der Krones AG im Bereich der Etikettiermaschinen zusammen? Empirische Informationswissenschaft 26

27 Informetrie Thematisches Cluster der Artikel von Krones- Mitarbeitern im Bereich der Etikettiermaschinen (im Bild der Deskriptoren der FIZ Technik-Datenbank DOMA) Empirische Informationswissenschaft 27

28 Informetrie Informationsflussgraph Fragestellung: Fließen innerhalb einer Dokumentenmenge Informationen (welche?, wieviele?) von A nach B? Sofern Hypertextdokumente vorliegen: Sind A und B verlinkt? Ziel: 1. Retrievalstrategie; 2. Neue Informationen Vorgehen bei Zitationen: Aufruf einer Datenbank, die Zitationen speichert (wiss. Artikel; Patente; Grundsatzurteile) Suche nach zitierenden Dokumenten (nach vorne) und nach zitierten Dokumenten (nach hinten) Hostsoftware graphische Aufbereitung als Informationsflussgraph Beispiel: Woher stammen die Technologieinformationen der Krones AG? Wohin fließen die Technologieinformationen von Krones? Empirische Informationswissenschaft 28

29 Informetrie Wissensimport und export bei der Krones AG (im Bild von Derwent World Patents Index bei Orbit) Empirische Informationswissenschaft 29

30 Informetrie Datengewinnung der Informetrie Online-Informetrie bei Content-Aggregatoren Voraussetzungen: (1) spezifische informetrische Befehle (2) adäquates Feldschema (3) adäquate Datenbasis Offline-Informetrie mittels spezifischer Analysesoftware Download von Datensätzen Weiterverarbeitung offline Analysesoftware: Anacubis HistCite Pajek (u.a.) Empirische Informationswissenschaft 30

31 Informetrie Online-Informetrie bei Content-Aggregatoren W.W.Hood; C.S.Wilson: Informetric studies using databases: Opportunities and challenges, Scientometrics 58 (2003), H.F.Moed: The use of on-line databases for bibliometrics analysis. In: L.Egghe; R.Rousseau (Hrsg.): Informetrics 87/88. Amsterdam: Elsevier Science, 1988, Dietmar Wolfram; Clara M. Chu; Xin Lu: Growth of knowledge: bibliometric analysis using online database data. In: L.Egghe; R.Rousseau (Hrsg.): Informetrics 89/90. Amsterdam: Elsevier Science, 1990, Empirische Informationswissenschaft 31

32 Informetrie Informetrische Befehle bei STN Rangordnungen mit ANALYZE ANALYZE and TABULATE Commands. In: STNotes No. 17 (1998), 1-5. Empirische Informationswissenschaft 32

33 Informetrie Informetrische Befehle bei STN Zusammenhänge zweier Variablen mit TABULATE (wenn eine Variable PY ist: Zeitreihe) ANALYZE and TABULATE Commands. In: STNotes No. 17 (1998), 6-8. Empirische Informationswissenschaft 33

34 Informetrie Informetrische Befehle bei DIALOG: Zusammenspiel von MAP und RANK In welche Technikgebiete hinein haben Düsseldorfer Unternehmen die größte Wirkung? Welches ist das meistzitierte Patent des Jahres 1995? MAP PN/CT= Mechtild Stock; Wolfgang G. Stock: Dialog/DataStar. One-Stop-Shops internationaler Fachinformationen. In: Password Nr. 4 (2003), Empirische Informationswissenschaft 34

35 Informetrie Zusammenspiel von MAP und RANK Zwischenergebnis; unter SC004 gespeichert Datenbankwechsel: b 342 Ausführen der gespeicherten Suche: EXS SC004 Empirische Informationswissenschaft 35

36 Informetrie RANK IC(1-4) RANK CT C11D : Reinigungsmittel G08G : Verkehrsregelungsund -überwachungssysteme Empirische Informationswissenschaft 36

37 Web-Informetrie ( Webometrie ) Empirische Informationswissenschaft 37

38 Webometrie Forschungsfelder der Webometrie 1. Inhalt (content) von Webseiten 2. Struktur der Links im WWW 3. Nutzer und Nutzung des Webs (einschließlich Suchverhalten bei Suchmaschinen) 4. Analyse und Bewertung von Web-Technologie (einschließlich Evaluation von Suchwerkzeugen) Lennart Björneborn, Peter Ingwersen: Towards a basic framework for webometrics. In: Journal of the American Society for Information Science and Technology 55 (2004), Empirische Informationswissenschaft 38

39 Webometrie Web-Informetrie bei Suchmaschinen Web Impact Factor (WIF) WIF(C) = (# Links auf Seiten von C) / (# Seiten innerhalb C) bei AltaVista: Zähler: link:.xx/ Nenner: domain:xx oder host: Self-Link WIF (C) = (# Links aus C auf C) / (# Seiten innerhalb C) bei AltaVista: Zähler: domain/host:xx/ AND link:.xx/ Ext-Link WIF (C) = (# Links außerhalb C auf C) / (# Seiten innerhalb C) bei AltaVista: Zähler: link:.xx/ AND NOT (domain/host:xx AND link:.xx/) Es gilt: WIF(C) = Self-Link (C) + Ext-Link (C) Peter Ingwersen: The calculation of Web Impact Factors. In: Journal of Documentation 54 (1998), Empirische Informationswissenschaft 39

40 Webometrie Web Impact Factor (WIF) für Uni Düsseldorf und Uni Köln April 2003 WIF (DDF) = 0,44 WIF (KÖLN) = 0,49 Self-Link WIF (DDF) = 0,03 Self-Link WIF (KÖLN) = 0,14 Ext-Link WIF (DDF) = 0,41 Ext-Link WIF (KÖLN) = 0,35 N (Seiten DDF) = N (Seiten KÖLN) = Empirische Informationswissenschaft 40

41 Webometrie Variante des Web Impact Factor von Thelwall Kritik am Verfahren von Ingwersen: Die Zahl der Webseiten eines Hosts sagt nichts über die dahinterstehende Organisation aus. Vorschlag: (a) Beschränkung auf externe Links (b) Relativierung auf die Anzahl der Vollzeitäquivalente akademischer Mitarbeiter einer Institution (was heißt, dass diese Variante ausschließlich auf Universitäten und andere Forschungseinrichtungen anwendbar ist) Academic-WIF (C) = (# Links außerhalb C auf C) / (# Wissenschaftler- Vollzeitäquivalente in C) Mike Thelwall: A comparison of sources of links for academic Web impact factor calculation. In: Journal of Documentation 58 (2002), Empirische Informationswissenschaft 41

42 Webometrie Academic Web Impact Factor (Acad. WIF) und Wissenschaftsevaluation Gibt es Korrelationen (Pearson) zwischen Acad. WIF und Official Government Research Assessment Exercise (RAE) für britische Universitäten? Domain der externen Links Empirische Informationswissenschaft 42

43 Webometrie Links im WWW Fragestellung: Wie entfernt liegen die Webseiten voneinander? (über den kürzesten Pfad) Ist auch das Web eine kleine Welt? D.h.: Ist die Pfadlänge L kurz (bis zu ca. sechs Schritte; Erdös-Zahlen)? Erdös-Zahl (nach dem ungarischen Mathematiker Erdös): 1: wenn direkt mit Erdös gemeinsam publiziert, 2: wenn mit jemandem aus (1) gemeinsam publiziert usw. Lada Adamek: Stichprobe aus.edu-sites ( Sites) Lada A. Adamik: The small world Web. In: Research and Advanced Technology for Digital Libraries. Proceedings of ECDL 99. Berlin [u.a.]: Springer, (Lecture Notes in Computer Science; 1696), Empirische Informationswissenschaft 43

44 Webometrie Links im WWW L (.edu-sites) = 4,062 das WWW besteht aus Klumpen innerhalb des Clusters: (sehr) kurze Pfadlänge Empirische Informationswissenschaft 44

45 Webometrie Links im WWW Entfernungen der Webseiten über das ganze WWW hinweg A.-L. Barabasi: Vorgehen: empirische Erfassung für (relativ) kleine N, Ableiten einer Gesetzmäßigkeit Pfadlänge: <d>; Anzahl Webseiten: N Gesetz: <d> = 0,35 + 2,06 log(n) bei n = 1 Mio. ist <d> = 10,65 bei n = 800 Mio. ist <d> = 18,69 (Barabasis Wert) bei n = 4 Mrd. ist <d> = 20,13 bei n = 10 Mrd. ist <d> = 20,95 Empirische Informationswissenschaft 45

46 Webometrie Réka Albert; Hawoong Jeong; Albert-László Barabási: Diameter of the World- Wide Web. In: Nature 410 v , Empirische Informationswissenschaft 46

47 Webometrie Kleine Welt Abkürzungen Watts, D.J.; Strogatz, S.H. (1998): Collective dynamics of 'small-world' networks. In: Nature 393, S Empirische Informationswissenschaft 47

48 Webometrie Thematische Linkanalysen Fragestellung: Wie sind Webseiten zu einem konkreten Thema verlinkt? Vorgehen bei Hypertextdokumenten: Aufruf einer Suchmaschine, die eine Feldsuche zu Links, Ankertexten, Hosts und Domains anbietet oder solche ausgeben kann entweder direkte Ausgabe der Landkarte oder graphische Aufbereitung als Linkgraph Beispiel: Wie sind deutsche Webseiten zu Miranda Otto verlinkt? Empirische Informationswissenschaft 48

49 Webometrie Link-Topologie deutscher Webseiten zu Miranda Otto (im Bild von Kartoo.com) Empirische Informationswissenschaft 49

50 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Empirische Informationswissenschaft 50

51 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Aufgabe: Messung der Qualität von IS Methoden: Information Systems Research (Wirtschaftsinformatik) Marketingforschung Wissensmanagement Evaluationsforschung für Retrievalsysteme Empirische Informationswissenschaft 51

52 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Technology Acceptance Model Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), Empirische Informationswissenschaft 52

53 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Technology Acceptance Model später hinzugefügt: Vertrauen Spaß Adams, D.A., Nelson, R.R., & Todd, P.A. (1992). Perceived usefulness, ease of use, and usage of information technology. A replication. MIS Quarterly, 16(2), Empirische Informationswissenschaft 53

54 Analyse und Evaluation von Informationssystemen IS Success Model DeLone, W., & McLean, E. (1992). Information systems success. The quest for the dependent variable. Information Systems Research, 3(1), Empirische Informationswissenschaft 54

55 Analyse und Evaluation von Informationssystemen IS Success Model DeLone, W., & McLean, E. (2002). The DeLone and McLean model of information systems success. A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), Empirische Informationswissenschaft 55

56 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Knowledge Management Success Model Jennex, M.E., & Olfman, L. (2006). A model of knowledge management success. International Journal of Knowledge Management, 2(3), Empirische Informationswissenschaft 56

57 Analyse und Evaluation von Informationssystemen SERVQUAL Beispiel für eine Doppelskala (Item 14) Mitarbeiter einer hervorragenden Informationsvermittlungsstelle sind stets gleichbleibend höflich zu ihren Kunden Mitarbeiter der Informationsstelle XY sind stets gleichbleibend höflich zu ihren Kunden Lehne ich Stimme ich vollkommen ab vollkommen zu Doppelskala 1. Erwartete Dienstleistung (Einstellung) 2. Erlebte Dienstleistung (Zufriedenheit) erfasst wird zusätzlich die DIFFERENZ der Noten beider Skalen Empirische Informationswissenschaft 57

58 Das Düsseldorfer Analyse- und Evaluationsmodell Empirische Informationswissenschaft 58

59 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Evaluationsforschung für Retrievalsysteme Effektivität Empirische Informationswissenschaft 59

60 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Effektivität: Die klassischen Kennwerte zur Bewertung von Retrievalsystemen Haben wir alle Datensätze gefunden, die handlungsrelevantes Wissen beinhalten? (Vollständigkeit; Recall) Recall R = a / (a + c) Haben wir nur solche Datensätze gefunden? (Genauigkeit, Precision) Precision P = a / (a + b) a =: gefundene relevante Treffer b =: nichtrelevante Datensätze, die in der Treffermenge enthalten sind (Ballast) c =: relevante Datensätze in der Datenbank, die nicht gefunden wurden Salton Gerard Salton; Michael J. McGill: Information Retrieval Grundlegendes für Informationswissenschaftler. Hamburg [u.a.]: McGraw-Hill, Kap. 5: Die Bewertung von Retrievalsystemen, Empirische Informationswissenschaft 60

61 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Recall / Precision Relevanz: kontextuelle Übereinstimmung zwischen einem Suchargument und einem Dokument - unabhängig von konkreten subjektiven Informationsbedürfnissen (Salton/McGill) Pertinenz: Übereinstimmung zwischen einem subjektivem Informationsbedürfnis und einem Dokument Ein Relevanzurteil nimmt in der klassischen Variante genau einen von zwei Werten an: relevant nicht relevant. Relevanzurteile sind mitunter unscharf, insofern unterschiedliche Beurteiler zu abweichenden Urteilen kommen können. Christa Womser-Hacker: Theorie des Information Retrieval III: Evaluierung. In: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. München: Saur, 5. Aufl., 2004, Empirische Informationswissenschaft 61

62 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Recall / Precision Mengentheoretische Betrachtung (A: relevante Dokumente; B: Dokumente in Treffermenge) Recall Fallout Verlust C.J. van Rijsbergen: Information Retrieval. 2nd. Ed. London; Boston: Butterworth, Empirische Informationswissenschaft 62

63 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Recall / Precision Quelle: Salton; McGill, 180 Empirische Informationswissenschaft 63

64 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Das Effektivitätsmaß von v.rijsbergen E: Effektivität; R: Recall; P: Precision α: Wert zwischen 0 und 1 α = 0 : Effektivität wird auf Recall (1-R) reduziert α = 1 : Effektivität wird auf Precision (1-P) reduziert α = ½ : Effektivität beruht ausgewogen auf R und P van Rijsbergen Quelle: v.rijsbergen, 174 E ist zwischen 0 (beste Effektivität) und 1 (unendlich schlechte Effektivität) definiert. Empirische Informationswissenschaft 64

65 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Serendipity Kennwert zur Erfassung der Fähigkeit eines Informationssystems, im Ballast nützliche Informationen zu finden b: Anzahl der Dokumente, die nicht relevant zum Suchargument sind (wie bei Precision) b(u): Anzahl der Dokumente im Ballast, die völlig unbrauchbar sind b(s): Anzahl der Dokumente im Ballast, die durchaus auch für ein völlig anderes Suchargument brauchbar sind Serendipity S = b(s) / b Jutta H.T. Klawitter-Pommer; Wolf D. Hoffmann: Übersicht über die für den Leistungsvergleich mehrerer Literatur-Datenbasen wichtigsten Parameter. In: Nachrichten für Dokumentation 27 (1976), Empirische Informationswissenschaft 65

66 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Serendipity Term eingeführt von Horace Walpole ( ) in einem Brief aus dem Jahre 1754 Basis: Märchen The Three Princes of Serendip diese finden unerwartet Sachen heraus, die kein anderer weiß seitdem: Bezeichnung für etwas, was gefunden, aber nicht gesucht worden ist einer der Prinzen Serendip: Ceylon Richard Boyle: The Three Princes of Serendip URL: Empirische Informationswissenschaft 66

67 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Recall/Precision bei Systemen mit Relevance Ranking Definition eines Cut-off-Wertes X (etwa: X=25, d.h. die Top 25 Treffer) Precision rangspezifische Precision (Wie groß ist die Precision auf Rang 1, Rang 2 usw.?) rangunabhängige Precision (Wie groß ist die durchschnittliche Precision bis zum Cut-off-Wert X?) Problemfall: a = 0. Wie groß ist die Precision? wenn a=0 und c=0, dann gilt P = 1 wenn a=0 und c>0, dann gilt P = 0 Recall hier stets: Wie groß ist der durchschnittliche Recall bei einem Cut-off-Wert X? Empirische Informationswissenschaft 67

68 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Relevanzbestimmung bei Systemen mit verlinkten Dokumenten Variante 1: es werden ausschließlich diejenigen Dokumente beurteilt, die vom Retrievalsystem angezeigt werden dann aber Problem: einige Suchmaschinen übergehen im Relevance Ranking Seiten derselben Domain (Variante 1 würde diese methodisch benachteiligen); Webkataloge verweisen i.d.r. auf Websites, nicht auf einzelne Seiten Beispiel: WiseNut Variante 2: ein weiterer Klick (oder sogar mehrere Klicks) wird (werden) gestattet; falls die verlinkte Seite relevant, gilt dies als Treffer für das Retrievalsystem Empirische Informationswissenschaft 68

69 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Absoluter und relativer Recall absoluter Recall: Problemfall der Formel ist c. Woher weiß ich, was ich NICHT gefunden habe, was aber relevant wäre? Der absolute Recall kann nur bei kleinen überschaubaren Datenbasen berechnet werden. relativer Recall: nicht ein System wird isoliert betrachtet, sondern mehrere Systeme gleichzeitig ( Pooling- Methode ). c ist die Anzahl der Dokumente in der Vereinigungsmenge der relevanten Treffer c(1), c(2) usw. aller betrachteter Systeme relativer Recall R = a / c, wobei c = c(1) c(2)... c(n) bei n Systemen Empirische Informationswissenschaft 69

70 Analyse und Evaluation von Informationssystemen MAP (Mean Average Precision) Ranking für Query 1 (insgesamt 5 relevante Dok.) Rang r/nr r nr r nr nr r nr nr r r Recall 0,2 0,2 0,4 0,4 0,4 0,6 0,6 0,6 0,8 1 Prec. 1,0 0,5 0,67 0,5 0,4 0,5 0,43 0,38 0,44 0,5 Average Precision: (1,0 + 0,67 + 0,5 + 0,44 + 0,5) / 5 = 0,62 Ranking für Query 2 (insgesamt 3 relevante Dok.) Rang r/nr nr r nr nr r nr r nr nr nr Recall 0 0,33 0,33 0,33 0,67 0, Prec. 0 0,5 0,33 0,25 0,4 0,33 0,43 0,38 0,33 0,3 Average Precision: (0,5 + 0,4 + 0,43) / 3 = 0,44 Mean Average Precision: (0,62 + 0,44) / 2 = 0,53 Empirische Informationswissenschaft 70

71 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Availability (Verfügbarkeit) Term eingeführt in der empirischen Bibliothekswissenschaft Paul B. Kantor: Availability analysis. In: Journal of the American Society for Information Science 27 (1976), bei Retrievaltests: Wie hoch ist die relative Häufigkeit, dass ein Retrievalsystem ein bekanntes Dokument ( Known Item ) findet? A: Availability; D gef : # der gefundenen Known Items (bei Relevance Ranking: bis Cut-off-Wert); D: # aller gesuchten Known Items A = D gef / D Mechtild Stock; Wolfgang G. Stock: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich. Teil 1: Retrievaltest mit Known Item Searches. In: Password Nr. 11 (2000), Empirische Informationswissenschaft 71

72 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Faktische Nutzung a: gefundene relevante Treffer; b: Ballast n: (zur Bewältigung der Aufgabe) genutzte Treffer n(r): genutzte relevante Treffer (Relevanzeinschätzung nach Erledigung der Aufgabe) Nutzungsquote NQ = n(r) / (a + b) (Precision bzl. der faktischen Nutzung) Precision der Nutzung: NP = n(r) / n (Precision bzl. der Aufgabenbewältigung) Suzanne Kabel et al.: The added value of task and ontology-based markup for information retrieval. In: Journal of the American Society for Information Science and Technology 55 (2004), Empirische Informationswissenschaft 72

73 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Voraussetzung aller klassischen Retrievaltests: Relevanz ist binär (1 / 0). Und wenn das nicht stimmt? Etwa: Relevanz verteilt sich nach Power Law oder invers logistisch. Vorschlag von Della Mea & Mizzaro: Average Distance Measure empirische Erfassung der Relevanzeinschätzung der Nutzer (User Relevance Score; URS) [0,..., 1] Angabe des Relevanzwertes des Systems beim Relevance Ranking (System Relevance Score; SRS) [0,..., 1] Average Distance Measure ADM = SRS URS (praktisches Problem: Suchmaschinen zeigen SRS nicht an) V. Della Mea; S. Mizzaro: Measuring retrieval effectiveness. A new proposal and a first experimental validation. - In: Journal of the American Society for Information Science and Technology 55 (2004), Empirische Informationswissenschaft 73

74 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Empirische Analysen von Informationssystemen: Cranfield Testkollektion: Dokumente zur Aerodynamik Testfragen: 221 Suchargumente, zu denen die relevanten Dokumente bekannt sind Indexierung I: single terms : einzelne Terme der Dokumente (in natürlicher Sprache); Varianten: Grundformen, Synonyme,... Indexierung II: simple concepts : Mehrwortausdrücke der Dokumente (in natürlicher Sprache); mit Varianten Indexierung III: controlled terms : kontrollierte Schlagworte; Varianten: mit/ohne Relationen Indexierung IV: Titelterme, Terme aus Abstract Forschungsfrage: Welche Indexierungsmethode bringt den besten Recall? Cyril Cleverdon: The Cranfield tests on index languages devices. In: Aslib Proceedings 19 (1967), Empirische Informationswissenschaft 74

75 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Cranfield: Ergebnisse Empirische Informationswissenschaft 75

76 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Cranfield: Ergebnisse Sieger : natürlichsprachige Terme verbessert wird die Retrievalleistung nur durch Grundformbildung Synonyme alle anderen Varianten und Indexierungsformen bringen schlechtere Ergebnisse als die Suche nach natürlichsprachigen Termen (in der Wortform des Textes) Brauchen wir demnach überhaupt keine Dokumentationssprachen? Kritik an Cranfield: als Labortest kaum auf die Praxis (auch sehr großer) Datenbanken übertragbar Relevanzbeurteilung hier sehr problematisch Empirische Informationswissenschaft 76

77 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Empirische Analysen von Informationssystemen: MEDLARS MEDLARS (Medical Literature Analysis and Retrieval System) der National Library of Medicine (USA) heute: Medline Online-Datenbank zur Medizin (derzeit [1966] Datensätze); erschlossen durch Thesaurus (MeSH) Fragen: 299 ( echte Suchargumente) Recall: direkte Messung unmöglich; Befragung von Experten nach einschlägigen Dokumenten; damit Schätzung auf c Precision: problemlos gemessen F.W.Lancaster: MEDLARS: Report on the evaluation of its operating efficiency. In: American Documentation 20 (1969), Empirische Informationswissenschaft 77

78 Analyse und Evaluation von Informationssystemen MEDLARS Forschungsfrage 1: Wie groß sind Recall und Precision von MEDLARS? Empirische Informationswissenschaft 78

79 Analyse und Evaluation von Informationssystemen MEDLARS Forschungsfrage 2: Wie hängen Recall / Precision und Indexierungsbreite zusammen? je breiter indexiert, desto höher der Recall Empirische Informationswissenschaft 79

80 Analyse und Evaluation von Informationssystemen MEDLARS Fehleranalyse: Wie kommen die doch durchaus geringen Werte für Recall und Precision zustande? RF : Recall-Fehler; PF : Precision-Fehler Fehlerquelle 1: Indexierung (insb. Indexierungstiefe) 34% 13% Fehlerquelle 2: Dokumentationssprache 9% 36% Fehlerquelle 3: Formulierung des Sucharguments 32% 32% Fehlerquelle 4: Nutzer-System-Schnittstelle (etwa: keine iterative Suche verwendet) 23% 17% anderes (etwa: Systemfehler) 1% 2% RF PF Empirische Informationswissenschaft 80

81 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Empirische Analysen von Informationssystemen: TReC Text Retrieval Conferences Vorhalten einer (sehr großen) Datenbasis Vorhalten von Suchfragen Vorhalten der relevanten Dokumente (durch Pooling-Verfahren) Systeme werden mit der TReC-Datenbasis und den Suchfragen konfrontiert (sowohl die Datenbasis als auch die Formulierung der Suchfragen können dem System angepasst werden) Erhebung von relativem Recall und Precision (Zuordnung der jeweiligen Werte) Alle TReC-Dokumente unter: Donna Harman: The TREC Conferences. In: Rainer Kuhlen; Marc Rittberger (Hrsg.): Hypertext Information Retrieval Multimedia: Synergieeffekte elektronischer Informationssysteme. Konstanz: Univ.-Verl., 1995, Empirische Informationswissenschaft 81

82 Analyse und Evaluation von Informationssystemen TReC Grundgerüst Q1: Suchfragen zum Einstellen des Testsystems Q2: eingestellte Suchfragen auf die Dokumente angewandt Q3: vorformulierte Testsuchfragen auf die eingestellten Dokumente angewandt die offiziellen Ergebnisse entstammen Q2 und Q3 Pooling: Relevanzurteile für die ersten 100 ausgegebenen Dokumente pro System und Suchanfrage (für 50 Fragen) Empirische Informationswissenschaft 82

83 Analyse und Evaluation von Informationssystemen TReC Ergebnisdarstellung: Recall-Precision- Graph Empirische Informationswissenschaft 83

84 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Precision bei Suchmaschinen im WWW Precision auf Rangplatz n n) für n = 1,..., 20 David Hawking; Nick Craswell; Peter Bailey; Kathleen Griffiths: Measuring search engine quality. In: Information Retrieval 4 (2001), Empirische Informationswissenschaft 84

85 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Availability von Suchmaschinen im WWW Quelle: Password 11/2000 Empirische Informationswissenschaft 85

86 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Evaluation von deutschen Suchmaschinen im WWW (Griesbaum/Rittberger/Bekavac) Erhebung der Precision, kumulierend bis Rang 20 (also: Precision bei Rang 1, bei Rängen 1 und 2, bei Rängen 1-3,...) durchschnittliche Precision bis Cut-off-Wert 20 Joachim Griesbaum; Marc Rittberger; Bernard Bekavac: Deutsche Suchmaschinen im Vergleich: AltaVista.de, Fireball.de, Google.de und Lycos.de. In: Rainer Hammwöhner; Christian Wolff; Christa Womser-Hacker (Hrsg.): Information und Mobilität. Proceedings des 8. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft. - Konstanz: UVK, (Schriften zur Informationswissenschaft; 40), Empirische Informationswissenschaft 86

87 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Methodik von Retrievaltests (1) To test or not to test? Welche Neuigkeit soll erbracht werden? Grundsätzlich auf der Basis aller vergleichbaren Ergebnisse aufbauen. Zweck des Neuen erläutern. (2) What kind of test? Labortest unter kontrollierten Bedingungen (Nutzer, Datenbanken, Searcher, Suchbedingungen). Welche der vier Variablen werden konstant gehalten? Oder Beobachtung: Nutzung vorhandener Suchfragen und Suchergebnisse (dichter am wirklichen Leben, dafür können die Variablen nicht bewusst geändert werden) Jean Tague-Sutcliffe: The pragmatics of information retrieval experimentation, revisited. In: Information Processing and Management 28 (1992), Jean Tague: The pragmatics of information retrieval experimentation. In: Karen Sparck-Jones (Hrsg.): Information Retrieval Experiment. London: Butterworths, Empirische Informationswissenschaft 87

88 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Methodik von Retrievaltests (3) How to operationalize the variables? Konkrete Bedingungen definieren für: (3a) Datenbank, (3b) verwendete Methoden der Wissensrepräsentation, (3c) Nutzer (Typ, Kontext, Art des Informationsbedarfs, Dringlichkeit), (3d) Suchfragen (Suchargument: konstruiert echte Argumente, Anzahl der Suchbegriffe, Boolesche Operatoren natürliche Sprache. Suchprozess: befehlsorientiert menügeführt, Nutzung von hinterlegten [invertierten] Listen, iterative Suche), (3e) Recall/Precision/E-Maß/Availability. Welche Werte erheben bzw. errechnen? Was tun bei Ergebnisse mit Relevance Ranking? Was tun bei 0 Treffern? Empirische Informationswissenschaft 88

89 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Methodik von Retrievaltests (4) What database to use? Aufbau einer (exakt bekannten) experimentellen Datenbank (wie bei Cranfield). Oder Test einer reallife Datenbank. Vergleiche zwischen (vergleichbaren!) Datenbanken. (5) Where to get queries? Wie Informationsbedarfe verbalisieren? Fragetypen als Testvariable definieren: Wie verhält sich ein System bei Phrasen, bei Einwortsuchen, bei UND-Verknüpfungen usw.? Wie verhält sich ein System bei unterschiedlichen Anfragesprachen? Oder bei domainspezifischen Suchen (etwa: nach Produkten, nach wissenschaftlicher Literatur,...)? (6) How to process queries? Standardisierung des Suchprozesses. Kenntnis der Systemsoftware. Standardisierung der Kenntnisse der Testpersonen (7) How will treatments be assigned to experimental units? Design des Experiments. Wie soll was gemessen werden? Wie viele Fragen? Wie viele Formulierungen derselben Frage? Wie viele unterschiedliche Testpersonen? Empirische Informationswissenschaft 89

90 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Methodik von Retrievaltests (8) How to collect data? Alle Aktionen protokollieren. Bei Relevanzurteilen: nur zwei Werte (relevant nicht relevant) zulassen mit mehreren Werten arbeiten (relevant ggf. relevant nicht relevant nicht relevant, aber für anderes Problem relevant [Serendipity!]. Wenn sich die Testpersonen nicht auf Relevanz einigen können: Abstimmung? Diktatur? Diskussion? Wer beurteilt Relevanz: Testperson (Suchender) oder unabhängiger Experte (9) How to analyse the data? Deskriptiv: Recall-Precision-Graph (wie bei TReC), durchschnittliche(r) Recall / Precision (über alle Ergebnisse oder mit Cut-off-Wert), Recall / Precision bei genauem Rangplatz (P@n). Induktive Statistik: Wann sind unterschiedliche Ergebnisse (etwa für Systeme) wirklich unterschiedlich? Errechnen von Mittelwerten, Standardabweichungen, N (Anzahl der Tests), Mutungsintervallen usw. (Einsetzen von Statistik-Software wie SPSS) (10) How to present results? Aufbau einer einschlägigen Publikation: Ziel und Zweck des Tests, Hintergrund (vorausgegangene Forschungen), Methode, Ergebnisse, Schlussfolgerungen, ggf. Ausblick auf weitere Forschungen, komplettes Literaturverzeichnis Empirische Informationswissenschaft 90

91 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Qualität von Informationstechnik Funktionalität (Beispiel: Retrievalsystem) Empirische Informationswissenschaft 91

92 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Retrievalsystem / Funktionalität Befehlsumfang zur Recherche Begin: Auswahloptionen der Datenbanken Expand: Optionen des Arbeitens mit invertierten Dateien Select: Suchoptionen Type: Markieren und Sortieren von Treffern, Ausgabeschnittstellen Befehlsumfang informetrischer Analyse Rangordnungen Zeitreihen semantische Netze Informationsflussanalysen Pull- und Push-Service Empirische Informationswissenschaft 92

93 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Qualität von Informationstechnik Gebrauchstauglichkeit (Usability) Empirische Informationswissenschaft 93

94 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Webauftritt. Usability Gebrauchstauglichkeit, Benutzbarkeit und Benutzerfreundlichkeit einer Website im Sinne des Endnutzes ( normale Menschen) Ziel: leichte Benutzbarkeit einer Website, um dadurch dem Unternehmen zu Umsatzsteigerung und Verbesserung der Kundenbindung zu verhelfen (gemäß Jakob Nielsen) Herkunft der Usability-Forschung: Softwareergonomie bzw. Human- Computer-Interaction Jakob Nielsen: Usability Engineering. Boston: AP Professional, Jakob Nielsen: Designing Web Usability. München: Markt + Technik, Jakob Nielsen; Marie Tahir: Homepage Usability: 50 Websites Deconstructed. Indianapolis: New Riders, Jakob Nielsen; Robert L. Mack (Hrsg.): Usability Inspection Methods. New York [u.a.]: Wiley, Jeffrey Rubin: Handbook of Usability Testing. New York [u.a.]: Wiley, Werner Schweibenz; Frank Thissen: Qualität im Web. Benutzerfreundliche Webseiten durch Usability Evaluation. Empirische Informationswissenschaft 94 Berlin [u.a.]: Springer, (X.media.press).

95 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Usability. Methoden Task Based Testing Entwurf typischer Aufgaben für die Website Testpersonen auswählen, die der Zielgruppe der Website entsprechen Testpersonen bearbeiten die Aufgaben Versuchsleiter beobachten Testpersonen und notieren Reaktionen Thinking-Aloud-Test analog Task Based Testing zusätzlich: Testpersonen sprechen ihre Gedanken aus Aufnahme der Tests (Video; Tonband) Empirische Informationswissenschaft 95

96 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Beispiel: Task Based Testing mit Thinking-aloud-Test der Website des Landtages NRW (Nicola Roßmann) 40 Testpersonen. Arbeit an der Website unter konstanten Bedingungen Aufgabenbeispiel 1: Wie heißen die direkt gewählten Abgeordneten der Wahlkreis in Köln? Klicks bis zur richtigen Webseite: kürzester Weg 3; Testpersonen: arithm. Mittel: 3,7 (N=40); Abbrüche: keiner; Suchzeit arithm. Mittel: 86 Sek. (N=40) Thinking aloud: Orientierungsprobleme auf der Wahlkreiskarte. Wie schließt man Wahlkreisanzeigen? Ergebnis: bis auf Detailprobleme okay Nicola Roßmann; Website Usability Landtag NRW. Köln: FH Köln / FB Informationswissenschaft, (Kölner Arbeitspapiere zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft; 34) Empirische Informationswissenschaft 96

97 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Thinking aloud: Wie bekomme ich den hervorgehobenen Wahlkreis wieder weg? Empirische Informationswissenschaft 97

98 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Usability. Beispiel: Task Based Testing mit Thinking-aloud- Test der Website des Landtages NRW Aufgabenbeispiel 2: Wie lautet der 1. Tagesordnungspunkt der Ausschusssitzung des Ausschusses für Kinder, Jugend und Familie vom ? Klicks bis zur richtigen Webseite: kürzester Weg 6; Testpersonen: arithm. Mittel: 13,6 (N=26); Abbrüche: 14; Suchzeit arithm. Mittel: 331 Sek. (N=26) Thinking aloud: Navigation irreführend (scharfe Kritik der Probanden); erforderlicher Klick auf Aktuelles wird nicht eingesehen; Link im Text versteckt Ergebnis: Handlungsbedarf! Navigation (Verlinkung und Ankertexte) muss geändert werden Empirische Informationswissenschaft 98

99 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Thinking aloud: Wie soll ich so einen Link sehen? Empirische Informationswissenschaft 99

100 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Usability. Methoden Teaching Back Testperson erkundet Website danach unterstützt Testperson andere bei der Lösung Versuchsleiter protokolliert Interviews / Fragebögen zum Gesamteindruck einer Website und zu einzelnen Aspekten (etwa Screen Design, Navigation, Performance) i.d.r. in Kombination mit Task Based Test, da die Einschätzungen der Testpersonen (erfasst im Fragebogen) deutlich von ihrem tatsächlichen Verhalten abweichen können Empirische Informationswissenschaft 100

101 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Usability. Methoden Usability-Labor wie bei Task Based Testing, zusätzlich Filmen der Testperson Screencam (zur Erfassung von Bewegungen auf dem Bildschirm und auf der Tastatur) Eyetracking (Erfassung der Bewegungen der Pupillen der Testpersonen) Log-File-Auswertungen Auswertung der Protokolldaten über Seitenzugriffe Welche Eingangsseite? Welche Ausstiegsseite? Wie häufig die jeweiligen Seiten? Wie lange auf den Seiten? nur ergänzend zu Task Based Testing Empirische Informationswissenschaft 101

102 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Usability. Methoden Heuristische Evaluation Untersuchung ohne Testpersonen, sondern von Experten Definition von Checklisten ( Heuristiken ) allgemeine Heuristiken (Kriterien, die jede Website erfüllen sollte) spezifische Heuristiken zur Bewertung unterschiedlicher Typen von Websites (etwa: informative Websites, werbende Websites, Websites mit integrierten Retrievalsystemen) Beispiele für Heuristiken: von Jakob Nielsen (nur Usability) von Janet E. Alexander und Marsha Ann Tate (allgemeiner: Checkliste auf Informationsqualität) Empirische Informationswissenschaft 102

103 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Heuristische Evaluation von Jakob Nielsen (1) Sichtbarkeit des Systemstatus (Wo bin ich? Wohin kann ich als nächstes gehen?) ganz wichtig, wenn Nutzer aus einer Suchmaschine heraus ins System gelangen (2) Übereinstimmung zwischen der Sprache der Website und der Sprache ihrer Nutzer (kein Internet-Slang; keine unbekannten Abkürzungen) (3) Notausgänge (bei Nutzerfehlern Ausstiegsmöglichkeiten anbieten) (4) Konsistenz (Bezeichnungen für Inhalte oder Buttons einheitlich; allgemeine WWW-Standards einhalten: z.b. unterstrichene Stellen sind Ankertexte über Links) (5) Fehlerprävention (Nutzerfehler vermeiden ist besser als Fehlermeldungen schicken) Keith Instone: Site Usability Heuristics for the Web. Jakob Nielsen s 10 usability heuristics. In: webreview Oct. 10, URL: Empirische Informationswissenschaft 103

104 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Heuristische Evaluation von Jakob Nielsen (6) Objekte, Aktionen, Optionen sichtbar machen (gute Labels, eindeutige Ankertexte, Erkennen des Pfades zur aktuellen Seite) (7) Bookmarks unterstützen (Nutzer wollen nicht nur eine Homepage bookmarken, sondern jede singuläre Webseite; Achtung bei Frames und temporären URLs) (8) Design: ästhetisch und minimalistisch (in den Hierarchien vom Allgemeinen zum Besonderen gehen; der Inhalt sollte für das Web geschrieben sein keine eins-zu-eins-übernahme von Drucktexten; keine überflüssigen Informationen auch nicht, wenn sie noch so schön aussehen) (9) Fehlermeldungen (keine Codes, sondern Umgangssprache) (10) Hilfe und Dokumentation (Hilfe-Angebot auf jeder Seite; kontextsensitive Hilfe; Handbücher auch zum Ausdrucken) Empirische Informationswissenschaft 104

105 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Evaluation der Informationsqualität von Alexander & Tate jeweils: Site-Level (gesamter zusammenhängender Webauftritt) und Page-Level (einzelne URL) (1) Autorität (Wer ist für Inhalt und Layout verantwortlich? Welche Kompetenzen hat die Institution?). Hieran kann die Glaubwürdigkeit der Quelle eingestuft werden (2) Genauigkeit (Sind die Seiten frei von grammatischen Fehlern? Sind die Fakten verifiziert? Sind Graphiken oder Tabellen eindeutig betitelt?) (3) Objektivität (Werden die Informationen unter einem spezifischen Blickwinkel betrachtet? Ist die Seite frei von Werbung? Falls nein: Sind die Zusammenhänge zwischen Seitenbetreiber und Werbendem klar?) Janet E. Alexander; Marsha Ann Tate: Web Wisdom. How to Evaluate and Create Information Quality on the Web. Mahwah: Lawrence Erlbaum, Empirische Informationswissenschaft 105

106 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Evaluation der Informationsqualität von Alexander & Tate (4) Aktualität (Sind Datumsangaben wie etwa das letzte Aktualisierungsdatum vorhanden?) (5) Abdeckung (Ist klar, welches Material auf der Site angeboten wird? Ist die Zielgruppe angegeben? Sind Seiten noch under construction?) (6) Interaktion / Transaktion (Bei Transaktionen: Wie ist die Datensicherheit garantiert? Bei Cookies: Werden die Nutzer darüber informiert? Kann man Kontakt mit dem Betreiber der Site aufnehmen?) Empirische Informationswissenschaft 106

107 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Wissensqualität Qualität der Dokumente (Informationsqualität) Qualität der Surrogate (Qualität der Wissensrepräsentation) Empirische Informationswissenschaft 107

108 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Dimensionen der Informationsqualität Zugänglichkeit (accessibility, downloadable) Aktualität Korrektheit / Zuverlässigkeit Relevanz (applicable, helpful) Glaubhaftigkeit (believability) Vollständigkeit Objektivität Angemessenheit Darstellung (readable, consistent, formal structure) Verständlichkeit Quelle Parker, M.B. et al. (2006): An evaluation of information quality frameworks for the World Wide Web. In: Proceedings of the 8th Annual Conference on WWW Applications. Empirische Informationswissenschaft 108

109 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Dimensionen der Qualität der Surrogate Anzahl der Datensätze / Abdeckungsgrad Dateitypen Aktualität Richtigkeit Auswertungstiefe (Feldschema / Anteil mit Inhalt gefüllter Felder) inhaltliche Erschließung eingesetzte Methoden Indexierungstiefe (Indexierungsspezifität, Indexierungsbreite) Indexierungskonsistenz: # der Deskriptoren, die beide Indexer A und B dem Dokument zugeordnet haben / # der Deskriptoren, die A bzw. B insgesamt dem Dokument zugeordnet haben Dagobert Soergel: Indexing and retrieval performance: The logical evidence. In: Journal of the American Society for Information Science 45 (1994), Empirische Informationswissenschaft 109

110 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Qualität der Informationsdienstleistungen Empirische Informationswissenschaft 110

111 Analyse und Evaluation von Informationssystemen 1. Ereignisorientierte Qualitätsmessmethoden sequentielle Ereignismethode; Critical-Incident-Technik; Beschwerdeanalyse; Frequenz-Relevanz-Analyse für Probleme (FRAP) 2. Merkmalsorientierte Qualitätsmessmethoden SERVQUAL-Ansatz Penalty-Reward-Faktoren Michaela Göcke: Kundenorientiertes Qualitätsmanagement bei Informationsdienstleistern. - In: Password Nr. 9 (1999), Empirische Informationswissenschaft 111

112 Parken vor der Bibliothek Außenansicht der Bibliothek Analyse und Evaluation von Informationssystemen Sequentielle Betreten der Bibliothek Festlegung der Suchstrategie Ereignis- methode Suchen der richtigen Abteilung Ansprechen des Informationsbibliothekars (Äußerung des Informationswunsches) Interview Auswahl der Informationsmittel Durchführung der Recherche Line of Visibility Überprüfung und Aufbereitung der Ergebnisse Übermittlung der Ergebnisse Verlassen der Bibliothek Abfahrt vom Parkplatz Empirische Informationswissenschaft 112

113 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Critical Incident Technik Ereignis Zufriedenstellende Ausprägung Termineinhaltung Als ich den Informationsvermittler auf die Dringlichkeit meiner in Auftrag gegebenen Recherche hinwies, kümmerte er sich sofort darum, und innerhalb der nächsten 2 Stunden lagen die von mir gewünschten Ergebnisse vor Antwort auf Fehler bei der Erstellung einer Kernleistung Als die Ergebnisse einer kostenpflichtigen Recherche sich als lückenhaft erwiesen, führte der Informationsvermittler kostenlos eine zweite Recherche durch Nicht zufriedenstellende Ausprägung Obwohl ich den Informationsvermittler auf die Dringlichkeit der von mir in Auftrag gegebenen Recherche hinwies, erhielt ich die von mir gewünschten Ergebnisse nicht zum vereinbarten Termin Als sich die Ergebnisse einer von mir in Auftrag gegebenen Recherche als unzureichend und fehlerhaft erwiesen, gab man mir von Seiten der Informationsvermittlungsstelle zu verstehen, ich allein sei aufgrund meiner unzureichenden Angaben hierfür verantwortlich Empirische Informationswissenschaft 113

114 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Problemrelevanz hoch Frequenz- Relevanz- Analyse für Probleme (FRAP) FELD B FELD A * Datenbankinkonsistenz fehlerhafte Sortierung bei Ranking * * fehlerhafte Suchprofile * fehlerhafte Help-Desk-Auskünfte Problemfrequenz selten häufig Rechtschreibefehler in Abstracts * unübersichtliche Suchoberfläche * FELD D FELD C gering nur Initialen der Vornamen * Empirische Informationswissenschaft 114

115 Analyse und Evaluation von Informationssystemen SERVQUAL - Ansatz Beispiel für eine Doppelskala (Item 14) Mitarbeiter einer hervorragenden Informationsvermittlungsstelle sind stets gleichbleibend höflich zu ihren Kunden Mitarbeiter der Informationsstelle XY sind stets gleichbleibend höflich zu ihren Kunden Lehne ich Stimme ich vollkommen ab vollkommen zu Charakteristisch: Doppelskala 1. Erwartete Dienstleistung (Einstellung) 2. Erlebte Dienstleistung (Zufriedenheit) erfasst wird die DIFFERENZ der Noten beider Skalen Empirische Informationswissenschaft 115

116 Analyse und Evaluation von Informationssystemen Penalty-Reward-Faktoren Penalty-Faktoren ( Standard ): Erfüllung wird erwartet; Nichterfüllung verärgert den Kunden Reward-Faktoren ( Zusatzleistungen ): Erfüllung wird nicht unbedingt erwartet; Nichterfüllung dementsprechend nicht schlimm; Erfüllung (selbst auf niedrigem Qualitätsstand) wird als positiv erlebt Vorgehen: Einschätzung der Gesamtqualität der Informationsdienstleistungen ( sehr zufrieden (1)... unzufrieden (7)) Einschätzung einzelner Dimensionen ( viel besser als erwartet (1)... viel schlechter als erwartet (7)) Penalty-Faktoren: Globalurteil steigt nicht mit Dimensionsurteil, fällt aber mit Dimensionsurteil Reward-Faktoren: Globalurteil steigt mit Dimensionsurteil, fällt aber nicht mit Dimensionsurteil Empirische Informationswissenschaft 116

117 Wissenschaftliche Kommunikation Empirische Informationswissenschaft 117

118 Szientometrie Wissenschaftliche Kommunikation Vermessung der Wissenschaft, quantitative Analyse wissenschaftlicher Institutionen Wissenschaftliche Kommunikation hier: Einschränkung der Szientometrie auf die quantitative Analyse wissenschaftlicher Kommunikation und Information Wissenschaftsanalyse Beschreibung und Erklärung von Wissenschaft auf der Basis empirischer Erhebungen (falls diachronisch: Wissenschaftsgeschichtsschreibung) Wissenschaftsevaluation Bewertung von Wissenschaft auf der Basis der Wissenschaftsanalyse (auch komparativ vorgehend) Finalisierung der Wissenschaft Steuerung von Wissenschaft (etwa: durch Mittelverteilung) auf der Basis der Wissenschaftsevaluation Empirische Informationswissenschaft 118

119 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaft: Grundlagenforschung, Technische Forschung, Konstruktives Design Konstruktives Design Technische Forschung Grundlagenforschung Produktinnovationen Prozeßinnovationen Pfeile: Informationsflüsse Empirische Informationswissenschaft 119

120 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaft: Bereichswissen (Bsp.: Informationswirtschaft) Empirische Informationswissenschaft 120

121 Wissenschaftliche Kommunikation Die Forschung-Praxis-Lücken: Forscher publizieren für Forscher Praktiker publizieren (wenn überhaupt) für Praktiker Folge 1: Forschungsergebnisse werden in der Praxis suboptimal genutzt Folge 2: Forscher interessieren sich nicht für Probleme in der Praxis Mögliche Lösung: "Evidenz-basierte Bibliotheks- und Informationspraxis" Forschung Evidenz-basierte Bibliotheks- Suboptimaler und Infor- Informationsfluss mationspraxis Praxis Empirische Informationswissenschaft 121

122 Wissenschaftliche Kommunikation Szientometrie: Der Ansatz von de Solla Price Wissenschaftsentwicklung: derzeit beobachtbar: exponentielles Wachstum (Zählbasis: # wiss. Zeitschriften; # Abstractzeitschriften) Derek J. de Solla Price: Little Science, Big Science. Frankfurt: Suhrkamp, (Orig. 1963). Empirische Informationswissenschaft 122

123 Wissenschaftliche Kommunikation de Solla Price Zahl der Abstracts in vier Wissenschaftsgebieten (halblogarithmische Darstellung) Verdopplungszeiten: ca. 15 Jahre Empirische Informationswissenschaft 123

124 Wissenschaftliche Kommunikation de Solla Price Wachstum der wissenschaftlichen Manpower und der Gesamtbevölkerung der USA Empirische Informationswissenschaft 124

125 Wissenschaftliche Kommunikation de Solla Price Verdopplungszeiten der Anzahl der Wissenschaftler alle 10 Jahre (alle wissenschaftlichen Mitarbeiter) alle 15 Jahre (Wissenschaftler mit Abschluss) alle 20 Jahre (nur Qualitätswissenschaftler ) Gegenwartskonzentration der Wissenschaftler 87,5% aller Wissenschaftler (seit Babylon) leben heute (also 7 von 8) Vergleich: Gegenwartskonzentration aller Menschen: unter 5% das Verhältnis der Gegenwartskonzentration von Wissenschaftlern und Bevölkerung war immer so... und immer fühlten sich die Wissenschaftler überfordert: zu viele Bücher, zu viele Artikel!... Empirische Informationswissenschaft 125

126 Wissenschaftliche Kommunikation de Solla Price Weiterhin exponentielles Wachstum? exponentielles Wachstum mit Verdopplungszeiten von ca. 15 Jahren führt dazu, dass irgendwann jeder Mensch Wissenschaftler wäre diese Behauptung ist unsinnig Folgerung: These des exponentiellen Wachstums ist falsch wahrscheinlicher: logistisches Wachstum Empirische Informationswissenschaft 126

127 de Solla Price Wissenschaftliche Kommunikation Reaktionsformen des logistischen Wachstums bei Annäherung an den Sättigungswert Beispiel für Eskalation: Chemische Elemente Empirische Informationswissenschaft 127

128 de Solla Price Wissenschaftliche Kommunikation Abfolge von Phasen in der globalen Wissenschaftsentwicklung LITTLE SCIENCE Privatgelehrter, kleine Forschungslabors BIG SCIENCE Großforschung, Teams NEW SCIENCE stabile Sättigung; Wissenschaft der Wissensgesellschaft de Solla Price ( ) Empirische Informationswissenschaft 128

129 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaftssoziologie. Die institutionellen Imperative der Wissenschaft nach Robert K. Merton Das Ethos der Wissenschaft ist der gefühlsmäßig abgestimmte Komplex von Werten und Normen, der für die Wissenschaftler als bindend betrachtet wird. Grundfrage: Unter welchen Normen (oder institutionellen Imperativen) funktioniert Wissenschaft optimal? (deshalb: Funktionalismus ) Das Ethos ist nicht kodifiziert es wird jedoch vom einzelnen Wissenschaftler internalisiert und durch Sanktionen verstärkt institutionelles Ziel der Wissenschaft: Ausweitung gesicherten Wissens Robert K. Merton: Science and Technology in a Democratic Order. In: Journal of Legal and Political Sociology 1 (1942), Empirische Informationswissenschaft 129

130 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaftssoziologie. Institutionelle Imperative 1. Universalismus Wahrheitsansprüche hängen nicht von personalen oder sozialen Eigenschaften ihrer Protagonisten ab Wahrheitsansprüche werden mit Beobachtungen und mit bereits bestätigtem Wissen verglichen die Sozialstruktur, die die Wissenschaft umgibt, muss den Universalismus pflegen, z.b. keinen Druck auf Wissenschaftler ausüben, Talenten sollen Karrieren offen stehen; freien Zugang zu wissenschaftlichen Arbeiten gewähren 2. Kommunismus allgemeines Eigentum an den Gütern der Wissenschaft Eigentumsrechte beschränken sich auf Anerkennung vollständige und offene Kommunikation; keine Geheimhaltung verpönt: Privateigentum an wissenschaftlichen Ergebnissen (aber: Patentwesen? Wissenschaftler in Privatunternehmen?) Empirische Informationswissenschaft 130

131 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaftssoziologie. Institutionelle Imperative 3. Uneigennützigkeit persönliche Interessen des Wissenschaftlers sind ausgeschlossen wechselnde Verantwortlichkeit für wissenschaftliche Ergebnisse Es gibt jedoch Konkurrenz in der Wissenschaft. Jeder möchte der erste sein, der ein bestimmtes Ergebnis publiziert (Priorität) 4. Organisierter Skeptizismus Überprüfung wissenschaftlicher Ergebnisse durch andere Wissenschaftler unvoreingenommene Prüfung aufgrund empirischer und logischer Kriterien Empirische Informationswissenschaft 131

132 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaftssoziologie. Warum halten sich die Wissenschaftler an die Normen? Ein soziales System ist eine stabile Folge von Interaktionsmustern, die um den Austausch eines Gutes organisiert und von einer Menge Normen geleitet sind. Das Gut des Wissenschaftssystems ist die kompetente Reaktion auf (eigene wie fremde) Kreativität, ist Reputation. Das Wissenschaftssystem funktioniert nur darum, weil es sein Gut die Reputation optimal zirkulieren lässt. Norman W. Storer: The Social System of Science. New York: Holt Rinehart and Winston, Empirische Informationswissenschaft 132

133 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaftssoziologie. Warum halten sich die Wissenschaftler an die Normen? Kommunismus: ermutigt zu publizieren (sonst kann das Gut ja gar nicht entstehen) Organisierter Skeptizismus: sorgt für die Rückkopplung durch Zitationen (so bekommt der Publizierende sein Gut) Uneigennützigkeit hilft, dass der Wissenschaftler nur das Gut der Wissenschaft und nicht andere Güter anstrebt Grundlagen wissenschaftlicher Kommunikation Publikationen (das Produkt des Wissenschaftssystems) Zitationen im WWW: Links (die Währung des Wissenschaftssystems) Empirische Informationswissenschaft 133

134 Wissenschaftliche Kommunikation Funktionalistische Wissenschaftssoziologie im Wechselspiel von Publikation und Zitation baut sich die Wissenschaft allmählich aus Wissenszuwachs verläuft kumulativ (das wird auch in der Wissenschaftstheorie von Karl R. Popper behauptet) stimmt nicht! nach der Theorie der wissenschaftlichen Revolutionen von Thomas S. Kuhn (1962) Organisierten Skeptizismus gibt es nämlich nur innerhalb eines Paradigmas, nicht jedoch über Paradigmengrenzen hinweg Thomas S. Kuhn: The Structure of Scientific Revolutions. Chicago: Univ. of Chicago, (dt. Die Struktur wissenschaftlicher Revolutionen. Frankfurt: Suhrkamp, 4.Aufl., 1979) Empirische Informationswissenschaft 134

135 Wissenschaftliche Kommunikation Tatsachen sammeln (durchaus auch zufällig) - neuartig genug, um eine beständige Gruppe von Anhängern anzuziehen Entstehen von Schulen (und Zweigschulen) - offen genug, um den Anhängern genügend ungelöste Probleme zu stellen Empirische Informationswissenschaft 135

136 Wissenschaftliche Kommunikation - verheißt die Lösung von Problemen (erfolgreicher als Konkurrenten) - Brennpunkte für die wissenschaftliche Untersuchung von Fakten (Empirie): (1) bekannte Fakten exakter bestimmen; (2) vom Paradigma vorhergesagte Fakten bestimmen; (3) Artikulation des Paradigmas durch Unterteilung von Begriffen und zum Auffinden von Gesetzmäßigkeiten - Brennpunkte für die Theorie: (1) Vergleich von Voraussagen und tatsächlichen Experimenten; (2) Neuformulierung der Theorie (etwa: in logischer Form) - lösbare Probleme: (1) Bestimmung bedeutsamer Tatsachen (2) gegenseitige Anpassung von Fakten und Theorie (3) Artikulation der Theorie - Normalwissenschaft besteht im Lösen von Rätseln (lösbaren Problemen) - Normalwissenschaft strebt nicht nach unerwarteten Neuheiten Rätsellösen wird von Regeln geleitet - außerordentliche Probleme (nicht lösbare Probleme) werden ignoriert Empirische Informationswissenschaft 136

137 Wissenschaftliche Kommunikation Solange die von einem Paradigma gelieferten Hilfsmittel sich als fähig erweisen, die von ihm definierten Probleme zu lösen, schreitet die Wissenschaft dann am schnellsten voran und dringt am tiefsten ein, wenn diese Hilfsmittel voll Überzeugung gebraucht werden. Der Grund ist klar. Wie bei der Fabrikation, so auch in der Wissenschaft - ein Wechsel der Ausrüstung ist eine Extravaganz, die auf die unbedingt notwendigen Fälle beschränkt bleiben soll. (Thomas S. Kuhn) Hilfsmittel zur Dokumentation einer Normalwissenschaft: Klassifikation Thesaurus Die Hilfsmittel sorgen dafür, dass die Normalwissenschaft optimal arbeitet. Sie sorgen auch dafür, dass der Status quo der Normalwissenschaft erhalten bleibt. Empirische Informationswissenschaft 137

138 Wissenschaftliche Kommunikation neues Paradigma Normalwissenschaft Paradigma Anomalien außerordentliche Probleme Krise neue Normalwissenschaft wissenschaftliche Revolution Paradigmenwechsel Empirische Informationswissenschaft 138

139 Wissenschaftliche Kommunikation neues Paradigma: nicht: Überlegung sondern: Intuition Wissenschaftlergemeinschaft (verfügt über Paradigma) Ignorieren der Anomalien wird unmöglich soziale Krise neue Wissenschaftlergemeinschaft Kampf Überredung Bekehrung Kuhns Theorie der wissenschaftlichen Revolutionen: die sozialpsychologische Sicht Wissenschaftliche Revolution - Gestaltwandel - Änderung der wiss. Wahrnehmung - wiss. Rev. werden im Nachhinein unsichtbar - in den (neuen) Lehrbüchern wird kumulierendes Wachstum suggeriert Empirische Informationswissenschaft 139

140 Kuhns Theorie der wissenschaftlichen Revolutionen: Wissenschaftliche Kommunikation Gestaltwandel bei der Revolution; völlig unterschiedliche Sichten auf die Gegenstände bei den Anhängern unterschiedlicher Paradigmen Kuhn ( ) Empirische Informationswissenschaft 140

141 Wissenschaftliche Kommunikation neues Paradigma (altes) Paradigma wiss. Fortschritt Anomalien Krise Inkommensurabilität kein Fortschritt (neues) Paradigma wiss. Fortschritt Eine neue wissenschaftliche Wahrheit pflegt sich nicht in der Weise durchzusetzen, dass ihre Gegner überzeugt werden und sich als belehrt erklären, sondern vielmehr dadurch, dass die Gegner allmählich aussterben und dass die heranwachsende Generation von vornherein mit der Wahrheit vertraut gemacht ist. (Max Planck) Paradigmenwechsel Kuhns Theorie der wissenschaftlichen Revolutionen: theoriendynamische Sicht Empirische Informationswissenschaft 141

142 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaftsindikatoren Peter Weingart; Matthias Winterhager: Die Vermessung der Forschung. Theorie und Praxis der Wissenschaftsindikatoren. Frankfurt; New York: Campus, Wolfgang G. Stock: Wissenschaftsevaluation. Die Bewertung wissenschaftlicher Forschung und Lehre. München: ifo Institut für Wirtschaftsforschung, (ifo Diskussionsbeiträge; 17). Empirische Informationswissenschaft 142

143 Wissenschaftliche Kommunikation Wissenschaftsindikatoren Input-Indikatoren Geld Personal Ausstattung Verarbeitungs-Indikatoren (nur schwer messbar) wissenschaftliche Kreativität Sozialpsychologie wissenschaftlicher Teams Output-Indikatoren I: Forschungsoutput Publikationen als Maß wissenschaftlicher Leistung Zitationen als Maß wissenschaftlicher Wirkung Output-Indikatoren II: Output wissenschaftlicher Lehre Anzahl der Abschlüsse Studiendauer Dropout-Quote Empirische Informationswissenschaft 143

144 Wissenschaftliche Kommunikation Probleme der Wissenschaftsindikatorenforschung Reifizierung (den Indikator für eine Sache für die Sache selbst nehmen) Der Schluss vom Input auf den Output ist nicht zwingend (etwa: mehr Input, also mehr Output) Der Schluss vom Output (Leistung wie Wirkung) auf Innovationen ist nicht zwingend (etwa: mehr Output, also mehr Innovationen) Discovery-Push und Demand-Pull müssen optimal zueinanderpassen. Empirische Informationswissenschaft 144

145 Wissenschaftliche Kommunikation Outputindikatoren: Publikationen (wissenschaftliche Leistung) Zitationen (wissenschaftliche Wirkung) Was ist eine Publikation? Was ist eine Publikation? Gegenstand und Einheit der wissenschaftlichen Leistung Was ist eine Zitation? Was ist eine Zitation? Gegenstand und Einheit der wissenschaftlichen Wirkung Eugene Garfield: Citation Indexing Its Theory and Application in Science, Technology, and Humanities. New York [u.a.]: Wiley, Blaise Cronin: The Citation Process. The Role and Significance of Citations in Scientific Communication. London: Taylor Graham, Blaise Cronin; Helen Barsky Atkins (Hrsg.): The Web of Knowledge. A Festschrift in Honor of Eugene Garfield. Medford, NJ: Information Today, (ASIS Monograph Series). Wolfgang G. Stock: Publikation und Zitat. Die problematische Basis empirischer Wissenschaftsforschung. Köln: FH Köln, (Kölner Arbeitspapiere zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft; 29). Empirische Informationswissenschaft 145

146 Wissenschaftliche Kommunikation Warum publizieren Wissenschaftler? wissenschaftliche Kommunikation (Theorie der wissenschaftlichen Kommunikation) (ideelle) Sicherung des geistigen Eigentums (Ansatz von de Solla Price) rechtliche Sicherung geistigen Eigentums (Patentpublikation) Erlangen von Reputation (Theorie der funktionalistischen Wissenschaftssoziologie) Verkauf (von Publikationen) zum Erlangen möglichst hoher Preise (Zitationen) (ökonomische Theorie der Wissenschaft) Empirische Informationswissenschaft 146

147 Wissenschaftliche Kommunikation Was ist eine Publikation? Buchhandelsmedien Patente, Gebrauchsmuster graue Literatur Hochschulschriften Working Papers von Forschungsinstituten Unternehmensschriften Internet-Dokumente (digitale Analoga zu den o.g. Typen) Was ist keine Publikation? nicht der Öffentlichkeit zugängliche Dokumente (auch nicht, wenn als Nachlass in einer Bibliothek vorhanden) (interne) Berichte Gutachten Artefakte??? andere Internetdokumente (Homepage, Facebook-Seite, Blog- Posts, Microblogging-Tweets, )??? Empirische Informationswissenschaft 147

148 Wissenschaftliche Kommunikation Was ist eine wissenschaftliche Publikation? Wissenschaftstheoretische Antworten: Rudolf Carnap: empirische Signifikanz Karl R. Popper: Falsifizierbarkeit Wolfgang Stegmüller: Verständlichkeit, Nachprüfbarkeit, Stützung durch rationale Argumente Rudolf Haller: Angemessenheit OECD (Frascati-Handbuch): neue Kenntnisse oder neue Anwendungen negativ: keine Pseudowissenschaft; keine Fiktion Empirische Informationswissenschaft 148

149 Wissenschaftliche Kommunikation Publikationsrate Zur Einstimmung: Welche Publikationsrate hat Ludwig Wittgenstein? Publikationen: Logisch-philosophische Abhandlung, 1921 als Aufsatz, 1922 (zweisprachig deutsch/englisch) als Buch Wörterbuch für Volksschulen Leserbrief an Mind Philosophische Untersuchungen 1952 später: diverse Neuausgaben, Publikation von Skripten, mehrere Gesamtausgaben Empirische Informationswissenschaft 149

150 Wissenschaftliche Kommunikation Publikationen Publikationsrate von Ludwig Wittgenstein: # Artikel = 1 # unselbständige Literatur = 2 # Bücher und unselbständige Literatur = 5 # Bücher und unselbständige Literatur bereinigt um Doppelveröffentlichung = 4 # wissenschaftliche Bücher und unselbständige Literatur = 2 (keine Doppelveröffentlichung, kein Leserbrief) # dokumentarische Bezugseinheiten (bei Philosophische Untersuchungen kapitelweise) = 711 Empirische Informationswissenschaft 150

151 Wissenschaftliche Kommunikation Ist 1 Buch = 1 Artikel in Fachzeitschrift = 1 Leserbrief = 1 Patent? Dokumenttypen ggf. mit unterschiedlichen Gewichtungsfaktoren versehen: Monographie (Autor) kapitelweise? Auflage? / Monographie (Herausgeber) Artikel in wissenschaftlicher Zeitschrift (mit Peer Review) Auflage? Impact Factor? aber: Freifahrtenhypothese Artikel in wissenschaftlicher Zeitschrift (ohne Peer Review) Letter to the Editor Hochschulschrift (Bachelor-, Master-, Diplomarbeit; Dissertation, Habilitationsschrift) Ansehen der Hochschule? Rezension / Buchbesprechung Patent (Gebrauchsmusterschrift; Offenlegungsschrift; Patentschrift) in wie vielen Ländern? wichtige Länder? Artikel in einer Tageszeitung regional/überregional? Auflage? Empirische Informationswissenschaft 151

152 Freifahrtenhypothese Wissenschaftliche Kommunikation Ein Artikel in einer prominenten Zeitschrift ist wertvoller als ein Artikel, der woanders erscheint. Ein Artikel einer prominenten Zeitschrift wird im Schnitt häufiger zitiert als andere. Nach Per Seglen stimmt die Hypothese in dieser allgemeinen Form nicht. Falsch ist der Schluss auf den Einzelfall. Im Schnitt werden prominente Zeitschriften in der Tat häufiger zitiert. Verteilung der Zitationsraten von Artikeln einer Zeitschrift: typisch informetrisch, also linksschief. (Die meistzitierte Hälfte der Artikel wird 10mal so häufig zitiert wie die untere Hälfte.) Das Arbeiten mit dem arithmetischen Mittel ist also problematisch. Per O. Seglen: Die Evaluierung von Wissenschaftlern anhand des journal impact. In: Peter Weingart, Roswitha Sehringer; Matthias Winterhager (Hrsg.): Indikatoren der Wissenschaft und Technik. Theorie, Methoden, Anwendungen. Frankfurt; New York: Campus, 1991, Empirische Informationswissenschaft 152

153 Autorenschaft Wissenschaftliche Kommunikation ein Autor ein Dokument: in vielen Disziplinen nicht mehr zutreffend in diversen Disziplinen: Mehrfachautoren (besonders ausgeprägt in Hochenergiephysik und Biowissenschaften) konkreter Beitrag der einzelnen Teammitglieder Reihenfolge der Namensnennung Ehrenautoren (Namen, die genannt werden, obwohl die Person nichts dazu beigetragen hat) Ghost Writer (Namen, die nicht genannt werden, obwohl die Person etwas zum Artikel beigetragen hat) Hyperauthorship (Cronin: to be an author is not necessarily to be a writer Co-Autor vs. Acknowledgment) Blaise Cronin: Hyperauthorship: A postmodern perversion or evidence of a structural shift in scholarly communication practices? In: Journal of the American Society for Information Science and Technology 52 (2001), Empirische Informationswissenschaft 153

154 Autorenschaft: Beitrag der einzelnen Autoren? 9 Seiten. Über 200 Autoren Empirische Informationswissenschaft 154

155 Wissenschaftliche Kommunikation Autorenschaft: Beitrag der einzelnen Autoren? Höchst erfolgreicher Artikel: 175 Zitationen im Web of Science. Wem die Ehre zuschreiben: J.Klose oder U.Kobalz oder beiden? Empirische Informationswissenschaft 155

156 Wissenschaftliche Kommunikation Autorenschaft: Entwicklung der Autorenzahl und der Nennung nicht-wissenschaftlicher Mitarbeiter Medizinische Zeitschrift: British Medical Journal Nennung als 1. Autor: senior authors (Professoren; Lehrstuhlinhaber) Nennung als letzter Autor: senior member of the research team Joost P.H. Drenth: Multiple authorship. In: Journal of the American Medical Association 280 (1998), Empirische Informationswissenschaft 156

157 Autorenschaft: Beitrag der einzelnen Autoren Befragung von Autoren einer medizinischen Zeitschrift : Kriterien für Autoren nach den Regeln des International Comittee of Medical Journal Editors (ICMJE) Wendela P. Hoen; Henk C. Walvoort; John Overbeke: What are the factors determining authorship and the order of the authors names? In: Journal of the American Medical Association 280 (1998), Empirische Informationswissenschaft 157

158 Wissenschaftliche Kommunikation Autorenschaft: Beitrag der einzelnen Autoren (nach Hoen/Walvoort/Overbeke) Die untersuchte Zeitschrift ( Nederlands Tijdschrift voor Geneeskunde ) veröffentlicht nur Artikel mit max. 6 Autoren. Gegenstand der Untersuchung: alle 450 Autoren aller 115 Originalartikel des Jahres 1995 mit mehr als 2 Autoren; Fragebogenrücklauf: 352 (87,2%) ICMJE-Kriterien eingehalten (nach eigener Einschätzung aller Autoren): 64% ICMJE-Kriterien vom erstgenannten Autor eingehalten: 79% ICMJE-Kriterien von später genannten Autoren eingehalten: 58% Empirische Informationswissenschaft 158

159 Wissenschaftliche Kommunikation Autorenschaft: Ehrenautoren Annette Flanagin; Lisa A. Carey; Phil B. Fontanarosa; Stephanie G. Phillips; Brian P. Pace; George D. Lundberg; Drummond Rennie: Prevalence of articles with honorary authors and ghost authors in peer-reviewed medical journals. In: Journal of the American Medical Association 280 (1998), Empirische Informationswissenschaft 159

160 Wissenschaftliche Kommunikation Autorenschaft: Ghost Writer Empirische Informationswissenschaft 160

161 Wissenschaftliche Kommunikation Autorenschaft: Ehrenautoren - Ghost Writer Studie von Flanagin et al.: groß angelegt: Fragebogen an Autoren von medizinischen Artikeln im Jahr 1996; Rücklauf: 69% Ergebnisse nach Selbsteinschätzung der Autoren Ehrenautoren : durchschnittlich 19% (d.h. jeder Fünfte) Ghost Writer (nach der Einschätzung der genannten Autoren): durchschnittlich 11% Misappropriation of authorship... is incompatible with the principles, duties, and ethical responsibilities involved in scientific publications. Empirische Informationswissenschaft 161

162 Wissenschaftliche Kommunikation Was sind Acknowledgements? schwebende Zwischenstellung zwischen Co-Autoren und Zitationen Problem: Die empirische Erhebung ist schwierig; letztlich ist nur Handarbeit drin, da Acknowledgements nicht (wie Publikationen und Zitationen) in Datenbanken erfasst sind. Blaise Cronin: The Scholar s Courtesy. The Role of Acknowledgements in the Primary Communication Process. London: Taylor Graham, Empirische Informationswissenschaft 162

163 Wissenschaftliche Kommunikation Wie Publikationsraten erfassen? ein Autor / ein Werk: kein Zuschreibungsproblem Mehrautorenwerke jeden Autor mit 1 zählen (große statistische Probleme bei der Bildung von Aggregaten (etwa: Institut, Land), da für die Gesamtheit ein Wert > 100 herauskommt) Division durch Anzahl der Autoren (sagt zwar nichts über den faktischen Anteil aus, ist aber wenigstens statistisch okay) Dokumenttyp nur jeweils genau einen Dokumenttyp vergleichen (etwa: Zeitschriftenartikel, Patente) nach Dokumenttyp gewichten Offen bleiben unethisches Verhalten der Autoren sowie Acknowledgements Empirische Informationswissenschaft 163

164 Wissenschaftliche Kommunikation Publikationskennwerte absolute Anzahl an Publikationen (pro Autor, Institution, Stadt, Land,...) mögliche Probleme: Homonyme bei Autorennamen: Schmitz, W. Homonyme bei Städte- bzw. Ländernamen: London [England] London, Ontario / Wales New South Wales Identifizierung einer Institution (Affiliation-Angaben sind teilweise verstümmelt) Wie fein gliedern? Ganze Univ., Institut, Abteilung? relative Anzahl an Publikationen (etwa: pro Jahr) gewichtetes Maß an Publikationsaktivität Kooperationsstärke (Anzahl an Co-Autoren aus unterschiedlichen Instituten, Ländern usw.) Empirische Informationswissenschaft 164

165 Wissenschaftliche Kommunikation Publikationskennwert: Publikationsrate Beispiel: Städte in Europa Christian Wichmann Matthiesen; Annette Winkel Schwarz: Scientific centres in Europe: An analysis of research strength and patterns of specialisation based on bibliometric indicators. In: Urban Studies 36 (1999), Empirische Informationswissenschaft 165

166 Wissenschaftliche Kommunikation Publikationskennwert: Kooperation zwischen Ländern (Basis: Co- Autor-Analyse) Beispiel: Zusammenarbeit zwischen Spanien bzw. Portugal mit Autoren aus Lateinamerika G. Lewison; A. Fawcett-Jones; C. Kessler: Latin American scientific output and international co-authorship patterns. In: Scientometrics 27 (1993), Empirische Informationswissenschaft 166

167 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationen / Zitationsanalyse Eugene Garfield ( Vater der Zitationsindexierung und Gründer des ISI; heute: Thomson Scientific) Blaise Cronin Empirische Informationswissenschaft 167

168 Wissenschaftliche Kommunikation Variante 1: Fuß- oder Endnote mit Mehrfachnennung derselben Literatur: a.a.o., Ebd., wie Anm. X, idem, loc. cit.,... Zitationen und Referenzen Variante 2: Literaturverzeichnis teilweise arg verstümmelt Empirische Informationswissenschaft 168

169 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationen und Referenzen Empirische Informationswissenschaft 169

170 Wissenschaftliche Kommunikation Zitieren oder nicht zitieren? Motive zu zitieren Motive, nicht zu zitieren Intrinsische Motive Extrinsische Motive aktueller Bezug operativer Bezug weiterführende Lit. negativer Bezug Überzeugen wollen (Lit. nennen, die die eigene Meinung stützt) sozialer Konsens Uncitedness I Uncitedness II Uncitedness III Überzeugen wollen sozialer Dissenz Faulheit (Review-Artikel statt Original o.ä.) T.A.Brooks: Private acts and public objects: An investigation of citer motivations. In: Journal of the American Society for Information Science 36 (1985), Mengxiong Liu: The complexities of citation practices. In: Journal of Documentation 49 (1993), Empirische P.Vinkler: Informationswissenschaft A quasi-quantitative citation model. In: Scientometrics (1987),

171 Wissenschaftliche Kommunikation Uncitedness I bis III Uncitedness I: Irrelevant für die betreffende Arbeit Uncitedness II: Eigentlich relevant, aber nicht zitiert, da dem/den Zitierenden unbekannt (Fehler des Autors) Uncitedness III: Implizite Zitation: keine formale Fußnote oder Bibliographie, sondern Nennung im Text (weil etwa vom Autor als Super-Klassiker eingeschätzt). hinzuzufügen: versteckte Zitation: Nennung der Literaturstelle im Text, nicht als Super-Klassiker gemeint (kommt häufig in geisteswissenschaftlichen Artikeln, aber auch in Patenten vor) Eugene Garfiled: Unicitedness III The importance of not being cited. In: Current Comments Nr. 8 vom 23. Februar 1973, 5-6. Empirische Informationswissenschaft 171

172 Wissenschaftliche Kommunikation Ebene des Zitierten Ebene 1: Detail aus Publikation Ebene 2: Kapitel, Abschnitt aus Publikation Ebene 3: Werk (Publikation: Artikel, Buch) Ebene 4: Motiv (Bsp.: Sexualität bei Freud ) Ebene 5: Lebenswerk Probleme: (1) Ebenen 1 und 2 werden i.d.r. durch Ebene 3 zitiert. (2) Ebenen 4 und 5 werden überhaupt nicht formal zitiert Blaise Cronin: Tiered citation and measures of document similarity. In: Journal of the American Society for Information Science 45 (1994), Empirische Informationswissenschaft 172

173 Wissenschaftliche Kommunikation Selbstzitation ( Inzest ) von Autoren, Instituten, Zeitschriften, Ländern,... bedeutet, dass der Autor die eigenen Publikationen (die des eigenen Instituts usw.) für einschlägig hält es ist stets der Fall zu beachten, dass der Autor außer den eigenen Werken wenig Zitierfähiges vorfindet positiver Fall: Autor bearbeitet wissenschaftliches Neuland negativer Fall: Autor arbeitet in einem Bereich, den außer ihm keiner bearbeitet (da längst verlassen, als irrelevant erkannt,...) die Rate der Autorenselbstzitation ist abhängig von der Disziplin (hoch in Chemie und Physik; gering in der Medizin) von der Zeit (höher zu Beginn der Zitationsgeschichte) Empirische Informationswissenschaft 173

174 Wissenschaftliche Kommunikation Autorselbstzitation Studie an norwegischen Autoren (N = Artikel der Jahre ; Zitationen der Jahre 1981 bis 2000) von den Artikeln enthalten 71% Selbstzitationen die werden insgesamt mal zitiert (durchschnittliche Zitationsrate: 13,7 Zitationen pro Artikel); davon sind Autorselbstzitationen (Anteil der Selbstzitationen an allen Zitationen: 21%) Dag W. Aksnes: A macro study of self-citation. In: Scientometrics 56 (2003), Empirische Informationswissenschaft 174

175 Autorselbstzitation Wissenschaftliche Kommunikation je größer die relative Häufigkeit der Gesamtzitationen, desto geringer die relative Häufigkeit der Selbstzitationen Empirische Informationswissenschaft 175

176 Autorselbstzitation je größer die Anzahl der Co-Autoren, desto größer die Zahl der Gesamtzitationen und die Zahl der Selbstzitationen ( lohnt es sich zu kooperieren? optimale Größe des Kollektivs?) Wissenschaftliche Kommunikation Empirische Informationswissenschaft 176

177 Autorselbstzitation Wissenschaftliche Kommunikation je aktueller der zitierte Artikel, desto höher die relative Häufigkeit der Selbstzitation (im 1. Jahr: 63% sind Selbstzitationen; im 15. Jahr: nur noch 9%) Empirische Informationswissenschaft 177

178 Wissenschaftliche Kommunikation Autorselbstzitation nach Disziplinen Empirische Informationswissenschaft 178

179 Institutsselbstzitation Selbstzitationen des ifo Instituts zwischen 1988 und 1993 Institutsselbstzitation: 1. Autorenselbstzitation (im Schnitt: 7%) 2. Zitation von Kollegen (im Schnitt: 8%) Wissenschaftliche Kommunikation 3. Zitation von hauseigenen Erhebungen (im Schnitt: 16%) Kristine Albrecht; Michaela Frost; Ulrike Handtke: Informetrische Vermessung eines Forschungsinstituts. In: Wolf Rauch [u.a.] (Hrsg.): Mehrwert von Information Professionalisierung der Informationsarbeit. Konstanz: UVK, (Schriften zur Informationswissenschaft; 16), Empirische Informationswissenschaft 179

180 Wissenschaftliche Kommunikation Institutsselbstzitation Vergleich der deutschen Wirtschaftsforschungsinstitute (1993) ifo verfügt über eigene Erhebungen ( Geschäftsklima ) DIW verfügt über eigene Zeitreihen (VGR für Deutschland) Empirische Informationswissenschaft 180

181 Wissenschaftliche Kommunikation Sprachselbstzitation Vergleich von Sprachzitationen im Bereich der Biblical Studies 1950 und : engl., dt., hebr.: zitiert sich vorwiegend selbst Moshe Yitzhaki: The language barrier in the humanities: Measures of language self-citation and self-derivation The case of biblical studies. In: L.Egghe;R.Rousseau (Hrsg.): Informetrics 87/88. Amsterdam: Elsevier, 1988, Empirische Informationswissenschaft 181

182 Wissenschaftliche Kommunikation Sprachselbstzitation 1980: engl., dt., hebr.: zitiert sich noch stärker ausgeprägt vorwiegend selbst allgemeiner Trend in den Geisteswissenschaften? Sprachbarriere? Empirische Informationswissenschaft 182

183 Wissenschaftliche Kommunikation Selbstzitation einer Gruppe (Zitationskartell) Mitglieder einer informellen Gruppe (invisible college) zitieren sich gegenseitig positiver Fall: gemeinsames Forschungsgebiet negativer Fall: man zitiert sich (nach Absprache) gegenseitig, um die eigene Zitationsrate zu erhöhen (Zitationskartelle sind nämlich im Gegensatz zu Autorselbstzitationen nur schwer zu erkennen); gilt als unethisches Verhalten Empirische Informationswissenschaft 183

184 Wissenschaftliche Kommunikation Länge des Artikels Anzahl der Zitationen Das Verhältnis zwischen der Artikellänge und der Anzahl der Zitationen scheint bei Forschungsartikeln pro Disziplin (mehr oder minder) gleich zu sein. Helmut A. Abt; Eugene Garfield: Is the relationship between numbers of references and paper length the same for all sciences? In: Journal of the American Society Empirische for Information Informationswissenschaft Science and Technology 53 (2002),

185 Wissenschaftliche Kommunikation Länge des Artikels Anzahl der Zitationen Bei Review-Artikeln werden rund doppelt so viele Zitationen pro Textseite gesetzt wie bei Forschungsartikeln. Empirische Informationswissenschaft 185

186 Wissenschaftliche Kommunikation Persönlicher Zitationsstil Recitations (wiederholtes Zitieren eines Autors) persönlicher Klassiker Unicitations (einmaliges Zitieren eines Autors) Kennwert Zitationen / zit. Autoren Wilson: 1,19 Borgman: 1,58 Small: 2,08 also: Small neigt zu Recitations, Wilson eher zu Unicitations Howard D. White: Authors as citers over time. - In: Journal of the American Society for Information Science and Empirische Informationswissenschaft 186 Technology 52 (2001),

187 Zitationsnorm Wissenschaftliche Kommunikation etwa: Zitiere alles, was Du bei der Vorbereitung und der Durchführung Deiner wissenschaftlichen Arbeit gelesen hast und zitiere nichts, was Du nicht selbst gelesen hast! Wissenschaftler aus früheren Jahrhunderten kennen eine solche Norm nicht. Außerhalb von Wissenschaft (sowie Technik und Recht) wird die Norm nicht angewandt (Bsp.: bei Tageszeitungen). Das Einhalten der Norm ist kaum erschöpfend zu kontrollieren. Nach MacRoberts/MacRoberts werden nur ca. 30% der eigentlich einschlägigen Publikationen zitiert (Brechen der Norm oder schlicht Unkenntnis?) M.H.MacRoberts; Barbara R. MacRoberts: Problems of citation analysis. In: Scientometrics 36 (1996), Empirische Informationswissenschaft 187

188 derzeit: eher nicht realisiert Wissenschaftliche Kommunikation Publizieren Zitieren Lesen Forscher als Autoren und Forscher als Leser: Verhalten wie Dr. Jekyll und Dr. Hyde derzeit: rund 97 Artikel pro Jahr Michael A. Mabe; Mayur Amin: Dr Jekyll and Dr Hyde: Author-reader asymmetries in scholarly publishing. In: Aslib Proceedings 54 (2002), Empirische Informationswissenschaft 188

189 Wissenschaftliche Kommunikation Lesen und Zitieren: Hat das Medium (online vs. Print) Einfluss? Analyse von Artikeln von Konferenzbeiträgen (Informatik) durch Peer Review geprüft ausgeschlossen: Selbstzitationen online (frei im WWW) erhältlich in Print (bzw. online gegen Gebühr) erhältlich frei online: 7,03 Zitationen; nicht frei online: 2,74 Zitationen (frei online im Schnitt fast 3mal häufiger) eindeutiger Zusammenhang zwischen freier Zugänglichkeit und Zitationsrate Steve Lawrence: Online or invisible? In: Nature 411 (2001), 521. Empirische Informationswissenschaft 189

190 Wissenschaftliche Kommunikation Was ist 1 Zitation? analoge Probleme wie bei der Einheitenbestimmung der Publikation; hier allerdings doppelt: aus der Sicht der zitierenden Publikation (etwa: Ist eine Zitation in einem grundlegenden Lehrbuch mehr wert als eine Zitation in einer No-Name-Zeitschrift?) aus der Sicht der zitierten Publikation (etwa: ein Werk von drei Autoren wird zitiert. Zählt dies bei jedem als 1 oder als 1/3?) Mehrfachzitationen mehrfach in einer Arbeit zitierte Dokumente (a.a.o.; ebd., ibid, loc. cit.) werden (insgesamt) mit 1 gezählt Zitationszählungen erfassen somit nur das Faktum der Informationsübermittlung, nicht auch deren Ausprägung Wolfgang G. Stock: Publikation und Zitat. Die problematische Basis empirischer Wissenschaftsforschung. Köln: FH Köln, (Kölner Arbeitspapiere zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft; 29), 34 ff. Empirische Informationswissenschaft 190

191 Wissenschaftliche Kommunikation Das Institute for Scientific Information (ISI) erstes Institut, das auf dem Gebiet der Zitationen in der (akademischen) Grundlagenforschung (kommerziell) arbeitet gegründet 1960 von Eugene Garfield; Hauptprodukte: Current Contents (CC); Science Citation Index (SCI) ab 1992 Teil des Thomson-Konzerns (heute: Thomson-Reuters) Datenbanken bei Hosts (u.a.dialog) und als Web of Knowledge Tony Cawkell; Eugene Garfield: Institute for Scientific Information. In: Information Services & Use 21 (2001), Empirische Informationswissenschaft 191

192 ISI - Produkte Zitationen Wissenschaftliche Kommunikation Web of Science Science Citation Index Expanded (5.900 Zeitschriften; ab 1945) Social Sciences Citation Index (1.700 Zeitschriften; ab 1956) Arts and Humanities Citation Index (1.130 Zeitschriften; ab 1975) ISI Proceedings (bisher: Konferenzen; ab 1990) Derwent Innovations Index (Patente; ab 1963) Analytische Tools Essential Science Indicators (ESI) Journal Citation Reports (JCR) Empirische Informationswissenschaft 192

193 ISI - Produkte Wissenschaftliche Kommunikation Grenzen: ausgewertet werden beim Web of Science ausschließlich Zeitschriftenartikel und Beiträge in Proceedings in rund akademischen Zeitschriften damit nicht vorhanden: Monographien die restlichen Zeitschriften nicht zu unterschätzen: Tipp- bzw. OCR-Fehler (sowohl beim Autor wie beim ISI) ausgewertet werden bei Derwent Patentfamilien der Patentanmeldungen und -erteilungen der wichtigsten Patentämter der Welt Empirische Informationswissenschaft 193

194 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte / Zitationsraten Probleme mit ISI-Daten die Namensansetzung NAME_INITIALEN VORNAME(N) (etwa: Cohen J) produziert häufig Homonyme. Warum wird das so gemacht? Garfield: 1960: nur 80 Zeichen auf der Lochkarte zur Verfügung viele Autoren nennen in der By-Line nur die Initialen eigentlich speichert ISI Artikelangaben und die sind exakt Eugene Garfield; Wolfgang G. Stock: Citation consciousness. In: Password Nr. 6 (2002), Empirische Informationswissenschaft 194

195 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte I: Zitationsraten Beispiel: Nobelpreisträger der Chemie (1950 bis 1967) und deren Zitationsraten (1961 bis 1975); fett: unter den Top 250 im SCI Eugene Garfield: Citation Indexing Its Theory and Application in Science, Technology, and Humanities. New York [u.a.]: Wiley, 1979, 65. Empirische Informationswissenschaft 195

196 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte II: Zitationsstrukturen. IIa. Bibliographic Coupling A B zitiert X Y Z (Zitierende) Dokumente A und B sind bibliographisch gekoppelt, wenn die beiden dieselben Dokumente (X, Y, Z) zitieren. Michael M. Kessler: Bibliographic coupling between scientific papers. In: American Documentation 14 (1963), Empirische Informationswissenschaft 196

197 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte II: Zitationsstrukturen. IIb. Co-Zitationen von Artikeln Henry Small A Z Y X (Zitierte) Dokumente A und B sind co-zitiert, wenn die beiden im Zitationsapparat zitierender Dokumente (X, Y, Z) gemeinsam vorkommen. B zitiert Henry G. Small: Co-citation in scientific literature. In: Journal of the American Society for Information Science 24 (1973), Henry G. Small; Belver C. Griffith: The structure of scientific literature I: Identifying and graphing specialties. In: Science Studies 4 (1974), Belver C. Griffith; Henry G. Small; H.J.Stonehill; S.Dey: The structure of scientific literature II: The macro- and micro-structure of science. In Science Empirische Informationswissenschaft 197 Studies 4 (1974),

198 Wissenschaftliche Kommunikation Co-Zitations-Netz. Beispiel Quelle: Garfield 1979, 107. Empirische Informationswissenschaft 198

199 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte II: Zitationsstrukturen. IIc. Autor-Co-Zitationen Z Y X (Zitierte) Autoren A und B sind co-zitiert, wenn die beiden Namen im Zitationsapparat zitierender Dokumente (X, Y, Z) gemeinsam vorkommen. Howard D. White A B zitiert Howard D. White; Belver C. Griffith: Author cocitation: A literature measure on intellectual structure. In: Journal of the American Society for Information Science 32 (1981), Empirische Informationswissenschaft 199

200 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte II: Zitationsstrukturen. IId. Forschungsfronten basiert auf Co-Citations von Artikeln Schwellenwert 1: nur hochzitierte Artikel Schwellenwert 2: nur häufig co-zitierte Artikelpaare Forschungsfront: das entstehende Cluster (als Ganzes) Kern: diejenigen Artikel, die im Cluster vorkommen ( bahnbrechende Arbeiten) also: die zitierten Artikel Teil der Forschungsfront: diejenigen Artikel, die (durch ihre Referenzen) die Cluster bilden also: die zitierenden Artikel Empirische Informationswissenschaft 200

201 Wissenschaftliche Kommunikation Forschungsfront. Beispiel Essential Science Indicators (ESI) Empirische Informationswissenschaft 201

202 Wissenschaftliche Kommunikation Forschungsfront. Beispiel: Collagen-Forschung wenig Veränderungen Henry G. Small: A co-citation model of a scientific specialty: A longitudinal study of collagen research. In: Social Studies of Science 7 (1977), Empirische Informationswissenschaft 202

203 Wissenschaftliche Kommunikation Forschungsfront. Beispiel: Collagen-Forschung das alte Cluster, 1972 kaum verändert 1973 nur das neues Cluster überlebt ein zweites, neues Cluster entsteht Empirische Informationswissenschaft 203

204 Wissenschaftliche Kommunikation Forschungsfront. Beispiel: Collagen-Forschung 1974 Das neue Cluster wird größer und bildet Sub-Cluster. Auch alte (methodisch orientierte) Artikel gehören wieder zur Forschungsfront. Abbild einer wissenschaftlichen Revolution im Sinne Thomas S. Kuhns mit Mitteln der Zitationsanalyse Empirische Informationswissenschaft 204

205 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte III: Wissenschaftliche Wirkung. IIIa. Impact Factor Welche Wirkung haben Artikel aus dem letzten und vorletzten Jahrgang einer akademischen Zeitschrift im Berichtsjahr? IIIb. Immediacy Index Welche Wirkung haben Artikel aus dem laufenden Jahrgang im Berichtsjahr? Beide Kennwerte sind ausschließlich für akademische Zeitschriften definiert. Empirische Informationswissenschaft 205

206 Wissenschaftliche Kommunikation Journal Citation Reports (JCR) Wolfgang G. Stock: JCR on the Web. Journal Citation Reports: Ein Impact Factor für Bibliotheken, Verlage und Autoren? In: Password Nr. 5 (2001), Empirische Informationswissenschaft 206

207 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationsrate, Artikelrate Anzahl der Zitationen in einem Berichtsjahr t, die die Zeitschrift Z nennen; Anzahl der Quellenartikel Empirische Informationswissenschaft 207

208 Wissenschaftliche Kommunikation Impact Factor IF. Quotient aus der Anzahl der Zitationen C der Quellenartikel S von Z in t und der Anzahl der Quellenartikel S von Z in den zwei vorangegangenen Jahren t-1 (S1) und t-2 (S2) IF (Z;t) = C / (S(1) + S(2)) Empirische Informationswissenschaft 208

209 Wissenschaftliche Kommunikation Berechnung des Impact Factor für College & Research Libraries 1999 # Quellenartikel in 1998 S(1) = 37 # Quellenartikel in 1997 S(2) = 35 # Zitationen von 1998-er und 1997-er Artikeln aus Coll Res Lib in 1999 C=76 IF(Coll Res Lib;1999) = 76 / = 1,056 Empirische Informationswissenschaft 209

210 Wissenschaftliche Kommunikation Nicht alle wissenschaftlichen Zeitschriften sind in den JCR vertreten. Aus Gründen der Vergleichbarkeit muss für alle Nicht- JCR-Periodika der IF intellektuell errechnet werden. Variante A (ohne Selbstzitationen der Zeitschriften): Nicht-JCR-Zs. werden durchaus in den Quellenzeitschriften der JCR zitiert: Anzahl Zitationen: C* Quellenartikel aus der Zs.: S(1) und S(2): entweder auszählen oder aus fachspezifischen Datenbanken recherchieren Formel: IF(Z;t) = C* / (S(1) + S(2)) Probleme: Bei den JCR-Zs. müssen die Selbstzitationen herausgerechnet werden; Selbstzitationen sind wichtig Empirische Informationswissenschaft 210

211 Wissenschaftliche Kommunikation Variante B (mit Selbstzitationen) von Sen/Karanjai/Munshi: C* aus JCR übernehmen; Selbstzitationen SC der Zeitschrift (der Jahre t-1 und t-2) auszählen Quellenartikel auszählen Formel: IF(Z;t) = (C* + SC) / (S(1) + S(2)) Vorteile: Vergleichbarkeit mit den JCR-Zs.ist gegeben; Selbstzitationen werden mitgezählt B.K.Sen; A.Karanjai; U.M.Munshi: A method for determining the impact factor of a non-sci journal. - In: Journal of Documentation 45 (1989), Empirische Informationswissenschaft 211

212 Wissenschaftliche Kommunikation Variante C (Regionaler Impact Factor) von Grazia Colonia: zusätzlich zu Variante B: Referenzen der wichtigen regionalen Zeitschriften intellektuell auszählen Zitationen von Z in diesen Zeitschriften zählen (C[Land]) Formel: rif(z;t) = (C* + SC + C[Land]) / (S(1) + S(2)) Grazia Colonia: Informationswissenschaftliche Zeitschriften in szientometrischer Analyse. Köln: FH Köln, (Kölner Arbeitspapiere zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft; 33). Empirische Informationswissenschaft 212

213 Wissenschaftliche Kommunikation Titeländerungen von Zeitschriften (auch Teilung in Reihen bzw. Fusion von Reihen) gelten für die JCR als neue Zeitschrift. Probleme in der Übergangsphase: erstes Jahr nach Änderung: alter Titel: IF wahrscheinlich zu hoch (Quellenartikel des aktuelleren Jahrgangs fehlen); neuer Titel: IF zu niedrig (Zitationen des früheren - in der Regel höher zitierten - Jahrgangs fehlen) Lösung: Titeländerung identifizieren (durch Journal Title Change -Seite)! IF intellektuell errechnen! Empirische Informationswissenschaft 213

214 Wissenschaftliche Kommunikation Beobachtungszeitraum von zwei Jahren zu kurz, methodisch begünstigt werden aktuelle Zeitschriften, benachteiligt alle anderen Reife und Niedergang von Informationen (1) kurze Reife - kurzer Niedergang (2) kurze Reife - langsamer Niedergang (3) langsame Reife - kurzer Niedergang (4) langsame Reife - langsamer Niedergang IF erkennt den Unterschied zwischen (1) und (2) nicht; die Fälle (3) und (4) werden gar nicht erfasst Lösungsvorschlag: zusätzliche Impact Factors einführen (5-Jahres-IF; 6-10-Jahres-IF, 10-Jahres-IF) Wolfgang Glänzel; Urs Schoepflin: A bibliometric study of ageing and reception processes of scientific literature. In: Journal of Information Science 21 (1995), Empirische Informationswissenschaft 214

215 Wissenschaftliche Kommunikation Was heißt: Quellenartikel? Welche Zitationen werden gezählt? ALLE Welche Artikel werden gezählt? AUSWAHL NUR zitierbare Quellen (Originalartikel, technical notes, meeting abstracts, Reviewartikel) werden als Artikel gezählt. Übergangen werden alle anderen Dokumenttypen, obwohl diese auch zitiert werden. Dies treibt den IF derjenigen Zeitschriften nach oben, in denen viele andere Dokumenttypen erscheinen (die Zitationen werden im Zähler mitgezählt, die Quellen im Nenner nicht). H.F.Moed; Th.N. van Leeuwen: Improving the accuracy of Institute for Scientific Information s journal impact Factors. In: Journal of the American Society for Information Science 46 (1995), Empirische Informationswissenschaft 215

216 Wissenschaftliche Kommunikation IF einzelner Dokumenttypen nach Moed und van Leeuwen: Buchbesprechungen 0,03 Corrigenda 0,17 Diskussionsbeiträge 1,07 Editorials 0,53 Letters to the Editor 0,60 Meeting abstracts 0,10 Technical notes 2,43 Reviewartikel 7,28 Originalartikel 3,61 sonstige 0,05 Durchschnitt 2,60 Durchschnitt ISI-Zählart 3,62 JCR Quellenartikel Empirische Informationswissenschaft 216

217 Wissenschaftliche Kommunikation Dokumenttypen Reviewartikel erhalten im Durchschnitt einen doppelt so hohen IF wie Originalartikel (7,28 gegen 3,61) Zeitschriften, die bevorzugt Reviewartikel publizieren, werden methodisch bevorzugt Originalartikel berichten über Ergebnisse eigener Forschung und Entwicklung; Reviewartikel fassen nur bereits bekannte Ergebnisse zusammen. Entsprechend gelten Originalartikel als wertvoller ISI-Lösung: Angabe der Anteile Original- und Reviewartikel in den Source Data Empirische Informationswissenschaft 217

218 Wissenschaftliche Kommunikation Zeitschriften aus unterschiedlichen Erscheinungsländern haben im Durchschnitt andere IF USA 1,58 Deutschland 0,79 Frankreich 0,39 Russland 0,21 Erklärung A: USA haben viel mehr Zeitschriften in den JCR und sind deshalb überrepräsentiert (am Rande: EU hat mehr Titel in der Datenbank als USA) Erklärung B: die Wirkung amerikanischer Zeitschriften ist in der Tat höher Guido van Hooydonk: Cost and citation data for 5399 scientific journals in connection with journal price-setting, copyright laws and the use of bibliometric data for project review. In: Serials Librarian 27 (1995), Empirische Informationswissenschaft 218

219 Wissenschaftliche Kommunikation Unterschiedliche Wissenschaftsdisziplinen haben signifikant unterschiedliche IF alle SCI-Zeitschriften (Stichprobe v.hooydonk) 1,059 Biowissenschaften 1,439 Ingenieurwissenschaften 0,416 Vergleiche anhand der IF-Werte über Disziplingrenzen hinweg sind unzulässig. Lösung: Einführung eines Normalisierungsfaktors ; Eichung am Durchschnitt; in den Beispielen: Biowissenschaften IF * 0,736 Ingenieurwissenschaften IF * 2,546 Für jede Zeitschrift muss der IF normalisiert werden. Empirische Informationswissenschaft 219

220 Wissenschaftliche Kommunikation Lesertyp (Scanlans Vermutung) Zeitschriften, die vorwiegend akademische Wissenschaftler ansprechen, haben i.d.r einen höheren IF als Zeitschriften, die eher Wissenschaftler in der Wirtschaft ansprechen Grund: beide Lesertypen lesen, aber nur Akademiker publizieren und: ohne Publikation keine Zitation Lösung: offen (für Informationswissenschaft: widerlegt) Brian D. Scanlan: Coverage by Current Contents and the validity of impacts factors: ISI from a journal publisher s perspective. In: Serials Librarian 13 (1978) 2/3, Empirische Informationswissenschaft 220

221 Wissenschaftliche Kommunikation Immediacy Index II. Quotient der Anzahl der Quellenartikel S(t) von Z in t und der Zitationen C(t), die in t Artikel aus Z nennen Formel: II(Z,t) = C(t) / S(t) Empirische Informationswissenschaft 221

222 Wissenschaftliche Kommunikation Berechnung des Immediacy Index für College & Research Libraries 1999 # Quellenartikel in 1999 S = 37 # Zitationen von 1999-er Artikeln aus Coll Res Lib in 1999 C=4 II(Coll Res Lib;1999) = 4 / 37 = 0,108 Empirische Informationswissenschaft 222

223 Wissenschaftliche Kommunikation Probleme des Immediacy Index Was heißt Quellenartikel? Dasselbe Problem wie beim Impact Factor Publikationsgeschwindigkeit von Zeitschriften und Disziplinen: Zeitspanne zwischen Abfassen eines Skripts und der Auslieferung des fertigen Heftes. Liegt diese Zeit bei einer Disziplin bei über einem Jahr, so haben alle Zeitschriften einen II von 0 (weil keine Zitation da sein kann) Erscheinungsweise der Zeitschrift: wöchentlich, viertel- oder halbjährlich, jährlich (zu Beginn oder zu Ende des Jahres) Empirische Informationswissenschaft 223

224 Wissenschaftliche Kommunikation Zitationskennwerte IV: Veralterung Halbwertszeit (half-life median age) Cited Half-Life: Median des Alters der Zitationen. Wie lange bleiben die Ergebnisse einer Zeitschrift aktuell? Citing Half-Life: Median des Alters der Referenzen. Wie alt ist die zitierte Literatur einer Zeitschrift? Beim ISI ist die Halbwertszeit ausschließlich für akademische Zeitschriften definiert. R.E.Burton; R.W.Kebler: The half-life of some scientific and technical literature. In: American Documentation 11 (1960), R.E.Burton; B.A.Green: Technical reports in physics literature. In: Physics Today 14 (1961) 10, Empirische Informationswissenschaft 224

225 Wissenschaftliche Kommunikation Cited Half-Life: Zeitraum T, in den 50% aller Zitationen der Zeitschrift Z im Jahre t fallen Citing Half-Life: Zeitraum T(R), in den 50% aller Referenzen der Zeitschrift Z im Jahre t fallen Empirische Informationswissenschaft 225

226 Wissenschaftliche Kommunikation Berechnung der Halbwertszeit: Berichtsjahr =: 1 {Gesamtmenge der Zitationen/Referenzen} : 2 = a kritisches Jahr : Jahr in dem der Median der Zitationen/ Referenzen erreicht wird subkritisches Jahr : Jahr vor dem kritischen Jahr: Y kumulierte Anzahl der Zitationen/Referenzen am Ende des subkritischen Jahres: b kumulierte Anzahl der Zitationen/Referenzen am Ende des kritischen Jahres: c Half-Life T(Z,t) = Y + (a-b) / (c-b) Empirische Informationswissenschaft 226

227 Wissenschaftliche Kommunikation Empirische Informationswissenschaft 227

228 Wissenschaftliche Kommunikation a = 446 : 2 = 223 Summe bis 1992: b=207 Summe bis 1991: c=241 Subkritisches Jahr Empirische Informationswissenschaft 228

229 Wissenschaftliche Kommunikation Cited Half-Life von Coll Res Libr 1999 Gesamtzahl der Zitationen von Coll Res Libr in 1999 ist 446; demnach a = 223 subkritisches Jahr: 1992; demnach Y = 8 Kumulation der Zitationen bis zum Ende des subkritischen Jahres (1992) b = 207 Kumulation der Zitationen bis zum Ende des kritischen Jahres (1991) C = 241 T(Coll Res Libr;1999) = 8 + ( ) / ( ) = /34 = 8,471 Empirische Informationswissenschaft 229

230 Wissenschaftliche Kommunikation Durch die beiden Listen Cited / Citing Journals lassen sich Soziogramme wissenschaftlicher Zeitschriftenkommunikation erstellen Zitationen in: Selbstzitationen Empirische Informationswissenschaft 230

231 Wissenschaftliche Kommunikation A, B,...: Zeitschriften Pfeile: Informationsübermittlungen ( Stimmen ) Dicke der Pfeile: Größe der Informationsübermittlungen rückbezügliche Pfeile: Größe der Selbstzitation Empirische Informationswissenschaft 231

232 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Empirische Informationswissenschaft 232

233 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen: Konkrete Forschungsergebnisse in Beispielen Publikationen und Zitationen aggregiert Autor Zeitschrift Institut Disziplin Land / Region Wissenschaftsgeschichtsschreibung mittels Datenbanken Entwicklung von Themen innerhalb der Wissenschaft Thematisierungen Empirische Informationswissenschaft 233

234 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Autoren: Ego-Centered Citation Analysis von Howard D. White - Publikations- und Zitationskennwerte (1. Co-Authors; 2. Author s Citation Identity; 3. Author s Citation Image Makers; 4. Author s Citation Image) - formale Kennwerte (Publikationsjahre, Artikel pro Jahr, Zeitschriften, Sprachen) - inhaltliche Kennwerte (1. Themen des Autors [aus Titel, Deskriptoren, Volltexten]; 2. Themen der Sekundärliteratur) Howard D. White: Towards Ego-Centered Citation Analysis. In: Blaise Cronin; Helen Barsky Atkins (Hrsg.): The Web of Knowledge. A Festschrift in Honor of Eugene Garfield. Medford, NJ: Information Today, 2000, Howard D. White; Author-centered bibliometrics through CAMEOs. In: Scientometrics 51 (2001), Blaise Cronin; Debora Shaw: Identity-creators and image-makers: Using citation analysis and thick description to put authors in their place. In: Scientometrics 54 (2002), Empirische Informationswissenschaft 234

235 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen CAMEO ( Characterizations Automatically Made and Edited Online ) Co-Authors: Mit wem hat unser Autor zusammengearbeitet? DIALOG-Befehle (Datenbanken SCI, SSCI, A&HCI): SELECT AU=AUTOR A - RANK AU Author s Citation Identity: Welche Autoren hat unser Autor zitiert? DIALOG-Befehle: SELECT AU=AUTOR A - RANK CA Author s Citation Image Makers: Von welchen Autoren wird unser Autor zitiert? DIALOG-Befehle: SELECT CA:AUTOR A - RANK AU Author s Citation Image: Mit welchen Autoren wird unser Autor co-zitiert? DIALOG-Befehle: SELECT CA:AUTOR A - RANK CA Empirische Informationswissenschaft 235

236 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen CAMEO von B.C.Griffith Quelle: White 2001, 623 Empirische Informationswissenschaft 236

237 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Citation Identity von Blaise Cronin 165 Cronin: Autorselbstzitation 23 Garfield: Klassiker 17 Davenport: Schülerin 9: Martyn: im selben Zimmer gearbeitet zitiert werden thematisch einschlägige Autoren (etwa Garfield, Price, Small) soziale Beziehungen (Lehrer-Schüler, Kollege, persönliche Bekanntschaften) schlagen sich auch in Zitationen nieder Quelle: Cronin/Shaw 2002, 37 Empirische Informationswissenschaft 237

238 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Analyse formaler Aspekte Beispiel: Publikationsanzahl und Anzahl der Sekundärliteratur (Thematisierung; schwarze Balken) von Alexius Meinong Empirische Informationswissenschaft 238

239 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Themenanalyse eines Autors nach Schlagworten (hier: Textwortmethode) Voraussetzung: (möglichst) vollständige Datenbank Errechnung dokumentspezifischer Gewichtungen für jedes Schlagwort Errechnung des arithmetischen Mittels der dokumentspezifischen Gewichtungen für jedes Schlagwort (D-Gewicht) Errechnung von thematischen Nähen zwischen den Schlagworten (nach dem Jaccard-Sneath-Koeffizienten): g / (a + b g) a: Anzahl der Dokumente zum Schlagwort A, b: Anzahl der Dokumente zu B, g: Anzahl der Dokumente, in denen A und B in mindestens einer thematischen Kette gemeinsam vorkommen Wolfgang G. Stock: Psychologie und Philosophie der Grazer Schule. Ein informetrischer Überblick zu Werk und Wirkungsgeschichte von Meinong, Witasek, Benussi, Ameseder, Schwarz, Frankl und Veber. In: Mechtild Stock; Wolfgang G. Stock: Psychologie und Philosophie der Grazer Schule. Amsterdam; Atlanta, GA:: Rodopi, 1990, Band 2, Empirische Informationswissenschaft 239

240 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Themenanalyse des Lebenswerkes und der Sekundärliteratur von Alexius Meinong (Datenbank Grazer Schule) Themen der Schriften von Alexius Meinong (N = 217) 01 Gegenstand (8,57) 02 Urteil (7,12) 03 Annahme (6,88) 04 Wert (6,56) 05 Objektiv (6,38) 06 Vorstellung (6,36) 07 Psychologie (5,67) 08 Gefühl (5,03) 09 Relation (4,83) 10 Wahrscheinlichkeit (4,77) 11 Gegenstandstheorie (4,68) 12 Inhalt (3,91) Themen der Schriften über Alexius Meinong (N = 1.210) 01 Meinong,Alexius (61,43) 02 Gegenstand (13,36) 03 Gegenstandstheorie (10,57) 04 Wert (6,49) 05 Russell, Bertrand (6,33) 06 Urteil (5,71) 07 Veber, France (5,42) 08 Vorstellung (5,04) 09 Annahme (5,02) 10 Brentano, Franz (4,59) 11 Psychologie (4,50) 12 Objektiv (4,31) Empirische Informationswissenschaft 240

241 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rezeptionsgrad der Themen von Alexius Meinong Rezeptionsgrad (A) = D-Gewicht(A; Sek.lit.) : D-Gewicht(A; Prim.lit.) Gewinner Veber, France (271,00) Russell, Bertrand (15,44) Brentano, Franz (7,40) Werttheorie (6,66) Existenz (2,93) Husserl, Edmund (2,64) Wirklichkeit (2,64) Gegenstandstheorie (2,26) Ehrenfels, Christian von (1,70) Gegenstand (1,56) Sein (1,54) Witasek, Stephan (1,07) Erkenntnis (1,07) Verlierer Wert (0,99) Logik (0,87) Evidenz (0,86) Philosophie (0,85) Erkenntnistheorie (0,85) Urteil (0,80) Psychologie (0,79) Vorstellung (0,79) Annahme (0,73)... Wahrscheinlichkeit (0,17) Stumpf, Carl (0,05) Kausalgesetz, allgemeines (0,03) Empirische Informationswissenschaft 241

242 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Thematisches Umfeld von Gegenstand im Lebenswerk von Meinong Schwellenwert Koinzidenz > 0,110 Empirische Informationswissenschaft 242

243 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rezeptionsgeschichte von Gegenstand. Phase I: Schwellenwert Koinzidenz > 0,150 Empirische Informationswissenschaft 243

244 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rezeptionsgeschichte von Gegenstand. Phase II: Schwellenwert Koinzidenz > 0,150 Empirische Informationswissenschaft 244

245 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rezeptionsgeschichte von Gegenstand. Phase III: Schwellenwert Koinzidenz > 0,150 Empirische Informationswissenschaft 245

246 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rezeptionsgeschichte von Gegenstand. Phase IV: Schwellenwert Koinzidenz > 0,150 Empirische Informationswissenschaft 246

247 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Entwicklung des Gegenstand -Cluster (P): Cluster zu Gegenstand in der Meinong-Primärliteratur: 79 Themen (I): Cluster der Sekundärliteratur Phase 1: 77 Themen (II): Phase 2: 70 Themen (III): Phase 3: 117 Themen (IV): Phase 4: 97 Themen Stabilität des Clusters der Primärliteratur bzl. der Wirkungsgeschichte (P) (I) 42% gleiche Themen (P) (II) 48% (P) (III) 37% (P) (IV) 30% Stabilität der Cluster innerhalb der Wirkungsgeschichte (I) (II) 50% (II) (III) 52% (III) (IV) 50% Quelle: Stock 1990, ff. Empirische Informationswissenschaft 247

248 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke Grad der Zentralität eines Autors Maße: Degree (Anzahl der Co- Autoren) Closeness (kurze Verbindungen zu allen Autoren im Netz) Betweenness (kurze Verbindungen zwischen den Autoren) Peter Mutschke: Autorennetzwerike: Verfahren der Netzwerkanalyse als Mehrwertdienste für Informationssysteme. Bonn: IZ Sozialwissenschaften, (IZ-Arbeitsberichte; 32). Empirische Informationswissenschaft 248

249 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke Methode 1: nach Knoten (Autoren) k-cores k = 1 (alle Autoren) k = 2 (alle Autoren mit min. 2 Co-Autoren) usw. Methode 2: nach Pfaden (Co-Autorschaft) m-paths m = 1 (nur der Pfad zu einem Co-Autor, dem mit dem höchstem Degree, wird angegeben) m = 2 (zwei Pfade werden angegeben) usw. Auswahl der Dokumente jeweils durch Thema Autor (hierbei: Tiefenschwellenwerte; 1: die Co-Autoren, 2: die Co-Autoren der Co-Autoren usw.) Anwendung: zur Strukturierung von Retrievalergebnissen, u.u. Ordnungskriterium beim Relevance Ranking Empirische Informationswissenschaft 249

250 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke Autorennetzwerk zum Thema Bildungsforschung Empirische Informationswissenschaft 250

251 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke Peter Mutschke: Autorennetzwerike: Netzwerkanalyse als Mehrwertdienst für Informationssysteme. In: Bernard Bekavac; Josef Herget; Marc Rittberger (Hrsg.): Information zwischen Autorennetzwerk Kultur und Marktwirtschaft. Konstanz: UVK. (Schriften zur Informatoinswissenschaft; 42), zum Autor Peter Mutschke (Tiefenschwellenwert 1) Empirische Informationswissenschaft 251

252 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke Autorennetzwerk zum Autor Peter Mutschke (6-score Tiefenschwellenwert 2) Empirische Informationswissenschaft 252

253 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke Barabási et al.: nomothetische Betrachtung: Gibt es Gesetzmäßigkeiten? Untersuchungsgegenstände: Mathematik (M), Autoren, Artikel Neurowissenschaften (NS), Autoren, Artikel Forschungsfragen (u.a.): Folgt die Anzahl der Co-Autoren dem informetrischen Konzentrationsgesetz? Wie entwickelt sich die durchschnittliche Zahl der Co- Autoren im Laufe der Zeit? A.L.Barabási; H.Jeong; Z.Néda; E.Ravasz; A.Schubert; T.Vicsek: Evolution of the social network of scientific collaborations. In: Physica A 311 (2002), Empirische Informationswissenschaft 253

254 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke informetrische Verteilung k : Anzahl der Co- Autoren P(k) : Wahrscheinlichkeit von k Empirische Informationswissenschaft 254

255 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autorennetzwerke durchschnittliche Anzahl der Co-Autoren pro Autor linearer Anstieg bei Mathematik leicht steigend bei Neurowissenschaften stark steigend Gründe: 1. neue Autoren 2. alte Autoren gehen neue Verbindungen ein Empirische Informationswissenschaft 255

256 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Zeitschriften Dimensionen Zeitschriftenproduktion (Artikel, Autoren) Zeitschrifteninhalt (Themen) Zeitschriftenrezeption (Leser) formale Fachkommunikation (Referenzen, Zitationen) Redaktion (Redaktionspolitik, Verlag) Empirische Informationswissenschaft 256

257 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Zeitschriften Zeitschriftenproduktion (Artikel, Autoren)) Kennwerte: Artikelanzahl, -länge, -titel, -sprache, Dokumenttypen, Autorenzahl pro Artikel, Autorenelite, regionale Verteilung der Autoren (Sprachraum, Länder, Städte, Institutionen), geschlechtsspezifische Aspekte Empirische Informationswissenschaft 257

258 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Zeitschriftenproduktion Beispiel: American Documentation / JASIS / heute: JASIST Umfang (Anzahl Heft; Seitenzahlen pro Jahr) Wallace Koehler et al.: A profile in statistics of journal articles: Fifty years of American Documentation and the Journal of the American Society for Information Science. In: CyberMetrics. International Journal of Scientometrics, Informetrics and Bibliometrics 4 (2000), 1, paper 1. Empirische Informationswissenschaft 258

259 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Artikellänge Artikeltitel Empirische Informationswissenschaft 259

260 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Anzahl der Autoren pro Artikel Empirische Informationswissenschaft 260

261 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autoren nach der Anzahl der Artikel ( Autorenelite ) analog: Institutionen oder Städte nach Anzahl der Artikel Empirische Informationswissenschaft 261

262 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autoren nach Geschlecht Empirische Informationswissenschaft 262

263 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autoren nach Organisationstyp Empirische Informationswissenschaft 263

264 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Autoren nach Land Empirische Informationswissenschaft 264

265 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen 1400 Autoren nach Dokumenttyp und Geschlecht Beispiel BuB Forum für Bibliothek und Information M änner F rauen 0 Rezension Tagungsbericht Kurzbeitrag Aufsatz BdA Empirische Informationswissenschaft 265

266 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Artikelproduktion bei BuB insgesamt: 50% der Beiträge von Männern 50% von Frauen bei Dokumenttypen geschlechtsspezifische Unterschiede: Rezensionen: 75% Männer Aufsätze: 54% Männer Kurzbeiträge: 59% Frauen Tagungsberichte: 56% Frauen Empirische Informationswissenschaft 266

267 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Zeitschriften Zeitschrifteninhalt (Themen) Kennwerte: Titelterme, Schlagworte / Notationen / Deskriptoren, Termhäufigkeit, Co-Terme (jeweils pro Artikel) Empirische Informationswissenschaft 267

268 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Zeitschriften Zeitschriftenrezeption (Leser) Kennwerte: Downloadhäufigkeit, Lesehäufigkeit, Anwendbarkeit der Ergebnisse,... Empirische Informationswissenschaft 268

269 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Zeitschriftenrezeption Beispiel: Informationswissenschaft (Grazia Colonia- Studie) Was lesen deutschsprachige Information Professionals? -Befragung von Mitgliedern von einschlägigen Fachverbänden und von Institutsmitarbeitern auswertbare Fragebögen: 257 Grazia Colonia: Informationswissenschaftliche Zeitschriften in szientometrischer Analyse. Köln: FH Köln, (Kölner Arbeitspapiere zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft; 33). Empirische Informationswissenschaft 269

270 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Lesehäufigkeit informationswissenschaftlicher Zeitschriften bei deutschsprachigen Lesern N = Befragung von Mitgliedern bibliothekarischer, dokumentarischer und informationswissenschaftlicher Vereinigungen Empirische Informationswissenschaft 270

271 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Lesepräferenzen (N = 257) Empirische Informationswissenschaft 271

272 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Lesepräferenzen (N = 257) Empirische Informationswissenschaft 272

273 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Zeitschriften Redaktion (Redaktionspolitik, Verlag) Kennwerte: Zielgruppe Autoren, Zielgruppe Leser, Art der Qualitätssicherung, Ablehnungsquote, Überarbeitungsquote, Druckauflage, Preis, digitale Zugänglichkeit,... Empirische Informationswissenschaft 273

274 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Redaktion von LIS-Zeitschriften: Verlage Christian Schloegl; Wolfgang Petschnig: Empirische Library Informationswissenschaft and information science journals: An editor survey. 274 In: Library Collections, Acquisitions, & Technical Services 29 (2005), 4-32.

275 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Redaktion von LIS-Zeitschriften: Leser Empirische Informationswissenschaft 275

276 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Redaktion von LIS-Zeitschriften: Online-Zugang Empirische Informationswissenschaft 276

277 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Redaktion von LIS-Zeitschriften: Größe des Editorial Board Empirische Informationswissenschaft 277

278 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Redaktion von LIS-Zeitschriften: Reviewverfahren Empirische Informationswissenschaft 278

279 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Redaktion von LIS-Zeitschriften: Ablehnung und Überarbeitung Publikationsverzögerung Empirische Informationswissenschaft 279

280 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Szientometrie wissenschaftlicher Zeitschriften formale Fachkommunikation (Referenzen, Zitationen) Kennwerte: Impact Factor, Halbwertszeit (Referenzen und Zitationen), Referenzen pro Artikel, Zeitschriftenselbstreferenzen, Stellung im Zeitschriftensoziogramm (Reputation),... Empirische Informationswissenschaft 280

281 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Formale Fachkommunikation: Zeitschriften einer Wissenschaftsdisziplin Beispiel: Informationswissenschaft (Grazia Colonia- Studie) internationale Zeitschriften deutschsprachige Zeitschriften Welche Werte erhalten informationswissenschaftliche Zeitschriften? Gibt es Unterschiede zwischen deutschen und internationalen informationswissenschaftlichen Zeitschriften? Grazia Colonia: Informationswissenschaftliche Zeitschriften in szientometrischer Analyse. Köln: FH Köln, (Kölner Arbeitspapiere zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft; 33). Empirische Informationswissenschaft 281

282 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informationswissenschaftliche Zeitschriften Beobachtungszeitraum: 1997 bis 2000 gesamt: 50 Zeitschriften mit Quellenartikeln - darin enthalten: ca Referenzen International: 40 Fachzeitschriften: Erfassung anhand der Daten der Journal Citation Reports (JCR) vom Institute for Scientific Information (ISI) Deutschsprachig: 10 der wichtigsten informationswissenschaftlichen Zeitschriften: intellektuelle Auszählung von Quellenartikeln - darin enthalten: Referenzen Empirische Informationswissenschaft 282

283 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Verwendete informetrische Kennwerte: Impact Factor (IF) im Sinne des ISI eigens entwickelter regionaler Impact Factor (rif) - zur Erfassung der Wirkung deutschsprachiger Periodika Halbwertszeit der Referenzen - zur Analyse der Aktualität der Zeitschriften Anzahl der Referenzen pro Artikel relative Häufigkeit der Selbstreferenzen der Zeitschriften Clusterbildung nach Informationsübermittlungen bzw. Reputation Empirische Informationswissenschaft 283

284 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rangordnung der Zeitschriften nach Impact Factor Internationale Zeitschriften (1. Library and Information Science)??? 2, J of Documentation 1, J ASIS 1, Annual Review of Information Science 1, Library Quarterly 1, College and Research Libraries 0, Scientometrics 0, Inf. Processing & Management 0, Internet World 0, J of Information Science 0,548 IF Deutschsprachige Zs. rif 13. Zs. f. Bibliothekswesen u. Bibl. 0, Bibliothek. Forschung und Praxis 0, ABI-Technik 0, Bibliotheksdienst 0, Buch und Bibliothek 0, ProLibris 0, NfD 0, Password 0, BIT Online 0, Intern. Symp. Infwiss. ISI 0,013 Durchschnittswert (intern. Zs.): 0,47 Durchschnittswert (dt. Zs.): 0,25 Empirische Informationswissenschaft 284

285 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Impact Factor informationswissenschaftlicher Zeitschriften (N=50) Zeitschriften gesamt 0,6 Impact- Factor 0,4 0,2 0 IF(1997) IF(1998) IF(1999) IF(2000) Die Impact Faktoren liegen recht konstant bei rund 0,4. Im Vergleich zu anderen Wissenschaftsdisziplinen ist dieser Wert sehr gering. Empirische Informationswissenschaft 285

286 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Garfields Vermutung Haben internationale Zeitschriften einen höheren Impact Factor als deutschsprachige? Eugene Garfield vermutet: Deutschsprachige wissenschaftliche Zeitschriften haben durchaus ihre regionale Bedeutung, können aber bzgl. ihres IF nicht mit international orientierten Periodika mithalten. - Lediglich ZfBB und NfD sind in Datenbanken des ISI vorhanden gewesen. - Warum sind die anderen nicht ausgewertet? ( Basic Standards?) Für einige Einzelfälle der deutschen Zeitschriften der Informationswissenschaft gilt Garfields Vermutung nicht. Empirische Informationswissenschaft 286

287 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen deutschsprachige Zeitschriften internationale Zeitschriften arithmetisches Mittel rif = 0,25 IF = 0,47 Standardabweichung 0,19 0,33 N Konfidenz (1%) 0,08 0,09 Der wahre Wert des Mittelwertes für deutschsprachige Periodika liegt bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 1% zwischen 0,17 und 0,33. Der wahre Wert des Mittelwertes für internationale Periodika liegt bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 1% zwischen 0,38 und 0,56. Garfields Vermutung wird bestätigt Empirische Informationswissenschaft 287

288 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Halbwertszeit der Referenzen informationswissenschaftlicher Zeitschriften T (1997) T (1998) T (1999) T (2000) Zeitschriften gesamt 4,45 4,52 4,77 4,77 4,62 N = 40 N = 45 N =42 N = 42 N = 167 Die durchschnittliche Halbwertszeit beträgt bei geringen jährlichen Abweichungen rund 4,5 Jahre. Empirische Informationswissenschaft 288

289 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rang Halbwertszeit Jahre 01 Library Journal 0,60 02 Zs f Bibliothekswesen u Bibliographie 0,93 03 E- Content 1,50 04 Online 1,63 05 Interlending & Document Supply 1,90 06 Buch und Bibliothek 2,28 07 NfD 2,35 08 ABI- Technik 2,50 08 Bibliotheksdienst 2,50 10 BIT Online 2,53 Zeitschriften gesamt: Ø 4,6 Jahre Internationale Zeitschriften: Ø 5,1 Jahre Deutschsprachige Zeitschriften: Ø 2,8 Jahre Die deutschsprachigen informationswissenschaftlichen Zeitschriften zitieren sehr aktuelle Literatur. Wo bleibt der historische Background? Empirische Informationswissenschaft 289

290 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Referenzen pro Quellenartikel für informationswissenschaftlichen Zeitschriften Rang Ref./Art 01 Library Quarterly 42,94 02 Library & Inf Sc Research 36,77 03 Information Processing & Management 33,11 22 Bibliothek. Forschung u. Praxis 16,50 Durchschnittswert 15,93 26 BIT Online 14, mit geringen Abständen alle übrigen ausgewerteten deutschsprachigen Zs. durchschnittliche Anzahl Referenzen deut. zwischen 4,84 und 12,46 AM 8,65 durchschnittliche Anzahl Referenzen intern. zwischen 13,88 und 22,64 AM 18,26 Es drängt sich der Verdacht auf, dass deutschsprachige Autoren die internationale und teilweise auch die nationale Diskussion auf dem informationswissenschaftlichen Sektor nicht wahrnehmen. AM = arithmetisches Mittel, Irrtumswahrscheinlichkeit 1% Empirische Informationswissenschaft 290

291 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Rang Selbstreferenzen informationswissenschaftlicher Zeitschriften Selbstref.% 01 Buch und Bibliothek 22,77 02 Library Journal 21,70 03 E-Content (Database) 20,32 04 Scientometrics 17,81 06 Bibliotheksdienst 12,69 09 ProLibris 9,47 13 Zeitschr. für Bibliothekswesen u. Bibliographie 7,77 Durchschnittswert 5,94 18 NfD 5,26 27 ABI-Technik 4,41 46 Intern. Symp. Infwiss. ISI 0,60 durchschnittliche Anzahl Selbstreferenzen deutschsprachiger Zeitschriften 6,59% durchschnittliche Anzahl Selbstreferenzen internationaler Zeitschriften 5,77% Je höher dieser Wert liegt, desto mehr kapseln sich die Autoren eines bestimmten Fachgebietes von den Forschungsergebnissen auf anderen Gebieten ab. Empirische Informationswissenschaft 291

292 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Cluster der deutschsprachigen Zeitschriften Empirische Informationswissenschaft 292

293 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Coll Res Libr News J of Governm Inf Telecomm Policy J Inform Sc J Libr Inf Sc Int J of Inf Man Coll Res Libr Governm Inf Quart Inf Society Comm ACM Canadian J Inf Sc ARIST J ASIS/T Libr J J Education Libr Inf Sc Commications J Acad Libr Libr Quarterly J Doc Inform Retr Americ Libr Libri Scholarly Libr Hi Tech Publ Libr and Inf Libr and Sc Res Inf Sc Proc ASIS Ann Meet J of Inf Ethics Knowl Org Libr Trends RQ J Librship Inf Sc Inf Proc & Man ASLIB Proc Libr Coll Acqui T Serv Libr Res Techn Serv Inf Technol Libr Electronic Libr Reference Libr Serials Libr Brit Med J Interlend Doc Suppl VINE Program Bull Medical Libr Ass Scientometrics J of Chem Inf Sc Database Online Inf Review Online Empirische Informationswissenschaft 293

294 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Schwarz: Alle Zeitschr. (N=50) Rot: Deutsche Zeitschr. (N=10) +0,30* -0,20 Halbwertszeit +0,76** +0,45-0,31* -0,41 Impact Factor +0,25 +0,45 Selbstreferenzrate +0,02 +0,35* Referenzen pro Artikel -0,62-0,39** (Korrelation n. PEARSON, *signifikant bei 5%-, **signifikant bei 1 % Irrtumswahrscheinlichkeit) Empirische Informationswissenschaft 294

295 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Der Matthäus-Effekt wissenschaftlicher Zeitschriften ursprünglich entwickelt von Robert K. Merton mit Bezug auf Wissenschaftler: wer hat, dem wird gegeben ( große Wissenschaftler bekommen überproportional hohe Reputation für ihre Artikel im Gegensatz zu unbekannten Wissenschaftlern, die unterproportional Reputation erhalten) eindeutige empirische Belege stehen derzeit noch aus bei akademischen Zeitschriften lässt sich ein Matthäus-Effekt mit Bezug auf Länder feststellen. Entdecker: Manfred Bonitz Robert K. Merton: The Matthew effect in science. In: Science 159 (1968), Nr. 3810, Robert K. Merton: The Matthew effect in science, II: Cumulative advantage and the symbolism of intellectual property. In: ISIS 79 (1988), Empirische Informationswissenschaft 295

296 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Der Matthäus-Effekt wissenschaftlicher Zeitschriften Wenige Länder mit hohen Erwartungswerten erlangen noch mehr Zitationen als erwartet, viele Länder mit niedrigeren Erwartungswerten kriegen noch weniger Zitationen als erwartet (Bonitz). Andrea Scharnhorst Manfred Bonitz Manfred Bonitz; E. Bruckner; Andrea Scharnhorst: Characteristics and impact of the Matthew effect for countries. In: Scientometrics 26 (1993), Manfred Bonitz; Andrea Scharnhorst: Nicht alle Zeitschriften haben das gleiche Gewicht Der harte Kern der Wissenschaftskommunikation. Berlin: Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung, (Discussion Paper FS II ). Empirische Informationswissenschaft 296

297 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Der Matthäus-Effekt wissenschaftlicher Zeitschriften Ensemble wissenschaftlicher Zeitschriften: gegeben sei die (durchschnittliche) Zitationsrate pro Artikel ( Erwartungswert ) für jede Zeitschrift in einer Zeitschrift des Ensembles: beobachtete Zitationsrate pro Artikel mit Erstautor aus einem gegebenen Land Vergleich: Erwartungswert und Zitationsrate (Land) Berechnung: 1. Anzahl der erwarteten Zitationen = Anzahl der Publikationen * durchschnittliche Zitationsrate pro Artikel 2. Matthäus-Zitationen(Land) = Anzahl der beobachteten Zitationen des Landes Anzahl der erwarteten Zitationen Empirische Informationswissenschaft 297

298 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Der Matthäus-Effekt wissenschaftlicher Zeitschriften Anzahl Matthäus-Zitationen(Land) > 0 : Gewinnerländer Anzahl Matthäus-Zitationen(Land) < 0 : Verliererländer Rangordnung der Zeitschriften nach der Anzahl der Matthäus- Zitationen: neuer szientometrischer Kennwert relative Abweichung eines Landes vom Erwartungswert ergibt eine Länderrangliste nach Matthäus-Effekt Manfred Bonitz: Wird der Matthäus-Effekt in der Wissenschaft meßbar bleiben? In: Wissenschaftsforschung. Jahrbuch Berlin: Gesellschaft für Wissenschaftsforschung, 2000, Empirische Informationswissenschaft 298

299 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Matthäus-Zitationen der Zeitschrift Science Empirische Informationswissenschaft 299

300 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Der Matthäus-Effekt wissenschaftlicher Zeitschriften Länder mit niedrigen Erwartungswerten: häufig Verlierer Länder mit hohen Erwatungswerten: häufig Gewinner Empirische Informationswissenschaft 300

301 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Der Matthäus-Effekt wissenschaftlicher Zeitschriften Rangfolge ausgewählter Länder nach Gewinnern (rechts) und Verlierern (links) Empirische Informationswissenschaft 301

302 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Der Matthäus-Effekt wissenschaftlicher Zeitschriften und die Gewinner- und Verlierer- Länder Interpretation: Bonitz: Der Matthäus-Effekt für Länder ist ein Indikator für die wissenschaftliche Leistungsfähigkeit eines Landes Alternative: Der Matthäus-Effekt für Länder ist ein Indikator für die Wahrnehmung der wissenschaftliche Leistungsfähigkeit eines Landes (was ja nicht mit der faktischen Leistungsfähigkeit übereinstimmen muss) Empirische Informationswissenschaft 302

303 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Evaluation wissenschaftlicher Institute Publikationen pro Kopf: Anzahl der Publikationen pro Jahr und pro Wissenschaftler Publication Strategy Index: Summe der Impact Factors der publizierenden Zeitschriften / Anzahl der Artikel Zitationen pro Kopf: Anzahl der Zitationen in einem Jahr auf Publikationen aus den letzten n Jahren (bei Vinkler: 10) pro Wissenschaftler Relative Häufigkeit der Wissenschaftler ohne Publikationen in den letzten m Jahren (bei Vinkler: 3) in Prozent Verteilung der Publikationen auf Zeitschriften bzw. auf Disziplinen Peter Vinkler: Bibliometric analysis of publication activity of a scientific research institute. In: Leo Egghe; Ronald Rousseau (Hrsg.): Informetrics 89/90. Amsterdam: Elsevier, 1990, Empirische Informationswissenschaft 303

304 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Evaluation wissenschaftlicher Institute Vergleich von Instituten Christian Schloegl; Juan Gorrais; Christoph Bart; Monika Bargmann: Evaluating two Austrian university departments: Lessons learnt. In: Scientometrics 56 (2003), Empirische Informationswissenschaft 304

305 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Evaluation wissenschaftlicher Institute bei wissenschaftlichen Instituten, die nicht (oder nicht nur) auf Fachkollegen fixiert sind, sondern auf die Öffentlichkeit oder die Politikberatung: Fixierung auf Zitationen einseitig (da ausschließlich auf die Wirkung innerhalb des Wissenschaftssystems bezogen) zusätzlich zu erheben: Thematisierungen in Tageszeitungen oder in Meldungen einer Presseagentur Beispiel: ifo Institut für Wirtschaftsforschung: in 1993 und 1994 nur 40mal in SSCI zitiert (bei rund Publikationen). Wissenschaftliche Wirkung: marginal Wolfgang G. Stock: Wissenschaftsevaluation mittels Datenbanken methodisch einwandfrei? In: Spektrum der Wissenschaft Nr. 11 (1995), Empirische Informationswissenschaft 305

306 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Evaluation wissenschaftlicher Institute Wirkung des ifo Instituts in der Öffentlichkeit Anzahl der Titel, in denen ifo thematisiert ist dt. Zeitungen Agentur zum Vergleich: SSCI Wirkung des ifo Instituts in der Öffentlichkeit: sehr hoch Empirische Informationswissenschaft 306

307 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Leistung und Wirkung in technischen Disziplinen Leitindikatoren: (1) Patente Anmeldungen Auslandsanmeldungen Patenterteilungen im Inland Patenterteilungen im Ausland (2) Referenzen in Patenten Referenzen auf andere Patente Referenzen auf wissenschaftliche Literatur (3) Zitationen von Patenten Francis Narin: Patent bibliometrics. In: Scientometrics 30 (1994), Francis Narin; D.Olivastro: Technology indicators based on patents and patent citations. In: A.F.J.van Raan (Hrsg.): Handbook of Quantitative Studies of Science and Technology. Amsterdam: Elsevier Science, 1988, Empirische Informationswissenschaft 307

308 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Leistung und Wirkung in technischen Disziplinen Wissenschaftsbindung der Technik Anzahl der Nicht-Patent-Referenzen in Patenten (NPL- Referenzen) Je höher die durchschnittliche Zahl der NPL pro Patent, desto höher ist die Wissenschaftsbindung der jeweiligen Menge von Patenten Wissenschaftsbindung technische Disziplinen Länder Unternehmen Hariolf Grupp; Ulrich Schmoch: Wissenschaftsbindung der Technik. Heidelberg: Physica, Empirische Informationswissenschaft 308

309 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Leistung und Wirkung in technischen Disziplinen Wissenschaftsbindung der Technik: USA versus Deutschland Wissenschaftsbindung über Weltdurchschnitt Wissenschaftsbindung unter Weltdurchschnitt Empirische Informationswissenschaft 309

310 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Leistung und Wirkung in technischen Disziplinen Wissenschaftsbindung von Disziplinen (Abweichungen vom Durchschnitt aller Disziplinen. Quelle: Europäisches Patentamt, Patentanmeldungen ) Ulrich Schmoch: Indicators and the relations between science and technology. In: Scientometrics 38 (1997), Empirische Informationswissenschaft 310

311 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Wichtigste Institution: CHI Research, Inc. (Haddon Height, NJ). Präsident: Francis Narin. Produkte: Tech-Line (Patentanalysen von Unternehmen, Städten und Ländern); Analyse von (börsennotierten) Unternehmen Francis Narin Francis Narin: Tech-Line Background Paper. Haddon Heights, NJ: CHI Research, Anthony F. Breitzman; Francis Narin: Method and apparatus für choosing a stock portfolio, based on patent indicators. Patent Nr. US 6,175,824. Priorität: Patentinhaber: CHI Research, Inc. Empirische Informationswissenschaft 311

312 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Gibt es einen Zusammenhang zwischen Patentindikatoren und dem Börsenwert eines Unternehmens? Wissenschaftsbindung der Patente korreliert mit Börsenwert Citation Impact korreliert mit Börsenwert Empirische Informationswissenschaft 312

313 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Anzahl der (erteilten) Patente eines Unternehmens in einem Zeitintervall (etwa: 5 Jahre) jährliches Wachstum der Anzahl der Patente (in %) Voraussetzung: Identifikation des Unternehmens Empirische Informationswissenschaft 313

314 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Zitationen pro Patent: Zitationen, die ein Patent eines Prioritätsjahres im Laufe seiner Geschichte anhäuft (empirisches Ergebnis: ein durchschnittliches usamerikanisches Patent hat nach 6 Jahren rund 5 Zitationen in der US PTO-Datenbank) Anzahl der Zitationen eines Patentes : durchschnittliche Zitationsanzahl: Pioniere, Ehrenhalle und historische Relevanz Empirische Informationswissenschaft 314

315 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Current Impact Index (CII) eines Unternehmens: Anzahl der Zitationen auf Patente eines Unternehmens (mit Priorität aus den letzten 5 Jahren) im Berichtsjahr, relativiert auf die durchschnittliche Zitationsrate einer Disziplin (1 bedeutet demnach: genau wie der Durchschnitt; 2: doppelt so viele Zitationen wie der Durchschnitt; ½: die Hälfte des Durchschnitts) Bestimmungswerte: (1) Anzahl der Patente eines Unternehmens sowie der Disziplin in den Jahren t-1, t-2,..., t-5 (2) Anzahl der Zitationen im Jahr t auf die Patente unter (1) (3) durchschnittliche Anzahl der Zitationen pro Patent in t für das Unternehmen ZR(U) und für alle Patente der Disziplin ZR(D) in den Jahren t-1, t-2,..., t-5; (4) Quotient Q aus ZR(U) und ZR(D) für die 5 Jahre (5) gewichtete Summe der Anzahl der Patente in einem Jahr mal Q, geteilt durch die Summe der Anzahl der Patente über die 5 Jahre Empirische Informationswissenschaft 315

316 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Current Impact Index (CII) eines Unternehmens. Beispiel Schritt 1 Schritt 2 Empirische Informationswissenschaft 316

317 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Current Impact Index (CII) eines Unternehmens. Beispiel Schritt 3 Schritt 4 Schritt 5 Empirische Informationswissenschaft 317

318 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Technische Stärke eines Unternehmens Produkt aus der Anzahl der Patente in einem Jahr mit dem Current Impact Index dieses Jahres Halbwertszeit der Referenzen auf Patente ( Technology Cycle Time TCT). Beispiele (US PTO) für Disziplinen: Telecommunications 5,7 Computers and Peripherals 5,8 Semiconductors and Electronic 6,0... Wood and Paper 12,3 Machinery 12,3 Aerospace and Parts 13,2 Empirische Informationswissenschaft 318

319 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Wissenschaftsbindung der Technik eines Unternehmens ( Science Linkage ) durchschnittliche Anzahl der Referenzen auf wissenschaftliche Literatur bei den Patenten eines Unternehmens. Beispiele (US PTO) für Disziplinen: Biotechnology 14,4 Pharmaceuticals 7,3 Agriculture 3,3 Chemicals 2,7 Medical Electronics 2,2... Machinery 0,1 Motor Vehicles and Parts 0,1 Empirische Informationswissenschaft 319

320 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Informetrische Indikatoren der Patentliteratur Wissenschaftsstärke eines Unternehmens ( Science Strength SS) Produkt aus der Anzahl der Patente eines Unternehmens und der durchschnittlichen Wissenschaftsbindung TechLine Company Profile: Angebot aller informetrischer Indikatoren für ein Unternehmen über 10 Jahre Preise: pro Einheit: komplett: Unternehmen $ 200 Städte/Regionen $ 150 $ Länder $ 300 $ Empirische Informationswissenschaft 320

321 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Beispiel: IBM ( ) Empirische Informationswissenschaft 321

322 Szientometrie wissenschaftlicher Institutionen Beispiel: IBM ( ) Empirische Informationswissenschaft 322

323 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 323

324 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Analysen des Umfeldes von Informationssystemen Informationsbedarfsanalyse gerichtet auf Bedarfe / Bedürfnisse (nächstes Kapitel) Nutzerforschung gerichtet auf Typen und Verhalten von Nutzern Nutzungsforschung gerichtet auf den Einsatz von Informationssystemen Michael Kluck: Methoden der Informationsanalyse Einführung in die empirischen Methoden für die Informationsbedarfsanalyse und die Markt- und Benutzerforschung. In: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. München: Saur, 5. Aufl., 2004, Michael Kluck: Die Informationsanalyse im Online-Zeitalter. In: Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. München: Saur, 5. Aufl., 2004, Empirische Informationswissenschaft 324

325 Nutzer- und Nutzungsanalysen Dimensionen der Nutzerforschung Nutzergruppen Anfragetypen Formulierung der Suchanfrage / Auswertung der Treffer Themen Methoden Logfile-Analysen Nutzerbefragung Nutzerbeobachtung (im Labor, im "Feld") Stock, W.G.; Lewandowski, D. (2006): Suchmaschinen und wie sie genutzt werden. - In: WISU 8-9, S , Empirische Informationswissenschaft 325

326 Nutzer- und Nutzungsanalysen Informationsverhalten (information behavior): Gesamtheit menschlichen Verhaltens beim Suchen, Finden und Nutzen von Informationen Informationssuchverhalten (information seeking behavior): Informationsverhalten beim Suchen nach Informationen (egal, wo) Informationsrechercheverhalten (information searching behavior): Verhalten beim Suchen in einem konkreten System (etwa: Gebrauch boole scher Operatoren) Informationsnutzung (information use): Umwandlung gefundener Informationen in (subjektives) Wissen Thomas D. Wilson: Human Information Behavior. In: Informing Science 3 (2000) 2, Empirische Informationswissenschaft 326

327 Nutzer- und Nutzungsanalysen Informationssuchverhalten Initialisierung (starting): z.b. einen Kollegen fragen Verweisen folgen (chaining): Referenzen und Zitationen, Links Stöbern (browsing): halb-strukturiertes Suchen Filtern von Informationsquellen (differentiating): unterschiedliche Quellen gezielt aufsuchen Suchen (extracting): relevantes Material in einer Informationsquelle gezielt suchen Profile überwachen (monitoring): den aktuellen Stand halten Verifizieren (verifying): Informationen überprüfen Komplettieren und beenden (ending): abschließendes Suchen, ein Ende finden Empirische Informationswissenschaft 327

328 Nutzer- und Nutzungsanalysen Informationsbeschaffungsverhalten Quelle: Wilson 2000, 53. Empirische Informationswissenschaft 328

329 Nutzer- und Nutzungsanalysen Informationsrechercheverhalten: Wie fragen Information Professionals? Einige Informationsanbieter haben (in den 90er Jahren) neben den Boole schen Systemen natürlichsprachige Oberflächen geschaffen: WIN (Westlaw) Freestyle (Lexis-Nexis) Target (DIALOG). Keines dieser Systeme ist von den Information Professionals angenommen worden. Anders herum: Alle waren Flops. Information Professionals arbeiten (nahezu ausschließlich) mit elaborierten boole schen Retrievalsystemen. Empirische Informationswissenschaft 329

330 Nutzer- und Nutzungsanalysen Informationsrechercheverhalten: Wie fragen Nutzer bei Suchmaschinen? Untersuchung I: AltaVista Untersuchung bei AltaVista (August/September 1998) Basis: Anfragen Anzahl Suchargumente in der Anfrage: 0 20,6% 1 25,8% 2 26,0% 3 15,0% > 3 12,6% durchschnittliche Anzahl: 2,35 Standardabweichung: 1,74 Craig Silverstein; Monika Henzinger; Hannes Marais; Michael Moricz: Analysis of a Very Large AltaVista Query Log. Palo Alto: digital Systems Research Center, (SRC Technical Note; ). Empirische Informationswissenschaft 330

331 Nutzer- und Nutzungsanalysen AltaVista-Untersuchung Anzahl der Booleschen Operatoren in der Suchanfrage: 0 79,6% 1 9,7% 2 6,0% 3 2,6% > 3 2,1% arithmetisches Mittel: 0,41 (Standardabweichung: 1,11) Anzahl der Anfragen pro Session: 1 77,6% 2 13,5% 3 4,4% > 3 4,5% arithmetisches Mittel: 2,02 (Standardabweichung: 123,40) Empirische Informationswissenschaft 331

332 Nutzer- und Nutzungsanalysen AltaVista-Untersuchung bei Modifikation der Suchfrage: (1) Terme hinzufügen: 7,1% (1 Term: 5,4%) (2) Terme löschen: 3,1% (1 Term: 2,1%) (3) Operator ändern: 1,4% Mischungen aus (1)-(3) 53,2% total neue Anfrage: 35,2% Anzeige: wie viele Bildschirme (á 10 Treffer) angesehen? 1 85,2% 2 7,5% 3 3,0% >3 4,3% arithmetisches Mittel: 1,39 (Standardabweichung: 3,74) Empirische Informationswissenschaft 332

333 Nutzer- und Nutzungsanalysen Suchanfragen II: EXCITE Untersuchung bei EXCITE; gut 1 Mio. Suchanfragen (1999) Anzahl der Suchargumente in den Suchanfragen Median: 2 (ausgeschlossen: Anfragen mit 0 Termen) Amanda Spink; Dietmar Wolfram; B.J.Jansen; Tefko Saracevic: Searching the Web: The public and their queries. - In: Journal of the American Society for Information Science and Technology 52 (2001), Empirische Informationswissenschaft 333

334 Nutzer- und Nutzungsanalysen EXCITE-Untersuchung Modifikationen an Suchanfragen Empirische Informationswissenschaft 334

335 Nutzer- und Nutzungsanalysen EXCITE-Untersuchung Anzeigeseiten (á 10 Treffer) angesehen Empirische Informationswissenschaft 335

336 EXCITE-Untersuchung Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 336

337 Nutzer- und Nutzungsanalysen Nutzer von Suchmaschinen Nutzer von Suchmaschinen haben ein völlig anderes Rechercheverhalten als Information Professionals. sie verwenden pro Suchfrage rund 2 Suchargumente. selten werden Boole sche Operatoren eingesetzt. Suchanfragen werden wenn überhaupt nur selten modifiziert (und damit optimiert). Web-Nutzer tendieren dazu, die erste (ggf. noch die zweite) Anzeigeseite (mit je 10 Treffern) anzusehen. People are spending more and more time creating, seeking, retrieving and using electronic information. But their interactions with Web search engines are short and limited. To adjust to these factors and to human behavior we need a new generation of Web searching tools... (Spink et al., 2001). Empirische Informationswissenschaft 337

338 Nutzer- und Nutzungsanalysen Anfragetypen Broder Lewandowski navigationsorientiert 20-24,5% 40% informationsorientiert 39-48% 42-47% transaktionsorientiert 22-36% 11-18% USA Deutschland (Fireball, MetaGer, Seekport) Broder, A. (2002): Taxonomy of Web search. - In: SIGIR Forum 36, S Lewandowski, D. (2006): Themen und Typen der Suchanfragen an deutsche Web-Suchmaschinen. - In: Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2006 (MKWI '06), Bd. 2, Berlin, S Empirische Informationswissenschaft 338

339 Nutzer- und Nutzungsanalysen Nutzungsforschung Bsp.: Neueinführung eines neuen Informationsproduktes Beispiel: MedPilot (Digitale Bibliothek / Typ 2 für Mediziner; Produzenten: ZBMed, DIMDI) Methode: Befragung (strukturierter Fragebogen, z.t. freie Antworten) via Internet via Portal: Pop-up Fenster mit Link zum Fragebogen (N = 1.112) via an registrierte MedPilot-Kunden: in Mail Link zum Fragebogen (angeschrieben: Personen, geantwortet: 659; Rücklaufquote: 23,9%) Stichprobe (insgesamt): nicht befragt: Nicht-Nutzer (d.i.: Zielgruppe abzüglich Nutzer) Yasemin El-Menouar: Evaluation der Virtuellen Fachbibliothek MedPilot. Ergebnisse einer internetbasierten Nutzerbefragung. Köln: Deutsche Zentralbibliothek für Medizin, Empirische Informationswissenschaft 339

340 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 340

341 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 341

342 Nutzer- und Nutzungsanalysen Anm.: Hier fehlen Angaben zu den Größenordnungen der Fachärzte in Deutschland Empirische Informationswissenschaft 342

343 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 343

344 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 344

345 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 345

346 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 346

347 Nutzer- und Nutzungsanalysen Empirische Informationswissenschaft 347

348 Nutzer- und Nutzungsanalysen Nutzungsforschung: aufwendige Methode: Beobachtung (Feldforschung) Bsp.: Beobachtung des Informationssuchverhaltens von Krankenschwestern bei Online-Datenbanken Zeitraum: 8 Testpersonen, 30 Tage; Notieren von Datenbankaufrufen und Suchanfragen Detailergebnis Ovid: 8 Aufrufe 5mal Ovid verlassen ohne überhaupt ein Suchargument einzugeben 3mal Stöbern im Thesaurus von Medline, aber keine Suche abgeschickt Jody A. Wozar; Paul C. Worona: The use of online information resources by nurses. In: Journal of the Medical Library Association 91 (2003), Empirische Informationswissenschaft 348

349 Informationsbedarfsanalysen Empirische Informationswissenschaft 349

350 Informationsbedarfsanalysen Informationsbedarf Bedarf : objektiv feststehender Mangel bei der "Stelle" Erfassung: durch Experten definieren Bedürfnis : subjektiv wahrgenommener Mangel beim Stelleninhaber Erfassung: empirisch beim Nutzer erheben Information : (1) Informationsverarbeitung (Hardware, Software) (2) externes und internes Wissen (3) Dienste (Unternehmensblog, -wiki, -datenbank,...) (4) Kommunikation Befriedigung des Informationsbedarfs: Zusammenspiel von: (Wirtschafts-)Informatik: Geräte Programme Vernetzung Betriebswirtschaftslehre: Organisation Mitarbeiter Informationswissenschaft: Identifizierung externen Wissens; Auswertung internen Wissens, Aufbau der Dienste Empirische Informationswissenschaft 350

351 Informationsbedarfsanalysen Informationsbedarf. Leitfragen Empirische Informationswissenschaft 351