Beim Angebot frei zugänglicher Suchmaschinen für wissenschaftliche Veröffentlichungen steht Google Scholar unbestritten an erster Stelle. Der große Bekanntheitsgrad der Marke “Google” und die intuitiv und einfach zu bedienende Suchoberfläche dürften wichtige Gründe für die Beliebtheit sein.
Leicht gerät dabei aus dem Blick, dass es durchaus Alternativen zu Google Scholar gibt, welche aber bisher keinen vergleichbar großen Marktanteil erobern konnten. Die noch relativ junge Suchmaschine “Semantic Scholar” hätte aber durchaus das Potenzial, ein ernstzunehmender Konkurrent zu werden.
Semantic Scholar ging 2015 an den Start und wurde entwickelt von der Non-Profit-Forschungseinrichtung “Allen Institute for AI” (AI2) in Seattle und ist seitdem kontinuierlich weiterentwickelt worden. Die verantwortlichen Entwicklerinnen und Entwickler nehmen für sich in Anspruch, durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und computerlinguistischen Verfahren dazu beizutragen, die Suche im stetig wachsenden Angebot wissenschaftlicher Publikationen grundlegend optimieren zu können, um bessere Suchergebnisse zu erzielen.
Die Suche in Semantic Scholar beginnt – ähnlich wie bei Google Scholar – in einem minimalistisch gehaltenen Suchfeld. Besondere Einstellungen müssen vorab nicht vorgenommen werden. Bei der Präsentation der Suchergebnisse treten die Unterschiede zu Google Scholar jedoch deutlich in Erscheinung. Es stehen wesentlich mehr Filtermöglichkeiten zur Verfügung, welche eine Anpassung der Trefferliste ermöglichen:
Besonders hilfreich sind die Filter “Fields of Study” und “Publication Type”, um einerseits Fachdisziplinen zumindest ansatzweise voneinander abzugrenzen und andererseits bestimmte Veröffentlichungsformate (z. B. Aufsatz, Buch, Rezension) auszuwählen. Vergleichbare Features bietet Google Scholar in dieser Form nicht.
Soweit verfügbar, sind Volltexte für die gefundenen Publikationen direkt verlinkt. Dabei werden sowohl Open-Access-Inhalte als auch kostenpflichtige Verlagsangebote berücksichtigt. Es finden sich ebenso bibliometrische Angaben zur Zitierhäufigkeit und die in einem Beitrag verwendeten Referenzen (Literaturangaben) sind in übersichtlicher Form abrufbar. Auch hier bietet Semantic Scholar auf den ersten Blick mehr als Google Scholar.
In der Detailansicht für einen Suchtreffer sind in den meisten Fällen zugehörige Tabellen, Diagramme, Schaubilder etc. separat mit Vorschau aufgelistet und es finden sich hier auch die bereits erwähnten Zitierungen, Literaturangaben und Referenzen. Diese Informationen erhält man bereits vor Abruf des Originalartikels. “Related Articles” bieten Zugriff auf inhaltlich ähnliche Veröffentlichungen.
Welche Suchmaschine in der Summe besser abschneidet, kann sicherlich nicht pauschal beantwortet werden, weil dies auch von individuellen Einstellungen, Erfahrungen und Gewohnheiten abhängig ist. Um sich ein vollständiges Bild zu machen, sollte man Semantic Scholar bei Interesse am besten selber ausprobieren.
Ein Blick in die Datenschutzerklärung von Semantic Scholar hinterlässt leider einen zwiespältigen Eindruck. Der Dienst sammelt in großem Umfang Nutzungsdaten und kooperiert mit externen Dienstleistern. Es gibt kaum eine Möglichkeit, individuelle Einstellungen vorzunehmen. Wer sich daran stört, sollte durch entsprechende Browsereinstellungen und -erweiterungen gegensteuern.
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