Verbesserung von Überlagerungskarten der Wissenschaft: Kombination von Überblick und Details

Core Concepts

Durch die Verwendung einer hierarchischen Klassifizierung von Publikationen kann eine interaktive Visualisierung erstellt werden, die sowohl einen Überblick als auch detaillierte Informationen über die Struktur der Forschung bietet.

Abstract

Die Studie beschreibt die Erstellung einer hierarchischen Klassifizierung von etwa 17 Millionen Publikationen aus PubMed, die als Grundlage für eine interaktive Visualisierung dient. Die Klassifizierung umfasst vier Ebenen: Disziplinen, Spezialgebiete, Themen und einzelne Publikationen.
Die Visualisierung zeigt die hierarchische Struktur der Klassifizierung, indem sowohl Disziplinen als auch die darunter liegenden Spezialgebiete dargestellt werden. Durch Zoomen und Klicken auf Knoten können Nutzer von einem Überblick über die Forschungslandschaft bis hin zu Details über einzelne Themen und Publikationen navigieren.
Um die Nützlichkeit der Visualisierung zu demonstrieren, werden zwei Anwendungsfälle präsentiert:

Die Entwicklung des Open-Access-Publizierens in der Biomedizin über drei Zeiträume.
Die Analyse der Forschung zu Coronavirus/Covid-19 und ihrer historischen Wurzeln.

Die Studie diskutiert Vor- und Nachteile des verwendeten Ansatzes zur Klassifizierung und Visualisierung sowie mögliche Verbesserungen für zukünftige Arbeiten.

Stats

Etwa 17 Millionen Publikationen aus PubMed von 1995 bis heute wurden analysiert.
Die Klassifizierung umfasst 169 Disziplinen, 2.139 Spezialgebiete und 60.650 Themen.
Der Anteil an Open-Access-Publikationen reichte in den untersuchten Zeiträumen von etwa 20-60% auf Disziplinebene.
Die Covid-19/SARS-CoV-2-Forschung umfasste 2018-2020 etwa 30.000 Publikationen mit einem Open-Access-Anteil von 89,5%.

Quotes

Keine relevanten wörtlichen Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

Improving overlay maps of science

by Pete... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2110.07917.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Visualisierung um zusätzliche Funktionen wie Filteroptionen oder Suchfunktionen erweitert werden, um die Nutzbarkeit weiter zu verbessern?

Um die Nutzbarkeit der Visualisierung weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Funktionen wie Filteroptionen und Suchfunktionen implementiert werden. Filteroptionen könnten es den Nutzern ermöglichen, bestimmte Kategorien oder Cluster basierend auf verschiedenen Kriterien auszuwählen, wie beispielsweise nach Veröffentlichungsjahr, Autoren, Stichwörtern oder Forschungsbereichen. Dies würde es den Nutzern erleichtern, gezielt nach bestimmten Informationen zu suchen und die Visualisierung an ihre Bedürfnisse anzupassen.
Eine Suchfunktion könnte es den Nutzern ermöglichen, gezielt nach bestimmten Begriffen oder Themen innerhalb der Visualisierung zu suchen. Dies würde die Navigation erleichtern und es den Nutzern ermöglichen, schnell relevante Informationen zu finden. Darüber hinaus könnten interaktive Elemente wie Tooltips oder Pop-ups hinzugefügt werden, um zusätzliche Details zu bestimmten Clustern oder Knoten anzuzeigen, wenn der Benutzer mit der Maus darüber fährt.
Durch die Implementierung dieser zusätzlichen Funktionen könnte die Visualisierung benutzerfreundlicher und interaktiver gestaltet werden, was die Nutzbarkeit und den Mehrwert für die Benutzer weiter verbessern würde.

Wie könnte die Verwendung anderer Ähnlichkeitsmaße wie bibliographische Kopplung oder Ko-Zitationen anstelle von direkten Zitationen auf die Struktur und Interpretation der Klassifizierung Auswirkungen haben?

Die Verwendung anderer Ähnlichkeitsmaße wie bibliographische Kopplung oder Ko-Zitationen anstelle von direkten Zitationen könnte signifikante Auswirkungen auf die Struktur und Interpretation der Klassifizierung haben. Bibliographische Kopplung bezieht sich auf die gemeinsame Zitierung von zwei Dokumenten durch ein drittes Dokument, während Ko-Zitationen darauf hinweisen, dass zwei Dokumente von einem anderen Dokument gemeinsam zitiert werden.
Die Wahl des Ähnlichkeitsmaßes beeinflusst, wie Cluster gebildet werden und wie die Beziehungen zwischen verschiedenen Forschungsbereichen dargestellt werden. Bibliographische Kopplung könnte dazu führen, dass eng miteinander verbundene Forschungsbereiche oder Themen in denselben Clustern gruppiert werden, während Ko-Zitationen dazu führen könnten, dass Themen mit häufigen gemeinsamen Zitierungen zusammengefasst werden.
Die Interpretation der Klassifizierung könnte sich ebenfalls ändern, da verschiedene Ähnlichkeitsmaße unterschiedliche Aspekte der Beziehungen zwischen Publikationen erfassen. Bibliographische Kopplung könnte beispielsweise die strukturelle Ähnlichkeit zwischen Forschungsbereichen betonen, während Ko-Zitationen auf inhaltliche Ähnlichkeiten hinweisen könnten.
Es ist wichtig, das geeignete Ähnlichkeitsmaß basierend auf den spezifischen Anforderungen der Analyse und der gewünschten Interpretation der Daten auszuwählen, da dies die Struktur und Interpretation der Klassifizierung maßgeblich beeinflussen kann.

Wie könnte die Visualisierung über den biomedizinischen Bereich hinaus auf andere Disziplinen ausgeweitet werden, um ein umfassenderes Bild der Wissenschaftslandschaft zu erhalten?

Um die Visualisierung über den biomedizinischen Bereich hinaus auf andere Disziplinen auszuweiten und ein umfassenderes Bild der Wissenschaftslandschaft zu erhalten, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Datenerweiterung: Die Datenbasis könnte auf andere wissenschaftliche Disziplinen ausgeweitet werden, indem Daten aus verschiedenen Quellen wie Web of Science, Scopus oder anderen bibliografischen Datenbanken integriert werden. Dies würde es ermöglichen, eine breitere Palette von Forschungsbereichen abzudecken und eine umfassendere Darstellung der Wissenschaftslandschaft zu erhalten.

Anpassung der Klassifizierung: Die Klassifizierungsmethoden könnten an die spezifischen Merkmale und Strukturen anderer Disziplinen angepasst werden. Dies könnte die Berücksichtigung von Fachtermini, spezifischen Themen und Forschungsbereichen umfassen, um eine präzise und aussagekräftige Klassifizierung zu gewährleisten.

Interdisziplinäre Visualisierung: Die Visualisierung könnte so gestaltet werden, dass sie die Interaktionen und Verbindungen zwischen verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen und Forschungsbereichen aufzeigt. Dies würde es ermöglichen, die interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Entwicklung von Wissen über verschiedene Fachgebiete hinweg zu visualisieren.

Durch die Erweiterung der Visualisierung auf andere Disziplinen könnten Forscher und Entscheidungsträger ein umfassenderes Verständnis der wissenschaftlichen Landschaft gewinnen und neue Erkenntnisse über die Beziehungen und Entwicklungen in verschiedenen Forschungsbereichen gewinnen.