thesis qualitative forschung

Qualitative Forschung

Du willst wissen, was eine qualitative Forschung ist und wie du dabei vorgehst? Das erfährst du in unserem Beitrag und im Video .

Was ist eine qualitative Forschung?

Ziele – qualitative forschung , methoden und beispiele – qualitative forschung, vorgehen – qualitative forschung, qualitative vs. quantitative forschung, vorteil – qualitative forschung, qualitative forschung – häufigste fragen, empirische forschung.

Die qualitative Forschung ist eine Methode , die du in deiner wissenschaftlichen Arbeit verwenden kannst.   Es geht dabei darum, subjektive Hintergründe zu einem Thema zu sammeln. Du musst bei dieser Methode also nichts messen. Hintergründe, die du untersuchen kannst, sind zum Beispiel Verhaltensweisen oder Meinungen .

Du wertest bei der qualitativen Forschung nicht-standardisierte Daten aus. Die gewinnst du aus Methoden, die keinen festen Rahmen haben. 

Qualitative Forschungsmethoden sind zum Beispiel folgende

• Gruppengespräche
• Beobachtungen
• Dokumente (z. B. Tagebücher, Videos oder Bilder)

Die qualitative Methode kannst du für deine Abschlussarbeit verwenden, um deine Forschungsfrage zu beantworten. Die Daten, die du bei der Forschungsmethode verwendest, wertest du dann interpretativ aus.

Die qualitative Forschung kannst du durchführen, um zum Beispiel Folgendes zu untersuchen:

• Verhaltensweisen oder
• Erwartungen 

Dabei nutzt du  offene Fragen , auf die deine Teilnehmer frei und ohne Vorgaben antworten können. Beispiele für qualitative Fragen sind:

„Arbeiten Sie gerne in Gruppen?“

„Soll es in der Mensa mehr vegane Gerichte geben?“

Bei der ersten qualitativen Frage wird nach einer Verhaltensweise gefragt. Mit der zweiten Frage nach den Meinungen der Befragten.

Beachte:   Deine qualitative Forschung muss folgende Gütekriterien erfüllen, damit die Forschung eine wissenschaftliche Gültigkeit hat. Achte besonders bei deiner Abschlussarbeit auf die Kriterien:

• Transparenz : Deine qualitative Studie muss nachvollziehbar sein.
• Intersubjektivität : Deine qualitative Studie muss von dir subjektiv reflektiert werden.
• Reichweite : Deine qualitative Studie muss, wenn du sie wiederholst, ähnliche Ergebnisse erzielen.

Hauptbestandteil der qualitativen Forschung ist die Interpretation von Ergebnissen . Dafür gibt es verschiedene qualitative Methoden, die du in einer Abschlussarbeit anwenden kannst:

Egal welche qualitative Methode du verwendest, das Vorgehen der Analyse sieht gleich aus. Bei der qualitativen Forschung gibt es fünf Schritte , um einen genauen Plan vor der Durchführung auszuarbeiten. Bei der qualitativen Forschung sehen diese wie folgt aus:

Datengewinnung

Datenanalyse, dokumentation.

Zunächst muss du herausarbeiten, warum die qualitative Methode angewandt wird und mit welchem Ziel . Du entwickelst also bereits hier deine Forschungsfrage . Mit diesem Schritt sollst du außerdem untersuchen, ob sich das weitere Vorgehen lohnt oder nicht.

Danach musst du entscheiden, wie die qualitative Studie  aussehen soll. Hier musst du zusätzlich zwischen der explorativen und deskriptiven Forschung unterscheiden. Zudem solltest du in diesem Schritt bei beiden Methoden erklären, wo deine Studie stattfinden soll und welche Forschungsmethode du verwendest.

In diesem Schritt suchst du dir eine der Forschungsmethoden und die Stichprobe aus. Bei einer qualitativen Forschung ist die Stichprobe eher klein. Es sollten also ungefähr 10 bis 100 Teilnehmer sein. Aus diesem Grund ist es besonders wichtig, dass die Auswahl sorgfältig getroffen wird.

Du solltest zudem schon festlegen, wie oft du die qualitative Methode durchführst. Die Daten können zum Beispiel telefonisch, persönlich oder auch schriftlich erhoben werden.

Bei der Datenanalyse untersuchst du die Daten der qualitativen Studie. Das bedeutet, dass du deine Ergebnisse interpretieren musst. Bei der qualitativen Forschung führst du eine offene Datenanalyse durch.

Du musst darauf achten, dass andere deine Analyse nachvollziehen können. Deswegen solltest du äußert präzise vorgehen und die Forschungsfrage nicht aus den Augen verlieren.

Zuletzt musst du alle deine Schritte übersichtlich und lückenlos  festhalten . Das hat einige Vorteile für die qualitative Forschung. Gehe dabei vor allem auf folgende Punkte ein:  

• die Forschungsfrage
• die verwendete qualitative Forschungsmethode
• die Ergebnisse

Verwendete Tabellen oder Charts musst du hier ebenfalls nennen. Dadurch ist deine qualitative Forschung verständlicher für Außenstehende.

Neben der qualitativen gibt es noch die quantitative Forschung . Beide Forschungsmethoden kannst du einzeln für deine wissenschaftliche Arbeit verwenden. Die quantitative und qualitative Forschung unterscheiden sich dabei deutlich.

Die qualitative und quantitativen Forschung kannst du aber auch zusammen  benutzen.

• Du kannst die qualitative Studie vor der quantitativen nutzen, um erste wichtige Kenntnisse zur erlangen. 
• Oder du nutzt die qualitative Forschung nach der quantitativen, um Ergebnisse zu vertiefen.

Unterschiede quantitative und qualitative Forschung:

Nutzt du die qualitative und quantitative Forschungsmethode zusammen, dann kannst du eine Studie durchführen, die alle Aspekte drin hat.

Eine qualitative Forschung solltest du aus folgenden Gründen durchführen.

✓  Du hast durch die qualitative Forschung die Möglichkeit, eine praxisnahe und transparente Datenerhebung und Auswertung durchzuführen.

✓  Durch die offene Forschungsmethode können die Befragten ehrlich und uneingeschränkt antworten .

✓  Die qualitative Methode hat zudem den Vorteil, dass sie die Hintergründe wie zum Beispiel Entscheidungen und Verhaltensweisen mit aufdeckt .

• Was sind qualitative Forschungsmethoden? Qualitative Methoden sind folgende: Interview, Gruppendiskussion, Inhaltsanalyse, Fallstudie, Nutzwertanalyse. Damit werden Einzelfälle und Stichproben untersucht, um subjektive Einblicke zu bekommen.
• Was ist der Unterschied zwischen der quantitativen und qualitativen Forschung? Bei der qualitativen Forschung geht es um die interpretative Auswertung von gesammelten Informationen. Die quantitative Forschung hingegen behandelt eine Analyse von Hypothesen und bestehenden Theorien.

Sehr gut! Jetzt weißt du, was eine qualitative Forschung ist und wie du sie anwendest. Was du bei einer empirischen Forschung noch alles beachten solltest, erfährst du in unserem Video dazu!

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Gliederung qualitative Abschlussarbeit

Eine Abschlussarbeit lebt von einer guten Gliederung. Das hilft bei der weiteren Recherche und fokussiert auf das Wesentliche. Aber wie können Sie eine qualitative Abschlussarbeit gut gliedern? Folgend sind ein paar Fragen aufgeführt, die bei der Erstellung einer Gliederung hilfreich sind.

I. Einleitung – Hinführung zur Thematik

Mit welcher Thematik/Fragestellung beschäftige ich mich in der Arbeit?Warum ist es relevant/interessant das zu tun? Evtl:. Welche „Problemlage“ bearbeite ich? Welches Ziel (bzw. Unterziele) verfolge ich in der Thesis? Wie gehe ich im Weiteren vor, d.h. was erwartet den Leser/die Leserin? (Roten Faden aufzeigen, d.h. es geht nicht um die reine Auflistung der kommenden Kapitel, sondern vielmehr darum die Bezüge zwischen den Kapiteln zu verdeutlichen)

II. Theoretische Grundlagen / empirischer Forschungsstand

Welche theoretischen Konzepte und empirischen Befunde liegen zur Thematik vor? Welche zentralen Begriffen und Theorieschulen muss/kann ich hier erläutern? Welche schließe ich evtl. warum aus? Wie kann ich meine „Problemstellung“ genauer fokussieren?

III. Forschungsmethodisches Vorgehen

Welchen Forschungszugang (Qualitativ/Quanitativ) habe ich warum gewählt? Für welches Erhebungsinstrument (Interviews, GD’s) habe ich mich warum entschieden? Wie wurde der Leitfaden entwickelt? Welchen Feldzugang habe ich gewählt mit welchen Erfahrungen? Wie ist das Sampling erfolgt? Wie wurde die Datendokumentation gehandhabt, z. B. GAT-Transkription? Mit welchem Auswertungsverfahren(z. B. rekonstruktiv oder inhaltsanalytisch) bin ich vorgegangen?

IV. Vorstellung der empirischen Ergebnisse

Welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede kann ich als zentrale Motive in den Daten analytisch herausarbeiten? Welche zentralen inhaltlichen Kategorien kann ich identifizieren und was beinhalten sie?

V. Diskussion der empirischen Ergebnisse mit dem bereits vorgestellten Forschungsstand

Wo decken oder widersprechen sich Ergebnisse? An welchen Punkten gehen meine Ergebnisse über das bisher vorhandene hinaus?

VI. Abschließende Diskussion

Was kann ich zusammenfassend im Hinblick auf die (theoretische oder empirische) Untersuchung formulieren? Wo erkenne ich Normativitäten/Setzungen in Theoriekonzepten oder/und Studien? Was wird in der momentanen Betrachtung/der Fachdiskussion zum Thema übersehen? Kann ich Handlungsempfehlungen formulieren? Welche Relevanz hat diese Fragestellung in der Praxis?

Artikel verfasst von Debora Niermann (2016)

Niermann, Debora (2016). Gliederung qualitative Abschlussarbeit. QUASUS. Qualitatives Methodenportal zur Qualitativen Sozial-, Unterrichts- und Schulforschung. URL https://www.ph-freiburg.de/quasus/wie-kann-ich-vorgehen/darstellungsform-bestimmen/gliederung-qualitative-abschlussarbeit.html

Wonach suchen Sie?

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• +/|/- entspricht UND, ODER und NICHT als Operatoren.
• Alle Suchwörter werden zu Kleinschreibung konvertiert.
• Die Suche nach Vornamen funktioniert nur mit ganzen Zeichenfolgen.

Sample Size and Saturation in PhD Studies Using Qualitative Interviews

• Mark Mason Oxford Brookes University

Author Biography

Mark mason, oxford brookes university, how to cite.

• Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)

Copyright (c) 2010 Mark Mason

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

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• Mark Mason, Oswin Baker, Rebecca Hardy, Drugwatch: Establishing the Practicality and Feasibility of Using Key Professionals and Illicit Drug Users to Identify Emerging Drug Tendencies , Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research: Vol. 8 No. 3 (2007): Virtual Ethnography

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Forschungsergebnisse in deiner Abschlussarbeit

Veröffentlicht am 21. April 2017 von Franziska Pfeiffer . Aktualisiert am 9. Oktober 2023 von Lea Genau.

Im Ergebnisteil deiner Bachelorarbeit bzw. Masterarbeit werden die wichtigsten Ergebnisse deiner Forschung vorgestellt sowie Teilfragen und Hypothesen zugeordnet.

Forschungsergebnisse erhältst du durch die Durchführung verschiedener Methoden wie

• Beobachtungen ,
• Interviews ,
• Umfragen oder
• Gruppendiskussionen .

Der Ergebnisteil variiert je nach Forschung, die quantitativ oder qualitativ sein kann.

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Inhaltsverzeichnis

Das gehört in den ergebnisteil, qualitative und quantitative forschung, forschungsergebnisse einer quantitativen forschung, forschungsergebnisse einer qualitativen forschung, unterschied ergebnisteil und diskussion, häufig gestellte fragen.

Im Ergebnisteil deiner Bachelorarbeit  bzw. Masterarbeit werden die Ergebnisse deiner Forschung in Bezug auf deine Forschungsfrage dargestellt.

Deine Leserschaft muss auf einen Blick verstehen können, welcher Datensatz zu welcher Fragestellung bzw. Hypothese gehört.

• Beschreibe deine Daten objektiv.
• Verwende Grafiken und Tabellen, um deine Daten zu veranschaulichen.
• Nimm bei jedem Ergebnis Bezug auf deine Forschungsfrage.
• Ordne deine Ergebnisse nach Wichtigkeit.
• Ordne deine Ergebnisse den jeweiligen Hypothesen und Teilfragen zu.
• Vermeide Interpretationen der Ergebnisse – das geschieht in der Diskussion.
• Erwähne keine anderen, neuen Studien – hier geht es um deine Ergebnisse.

Solltest du im Laufe der Untersuchung weitere Erkenntnisse gewonnen haben, die nicht direkt etwas mit deiner Fragestellung zu tun haben, kannst du diese in der Diskussion erwähnen.

Achte auf die richtige Zeitform : Formuliere deinen Ergebnisteil im Perfekt oder Präteritum, da du die Ergebnisse abgeschlossener Handlungen beschreibst. Zu empfehlen ist aber das Präteritum, da es meistens wissenschaftlicher klingt.

Wusstest du schon, dass ...

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Erfahre mehr zur Korrektur

Es gibt einige Unterschiede zwischen der Darstellung quantitativer und qualitativer  Forschungsergebnisse.

Bei der quantitativen Forschung hast du primär mit Fakten und Zahlen zu tun, die statistisch ausgewertet werden. Methoden wie die Umfrage oder die systematische Beobachtung gehören zur quantitativen Forschung.

In der qualitativen Forschung wird mehr auf offene Fragen gesetzt und der Inhalt von Aussagen analysiert, z. B. bei Experteninterviews oder Gruppendiskussionen .

Wenn du eine quantitative Forschung durchgeführt hast, kannst du deskriptive Statistiken verwenden, um die Kennzahlen deiner Ergebnisse zu beschreiben.

Dabei ist es logisch, die quantitativen Ergebnisse nach Forschungsfragen oder Hypothesen zu strukturieren.

Gib bei quantitativen Ergebnissen für jede Teilfrage bzw. Hypothese Folgendes an:

• die Art der verwendeten Analyse
• relevante Ergebnisse in Form von Statistiken
• komplexe Ergebnisse mithilfe von Abbildungen oder Tabellen
• den Bezug der Ergebnisse zur jeweiligen Hypothese oder Teilfrage

Achte darauf, alle relevanten Ergebnisse zu beschreiben. Diese können sowohl positiv als auch negativ sein. Erwähne auch Ergebnisse, die deinen Erwartungen nicht entsprochen haben, spekuliere jedoch nicht über deren Bedeutung – das solltest du erst in der Diskussion tun.

Integriere die Rohdaten nicht in deine Ergebnisse. Diese können stattdessen in deinen Anhang eingefügt werden, damit deine Leserschaft sie selbst nachlesen kann.

Forschungsergebnisse in Abbildungen und Tabellen

Um quantitative Ergebnisse darzustellen, kann es hilfreich sein, Visualisierungen wie Abbildungen, Grafiken oder Tabellen zu erstellen. Verwende diese nur, wenn sie deine Ergebnisse präzise wiedergeben und deiner Leserschaft einen Mehrwert bieten.

Verwendung von Abbildungen und Tabellen:

• Tabellen werden verwendet, um genaue Werte darzustellen und einen Überblick über verschiedene Ergebnisse zu geben.
• Abbildungen und Grafiken werden verwendet, um Trends und Beziehungen zu visualisieren und die wichtigsten Ergebnisse auf einen Blick zu veranschaulichen.

Beziehe dich im Text auf alle Abbildungen und Tabellen, wiederhole jedoch nicht nur die Informationen aus der Visualisierung. Im Text sollten bestimmte Aspekte aus der Abbildung oder der Tabelle zusammengefasst oder näher erläutert werden.

Füge deinen Abbildungen und Tabellen klare, beschreibende Titel und Beschriftungen hinzu, damit leicht zu verstehen ist, was dargestellt wird.

4 Forschungsergebnisse

Das Interesse an Online-Fotoprodukten auf den Social-Media-Plattformen Twitter, Facebook und Instagram wurde anhand einer quantitativen Online-Umfrage ermittelt. Mithilfe der Häufigkeitsverteilung wurde ausgewertet, auf welcher Plattform das Interesse an Online-Fotoprodukten am größten ist. Die Erhebung wurde anhand einer Stichprobe mit 500 Teilnehmenden durchgeführt. Dadurch sollte die Hypothese, Instagram sei die beliebteste Plattform für Online-Fotoprodukte, verifiziert oder falsizfiziert werden.

In den Ergebnissen deiner qualitativen Forschung kannst du auf Teilfragen eingehen und diese beantworten.

Ordne die Ergebnisse deiner qualitativen Forschung in einer logischen Reihenfolge: entweder nach Relevanz oder nach Thema.Du kannst dich auch an den übergeordneten Themen deines Fragebogens oder Leitfadens orientieren.

Für jeden Abschnitt der qualitativen Ergebnisse:

• erst allgemeine, dann detaillierte Ergebnisse
• wiederkehrende Muster
• signifikante oder repräsentative individuelle Antworten
• relevante Zitate der Teilnehmenden
• keine Interpretationen oder Spekulationen

Zitate in deinen Ergebnisteil integrieren

Wenn du Zitate aus deinen Interviews oder Gruppendiskussionen verwendest, solltest du die Aussagen der Teilnehmenden richtig zitieren .

Integriere dabei nur relevante Zitate, die für deine Leserschaft einen Mehrwert schaffen. Deine vollständigen Transkripte kannst du in deinen Anhang einfügen.

In einer qualitativen Studie wurden Marketingexperten und -expertinnen der Plattformen Twitter, Facebook und Instagram dazu befragt, welche Trends im Zusammenhang mit der Bestellung von Online-Fotoprodukten zu erkennen sind. Mithilfe einer zusammenfassenden Inhaltsanalyse wurden die Antworten der Experten und Expertinnen auf einen überschaubaren Kurztext reduziert und anschließend ausgewertet, wobei nur die wesentlichen Inhalte der Aussagen berücksichtigt wurden. Auf dieser Grundlage wurde ein übersichtliches Korpus des gesamten Materials geschaffen, das im Folgenden dargestellt wird.

Interviewpartner 1 sieht den größten Trend auf Facebook bei Online-Fotoprodukten, die Motive von Familien zeigen. Dies kann durch die Altersklasse und die familiäre Bindung der Nutzenden begründet werden.

Auf Facebook ist der größte Trend für Online-Fotoprodukte zu erkennen, die Motive von Familien zeigen. Facebook wird zunehmend von Mitgliedern mittleren Alters genutzt, die eine starke familiäre Bindung haben und deren Kinder sich nicht mehr im Kleinkindalter befinden. Daher sind Druckgeschäftsanzeigen mit Familienmotiven auf Facebook am erfolgreichsten (siehe Anhang 1.2).

Kostenlos auf Plagiate prüfen.

Der Ergebnisteil ist nicht mit der Diskussion zu verwechseln, denn in dieser interpretierst du deine Ergebnisse und diskutierst die Ursachen, die zu diesen Resultaten geführt haben, sowie ihre Folgen.

In deinen Forschungsergebnissen kannst du bereits knappe Beobachtungen zu Teilfragen und Hypothesen geben. Du beantwortest deine Forschungsfrage jedoch erst im Fazit.

Vermeide Ausdrücke wie ‚daraus lässt sich schließen, dass‘ oder ‚… bedeutet, dass‘ in den Forschungsergebnissen.

Checkliste: Forschungsergebnisse

Die Forschung ist abgeschlossen und alle Daten wurden gesammelt.

Für jede Teilfrage, Hypothese oder jedes Thema wurden nur die entsprechenden Ergebnisse präsentiert.

Komplexe Ergebnisse sind in Grafiken und Tabellen dargestellt.

Erste Hypothesen wurden bestätigt.

Keine Informationen aus anderen Studien wurden vorgestellt.

Die Ergebnisse wurden nicht interpretiert.

Die Beschreibung deiner Forschungsergebnisse ist nun komplett! Nutze noch die anderen Checklisten, um deine Abschlussarbeit zu verbessern.

Im Ergebnisteil deiner Bachelorarbeit werden die Forschungsergebnisse kurz und objektiv präsentiert.

Gib bei quantitativen Ergebnissen für jede Frage bzw. Hypothese Folgendes an:

• ob die Hypothese bereits verifiziert wurde

Beschreibe in den qualitativen Ergebnissen für jeden Abschnitt:

• relevante Zitate aus den Daten

Formuliere deinen Ergebnisteil im Perfekt oder Präteritum, da du die Ergebnisse abgeschlossener Handlungen beschreibst. Zu empfehlen ist aber das Präteritum, da es meistens wissenschaftlicher klingt.

In deinem Ergebnisteil beschreibst du deine Forschungsergebnisse. In der Diskussion interpretierst du diese Ergebnisse und diskutierst die Ursachen, die zu diesen Resultaten geführt haben sowie die Folgen der Ergebnisse.

In deinem Ergebnisteil beschreibst du deine Forschungsergebnisse. In der Diskussion interpretierst du diese Ergebnisse und diskutierst die Ursachen, die zu ihnen geführt haben, sowie ihre Folgen.

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Pfeiffer, F. (2023, 09. Oktober). Forschungsergebnisse in deiner Abschlussarbeit. Scribbr. Abgerufen am 2. August 2024, von https://www.scribbr.de/aufbau-und-gliederung/forschungsergebnisse-bachelorarbeit/

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Franziska Pfeiffer

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Gütekriterien in der qualitativen Sozialforschung als Form der Reflexion und Kommunikation. Eine Replik auf die Beiträge von Strübing et al. und Eisewicht & Grenz.

Dr. phil. Till Jansen. Studierte Soziologie und Philosophie in Bremen und Potsdam. 2011 Promotion an der Universität Witten/Herdecke. 2016 Post-Doc-Stipendiat an der Copenhagen-Business-School. 2019 Habilitation an der Universität Witten/Herdecke. Derzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter im DFG-Projekt (Re)Sozialisierung im Maßregelvollzug. Publikationen im Bereich Organisationssoziologie, soziologische Theoriebildung und qualitative Sozialforschung, u. a.: Who is talking? Some Remarks on non-human agency in communication. In: Communication Theory(2016). 26(3). 255–272; mit von Schlippe, Arist & Vogd, Werner. Kontexturanalyse. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 16(1) (2016); Mitbestimmung im Aufsichtsrat. Wiesbaden: Springer VS (2013)

Zusammenfassung

In unterschiedlichem Maße plädieren die Beiträge Strübings et al. (2018) sowie Eisewichts und Grenz’ dafür, Gütekriterien im Hinblick auf die diskursive Rezeption qualitativer Forschung zu formulieren und ‚rhetorische Performanz’ zur Bewertung der Qualität qualitativer Forschung heranzuziehen. Eisewicht und Grenz sprechen sich sogar vollständig gegen „paradigmatisch-operationalisierende“ und ausschließlich für „rhetorisch-performative“ Gütekriterien aus. Doch eine qualitative Sozialforschung, die Rhetorik als Gütekriterium für wissenschaftliche Güte anerkennt, verwechselt diskursiven Erfolg mit Wahrheitsgehalt und gefährdet damit das, was Wissenschaft ausmacht. Qualitative Forschung, will sie als Forschung ernst genommen werden, sollte daher ausschließlich auf „paradigmatisch-operationalisierende“ Gütekriterien zurückgreifen und Rhetorik sowie Originalität ausschließlich in ihrer Funktion für die Vermittlung würdigen.

To different extents, the contributions of Strübing et al. (2018) and Eisewicht and Grenz (2018) advocate the application of “rhetorical performance” as an indicator of the essential soundness of qualitative research. Eisewicht and Grenz suggest rhetorical-performative quality as the only indicator of proper qualitative research. This approach, however, is highly problematic as it mistakes rhetorical performance for truth, which endangers the very foundations of the social sciences. Qualitative research should, therefore, focus on “paradigmatic operationalizing” criteria to judge the quality of a paper.

About the author

Bohnsack, R., 2003: Rekonstruktive Sozialforschung – Einführung in qualitative Methoden. Opladen: Leske + Budrich. 10.1007/978-3-322-89614-8 Search in Google Scholar

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Eisewicht, P. & T. Grenz, 2018: Die (Un)Möglichkeit allgemeiner Gütekriterien in der Qualitativen Forschung – Replik auf den Diskussionsanstoß zu „Gütekriterien qualitativer Forschung“ von Jörg Strübing, Stefan Hirschauer, Ruth Ayaß, Uwe Krähnke und Thomas Scheffer. Zeitschrift für Soziologie 47: 364–373. 10.1515/zfsoz-2018-0123 Search in Google Scholar

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Altmetrics zur Evaluation medizinischer Forschung in Deutschland

• Open Access
• First Online: 01 August 2024

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• Steffen Lemke 4 , 5 ,
• Anne Witthake 4 &
• Isabella Peters 4 , 5  

Part of the book series: Higher Education Research and Science Studies ((HERSS))

27 Accesses

Zusammenfassung

Mit der zunehmenden Verbreitung wissenschaftlicher Publikationen in elektronischen Formaten sowie der immer stärkeren Durchsetzung des Berufsalltags vieler Forschender mit webbasierten Tools und Plattformen gehen rasant anwachsende Möglichkeiten einher, Interaktionen mit wissenschaftlichen Erzeugnissen in Online-Umgebungen zu messen. Aus den verschiedenen Versuchen, einen solche Messungen zusammenfassenden Begriff zu etablieren, hat sich das Kofferwort Altmetrics – für alternative metrics – weitgehend durchgesetzt.

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1 Einleitung

Mit der zunehmenden Verbreitung wissenschaftlicher Publikationen in elektronischen Formaten sowie der immer stärkeren Durchsetzung des Berufsalltags vieler Forschender mit webbasierten Tools und Plattformen gehen rasant anwachsende Möglichkeiten einher, Interaktionen mit wissenschaftlichen Erzeugnissen in Online-Umgebungen zu messen. Aus den verschiedenen Versuchen, einen solche Messungen zusammenfassenden Begriff zu etablieren, hat sich das Kofferwort Altmetrics – für alternative metrics – weitgehend durchgesetzt (Priem et al., 2010 ). Hinsichtlich einer exakten und allgemeingültigen Definition befinden sich Altmetrics noch immer in einer Findungsphase (Glänzel & Gorraiz, 2015 ; Haustein, 2016 ). Doch einem weiten Teilen der einschlägigen Literatur folgenden Verständnis nach umschließen Altmetrics nicht nur Messungen der Rezeption wissenschaftlicher Veröffentlichungen auf Plattformen des Social Webs, also beispielsweise in sozialen Netzwerken, Blogs oder Wikis, sondern auch in anderen nicht-wissenschaftlichen Kontexten, wie beispielsweise in journalistischen Medien oder Policy-Dokumenten (siehe auch Sugimoto et al., 2017 ). Ursprünglich von Priem et al. ( 2010 ) in erster Linie als hilfreiche Filter im Umgang mit dem stetig anwachsenden akademischen Publikationsaufkommen propagiert, ist das wissenschaftliche Interesse an Altmetrics häufig auch durch die Hoffnung motiviert, diese neue Familie von Indikatoren für den Einfluss von Publikationen könnte auch in Evaluationen wissenschaftlicher Forschung nützlich sein. Insbesondere die Aussicht, durch Altmetrics in evaluativen Szenarien vielfältigere Formen wissenschaftlicher Leistungen sowie deren Einfluss in nicht-akademischen Sphären besser abbilden zu können (Tahamtan & Bornmann, 2020 ), als ein nahezu ausschließlich auf zitationsbasierte Indikatoren ausgelegtes Bewertungssystem dies vermag, lässt Altmetrics als vielversprechendes Komplement zu bestehenden Methoden quantitativer Wissenschaftsbewertung erscheinen (Wouters & Costas, 2012 ).

Für die medizinische Forschung im Besonderen erscheint eine genauere Untersuchung des Potenzials von Altmetrics als komplementierende Bewertungsmaße aus mehreren Gründen naheliegend. Zum einen regt die tiefgreifende Kritik an der prominenten Stellung des Journal Impact Factors im Kontext der Leistungsorientierten Mittelvergabe (s. auch die Beiträge von Aman und Herrmann-Lingen in diesem Band) die Suche nach ergänzenden Metriken an – insbesondere im Lichte des in vergangenen Analysen der Beziehung zwischen bibliometrischen Indikatoren und Forschungsqualität gezogenen Schlusses, dass Qualität in Evaluationen als multidimensionales Konzept begriffen werden sollte, welches sich unmöglich durch eine einzelne Metrik adäquat abbilden lässt (Wilsdon et al., 2015 ). Darüber hinaus zeigen Fallstudien, dass biomedizinische Forschung eine vergleichsweise hohe Präsenz auf verschiedenen altmetrischen Plattformen wie zum Beispiel sozialen Netzwerken aufweist (Costas et al., 2015 ; Haustein et al., 2015 ), eine günstige Datengrundlage also gegeben ist.

Ein altmetrischer Indikator scheint für den Anwendungsfall der Medizin besonders interessant – Erwähnungen wissenschaftlicher Artikel in Policy-Dokumenten. Verglichen mit vielen anderen wissenschaftlichen Disziplinen weist die Medizin eine hohe Anzahl von Policy-Dokumenten auf, in denen publizierte Studien direkte Verwendung finden – beispielsweise in Form sogenannter Leitlinien (s. Traylor und Aman in diesem Band). Solche Beispiele für Implementierungen wissenschaftlicher Forschungsergebnisse in konkreter Gesundheitspolitik können als Nachweise für die erfolgreiche Translation medizinischer Erkenntnisse von der Theorie in die Praxis betrachtet werden. Zitationen wissenschaftlicher Studien innerhalb solcher Policy - Dokumente könnten daher ein geeigneteres Maß zur Erfassung der praktischen Relevanz von Forschungsergebnissen sein, als akademische Zitationen innerhalb anderer Forschungspublikationen es sind.

Die in diesem Kapitel vorgestellte Analyse verfolgt zwei primäre Ziele. Das erste Ziel ist die übergreifende Darstellung von Abdeckung und Ausprägung verschiedener populärer Altmetrics in Hinblick auf den medizinischen Forschungsoutput deutscher Autor:innen. Diese Darstellung soll bei der Beurteilung der prinzipiellen Eignung altmetrischer Indikatoren für evaluative Anwendungen im Kontext deutscher medizinischer Forschung helfen, indem ein Überblick über die zur Verfügung stehende Datengrundlage gegeben wird. Das zweite Ziel dieses Beitrags ist die detaillierte Betrachtung von Policy-Dokument-Zitationen als altmetrischem Indikator. Hierfür soll insbesondere betrachtet werden, welche Typen medizinischer Forschung durch diesen Indikator besonders gut abgebildet werden, um anschließend bestehende Chancen und Herausforderungen erörtern zu können, die sich für eine Nutzung von Policy-Dokument-Zitationen zur Beurteilung medizinischer Forschung in Deutschland ergeben.

Sämtliche in dieser Studie erhobenen altmetrischen Daten stammen vom Anbieter Altmetric.com . Selbstverständlich existieren andere Anbieter und Quellen zur Erhebung altmetrischer Daten mit individuellen Stärken und Schwächen (siehe Zahedi & Costas, 2018 ) für eine vergleichende Diskussion vier prominenter Datenanbieter) – bezüglich Policy-Dokument-Zitationen sei insbesondere auf die vergleichsweise junge Plattform Overton Footnote 1 hingewiesen (Szomszor & Adie, 2022 ). Für diese Studie fiel die Wahl der Quelle auch deshalb auf Altmetric.com, da sie einen technisch verhältnismäßig unkomplizierten, gut skalierbaren und damit pragmatischen Ansatz zur Beschaffung altmetrischer Daten darstellt und sich aus diesem Grund auch für eventuelle praktische Umsetzungen altmetrischer Evaluationen in der Medizin anböte.

Zur Erreichung ihrer vorgenannten Ziele widmet sich die folgende Analyse der Beantwortung zweier zentraler Forschungsfragen: Wie ist die in vergangenen Jahren unter deutscher Beteiligung entstandene medizinische Forschung in verschiedenen altmetrischen Datenquellen repräsentiert? Welche Journale und Themenfelder wissenschaftlicher Artikel sind besonders häufig mit Zitationen in Policy-Dokumenten assoziiert? Mit der Beantwortung dieser Fragen kumuliert und erweitert der vorliegende Beitrag Ergebnisse und Befunde, die in zwei vorbereitenden Studien veröffentlicht wurden – siehe auch Fraser et al. ( 2021 ) und Lemke et al. ( 2022 ).

2 Datensatz

Zur Erstellung eines Datensatzes unter deutscher Mitarbeit entstandener medizinischer Forschung beginnen wir mit der Liste in MEDLINE Footnote 2 indexierter Journale – der Ablauf ist auch in Abb.  1 dargestellt. Zum Zeitpunkt der Erhebung führte die von der US National Library of Medicine unterhaltene bibliografische Datenbank 5007 Journale auf, in denen, einem weitgefassten Verständnis der Disziplin folgend, für Forschende biomedizinischer Fächer relevante Literatur publiziert wird. Diese Journale wurden im nächsten Schritt, basierend auf ihren Titeln und ISSN-Nummern, mit dem Web of Science abgeglichen. Dabei wurden 16 Journale aus der Web-of-Science-Kategorie „multidisciplinary sciences“ (z. B. Scientific Reports, PLOS ONE ) aufgrund ihres nicht biomedizinischen Schwerpunkts aus der Menge entfernt. Insgesamt ließen sich auf diesem Wege 4442 MEDLINE-Journale Web-of-Science-Einträgen zuordnen, welche die Basis für die weiteren Auswertungen bilden.

Schematische Darstellung der Datensatzerstellung

Im nächsten Schritt wurden aus Web of Science Footnote 3 Metadaten aller Publikationen vom Typ article oder review heruntergeladen, für die eine valide DOI bekannt und an deren Erstellung mindestens ein:e Autor:in von einer deutschen Institution beteiligt war. Um die Aktualität der analysierten Forschung und gleichzeitig ausreichend große Zitationszeiträume zu gewährleisten, wurde die Ergebnismenge außerdem auf die Erscheinungsjahre 2012 bis 2018 beschränkt. Diese Filter ergaben einen finalen Datensatz aus 334.940 Artikeln.

Die Artikel betreffende altmetrische Kennzahlen wurden über die Altmetric.com-API Footnote 4 abgerufen. Dabei wurden fünf populäre Metriken erfasst: Nennungen der Artikel auf Facebook, auf Twitter, in Blogs, auf Nachrichtenseiten sowie in Policy-Dokumenten. Da Altmetric.com nur Einträge für Artikel enthält, die mindestens eine Nennung auf mindestens einer der beobachteten Plattformen erhalten haben, wurden für alle Artikel ohne Altmetric.com-Eintrag 0 Erwähnungen auf allen Plattformen angenommen.

Um präzisere Eindrücke davon zu gewinnen, inwiefern die Abdeckungsgrade verschiedener Metriken zwischen konkreten medizinischen Forschungseinrichtungen variieren können, analysieren wir neben dem oben beschriebenen Hauptdatensatz auch die im gleichen Zeitraum von bei drei anonymen deutschen medizinischen Fakultäten ansässigen Autor:innen veröffentlichten Artikel (N A  = 5831, N B  = 5581, N C  = 9024) gesondert. Die Metadaten dieser Publikationen wurden uns direkt von den betreffenden Fakultäten zu Zwecken dieses Projekts zur Verfügung gestellt und unter Anwendung der gleichen Filter wie unser Hauptdatensatz mit Web of Science abgeglichen. Auch für diese Publikationen ermitteln wir altmetrische Kennzahlen über die API von Altmetric.com.

3 Methoden der Auswertung

Um das Potenzial verschiedener altmetrischer Indikatoren für das vorliegende Anwendungsgebiet deutscher medizinischer Forschung zu umreißen, ermitteln wir deskriptive Statistiken zu indikatorspezifischem Abdeckungsgrad (d. h. dem Anteil wissenschaftlicher Artikel, die mindestens eine entsprechende Nennung erhalten haben) und Ausprägung (d. h. der durchschnittlichen Häufigkeiten, mit denen einzelne Artikel Nennungen erhalten haben; Haustein et al., 2015 ) für die Artikel unseres Datensatzes sowie für die Publikationen der drei anonymen medizinischen „Pilotfakultäten“. Zur darüber hinausgehenden visuellen Analyse von Indikator-Abdeckungen und -Ausprägungen nutzen wir die Software VOSviewer. Footnote 5

Zur genaueren Bestimmung der typischen Eigenschaften der Artikel aus unserem Datensatz, welche in mindestens einem Policy-Dokument zitiert wurden, beschreiben wir diese Teilmenge (n = 7838) anschließend gesondert. Um quantitativ festzustellen, welche Art medizinischer Studien Policy-Dokumente vorwiegend zitieren, verwenden wir ein Machine-Learning-basiertes Verfahren. Dazu nutzen wir einen Datensatz annotierter Publikationsmetadaten von Major et al. ( 2018 ) nach. Footnote 6 Auf Basis dieser händisch klassifizierten MEDLINE-indexierten Journalartikel trainieren wir ein Text-Klassifikationsmodell mittels Word2Vec, welches wir anschließend verwenden, um sämtliche Artikel unseres Datensatzes jeweils entweder der Translationsstufe 1, 2 oder 3 zuzuordnen. Je höher die einem Artikel zugewiesene Translationsstufe, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass es sich dabei um die Beschreibung einer klinischen Studie handelt; niedrige Translationsstufen deuten dagegen auf Artikel aus dem Bereich medizinischer Grundlagenforschung hin.

Training und Anwendung des Text-Klassifikationsmodells erfolgen in Python, alle übrigen statistischen Analysen werden in R durchgeführt (R Core Team, 2020 ).

4 Ergebnisse und Diskussion

4.1 abdeckung und ausprägung deutscher medizinischer forschung in altmetrics-quellen.

Abb.  2 zeigt die prozentualen Anteile der Publikationen des Hauptdatensatzes und der drei beispielhaft untersuchten Pilotfakultäten in den fünf hier untersuchten altmetrischen Datenquellen. Abb.  3 zeigt auf analoge Weise die durchschnittliche Anzahl von Nennungen, die Artikel aus den vier Gruppen auf den jeweiligen Plattformen erhalten haben. Sowohl hinsichtlich Abdeckung als auch Ausprägung zeigen sich erhebliche Variationen zwischen den altmetrischen Indikatoren. Die Social-Media-Plattform Twitter, auf der etwa 45 % der Artikel der hier betrachteten Gruppen mindestens eine und im Durchschnitt je Artikel etwa 4 Nennungen erhalten, übertrifft hinsichtlich dieser beiden Dimensionen alle anderen betrachteten Indikatoren deutlich. Die prozentualen Artikel-Abdeckungsraten auf den anderen vier Plattformen liegen ausnahmslos im einstelligen oder niedrigen zweistelligen Bereich, mit durchschnittlichen Anzahlen von Nennungen je Artikel durchweg deutlich unter 1.

Abdeckung der Publikationen des Hauptdatensatzes sowie der drei Pilotfakultäten in den fünf betrachteten altmetrischen Datenquellen.

Zwischen den Publikationen der Fakultäten werden ebenfalls Unterschiede sichtbar, wenn auch subtilerer Art: während Publikationen der Fakultät A auf Twitter (47,93 % Abdeckung; 4,81 Tweets pro Publikation) und in Nachrichten (9,54 % Abdeckung; 0,46 Nachrichtenerwähnungen pro Publikation) eine etwas weitere Wahrnehmung als die Publikationen der anderen Fakultäten erreichen, weisen die Publikationen von Fakultät B die im Vergleich höchste Abdeckung in Policy-Dokumenten auf (2,94 %).

Insgesamt liegen die in unserem Datensatz festgestellten Abdeckungen und Ausprägungen etwas höher als die, die Haustein et al. ( 2015 ) für die Gesamtheit 2012 erschienener biomedizinischer und lebenswissenschaftlicher Publikationen in Web of Science ermittelt haben. Mögliche Gründe für diese Unterschiede sind die in unserer Studie längeren Zitationszeiträume, eine eventuell gestiegene allgemeine Nutzung der Social-Media-Dienste, die dreien der hier betrachteten Metriken zugrunde liegen (Blogs, Facebook, Twitter) sowie die Möglichkeit, dass sich die bei Erzeugung unseres Datensatzes angewandten Filter (beispielsweise die Beschränkung auf Publikationen mit mindestens einer deutschen Autorin oder einem deutschen Autor) auf die durchschnittliche Qualität der enthaltenen Publikationen ausgewirkt haben (Abb. 3 ).

Ausprägung von Nennungen der Publikationen des Hauptdatensatzes sowie der drei Pilotfakultäten in den fünf betrachteten altmetrischen Datenquellen.

Um eine Orientierung über die thematische Zusammensetzung unseres Datensatzes zu bieten, zeigt Abb.  4 ein Ko-Okkurrenz-Netzwerk, basierend auf den um Stoppwörter bereinigten Termen aus Titeln und Abstracts von 100.000 zufällig ausgewählten Artikeln des Datensatzes (einzelne Knoten entsprechen individuellen Termen, die Knotengröße spiegelt die Häufigkeit des Terms im Datensatz wider, die Nähe der Knoten zueinander entspricht gemeinsamer Auftrittshäufigkeit). Einfärbungen basieren auf Term-Ko-Okkurrenzen und geben damit Hinweise auf grobe inhaltliche Cluster – so enthalten beispielsweise grüne Knoten vorwiegend Terme aus dem Bereich der Zellbiologie (z. B. cell, protein, kinase ), während der rot eingefärbte Teil des Netzwerks Begriffe aus der Biochemie enthält (z. B. compound, acid, oxidation ). Die erkennbare Unterteilung des Netzwerks in zwei große Partitionen scheint weitgehend der Unterscheidung zwischen typischerweise in medizinischer Grundlagenforschung auftretenden Termen (linke Hälfte des Netzwerks; Beispiel-Terme siehe oben) und für klinische Studien typischeren Begriffen (rechte Hälfte des Netzwerks; z. B. patient, surgery, symptom, mortality, outcome ) zu entsprechen.

Ko-Okkurrenz-Netzwerk der Terme aus 100.000 zufälligen Abstracts und Titeln des Datensatzes

Um zu bestimmen, ob unterschiedliche thematische Gebiete unseres Datensatzes hinsichtlich ihrer auf bestimmten altmetrischen Plattformen erhaltenen Aufmerksamkeit variieren, projizieren wir im nächsten Schritt die Ausprägungen einzelner altmetrischer Indikatoren auf das in Abb.  4 dargestellte Ko-Okkurrenz-Netzwerk. In Abb.  5 zeigen rote Bereiche an, dass Artikel mit entsprechenden Termen in Titel oder Abstract überdurchschnittlich viele Erwähnungen auf den entsprechenden Plattformen erhalten haben.

Term-Ko-Okkurrenz-Netzwerk, eingefärbt entsprechend der Ausprägung altmetrischer Indikatoren bei jeweiligen Artikeln (o. l. Nennungen in Blogs, o. r. Nennungen auf Facebook, m. l. Nennungen in Nachrichten, m. r. Nennungen in Policy-Dokumenten, u. Nennungen auf Twitter). Die Farbvariationen drücken die relativen Häufigkeiten aus, mit denen jeweilige Terme (in Abstract und/oder Titel) enthaltende Publikationen in entsprechenden Umgebungen referenziert werden, je Indikator normalisiert auf eine Skala von −1 bis + 1

Aus Abb.  5 wird deutlich, dass die Indikatoren hinsichtlich der durch sie abgedeckten Forschung variieren. Besonders auffällig erscheint die Konzentration von Nennungen in Policy-Dokumenten auf die rechte Hälfte des Netzwerkes – welche, wie zuvor gesehen, vorwiegend Inhalte klinischer Studien zu repräsentieren scheint. Während sich in Abb.  5 auch bei den anderen altmetrischen Indikatoren ein leichtes Übergewicht auf der jeweils rechten Netzwerkhälfte andeutet, scheint die Verteilung der Aufmerksamkeit dort ausgewogener – insbesondere Nennungen in Blogs und in Nachrichten scheinen die Gesamtheit des Publikationskorpus relativ homogen abzudecken.

Als letzten Schritt der Term-Ko-Okkurrenz-Analyse nutzen wir die in Abb.  4 eingeführte Netzwerkansicht unseres Datensatzes, um eine grobe Charakterisierung der Publikationsprofile der drei in dieser Studie als Fallbeispiele betrachteten Pilotfakultäten vorzunehmen. Abb.  6 zeigt dafür Netzwerke, in denen rote Bereiche höhere relative Anteile von Publikationen mit Vorkommen der entsprechenden Terme (in Abstract oder Titel) unter dem Gesamtpublikationsaufkommen der jeweiligen Fakultät anzeigen.

Term-Ko-Okkurrenz-Netzwerk, eingefärbt entsprechend Ausprägung von Publikationen der drei Pilotfakultäten mit Vorkommen der jeweiligen Terme (o. l. Fakultät A, o. r. Fakultät B, u. Fakultät C). Die Farbvariationen drücken die relativen Häufigkeiten aus, mit denen jeweilige Terme in Abstracts und/oder Titeln der analysierten Publikationen der jeweiligen Fakultäten vorkommen, je Fakultät normalisiert auf eine Skala von −1 bis + 1

Die in Abb.  6 zu sehenden Netzwerke offenbaren Unterschiede in den Publikationsprofilen der drei Fakultäten. Die zuvor in Abb.  4 gemachten Beobachtungen hinzuziehend deutet Abb.  6 darauf hin, dass Fakultät A das ausgewogenste Verhältnis aus Grundlagen- und klinischer Forschung publiziert, Fakultät C den deutlichsten Schwerpunkt auf klinische Forschung vorweist, während Fakultät B in dieser Hinsicht zwischen den anderen beiden Fakultäten steht. Die in Abb.  5 und 6 gezeigten Unterschiede verdeutlichen, wie relevant in biblio- oder altmetrischen Vergleichen auf Fakultätsebene die eingehende Betrachtung sowohl der thematischen Publikationsprofile der zu beurteilenden Institute als auch der themenabhängigen Verteilung in der Evaluation inkludierter Indikatoren ist. In dem vorliegenden Fall wäre beispielsweise anzunehmen, dass ein offenbar die klinische Forschung betonender Indikator (wie z. B. Policy-Dokument-Zitationen) besser dazu geeignet wäre, Nutzungsgrade bzw. Relevanz der bei Fakultät C stark vertretenen Publikationstypen darzustellen, als die Relevanz der Publikationen von Fakultät A – denn Fakultät A veröffentlicht mit größerem Anteil in medizinischen Bereichen, die vom Indikator Policy-Dokument-Zitationen kaum abgedeckt werden.

4.2 Eigenschaften in Policy-Dokumenten zitierter Artikel

Ihre in Abb.  5 beobachtete starke Abdeckung klinischer Forschung ergänzt die in der Einleitung begonnene Argumentation, aufgrund derer Policy-Dokument-Zitationen für den Bereich biomedizinischer Forschung als besonders interessanter Relevanz-Indikator erscheinen: so gelangten vergangene Fallstudien bezüglich akademischer Zitationen (welche derzeit die maßgebliche Grundlage für quantitative Evaluationen medizinischer Forschung darstellen) wiederholt zu dem Schluss, dass diese die Grundlagenforschung überbetonen und zur Reflektion der Relevanz klinischer Studien daher wenig geeignet sind (Donner & Schmoch, 2020 ; Ke, 2020 ; van Eck et al., 2013 ). Aus diesem Grund würde der in Abb.  5 visuell festgestellte Fokus von Policy-Dokument-Zitationen auf klinische Forschung diese zu einem besonders interessanten Komplement zu bestehenden Indikatoren auf Basis akademischer Zitationen machen. Im nächsten Schritt überprüfen wir daher Existenz und Grad dieses Fokus zusätzlich mit einem quantitativen Verfahren.

Als ein solches quantitatives Verfahren nutzen wir annotierte Publikationsmetadaten von Major et al. ( 2018 ) zum Training eines Word2Vec-basierten Text-Klassifikationsmodells, mit dem wir für die Publikationen unseres Datensatzes anschließend auf Basis ihrer Abstracts und Titel je eine Translationsstufe zwischen 1 (Artikel behandelt wahrscheinlich Grundlagenforschung) und 3 (Artikel behandelt wahrscheinlich klinische Forschung) vorhersagen. Anschließend vergleichen wir die Anteile der drei vorhergesagten Translationsstufen unter Publikationen unseres Gesamtdatensatzes (n = 334.940) und der Teilmenge von Publikationen mit mindestens einer gemessenen Policy-Dokument-Zitation (n = 7838). Geringen Anteilen der Artikel beider Gruppen (je 1,88 % der Gesamtpopulation und der Policy-zitierten Gruppe) wurde auf diese Weise keine Translationsstufe zugewiesen, da für diese Artikel keine oder aber nur sehr kurze Abstracts (weniger als 50 Wörter) ermittelt werden konnten.

Abb.  7 zeigt die relativen Anteile der drei Translationsstufen an den Publikationen beider Gruppen. Zwischen vorhergesagter Translationsstufe und Gruppenzugehörigkeit besteht ein statistisch signifikanter Zusammenhang (χ 2 = 6300,6, df  = 3, p < ,001). Der erheblich höhere Anteil als klinisch eingestufter Studien in der Gruppe Policy-Dokument-zitierter Artikel (44,49 %) gegenüber dem entsprechenden Anteil in der Gesamtpopulation (18,29 %) erhärtet den visuellen Befund aus Abb.  5 , dass Policy-Dokument-Zitationen in besonderem Maße klinische Studien betreffen.

Anteile per Text-Klassifikation bestimmter Translationsstufen an Artikeln der Gesamtpopulation (rot) und der Artikelgruppe mit je mindestens einer Policy-Dokument-Zitation (blau)

Zur genaueren Beschreibung der Eigenschaften in Policy-Dokumenten zitierter Artikel betrachten wir im nächsten Schritt die in dieser Gruppe häufigsten Journale sowie deren thematische Zuordnungen (anhand von Web of Science-Klassifikationen) und vergleichen deren jeweilige relative Anteile innerhalb der Policy-zitierten Gruppe (n = 7838) und der Gesamtpopulation (n = 334.940).

In Abb.  8 sind die in der Gruppe Policy-zitierter Artikel häufigsten zehn Journale und ihre jeweiligen relativen Anteile an beiden Gruppen dargestellt. Als unter Policy-zitierten Artikeln stark überrepräsentiert fallen besonders zwei renommierte lebenswissenschaftliche Journale auf, das New England Journal of Medicine (NEJM, stellt 2,14 % aller Policy-zitierten Artikel, gegenüber nur 0,11 % der Artikel der Gesamtpopulation) und Lancet (1,82 % aller Policy-zitierten, 0,09 % der Artikel aus der Gesamtpopulation). Angemerkt sei, dass die Berechnung der Spearman-Rangkorrelation zwischen dem Journal Impact Factor der die Artikel veröffentlichenden Journale und ihren Policy-Dokument-Zitationen zwar einen signifikant positiven, aber lediglich schwachen Zusammenhang (r = 0,10, p < ,001) zwischen beiden Maßen anzeigt. Obwohl sich an der Spitze der Policy-zitierten Journale solche befinden, die auch hinsichtlich ihres (zitationsbasierten) Journal Impact Factor herausstechen, ist also anzunehmen, dass die beiden Indikatoren durchaus erheblich voneinander abweichende Formen von Einfluss messen (s. auch Herrmann-Lingen in diesem Band), die sich möglicherweise nur hinsichtlich einiger ausgewählter Spitzenpositionen (wie in den Fällen von NEJM und Lancet) überschneiden.

Die zehn häufigsten Journale unter Artikeln mit mindestens einer Policy-Dokument-Zitation sowie ihre relativen Anteile in beiden untersuchten Gruppen

Ein weiteres auffälliges Merkmal unter den in Policy-Dokumenten besonders häufig zitierten Journalen ist ein thematischer Schwerpunkt im Bereich der Onkologie, mit allein vier Journalen unter den ersten zehn, welche sich ihrem Titel nach explizit auf dieses Thema beziehen ( Journal of Clinical Oncology, Annals of Oncology, Lancet Oncology und European Journal of Cancer ).

Abb.  9 stellt die zehn bei Artikeln mit mindestens einer Policy-Dokument-Zitation häufigsten Web of Science-Klassifikationen dar (mehrere Klassifikationen je Journal sind möglich). Auch hier führen gewisse Themen mit erheblich höherer Repräsentation unter Policy-zitierten Artikeln als in der Gesamtpopulation das Feld an, allen voran Public, Environmental & Occupational Health (5,73 % in der Gruppe mit Policy-Dokument-Zitationen, gegenüber 1,34 % in der Gesamtpopulation) und Oncology (5,11 % in Policy-zitierten Artikeln, 2,77 % in der Gesamtpopulation). Diese Funde bestätigen die zuvor im Zusammenhang mit Journalen (s. Abb.  8 ) gemachten Beobachtungen, dass Policy-Dokument-Zitationen als Indikator deutlich zur Betonung bestimmter, klar umreißbarer Themenfelder zu neigen scheinen.

Die zehn häufigsten Web of Science-Klassifikationen unter Artikeln mit mindestens einer Policy-Dokument-Zitation sowie ihre relativen Anteile in beiden untersuchten Gruppen

5 Konklusion

Dieser Beitrag hat die prinzipielle Eignung altmetrischer Indikatoren für das Anwendungsgebiet medizinischer Forschung in Deutschland anhand einer umfangreichen Stichprobe unter deutscher Beteiligung entstandener biomedizinischer Literatur untersucht. Analysen von Abdeckung und Ausprägung altmetrischer Indikatoren für Publikationen der Stichprobe machten dabei eine, allen Tendenzen steigender elektronischer Verbreitung wissenschaftlicher Veröffentlichungen zum Trotz anhaltende, Herausforderung für die praktische Nutzbarmachung altmetrischer Daten deutlich: in den meisten altmetrischen Quellen befinden sich die prozentualen Abdeckungsraten wissenschaftlicher Publikationen im einstelligen Bereich und die Ausprägungen unterhalb eines Wertes von 1 (mit Ausnahme von Erwähnungen auf Twitter). Diese hier für den spezifischen Fall aktueller deutscher Medizinforschung gemachten Befunde stimmen mit einem erheblichen Bestand vergangener Fallstudien zu Altmetrics-Abdeckungsraten überein (Erdt et al., 2016 ; Work et al., 2015 ).

Diese Spärlichkeit altmetrischer Daten hat Implikationen für ihre Anwendung in evaluativen Kontexten. Praktische Anforderungen, die sich aus der Nutzung der extrem schief verteilten altmetrischen Daten für vergleichende Evaluationen ergeben, sind beispielsweise vorrangig robuste Schätzverfahren zu verwenden, sowie eine erhöhte Notwendigkeit Signifikanzen identifizierter Unterschiede zwischen untersuchten Gruppen mittels geeigneter statistischer Methoden nachzuweisen (Thelwall, 2017 ). Die szientometrische Forschung hat verschiedene konkrete feld- und zeitnormalisierte Indikatoren entwickelt, die diesen verteilungsbezogenen Eigenheiten altmetrischer Daten Rechnung tragen und trotz ihnen aussagekräftige Vergleiche zwischen Gruppen ermöglichen sollen (siehe beispielsweise Haunschild & Bornmann, 2018 ; Thelwall, 2017 ). Allgemein lässt sich jedoch festhalten, dass der hohe Anteil von Publikationen ohne messbaren altmetrischen Impact auch für den vorliegenden Anwendungsfall der deutschen Medizin zur Folge hat, dass Evaluationen unter Rückgriff auf Altmetrics vorrangig in (Makro-)Analysen, die sich auf große Publikationsmengen oder ausgedehnte Beobachtungszeiträume stützen können, zu informativen Ergebnissen führen werden und zu Bewertungen kleiner Publikationskorpora dagegen weniger geeignet sind.

Dieses Fazit zur grundsätzlichen Eignung von Altmetrics für Evaluationen im Bereich Medizin abschließend sei darauf hingewiesen, dass sich ein Großteil der in Bezug auf bibliometrische Forschungsevaluationen im Rahmen des Leidener Manifests (Hicks et al., 2015 ) formulierten Empfehlungen und Prinzipien auch auf altmetrische Evaluationen übertragen lässt und in entsprechenden Vorhaben berücksichtigt werden sollte (Bornmann & Haunschild, 2016 ; Lemke, 2022 ). Besonders betont sei in diesem Zusammenhang das erste Prinzip des Leidener Manifests: quantitative Evaluationen sollten qualitative Expertenurteile lediglich unterstützen . Auch wenn Altmetrics verschiedene Schwächen rein qualitativer Bewertungsverfahren wie auch bibliometrischer Indikatoren kompensieren können (Lemke et al., 2020 ; Weller, 2015 ), sollten sie – entgegen ihrer wörtlichen Bezeichnung – als Komplement zu diesen Formen der Wissenschaftsevaluation begriffen werden, nicht als diese ersetzende Alternativen.

Die ebenfalls in diesem Beitrag vorgenommene Untersuchung von Policy-Dokument-Zitationen und den durch sie betroffenen Artikeln der Stichprobe verstärkt den Eindruck, dass es sich hierbei um einen altmetrischen Indikator mit besonderem Potenzial (siehe auch Tahamtan & Bornmann, 2020 ), aber auch erheblichem verbleibendem Forschungsbedarf handelt. Unsere Analysen weisen auf besonders hohe Abdeckungen klinischer Forschung durch Policy-Dokument-Zitationen hin. Diese Eignung, relevante klinische Studien anzuzeigen und ihren praktischen Einfluss zu verdeutlichen, könnte in Evaluationsverfahren der Neigung etablierter bibliometrischer Indikatoren zur relativen Überrepräsentation von Grundlagenforschung entgegenwirken (Donner & Schmoch, 2020 ; Ke, 2020 ; van Eck et al., 2013 ). Die statistischen Deskriptionen in Policy-Dokumenten zitierter Artikel dieses Beitrags geben darüber hinaus weitere Hinweise darauf, welche Arten von Veröffentlichungen dieser Indikator seinerseits besonders betont – so deuten sich insbesondere Zusammenhänge zwischen Policy-Zitationen und bestimmten Themenfeldern wie Onkologie oder öffentlicher Gesundheit an. Die Belastbarkeit und Generalisierbarkeit dieser explorativen Befunde sollte im Rahmen tiefergehender Analysen unter Rückgriff auf komplexere statistische Verfahren weiter überprüft werden.

Weiterer Forschungsbedarf besteht auch hinsichtlich der besseren theoretischen Fundierung der Interpretation von Policy-Dokument-Zitationen. In dieser Studie wurden Policy-Dokument-Zitationen durch den Datenanbieter Altmetric.com ermittelt, welcher eine praktikable und leicht skalierbare Quelle für derartige Daten darstellt. Zwischen den von Altmetric.com aggregierten Anzahlen von Policy-Dokument-Zitationen fand jedoch keine weitere inhaltliche Differenzierung statt. Altmetric.com bezieht Policy-Dokument-Zitationen zum Zeitpunkt des Schreibens von etwa 470 unterschiedlichen Quellen, Footnote 7 darunter viele für den vorliegenden Anwendungsfall zweifellos relevante Plattformen, wie nationale und internationale Repositorien medizinischer Leitlinien. Gleichermaßen enthalten die von Altmetric.com vorgenommenen Zählungen aber auch in hohem Maße heterogene Signale wie beispielsweise Nennungen in Richtlinien von Regierungsbehörden, in Publikationen unabhängiger Think Tanks oder in Berichten internationaler Entwicklungsorganisationen. Footnote 8 Die individuelle Relevanz dieser verschiedenen Datenquellen wird in vielen Fällen vom spezifischen Evaluationskontext abhängen. Für die Altmetrics-Forschung ergibt sich daraus ein dringender Bedarf, konkrete Konzepte und theoretische Frameworks zu einer differenzierteren Handhabung von Policy-Dokument-Zitationen zu entwickeln, deren Umsetzung auf technischer Ebene von einem jeweiligen Datenaggregator unterstützt werden muss. Den Bereich der Aggregatoren von Policy-Dokument-Zitationen hat zudem mit Overton in jüngerer Zeit noch ein weiterer Wettbewerber betreten, dessen Datenangebot in zukünftigen Studien vermehrt mit dem von Altmetric.com verglichen werden sollte (siehe beispielsweise Maleki & Holmberg, 2022 ).

Es ist die Entwicklung solcher Konzepte, von der die zukünftige Validität, Transparenz und damit auch Nützlichkeit von Policy-Dokument-Zitationen als Indikator in Evaluationen direkt abhängt. Der derzeitige Reifegrad der theoretischen Fundierung dieses speziellen altmetrischen Indikators wie auch zuvor genannte, aus geringen Abdeckungsraten resultierende Herausforderungen lassen ihren Nutzen zur Bewertung medizinischer Forschung zum jetzigen Zeitpunkt stark limitiert erscheinen. Doch langfristig ist das Policy-Dokument-Zitationen innewohnende Potenzial, evaluative Praktiken im Bereich der Biomedizin zu bereichern, groß – sowohl durch eine bessere Berücksichtigung von Leistungen im klinischen Bereich als auch durch eine allgemein vielfältigere Darstellung der Wirkungen akademischer Forschung auf politische Gestaltung und Gesellschaft.

https://www.overton.io/

https://www.nlm.nih.gov/medline/medline_overview.htm .

In dieser Studie verwendete Web of Science-Daten wurden vom deutschen Kompetenznetzwerk Bibliometrie bezogen ( https://www.bibliometrie.info/ ).

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Siehe auch https://github.com/vincentmajor/ctsa_prediction/tree/master/data/labeled .

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Wir danken Nicholas Fraser für seine Beiträge hinsichtlich Erhebung, Bereinigung und Anreicherung der Daten, deren Auswertung in diesem Beitrag beschrieben wurde. Darüber hinaus danken wir dem deutschen Kompetenznetzwerk Bibliometrie sowie Altmetric.com für die uns gewährten Datenzugänge. Weiterer Dank gilt dem deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung für die Förderung dieses Forschungsprojektes (Förderkennzeichen 16PU17011D).

Author information

Authors and affiliations.

ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Kiel, Deutschland

Steffen Lemke, Anne Witthake & Isabella Peters

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Kiel, Deutschland

Steffen Lemke & Isabella Peters

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Corresponding author

Correspondence to Steffen Lemke .

Editor information

Editors and affiliations.

Deutsches Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung GmbH (DZHW), Berlin, Deutschland

Sophie Biesenbender

Robert K. Merton Zentrum für Wissenschaftsforschung, Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin, Deutschland

Judith Hartstein

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Lemke, S., Witthake, A., Peters, I. (2024). Altmetrics zur Evaluation medizinischer Forschung in Deutschland. In: Biesenbender, S., Hartstein, J. (eds) Qualitätsmessung als Prisma. Higher Education Research and Science Studies. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43683-4_4

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DOI : https://doi.org/10.1007/978-3-658-43683-4_4

Published : 01 August 2024

Publisher Name : Springer VS, Wiesbaden

Print ISBN : 978-3-658-43682-7

Online ISBN : 978-3-658-43683-4

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