BASE (Bielefeld Academic Search Engine)
BASE ist eine fächerübergreifende, metadatenbasierte Suchmaschine, die an der Bielefelder Universität entwickelt wurde. Der Index ist von 50 Millionen Dokumente aus über 2700 Quellen im März 2014 auf 260 Millionen Dokumente von über 8.500 Datenlieferanten im Dezember 2020 angewachsen (Aktualisierten Informationen bei Base). Beim Aufbau der Bielefeld Academic Search Engine wurden Anforderungen wie eine einfache Usability, eine hohe Performanz und eine hohe Relevanz für wissenschaftliche Suchergebnisse gestellt. Im Unterschied zu kommerziellen Volltextsuchmaschinen wie Google sollten hauptsächlich wissenschaftlich relevante Quellen indiziert werden. Diese Auswahl der Quellen kann vom User über ein Verzeichnis der Datenlieferanten nachvollzogen werden. BASE indiziert neben den DC-Metadaten auch die Volltexte der Dokumente und bietet somit differenziertere Suchmöglichkeiten als beispielsweise Bibliothekskataloge an. Durchsucht werden hauptsächlich Dokumentenserver, meist universitäre Repositorien, die digitale Hochschulschriften bereitstellen und teilweise für eine Lanzeitarchivierung sorgen. Das OAI-PMH-Protokoll ermöglicht den Zugang zu Open-Access-Dokumenten, die mit Metadaten nach dem Dublin Core-Schema ausgezeichnet wurden. Zusätzlich werden, im Unterschied zu OAIster, weitere Quellen eingespeist, wie zum Beispiel der Bibliothekskatalog der Universitätsbibliothek Bielefeld oder Websites von wissenschaftlichen Institutionen. [1]
Über eine Kooperation mit Google Scholar kann sofort geprüft werden, ob die Dokumente im Volltext vorhanden sind. Außerdem werden den Nutzern die zitierenden Artikel angezeigt, die sich im Index von Google Scholar befinden. Die Suchmaske bietet drei Optionen: Exakte Suche, zusätzliche Wortformen und multilinguale Synonyme. Hier wird ein Thesaurus der Europäischen Gemeinschaften eingesetzt. Die Suche wird mit den Suchbegriffen in 21 Sprachen, soweit sie in dieser Datenbank vorhanden sind, ausgegeben. Die Voreinstellung ist eine Volltextsuche im gesamten Dokument.
In einem Auswahlmenü kann die Suche auf zum Beispiel Titel, Autor oder Schlagworte eingeschränkt werden. Die Ergebnisse können nach Relevanz, Titel oder Datum sortiert werden. Sehr komfortabel ist der Filter für die Suchergebnisseite. Die Suche entspricht einem realistischen Recherche-Prozess, bei der die Suche nach und nach differenziert und eingegrenzt wird. In der rechten Marginalspalte können die Ergebnisse nach zum Beispiel Autor, Schlagwort, Erscheinungsjahr, Quelle, Sprache oder Dokumentart eingeschränkt werden.
Die erweiterte Suche bietet alle diese Suchoptionen in einer Maske zusammengefasst. Es ist auch möglich ein Browsing nach festgelegten Kategorien und Tags einzustellen. Dem angemeldeten Benutzer wird angeboten, Verbesserungsvorschläge für die Kategorisierung einzureichen. So wird die automatische Klassifizierung verbessert. Die Ergebnisse können als Favoriten oder als Suche gespeichert und mit anderen geteilt werden. Hierzu ist eine Anmeldung nötig. Alternativ können die einzelnen Metadatensätze in verschiedenen Formaten wie Endnote oder Bibtex abgespeichert oder an eine E-Mail-Adresse geschickt werden.
Die gefundenen Dokumente müssen allerdings kritisch evaluiert werden. Es handelt sich nicht immer um rein wissenschaftliche Dokumente. Zum Beispiel werden zum Beispiel auch Wiki-Books ausgewertet. Dies wird jedoch in einem Quellenverzeichnis aufgeführt, die Transparenz der Trefferauswahl ist damit im Gegensatz zu Google Scholar und anderen hergestellt.
Anmerkungen
[1] Canan Hastik/Alexander Schuster/Aleksander Knauerhase, Wissenschaftliche Suchmaschinen: Usability Evaluation und Betrachtung des Suchverhaltens potentieller Nutzer, in: Information Wissenschaft und Praxis 60, Nr. 2, 2009, S. 61-74, S. 72f.