In der Wissenschaft ist information overload kein zeitgenössisches Phänomen. Am Beginn einer wissenschaftlichen Arbeit ist es meist schwer, sich einen Überblick über das zu bearbeitende Gebiet zu verschaffen. In seiner Dissertation widmete sich Peter Kraker diesem Problem und hat versucht, mit Visualisierungen basierend auf wissenschaftlicher Kommunikation im World Wide Web zu einer Lösung beizutragen. Überblicksvisualisierungen im wissenschaftlichen Bereich, sogenannte knowledge domain visualizations, basieren meist auf Zitaten. Zitate haben aber einen entscheidenden Nachteil: ihr Auftreten ist stark verzögert.
Peter Kraker schlägt nun vor, Leserschafts-Statistiken zu verwenden, um thematische Ähnlichkeit zu berechnen. Diese sind kurz nach der Veröffentlichung einer Publikation verfügbar. In seiner Dissertation präsentiet er Arbeiten zu einer interaktiven Visualisierung von Forschungsgebieten basierend auf Leserschafts-Statistiken im Online Literaturverwaltungssystem Mendeley. Als Forschungsobjekt wurde das Gebiet Educational Technology ausgewählt, da es sich um ein interdisziplinäres und sehr dynamisches Forschungsgebiet handelt.
Die Visualisierung basierend auf Leserschafts-Statistiken beinhaltet 91 Publikationen, die in 13 Teilbereiche aufgeteilt wurden. Das Verfahren für die Erstellung der Visualisierung ist automatisiert mit Ausnahme der Auswahl der Anzahl der Publikationen und der Korrektur einzelner Namen für die Teilbereiche. Im Vergleich zu Visualisierungen basierend auf Zitaten ist das Resultat facettenreicher und aktueller: 80% der Publikationen in der Visualisierung stammen aus den letzten 10 Jahren. Die Eigenschaften der LeserInnen können das Ergebnis jedoch maßgeblich beeinflussen. Visualisierungen basierend auf Leserschafts-Statistiken sind somit eine veritable Alternative zu Visualisierungen basierend auf Zitaten. Es ist aber für deren Interpretation notwendig, die Charakteristiken des zugrundliegenden Samples zu beschreiben.
Dissertation: http://media.obvsg.at/p-AC11312305-2001
Prototyp: http://labs.mendeley.com/headstart
Github Repository: https://github.com/pkraker/Headstart Visualisierung von Forschungsgebieten – Dissertation von Peter Kraker erfolgreich abgeschlossen
Kommentare deaktiviert für Visualisierung von Forschungsgebieten – Dissertation von Peter Kraker erfolgreich abgeschlossen
In der Wissenschaft ist information overload kein zeitgenössisches Phänomen. Am Beginn einer wissenschaftlichen Arbeit ist es meist schwer, sich einen Überblick über das zu bearbeitende Gebiet zu verschaffen. In seiner Dissertation widmete sich Peter Kraker diesem Problem und hat versucht, mit Visualisierungen basierend auf wissenschaftlicher Kommunikation im World Wide Web zu einer Lösung beizutragen. Überblicksvisualisierungen im wissenschaftlichen Bereich, sogenannte knowledge domain visualizations, basieren meist auf Zitaten. Zitate haben aber einen entscheidenden Nachteil: ihr Auftreten ist stark verzögert.
Peter Kraker schlägt nun vor, Leserschafts-Statistiken zu verwenden, um thematische Ähnlichkeit zu berechnen. Diese sind kurz nach der Veröffentlichung einer Publikation verfügbar. In seiner Dissertation präsentiet er Arbeiten zu einer interaktiven Visualisierung von Forschungsgebieten basierend auf Leserschafts-Statistiken im Online Literaturverwaltungssystem Mendeley. Als Forschungsobjekt wurde das Gebiet Educational Technology ausgewählt, da es sich um ein interdisziplinäres und sehr dynamisches Forschungsgebiet handelt.
Die Visualisierung basierend auf Leserschafts-Statistiken beinhaltet 91 Publikationen, die in 13 Teilbereiche aufgeteilt wurden. Das Verfahren für die Erstellung der Visualisierung ist automatisiert mit Ausnahme der Auswahl der Anzahl der Publikationen und der Korrektur einzelner Namen für die Teilbereiche. Im Vergleich zu Visualisierungen basierend auf Zitaten ist das Resultat facettenreicher und aktueller: 80% der Publikationen in der Visualisierung stammen aus den letzten 10 Jahren. Die Eigenschaften der LeserInnen können das Ergebnis jedoch maßgeblich beeinflussen. Visualisierungen basierend auf Leserschafts-Statistiken sind somit eine veritable Alternative zu Visualisierungen basierend auf Zitaten. Es ist aber für deren Interpretation notwendig, die Charakteristiken des zugrundliegenden Samples zu beschreiben.
Dissertation: http://media.obvsg.at/p-AC11312305-2001
Prototyp: http://labs.mendeley.com/headstart
Github Repository: https://github.com/pkraker/Headstart