Netzwerk von Co-Autorinnen und Co-Autoren

Netzwerke von Ko-Autor*innen an der UZH

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Wissenschaftler*innen der Universität Zürich betreiben ihre Forschung zunehmend kollaborativ und länderübergreifend. Dies findet seinen Ausdruck in weitgespannten Autor*innennetzwerken. Im Repositorium ZORA sind diese dank eindrücklicher Visualisierungsmöglichkeiten sicht- und erkundbar.

In den letzten Jahren sind Forschungsprojekte insbesondere in den Naturwissenschaften und Life Sciences derart komplex geworden, dass sie die Zusammenarbeit über mehrere, oft grosse und international verteilte Teams erfordern. Entsprechend drückt sich dies in den Autorenzahlen der Publikationen aus.

Während die durchschnittliche Anzahl an Autor*innen für wissenschaftliche Artikel der UZH in ZORA im Jahr 2012 noch bei 5,5 Personen/Artikel lag, ist der Durchschnitt 10 Jahre später bereits auf 7,5 Personen/Artikel angewachsen.1 Gegenwärtig weist ZORA über 178 000 Publikationen mit rund 887 000 Personennamen nach.


Autor*innen-Netzwerke in ZORA erkunden

Zusammenarbeiten der UZH-Forscher*innen können Sie direkt in ZORA erkunden, indem Sie unter Autoren & Herausgeber einen Namen suchen und danach auf den Link «Koautor*innen» klicken, oder in einer Detailansicht eines Artikels unter «Autoren, Institutionen, Netzwerke» einen Namen wählen.

Das dann dargestellte Diagramm (siehe Bild oder Beispiel direkt hier) zeigt folgende Zusammenhänge:

  • Autor*innen, mit denen die gesuchte Person eine bestimmte Anzahl gemeinsame Publikationen veröffentlicht hat, bilden jeweils eine Gruppe. Sie sind auf einem Balken angeordnet und tragen die gleiche Farbe.
  • Wichtige (Ko-)Autor*innen sind erkennbar an der Grösse des Punktes, proportional zur Anzahl ihrer Publikationen.
  • Verbindungslinien zeigen die Zusammenarbeiten an. Für die Übersichtlichkeit werden innerhalb einer Gruppe nicht alle paarweisen Zusammenarbeiten angezeigt, sondern nur benachbarte. Die Dicke der Linie ist ein Mass für die Anzahl der gemeinsamen Publikationen des gewählten Autors oder der gewählten Autorin mit einer Gruppe.
  • Eine Analyse ergänzt das Diagramm mit Angaben zur Gesamt- und Durchschnittszahl der Koautor*innen, Gruppenzahl und -grösse und weiteren Kenngrössen.


Das Diagramm ist interaktiv und kann mit der Maus exploriert werden (Zoomen, Drehen, Verschieben, Mouse-Hover, Klick auf Name).

Das kreisförmig dargestellte Autorennetzwerk von Michel Rickhaus zeigt die Verbindungen von 23 Forscher*innen, die in unterschiedlichen Konstellationen an sieben Publikationen zusammengearbeitet haben.
Zusammenarbeiten von Michel Rickhaus


ORCID iD als Vernetzungsmittel

Ein wichtiges Hilfsmittel bei der Zusammenführung unterschiedlicher Namenschreibweisen eines Autors oder einer Autorin ist die ORCID iD. Für Forschende bringt die Verwendung der ORCID iD viele Vorteile: Höhere Sichtbarkeit der eigenen Publikationsleistung, eindeutige Zuordnung der Urheberschaft (auch in Kollaborationen), mehr Vernetzung im wissenschaftlichen Publikationswesen und einfacherer Datenaustausch zwischen Systemen.

Rund 1500 UZH-Angehörige haben deshalb bereits ihre ORCID iD mit ZORA verknüpft und mit der ORCID iD ihre Publikationen markiert (siehe Anleitung der Universitätsbibliothek). Aus den Publikationsdaten in ZORA erkennen wir dafür Potenzial für mehrere hundert weitere UZH-Angehörige.


Hintergrund zur Technologie

Die bereits 2016 in ZORA eingeführten Visualisierungen der Autorenzusammenarbeiten (ZI-Blog) wurden durch eine leistungsfähigere Technologie abgelöst. Sie bauen neu auf einer Kombination der Suchmaschine Elasticsearch mit der Visualisierungssprache Vega auf. Elasticsearch wird bereits erfolgreich in der ZORA-Suche (ZI-Blog) und für den Open Access Monitor der UZH (ZI-Blog) eingesetzt.

Für die Visualisierungen wurden mit Elasticsearch ein Namenindex mit rund 279 000 eindeutigen Namenzuordnungen und ein Zusammenarbeits-Index mit rund 173 000 Gruppen von Personennamen erstellt. Beim Hinzufügen einer Publikation zu ZORA werden diese Indexe automatisch nachgeführt.

Vega ist eine deklarative Sprache für Visualisierungdesigns, die am Stanford Visualization Lab und an der University of Washington entwickelt worden ist. Weil sie die interaktive Visualisierung von JSON Daten für den Entwickler und Anwender stark vereinfacht, wird sie u. a. auch in Wikipedia und vielen Drittanwendungen für interaktive Diagramme eingesetzt.

Die Kombination von Vega und Elasticsearch ermöglicht in ZORA eine performante Anwendung über einen grossen Datenbestand: Abfrage, Aufbereitung der Daten und Rendern der skalierbaren Vektor-Graphik erfolgen in Sekundenbruchteilen. Für die Darstellung des Netzwerks der Zusammenarbeiten wird der sog. Edge-Bundling Algorithmus2 verwendet.


Anmerkungen

  1. Diese Durchschnittszahlen sind sogar zu tief, weil aus redaktionellen Gründen die Maximalzahl der Namen auf 30 beschränkt wird.
  2. D. Holten, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 12 (5) (2006), 741, https://doi.org/10.1109/TVCG.2006.147.

Martin Brändle, Zentrale Informatik & Open Science Services UB