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  • × author_ss:"Tüür-Fröhlich, T."
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Tüür-Fröhlich, T.: ¬Eine "autoritative" Datenbank auf dem Prüfstand : der Social Sciences Citation Index (SSCI) und seine Datenqualität (2018) 0.02
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    Abstract
    Zitatdatenbanken bilden die Datengrundlagen für zahlreiche szientometrische Untersuchungen, Evaluationen wissenschaftlicher Leistungen und Uni-Rankings. In der Literatur finden sich kaum Hinweise auf endogene Fehler (Original richtig, Datenbankeintrag falsch) in den kostenpflichtigen Datenbanken. Banale Fehler (z. B. Falschschreibung der Namen von Autorinnen oder Autoren) in Datenbanken hätten nur geringe Relevanz. Die Fehlersuche zu Pierre Bourdieu als "cited author" im SSCI (Vergleich Original - SSCI-Record) ergab mehr als 85 Mutationen. Die Fallstudien zeigen eine hohe Anzahl endogener Datenbankfehler. In den Rechtswissenschaften übliche Referenzen in Fußnoten laufen große Gefahr, in Phantomreferenzen verwandelt zu werden (Fallstudie Harvard Law Review: 99 Prozent Fehler). Dem Anspruch des SSCI, die "relevanten" globalen Sozialwissenschaften abzubilden - für alle im SSCI erfassten Disziplinen -, stehen offenbar Mängel in Datenerfassung und -verarbeitung im Wege.
  2. Tüür-Fröhlich, T.: Blackbox SSCI : Datenerfassung und Datenverarbeitung bei der kommerziellen Indexierung von Zitaten (2019) 0.01
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    Abstract
    Zahlreiche Autoren, Autorinnen und kritische Initiativen (z. B. DORA) kritisieren den zu hohen und schädlichen Einfluss quantitativer Daten, welche akademische Instanzen für Evaluationszwecke heranziehen. Wegen des großen Einflusses der globalen Zitatdatenbanken von Thomson Reuters (bzw. Clarivate Analytics) auf die Bewertung der wissenschaftlichen Leistungen von Forscherinnen und Forschern habe ich extensive qualitative und quantitative Fallstudien zur Datenqualität des Social Sciences Citation Index (SSCI) durchgeführt, d. h. die Originaleinträge mit den SSCI-Datensätzen verglichen. Diese Fallstudien zeigten schwerste - nie in der Literatur erwähnte - Fehler, Verstümmelungen, Phantomautoren, Phantomwerke (Fehlerrate in der Fallstudie zu Beebe 2010, Harvard Law Review: 99 Prozent). Über die verwendeten Datenerfassungs- und Indexierungsverfahren von TR bzw. Clarivate Analytics ist nur wenig bekannt. Ein Ergebnis meiner Untersuchungen: Bei der Indexierung von Verweisen in Fußnoten (wie in den Rechtswissenschaften, gerade auch der USA, vorgeschrieben) scheinen die verwendeten Textanalyse-Anwendungen und -Algorithmen völlig überfordert. Eine Qualitätskontrolle scheint nicht stattzufinden. Damit steht der Anspruch des SSCI als einer multidisziplinären Datenbank zur Debatte. Korrekte Zitate in den Fußnoten des Originals können zu Phantom-Autoren, Phantom-Werken und Phantom-Referenzen degenerieren. Das bedeutet: Sämtliche Zeitschriften und Disziplinen, deren Zeitschriften und Büchern dieses oder ähnliche Zitierverfahren verwenden (Oxford-Style), laufen Gefahr, aufgrund starker Zitatverluste falsch, d. h. unterbewertet, zu werden. Wie viele UBOs (Unidentifiable Bibliographic Objects) sich in den Datenbanken SCI, SSCI und AHCI befinden, wäre nur mit sehr aufwändigen Prozeduren zu klären. Unabhängig davon handelt es sich, wie bei fast allen in meinen Untersuchungen gefundenen fatalen Fehlern, eindeutig um endogene Fehler in den Datenbanken, die nicht, wie oft behauptet, angeblich falsch zitierenden Autorinnen und Autoren zugeschrieben werden können, sondern erst im Laufe der Dateneingabe und -verarbeitung entstehen.