Mit Zahlen steuern
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Das exponentielle Wachstum des wissenschaftlichen Outputs erhöht stetig den Bedarf an zuverlässigen Messgrößen zur effizienten Beurteilung von wissenschaftlichen Arbeiten. Traditionell werden Zitationen und zitationsbasierte Indikatoren wie der Journal Impact-Faktor oder der h-Index genutzt. Neben diesen bibliometrischen Faktoren bieten neue Technologien und Arbeitsweisen in der Wissenschaft eine Vielfalt von webbasierten Indikatoren um den Einfluss von Forschung ("Impact"] messbar zu machen, z. B. Altmetrics oder Nutzungszahlen. Viele Forschende verfolgen die Nutzung dieser quantitativen Messgrößen mit verständlicher Skepsis. Innerhalb des *metrics Projektes führen wir quantitative und qualitative Studien in Form von Interviews, Umfragen und interaktiven Experimenten durch, um herauszufinden wie Forschende Metriken gegenüberstehen und diese selbst nutzen. Wir möchten verbreitete Missverständnisse, die zur Fehlinterpretation von Metriken führen können, ebenso aufdecken wie latente Barrieren, die Forschende davon abhalten, Metriken in ihrer vollen Bandbreite anzuwenden. Erste Ergebnisse zeigen, dass das fehlende Wissen über eine Vielzahl von Impact Metriken Forschende von deren Nutzung abhält. Dem könnte durch die Aufnahme in Ausbildungsinhalte entgegengewirkt werden. Ebenso zeigen erste Analysen substantielle Unterschiede in der Bewertung der Nützlichkeit unterschiedlicher Metriken, wobei bibliometrische Kenngrössen weit eher als nutzbringende Indikatoren für wissenschaftliche Relevanz angesehen werden als web-basierte Metriken. Die Studienergebnisse bieten wertvolle Orientierung im unübersichtlichen Dickicht der existierenden Indikatoren für wissenschaftlichen Impact, zeigen welche Vorbehalte von Forschenden berücksichtigt werden sollten, wenn Metriken im Bereich der Performance-Messung herangezogen und kommuniziert werden und geben Empfehlungen zur Verbesserung der Nützlichkeit von Metriken als Hilfsmittel für Forschungsevaluation.
Das COUNTER-Format besitzt für Nutzungsstatistiken elektronischer Ressourcen inzwischen den Rang eines Standards. Aktuell befindet sich das Format in einem größeren Versionswechsel hin zur Version 5. COUNTER erlaubt den anbieterübergreifenden Vergleich verschiedenster Metriken. Den Abruf der Statistiken definiert das SUSHI-Protokoll. In Kombination ermöglichen COUNTER und SUSHI das automatische Harvesten von COUNTER-Reports. Dies nutzen zum Beispiel der Nationale Statistikserver zur Aggregation großer Anbieterdaten sowie einige ERM- und Bibliotheksmanagementsysteme. Doch wie werden die Daten weiterverarbeitet? Wie werden sie für andere Anwendungen aufbereitet? Welche Möglichkeiten gibt es, auch die Daten nicht COUNTER-konformer Anbieter in Vergleichen zu berücksichtigen?Seit Mai 2018 ist die UB Leipzig Mitglied der OLE Community. Als solches entwickelt sie, im Rahmen des EFRE Projekts amsl, ein Modul zum Speichern und Bereitstellen von COUNTER-Nutzungsstatistiken für die FOLIO Library Service Platform. Das Modul bietet Möglichkeiten des vollautomatischen und manuellen Einspiels, als auch der manuellen Eingabe von Statistikdaten. Aggregatoren wie der Nationale Statistikserver werden dabei unterstützt. Unabhängig von der Erfassung werden alle Statistiken einheitlich gespeichert, mit Metadaten versehen und sind über APIs abrufbar. So können externe Anwendungen sowie weitere FOLIO-Module, wie das ERM-Modul, welches von GBV und hbz in der FOLIO-Community vorangetrieben wird, diese Statistiken verwenden.Der Vortrag geht sowohl auf konzeptionelle Überlegungen zur Standardunterstützung, als auch auf die Entwicklung innerhalb der aktiven FOLIO-Community ein. Zudem illustriert eine kurze Demonstration den aktuellen Stand und die Funktionalität der Software.