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Social Media Impact:
   Resonanz und Wirkung in sozialen Medien



   Anwendungsbeispiele und Befunde aus
   Wissenschaft, Wirtschaft und Politik




Ulrich Herb                       Johannes Kepler Universität JKU
                                  Linz
                                  17.04.2013
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Übersicht

   •Impact Alternativen

   •Social Media Impact: Allgemeines

   •AltMetrics

   •Ein Fazit




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                                  Linz
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1. Impact Alternativen




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                                  Linz
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Zitationsbasierte Alternativen




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                                  Linz
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Zitationsbasierte Alternativen



                                                 SCImago Journal Rank (SJR)
                                                   http://www.scimagojr.com/


                                                 Eigenfactor
                                                    http://eigenfactor.org/


                                                 Source-Normalized Impact per
                                                   Paper (SNIP)
                                                   http://www.journalindicators.com/



                                                  GoogleScholar
                                                       http://scholar.google.com
 The evolution of journal assessment. (2010). Elsevier. Retrieved from
 http://www.info.sciverse.com/documents/files/scopus-training/resourcelibrary/pdf/whitepaper9_com.pdf

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Nutzungsdatenbasierte Alternativen




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Alternative: Nutzungsdaten



   •Messung absoluter Nutzungshäufigkeiten, ggf. Prädiktor von
   Zitationshäufigkeiten

   Brody, T., Harnad, S., & Carr, L. (2005). Earlier Web Usage Statistics as Predictors of Later
   Citation Impact. Journal of the American Association for Information Science and Technology,
   57(8), 1060–1072. Retrieved from http://eprints.ecs.soton.ac.uk/10713/



   •Analyse von Zitations- und/oder Dokumentnutzungsmustern

   Bollen, J., Van De Sompel, H., Hagberg, A., & Chute, R. (2009). A principal component analysis
   of 39 scientific impact measures. PloS one, 4(6), e6022. doi:10.1371/journal.pone.0006022




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Alternative nutzungsdatenbasierte Metriken



   MESUR: MEtrics from Scholarly Usage of Resources,
   http://www.mesur.org/MESUR.html

   •Messung der Nutzungshäufigkeit und -struktur zur Ermittlung
   szientometrischer Kennziffern


   •Rankings auf Basis von Kontextinformationen und
   Verwandschaftsbeziehungen zwischen Dokumenten, ermittelt
   über Nutzung/ Zitation

   •Technik: Soziale Netzwerkanalyse, automatisiertes Verfahren



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Bollen, J., Van de Sompel, H.,
                                                                    Hagberg, A., Bettencourt, L.,
                                                                    Chute, R., Rodriguez, M. A., &
                                                                    Balakireva, L. (2009). Clickstream
                                                                    data yields high-resolution maps of
                                                                    science. PloS one, 4(3), e4803.
                                                                    doi:10.1371/journal.pone.0004803


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Alternative nutzungsdatenbasierte Metriken


   „Our results indicate that the notion of scientific impact is a
   multi-dimensional construct that can not be adequately
   measured by any single indicator, although some measures are
   more suitable than others. The commonly used citation Impact
   Factor is not positioned at the core of this construct, but at its
   periphery, and should thus be used with caution.“
   …
   „Usage-based measures such as Usage Closeness centrality may
   in fact be better ‚consensus‘ measures.“

   Bollen, J.; Van De Sompel, H.; Hagberg, A.; Chute, R.: A principal component analysis of 39
   scientific impact measures. In: PloS one 4 (2009a), Issue 6, e6022.
   DOI: 10.1371/journal.pone.0006022.




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2. Social Media Impact: Allgemeines




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Definition




   „Social Media (auch Soziale Medien) bezeichnen digitale
   Medien und Technologien (…), die es Nutzern ermöglichen,
   sich untereinander auszutauschen und mediale Inhalte
   einzeln oder in Gemeinschaft zu gestalten.“


   http://de.wikipedia.org/wiki/Social_Media




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Mögliche Merkmale


   •Inhalte (Texte) werden zusammen/ kollaborativ erstellt

   •Inhalte sind dynamisch und aktuell

   •Inhalte können einfach erstellt, verwaltet, verbreitet werden

   •Interaktivität

   •Bidirektionale Kommunikation

   •Werden meist direkt im Web-Browser genutzt (keine Installation
   eigener Software nötig)




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Kategorisierung


   Klassifikation nach Kaplan & Haenlein

   •Kollektivprojekte (Wikis)
   •Blogs
   •Mikroblogs
   •Soziale Netzwerke
   •Social Bookmarks
   •Content Communities (Videoplattformen)
   •Massively Multiplayer Online Role-Playing Game
   •Soziale virtuelle Welten

   Andreas M. Kaplan & Michael Haenlein (2010). "Users of the world, unite! The challenges and
   opportunities of Social Media". Business Horizons 53(1): 59–68.
   s. auch: http://de.wikipedia.org/wiki/Social_Media




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Annahme



   Social Media

   •ergänzen klassische, von Gatekeepern kontrollierte Medien
   •machen Konsumenten zum Produzenten oder Prosumer (dem
   produzierenden Konsumenten)
   •ermöglichen jedermann Schaffung, Verwertung,
   Kommentierung, Reflexion von Informationen und Ereignissen
   •produzieren (Meta-)Informationen und Daten über deren
   Verbreitung
   •ermöglichen Resonanz-Messungen, Vorhersagen



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Beispiele: Medien



   Reichweitenmessung
   •Kooperation von Twitter mit Marktforschungsinstuten zur
   Erfassung der Reichweite von Medien, Produkten, etc.

   http://www.heise.de/newsticker/meldung/Twitter-und-Nielsen-kooperieren-fuer-soziale-TV-Reichweitenmess




   Blockbuster Vorhersage
   •Häufigkeit, mit der Beschreibungen von Filmen (VOR deren
   Erscheinen) in Wikipedia editiert und gelesen werden oder über
   die Filme getwittert wird, sagt deren Kassenerfolg am
   Premierenwochenende vorher.

   http://www.guardian.co.uk/science/2012/nov/08/wikipedia-buzz-blockbuster-movies-takings


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Beispiele: Wirtschaft



   •63% der in einer Erhebung des Bundesverband Digitale
   Wirtschaft (BVDW) befragten Unternehmen erfassen
   Bewertungen in Social Media zur Marktforschung. Echte
   Nutzerbefragungen führen nur 20% der Unternehmen durch.

   http://www.absatzwirtschaft.de/content/online-marketing/news/mehrheit-der-unternehmen-analysiert-social




   •Twitterfeeds sagen Aktienkurse vorher

   Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). Twitter mood predicts the stock market. Journal of
   Computational Science, 2(1), 1–8. doi:10.1016/j.jocs.2010.12.007




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Beispiele: Politik



   •Obama: Twitter- und Facebook-Kampagne gegen fiskalische
   Klippe

   •Wahlprognosen via Social Media:
   US-Nachrichtendienst Politico und Beratungsdienst Sociagility
   veröffentliche im US-Wahlkampf Prognosen basierend auf
   Twitter-/Facebook-Daten

   •Problem: Gaming




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Beispiele: Politik



   Disput-Index

   •Auswertung der Häufigkeit, mit der von einem umstrittenen
   Wikipedia-Beitrag auf die Wikipedia-Hauptseite eines Landes
   verlinkt wird. Als umstritten gelten Artikel, über deren Inhalt
   mindestens einmal innerhalb der Wikipedia diskutiert wurde.

   •Index korreliert mit der politischen Stabilität eines Landes
   http://www.disputeindex.org



   Apic G, Betts MJ, Russell RB (2011) Content Disputes in Wikipedia Reflect Geopolitical Instability.
   PLoS ONE 6(6): e20902. doi:10.1371/journal.pone.0020902, URL:
   http://www.plosone.org/article/info/doi:10.1371/journal.pone.0020902


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Einschätzung



   Social Media Impact


   Vorteil: Messung ist non-reaktiv (?), on the fly möglich


   Nachteil: Teils unklare Kausalitäten (Self-Fulfilling-Prophecies?),
   Selektivität




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3. AltMetrics




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Prinzip



   Verwertung einer Vielzahl an Nutzungsereignissen wissenschaftlicher
   Informationen aus heterogenen Datenquellen




   http://altmetrics.org/manifesto/
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AltMetrics Services




                                                                    http://impactstory.org/


                                                                    http://sciencecard.org/


                                       http://altmetric.com/demos/plos.html


                                                                    http://readermeter.org




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Befunde




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      Bar-Ilan (2012)

      Positive Korrelation zwischen der Häufigkeit, mit der
      Mendeley-Nutzer Artikel in ihrer individuellen Bibliothek
      verwalten (die sogenannten Mendeley User Counts), sowie
      Zitationen im Web of Science WoS , Scopus und
      GoogleScholar für die zehn am häufigsten zitierten Artikel aus
      dem Journal of the American Society for Information Science
      and Technology (JASIST) (Zeitspanne 2001- 2011).

      Bar-Ilan, J. (2012). JASIST@mendeley. ACM Web Science Conference 2012 Workshop.
      Evanston, IL. Retrieved from http://altmetrics.org/altmetrics12/bar-ilan/




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      Li & Thelwall (2012)

      Positive Korrelation zwischen zwischen Mendeley User Counts
      und Zitationswerten. Basis waren 1.397 Artikel des
      Publikationsjahres 2008 aus den Gebieten Genomik und
      Genetik, die von Experten der Post Publication Review
      Plattform Faculty of 1000 (F1000) ausgewählt wurden.

      Zugrunde lagen Zitationswerte aus dem WoS, Scopus and
      GoogleScholar


      Li, X., & Thelwall, M. (2012). F1000, Mendeley and Traditional Bibliometric Indicators. 17th
      International Conference on Science and Technology Indicators (Vol. 3, pp. 1–11). Retrieved
      from http://2012.sticonference.org/Proceedings/vol2/Li_F1000_541.pdf




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      Li, Thelwall & Giustini (2011)

      Positive Korrelation zwischen Mendeley User Counts und
      Zitation nach dem WoS. Basis: 1.613 in Nature und Science
      im Jahr 2007 publizierte Artikel.

      Li, X., Thelwall, M., & Giustini, D. (2011). Validating online reference managers for scholarly
      impact measurement. Scientometrics, 91(2), 461–471. doi:10.1007/s11192-011-0580-x




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      Shuai, Pepe & Bollen (2012)

      Positive Korrelation zwischen Twitter Mentions und Zitationen
      nach GoogleScholar

      Basis: wissenschaftliche Dokumente, die als Preprints
      zwischen Oktober 2010 und Mai 2011 auf dem Open Access
      Repository arXiv publiziert wurden.


      Shuai, X., Pepe, A., & Bollen, J. (2012). How the Scientific Community Reacts to Newly
      Submitted Preprints: Article Downloads, Twitter Mentions, and Citations. (C. A. Ouzounis,
      Ed.)PLoS ONE, 7(11), e47523. Digital Libraries; Physics and Society.
      doi:10.1371/journal.pone.0047523




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      Eysenbach (2011)

      Positive Korrelation Korrelation zwischen Twitter Mentions
      und Zitationen für Artikel des Journal of Medical Internet
      Research JMIR .

      Die Korrelation von Twitter Mentions zu GoogleScholar
      Zitationen war ausgeprägter als die zu Scopus Zitationen.


      Eysenbach, G. (2011). Can Tweets Predict Citations? Metrics of Social Impact Based on
      Twitter and Correlation with Traditional Metrics of Scientific Impact. Journal of Medical
      Internet Research, 13(4). doi:10.2196/jmir.2012




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Grenzen




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Grenzen?



   •Manipulierbarkeit/Gaming

   •Matthäus-Effekte

   •Dokument- und Autorenidentifikation


   … vergleichbar den Zitationsmetriken




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Grenzen?



   •Geben AltMetrics wissenschaftliche Relevanz, Bedeutung, Wirkung
   (Impact), Qualität oder die Stärke einer anderen Eigenschaft wieder?


   (analog zitations- oder nutzungsdatenbasierter Metriken)

   •Selektivität, Eysenbach 2011

   •Dienste sind derzeit (größtenteils) experimentell




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Messtheoretische Überlegungen



   Die meisten Befunde belegen Korrelationen zwischen
   Zitationsdaten und AltMetrics-Werten:

   Messen AltMetrics die gleiche Eigenschaftsdimension wie
   Zitationen?

   Falls ja: Was gewinnen wir mit AltMetrics?

   •Eine Validierung der Zitationswerte?
   •Einen Prädiktor der Zitationswerte?
   •Einen offenen Datenpool, der uns kostenlos gleiche
   Informationen wie kostenpflichtige Zitationsdatenbanken
   liefert?



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Messtheoretische Überlegungen



   Das Konstrukt Impact ist weder bei zitationsbasierten
   Verfahren noch bei AltMetrics methodisch beschrieben.

   •Möglicherweise ist nicht wissenschaftliche Wirkung (oder
   Impact) als Ursache (oder unabhängige Variable)
   ausschlaggebend für Zitationswerte und AltMetrics Scores.

   •Möglicherweise werden Korrelationen durch Interdependenzen
   wie Selektionsprozesse produziert und stellen empirische
   Artefakte dar.




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4. Ein Fazit




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Wertvoll?



   „altmetrics are booming and they are starting to be seen as
   alternatives to more conventional citation measures. Metrics on the
   number of readers, tags used, bookmarks, comments and threads,
   blogging, tweets, etc. are starting to be suggested as new tools to
   assess the impact and influence that researchers have over their
   colleagues and society-at-large. “


   Wouters, P., & Costas, R. (2012). Users , narcissism and control - tracking the impact of scholarly
   publications in the 21 st century. Retrieved from
   http://www.surffoundation.nl/nl/publicaties/Documents/Users narcissism and control.pdf




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Wertvoll?



   Altmetrics sind

   •offen bezüglich Schnittstellen & Inhalt
   •beschreiben nicht nur den Impact kanonisierter wissenschaftlicher
   Publikationen wie Zeitschriftenartikel oder Monographien

   erfassen den Impact
   •dynamischer, interaktiver Informationen, etwa in
   Wissenschaftsblogs,
   •von nicht-textuellen Objekten (Forschungsdaten und -software)




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Das Messen des leicht Meßbaren …




   Es „handelt sich bei der Szientometrie um eine eigentümlich
   theorielose, offensichtlich von der Illusion des Induktivismus
   befallene Diziplin (d.h. es dominiert die
   wissenschaftstheoretische Grundüberzeugung, man könne oder
   solle auf Theorien verzichten und durch reines Sammeln von
   Daten zu wissenschaftlichen Erkenntnissen gelangen).“




   Fröhlich, G. (1999). Das Messen des leicht Meßbaren : Output-Indikatoren, Impact-Maße:
   Artefakte der Szientometrie? In J. Becker & W. Göhring (Eds.), Kommunikation statt Markt : Zu
   einer alternativen Theorie der Informationsgesellschaft (pp. 27–38). GMD- Forschungszentrum
   Informationstechnik GmbH. Retrieved from http://eprints.rclis.org/9115/



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Das Messen des leicht Meßbaren …




   „Diese grob skizzierte Infragestellung der gängigen Praxis der
   ‚evaluativen Szientometrie‘ soll nicht als Frontalangriff gegen
   die quantitative Erforschung der Wissenschaft mißverstanden
   werden, sondern als Plädoyer für eine wissenschaftstheoretisch
   aufgeklärte und sozialwissenschaftlich geläuterte
   Szientometrie“.




   Fröhlich, G. (1999). Das Messen des leicht Meßbaren : Output-Indikatoren, Impact-Maße:
   Artefakte der Szientometrie? In J. Becker & W. Göhring (Eds.), Kommunikation statt Markt : Zu
   einer alternativen Theorie der Informationsgesellschaft (pp. 27–38). GMD- Forschungszentrum
   Informationstechnik GmbH. Retrieved from http://eprints.rclis.org/9115/



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Slide: Martin Fenner, PLoS




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              Gebäude B1 1, Zi. 9.08,
              D-66123 Saarbrücken
              Telefon: 0049 681 302-2798
              u.herb@sulb.uni-saarland.de




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Social Media Impact: Resonanz und Wirkung in sozialen Medien. Anwendungsbeispiele und Befunde aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik.

  • 1. Social Media Impact: Resonanz und Wirkung in sozialen Medien Anwendungsbeispiele und Befunde aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 2. Übersicht •Impact Alternativen •Social Media Impact: Allgemeines •AltMetrics •Ein Fazit Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 3. 1. Impact Alternativen Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 4. Zitationsbasierte Alternativen Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 5. Zitationsbasierte Alternativen SCImago Journal Rank (SJR) http://www.scimagojr.com/ Eigenfactor http://eigenfactor.org/ Source-Normalized Impact per Paper (SNIP) http://www.journalindicators.com/ GoogleScholar http://scholar.google.com The evolution of journal assessment. (2010). Elsevier. Retrieved from http://www.info.sciverse.com/documents/files/scopus-training/resourcelibrary/pdf/whitepaper9_com.pdf Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 6. Nutzungsdatenbasierte Alternativen Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 7. Alternative: Nutzungsdaten •Messung absoluter Nutzungshäufigkeiten, ggf. Prädiktor von Zitationshäufigkeiten Brody, T., Harnad, S., & Carr, L. (2005). Earlier Web Usage Statistics as Predictors of Later Citation Impact. Journal of the American Association for Information Science and Technology, 57(8), 1060–1072. Retrieved from http://eprints.ecs.soton.ac.uk/10713/ •Analyse von Zitations- und/oder Dokumentnutzungsmustern Bollen, J., Van De Sompel, H., Hagberg, A., & Chute, R. (2009). A principal component analysis of 39 scientific impact measures. PloS one, 4(6), e6022. doi:10.1371/journal.pone.0006022 Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 8. Alternative nutzungsdatenbasierte Metriken MESUR: MEtrics from Scholarly Usage of Resources, http://www.mesur.org/MESUR.html •Messung der Nutzungshäufigkeit und -struktur zur Ermittlung szientometrischer Kennziffern •Rankings auf Basis von Kontextinformationen und Verwandschaftsbeziehungen zwischen Dokumenten, ermittelt über Nutzung/ Zitation •Technik: Soziale Netzwerkanalyse, automatisiertes Verfahren Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 9. Bollen, J., Van de Sompel, H., Hagberg, A., Bettencourt, L., Chute, R., Rodriguez, M. A., & Balakireva, L. (2009). Clickstream data yields high-resolution maps of science. PloS one, 4(3), e4803. doi:10.1371/journal.pone.0004803 Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 10. Alternative nutzungsdatenbasierte Metriken „Our results indicate that the notion of scientific impact is a multi-dimensional construct that can not be adequately measured by any single indicator, although some measures are more suitable than others. The commonly used citation Impact Factor is not positioned at the core of this construct, but at its periphery, and should thus be used with caution.“ … „Usage-based measures such as Usage Closeness centrality may in fact be better ‚consensus‘ measures.“ Bollen, J.; Van De Sompel, H.; Hagberg, A.; Chute, R.: A principal component analysis of 39 scientific impact measures. In: PloS one 4 (2009a), Issue 6, e6022. DOI: 10.1371/journal.pone.0006022. Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 11. 2. Social Media Impact: Allgemeines Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 12. Definition „Social Media (auch Soziale Medien) bezeichnen digitale Medien und Technologien (…), die es Nutzern ermöglichen, sich untereinander auszutauschen und mediale Inhalte einzeln oder in Gemeinschaft zu gestalten.“ http://de.wikipedia.org/wiki/Social_Media Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 13. Mögliche Merkmale •Inhalte (Texte) werden zusammen/ kollaborativ erstellt •Inhalte sind dynamisch und aktuell •Inhalte können einfach erstellt, verwaltet, verbreitet werden •Interaktivität •Bidirektionale Kommunikation •Werden meist direkt im Web-Browser genutzt (keine Installation eigener Software nötig) Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 14. Kategorisierung Klassifikation nach Kaplan & Haenlein •Kollektivprojekte (Wikis) •Blogs •Mikroblogs •Soziale Netzwerke •Social Bookmarks •Content Communities (Videoplattformen) •Massively Multiplayer Online Role-Playing Game •Soziale virtuelle Welten Andreas M. Kaplan & Michael Haenlein (2010). "Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media". Business Horizons 53(1): 59–68. s. auch: http://de.wikipedia.org/wiki/Social_Media Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 15. Annahme Social Media •ergänzen klassische, von Gatekeepern kontrollierte Medien •machen Konsumenten zum Produzenten oder Prosumer (dem produzierenden Konsumenten) •ermöglichen jedermann Schaffung, Verwertung, Kommentierung, Reflexion von Informationen und Ereignissen •produzieren (Meta-)Informationen und Daten über deren Verbreitung •ermöglichen Resonanz-Messungen, Vorhersagen Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 16. Beispiele: Medien Reichweitenmessung •Kooperation von Twitter mit Marktforschungsinstuten zur Erfassung der Reichweite von Medien, Produkten, etc. http://www.heise.de/newsticker/meldung/Twitter-und-Nielsen-kooperieren-fuer-soziale-TV-Reichweitenmess Blockbuster Vorhersage •Häufigkeit, mit der Beschreibungen von Filmen (VOR deren Erscheinen) in Wikipedia editiert und gelesen werden oder über die Filme getwittert wird, sagt deren Kassenerfolg am Premierenwochenende vorher. http://www.guardian.co.uk/science/2012/nov/08/wikipedia-buzz-blockbuster-movies-takings Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 17. Beispiele: Wirtschaft •63% der in einer Erhebung des Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) befragten Unternehmen erfassen Bewertungen in Social Media zur Marktforschung. Echte Nutzerbefragungen führen nur 20% der Unternehmen durch. http://www.absatzwirtschaft.de/content/online-marketing/news/mehrheit-der-unternehmen-analysiert-social •Twitterfeeds sagen Aktienkurse vorher Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2(1), 1–8. doi:10.1016/j.jocs.2010.12.007 Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 18. Beispiele: Politik •Obama: Twitter- und Facebook-Kampagne gegen fiskalische Klippe •Wahlprognosen via Social Media: US-Nachrichtendienst Politico und Beratungsdienst Sociagility veröffentliche im US-Wahlkampf Prognosen basierend auf Twitter-/Facebook-Daten •Problem: Gaming Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 19. Beispiele: Politik Disput-Index •Auswertung der Häufigkeit, mit der von einem umstrittenen Wikipedia-Beitrag auf die Wikipedia-Hauptseite eines Landes verlinkt wird. Als umstritten gelten Artikel, über deren Inhalt mindestens einmal innerhalb der Wikipedia diskutiert wurde. •Index korreliert mit der politischen Stabilität eines Landes http://www.disputeindex.org Apic G, Betts MJ, Russell RB (2011) Content Disputes in Wikipedia Reflect Geopolitical Instability. PLoS ONE 6(6): e20902. doi:10.1371/journal.pone.0020902, URL: http://www.plosone.org/article/info/doi:10.1371/journal.pone.0020902 Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 20. Einschätzung Social Media Impact Vorteil: Messung ist non-reaktiv (?), on the fly möglich Nachteil: Teils unklare Kausalitäten (Self-Fulfilling-Prophecies?), Selektivität Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 21. 3. AltMetrics Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 22. Prinzip Verwertung einer Vielzahl an Nutzungsereignissen wissenschaftlicher Informationen aus heterogenen Datenquellen http://altmetrics.org/manifesto/ Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 23. AltMetrics Services http://impactstory.org/ http://sciencecard.org/ http://altmetric.com/demos/plos.html http://readermeter.org Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 24. Befunde Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 25. Altmetrics Services Befunde Bar-Ilan (2012) Positive Korrelation zwischen der Häufigkeit, mit der Mendeley-Nutzer Artikel in ihrer individuellen Bibliothek verwalten (die sogenannten Mendeley User Counts), sowie Zitationen im Web of Science WoS , Scopus und GoogleScholar für die zehn am häufigsten zitierten Artikel aus dem Journal of the American Society for Information Science and Technology (JASIST) (Zeitspanne 2001- 2011). Bar-Ilan, J. (2012). JASIST@mendeley. ACM Web Science Conference 2012 Workshop. Evanston, IL. Retrieved from http://altmetrics.org/altmetrics12/bar-ilan/ Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 26. Altmetrics Services Befunde Li & Thelwall (2012) Positive Korrelation zwischen zwischen Mendeley User Counts und Zitationswerten. Basis waren 1.397 Artikel des Publikationsjahres 2008 aus den Gebieten Genomik und Genetik, die von Experten der Post Publication Review Plattform Faculty of 1000 (F1000) ausgewählt wurden. Zugrunde lagen Zitationswerte aus dem WoS, Scopus and GoogleScholar Li, X., & Thelwall, M. (2012). F1000, Mendeley and Traditional Bibliometric Indicators. 17th International Conference on Science and Technology Indicators (Vol. 3, pp. 1–11). Retrieved from http://2012.sticonference.org/Proceedings/vol2/Li_F1000_541.pdf Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 27. Altmetrics Services Befunde Li, Thelwall & Giustini (2011) Positive Korrelation zwischen Mendeley User Counts und Zitation nach dem WoS. Basis: 1.613 in Nature und Science im Jahr 2007 publizierte Artikel. Li, X., Thelwall, M., & Giustini, D. (2011). Validating online reference managers for scholarly impact measurement. Scientometrics, 91(2), 461–471. doi:10.1007/s11192-011-0580-x Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 28. Altmetrics Services Befunde Shuai, Pepe & Bollen (2012) Positive Korrelation zwischen Twitter Mentions und Zitationen nach GoogleScholar Basis: wissenschaftliche Dokumente, die als Preprints zwischen Oktober 2010 und Mai 2011 auf dem Open Access Repository arXiv publiziert wurden. Shuai, X., Pepe, A., & Bollen, J. (2012). How the Scientific Community Reacts to Newly Submitted Preprints: Article Downloads, Twitter Mentions, and Citations. (C. A. Ouzounis, Ed.)PLoS ONE, 7(11), e47523. Digital Libraries; Physics and Society. doi:10.1371/journal.pone.0047523 Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 29. Altmetrics Services Befunde Eysenbach (2011) Positive Korrelation Korrelation zwischen Twitter Mentions und Zitationen für Artikel des Journal of Medical Internet Research JMIR . Die Korrelation von Twitter Mentions zu GoogleScholar Zitationen war ausgeprägter als die zu Scopus Zitationen. Eysenbach, G. (2011). Can Tweets Predict Citations? Metrics of Social Impact Based on Twitter and Correlation with Traditional Metrics of Scientific Impact. Journal of Medical Internet Research, 13(4). doi:10.2196/jmir.2012 Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 30. Grenzen Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 31. Grenzen? •Manipulierbarkeit/Gaming •Matthäus-Effekte •Dokument- und Autorenidentifikation … vergleichbar den Zitationsmetriken Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 32. Grenzen? •Geben AltMetrics wissenschaftliche Relevanz, Bedeutung, Wirkung (Impact), Qualität oder die Stärke einer anderen Eigenschaft wieder? (analog zitations- oder nutzungsdatenbasierter Metriken) •Selektivität, Eysenbach 2011 •Dienste sind derzeit (größtenteils) experimentell Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 33. Messtheoretische Überlegungen Die meisten Befunde belegen Korrelationen zwischen Zitationsdaten und AltMetrics-Werten: Messen AltMetrics die gleiche Eigenschaftsdimension wie Zitationen? Falls ja: Was gewinnen wir mit AltMetrics? •Eine Validierung der Zitationswerte? •Einen Prädiktor der Zitationswerte? •Einen offenen Datenpool, der uns kostenlos gleiche Informationen wie kostenpflichtige Zitationsdatenbanken liefert? Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 34. Messtheoretische Überlegungen Das Konstrukt Impact ist weder bei zitationsbasierten Verfahren noch bei AltMetrics methodisch beschrieben. •Möglicherweise ist nicht wissenschaftliche Wirkung (oder Impact) als Ursache (oder unabhängige Variable) ausschlaggebend für Zitationswerte und AltMetrics Scores. •Möglicherweise werden Korrelationen durch Interdependenzen wie Selektionsprozesse produziert und stellen empirische Artefakte dar. Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 35. 4. Ein Fazit Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 36. Wertvoll? „altmetrics are booming and they are starting to be seen as alternatives to more conventional citation measures. Metrics on the number of readers, tags used, bookmarks, comments and threads, blogging, tweets, etc. are starting to be suggested as new tools to assess the impact and influence that researchers have over their colleagues and society-at-large. “ Wouters, P., & Costas, R. (2012). Users , narcissism and control - tracking the impact of scholarly publications in the 21 st century. Retrieved from http://www.surffoundation.nl/nl/publicaties/Documents/Users narcissism and control.pdf Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 37. Wertvoll? Altmetrics sind •offen bezüglich Schnittstellen & Inhalt •beschreiben nicht nur den Impact kanonisierter wissenschaftlicher Publikationen wie Zeitschriftenartikel oder Monographien erfassen den Impact •dynamischer, interaktiver Informationen, etwa in Wissenschaftsblogs, •von nicht-textuellen Objekten (Forschungsdaten und -software) Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 38. Das Messen des leicht Meßbaren … Es „handelt sich bei der Szientometrie um eine eigentümlich theorielose, offensichtlich von der Illusion des Induktivismus befallene Diziplin (d.h. es dominiert die wissenschaftstheoretische Grundüberzeugung, man könne oder solle auf Theorien verzichten und durch reines Sammeln von Daten zu wissenschaftlichen Erkenntnissen gelangen).“ Fröhlich, G. (1999). Das Messen des leicht Meßbaren : Output-Indikatoren, Impact-Maße: Artefakte der Szientometrie? In J. Becker & W. Göhring (Eds.), Kommunikation statt Markt : Zu einer alternativen Theorie der Informationsgesellschaft (pp. 27–38). GMD- Forschungszentrum Informationstechnik GmbH. Retrieved from http://eprints.rclis.org/9115/ Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 39. Das Messen des leicht Meßbaren … „Diese grob skizzierte Infragestellung der gängigen Praxis der ‚evaluativen Szientometrie‘ soll nicht als Frontalangriff gegen die quantitative Erforschung der Wissenschaft mißverstanden werden, sondern als Plädoyer für eine wissenschaftstheoretisch aufgeklärte und sozialwissenschaftlich geläuterte Szientometrie“. Fröhlich, G. (1999). Das Messen des leicht Meßbaren : Output-Indikatoren, Impact-Maße: Artefakte der Szientometrie? In J. Becker & W. Göhring (Eds.), Kommunikation statt Markt : Zu einer alternativen Theorie der Informationsgesellschaft (pp. 27–38). GMD- Forschungszentrum Informationstechnik GmbH. Retrieved from http://eprints.rclis.org/9115/ Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek
  • 40. Slide: Martin Fenner, PLoS Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek Slide: Martin Fenner, PLoS
  • 41. Slide: Martin Fenner, PLoS Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek Slide: Martin Fenner, PLoS
  • 42. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Ulrich Herb Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek Gebäude B1 1, Zi. 9.08, D-66123 Saarbrücken Telefon: 0049 681 302-2798 u.herb@sulb.uni-saarland.de Ulrich Herb Johannes Kepler Universität JKU Linz 17.04.2013 Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek