Bibliometrie

Bibliometrische Analysen sowie Kennzahlen basieren auf Daten, wie Literaturangaben und Zitationen, die über verschiedene Datenbanken ermittelt werden können. Zu beachten ist, dass die Aussagekraft und Sinnhaftigkeit einer bibliometrischen Auswertung stark von der Qualität, der Abdeckung und Ausrichtung der Datenbasis abhängt. So unterscheidet sich z. B. der H-Index einzelner Wissenschaftler*innen, je nachdem welche Datenquelle als Grundlage dient.

Web of Science (WoS) ist eine multidisziplinäre Literatur- und Zitationsdatenbank mit Schwerpunkt auf den naturwissenschaftlichen Fächern. Sie wird von der Firma Clarivate Analytics betrieben. Das Web of Science verzeichnet wissenschaftliche Publikationen sowie die zugehörigen Zitationen. Darüber hinaus sind verschiedene bibliometrische Metriken abrufbar. Die Universitätsbibliothek der TU Berlin hat Web of Science (bis Ende 2023) lizenziert, der Zugang ist für Hochschulangehörige frei.

Scopus ist eine multidisziplinäre Literatur- und Zitationsdatenbank des Unternehmens Elsevier. Die abgedeckten Themenbereiche sind stark auf die Naturwissenschaften ausgerichtet. Neben Literaturangaben und Zitationen sind über Scopus auch verschiedene bibliometrische Metriken verfügbar Die Universitätsbibliothek der TU Berlin hat Scopus lizenziert, der Zugang ist für Hochschulangehörige frei.

Dimensions ist eine multidisziplinäre Literatur- und Zitationsdatenbank, die von Digital Science betrieben wird. Neben wissenschaftlichen Publikationen und ihren Zitationen verzeichnet diese Datenbank u.a. auch Forschungsdaten, Grants, Förderorganisationen und Patente. Neben einem lizenzpflichtigen Zugang ist Dimensions auch über einen freien Zugang (mit eingeschränkten Funktionen) verfügbar. Die Universitätsbibliothek der TU Berlin hat Dimensions nicht lizenziert

Die kostenfreie Datenbank OpenAlex verzeichnet und verknüpft wissenschaftliche Publikationen, Institutionen , Autor*innen, Konzepte sowie Zitationen. OpenAlex hält sich dabei an Open-Source-Prinzipien und macht seinen gesamten Index von Daten offen zugänglich über eine Webschnittstelle, eine API und einen Datenbank-Snapshot.

Google Scholar ist eine öffentlich zugängliche Suchmaschine für wissenschaftliche Literatur von Google. Sie verfügt über eine sehr große Datenbasis und zeigt für die gefundenen Ergebnisse auch Zitationsdaten an. Die Datenherkunft ist allerdings nicht transparent und die Ergebnisse sind nicht verlässlich reproduzierbar.

Die Grundlage für bibliometrische Indikatoren bilden in der Regel die Anzahl der Publikationen und ihre Zitationen.

Personen- oder autor*innenbezogene Indikatoren wurden als ein Hilfsmittel entwickelt, um die wissenschaftliche Leistung eines einzelnen Forschenden zu bewerten und zu vergleichen. Sie ersetzen dabei keine qualitative Evaluation der wissenschaftlichen Leistung einer Wissenschaftlerin oder eines Wissenschaftlers.

Sehr einfache bibliometrische Indikatoren sind die Anzahl von Publikationen bzw. die Anzahl der Zitationen einer Wissenschaftlerin oder eines Wissenschaftlers.

Die Zitationsrate gibt die durchschnittliche Anzahl an Zitationen pro Publikation einer Person an. Die Zitationsrate ergibt sich aus dem Verhältnis der Anzahl der Publikationen (P) zu der Anzahl der Zitationen (C): Zitationsrate CCP = C/P.

Der H-Index, auch Hirsch-Index, wurde entwickelt, um die wissenschaftliche Leistung einzelner Wissenschaftler*innen zu bewerten und zu vergleichen. Er wird berechnet sich aus dem Verhältnis zwischen der Anzahl der Publikationen einer Person und der Häufigkeit der Zitationen der Artikel. Er ist definiert als die Anzahl der Artikel h einer Person, die mindestens h mal zitiert wurden. Weitere Informationen zum H-Index finden Sie im Beitrag „Der H-Index – ein besseres Maß?“ in unserem Blog.

Der Field-Weighted Citation Impact (FWCI) wird von der Firma Elsevier für einen Autor, oder andere Einheiten wie eine Forschergruppe oder eine Einrichtung berechnet und über die Datenbank Scopus kommerziell vertrieben. Er gibt an wie häufig die Veröffentlichungen einerEinheit, im Vergleich zu einem Erwartungswert der gleichen Fachrichtung, zitiert wurden. Der Erwartungswert bezieht sich auf die durchschnittliche Anzahl der Zitate in den letzten drei Jahren für Publikationen desselben Alters, Dokumententyps und Fachgebiets.

Zeitschriftenbezogene Indikatoren sollen die Bedeutung bzw. Stellenwert von einzelnen Zeitschriften messen. Sie sind kein Leistungsmerkmal zur Bewertung von Wissenschaftler*innen. Sie sagen ebenfalls nichts über die Qualität eines einzelnen Artikels einer Zeitschrift aus. Der Inhalt eines einzelnen Artikels aus einer Zeitschrift mit einem hohen zeitschriftenbezogenen Indikator ist nicht zwangsläufig qualitativ besser als ein Artikel aus einer Zeitschrift mit einem niedrigeren Indikator.

Der bekannteste und älteste Indikator ist der Journal Impact Factor (JIF). Er gibt an, wie häufig ein Artikel einer Zeitschrift im Durchschnitt in anderen Publikationen zitiert wurde. Er wird berechnet aus der Anzahl der Zitationen der Artikel einer Zeitschrift im betrachteten Jahr im Verhältnis zur Anzahl dieser Artikel in den zwei Jahren zuvor.

Die Journal Impact Faktoren werden einmal jährlich von der Firma Clarivate berechnet und in den Journal Citation Reports (JCR) als kommerzielles Produkt veröffentlicht. Als Berechnungsgrundlage dienen die in der Datenbank Web of Science erfassten Zeitschriften (aus der „Core Collection“) und den darin verzeichneten Zitierhäufigkeiten. D.h. nur Zeitschriften, die im Web of Science indexiert sind, erhalten auch einen Journal Impact Factor. Weitere Informationen zum JIF finden Sie im Beitrag „Der Journal Impact Factor – ein geeignetes Maß?“ auf unserem Blog.

Der CiteScore gibt, ähnlich dem JIF, an wie häufig ein Artikel einer Zeitschrift im Durchschnitt zitiert wurde. Die Berechnung des CiteScore basiert auf der Anzahl der Zitationen von Dokumenten (Artikel, Rezensionen, Konferenzbeiträge, Buchkapitel und Datenartiekl) einer Zeitschrift über vier Jahre, geteilt durch die Anzahl der gleichen Dokumenttypen, die in denselben vier Jahren veröffentlicht wurden. Als Datengrundlage dienen die in Scopus indexierten Zeitschriften und Zitationen. Der Zugriff auf den CiteScore (sowie weitere Indikatoren, u.a. SJR und SNIP) ist frei (https://www.scopus.com/sources).

Eigenfactor bestimmt den wissenschaftlichen Einfluss von Zeitschriften mit Hilfe der gegenseitigen Zitationen von Artikeln (Netzwerkanalyse). Auf der Basis der vorhandenen Zitationsdaten (Datengrundlage: Web of Science) werden mit dem Page Rank Algorithmus zwei Kennzahlen berechnet: der Eigenfactor Score (ES) und der Article Influence Score (AIS). Beide sind frei zugänglich (http://www.eigenfactor.org/).

Mit den neuen Formen der Wissenschaftskommunikation und der wachsenden Zahl elektronischer Publikationen entwickeln sich zunehmend artikelbezogene, alternative Metriken auf der Basis von Nutzungskennzahlen (z.B. Views, Downloads, Bookmarks) und Diskussionen wissenschaftlicher Publikationen in sozialen Netzwerken (z.B. Twitter, Facebook, Weblogs). Diese alternativen Metriken (Altmetrics) werden von unterschiedlichen Anbietern, wie beispielsweise Altmetric.com (Digital Science) oder Plum Analytics (Elsevier) aufbereitet.

Autorenprofile dienen der eindeutigen Identifikation von Autor*innen. Sie stellen die vollständige Zuordnung aller Publikationen zu einer Wissenschaftlerin oder einem Wissenschaftler sicher. Die Publikationsleistung wird vollständig wahrgenommen und besser sichtbar.

Die Universitätsbibliothek empfiehlt allen Wissenschaftler*innen, sich bei ORCID zu registrieren und die individuelle ORCID in ihren Publikationen zu verwenden. Mehr über ORCID.

Open Access veröffentliche Publikationen sind im Internet kostenfrei und öffentlich, d. h. ohne finanzielle, rechtliche oder technische Barrieren zugänglich. Dadurch werden Open-Access-Beiträge häufiger gefunden und zitiert als nicht frei im Internet verfügbare Inhalte. Mehr über Open Access.

Im wissenschaftlichen Wettbewerb kommt der Zuordnung von Autor*innen zu Ihren Institutionen, z. B. in Publikationen eine zentrale Bedeutung zu. Universitäten und ihre Forschenden werden in nationalen wie internationalen Vergleichen und Rankings häufig an der ihnen zugeschriebenen Publikationsleistung gemessen und Fördermittel oft auf dieser Grundlage vergeben. Auch für andere Untersuchungen, die Angaben zu Affiliationen auswerten, z.B. Analysen zu institutionsübergreifendem Kooperationsverhalten, ist eine eindeutige und vor allem vollständige Zuordnung wichtig.

Vor diesem Hintergrund hat die TU Berlin im Oktober 2019 die Richtlinie für die standardisierte Angabe der Affiliation bei deutsch- und englisch­sprachigen Publikationen verabschiedet. Sie gilt für alle Mitglieder der TU Berlin. Die Richtlinie legt u. a den zu verwendenden standardisierten Universitätsnamen (Technische Universität Berlin) sowie die standardisierte Abkürzung (TU Berlin) fest und regelt darüber hinaus auch die Angabe der Affiliation bei multiplen institutionellen Zugehörigkeiten.

Bibliometrische Analysen helfen dabei, die Bedeutung wissenschaftlicher Publikationen quantitativ zu messen, zu bewerten und zu vergleichen. Sie werden zunehmend im Wissenschaftsmanagement eingesetzt, zum Beispiel als Instrument zur Erkennung von Forschungstrends oder in der leistungsorientierten Mittelvergabe.

Bibliometrische Analysen stellen lediglich ein Hilfsmittel im Forschungsmanagement dar. Sie ersetzen niemals eine qualitative Bewertung des Forschungsinhalts. Diese ist z.B. durch die Begutachtung der Forschungsleistung durch unabhängige Experten möglich (Peer Review).

Die wichtigsten bibliometrischen Datenquellen sind die multidisziplinären Literatur- und Zitationsdatenbanken Web of Science und Scopus. Zu beachten ist, dass die Aussagekraft und Sinnhaftigkeit einer bibliometrischen Auswertung stark von der Qualität und Ausrichtung der Datenbasis abhängt. So unterscheidet sich der H-Index einzelner Wissenschaftler*innen, je nachdem welche Datenquelle als Grundlage dient.

Einzelne Kennzahlen sollten nie isoliert betrachtet werden, vielmehr sollte die Gesamtheit aller Indikatoren berücksichtigt und sinnvoll ausgewertet werden. Zum Beispiel sagt die Anzahl der Publikationen (Output) nichts über die Qualität der Veröffentlichungen aus. Wer viel publiziert, publiziert nicht zwangsläufig qualitativ hochwertig und wer wenig publiziert nicht zwangsläufig qualitativ schlecht.

Da sich das Publikationsverhalten der Wissenschaftler*innen in den einzelnen Fachgebieten stark unterscheidet, eignen sich bibliometrische Indikatoren nicht für interdisziplinäre Vergleiche.