Forschungsprojekte sind insbesondere in den Naturwissenschaften und Life Sciences in den letzten Jahren 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 angewachsen¹. Gegenwärtig weist ZORA über 178’000 Publikationen mit rund 887’000 Personennamen nach.

Zusammenarbeiten der UZH-Forscher*innen können Sie direkt in ZORA erkunden, indem Sie unter Autoren & Herausgeber einen Namen suchen und danach auf den Link “Koautorinnen” 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 in einer Gruppe tragen die gleiche Farbe und sind auf einem Balken angeordnet
• Wichtige (Ko-)Autor*innen sind erkennbar an der Grösse des Punktes, proportional zur Anzahl ihrer Publikationen
• Verbindungslinien zeigen die Zusammenarbeiten an. Um ein unübersichtliches Diagramm zu vermeiden, 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).

Zusammenarbeiten von Michel Rickhaus

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), bessere 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 (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 Zusammenarbeitsindex 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 der 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.

¹Diese Durchschnittszahlen sind sogar zu tief, weil in ZORA aus redaktionellen Gründen die Maximalzahl der Namen in Artikeln auf 30 beschränkt wird.

²Hierarchical Edge Bundles: Visualization of Adjacency Relations in Hierarchical Data

D. Holten, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 12(5)(2006), 741, doi: 10.1109/TVCG.2006.147