Wissenschaftsorganisationen und Forscher, die über Wissenschaft an sich forschen, sind auf bibliometrische Datenbanken angewiesen. Diese sammeln Daten über wissenschaftliche Publikationen, womit wissenschaftlicher Output „gemessen“ werden kann. Je größer eine Datenbank, desto mehr wissenschaftliche Aktivität kann erfasst werden – umso schwieriger wird es allerdings, Forschungsdaten zu extrahieren.
Eine der größten bibliometrischen Datenbanken, die vom wissenschaftlichen Fachverlag Elsevier betrieben wird, ist Scopus. Die Software pybliometrics, die von Michael E. Rose, Senior Research Fellow am Institut, in interdisziplinärer Zusammenarbeit mit John R. Kitchin (Professor für Chemical Engineering an der Carnegie Mellon University) entwickelt wurde, ermöglicht nun Forschern, die mit einer Scopus-Lizenz bzw. Scopus Custom Data arbeiten, diese Datenbank ohne größere Hürden zu nutzen und Daten automatisiert herunterzuladen.
Die Software ist in der Programmiersprache Python geschrieben, die unter Wissenschaftlern immer mehr an Bedeutung gewinnt. pybliometrics eröffnet Nutzern neue Wege, schneller an von ihnen benötigte große und ständig wachsende Datenmengen heranzukommen.
Gleichzeitig erlaubt pybliometrics eine bessere Überprüfbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse, da für jeden transparent wird, nach welchen Definitionen Forschungsdaten gezogen wurden. Das erhöht die Replikationsfähigkeit der Forschung, die Markenzeichen guter wissenschaftlicher Praxis ist.
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