SEARES: EINE SUCHMASCHINE FÜR HINTERLEGTE FORSCHUNGSDATEN

Karsten S.1, Hörmesch T.2, Bläsius KH3
1Hochschule Trier, Therapiewissenschaften, Trier, Deutschland, 2Hochschule Trier, Student Informatik, Trier, Deutschland, 3Hochschule Trier, Informatik, Trier, Deutschland

Hintergrund: Akademische Zeitschriften fordern zunehmend die Hinterlegung von Daten, die den Ergebnissen von Forschungsmanuskripten zugrunde liegen, in einem öffentlichen Repositorium. Dieser Fortschritt vereinfacht Reanalysen einschließlich Metaanalysen und die Entwicklung neuer Forschungsmethoden. Darüber hinaus können leicht zugängliche Daten für Trainingsprogramme in Statistik verwendet werden. Es gibt eine Reihe von Repositorien, aber die Suche nach Daten ist derzeit aufgrund der weit verbreiteten Ablagerungen umständlich.

Zweck: Entwicklung einer Metasuchmaschine für Forschungsdatenrepositorien.

Methoden: Eine Suchmaschine für hinterlegte Forschungsdaten (SeaRes) wurde mit der Sprache „Common Lisp“ programmiert. Die Websites gängiger Datenbanken, die Forschungsartikel indexieren, wurden analysiert, bevor die grafische Benutzeroberfläche (GUI) entwickelt wurde, die die Kombination von Suchbegriffen mit Boolescher Logik ermöglicht. Dateinamenerweiterungen wurden aufgrund ihrer besonderen Relevanz in Bezug auf Datenbestände als durchsuchbare Elemente hinzugefügt. Eine allgemeine Internetsuche wurde nicht systematisch durchgeführt, um relevante Repositories zu identifizieren, und es wurde ein „All Fields“-Testlauf auf zwei Repositories (Dryad Digital Repository und Figshare) durchgeführt, bei dem nach dem Begriff „Physiotherapie“ gesucht wurde.

Ergebnisse: Ein Prototyp der Suchmaschine, die auf Dryad Digital Repository und Figshare zugreift, funktioniert. Der Testlauf ergab 110 Treffer für „Physiotherapie“ (27; 2016 Dryad, 9 Figshare). Als Ergebnis der Suche nach weiteren Repositorien werden im nächsten Schritt das Harvard Dataverse Network und Zenodo eingebunden.

Schlussfolgerung(en): Offen verfügbare Daten sind derzeit begrenzt, aber es wird erwartet, dass die Menge an Datenspeichern und Datensätzen enorm zunehmen wird. Nach seiner Fertigstellung wird das SeaRes-Tool es einfacher machen, interessante Daten zu finden, ohne zahlreiche Websites besuchen zu müssen. Aufgrund der rasanten Entwicklung von Hochschulen und insbesondere wissenschaftlichen Datenbanken werden zukünftig technische Anpassungen erforderlich sein. Darüber hinaus wird die Benutzerfreundlichkeit des Tools weiter verbessert und möglicherweise als Open-Source-Produkt verfügbar gemacht.

Implikationen: Mit dem vorliegenden Tool wird es zukünftig möglich sein, Metaforschungsmethoden für die Physiotherapieforschung weiterzuentwickeln. Auch für die Ausbildung von Physiotherapeuten kann sich das Tool als wertvolles Hilfsmittel erweisen. Mit SeaRes ist es möglich, Datensätze zu identifizieren, die in Trainingsprogrammen in Statistik verwendet werden können. Der Aufbau einer internationalen Nutzergemeinschaft soll die Weiterentwicklung fördern.

Finanzierungshinweise: Die Arbeit wurde nicht finanziert.

Thema: Forschungsmethodik & Wissensübersetzung

Ethik-Genehmigung: Eine Ethikgenehmigung war nicht erforderlich.


Alle Autoren, Zugehörigkeiten und Abstracts wurden wie eingereicht veröffentlicht.

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