Abgrenzung des Netzwerks und Entwicklung des Search Strings#

Um das Wissensnetzwerk innerhalb des Forschungsfeldes der SNA untersuchen zu können, müssen wir dieses zuerst abgrenzen und dann die relationalen Daten zwischen den Akteuren des Netzwerkes erheben. Um valide Aussagen über die Netzwerkstruktur und die Informationsflüsse innerhalb des Netzwerkes treffen zu können, ist es elementar, dass alle relevanten Teile des Netzwerkes erfasst werden (Jansen 2003, S. 69f.). Für unsere Forschungsfrage nutzen wir Ansätze der nominalistischen Abgrenzungsmethode (Jansen 2003, S. 72f.), indem wir aufgrund unseres Forschungsinteresses entscheiden, welche Akteure dem zu untersuchenden Netzwerk angehören. Diese Entscheidungen schlagen sich in unserem Search String nieder, anhand dessen wir alle relevanten Publikationen in der Web of Science Core Collection identifizieren und in unsere Untersuchung einfließen lassen. Unsere grundlegende Analyseinheit sind demnach einzelne Publikationen in WoS und deren relationale Merkmale, wie z.B. Autorenschaften, Referenzen, Publikationsdaten oder Journal-Zugehörigkeiten. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten (zusammenfassend in Maltseva & Batagelj 2018, S. 3ff.), die vornehmlich soziologische Datenbanken oder Journals, wie z.B. das Social Networks-Journal des International Networks for Social Network Analysis (INSNA) für ihre Untersuchungen herangezogen haben, stützen wir uns, ähnlich wie Maltseva & Batagelj (2018), auf die disziplinenübergreifende Datenbank Web of Science, um explizit auch Veröffentlichungen anderer Disziplinen zu erfassen.

Ein erstes Abgrenzungsmerkmal ist hierbei, dass sich die Publikationen mit dem Gegenstand der SNA befassen sollten. Daher besteht der erste Teil des Search Strings aus einer wörterbezogenen Suche nach dem Begriff der Sozialen Netzwerkanalyse und verwandten Konzepten. Hierbei werden Search Fields nach den eingegeben Begriffen durchsucht, also u.a. Keywords, Abstract, Titel. Insbesondere mit den letzeren Begriffen wie “network model” oder “complex networks” in Verbindung mit “social” möchten wir die physikalisch-geprägten Veröffentlichungen, die sich trotzdem mit sozialen Fragestellungen beschäftigen, einbinden.

ALL=(“social network analysis”) OR ALL=(“social network research”) OR ALL=(“ego network”) OR ALL=(“network structure” AND “social”) OR ALL=(“network model” AND “social”) OR ALL=(“complex networks” AND “social”) …

Um weitere Publikationen zum Thema mit einzuschließen, die sich nicht innerhalb dieser Suchworte finden lassen, verbinden wir im zweiten Teil unseres Search Strings die Keyword-Suche mit den Web of Science Categories (WC). Diese klassifizieren alle Journals und Bücher in der Core Collection in 250 gleichgestellte - also explizit nicht hierarchische - Kategorien (Milojevic 2018, S. 184), welche wiederum in fünf größere research areas eingeordnet werden können. Während zwischen den research areas und den categories eine 1:N-Relation besteht (jede category ist Teil von nur einer research area) (Clarivate Analytics, o.J.), können Journals oder Bücher zwischen einer und sechs categories angehören (Milojevic 2018, S. 184). Wir filtern hierbei nach allen Publikationen mit dem Wort “networks”, schränken diese Suche aber ein, indem wir nur in bestimmten soziologischen, sozialwissenschaftlichen oder explizit sozialwissenschaftlich-interdisziplinären categories suchen.

… OR (ALL=(“network”) AND WC=(History of Social Sciences OR Humanities Multidisciplinary OR History Philosophy of Science OR Social Sciences Mathematical Methods OR Social Sciences Interdisciplinary OR Sociology)

Mit diesem Search String erhalten wir 48,847 Ergebnisse. Dies scheint erstmal eine angemessen Anzahl für weitere Analysen zu sein. Um besser einschätzen zu können, inwieweit wir das Netzwerk, das uns interessiert, tatsächlich hiermit abbilden können, müssen in weiteren Schritten Plausibilitätschecks durchgeführt werden und das Netzwerk gegebenenfalls iterativ erweitert werden.

Beschreibung der Variablen

Web of Science bietet eine große Anzahl an Variablen, um bibliometrische Daten analysieren zu können. Wir interessieren uns in diesem Projekt für Interdisziplinarität und Informationsaustausch zwischen wissenschaftlichen Feldern und Gemeinschaften. WoS bietet sowohl zur inhaltlichen, als auch zur disziplinären Einordnung von Publikationen einige Variablen:

  • author_keyw: Keywords, die von den Autor:innen selbst angegeben werden, um den Inhalt der eigenen Publikation zu beschreiben (Zhang et al 2015, S.967)

  • keywords_plus: Keywords Plus ergänzen die von den Autor:innen angegebenen author_keyw und werden aus Wörtern, die häufig in den Titeln der Referenzen eines Artikels auftauchen aber nicht im Artikel selbst. Diese Keywords Plus werden dabei mithilfe eines speziellen Algorithmus identifiziert (Clarivate Analytics o.J.a)

  • wos_cat: Wie bereits beschrieben, wird jedes Journal und jedes Buch in WoS einer sogenannten Web of Sciene Subject Category each category zugeordnet, welche wiederum den fünf research areas untergeordnet werden können (Clarivate Analytics o.J.b) Die Zuweisung der Bücher und Journals muss dabei nicht eineindeutig sein, ein Journal/Buch kann auch mehreren Kategorien zugeordnet werden (Milojevic 2018, S. 184). In unserer csv-Datei sind jedem Eintrag, also jeder Publikation, ebenfalls Kategorien zugeordnet. Hierbei muss allerdings beachtet werden, dass diese Klassifikation nicht über den Artikel direkt geschieht, sondern anhand des Buches oder des Journals, indem der Artikel veröffentlicht wurde, vorgenommen wird.

  • research_area: Research Areas stellen die höchste Klassifizierungsstufe in WoS da. Sie umfassen fünf Themengebiete, in die sich alle wos_cat und damit auch alle Artikel und Bücher einteilen lassen: Arts & Humanities, Life Sciences & Biomedicine, Physical Sciences, Social Sciences, Technology (Clarivate Analytics o.J.c)

Um später im netzwerkanalytischen Teil die Zusammensetzung verschiedener kooperativer bzw. Zitationsgruppen in Bezug auf die vertretenen Disziplinen beschreiben zu können, konzentrieren wir uns im Folgenden auf die WoS-eigenen Kategorien (wos_cat).