Modulcode:	WInf-BibAlt
Englische Bezeichnung:	Scholarly Big Data Analysis
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr. Isabella Peters
Turnus:	unregelmäßig (WS14/15 WS15/16 WS17/18)
Präsenzzeiten:	2V 2Ü
ECTS:	6
Workload:	60 Std. Präsenzzeit, 60 Std. Selbststudium, 60 Std. Hausarbeit
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	MSc-Inf-AW (MSc Inf (21)) MSc-WInf-WP-Inf (MSc WInf (21)) AFWahl (MSc Inf (15)) GU (MSc WInf (15)) AM-IDWM (MSc WInf) IDWM (MSc WInf) GU (MSc WInf) AG (MSc Inf)
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:

Kurzfassung:

Fundamentaler Bestandteil des Internets sind Verweise bzw. Links, die die einzelnen Webseiten miteinander verbinden und so das World Wide Web bilden. Das Pendant zu Links in der physischen und wissenschaftlichen Welt sind Fußnoten, Querweise und Literaturangaben innerhalb von Publikationen. Sowohl in physischen als auch in digitalen Umgebungen sind Verweise via Bibliographien bzw. Links via Suchmaschinen die Schlüssel zum Finden relevanter und weiterführender Informationen.

Doch auch die Verweise selbst tragen Information und werden insbesondere für die Relevanzbestimmung von Publikationen ausgewertet. Dabei werden die Verweise gleich zweifach betrachtet: Zum einen wird ermittelt, wie viele Verweise auf eine Publikation entfallen (je mehr desto wichtiger), zum anderen spielt die Vollständigkeit der Verweise innerhalb einer Publikation eine große Rolle (je mehr desto präziser).

Im Web 2.0 haben sich neben Links weitere Formen der Verweise etabliert bzw. haben sich neue Link-Formen entwickelt. Beispielsweise können in dem Mikroblogging-Service Twitter Beiträge anderer Nutzer über eine Retweet -Funktion zitiert werden (Boyd, Golder, and Lotan, 2010) - Blogger werden über Trackbacks oder Pingbacks automatisch darüber informiert, ob in anderen Blogs auf sie Bezug genommen wird.

Die Bibliometrie hält für die Messung wissenschaftlichen Outputs verschiedene Theorien und Kennwerte bereit, z.B. den h-Index. Kennwerte, welche die Besonderheiten des Web 2.0 ausnutzen, sind bislang rar. Bibliometrische Analysen können anhand von Datensätzen aus Twitter, Social Bookmarking -Systemen und (Wissenschafts-)Blogs durchgeführt werden. Für die Analyse von (Wissenschafts-)Blogs eignen sich insbesondere Autoren, die sowohl in Twitter sowie einem eigenen Blog als auch auf herkömmliche Weise in Printmedien (wissenschaftliche) Artikel veröffentlichen. Die Erstellung eines biblio- oder altmetrischen Profils für diese Autoren je Medium würde Aufschluss darüber geben, wie und auf welche Weise Autoren wahrgenommen werden. Auch die Übertragbarkeit von bibliometrischen Kennwerten, wie z.B. des h-Indexes, auf Blogs und Twitter könnte mittels der erhobenen Daten erprobt werden. Können sie als eine Vermessungsgrundlage für das Zitier- und Publikationsverhalten sowie die Nachzeichnung von Informationsflüssen innerhalb der wissenschaftlichen Kommunikation darstellen und als Indikator für Reputation gelten?

Lernziele:

Die TeilnehmerInnen verfügen über grundlegende Kenntnisse über die Grundprinzipien der Wissenschaftskommunikation und -evaluation. Sie kennen Methoden zur Vermessung der Wissenschaft und können ihre Grenzen einschätzen und sie adäquat einsetzen.

Lehrinhalte:

• Wissenschaftskommunikation, Wissenschaftsevaluation, Bibliometrie: Grundbegriffe, Methoden, Probleme, Chancen, Grenzen, ...
• Informetrics 2.0: Grundbegriffe, Methoden, Probleme, Chancen, Grenzen, ...
• Traditionelle Wissenschaftsevaluation mit Hilfe von Zeitschriften und Datenbanken (Web of Science, Scopus): Grundbegriffe, Probleme, Chancen, Grenzen, ...
• Social Bookmarking (wissenschaftlich und allgemein, Mendeley, CiteULike, BibSonomy) und Bibliometrie: Grundbegriffe, Methoden, Chancen, Grenzen, ...
• Blogs/ persönliche Webseiten und Bibliometrie: Grundbegriffe, Methoden, Chancen, Grenzen, ...
• Twitter und Bibliometrie: Grundbegriffe, Methoden, Chancen, Grenzen, ...

Weitere Voraussetzungen:

Interesse an Thema und Fragestellungen der angewandten Forschung in diesem Bereich, Python, Excel, Bereitschaft zum selbstständigen Arbeiten

Prüfungsleistung:

Am Ende des Seminars muss eine Hausarbeit abgegeben werden.

Lehr- und Lernmethoden:

Während der Präsenzzeit werden die Inhalte der Lehrveranstaltung besprochen und eingeübt. Während des Selbststudiums werden die erlernten Kenntnisse selbstständig auf einen Anwendungsfall übertragen und in einer Hausarbeit (schriftliche Ausarbeitung) dokumentiert.

Verwendbarkeit:

Nach der ab WS 2021/22 gültigen Fachprüfungsordnung für den Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik wird das Modul im Wahlbereich Wirtschaftsinformatik angerechnet. Für Studierende nach der davor gültigen Fachprüfungsordnung erfolgt die Anrechnung im Bereich Grundlagen und Umfeld.

Literatur:

• Boyd, D., Golder, S., Lotan, G. (2010). Tweet, tweet, retweet: Conversational aspects of retweeting on Twitter. Vortrag auf der HICSS-42, Kauai, HI.
• Cronin, B. (1984). The citation process. The role and significance of citations in scientific communication. London: Taylor Graham.
• De Bellis, N. (2009). Bibliometrics and citation analysis: From the science citation index to cybermetrics. Lanham, MD: Scarecrow Press.
• Gray, K., Thompson, C., Clerehan, R., Sheard, J., Hamilton, M. (2008). Web 2.0 authorship: Issues of referencing and citation for academic integrity. Internet and Higher Education, (11), 2-118.
• Stefanie Haustein (2012) Multidimensional Journal Evaluation. Analyzing Scientific Periodicals beyond the Impact Factor. München: De Gruyter Saur.
• Kim, G., SangKi, H. S. (2008). A study of online (digital) reputation in blogosphere based on relationship and activity. Proceedings of the International Conference on Cyberworlds, S. 173-179.
• Lawrence, S. (2001). Online or invisible? Nature, 411, 521.
• Mukherjee, B. (2009). The hyperlinking pattern of open-access journals in library and information science: A cited citing reference study. Library and Information Science Research, 31(2), 113-125.
• Smith, A. G. (2004). Web Links as Analogues of Citations. Information Research, 9(4).
• Stock, W. G. (1994). Wissenschaftsevaluation. Die Bewertung wissenschaftlicher Forschung und Lehre (ifo Diskussionsbeiträge 17). München: ifo Institut für Wirtschaftsforschung.

Verweise:

Kommentar:

Diese Veranstaltung kann als Blockseminar stattfinden. Grundsätzlich gilt dann Anwesenheitspflicht. Details werden in der Vorbesprechung erläutert.