CfP von Libreas: Big Scholarly Data

Die Redaktion der Zeitschrift LIBREAS. Library Ideas hat gerade den Call for Papers zum Thema "Big Scholarly Data – Große Datenmengen über wissenschaftliche Informationsprozesse" veröffentlicht:

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”?

Die Einreichfrist ist der 31. März 2022.