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Immer häufiger integrieren Anbieter von fachspezifischen Datenbanken Visualisierungsfeatures. So sind beispielsweise im SciFinder®ScholarTM entsprechende Instrumente vorhanden.6 Diese Retrieval-Software zu den Datenbanken des Chemical Abstracts Service7 ermöglicht eine Analyse der Suchergebnisse. Mit Hilfe des Buttons ANALYZE wird beispielsweise eine Häufigkeitsverteilung der Ergebnisse nach verschiedenen Parametern in Form von Histogrammen erstellt (vgl. Abb. 2). Mit Hilfe der Filter-Funktion REFINE können Ergebnisse weiter eingegrenzt werden. Auf diese Weise können beispielsweise bestimmte Dokumentypen oder Erscheinungsjahre aus dem Gesamtergebnis ausgegliedert werden.
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Abb. 2: Visualisierung mit Hilfe von SciFinder®ScholarTM | ||
Die Internet-Suchmaschine mooter8 führt eine Clusterung der Suchergebnisse durch und stellt Beziehungen zwischen den Clustern in Form von einfachen Netzen dar. Der Anwender findet mit Hilfe dieser Cluster übergeordnete Themenbereiche und kann auf deren Basis aus einer umfangreichen Treffermenge gezielt auswählen. Vom Netz kann er dann direkt zu den textbasierten Ergebnislisten gelangen (vgl. Abb. 3).
Abb. 3: Visualisierung mit Hilfe von mooter | ||
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Das GRIDL-System (GRaphical Interface for Digital Libraries) liefert eine Visualisierung für Suchergebnisse aus einer elektronischen Fachbibliothek.9
Abb. 4: Visualisierung mit Hilfe von GRIDL | ||
Dieses System stellt Rechercheergebnisse in Form einer Matrix dar. Diese Matrix wird über die Systemstellen einer Klassifikation und die Erscheinungsjahre der Medien aufgespannt. Auf der GRIDL-Bildschirmoberfläche sind neben dieser Ergebnismatrix eine Liste aller markierter Titel und eine umfangreichere Titelaufnahme einer ausgewählten Publikation zu finden (vgl. Abb. 4).
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Die Häufigkeit des Vorkommens von einzelnen Medientypen wird in Form von Histogrammen dargestellt. In den Histogrammen werden Bücher (rot), Dissertationen (grün), Proceedings (orange) und Technical Reports (gelb) entsprechend farblich hervorgehoben (vgl. Abb. 5).
Abb. 5: Häufigkeit von einzelnen Medientypen | ||
Die vorgestellten Software Tools spiegeln die unterschiedlichen Möglichkeiten wider, Rechercheergebnisse graphisch aufzubereiten. Die Systeme besitzen zudem vielfältige Features, um eine Interaktion mit den Daten durchzuführen. Ebenso wie serverbasierte oder datenbankspezifische Systeme ermöglichen lokale Visualisierungsinstrumente umfangreiche Interaktionsmöglichkeiten. Eine derartige lokale Anwendung ist BibTechMonTM.
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Abb. 6: Visualisierung mit Hilfe von BibTechMonTM | ||
BibTechMon steht für Bibliometrisches Technologie-Monitoring.10 Das System eignet sich insbesondere dafür, Beziehungen zwischen Dokumenten in Form von Netzen darzustellen. Dokumente werden dabei als Knoten dargestellt, die Bedeutung eines Dokumentes wird durch die Größe des Knotens veranschaulicht. Beziehungen zwischen den Dokumenten werden durch Verbindungen (Kanten) zwischen den Knoten dargestellt, die Strichstärke dieser Verbindungen macht eine Aussage über die Stärke der inhaltlichen Beziehung zwischen den Dokumenten (vgl. Abb. 6). Das Modul Network Viewer von BibTechMonTM dient speziell der Objektanalyse.11
6 SciFinder Scolar. URL: http://www.cas.org/SCIFINDER/SCHOLAR/index.html.
7 CAS. URL: http://www.cas.org.
8 Mooter-Web-Search. URL: http://www.mooter.com.
9 GRIDL, GRaphical Interface for Digital Libraries. URL: http://www.cs.umd.edu/hcil/west-legal/gridl.
10 BibTechMon, URL: http://www2.arcs.ac.at/S/ST/BTM/bibtech.engl.pdf.
11 Für die Berechnung des Netzes muss festgelegt werden, welche Objekte (z. B. Autorennamen, Schlagwörter) und welche Beziehungen zwischen diesen Objekten (z. B. Schlagwörter aufgrund der Häufigkeit ihres Vorkommens in den Dokumenten) visualisiert werden.
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