Das passende Open-Access-Journal mit B!SON finden

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Immer mehr Forschende möchten ihre Resultate Open Access publizieren (Schmeja, 2017). Nach dieser scheinbar einfachen Prämisse zu handeln, kann sich jedoch als erstaunlich komplex und aufwendig herausstellen: So bieten Verlage eine sich stetig weiterentwickelnde Vielzahl von Bezahlmodellen an, um ihre Einnahmen nach Wegfall des Subskriptionsmodells zu sichern. Wissenschaftliche Einrichtungen und Förderer verpflichten zunehmend verbindlicher zu Open Access, stellen aber zugleich auch Unterstützungsmaßnahmen zur Verfügung (Tullney, 2018).

Bei der Frage „Wo veröffentlichen?“ stehen Wissenschaftler:innen also vor komplexen Entscheidungen, die außerhalb ihrer eigentlichen Kernaufgaben liegen. Und doch sind sie eine entscheidende treibende Kraft der Open-Access-Transformation. Hier setzt unser Projekt B!SON an: Wir entwickeln darin ein Empfehlungs-Tool, das Forschenden die Auswahl einer Open-Access-Zeitschrift für die Publikation ihrer Resultate erleichtern soll. 

Wo liegt das Problem? So viele Journals, so viele Anforderungen

Stellen wir uns als Ausgangspunkt eine Wissenschaftlerin vor, die gerade einen Artikel vorbereitet. Sie fragt sich, in welche Zeitschrift ihre Ergebnisse am besten passen. Angenommen, die Forscherin möchte den Artikel in jedem Fall Open Access veröffentlichen und zugleich nicht unbedingt den tradierten Publikationswegen ihrer Community folgen. Sie möchte eine fundierte Entscheidung treffen und muss dazu auf viele Einzelfragen eine Antwort finden – unter anderem:

  • Wie finde ich unter allen existierenden Zeitschriften diejenigen, in denen in letzter Zeit Forschungsarbeiten zu meinem Thema erschienen sind?
  • Wie kann ich alle Details der Open-Access-Policy meiner Institution und meiner Förderorganisation genau einhalten – etwa das richtige Lizenzmodell auswählen oder meine Autor:innenrechte wahren?
  • Wie kann ich sichergehen, nicht auf einen Predatory Publisher reinzufallen? Und überhaupt – wer sagt mir, ob ein Journal wirklich nach hohen wissenschaftlichen Qualitätsstandards arbeitet?
  • Ich würde gerne möglichst Zeitschriften nutzen, für die meine Bibliothek die APC übernimmt oder meine Institution einen Rabatt bekommt – wie kriege ich raus, welche derzeit dafür infrage kommen?

Dies ist nur einer der möglichen Anwendungsfälle für das B!SON-System. Ein weiteres Szenario, das die Suchmaschine bedienen soll, ist etwa die Unterstützung der Publikationsberatung in wissenschaftlichen Bibliotheken. Publikationsberatende können B!SON stellvertretend für die Forschenden nutzen, die sie beraten, oder im Beratungsgespräch gemeinsam mit ihnen. Dazu wird es möglich sein, B!SON an die lokalen Bedingungen anzupassen und in das Bibliothekswebangebot einzubinden – mehr dazu weiter unten.

Wie hilft B!SON? Qualitätsgeprüfte Open-Access-Journals, in denen ähnliche Artikel erschienen sind

Auf der B!SON-Website findet die Wissenschaftlerin eine Eingabemaske ähnlich dem in Abbildung 1 gezeigten Entwurf. Dort kann sie einige Textbausteine ihres Manuskripts eingeben, zum Beispiel den Titel (oder einen vorläufigen Titel), das Abstract und die Referenzen, die sie in ihrem Manuskript zitiert. B!SON analysiert eine Datenbank von Open-Access-Artikeln und Zitationsbeziehungen und ermittelt daraus Journals, welche bereits ähnliche Inhalte publiziert haben und somit zum Manuskript passen. Hierfür werden semantische und bibliometrische Methoden kombiniert.

Mockup-Entwurf der Eingabemaske des B!SON-Empfehlungstools
Abbildung 1: Mockup-Entwurf der Eingabemaske des B!SON-Empfehlungstools

Anschließend gibt B!SON eine nach Relevanz geordnete Liste von Zeitschriften aus, wie in der Mitte des in Abbildung 2 gezeigten Entwurfs zu sehen. Diese Liste kann die Wissenschaftlerin als Entscheidungshilfe verwenden. Für jede Zeitschrift kann sie ein Factsheet mit detaillierten Informationen aufrufen. Möglicherweise wird B!SON auch eine Vergleichsfunktion anbieten (ähnlich Produktvergleichstabellen beim Onlineshopping), um ihre Entscheidung weiter zu unterstützen. Die vorgeschlagenen Zeitschriften können zudem nach entscheidungsrelevanten Kriterien gefiltert werden (zum Beispiel Lizenz, APC-Höhe).

Mockup-Entwurf der Ergebnisansicht des B!SON-Empfehlungstools
Abbildung 2: Mockup-Entwurf der Ergebnisansicht des B!SON-Empfehlungstools

(Anmerkung: Die Mockup-Entwürfe dienen der Veranschaulichung; die endgültige Benutzeroberfläche des Tools wird sehr wahrscheinlich anders aussehen. Die Entwürfe sind das Ergebnis eines Workshops mit Bibliothekar:innen, Open Access Professionals und Forschenden im Rahmen der Anforderungsanalyse.)

Wie funktioniert B!SON? Datenabgleich aus verlässlichen, offenen Quellen

Aber welcher Algorithmus steckt im Detail hinter den Empfehlungen? B!SON vergleicht die von der Wissenschaftlerin eingegebenen Textinformationen ihres Manuskripts 1. mit dem Korpus aller Artikel der im DOAJ gelisteten Zeitschriften und 2. mit den von OpenCitations verzeichneten Zitationsbeziehungen und generiert aus der Kombination hieraus ein so genanntes Ähnlichkeitsmaß, auf dem später seine Empfehlungen basieren:

  1. Eine auf maschinellem Lernen basierende Berechnung der semantischen Ähnlichkeit der eingegebenen Manuskriptbestandteile mit bereits erschienenen Open-Access-Artikeln. Dafür nutzt B!SON die von DOAJ bereitgestellten Artikelmetadaten. DOAJ verzeichnet derzeit circa 17.000 Zeitschriften, die von einem Gremium von Gutachtern nach einer Reihe von Kriterien qualitätsgesichert werden. Um im DOAJ gelistet zu werden, müssen Zeitschriften zum Beispiel ein Peer-Review-Verfahren nachweisen, regelmäßig neue Artikel veröffentlichen und Open-Access-kompatible Lizenzen nutzen. DOAJ verzeichnet zu diesen Zeitschriften die Artikelmetadaten – insgesamt sind derzeit Metadaten zu 6.600.000 Artikeln im JSON-Format über eine offene Schnittstelle abrufbar. Zum Textvergleich auf dieser Datengrundlage planen wir, Elasticsearch zu verwenden.
  2. Eine technische Implementierung bibliometrischer Algorithmen, die sich in der Bibliothekspraxis bewährt haben, zur Ermittlung der bibliometrischen Ähnlichkeit. Hierfür nutzt B!SON den COCI-Index und bezieht dessen circa 1.200.000.000 DOI-zu-DOI-Zitationsbeziehungen in die Berechnung ein.

Das Ergebnis dieser Analyse wird der Wissenschaftlerin in Form einer Liste passender Journals angezeigt, voraussichtlich versehen mit einer quantitativen Angabe zur Ähnlichkeit. Die Zeitschriftendetails (Titel, Verlag, Fachgebiet, Lizenz, APC usw.) in der Ergebnisliste und den Zeitschriften-Factsheets kommen ebenfalls aus dem DOAJ. Wir erwägen momentan, zusätzlich weitere Quellen einzubeziehen: Im Rahmen der Anforderungsanalyse (siehe letzter Abschnitt) haben wir festgestellt, dass Forscher:innen möglicherweise für ihre Entscheidung Angaben benötigen, die über die DOAJ-Angaben hinausgehen, zum Beispiel die Einhaltung der Plan S-Vorgaben.

Da sich die zugrunde liegenden Datenkorpora ständig ändern, werden im endgültigen Tool zum einen die Datenquellen regelmäßig aktualisiert und zum anderen der Trainingsprozess wiederholt werden (etwa einmal pro Monat). Das Tool wird quelloffen und mit einer API bereitgestellt, um erweiterte Nutzungen oder auch eine lokale Integration zum Beispiel durch Bibliotheken zu ermöglichen. Diese erhalten so beispielsweise die Möglichkeit, in B!SON zu hinterlegen, für welche Zeitschriften sie APCs abdecken.

Just another journal recommendation tool?

Ein Tool für Zeitschriftenempfehlungen ist an sich keine neue Idee (Bai et al., 2019). Die meisten bisherigen Ansätze haben jedoch einen kommerziellen Hintergrund, nutzen intransparente Empfehlungsalgorithmen oder empfehlen Journals nur eines (meist großen) Verlags. Im Unterschied dazu entwickeln wir B!SON evidenzbasiert, verlagsagnostisch und open source und setzen transparente Algorithmen für die Empfehlungen ein. B!SON wird zudem keine personenbezogenen Daten erfassen. Zugleich berücksichtigen wir in der Entwicklung die Rolle der Bibliotheken als Anlaufstellen für das Publizieren innerhalb ihrer Institutionen. Indem es offene Metadaten nutzt, baut B!SON auf dem stetig wachsenden Ökosystem offener wissenschaftlicher Infrastrukturen auf – und trägt zugleich einen Baustein dazu bei.

Daten und Fakten zum B!SON-Projekt

Die TIB arbeitet im B!SON-Projekt (kurz für „Bibliometrisches und Semantisches Open Access Recommender Netzwerk“) eng mit der SLUB Dresden zusammen. Seitens der TIB sind Angehörige der Forschungsgruppe Visual Analytics sowie des Bereichs Publikationsdienste im B!SON-Team aktiv. Während der zweijährigen Laufzeit – von April 2021 bis Anfang 2023 – wird das Projekt vom BMBF im Rahmen der Förderlinie zur Beschleunigung der Open-Access-Transformation finanziell gefördert. Unterstützt wird das Projekt, neben unseren bereits genannten datengebenden Partnern DOAJ und OpenCitations, auch von vielen Wissenschaftseinrichtungen unterschiedlichster Fächerprofile.

Projektfahrplan und Meilensteine

Projektplanung und Meilensteine des Projekts B!SON
Abbildung 3: Projektplanung und Meilensteine des Projekts B!SON

In den ersten Monaten des Projekts stand die Anforderungsanalyse im Fokus unserer Arbeit (siehe Abbildung 3). Um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche Zeitschrifteneigenschaften für Forschende wichtig sind und welche Anforderungen sie an das Tool haben, haben wir eine Online-Umfrage durchgeführt (Übersicht der Ergebnisse). Zudem haben wir Interviews mit Publikationsberatenden in Bibliotheken sowie mit Verlagen, Publikationsplattformen und „scholar-led“ Zeitschriften geführt. Die Ergebnisse aller Erhebungen sind in die Spezifikation eingeflossen, die der nun startenden Software-Entwicklung zugrunde liegt. Wir planen, eine Betaversion von B!SON im Frühjahr 2022 und das endgültige Tool im Frühjahr 2023 bereitzustellen.

Den oben genannten unterstützenden Einrichtungen kommt eine bedeutende Rolle im Projekt zu: Aus ihnen kommt eine kleine Gemeinschaft von Forschenden, Open Access Professionals und Bibliothekar:innen, die wir regelmäßig konsultieren, um die Anforderungen an das Tool auf einer breiten Basis von Erfahrungen und fachlichen Perspektiven zu ermitteln. Außerdem haben sie uns bei der Verbreitung unserer initialen Online-Umfrage unter Forschenden, als Teil unseres Arbeitspakets zur Anforderungsanalyse, tatkräftig unterstützt. Sobald eine Betaversion bereitsteht, werden wir sie in Tests zur Funktionalität des Tools und zur Qualität seiner Empfehlungen einbinden. Auch auf Konferenzen geben wir Updates zum Projekt (zum Beispie Open-Access-Tage 2021, Munin Conference on Scholarly Publishing) und nehmen Feedback auf. Die Community-Arbeit wird also das gesamte Projekt begleiten.

Die B!SON-Community ist selbstverständlich offen – falls Sie also an Updates zum Projekt und einer Mitwirkung an der Testphase interessiert sind, freuen wir uns über eine Nachricht an bison@tib.eu!


Beitragsbild: Julian Kücklich, via Wikimedia Commons, lizenziert unter CC0

... ist Mitarbeiterin im Bereich Publikationsdienste der TIB und dort im Projekt B!SON tätig.

... arbeitet als Software-Entwickler in der Forschungsgruppe Visual Analytics der TIB

... ist als Post-Doc in der Forschungsgruppe Visual Analytics der TIB tätig

Josephine Hartwig

ist wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt B!SON an der SLUB – Sächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek in Dresden.