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Statistiken für Repositories
(2010)
Informationen über Zugriffshäufigkeiten und Nutzungsmuster wissenschaftlicher Repositorien können auf der Ebene einzelner Objekte (Texte, andere digitale Objekte) a) Ausdruck über den Wert der darin enthaltenen Information für Nutzer geben. b) den Autoren ein wichtiges Feedback über inhaltliche Präferenzen ihrer Rezipienten geben. c) als bibliometrisches Maß, das komplementär zu Zitationsmaßen zu verstehen ist, genutzt werden. Auf Ebene des Repositories können Nutzungsdaten darüber hinaus Aufschluss darüber geben, wie Leser und Autoren durch ein Repository navigieren und Administratoren darüber Erkenntnisse bescheren, wie effektiv ihr Server mit anderen Repositorien oder Informationssystemen vernetzt ist. Mithin können solche Daten nicht nur bei der Entwicklung neuer Services auf dem Repository, sondern auch bei dessen nutzergerechten Gestaltung wertvoll sein. Die Präsentation umfasst a) anhand aktueller Forschungsergebnisse eine Diskussion der Möglichkeiten, Nutzungsdaten als bibliometrische Indizes zu verwerten. b) anhand aktueller Forschungsergebnisse eine Diskussion der Möglichkeiten, Nutzungsdaten zur Analyse des eigenen Repositorys zu verwenden. c) eine Darstellung einer Infrastruktur, mit der die zur Durchführung von a) und b) notwendigen Informationen gesammelt werden können, und die im von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG geförderten Projekt Open-Access-Statistik prototypisch entwickelt wurde. d) eine Zusammenfassung der Ergebnisse dreier Erhebungen, mit denen die Saarländischen Universitäts- und Landesbibliothek die Anforderungen unterschiedlicher Personenkreise (E-Publishing- und Information Professionals, Repository-Administratoren, Wissenschaftler und Bibliothekare) an nutzungsdatenbasierte Services in Repositories untersuchte. Lit: Bollen, J., Van de Sompel, H., Hagberg, A., Chute, R.: A principal component analysis of 39 scientific impact measures. PLoS ONE 4 (6), art. no. e6022 Bollen, J., Van De Sompel, H., Rodriguez, M.A.: Towards usage-based impact metrics: First results from the MESUR project. Proceedings of the ACM International Conference on Digital Libraries, pp. 231-240 Nicholas, D., Clark, D., Rowlands, I., Jamali, H.R.: Online use and information seeking behaviour: Institutional and subject comparisons of UK researchers. Journal of Information Science 35 (6), pp. 660-676 Herb, U., Scholze, F.: Nutzungsstatistiken elektronischer Publikationen. Zeitschrift fur Bibliothekswesen und Bibliographie 54 (4-5), pp. 234-237
Die Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek (SULB) betreibt zwei Open-Access-Server: SciDok, den Wissenschaftserver der Universität des Saarlandes (http://scidok.sulb.uni-saarland.de) und PsyDok, den Volltextserver der Virtuellen Fachbibliothek Psychologie (http://psydok.sulb.uni-saarland.de). Beide Server basieren auf der an der Universität Stuttgart entwickelten Software OPUS. OPUS ist die in Deutschland am weitesten verbreitete Software zum Betrieb von Volltextservern. Bei der Veröffentlichung werden Dokumente in aller Regel von den Wissenschaftlern selbst in einem Metadatenformular beschrieben und zusammen mit dem Volltext auf den Server übertragen. Nach Überprüfung durch Bibliothekare werden die Dokumente freigeschaltet. Wissenschaftler tun sich mit dem Ausfüllen des Metadatenformulars schwer. Als besonders hinderlich erweist sich dabei das Feld „Kontrollierte Schlagworte“, über welches das Dokument mit Schlagworten aus der Schlagwort-Norm-Datei (SWD) beschrieben werden soll. Trotz Verlinkung zu einer Online-Oberfläche des Bibliotheks-Service-Zentrums Baden-Württemberg (BSZ) zur Vergabe der SWD-Schlagworte bestehen Probleme: Wissenschaftler wählen meist zu grobe oder sogar falsche Schlagworte, da ihnen die SWD nicht vertraut ist. Dies erfordert aufwändiges Nachbearbeiten der Verschlagwortung durch die SULB. Für ein exaktes Retrieval wäre es sinnvoll, wenn die Wissenschaftler selbst eine trennscharfe Verschlagwortung vornehmen würden, da sie selbst den Inhalt der Dokumente am besten beschreiben können. Dies bedarf einer technischen Unterstützung. Ideal wäre eine in den Veröffentlichungs- und Überprüfungsprozess eingebundene Funktionalität, die Wissenschaftler und Bibliothekare mit einer automatischen Verschlagwortung unterstützt. Innerhalb eines von der SULB und dem Institut der Gesellschaft zur Förderung der Angewandten Informationsforschung e.V. an der Universität des Saarlandes (IAI) beantragten Projekts soll ein System entwickelt werden, welches in der Lage ist, für einen beliebigen Text automatisch Schlagwörter zu vergeben. Als Grundlage wird dabei die SWD verwendet. Das System soll nur solche Schlagwörter vergeben, die in der SWD enthalten sind. Anschließend soll dieses System in die Open-Access-Server der SULB eingebunden werden. Dabei ist ein sog. “postprocessing”-Verfahren durch die Autoren geplant, d.h. der Autor erhält vom System eine Vorschlagsliste (sog. 'Pickliste') von automatisch ausgewählten Schlagwörtern, aus der er dann die seiner Meinung nach treffendsten auswählt. Ein solches System fördert zum einen die Akzeptanz der Autoren gegenüber der Vergabe von Schlagwörtern aus der SWD und führt somit zu einer besseren Verschlagwortung und Wiederauffindbarkeit der Dokumente. Zum anderen verhindert ein solches System die falsche Verschlagwortung von Publikationen durch Schlagwörter, die nicht in der SWD enthalten sind. Linguistik Als grundlegende Technik für ein solches System ist eine Lösung mit linguistischer Intelligenz vorgesehen. Zunächst wird der jeweilige Text durch eine morphosyntaktische bzw. semantische Analysekomponente vollständig analysiert. Dabei wird für die im Text vorkommenden Wörter die Grundform (Zitatform) und die Wortklasse (Substantiv, Verb, Adjektiv usw.) erzeugt. Weiterhin liefert die morphosyntaktische Analysekomponente Flexionsinformationen (Kasus, Numerus, Genus, Tempus, Person – je nach Wortart), sowie die Wortstruktur, d.h. die Zerlegung des Wortes in seine Bestandteile. Die semantische Analysekomponente liefert bei sog. Bedeutungswörtern zusätzlich eine semantische Klassifikation. Die Dokumente werden anschließend mit diesen errechneten Merkmalsstrukturen annotiert. Danach werden unter Berücksichtigung der SWD die zutreffenden Schlagwörter berechnet. Dies geschieht anhand eines komplexen Gewichtungsmechanismus, der sowohl statistische als auch linguistische bzw. informationswissenschaftliche Verfahren anwendet. Neben statistischen Auswertungen (Häufigkeit eines Wortes, Position im Text etc.) werden dabei auch die o.g. semantischen Feature-Strukturen berücksichtigt. Dabei wird ein Wort anhand seiner semantischen Klassifikaton im Hinblick auf den gesamtsemantischen Kontext des jeweiligen Dokuments betrachtet. Dieser Wert fließt später mit in die Gewichtung ein. Somit errechnet das System ausschließlich Schlagwörter, die für den jeweiligen Text wirklich repräsentativ sind.