Altmetrics in der Leibniz-Gemeinschaft

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1 Altmetrics in der Leibniz-Gemeinschaft Projektmitglieder: Anita Eppelin (ZB MED) Christian Hoffmann (Universität St. Gallen) Alexandra Jobmann (IPN; Sylvia Künne (IfW) Isabella Peters (ZBW) Gabriele Wollnik-Korn (ZB MED) Science. Mitgliederversammlung ~ Berlin, 8..

2 Forschungsfragen Wie präsent sind die Publikationen der Leibniz- Gemeinschaft im Social Web? Welche Unterschiede zeigen sich hier nach Sektionen oder Instituten? Auf welchen Social Media-Plattformen können Autoren der verschiedenen Leibniz-Sektionen die größte Leserschaft erwarten bzw. wo sollten sie als Autor zu finden sein?

3 Methoden + Werkzeuge Auswahl von bis Institutionen je Sektion Download der Publikationslisten, Zeitschriftenartikel, Monographien, Beiträge in Sammel- und Tagungsbänden Aufbereitung der Daten für Webometric Analyst Beschaffung der DOIs der Publikationen mithilfe von Webometric Analyst Manuelle Überprüfung und Vervollständigung der DOIs Download der Altmetrics mithilfe von ImpactStory Extrahiert Webseiten-Informationen auf der Basis von bibliographischen Angaben Extrahiert Social Media-Informationen auf der Basis von eindeutigen Identifikatoren, Benutzernamen, URLs

4 Ergebnisse Sektion A: Geisteswissenschaften & Bildungsforschung Institution A Referenz bei Wikipedia 4 Publikationen von A bei PLoS Einflussreiche Erwähnung bei Twitter (via Topsy) 8 6 Erwähnung bei Twitter (via Topsy) 4 Zitation im Review bei Pubmed Central Zitation im Editorial bei Pubmed Central HTML views PDF views Grey Matter Alterations Co-Localize with Functional Abnormalities in Developmental Dyslexia: An ALE Meta-Analysis HTML views PDF views Identity Negative Priming: A Phenomenon of Perception, Recognition or Selection? N= Zitation bei Pubmed Central Empfehlung bei Faculty 8 4 Publikationen von A bei Mendeley 44.8 Leser Bookmarks bei Delicious % % 4% 6% 8% % N=7 Publikationen N=6 Wenige Publikationen können für die hohe Sichtbarkeit der Institution verantwortlich sein.

5 Ergebnisse Sektion C: Lebenswissenschaften Institution C & Institution C Referenz bei Wikipedia 9 4 Publikationen von C bei PLoS Einflussreiche Erwähnung bei Twitter (via Topsy) Erwähnung bei Twitter (via Topsy) 4 Zitation im Review bei Pubmed Central Zitation im Editorial bei Pubmed Central HTML views PFD views N=6 Zitation bei Pubmed Central Empfehlung bei Faculty Publikationen von C bei Mendeley Leser Bookmarks bei Delicious % % 4% 6% 8% % N=86 Publikationen N=4 Institutionen der gleichen Sektion können auf unterschiedlichen Plattformen sichtbar sein.

6 Ergebnisse Sektion D: Mathematik, Natur-, Ingenieurwissenschaften Institution D & Institution D Referenz bei Wikipedia Einflussreiche Erwähnung bei Twitter (via Topsy) Erwähnung bei Twitter (via Topsy) Publikationen von D & D bei Mendeley Zitation im Review bei Pubmed Central 4 Zitation im Editorial bei Pubmed Central 8 Zitation bei Pubmed Central 47 Leser 6 Empfehlung bei Faculty Publikationen.87.9 Bookmarks bei Delicious % % 4% 6% 8% % N= Institutionen der gleichen Sektion können ähnlich sichtbar sein und eine homogene Nutzerschaft im Social Web vorfinden.

7 Ergebnisse Sektion E: Umweltwissenschaften Institution E & Institution E Referenz bei Wikipedia 4 Publikationen von E bei PLoS Einflussreiche Erwähnung bei Twitter (via Topsy) 8 6 Erwähnung bei Twitter (via Topsy) 8 4 Zitation im Review bei Pubmed Central Zitation im Editorial bei Pubmed Central HTML views PFD views N=6 Zitation bei Pubmed Central 9 8 Publikationen von E bei Topsy Empfehlung bei Faculty Tweets 6 4 Bookmarks bei Delicious % % 4% 6% 8% % N=4 Publikationen N=9 Manche Institutionen haben eine große Leserschaft auf Twitter.

8 Zusammenfassung Ergebnisse Welche Institutionen/ Sektionen sind wie stark in Social Media vertreten? Referenz bei Wikipedia 9 Einflussreiche Erwähnung bei Twitter (via Topsy) Erwähnung bei Twitter (via Topsy) 4 8 Zitation im Review bei Pubmed Central 4 Zitation im Editorial bei Pubmed Central Zitation bei Pubmed Central Empfehlung bei Faculty Bookmarks bei Delicious % % % % 4% % 6% 7% 8% 9% % A C C D D E E

9 Zusammenfassung Ergebnisse Welcher Indikator ist für die Institution wichtig? E E Zitationen bei PubMed Central Erwähnung bei Twitter D D C C A % % % % 4% % 6% 7% 8% 9% % Referenz bei Wikipedia Einflussreiche Erwähnung bei Twitter (via Topsy) Erwähnung bei Twitter (via Topsy) Bookmarks bei Delicious Zitation im Review bei Pubmed Central Zitation im Editorial bei Pubmed Central Empfehlung bei Faculty

10 Herausforderungen + Ausblick Abhängigkeit von benutzten Werkzeugen ImpactStory wird ständig aktualisiert Nutzungsbedingungen der Social Media ändern sich Wahl des Identifikators PubMedID ist populärer als DOI Aber: Indentifikatoren müssen in Social Media-Daten vorhanden sein Datensammlung Fehlende DOIs auf Webseiten der Institutionen Doppelte Einträge auf Publikationslisten Ausblick Demographische Analyse der Leserschaft Wer sind die Mendeley-Nutzer? Land, Status, Disziplin