Was uns im März bewegt hat – Aktuelles zu Open Access, Open Science und Digitalisierung

Auf unserem Twitter-Kanal informieren wir über aktuelle Artikel, Blogposts, Podcasts etc., die sich mit Entwicklungen rund um Open Access und Open Science oder allgemein mit der Digitalisierung befassen. Einmal im Monat geben wir Ihnen an dieser Stelle eine Zusammenfassung all der Themen, die uns bewegt haben!

Im März ging es unter anderem um die European Open Science Cloud, Berichte von der Open Science Conference und dem damit verbundenen Barcamp in Berlin und den Geburtstag des World Wide Web!

https://twitter.com/Lambo/status/973303409565630464

 

 

PUBLISSO? – Isso! ZB MED macht sich stark für Open Access

ZB MED gehört seit der ersten Stunde zu den Unterstützern des Open-Access-Gedankens. Die Berliner Erklärung über den offenen Zugang zu wissenschaftlichem Wissen haben wir als Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft bereits 2003 anerkannt (1). Unsere Publikationsplattform German Medical Science (2), die wir gemeinsam mit dem DIMDI (Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information) und der AWMF (Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften) betreiben, ging bereits 2002 in die Planung. Seitdem haben wir unser Open-Access-Portfolio sukzessive erweitert. Ein wichtiger Schritt folgte im Jahr 2015 mit dem Online-Gang unserer Publikationsplattform PUBLISSO (3). Dort bündeln wir seither alle unsere Open-Access-Aktivitäten. Aktuell hat das BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) einen Drittmittelantrag von uns genehmigt und rund 300.000,-€ für den weiteren Ausbau von Open-Access-Infrastrukturen unter anderem am Fallbeispiel PUBLISSO bereitgestellt (4).

In der Open-Access-Community sind wir natürlich gut vernetzt, nehmen regelmäßig aktiv an Konferenzen teil, richten eigene Workshops und Veranstaltungen gemeinsam mit Kooperationspartnern aus. Allerdings war unser Eindruck, dass bei der Bekanntheit unserer Plattform PUBLISSO bei den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern noch Luft nach oben ist! Zudem hat sich Open Access bei den Forschenden noch nicht in allen lebenswissenschaftlichen Communities so etabliert, wie es wünschenswert ist. Im Herbst 2016 – also ein Jahr nach dem Launch von PUBLISSO – haben wir daher begonnen zu überlegen, wie wir das ändern können. Ergebnis ist eine Kampagne mit dem Ziel, die Aufmerksamkeit der Lebenswissenschaftlerinnen und Lebenswissenschaftler zu wecken, mehr Open-Access-Autorinnen und -Autoren zu gewinnen und insgesamt die Akzeptanz von Open Access zu steigern. In einem ersten Schritt haben wir eine Anzeigenkampagne in wissenschaftlichen Zeitschriften durchgeführt, im nächsten Schritt sind unter anderem gedruckte Postkarten und Social-Media-Aktionen geplant. Da die Anzeigen sowohl im Print- als auch im Online-Bereich auffallen sollen, haben wir uns für Cartoons zu Open-Access-Themen und PUBLISSO-Services entschieden. Die Cartoons kommen von dem Comiczeichner Leo Leowald. Einige davon haben wir schon außerhalb der Anzeigenkampagne verwendet. In der nächsten Zeit posten wir nun nach und nach alle Zeichnungen und sind gespannt auf Ihre Kommentare dazu!

Eine Frau zeigt einem Mann ihr Smartphone. Er fragt: "Publisso?", sie antwortet ihm: "Isso!".

Comic zur ZB MED-Open-Access-Kampagne für PUBLISSO, das Publikationsportal Lebenswissenschaften

Motiv aus der PUBLISSO-Werbekampagne

Evolutionärer Fortschritt: Open Access Publizieren! Motiv aus der PUBLISSO-Werbekampagne.

Im Hintergrund steht ein brennendes Gebäude. Davor ein weinender Wissenschaftler und einen Wissenschaftlerin, die in der einen Hand ein Device hält, an der anderen ein Monster. sie sagt: Laborfreuer? Na und? Den hier konnte ich retten. Und alle Forschungsergebnisse sind online bei PUBLISSO!

Forschungsergebnisse sind bei PUBLISSO nicht nur frei verfügbar, sondern auch feuerfest 😉

Wissenschaftler beschriftet eine Kuh mit Forschungsergebnissen. Kollegin sagt: Wir könnten die Ergebnisse der Feldforschung ja auch online bei PUBLISSO veröffentlichen.

Feldforschung mal wörtlich genommen in diesem Comic aus der PUBLISSO-Kampagne

Bienen fliegen im Schwarm, der das Wort PUBLISSO bildet. Eine Biene erklärt: Ein kleines Tänzchen zu Ehren der Schwarmintelligenz!

… da tanzen sie wieder! Schwarmintelligenz mit Open Access im Comic aus der Kampagne

 


(1) Berlin Declaration on Open Access to Knowledge in the Sciences and Humanities. Abgerufen am 02.02.2018
(2)  German Medical Science
(3) PUBLISSO
(4) ZB MED Pressemitteilung: Fördermittel für Open-Access-Infrastrukturen – BMBF unterstützt ZB MED-Projekt

 

Was uns im Februar bewegt hat – Aktuelles zu Open Access, Open Science und Digitalisierung

Auf unserem Twitter-Kanal informieren wir immer wieder über aktuelle Artikel, Blogposts, Podcasts etc., die sich mit Entwicklungen rund um Open Access und Open Science oder allgemein mit der Digitalisierung befassen. Einmal im Monat bekommen Sie in Zukunft an dieser Stelle eine Zusammenfassung all dieser Themen, die uns bewegt haben!

Im Februar ging es unter anderem um Predatory Journals, die digitale Agenda der neuen Bundesregierung und Blockchain.

 

 

Video-Tutorials zu Peer Review

Von Jasmin Schmitz

Wissenschaftliche Artikel durchlaufen in der Regel einen Begutachtungsprozess, im Rahmen dessen über die Publikationswürdigkeit eines Manuskripts entschieden wird. Diese Begutachtung wird auch Peer Review genannt. Peer Review spielt somit für die Qualitätssicherung in der Wissenschaft eine wichtige Rolle. Mit dem Thema sind aber auch eine Reihe von Fragen verknüpft: Wie läuft es ab? Welche Bedeutung hat es für die Wissenschaftskommunikation? Was sind die Probleme?

ZB MED hat hierzu eine Auswahl von Video-Tutorials zusammengestellt, die über die unterschiedlichen Aspekte informieren und die unter anderem in der Open-Access-Publikationsberatung eingesetzt werden:

Auswahl von Video-Tutorials zu Peer Review, die über die unterschiedlichen Aspekte informieren und die unter anderem in der Open-Access-Publikationsberatung eingesetzt werden.

 

Bei der Auflistung oben handelt es sich um einen Auszug einer Zusammenstellung von Video-Tutorials auf der ZB MED Webpräsenz, die über unterschiedliche Themen im Bereich Open Access und Open Data informieren. Die Tabelle wurde kürzlich um aktuelle Videos ergänzt und enthält mittlerweile mehr als 100 Videos. Derzeit ist in Planung, die Tabelle stärker thematisch zu strukturieren, damit Nutzerinnen und Nutzer schneller relevante Videos zur Nachnutzung finden.


Weitere Informationen:

Ausgewählte Video-Tutorials zu Open Access und Open Data auf PUBLISSO
Ursula Arning: Peer Review und Qualitätssicherung bei PUBLISSO gold, der Open-Access-Publikationsplattform von ZB MED. ZB MED-Blog vom 11. September 2017

Peer Review und Qualitätssicherung bei PUBLISSO gold, der Open-Access-Publikationsplattform von ZB MED

Von Ursula Arning (Leiterin Open-Access-Publizieren und -Beraten)

Peer Review bedeutet im spezifischen Kontext wissenschaftlicher Publikationen die Begutachtung von Texten und ihrer Anhänge durch Forschende des entsprechenden Fachgebietes. Diese Begutachtung, das Review, soll die Qualität der zu publizierenden Artikel garantieren und kann in verschiedenen Ausführungen erfolgen.

Es gibt unterschiedliche Varianten des Peer Reviews. Eine ist das Blind Review, das wiederum zwei Spielarten hat: Wenn sowohl die Autorinnen und Autoren als auch die Begutachterinnen und Begutachter keine Kenntnis voneinander haben, spricht man vom Double Blind Review, das heißt beiden Parteien werden gegenseitig keine Namen genannt, so dass weder die Reviewer wissen, wer den Artikel geschrieben hat, noch die Autorinnen und Autoren, wer ihren Artikel begutachtet. Dieses Verfahren soll größtmögliche Objektivität ermöglichen. Beim Single-Blind-Verfahren haben die Gutachterinnen und Gutachter Kenntnis der Autorinnen und Autoren, letztere sehen aber nicht, wer sie begutachtet hat. Die Anonymität ermöglicht den Reviewern, ihre Gutachten frei zu formulieren.

Eine eher neuere Variante, die in der Wissenschaftspublikation zurzeit noch keine ausgeprägte Rolle spielt, ist das Open Review: In dem Fall werden die Texte publiziert und die Gutachten veröffentlicht. In einer weiteren Spielart, kann es den Leserinnen und Lesern ermöglicht werden, die Texte öffentlich zu kommentieren. Dabei kann sowohl Forschenden als auch – je nach Verfahren – interessierten Laien die Kommentarfunktion ermöglicht werden. Die notwendige Moderation der Kommentare bedeutet oft allerdings einen enormen Aufwand für die Herausgeberinnen und Herausgeber oder Autorinnen und Autoren. Andererseits hat es sich in einzelnen Fachdisziplinen wie der Physik bewährt, Forschungserkenntnisse als Pre-Prints zu veröffentlichen und sie später unter Berücksichtigung der Kommentare, also in einer redigierten Form, in Zeitschriften mit einem Peer-Review-Verfahren zu publizieren (1).

ZB MED mit seinen Publikationsplattformen German Medical Science (GMS) und der daraus entwickelten Plattform PUBLISSO gold für die Lebenswissenschaften legt größten Wert auf die Qualitätssicherung seiner Publikationen und arbeitet dabei eng mit den jeweiligen Fachgesellschaften zusammen. Zurzeit ist das Peer Review auf der Basis des Single-Blind-Verfahrens organisiert, d.h. die Gutachterinnen und Gutachter erfahren die Namen der Autorin oder des Autors, ohne selber der Verfasserin bzw. dem Verfasser genannt zu werden. Das Verfahren kann jedoch innerhalb des Systems auf Wunsch der Herausgeber einzelner Zeitschriften auf alle anderen Formen (Double Blind oder Open Peer Review) umgestellt werden.

Der Einreichungs- und Reviewprozess durchläuft bei PUBLISSO unterschiedliche Stadien und Verantwortlichkeiten. Während der Einreichungsprozess und die spätere Publikation größtenteils in den Händen der ZB MED-Redaktion liegen (2), wird das Review der einzelnen Publikationen in Verantwortung der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler durchgeführt; bei ZB MED handelt es sich dabei um Mitglieder einzelner Fachgesellschaften. Absprachegemäß bekommen jeweils zwei Wissenschaftlerinnen bzw. Wissenschaftler denselben Artikel zugewiesen. Das folgende Schema veranschaulicht den Prozess:

Review-Prozess bei ZB MED-Publikationsplattform PUBLISSO gold

Während des Reviews entstehen drei Möglichkeiten:

  1. Der Artikel wird abgelehnt; die Autorin / der Autor wird entsprechend benachrichtigt.
  2. Der Artikel wird grundsätzlich akzeptiert, wenn bestimmte Kriterien zur Korrektur erfüllt werden; die Autorin oder der Autor müssen noch einige Korrekturen am Text durchführen und der Beitrag ein zweites Mal das Review durchlaufen.
  3. Der Artikel wird akzeptiert, evtl. werden kleinere Korrekturen vorgeschlagen.

War der Review-Prozess erfolgreich, das heißt Reviewer und Herausgeber haben den Artikel akzeptiert, werden die Artikel wieder an die ZB MED-Redaktion gesendet, die die Artikel mit äußerster Sorgfalt formal redigiert, Referenzen überprüft, Artikel zur Publikation vorbereitet und die abschließende Einverständniserklärung des Autors bzw. der Autorin zur Publikation einholt. Eine Qualitätssicherung bei PUBLISSO erfolgt damit also auf mehreren Ebenen.


(1) Zu den verschiedenen Review-Verfahren und ihren Auswirkungen bzw. möglichen Kritikpunkten vgl. auch PUBLISSO FAQ zum Peer Review.

(2) Es gibt drei unterschiedliche Servicestufen und damit Preismodelle bei ZB MED. Während in der einfachsten und kostengünstigsten Variante die Herausgeber die Einreichung und das Review selber organisieren, übernimmt die ZB MED-Redaktion im zweiten Modell die Einreichung und organisiert in der dritten Stufe zusätzlich den Review-Prozess mit den eventuell anfallenden Erinnerungen und Mahnungen. Inhaltlich liegt die Verantwortung des Reviews und damit der Qualitätssicherung in allen drei Varianten bei den Fachgesellschaften.

Video-Tutorials zu Open Access und Open Data – Tabelle online

Von Jasmin Schmitz, PUBLISSO Publikationsberatung

Video-Tutorials erfreuen sich schon seit längerem enormer Beliebtheit, da sie die Möglichkeit bieten, komplexe Inhalte audio-visuell aufzubereiten und somit Nutzerbedürfnissen nachkommen.

Auf der ZB MED-Publikationsplattform PUBLISSO findet sich eine Tabelle mit Video-Tutorials zu Open Access und Open Data (1). Zusätzlich wurden auch Videos zu Creative-Commons-Lizenzierung, Peer Review, Journal Impact Factor, h-Index und Altmetrics aufgenommen.

Tabelle mit Video-Tutorials

Tabelle mit Video-Tutorials

Die Tabelle bildete die Grundlage einer Untersuchung, deren Ergebnisse im März auf dem Bibliothekskongress in Leipzig vorgestellt wurden und in ausführlicher Form kürzlich in o-bib – dem offenen Bibliotheksjournal erschienen sind (2).

Auch ZB MED setzt im Rahmen der Open-Access-Publikationsberatung neben FAQs, persönlicher Beratung sowie Workshops und Vorträgen Video-Tutorials ein. Die Ergebnisse der oben genannten Untersuchung dienen der Entscheidungsfindung, zu welchen Themen Tutorials nachgenutzt werden können, beziehungsweise wo Lücken mit selbst produzierten Tutorials geschlossen werden können. Näheres zum Konzept von ZB MED findet sich in dem Beitrag „Komplexes einfach visualisiert: Video-Tutorials von ZB MED“(3).

In der Tabelle finden sich neben Links zu den Video-Tutorials noch einige Zusatzinformationen über die bereitstellende Institution/Person, das Thema, näheres zum Inhalt, Angaben zur Lizenz (sofern vorhanden), Länge, Sprache und inwieweit die Tutorials frei von institutionellen Bezügen sind.

Die Tabelle wird regelmäßig aktualisiert und ergänzt. Nutzerinnen und Nutzer sind eingeladen, eigene Vorschläge einzureichen. Die vorgeschlagenen Tutorials sollten sich mit den genannten Themen beschäftigen und idealerweise eine maximale Länge von fünf Minuten haben.


 

(1) Video-Tutorials zu Open Access und Open Data

(2) Schmitz, J.: Video-Tutorials zu Open Access und Open Data – Analyse und mögliche Nachnutzbarkeit. o-bib, das Offene Bibliotheksjournal, 2016

(3) Kullmer, B., Schmitz, J.: Komplexes einfach visualisiert: Video-Tutorials von ZB MED. ZB MED-Blog, 2016

Institutionelle Data Policies am Beispiel der deutschen Hochschullandschaft

von Birte Lindstädt und Robin Rothe

Im Blogbeitrag „Data Policies bei wissenschaftlichen Verlagen“ wurde bereits angedeutet, dass Data Policies schon seit längerem ein viel diskutiertes Thema auf institutioneller Ebene sind. Zum besseren Verständnis und zur Verortung der Policies von wissenschaftlichen Verlagen soll in diesem Blogbeitrag der Status Quo zu diesem Thema in der deutschen Hochschullandschaft beleuchtet werden. Dabei spielen die „Vorschläge zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ seitens der DFG (1)  eine bedeutende Rolle. Sie gelten als Maßstab im Bezug auf den Umgang mit Forschungsdaten und damit auch der Festlegung von Regeln bzw. Verhaltenskodizes. In diesem Zusammenhang hat die Hochschulrektorenkonferenz (HRK) im November 2015 auf der 19. Mitgliederversammlung Empfehlungen zur Steuerung der Entwicklung von Forschungsdatenmanagement seitens der Hochschulleitungen beschlossen (2).

Die nachfolgende Tabelle orientiert sich an den dort festgelegten Punkten eines idealtypischen Prozesses zur Erstellung von Richtlinien für Forschungsdatenmanagement im Hochschulkontext, die auch auf andere Institutionen übertragen werden können. Ergänzt werden die dort genannten Bestandteile einer Data Policy durch Beispiele aus bereits existierenden Research Data Policies, die aus dem Wiki „forschungsdaten.org“ entnommen wurden (3). Die vorgestellte Liste der Beispiele ist nicht abschließend. Weitere Hochschulen haben mittlerweile eine Data Policy beschlossen – wie z. B. die RWTH Aachen (4), die aber nicht auf „forschungsdaten.org“ verzeichnet wurden.

Tabelle: Zielsetzung und Bestandteile einer Research Data Policy

Zielsetzung und Bestandteile einer Research Data Policy

Die Reihenfolge, wie sie die HRK empfiehlt, wird in den einzelnen Data Policies nicht unbedingt eingehalten und es werden nicht in allen Policies alle Punkte abgedeckt. Dies kann aber in Anbetracht der Tatsache, dass alle vorgestellten Policies vor dem Beschluss der HRK Ende des Jahres 2015 formuliert und veröffentlicht wurden, nicht erwartet werden. Vielmehr ist erkennbar, dass bereits vor einer hochschulübergreifenden Debatte an einzelnen Universitäten das Thema Forschungsdaten und dabei insbesondere die Bedeutung von Data Policies als Instrument im Forschungsdatenmanagement erkannt wurden. Insofern haben alle genannten Hochschulen Pionierarbeit in Sachen Research Data Policies in Deutschland geleistet.


(1) DFG (2013). Vorschläge zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis: Empfehlungen der Kommission „Selbstkontrolle in der Wissenschaft“. In DFG (2013). Denkschrift „Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“ (S.5-55).

(2) Vgl. Hochschulrektorenkonferenz (2015). Wie Hochschulleitungen die Entwicklung des Forschungsdatenmanagements steuern können. Orientierungspfade, Handlungsoptionen, Szenarien: Empfehlung der 19. HRK-Mitgliederversammlung am 10.11.2015.

(3) Vgl. Data Policies: Institutionelle Policies (17.10.2016). In forschungsdaten.org.

(4) RWTH Aachen (2016): Forschungsdatenmanagement an der RWTH Aachen.

Data Policies bei wissenschaftlichen Verlagen

Von Birte Lindstädt und Robin Rothe

Data Policies werden seit einigen Jahren zunehmend als wichtiges Instrument zur Regelung und Optimierung des Managements von Forschungsdaten angesehen. Bereits 2011 veröffentlichten Heinz Pampel und Roland Bertelmann einen Beitrag zu verschiedenen Formen von Data Policies sowohl im disziplinären, wie auch im interdisziplinären Bereich der Wissenschaft. Darin bieten sie einen Überblick über bereits existierende Data Policies, sowie aktuelle und künftige Herausforderungen für die Policies (1). So veröffentlichte die DFG im Herbst 2015 die aktuelle Fassung ihrer „Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten“ (2) . Diese resultieren aus den 2008 erstmals verabschiedeten und 2009 veröffentlichten „Empfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimärdaten“ (3). Die Umwandlung von Empfehlungen zu Leitlinien zeigt bereits, wie wichtig das Thema mittlerweile genommen wird.

Bei uns entstand nun die Frage: Wie gehen wissenschaftliche Verlage mit der Publikation von Forschungsdaten um? Insbesondere aufgrund der Tatsache, dass Verlage auch in Zeiten von institutionellen Repositorien, disziplinären Portalen und OA-Journals von freien Initiativen und Institutionen immer noch eine bedeutende Rolle in wissenschaftlichen Publikationsprozessen spielen, kommt deren Umgang mit (Forschungs-)Daten eine nicht zu unterschätzende Bedeutung bei der Verbesserung der guten wissenschaftlichen Praxis zu. Bei Pampel und Bertelmann werden bereits Journal Policies in einem eigenen Unterkapitel erwähnt. Zum einen beschränken diese sich jedoch auf wenige Beispiele, zum anderen – bis auf Nature – auf publizierende Einrichtungen außerhalb des wissenschaftlichen Verlagswesens (4).

ZB MED hat in diesem Zusammenhang wissenschaftliche Verlage aus den Lebenswissenschaften dahingehend überprüft, inwiefern diese über Data Policies verfügen. Dabei wurden die Verlagsseiten und deren Umfeld von Springer-Nature, Elsevier, Wiley, BiomedCentral, Sage Publications und DeGruyter analysiert. Zusätzlich wurde PLOS als Non-Profit-Projekt zur wissenschaftlichen Publikation aufgrund der Bedeutung insbesondere von PLOS One mit in die Untersuchung aufgenommen. Inhaltlich ging es erstens darum zu überprüfen, welche Verlage überhaupt eine Data Policy haben, und zweitens darum im nächsten Schritt zu erörtern, was in den jeweiligen Policies festgehalten wurde. Dabei stellte sich insbesondere die Frage, ob und inwiefern die Publikation den Textveröffentlichungen zugrundeliegender Daten Voraussetzung für die Annahme von Artikeln ist.

Tabelle: Data Policies der Verlage

Data Policies der Verlage

Wie die nachfolgende Tabelle zeigt, haben von den sieben untersuchten Anbietern drei keine journal-übergreifende Data Policy. Wiley verweist auf die Data Policies der zugehörigen Zeitschriften. Sage Publications und DeGruyter haben keine Hinweise auf etwaige Data Policies.

Tabelle: Data Policies der Verlage

Wie man der Tabelle entnehmen kann, gehen die Anbieter unterschiedlich mit dem Thema um. Springer Nature bietet ganz im Sinne des Dienstleistungsprinzips für jeden Bedarf unterschiedlicher wissenschaftlicher Communities eine Standard-Policy an. Laut eigener Aussage wird damit das Ziel verfolgt, Autorinnen und Autoren je nach Vorgaben der Förderungsorganisationen und den disziplinspezifischen Regelungen die Möglichkeit zu bieten, auf Springer Nature zu publizieren. Hierfür hat man ein Baukastensystem für die Zeitschriftenbetreiber entwickelt, das jede Eventualität abdeckt (5). Auf Grund dessen bietet sich dieses System bestehend aus vier Policy-Typen als Vergleichsmöglichkeit mit den Data Policies anderer wissenschaftlicher Verlage an.

Auszug aus SpringerNature (2016)

SpringerNature (2016). Overview of the policies.

Die Policy von PLOS ist demzufolge vergleichbar dem Typ 4 mit der Einschränkung, dass ein Peer-Review-Verfahren für die Daten nicht vorgesehen ist. Zwar werden bei PLOS Ausnahmen in der Data Policy benannt, diese sind aber als sehr restriktiv (nur für den Fall von Datenschutzverletzungen bei Veröffentlichung der Daten) zu bewerten. Eine Zurückhaltung der Daten aus persönlichen und/oder kommerziellen Gründen wird kategorisch ausgeschlossen. Die Data Policy von BiomedCentral ist dem Typ 3 zuzuordnen und die von Elsevier als schwächste Form dem Typ 1. Alle vier Verlage bieten ergänzend Hilfe bei der Umsetzung von Datenveröffentlichungen an. Die Angebote reichen von FAQs über Listen von potenziellen Repositorien bis hin zu eigenen Infrastrukturen zur Datenpublikation.

In Anbetracht der noch sehr unterschiedlichen Datenkultur in den einzelnen Disziplinen und der Tatsache, dass sowohl die deutschen Forschungsförderer und die EU als auch die Hochschulrektorenkonferenz disziplinübergreifend ebenfalls lediglich die Publikation von Daten empfehlen, ist es positiv, dass diese vier Verlage bereits eine Data Policy haben. Auch darf nicht vergessen werden, dass viele Editorial Boards ihren Journals eigene Data Policies auf der Grundlage der jeweiligen disziplinären Ausrichtung gegeben haben.

Die Frage ist, was die Verlage motiviert, solche Policies aufzusetzen? Sicherlich spielt die Ausweitung des Dienstleistungsspektrums hier ebenso eine Rolle wie das Ziel einer Erweiterung des bereitgestellten Contents. Die Autoren und Autorinnen müssen den politischen Anforderungen beim Umgang mit Forschungsdaten zunehmend folgen, indem sie Datenpublikationen vorsehen. Die Leser haben Interesse an transparent dargestellten Forschungsergebnissen und somit auch an den verwendeten Daten. Somit bedienen die Verlage mit den Data Policies Kundeninteressen.


 

(1) Vgl. Pampel, H. & Bertelmann, R. (2011). „Data Policies“ im Spannungsfeld zwischen Empfehlung und Verpflichtung. In S. Büttner, H.-C. Hobohm & L. Müller (Hrsg.), Handbuch Forschungsdatenmanagement (S. 49 – 61).

(2) Vgl. DFG (2015). Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten.

(3) Vgl. DFG (2009). Empfehlungen zur gesicherten Aufbewahrung und Bereitstellung digitaler Forschungsprimärdaten.

(4) Vgl. Pampel, H. & Bertelmann, R. (2011). „Data Policies“ im Spannungsfeld zwischen Empfehlung und Verpflichtung (S. 56 – 57). In S. Büttner, H.-C. Hobohm & L. Müller (Hrsg.), Handbuch Forschungsdatenmanagement.

(5) Vgl. Hrynaszkiewicz, I. (2016): Promoting research data sharing at Springer Nature. BioMed Central Blog.
Dieser Blogbeitrag wurde zeitgleich von Scott Epstein auf dem SpringerOpen blog (http://blogs.springeropen.com/springeropen/2016/07/05/promoting-research-data-sharing-springer-nature/ )  und Lilienne Zen auf „of schemes and memes – a community blog from nature.com“ veröffentlicht.

 

 

Die mögliche Vielfalt der Impact-Messung: Anbietervergleich von Aggregatoren von Altmetriken

Von Robin Rothe und Jasmin Schmitz

Die „klassische“ Impact-Messung basierend auf der Zählung von Zitationen wird zunehmend als unzureichend erachtet. Hauptkritikpunkte sind hierbei, dass die von kommerziellen Anbietern generierten Zitationszahlen nicht offen einsehbar und daher wenig transparent sind. Zudem stehen diese nicht für alle Produkte wissenschaftlichen Forschungsoutputs wie Forschungsdaten oder Software zur Verfügung. Außerdem stellt das Zählen von Zitationen nur eine Möglichkeit dar, Impact zu messen (1). Zentrale Forderungen von Initiativen wie San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA) (2) und Altmetrics Manifesto (3) sind daher, die Impact-Messung auf eine breitere Basis zu stellen und auch auf andere Formen der Nutzung auszuweiten. Diese Ausweitung wird unter dem Schlagwort „Altmetriken“ (engl. Altmetrics) diskutiert, einer Zusammensetzung aus „alternativ“ und „Metriken“. Dabei verstehen sich Altmetriken aber eher als Ergänzung zur klassischen Impact-Messung, weniger als Ersatz. Häufig werden diese auch als „article level metrics“ bezeichnet, weil entsprechende Zahlen auf der Ebene der Publikationen (z.B. Zeitschriftenartikel, Forschungsdatenveröffentlichung, Softwarepublikation, Blogbeitrag, Veröffentlichung von Präsentationsfolien) selbst erhoben werden.

Neben der Ermittlung, wie häufig Veröffentlichungen zitiert werden, wird auch gemessen, wie häufig diese beispielsweise abgerufen, gespeichert, geteilt, kommentiert oder empfohlen wurden. Insbesondere die Erwähnung in Sozialen Medien spielt dabei eine große Rolle, die mittlerweile Einzug in sämtliche Lebensbereiche gehalten haben und daher auch bei der Impact-Messung berücksichtigt werden sollen. Viele der Plattformen bieten mittlerweile die Möglichkeit, über eine API altmetrische Kennzahlen für Publikationen abzurufen. Häufig wird hierbei mit einem persistenten Identifikator wie dem DOI gearbeitet. Zudem gibt es eine Reihe von Datenaggregationen, die entsprechende Anbieter abfragen und die Kennzahlen gebündelt präsentieren. Die bekannteste Darstellungsform ist hierbei der „Donut“ von altmetric.com (4).

Möchte man selbst altmetrische Kennzahlen für Publikationen erheben (z.B. für sich selbst oder für Publikationen im Repositorium oder Publikationsdienst), stellt sich die Frage nach einem geeigneten Anbieter. Hierbei ist nicht unerheblich, wie viele und welche Datenquellen ausgewertet werden.

Die nachfolgende Tabelle informiert über verschiedene Datenaggregatoren und die Datenquellen, die sie auswerten. Das Schema beruht auf einer Zusammenstellung in Jobmann et al. 2014 (5); dort findet sich auch eine kurze Beschreibung zu PlumX, ImpactStory, Altmetric Explorer von altmetric.com und Webmetric Analyst. Neben diesen kommerziellen Anbietern gibt es seit 2009 Lagotto (6). Dabei handelt es sich um eine freie Software, die flexibel konfigurierbar ist und von PLOS entwickelt und via GitHub bereitgestellt wurde. Es wird u.a. von PLOS ONE, Copernicus Publications und CrossRef verwendet (7).

Tabelle mit den Datenaggregatoren und Datenquellen

Datenaggregatoren und Datenquellen

Es ist zu erkennen, dass insbesondere PlumX, aber auch die anderen Aggregatoren von Altmetriken bemüht sind, eine möglichst große Vielfalt an Datenanbietern zu identifizieren und in ihr Produkt zu implementieren. Erkennbar ist auch, dass neben den klassischen Zitationen auch „comments“, „likes“, „mentions“, „views“, „follower“s, „readers“, etc. ausgewertet werden.

Was sich aus der Tabelle nicht ablesen lässt, ist, was sich hinter den einzelnen Datenquellen und deren Kennzahlen verbirgt. Auch kann die Fülle aus 35 Datenquellen und 58 dazugehörigen Auswertungsmerkmalen bei der erstmaligen Betrachtung in dieser reinen Auflistung für Überforderung sorgen. Um diesem vorzubeugen, erscheint es sinnvoll, die einzelnen Datenquelle näher zu betrachten und genauer zu überprüfen, was diese im Kontext von Impact-Messung zu bieten haben. Dieses wird in der nachfolgenden Tabelle versucht zu erläutern:

Tabelle mit Datenquellen und Impactmessung

Datenquellen und Impactmessung – Erläuterung

Die Diversität macht deutlich, wie vielfältig Impact-Messung sein kann. Neben Microblogging-Dienste wie Twitter, Soziale Medien wie Facebook und Bookmarking-Dienste wie Mendeley werden auch Erwähnungen auf Blogs, in Wikipedia, in Patentdokumenten oder in „policy documents“ in Betracht gezogen. Zudem werden Schnittstellen von „Sharing“-Plattformen wie Repository-Anbietern, Figshare, Github und Video-Plattformen „angezapft“ und Bewertungsseiten wie Reddit ausgewertet (8).

Vor der Auswahl einer Datenquelle bzw. eines Aggregators empfiehlt es sich, die eigene Zielsetzung zu definieren (Welche Zahlen möchte ich für wen erheben und zu welchem Zweck?). Bei Nutzung aller möglichen Quellen und allen dort auswertbaren Daten kann es passieren, dass die eigenen Nutzerinnen und Nutzer auf Grund der Masse an Informationen überfordert sind. Gleichzeitig besteht die Gefahr der Beliebigkeit und damit der möglichen Einschränkung des Impact von Altmetriken. Andererseits ist es ja gerade der Sinn von alternativen Metriken, neben der klassischen Zählung von Zitationen auch andere Nutzungsdaten auszuwerten, weswegen eine zu starke Beschränkung auf wenige Werte das Potenzial missachten würde. Inwieweit alle hier dargestellten Kennzahlen tatsächlich dauerhaft in die altmetrische Impact-Messung Eingang finden, darüber lässt sich nur spekulieren. Vielfach ist noch unklar, wie sich Erwähnungen und deren Häufigkeit tatsächlich interpretieren lassen. Insbesondere dadurch, dass sowohl der Kontext, als auch der Inhalt nicht in die Auswertung mit einfließen, fehlt häufig ein Anhaltspunkt für die Qualität z.B. einer Erwähnung auf Twitter, einem Like bei Facebook oder aber auch einer Erwähnung auf einem Blog von WordPress. Auch ist bislang noch nicht geklärt, wie mit den Messwerten von „Views“ auf Videoplattformen wie Youtube und Vimeo umgegangen wird und was diese aussagen. Möglich wäre dabei auch eine unterschiedliche Gewichtung der Quellen. Es darf aber auch nicht vergessen werden, dass es gerade die Idee von alternativen Metriken ist, die bisherige Beschränkung auf wenige renommierte Quellen aufzubrechen und Nutzung viel genereller und offener darstellbar zu machen. Daraus ergibt sich auch die große Möglichkeit, dass für unterschiedliche Fachdisziplinen unterschiedliche Metriken Einfluss auf den jeweiligen Impact haben und damit fachspezifische Faktoren entworfen werden können.

ZB MED prüft derzeit die Möglichkeiten der Einbindung von Altmetriken in seine PUBLISSO-Publikationsplattformen, um Herausgeberinnen / Herausgeber und Autorinnen /Autoren, Informationen zur Nutzung der Publikationen bereitzustellen.


(1) Siehe auch: J. Schmitz (2016): Messung von Forschungsleistungen. Altmetrics: Auf dem Weg zur Standardisierung. In: Open Password Pushdienst vom 10.06.2016
(2) San Francisco Declaration on Research Assessment
(3) J. Priem, D. Taraborelli, P. Groth, C. Neylon (2010), Altmetrics: A manifesto, 26.10.2010
(4) Altmetric Badges
(5) A. Jobmann, Ch. P. Hoffmann, S. Künne, I. Peters, J. Schmitz, G. Wollnik-Korn (2014): Altmetrics for large, multidisciplinary research groups: Comparison of current tools. In: Bibliometrie: Praxis und Forschung. Band 3, urn:nbn:de:bvb:355-bpf-205-9
(6) Lagotto
(7) ALM – Article-Level Metrics
(8) Siehe hierzu auch S. Haustein (2016): Grand challenges in altmetrics: heterogeneity, data quality and dependencies. In: Scientometrics 108: 413-423. DOI:10.1007/s11192-016-1910-9.

Verlag stellt Creative-Commons-Lizenzen in Frage: Warum (liberale) Open-Content-Lizenzen doch sinnvoll für Autorinnen und Autoren sind

Von Jasmin Schmitz

Die Creative-Commons-Lizenz CC-BY ist die laut Directory of Open Access Journals (DOAJ) mit Abstand am häufigsten genutzte Lizenz. Ein Blogbeitrag von De Gruyter Open stellt nun in Frage, ob die Lizenzbedingungen tatsächlich im Sinne der wissenschaftlichen Autorinnen und Autoren sind [1].

Dabei stützt man sich auf die Ergebnisse einer Befragung. Autorinnen und Autoren wurde die Frage gestellt, ob sie ohne persönliche Zustimmung Lesern erlauben würden, ihre Publikation zu übersetzen, in einen Sammelband zu übernehmen, automatische Extraktion von Daten mittels Software durchzuführen oder die Arbeit von einer kommerziellen Firma noch einmal zu veröffentlichen. Zweifelsohne sind dies alles Nutzungsmöglichkeiten, die von der CC-BY-Lizenz gestattet werden. Während beim letzten Aspekt (kommerzielle Wiederverwendung) die Zustimmung bei unter 10% liegt, erreichen sie bei den übrigen Punkten unter 40% Zustimmung. Daraus wird geschlossen, dass die Mehrheit der Autorinnen und Autoren mit den Grundsätzen der CC-BY-Lizenz nicht einverstanden ist.

Allerdings ist die Art, wie die Fragen gestellt wurden, problematisch (wie auch in den Kommentaren angemerkt [2]), weil der insbesondere für die Wissenschaft relevante Kernaspekt der „Pflicht zur Namensnennung“ (Attribution), die Bestandteil aller Creative-Commons-Lizenzen ist,  in der Fragestellung nicht auftaucht. Wissenschaftliche Autorinnen und Autoren sind insbesondere daran interessiert, dass die von ihnen generierten Ergebnisse und Erkenntnisse auch mit ihrem Namen in Verbindung gebracht werden. Zudem sind sie an deren Verbreitung interessiert. Die CC-BY-Lizenz ist hier ideal, weil sie in ihren Lizenzbedingungen vorsieht, dass ein Werk genutzt und verbreitet werden darf, ohne dass jeweils die Zustimmung der Autorinnen und Autoren eingeholt werden, wohl aber deren Namen genannt werden muss. Letzteres ist im Übrigen auch ein Gebot der wissenschaftlichen Redlichkeit.

Zudem wird den Befragten nicht näher erklärt, was mit „Extraktion mittels automatischer Software“ und „Nutzung durch kommerzielle Firmen“ gemeint ist.  Beides wird nicht allen Autorinnen und Autoren bekannt sein. Ersteres meint in erster Linie Text und Data Mining, welches zum Ziel hat, auf der Basis größerer Text- und Datenmengen Muster oder Zusammenhänge zu finden, die unter Umständen auf neue Erkenntnisse deuten. Also eigentlich Verfahren, gegen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nicht ernsthaft Einwände haben können. Im Rahmen der Auslegung des NC-(Non-Commercial-) Bestandteils von Creative-Commons-Lizenzen gelten selbst gemeinnützige Plattformen wie Wikipedia als kommerziell, wenn sie eine Textauswahl als CD/DVD vertreibt. Zur kommerziellen Nutzung würde auch die Aufnahme in Fachdatenbanken gehören, die dann unter Umständen gegen Gebühr lizenziert werden. Beides dient aber auch schlussendlich wieder der Verbreitung. Mit der Frage nach unautorisierter Übersetzung und Aufnahme in Sammelbänden werden Nutzungsszenarien angesprochen, die im wissenschaftlichen Kontext nicht unbedingt alltagsüblich sind, wenngleich sie auch in Einzelfällen vorkommen.

Was wäre die Alternative zur Creative-Commons-Lizenzierung? Ohne eine Open-Content-Lizenz gilt das Urheberrecht. Verschwiegen wird, dass klassische Verlags-/Autorenverträge häufig vorsehen, dass Autorinnen und Autoren das ausschließliche Nutzungsrecht an den Verlag abtreten und somit im schlimmsten Fall selbst von der Nutzung ihres eigenen Werkes ausgeschlossen werden [3].

Mit ausschließlichem Nutzungsrecht kann der Verlag ebenfalls den Artikel auf vielfältige Weise weiter nutzen, ohne Autorinnen und Autoren um Erlaubnis zu fragen. Bei einer Creative-Commons-Lizenzierung hingegen behalten Autorinnen und Autoren ihre Nutzungsrechte.

Die Vergabe von Creative-Commons-Lizenzen für Open-Access-Publikationen in eigenen Zeitschriften bedeutet schlussendlich für Verlage, dass sie den von ihnen veröffentlichten Content nicht exklusiv besitzen. Aus wirtschaftlicher Sicht mag das ein Nachteil sein. Doch auch Verlage sind an einer möglichst großen Verbreitung interessiert und die damit einhergehende Möglichkeit, häufiger rezipiert und zitiert zu werden.

Die Studie zeigt lediglich, wie wenig Autorinnen und Autoren tatsächlich über Urheberrecht, Nutzungsrechte und die Vorteile, die Open-Content-Lizenzen wie Creative Commons bieten, wissen [4]. Hier ist dringend Aufklärung vonnöten! Die Ergebnisse taugen aber nicht dazu, die bisherige Praxis in Bezug auf Vergabe von Open-Content-Lizenzen bei Open-Access-Zeitschriftenbetreibern in Frage zu stellen.


Weitere Informationen zum Thema Creative-Commons-Lizenzen finden sich in unserem FAQ „Creative-Commons-Lizenzen: Was ist darunter zu verstehen?“ 


[1] Blogbeitrag von De Gruyter Open, 25. April 2016

[2] Siehe Kommentar von Bernhard Mittermaier vom 1. Mai 2016.

[3] Siehe Kommentare von Sebastian Nordhoff vom 26. April 2016 und Richard W vom 2. Mai 2016.

[4] Siehe Kommentare von Sebastian Nordhoff vom 26. April 2016, Nicholas Goncharoff vom 29. April 2016 und Richard W vom 2. Mai 2016.