[InetBib] CfP LIBREAS #41: Big Scholarly Data – Große Datenmengen über wissenschaftliche Informationsprozesse

["Karsten.Schuldt--- via InetBib" <inetbib@xxxxxxxxxx>]

Werte Kolleg*innen,

gerne schicke ich Ihnen den Call for Paper für die #41 der LIBREAS. Library 
Ideas weiter und würde mich freuen, wenn Sie zu dieser Ausgabe Beiträge 
einreichen. (Sie finden den gesamten CfP, inklusive englischer Version, im 
LIBREAS-Blog 
https://libreas.wordpress.com/2021/11/03/cfp-41-big-scholarly-data-grose-datenmengen-uber-wissenschaftliche-informationsprozesse/)

m.f.G.
Karsten Schuldt


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*Big Scholarly Data – Große Datenmengen über wissenschaftliche 
Informationsprozesse*

Am 4. Mai 2021 verkündete Microsoft Research, eine Forschungsabteilung von 
Microsoft, das Ende von Microsoft Academics Services, ihrer Suchmaschine für 
wissenschaftliche Literatur. Sie wurde gegründet, um, nach eigener Aussage, der 
Forschung den Zugriff auf große Datenmengen über wissenschaftliche Literatur 
und deren automatisierte Nachnutzung zu ermöglichen. Nun möchte sich Microsoft 
Research anderen Geschäftsfeldern widmen und verweist auf eine Vielzahl an 
Alternativen wie Crossref, Semantic Scholar oder Dimensions. 

“We remain confident in open and community-driven alternatives to MAS and are 
pleased to see the recent momentum across the academic ecosystem.”

Dem Echo auf diese Entscheidung nach zu urteilen, sind nicht alle ebenso von 
diesem Schritt überzeugt. Insbesondere der Service, der die Datengrundlage als 
Graph technisch verfügbar machte, wurde in den letzten Jahren sowohl in der 
Forschung, etwa in der quantitativen Wissenschaftsforschung, als auch durch 
Discovery- und Analysedienste breit nachgenutzt. Forschende, die ihre Arbeit 
darauf ausgerichtet haben, sehen nun vor allem, dass ihnen ihr Bezugspunkt 
aufgrund einer Unternehmungsentscheidung mit knapper Frist verloren geht.

Wir möchten das Ende der Microsoft Academics Services zum Anlass nehmen, über 
den Stand und Perspektiven von so genannten Big Scholarly Data an Bibliotheken 
und weiteren Informationseinrichtungen zu reflektieren. Mit Big Scholarly Data 
sind Metadaten über das Gesamtaufkommen wissenschaftlicher Aktivität und ihrer 
Informationsprozesse gemeint. Sie umfassen bibliographische Informationen, 
Angaben über Autor*innenschaften oder Zitationsdaten und die Inhalte 
wissenschaftlicher Publikationen selbst. 

In praktischer Hinsicht fragen wir nach der gegenwärtigen Rolle von Big 
Scholarly Data bei der Weiterentwicklung von Informationsangeboten und 
Dienstleistungen. Welche Angebote werden wie eingesetzt und wie gelingt die 
Auswertung großer Datenmengen sowohl technisch als auch 
inhaltlich-organisatorisch? Wo an welchen Einrichtungen wird Big Scholarly Data 
angewandt und welche Kompetenzen bedarf es? Welche Fragestellungen lassen sich 
mit Rückgriff auf Big Scholarly Data wie beantworten? 

Neben dem Bekanntmachen und Teilen praktischer Erfahrungen möchten wir Big 
Scholarly Data verstärkt als sozio-kulturelles Phänomen verstehen. Was bedeutet 
die Abhängigkeit von wenigen Anbietern, deren Daten in Informations- und 
Monitoringangeboten breit nachgenutzt werden? Entsteht eine Pfadabhängigkeit, 
die dazu führt, dass unterrepräsentierte Publikationspraxen noch stärker 
marginalisiert werden? Welchen Einfluss spielen Indexierungs- und 
Typologisierungsentscheidungen der Anbieter bei der Analyse von 
wissenschaftlichen Informationsressourcen im erweiterten Kontext des 
Wissenschaftsmanagements, etwa bei der Planung der Transformation des 
Zeitschriftenetats einer Bibliothek ins Open Access? Ist Big Scholarly Data die 
Lösung oder der Katalysator der gegenwärtigen “Auffindbarkeitskrise”?

Einreichungsschluss ist der 31. März 2022.

Ihre / eure Redaktion LIBREAS. Library Ideas
(Aarhus, Berlin, Hannover, Lausanne, München)