Möglichkeiten und Grenzen von Web Structure Mining. den informationswissenschaftlichen Hochschulinstituten im deutschsprachigen

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1 Möglichkeiten und Grenzen von Web Structure Mining am Beispiel von informationswissenschaftlichen Hochschulinstituten im deutschsprachigen Raum Informetrie Victoria Pernik und Christian Schlögl, Graz (Österreich) In diesem Beitrag wird eine webometrische Untersuchung vorgestellt, die informationswissenschaftliche Hochschulinstitute in den deutschsprachigen Ländern zum Gegenstand hatte. Ziel dieser Studie war es, einerseits die Linkbeziehungen zwischen den Hochschulinstituten zu analysieren. Andererseits sollten Ähnlichkeiten (zum Beispiel aufgrund von fachlichen, örtlichen oder institutionellen Gegebenheiten) identifiziert werden. Es werden nicht nur die Vorgehensweise bei derartigen Analysen und die daraus resultierenden Ergebnisse dargestellt. Insbesondere sollen Problembereiche und Einschränkungen, die mit der Analyse von Linkstrukturen im Web verbunden sind, thematisiert werden. Possibilities and limitations of Web structure mining. Information science departments in German- speaking countries as an example This article reports on a webometric analysis of websites associated with departments of librarianship and information science from German-language countries. On the one hand we describe a hyperlink network analysis among the departments. On the other hand we introduce a co-link analysis which tried to identify similarities (by subject, by location and/or by institution). It is our intention not only to show how to conduct such analyses and to present their resulting outcomes. In particular we want to discuss problems and limitations which are connected with the analysis of link structures in the Web. 1 Einleitung Wie Thelwall und Ruschenburg (2006) in ihrem Beitrag in diesem Schwerpunktheft bereits berichtet haben, konzentriert sich die Webometrie gegenwärtig auf die Analyse von Linkstrukturen. Dieser Forschungsbereich der Webometrie wird oft auch als Web Structure Mining bezeichnet. Andere Teilgebiete betreffen die Untersuchung der Inhalte von Web-Seiten (Web Content Mining) sowie die Analyse von Log-Dateien auf Web-Servern, um zum Beispiel Erkenntnisse über die Besucher einer Website oder die Häufigkeit und Dauer des Besuchs einzelner Web-Seiten zu gewinnen (Web Usage Mining) (Walter 2001). Naturgemäß ist Web Structure Mining stark von der Zitationsanalyse geprägt (Thelwall & Ruschenburg 2006). Man findet daher häufig auch die auf McKiernan (1996) zurückgehende Bezeichnung sitation (zum Beispiel bei Rousseau 1997). Beispielsweise entspricht einem erhaltenen Zitat (in Abbildung 1 zit-dokument 1 bzw. zit-dokument 2 ) ein Inlink (bzw. Sitation), ein Outlink kann hingegen mit einer Referenz (von Dokument 1 bzw. Dokument 2 ) gleichgesetzt werden. Verfahren zur Analyse der Linkstrukturen basieren daher in der Regel auf Grundlagen, die bereits im Bereich der Zitationsanalyse erarbeitet wurden. Dies trifft insbesondere auf die Analyse des Zusammenhangs von Dokumenten (Small 1973) zu. 2 Ziele, Methoden und Vorgehensweise Im Rahmen dieses Beitrags sollen die Möglichkeiten und Grenzen der Analyse von Linkstrukturen anhand eines konkreten Fallbeispiels aufgezeigt werden. Die Ergebnisse basieren auf einer Diplomarbeit, die vor kurzem am Institut für Informationswissenschaft der Karl-Franzens- Universität Graz abgeschlossen wurde (Pernik 2006). Die konkrete Aufgabenstellung bestand einerseits darin, die Linkbeziehungen zwischen den informationswissenschaftlichen Hochschulinstituten im deutschsprachigen Raum zu analysieren. Andererseits sollten mögliche Ähnlichkeiten (zum Beispiel aufgrund von fachlichen, örtlichen oder institutionellen Gegebenheiten) identifiziert werden. Zu diesem Zweck wurden eine Netzwerk- und eine Kolink-Analyse durchgeführt. In diesem Beitrag soll insbesondere auch herausgearbeitet werden, inwieweit Methoden des Web Structure Mining zu plausiblen Ergebnissen führen und welche Einschränkungen für derartige webometrische Analysen gelten. Üblicherweise folgen webometrische Analysen folgendem groben Ablauf: 1. Auswahl der zu berücksichtigenden Web-Seiten, 2. Ermittlung der (Ko)Link-Häufigkeiten und Abbildung 1: Drei Formen des Zusammenhangs zwischen Dokumenten auf Basis von Zitaten (Quelle: Schlögl 2001, 41) 3. Analyse und Interpretation der Ergebnisse. Auswahl der Web-Seiten: Die Auswahl der Web-Seiten, die Gegenstand einer webometrischen Analyse sind, hat insofern mit großer Sorgfalt zu 57(2006)8,

2 erfolgen, da andere (als die ausgewählten) Web-Seiten in der Regel keine Berücksichtigung finden. Wie bereits erwähnt, wurden in der hier vorliegenden Analyse informationswissenschaftliche Hochschulinstitute also Universitäts- und Fachhochschulinstitute aus dem Bereich des Bibliotheks-, Informations- und Archivwesens sowie der Informationswissenschaft i. e. S. aus dem deutschsprachigen Raum untersucht. Als Ausgangspunkt für die Auswahl der Institute diente die Website des Hochschulverbands Informationswissenschaft e.v. (HI), auf der folgende Hochschuleinrichtungen für das Fach Informationswissenschaft aufgelistet sind: 1 Deutschland: Berlin, Freie Universität: Arbeitsbereich Informationswissenschaft am Institut für Publizistik und Kommunikationswissenschaft (FU Berlin) Berlin, Humboldt-Universität: Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (HU Berlin) Darmstadt, Fachhochschule: Fachbereich Informations- und Wissensmanagement (FH Darmstadt, inzwischen umbenannt in Hochschule Darmstadt) Düsseldorf, Heinrich-Heine-Universität: Abteilung Informationswissenschaft am Institut für Sprache und Information (Uni Düsseldorf) Hamburg, Fachhochschule: Fachbereich Bibliothek und Information (FH Hamburg) Hannover, Fachhochschule: Fachbereich Informations- und Kommunikationswesen (FH Hannover) Hildesheim, Universität: Institut für Angewandte Sprachwissenschaft (Uni Hildesheim) Köln, Fachhochschule: Institut für Informationswissenschaft (FH Köln) Konstanz, Universität: Informationswissenschaft (Uni Konstanz) Leipzig, Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur: Fachbereich Buch und Museum (H Leipzig) Marburg, Fachhochschule: Institut für Archivwissenschaft (FH Marburg) Potsdam, Fachhochschule: Fachbereich Informationswissenschaften sowie Institut für Information und Dokumentation (FH Potsdam) Regensburg, Universität: Lehrstuhl für Informationswissenschaft (Uni Regensburg) Saarbrücken, Universität des Saarlandes: Fachrichtung Informationswissenschaft (Uni Saarbrücken) Stuttgart, Fachhochschule: Hochschule für Bibliotheks- und Informationswesen (FH Stuttgart) Österreich: Eisenstadt, FH-Studiengang Informationsberufe: Information & Knowledge Management (FH Eisenstadt) Graz, Karl-Franzens-Universität: Institut für Informationswissenschaft (Uni Graz) Kurzbezeichnung der jeweiligen Hochschule stellvertretend für die Institutsbezeichnung verwendet (z. B. Uni Düsseldorf für das dort beheimatete Institut). Tabelle 1 zeigt alle bei der Studie berücksichtigten Institute mit der URL der jeweiligen Homepage und dem Hostnamen, auf dem diese beheimatet ist. Ermittlung der (Ko)Link-Häufigkeiten: Die Datenerhebung erfolgte im Zeitraum vom 2. bis zum 8. Januar 2006 mit Alta- Vista. Die Wahl fiel deshalb auf diese Suchmaschine, da sie die erforderlichen Befehle bereitstellt und in ähnlichen Studien bereits erfolgreich eingesetzt wurde (vgl. zum Beispiel Li et al. 2005; Rousseau 1997; Tang & Thelwall 2004; Thomas & Willett 2000). Um bei der Erstellung des Link-Graphen zu erheben, wie viele Links von Institut A (dessen Homepage sich auf dem HOST hostname befindet) auf das Institut B (dessen Homepage unter der URL Urltext erreichbar ist) verweisen, stehen bei AltaVista folgende zwei Befehle zur Verfügung: HOST: hostname sucht nach Seiten auf dem angeführten hostname LINK: URLtext findet Seiten, die mit dem Link URLtext mit der entsprechenden Web-Seite verlinkt sind. 3 Möchte man beispielsweise für die Erstellung des Link-Graphen erheben, wie viele Links vom Institut für Informationswissenschaft der Uni Graz auf das Institut für Informationswissenschaft der Uni Tabelle 1: Informationswissenschaftliche Hochschulinstitute mit der URL der jeweiligen Homepage und dem Namen des Host, auf dem diese beheimatet ist Land Abkürzung Universität/(Fach)Hochschule URL Hostname 1 D HU Berlin Humboldt-Universität ib.hu-berlin.de 2 D FU Berlin Freie Universität kommwiss.fu-berlin.de 3 D FH Darmstadt Fachhochschule iuw.fh-darmstadt.de 4 D Uni Düsseldorf Heinrich-Heine-Universität phil-fak.uni-duesseldorf.de 5 D FH Hamburg Fachhochschule bui.haw-hamburg.de 6 D FH Hannover Fachhochschule ik.fh-hannover.de 7 D Uni Hildesheim Universität uni-hildesheim.de 8 D FH Köln Fachhochschule fbi.fh-koeln.de 9 D Uni Konstanz Universität inf-wiss.uni-konstanz.de 10 D H Leipzig Hochschule f. Technik,Wirtschaft und Kultur htwk-leipzig.de 11 D FH Marburg Fachhochschule für Archivwissenschaften archivschule.de 12 D FH Potsdam Fachhochschule informationswissenschaften.fhhttp://www.iid.fh-potsdam.de/ potsdam.de iid.fh-potsdam.de 13 D Uni Regensburg Universität uni-regensburg.de 14 D Uni Saarbrücken Universität des Saarlandes uni-sb.de 15 D FH Stuttgart Fachhochschule iuk.hdm-stuttgart.de 16 D HI Hochschulverband Informationswissenschaft informationswissenschaft.org 17 A FH Eisenstadt Fachhochschule infomanager.at 18 A Uni Graz Karl-Franzens-Universität uni-graz.at kfunigraz.ac.at 19 CH H Chur Hochschule für Technik und Wirtschaft iudchur.net 1 nen/intro.htm [letzter Zugriff: ] 2 Da das Institut für Information Science and Engineering an der ETH Zürich nach wie vor im Planungsstadium ist, wurde es bei der Analyse nicht berücksichtigt. 3 [ ] Schweiz: Chur, HTW Hochschule für Technik und Wirtschaft: Arbeitsbereich Informationswissenschaft (H Chur). 2 Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird im restlichen Teil dieses Beitrags die Saarbrücken zeigen, so lautet der entsprechende Befehl in AltaVista: (host:.kfunigraz.ac.at OR host:.uni-graz.at) AND link:http://is.uni-sb.de Wie an diesem Beispiel zu sehen ist, können auch boolesche Operatoren (AND, OR, NOT) verwendet werden. Im konkreten (2006)8,

3 Fall wird der OR-Operator dazu eingesetzt, um verschiedene Schreibweisen für den Host-Namen der Karl-Franzens-Universität Graz zu berücksichtigen. Außerdem ist die Verwendung von Klammern möglich, um die Ausführungsreihenfolge zu beeinflussen. Die Kolink-Häufigkeiten lassen sich bei AltaVista ebenfalls auf sehr einfache Weise recherchieren. Möchte man zum Beispiel erheben, wie oft die informationswissenschaftlichen Institute der Universitäten Graz und Düsseldorf gemeinsam (von anderen Web-Seiten) einen Link erhalten haben, so lautet der entsprechende Befehl: ( ( link:http://www.uni-graz.at/iwiwww/ NOT host:.uni-graz.at ) OR ( link:www.kfunigraz.ac.at/iwiwww/ NOT host:.kfunigraz.ac.at ) ) AND ( link:http://www.phil-fak.uniduesseldorf.de/infowiss/ NOT host:.uniduesseldorf.de ) Durch die Verwendung der NOT-Verknüpfung wird sichergestellt, dass interne Links einer Website (so genannte Self-Sitations ) bei der Ermittlung der Kolink- Häufigkeiten (analog zu Selbstzitaten) nicht berücksichtigt werden. Die Kolinks mussten also von einer anderen (dritten) Website eingerichtet worden sein. 3 Ergebnisse 3.1 Link-Netzwerk Tabelle 2 zeigt die recherchierten Link- Häufigkeiten zwischen den einzelnen Instituten. In Summe wurden zwischen den Tabelle 3: Outlink- und Inlink- Häufigkeiten Institut Outlinks Inlinks Anzahl Rang Anzahl Rang HU Berlin FU Berlin FH Darmstadt Uni Düsseldorf FH Hamburg FH Hannover Uni Hildesheim FH Köln Uni Konstanz H Leipzig FH Marburg FH Potsdam Uni Regensburg Uni Saarbrücken FH Stuttgart FH Eisenstadt Uni Graz H Chur informationswissenschaftlichen Instituten 305 Links gefunden. Berücksichtigt man zusätzlich die Homepage des Hochschulverbands Informationswissenschaft, sind es 355 Links. Wie Tabelle 2 zu entnehmen ist, sind die meisten Zellen mit einer Null besetzt. Teilweise dürfte dies darauf zurückzuführen sein, dass AltaVista, wie auch andere Suchmaschinen, nur einen mehr oder weniger großen Teil des World Wide Web abdeckt. Ein eindeutiges Indiz dafür ist die Spalte HI, welche die Anzahl der Verlinkungen von Web-Seiten des Hochschulverbands Informationswissenschaft mit Web-Seiten der übrigen informationswissenschaftlichen Institute (Outlinks) zeigt, und in der acht Nullen ausgewiesen sind. Demnach sollten die Institute folgender Einrichtungen nicht von Web-Seiten des HI aus erreichbar sein: HU Berlin, FH Darmstadt, FH Hamburg, FH Marburg, Uni Saarbrücken, FH Stuttgart, FH Eisenstadt und Uni Graz. Da aber diese Institute und deren Web-Adressen der Website des HI entnommen wurden, bedeutet dies konkret, dass fast die Hälfte der Institutslinks (von den Web-Seiten des HI) mit AltaVista nicht gefunden werden konnte. Wie aus Tabelle 2 und insbesondere aus Tabelle 3 ersichtlich ist, variieren die in AltaVista erhobenen Verlinkungshäufigkeiten zwischen den einzelnen Instituten stark. Unterschiede gibt es bei der Häufigkeitsverteilung auch dahingehend, ob es sich um Outlinks oder Inlinks handelt. Laut Tabelle 3 hat die Fachrichtung Infor- Tabelle 2: Link-Netzwerk (Outlink- und Inlink-Häufigkeiten) 57(2006)8,

4 Abbildung 2: Inlink-Outlink-Matrix mationswissenschaft der Uni Saarbrücken mit Abstand am meisten Links (82 Outlinks bzw. 27 Prozent) zu den anderen informationswissenschaftlichen Instituten eingerichtet, gefolgt vom Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der HU Berlin (58 Outlinks) und vom Institut für Sprache und Information der Uni Düsseldorf (45 Outlinks). Das Ranking der Inlinks führt hingegen das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft (44 Inlinks) vor der Konstanzer Informationswissenschaft (35 Inlinks) und den informationswissenschaftlichen Instituten der FH Potsdam (34 Inlinks) an. dabei ist zu beachten, dass die Outlink- Häufigkeiten von den einzelnen Instituten bzw. deren Web-Administratoren teilweise steuerbar sind, ist bei den Inlinks keine (direkte) Beeinflussung möglich. Zur Darstellung des Spannungsverhältnisses zwischen Inlink- und Outlink-Häufigkeiten wurden alle informationswissenschaftlichen Hochschulinstitute in eine Inlink-Outlink-Matrix, bestehend aus vier Feldern, eingetragen (siehe Abbildung 2). Die Grenzziehung zu den beiden rechten und den beiden oberen Quadranten orientierte sich jeweils am Institut mit den meisten Links und erfolgte bei 41 Outlinks und 22 Inlinks jeweils in der Mitte. Wie aus Abbildung 2 klar ersichtlich ist, ist ein großer Teil der untersuchten Institute nicht sehr stark in das Link-Netzwerk der deutschsprachigen Informationswissenschaft eingebunden (Feld 1). Im Gegensatz dazu kommt den beiden Instituten an der HU Berlin und der Uni Düsseldorf eine Schlüsselrolle zu (Feld 4). Das Institut für Informationswissenschaft der Universität Saarbrücken wird nur teilweise dafür belohnt (mit Inlinks), dass es am aktivsten (82 Outlinks) zum Link-Netzwerk beigetragen hat (Feld 3). Hingegen gibt es einige Institute, die, obwohl sie vergleichsweise wenige Outlinks auf ihren Web-Seiten eingerichtet haben, relativ viele Inlinks erhalten (Feld 3). Obige Ausführungen kommen auch durch Abbildung 3 zum Ausdruck, in der die Link-Beziehungen zwischen den einzelnen informationswissenschaftlichen Hochschulinstituten in Form eines gerichteten Graphen dargestellt sind. Aus Platzgründen und um die wesentlichen Aspekte deutlicher herausarbeiten zu können, wurden nur solche Institute berücksichtigt, die von einem anderen Institut mindestens vier Inlinks erhielten, bzw. selbst mindestens vier Outlinks erstellt haben. Wie zu erkennen ist, sind die Institute von Uni Saarbrücken, HU Berlin, Uni Konstanz und Uni Düsseldorf am stärksten in das Link-Netzwerk eingebunden. Die informationswissenschaftlichen Fachbereiche und Institute der Fachhochschulen treten, mit Ausnahme der beiden Institute der FH Potsdam, hingegen kaum in Erscheinung. Dies bestätigt auch der Vergleich der Fachhochschul- mit den Universitätsinstituten (siehe Tabelle 4). Bei diesem steigen die Uni-Institute nicht nur absolut, sondern auch relativ sowohl bei den Outlinkals auch bei den Inlink-Häufigkeiten besser aus. So entfallen 83 Prozent aller Outlinks und 59 Prozent aller Inlinks auf die Universitäts-Institute. Im Durchschnitt hat ein Fachbereich bzw. Institut einer Universität fünf Mal mehr Outlinks und zwei Mal mehr Inlinks als an einer Fachhochschule. Die Universitäts-Institute sind also wesentlich präsenter. Abbildung 3: Link-Graph (rot bzw. 2,5 Punkt Linienstärke: >= 15 Links; blau bzw. 1,5 Punkt: >= 10 Links; grün bzw. 0,5 Punkt: >= 4 Links) (2006)8,

5 Tabelle 4: Outlinks und Inlinks: FH- versus Uni-Institute Anzahl absolut prozentual Mittelwert je Institut Outlinks Inlinks Outlinks Inlinks Outlinks Inlinks FH-Institute % 41% 5,2 12,6 Uni-Institute % 59% 31,6 25,6 Gesamt % 100% 16,9 16,9 Laut Thelwall und Ruschenburg (2006) nimmt die Klassifikation der Links bei der Interpretation der Ergebnisse einen zentralen Stellenwert ein, da sich ohne Kenntnis der Gründe für die Entstehung der Links nur abstrakte Schlüsse ziehen lassen. Basierend auf Chu (2005) und Harries et al. (2004) wurde daher folgende einfache Klassifikation zur Einteilung der Outlinks erstellt: Linkliste: der untersuchte Link befindet sich auf einer Linkliste Kooperationen: der betrachtete Link befindet sich auf einer Webseite, die Kooperationspartner, zum Beispiel im Rahmen eines gemeinsam durchgeführten Forschungsprojekts, enthält Mitarbeiter: der Link ist auf der persönlichen Homepage eines wissenschaftlichen Mitarbeiters untergebracht, zum Beispiel in Zusammenhang mit abgehaltenen Lehrveranstaltungen, Publikationen oder Lebenslauf Lehrveranstaltungen: der analysierte Link befindet sich auf einer Lehrveranstaltungsseite Sonstige: Links, die den obigen vier Kategorien nicht zuordenbar waren, zum Beispiel Weblogs. Die Kategorisierung der Links erfolgte intellektuell. Abbildung 4 zeigt die überraschenden Ergebnisse der Kategorisierung der Outlinks. Demnach befinden sich 81 Prozent aller Outlinks auf Linklisten, nur vier Prozent waren auf Homepages von wissenschaftlichen Mitarbeitern beheimatet und nur zwei Prozent betrafen Kooperationen. Abbildung 4: Outlinks nach Kategorien Links auf Linklisten sind aber nicht unbedingt ein Indikator für eine starke Vernetzung der einzelnen Institute. Diesbezüglich würde man sich höhere Anteile in den Klassen Kooperationen und Lehrveranstaltungen erwarten, die zusammen nur zwei Prozent aller Outlinks ausmachen. Alleine schon der Umstand, dass 81 Prozent aller Outlinks der Kategorie Linkliste zuzuordnen war, ist schon überraschend. Wenn man aber davon ausgeht, dass ein Institut zum Netzwerk durchschnittlich mit 16,9 Outlinks beiträgt, so bedeutet dies konkret, dass für ein einzelnes informationswissenschaftliches Institut im Schnitt nur ein Outlink abfällt. Dieser geringe Wert macht einen derart hohen Anteil an Links von Linklisten erst möglich. Wenn auch ein großer Teil der Links von AltaVista nicht gefunden wurde, so bewegen sich wie man sich selbst bei einer Navigation auf den untersuchten Websites überzeugen kann auch die tatsächlichen Verlinkungen zwischen den meisten Instituten auf einem eher bescheidenen Niveau. Dies ist insofern etwas überraschend, da es sich um informationswissenschaftliche Hochschulinstitute handelt, von denen man sich erwarten würde, dass das Internet in Forschung und Lehre einen hohen Stellenwert hat. Da es also nicht (nur) an der fehlenden Kompetenz liegen kann, wäre eine weitere nahe liegende Erklärung, dass die deutschsprachige Informationswissenschaft miteinander nicht sehr stark vernetzt ist. 3.2 Kolink-Analyse Im Rahmen der Kolink-Analyse sollten Ähnlichkeiten zwischen den informationswissenschaftlichen Hochschulinstituten identifiziert werden. Auch hier können auf den Kontext des Web angepasste Verfahren aus Bibliometrie und Szientometrie, insbesondere die Autoren-Kozitationsanalyse (White & Griffith 1981), verwendet werden (z. B. Prime-Claverie, Beigbeder & Lafouge 2005; Vaughan & You 2005; Zuccala 2005). Im Wesentlichen fallen bei einer Kolink-Analyse die gleichen Bearbeitungsschritte wie bei einer Autoren-Kozitationsanalyse (McCain 1990, 433 ff.) an. Nach Auswahl der zu berücksichtigenden Web-Seiten und Ermittlung der Kolink-Häufigkeiten 4 werden diese in eine Kolink-Matrix (siehe Tabelle 5) übertragen. Wie auch aus Tabelle 6 ersichtlich ist, haben die FH-Institute bei den Kolink- Häufigkeiten, die ja nicht nur von Web- 4 Auf Web-Seitenauswahl und Ermittlung der Kolink-Häufigkeiten wurde bereits im vorigen Kapitel eingegangen. Neu zur Buchmesse 2006 Gerd Beling, Peter Port, Hildburg Strohl-Goebel (Redaktion) Terminologie der Information und Dokumentation Komitee Terminologie und Sprachfragen (KTS) der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis (DGI) 2., neu bearbeitete Ausgabe Frankfurt am Main 2006, 124 Seiten mit Sachregistern, DGI Schrift (Informationswissenschaft - 9) ISBN , EUR 19,80 (für DGI-Mitglieder EUR 15,80) Robert Fugmann Das Buchregister. Methodische Grundlagen und praktische Anwendung Frankfurt am Main 2006, 136 Seiten mit Sachregistern, DGI Schrift (Informationswissenschaft - 10) ISBN , EUR 25, (für DGI- Mitglieder EUR 20, ) Content 28. Online-Tagung der DGI/58. Jahrestagung der DGI Frankfurt am Main, Oktober 2006 Proceedings, hrsg. von Marlies Ockenfeld Frankfurt am Main 2006, 288 Seiten, ISBN EUR 50, (für DGI- Mitglieder EUR 40, ) Bestellungen an: DGI, Hanauer Landstr , Frankfurt am Main, Fax (069) , 57(2006)8,

6 Tabelle 5: Kolink-Matrix Seiten aus dem Link-Netzwerk kommen können, deutlich höhere Anteile. Die meisten der insgesamt 7886 erhobenen Kolinks fallen auf das Institut für Informationswissenschaft der FH Köln (955 Kolinks), gefolgt vom Institut der Universität Düsseldorf (893 Kolinks) und der Hochschule Leipzig (789 Kolinks). Tabelle 6: Summe der Kolink-Häufigkeiten je Institut Institut Kolinks FH Köln 955 Uni Düsseldorf 893 H Leipzig 789 HU Berlin 711 Uni Konstanz 634 FH Stuttgart 513 Uni Saarbrücken 487 Uni Graz 473 Uni Regensburg 457 FH Hamburg 413 Uni Hildesheim 323 H Chur 279 FH Potsdam 241 HI 218 FU Berlin 197 FH Eisenstadt 140 FH Marburg 78 FH Darmstadt 67 FH Hannover 18 Gesamt 7886 Nach Fertigstellung der Kolink-Matrix werden die Rohdaten in Ähnlichkeitsmaße transformiert. Dazu wird der Korrelationskoeffizient von Pearson verwendet. Das Ergebnis ist die Korrelationsmatrix, die aus Platzgründen nicht in diesen Beitrag aufgenommen wurde 5. Diese drückt die Ähnlichkeit von Kolink-Profilen aus. 5 Die Berechnung erfolgte mit SPSS, für die Werte der Hauptdiagonale wurden die Mittelwerte der Kozitationshäufigkeiten der einzelnen Institute eingesetzt. Für die Unterstützung bei den statistischen Analysen bedanken sich die Autoren bei Herrn Mag. Adalbert Schlögl. Dem entsprechend haben Institute, deren Homepages oft gemeinsam einen Inlink (Kolink) erhalten, eine größere Ähnlichkeit als solche mit geringeren Kolink-Häufigkeiten. Für die Datenauswertung kommen Clusteranalyse, Faktorenanalyse und multidimensionale Skalierung in Frage, wobei nachfolgend nur die beiden letztgenannten multivariaten Verfahren zur Anwendung kommen. Faktorenanalyse: Techniken der Faktorenanalyse versuchen, die zwischen den Originalvariablen (Web-Seiten der Institute) beobachteten Beziehungen durch eine kleinere Zahl von abgeleiteten Variablen, die so genannten Faktoren, zu erklären. Ein Faktor wird von einer Menge von Web-Seiten gebildet, die auf ihn laden, also wesentlich zu seiner Bildung beitragen (üblicherweise mit einem Wert von größer 0,5). Er stellt also Gemeinsamkeiten von Instituten dar (aus der Sicht der die Outlinks erstellenden Autoren ). Ein Vorzug der Faktorenanalyse besteht darin, dass eine Variable auf mehrere Faktoren laden kann, Tabelle 7: Ergebnis der Hauptkomponentenanalyse (2-Faktorenlösung) Faktor 1: Faktor 2: primär Uni-Institute primär FH-Institute Eigenwert: 10,4 4,2 erkl. Varianz: 54,9 22% Uni Hildesheim 0,95 FH Marburg 0,85 H Chur 0,95 FH Hamburg 0,84 HI 0,93 H Leipzig 0,82 FU Berlin 0,93 FH Hannover 0,81 Uni Regensburg 0,91 FH Stuttgart 0,8 Uni Graz 0,89 FH Köln 0,79 Uni Konstanz 0,76 HU Berlin 0,79 Uni Saarbrücken 0,72 FH Darmstadt 0,76 FH Eisenstadt 0,68 Uni Düsseldorf 0,7 HU Berlin 0,44 FH Potsdam 0,68 Uni Düsseldorf 0,44 Uni Saarbrücken 0,53 was realen Situationen, in denen eine eindeutige Zuordnung oft nicht möglich ist, eher entspricht. Tabelle 7 zeigt das Ergebnis der Hauptkomponentenanalyse mit orthogonaler (Varimax) Rotation. Üblicherweise werden Faktoren mit einem Eigenwert von größer oder gleich eins zur Interpretation der Ergebnisse verwendet. Dies hätte ursprünglich auch auf einen dritten Faktor zugetroffen. Da dieser Faktor aber nur sechs Prozent der gesamten Varianz erklärte und überdies keine klare Interpretation ermöglichte, wurde der 2-Faktorenlösung der Vorzug gegeben. Faktor 1 erklärt mehr als die Hälfte (54,9 Prozent) der Varianz. Im Wesentlichen handelt es sich hier um die Universitätsinstitute, die durchwegs sehr hoch auf diesen Faktor laden. Die Fachbereiche der H Chur und der FH Eisenstadt laden als einzige FH-Institute auf diesen Faktor. Für die H Chur scheint die Zuordnung insofern erklärbar, da viele wissenschaftliche Mitarbeiter zuvor im Universitätsbereich, insbesondere an der Uni Konstanz, tätig waren. Faktor 2 repräsentiert primär Institute bzw. Fachbereiche von Fachhochschulen. Im Gegensatz zu den Universitätsinstituten bieten diese in der Regel ein Vollstudium im Bereich des Bibliotheks- und Dokumentationswesens und angrenzender Bereiche an. Nachdem das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der HU Berlin das einzige Universitätsinstitut ist, das einen Bibliotheksschwerpunkt hat und zudem noch die Möglichkeit eines (2006)8,

7 Promotionsstudiums bietet, besteht ein gewisses Naheverhältnis zu den FH-Instituten. Zudem lädt dieses Institut, wenn auch nur schwach, auch auf den ersten Faktor. Nicht ganz plausibel ist, warum das Institut für Sprache und Information der Uni Düsseldorf auf Faktor 2 höher (als auf Faktor 1) lädt. Eine mögliche Erklärung könnte sein, dass der jetzige Leiter des Fachbereichs, Prof. Stock, zuvor langjährig im FH-Sektor, insbesondere an der Fachhochschule Köln, tätig war. Multidimensionale Skalierung: Bei der multidimensionalen Skalierung werden die betrachteten Objekte (informationswissenschaftliche Hochschulinstitute) auf der Basis von Ähnlichkeitsmaßen 6 im mehrdimensionalen Raum dargestellt. Bei der Kolink-Analyse ist dies in der Regel ein zweidimensionaler Wissenschaftsraum. Die Anordnung erfolgt dabei nach folgenden Grundsätzen: Institute mit hohen Kolink-Häufigkeiten werden sehr nahe beieinander positioniert. Institute mit geringen Kolink-Werten werden in größerer Entfernung voneinander eingezeichnet. Institute, die mit vielen anderen Instituten Kolink-Beziehungen haben, werden tendenziell stärker im Zentrum dargestellt. Institute, die hingegen nur zu wenigen Instituten eine Kolink-Beziehung aufweisen, werden eher an der Peripherie abgebildet. Als Ergebnis der multidimensionalen Skalierung 7 werden die Koordination der einzelnen Institute ausgegeben, aus denen die Wissenschaftslandkarte in Abbildung 5 erstellt wurde. einen aus den Universitätsinstituten und zum anderen aus den Fachbereichen und Instituten an den Fachhochschulen. Eine Zusammenführung der beiden Bereiche erfolgt am ehesten durch das Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft der HU Berlin und die Informationswissenschaft der Universität Düsseldorf. Obwohl der Hochschulverband Informationswissenschaft diese zentrale Stellung einnehmen sollte, ist dieser lediglich innerhalb der informationswissenschaftlichen Universitätsinstitute stärker verankert. Dass sich die FH Eisenstadt stärker an der Peripherie befindet, kann möglicherweise auch mit der Änderung der Web-Adresse 8 in Verbindung gebracht werden. 4 Kritische Beurteilung Abschließend wird die durchgeführte webometrische Analyse einer kritischen Beurteilung unterzogen. Wie bereits in den vorigen Kapiteln deutlich wurde, sind derartige Studien mit einer Reihe von Problemen verbunden. Diese beziehen sich zu einem großen Teil auf die Datenerhebung, insbesondere die dabei verwendeten Werkzeuge. Bei Suchmaschinen muss berücksichtigt werden, dass diese das Web nur unvollständig abdecken. In unserer Fallstudie wurden zum Beispiel einige Outlinks von der Website des Hochschulverbands Informationswissenschaft von AltaVista nicht gefunden, obwohl die Web-Adressen aller für die Studie ausgewählten informationswissenschaftlichen Institute dieser Site entnommen wurden. Abbildung 5: Wissenschaftslandkarte informationswissenschaftlicher Hochschulinstitute in den deutschsprachigen Ländern Seiten durchsucht werden. Der Befehl HOST:.kfunigraz.ac.at AND LINK: de/infowiss/ würde zum Beispiel folgenden Hyperlink nicht finden: phil-fak.uni-duesseldorf.de/infowiss/ content/mitarbeiter/stock.php Als Ausweg dafür bietet AltaVista den LINKDOMAIN-Befehl an, mit dem sich auch Web-Seiten durchsuchen lassen, die einen Link in die angegebene Domäne aufweisen. Bei Verwendung dieses Befehls wurden bei einigen Instituten auch deutlich mehr Links gefunden. Eine Einschränkung besteht bei diesem Befehl allerdings darin, dass die URL des jeweiligen Instituts mit einer Domain-Bezeichnung ( de, org, etc.) enden muss. Ist dies nicht der Fall, muss die URL entsprechend gekürzt werden, was letztlich zur Folge haben kann, dass viele Links gefunden werden, die nicht zwischen zwei Instituten, sondern zum Beispiel auf Universitätsebene eingerichtet wurden. Beispielsweise müsste die Web-Adresse des Instituts der Uni Hildesheim von auf gekürzt werden, wodurch beim LINKDOMAIN-Befehl nach URLs gesucht wird, die auch auf Sub-Seiten der Universität Hildesheim verweisen. An dieser Stelle sei angemerkt, dass, je nach Vorhandensein eines (virtuellen) Host auf Instituts- oder Fachbereichsebene, auch die Erhebung der Link-Häufigkeiten mit dem LINK- bzw. HOST-Befehl unterschiedlich genau war. Beispielsweise verfügt das Grazer Institut über keinen eigenen Host. Es kann daher nicht völlig ausgeschlossen werden, dass bei der Erhebung der Outlinks ggf. sich nicht auf Web-Seiten des Instituts für Informationswissenschaft befindliche Verweise gefunden wurden. Aufgrund der spezifischen Link-Ziele (informationswissenschaftliche Hochschulinstitute) dürfte es aber kaum zu fehlerhaften Link-Zählungen gekommen sein. Dies belegt auch eine durchgeführte Plausibilitätsprüfung, bei der die Liste der informationswissenschaftlichen Hochschulinstitute um zwei weitere, mehr oder weniger fachfremde Institute das Institut für Volkswirtschaftslehre der Karl-Franzens-Universität Graz und das Institut für Informationswirtschaft der Wirtschaftsuniversität Wien erweitert wurde. Erwartungsgemäß Wie aus Abbildung 5 ersichtlich ist, kommt die multidimensionale Skalierung im Wesentlichen zu den gleichen Ergebnissen wie die Faktorenanalyse. Demnach besteht die deutschsprachige Informationswissenschaft, institutionell betrachtet, aus zwei verschiedenen Welten : zum Ein weiteres Problem bestand darin, dass AltaVista in Abhängigkeit davon, ob eine URL mit oder ohne / nach dem LINK-Befehl abgeschlossen wird, zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen kann. Auch muss beachtet werden, dass mit dem LINK-Befehl keine tieferliegenden Web- 6 Zu diesem Zweck wurde die Korrelationsmatrix nach folgender Formel in eine Distanzmatrix überführt: d ij = 1 r ij. Die Zellen der Distanzmatrix hatten demnach Werte zwischen 0 und 2. 7 Die Berechnungen wurden mit dem ALSCAL- Modul von SPSS durchgeführt. 8 Von auf www. fh-burgenland.at/eisenstadt/kkb_i/kkb.asp 57(2006)8,

8 waren beide Institute nicht (Volkswirtschaftslehre) bzw. kaum (Institut für Informationswirtschaft: drei Outlinks und zwei Inlinks) mit den übrigen informationswissenschaftlichen Instituten verlinkt. Auch die Kolink-Häufigkeiten bewegten sich in einem akzeptablen Rahmen (Institut für Volkswirtschaftslehre: keine Kolinks, Institut für Informationswirtschaft: 62 Kolinks). Ein weiteres Problem betrifft die Trefferanzeige bei Link-Wiederholungen auf einer Web-Seite. AltaVista zeigt bei der Trefferanzahl an, wie oft eine Übereinstimmung für den gesuchten URLtext gefunden wurde. Wenn es nun auf einer Web-Seite mehrere Übereinstimmungen gibt, so ist die Anzahl der Dokumente in der Trefferliste dementsprechend geringer. Die Kategorisierung der Outlinks basierte daher nicht auf den 305 recherchierten Links, sondern auf den 235 Web-Seiten, auf denen diese vorkamen. Schließlich muss bei den erhobenen Link- Häufigkeiten noch berücksichtigt werden, dass die Web-Crawler der Suchmaschinen oft nicht alle Seiten einer Website erreichen oder diese erst gar nicht besuchen dürfen. Insbesondere dynamisch generierte Web-Seiten stellen hier ein Problem dar. Dies kann zu einer starken Verzerrung der Ergebnisse führen. Nicht zuletzt aufgrund des Umfangs und des flüchtigen Charakters des Web ist eine intersubjektive Überprüfbarkeit der Ergebnisse einer Datenerhebung nicht möglich. Selbst von einer kurzfristig bestehenden Reliabilität der erhobenen (Ko)Link- Häufigkeiten kann nicht ausgegangen werden (siehe zum Beispiel Thomas & Willett 2000, 423). In einer Folgestudie sollen daher speziell die Problembereiche bei der Datenerhebung genauer untersucht werden. Konkret soll der Frage nachgegangen werden, ob andere Suchmaschinen zu besseren Ergebnissen kommen. Bei der Netzwerk-Analyse soll darüber hinaus analysiert werden, wie hoch der Abdeckungsgrad verschiedener Suchmaschinen ist. Zu diesem Zweck sollen die Verlinkungshäufigkeiten auch manuell erhoben werden. Da die Motive für die Erstellung von Hyperlinks noch wesentlich vielschichtiger sind als die Gründe für das Zitieren von (herkömmlichen) Publikationen, ist die Validität, falls überhaupt, noch viel schwieriger zu gewährleisten. Harries et al. (2004, 441) empfehlen daher, aus Web- Daten erstellte Wissenschaftslandkarten nicht als Endergebnis, sondern erst als Ausgangspunkt für weitere Analysen zu betrachten. Zu der in der vorliegenden Untersuchung erarbeiteten Wissenschaftslandkarte (Abbildung 5) ist zu ergänzen, dass sie zu keinem wesentlichen Erkenntnisgewinn beigetragen hat. Generell sind für derartige webometrische Analysen große Datenmengen erforderlich. Dies war bei dieser Studie nur bedingt der Fall. Vor allem bei der Netzwerkanalyse stellte sich heraus, dass einer der Gründe darin liegt, dass die untersuchten informationswissenschaftlichen Hochschulinstitute das Web als Publikationsmedium meist nur mäßig einsetzen. Literatur Chu, Heting (2005): Taxonomy of inlinked Web entities: What does it imply for webometric research? In: Library & Information Science Research, 25(1), Harries, Gereth; Wilkinson, David; Price, Liz; Fairclough, Ruth & Thelwall, Mike (2004): Hyperlinks as a data source for science mapping. In: Journal of Information Science, 30(5), Ingwersen, Peter & Larsen, Birger (Hrsg.) (2005): Proceedings of ISSI 2005, 10th international conference of the international society for scientometrics and informetrics, Stockholm, Juli 2005, Karolinska University Press, Stockholm. Li, Xuemei; Thelwall, Mike; Wilkinson, David & Musgrove, Peter (2005): National and international university department Web site interlinking. Part 1: Validation of departmental link analysis. 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Im März 2006 schloss sie ihr Studium ab. Sie ist derzeit als freischaffende Fotografin, Grafikdesignerin und Layouterin tätig. Außerdem lernt sie gerne Fremde Kulturen und Länder kennen. Christian Schlögl (Jahrgang 1961) ist a.o. Univ.- Prof. für Wirtschaftsinformatik und Informationswissenschaft. Er ist seit 1990 am Institut für Informationswissenschaft der Karl-Franzens-Universität Graz beschäftigt. In den Jahren 1996 und 1997 baute er den FH-Studiengang Informationsberufe in Eisenstadt auf. Seit 2005 ist er stellvertretender wissenschaftlicher Leiter des an den Universitäten Wien, Innsbruck und Graz eingerichteten interuniversitären Universitätslehrgangs Master of Science (MSc) in Library and Information Studies. Institut für Informationswissenschaft Karl- Franzens- Universität Graz Universitätsstraße 15/F3 A-8010 Graz (2006)8,

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