Problemstellung und Ziel
Im Rahmen eines Pilotprojekts entwickeln iFQ und IWT für das BMBF die Grundlagen für ein Monitoring-Instrument zur Identifizierung potentiell interessanter internationaler Kooperationspartner. Das Instrument soll fachunabhängig einsetzbar sein. Im begleitenden KB-Forschungsprojekt werden grundsätzliche methodische Fragen behandelt. Insbesondere geht es um die Entwicklung und Erprobung von Verfahren und Methoden, mit denen sich komplexe oder emergente Themengebiete bibliographisch abgrenzen lassen und um die Identifizierung geeigneter bibliometrischer Charakteristika, durch die sich entsprechende internationale Kooperationspartner auf verschiedenen Ebenen - Land, Institution und Person - auszeichnen, d.h. es geht darum, Indikatoren zur Identifizierung interessanter Kooperationspartner zu entwickeln und zu testen.
Stand der Forschung
Bisher werden Feldabgrenzungen überwiegend unter Verwendung von geeigneten Stichworten, verfügbaren Klassifikationssystemen und Thesauri vorgenommen. Insbesondere die Klassifikationen, die Web of Science (WoS) und Scopus bereitstellen, sind für die Abgrenzung komplexer oder emergenter Themengebiete weitestgehend ungeeignet. Das Institute for Science Networking Oldenburg (ISN) hat im Rahmen der Projekte "OAN - Open Access Netzwerk" (DFG) und "EERQI - European Educational Research Quality Indicators" (EU) ein Natural Language Processing (NLP) basiertes Verfahren entwickelt, das es ermöglicht, Dokumente nach ihrer Fachzuordnung zu unterscheiden. Für die Beschreibung von Akteuren werden bereits verschiedene bibliometrische, insbesondere auf Publikations- und Zitationsdaten beruhende, aber auch nicht-bibliometrische Indikatoren genutzt. Ein systematischer Vergleich, welche Indikatoren geeignet sind, um potenzielle Kooperationspartner zu identifizieren, liegt bisher nicht vor.
Projektbeschreibung
Mit Hilfe des vom ISN entwickelten Verfahrens wird versucht, Publikationen eines definierten Fachgebiets automatisiert aus einem großen Dokumentenbestand (WoS/Scopus) zu identifizieren und zu extrahieren. Der Algorithmus wird unter Nutzung der Abstracts einer zielgerechten Publikationsmenge trainiert. Auf dieser Basis wird ein sogenannter Fingerabdruck berechnet. Dieser lässt sich im Idealfall deutlich im Gesamtdatenbestand wieder finden und zur Feldabgrenzung verwenden. Für die Identifizierung von potentiellen Kooperationspartnern sollen Indikatoren entwickelt werden, die auf der Analyse von Kooperations- und Zitationsnetzwerken beruhen und die eine Bewertung der zeitlichen Stabilität der Indikatoren ermöglichen. Insbesondere geht es auch darum, skalenunabhängige Indikatoren zu entwickeln und zu erproben.

Problemstellung und Ziel
Im Rahmen eines Projekts, welches organisatorisch von der HIS betreut wird, entwickeln mehrere Universitäten derzeit gemeinsam ein Kennzahlenset für ein internes Universitätsbenchmarking. Von den Universitäten werden Daten zur Internationalität, Leistungsfähigkeit der Lehre und Forschung sowie Gleichstellung erhoben. Ebenfalls im Benchmarking erfasst werden soll die Performanz in der Forschung. Hierzu wird das iFQ im Rahmen eines Pilotprojektes eine bibliometrische Analyse für zwei Fächer durchführen. Basierend auf Publikations- und Zitationsdaten werden Indikatoren bereitgestellt, die Aussagen zur Forschungsperformanz gestatten. Die Arbeiten des iFQ-Projektteams werden durch eine Arbeitsgruppe mit Vertretern und Vertreterinnen der Universitäten (u.a. den KanzlerInnen und WissenschaftlerInnen) begleitet. Dieses Pilotprojekt wird ergänzt durch ein KB-Projekt, in dem grundsätzliche methodische Fragen zur Eignung von bibliometrischen Indikatoren für das Benchmarking von Universitäten adressiert und bearbeitet werden, wie z.B. der Umgang mit Verzerrungen beim Vergleich der Einrichtungen, die Abgrenzung von fachlichen und organisatorischen Einheiten und die Normalisierung mit Personalstrukturdaten. Im Rahmen der Arbeitsgruppe und gegebenenfalls durch Interviews soll analysiert werden, ob und wie indikatorbasierte Aussagen mit den Einschätzungen der WissenschaftlerInnen korrespondieren. Ziel ist es, zu klären, unter welchen Voraussetzungen ein nationales Benchmarking möglich ist.
Stand der Forschung
Bibliometrische Indikatoren werden in vielen Hochschulrankings verwendet. Dabei werden jedoch einerseits häufig die in der Fachliteratur diskutierten methodischen Probleme und elaborierten Indikatoren unzureichend zur Kenntnis genommen, so dass das analytische Potenzial der Bibliometrie nicht ausgenutzt wird. Andererseits werden bibliometrische Indikatoren nur sehr selten mit der Innensicht der Wissenschaftler zusammen gebracht - beides soll das Projekt leisten und ein für Benchmarkings geeignetes Indikatorenset entwickeln. Da für die Analyse der Effizienz mit Hilfe von bibliometrischen Indikatoren in Relation zu Personalstrukturdaten noch kaum Standards zur Verfügung stehen, soll das Projekt hier methodische Grundlagen erarbeiten.
Projektbeschreibung
Publikationsdaten für die Fächer Physik und Chemie werden für den Zeitraum 2005-2010 für drei Universitäten erhoben. Abgegrenzt werden die Datensets auf der Grundlage der Institutionenadressen und Personennamen im Web of Science. Dieser Datenkorpus wird den Fachbereichen der Universitäten rückgekoppelt und von diesen verifiziert. Ergänzungen der Publikationsdaten werden mit dem Web of Science abgeglichen und Publikationsindikatoren für den gesamten Zeitraum sowie Zitationsindikatoren für den Zeitraum 2005-2007 ermittelt. Diese Analyse wird gegebenenfalls auf Non-Source-Items (Datensätze, die im Web of Science nur als Referenzen vorhanden sind) ausgeweitet.

Problemstellung und Ziel
Die Zuordnung des Forschungsoutputs zu den jeweiligen fördernden Organisationen ist nach wie vor aufwendig. Im Rahmen des Vorhabens sollen Methoden der Zuordnung von Publikationen zu Forschungsförderern verglichen werden. Ziel ist es insbesondere, zu einer Bewertung der Reliabilität und Validität der im Web of Science verfügbaren Angaben zu Funding Acknowledgements und Aussagen zu deren Nutzbarkeit in bibliometrischen Analysen zu kommen.
Stand der Forschung
Die Reliabilität und Validität von Angaben zu Funding Acknowledgements wurden bisher nur in sehr geringem Umfang untersucht. Beispielsweise wurde die Verteilung und Dynamik von Funding Acknowledgements auf der Ebene einzelner Förderorganisationen in einer Analyse von rund 335.000 Publikationen aus der Datenbank CiteSeer untersucht. Die Autoren zeigen, dass der Anteil der auf einzelne Organisationen entfallenden Acknowledgements insgesamt stabil ist (Giles et al 2004: 17601). Basierend auf Ergebnissen einer Befragung von Wissenschaftlern und der Analyse des Research Output Databases des Wellcome Trusts wurde gezeigt, dass die Nennung einer Förderorganisation unmittelbar mit ihrem Anteil an der Finanzierung des Forschungsvorhabens zusammenhängt (Butler et al 1998: 4). Die Qualität der von Thomson Reuters im Web of Science bereitgestellten Angaben wurde bisher im Rahmen von zwei Fallstudien untersucht. Studien, die die Qualität und Vollständigkeit von Angaben zu Funding Acknowledgements im Web of Science umfassend beleuchten, sind derzeit nicht verfügbar.
Projektbeschreibung
Im Rahmen des Projektes soll am Beispiel der DFG und der BMBF Forschungsförderung die Reliabilität und Validität der Angaben "Funding Acknowledgements" untersucht werden. Dazu werden die im Web of Science erfassten Funding Acknowledgements mit den Angaben zu Publikationen in den Abschlussberichten zu von der DFG und dem BMBF geförderten Projekten abgeglichen. Zusätzlich werden die Ergebnisse des Vergleichs im Rahmen von Kurzinterviews validiert. Dadurch sollen Rückschlüsse auf die Motivation für die Nennung der Förderorganisation, auf die Nennung von Förderorganisationen bei Mehrfachförderung und auf mögliche Verzerrungen, die sich aus dem von Thomson Reuters eingesetzten Erhebungsverfahren ergeben, gezogen werden. Basierend auf den Ergebnissen wird eine Einschätzung der Vollständigkeit und der Richtigkeit der Angaben zu Funding Acknowledgements im Web of Science gegeben.

Problemstellung und Ziel
Die Information über die Abgrenzung verschiedener Themengebiete, den Wandel die-ser Themengebiete über die Zeit und die Entstehung neuer Themengebiete kann sowohl für Wissenschaftler, Veranstalter von Konferenzen u.ä. als auch für Förderer von Forschungsprogrammen, -projekten und -einrichtungen von großer Wichtigkeit sein. Eine manuelle Identifikation von bestehenden und neu entstandenen Themengebieten ist jedoch aufgrund der Menge an Publikationen und der fehlenden Übersicht über diese kaum realisierbar. In diesem Projekt soll deshalb ein automatisches Verfahren zur Erstellung von Sammlungen solcher Publikationen zu einem Themengebiet, sogenannte Cluster, am aktuellen Rand erstellt werden. Dieses Verfahren nutzt die Kenntnisse über bereits bestehende Themengebiete und die Eigenschaften entstandener Themengebiete, um neue Themengebiete zu erkennen und als neue Cluster von den bestehenden abzugrenzen. Zusätzlich zur Erstellung dieser Cluster sollen diese von einem automatischen Verfahren benannt werden, das hierzu textuelle Informationen aus den Publikationen benutzt und aus diesen solche auswählt, die dieses Themengebiet spezifizieren und von den anderen hinreichend abgrenzt.
Stand der Forschung
Derzeit ist nach unserem Wissen kein System vorhanden, das alle Bereiche des Cluster- und Analyse-Verfahrens in ausreichendem Maße abdeckt, um ein Gesamtsystem wie das oben beschriebene zu implementieren. Teilaspekte wie die Topic Detection wurden in der Informatik erforscht, allerdings noch nicht so auf bibliometrische Analysen angewendet, dass auf die besonderen Eigenschaften wissenschaftlicher Publikationen und daraus folgenden, mögliche Rückschlüsse eingegangen wurde. Andererseits gibt es regelmäßig bibliometrische Studien zu aufkommenden wissenschaftlichen Gebieten in der Retrospektive, das heißtvergangene Zeiträume werden betrachtet, um das Entstehen und die Entwicklung von damals neuen, nun bekannten Gebieten zu zeigen. Da dies aber voraussetzt, dass man bereits Kenntnisse darüber hat, wie das jeweilige Gebiet abzugrenzen ist, sind solche Verfahren nur für die Analyse der Eigenschaften aufkommender Gebiete von Bedeutung, die in dem oben beschriebenen System zur Antizipation aufkommender Gebiete verwendet werden können.
Projektbeschreibung
Am Anfang des Projekts werden die Attribute bestimmt, mit denen die Gebiete in bibliometrischen Datensätzen automatisch voneinander abgegrenzt werden können. Diese werden auf einem eigens dafür erstellten bereinigten Teildatensatz (aus der Oberklasse "Computer Science") mit einem Machine Learning Ansatz auf ihre Eignung getestet. Auf diese Weise soll ein automatisches Verfahren zur Erstellung der Themencluster generiert werden. Darauf aufbauend wird ein zweites Verfahren zur Benennung dieser Cluster entwickelt. Hierdurch wird es möglich, die Entstehung und Entwicklung von Themenclustern über die Zeit genauer zu analysieren und das Verfahren zur Früherkennung von aufkommenden Gebieten zu verfeinern.

Problemstellung und Ziel
Der Brain Drain wissenschaftlicher Forscher ist offensichtlich ein erheblicher Verlust der besten Köpfe für die deutsche Forschung, es erweist sich jedoch als schwierig, das Ausmaß dieses Problems quantitativ zu fassen. Es gibt Statistiken zu Auslandsaufenthalten von Studierenden vor und während ihrer Promotion; andere Daten beschreiben die Emigration hoch qualifizierter Fachkräfte, sie unterscheiden jedoch nicht nach Berufsgruppen. Für wissenschaftspolitische Maßnahmen zur Begrenzung des Brain Drains wäre es wichtig, genauere Zahlen über dessen Umfang zu erhalten, insbesondere auch Angaben zu einzelnen Fächern und zu aufnehmenden Hochschulen, um geeignete Gegenmaßnahmen konzipieren zu können.
Stand der Forschung
Die meisten Arbeiten zu dem Phänomen des Brain Drain richten sich auf qualifizierte Fachkräfte insgesamt, nicht aber nur Wissenschaftler. Zur dauerhaften Emigration von Wissenschaftlern gibt es vereinzelte ältere Studien, die auf Befragungen einer begrenzten Zahl von Forschern basieren. Es gibt aufgrund des mit diesen Erhebungen verbundenen Aufwands keine aktuellen Untersuchungen, und die vorliegenden ermöglichen keine belastbare Abschätzung der Gesamtzahlen. Das Problem des Brain Drains ist für Schwellenländer noch kritischer, weil diese zunehmend auf wissensintensive Bereiche setzen und hochqualifizierte Fachkräfte benötigen. Da gute Wissenschaftler in Industrie- wie auch Schwellenländern benötigt werden, kommt es zu einem Wettbewerb in diesem Bereich. Da die Bezahlung und die wissenschaftliche Infrastruktur in Industrieländern besser als in Schwellenländern sind, ist die Abwanderung von Wissenschaftlern in Industrieländer erheblich. Da die Problematik für Schwellenländer besonders dringlich ist, gibt es dort genauere quantitative Erhebungen, beispielsweise für die Situation in Südafrika.
Projektbeschreibung
Es soll der Brain Drain aus Deutschland in die Vereinigten Staaten vertieft analysiert werden. Hierzu sollen für ein spezifisches Publikationsjahr alle Namen deutscher Autoren untersucht und für die Folgejahre geprüft werden, ob sie erneut als Autoren deutscher Einrichtungen in Erscheinung treten. Diese Untersuchung wird als Referenz verwendet, um das Niveau der Publikationsaktivitäten der Basisstichprobe in den nachfolgenden Jahren zu bestimmen. Dann wird geprüft, in welchem Ausmaß deutsche Autoren aus dem Basisjahr als Autoren amerikanischer Einrichtungen in Erscheinung treten. Da es in den Publikationsdatenbanken keine direkten Hinweise auf die Nationalität der Autoren gibt, sondern nur Adressen von Einrichtungen, werden zur eindeutigen Identifikation der in den Vereinigten Staaten arbeitenden deutschen Autoren neben dem vollen Namen weitere Kriterien benötigt, insbesondere das Fachgebiet. Die Analyse wird mit Hilfe der Datenbank Scopus realisiert werden. Im weiteren Zeitverlauf wird verfolgt, wie lange deutsche Autoren an amerikanischen Einrichtungen weiter publizieren und nach welcher Zeitdauer sie wieder nach Deutschland zurückkehren oder ob sie dauerhaft in den Vereinigten Staaten verbleiben. Eine analoge Analyse wird für Südafrika in Bezug auf Großbritannien durchgeführt, um den Vergleich mit den dortigen Erhebungszahlen zu ermöglichen.

01.09.2009 bis 31.12.2012

01.09.2009 bis 31.12. 2011

01.01.2010 bis 31. 01.2011