Entwicklung eines interaktiven Tools zur Visualisierung der von Google Scholar erfassten Zitationen

Die Verwendung von Visualisierungen hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen,

insbesondere in Bereichen, in denen es darum geht, komplexe Daten zu verstehen und

zu interpretieren. Im Vergleich zu reinem Text bieten Visualisierungen eine Vielzahl von Vorteilen,

wie zum Beispiel die Möglichkeit, große Mengen an Daten auf einen Blick darzustellen,

Beziehungen und Zusammenhänge schneller zu erkennen und Trends und Muster einfacher zu

identifizieren.

In dieser Bachelorarbeit geht es darum, diese Vorteile von Visualisierungen zu nutzen, um Anomalien

in den von Google Scholar erfassten Zitationen darzustellen und hervorzuheben. Mit

einem webbasierten und interaktiven Visualisierungstool sollen potenzielle Probleme sichtbar gemacht

und dadurch die Möglichkeit geboten werden, weniger authentische Beiträge oder Server

zu betonen.

Dafür beschäftigt sich die vorliegende Bachelorarbeit mit der maschinellen Auslese von Informationen

über Beiträge, Autoren, Servern und Zitationen aus Google Scholar. Ein besonderer

Fokus wird dabei auf die interaktive Visualisierung der gewonnenen Daten gelegt, um Anomalien

in den Zitationen effizient erkennen zu können. Im Rahmen der Arbeit wurden die Datenquellen,

Probleme und der Stand der Forschung untersucht und formale Anforderungen definiert.

In der Konzeption wurden die Funktionalität, die Frameworks, die Systemarchitektur und das

Interface-Design erarbeitet. Während der Implementierung wurde der Fokus auf die Entwicklung

des Scrapers und der Visualisierung gelegt. Schlussendlich wurden in der Evaluation die Stärken

und Schwächen des Systems erfasst und Verbesserungsvorschläge erhalten. Das Ergebnis der

Evaluation zeigt, dass in der Arbeit ein Prototyp entwickelt wurde, welcher die Möglichkeit bietet,

Anomalien in Zitationen von Google Scholar effizient zu erkennen. Es ist aber noch weitere

Forschung und Entwicklung notwendig.