o-bib_2015-3-depping

Aufsätze

Die Nutzer werden nicht gefragt: nonreaktive Methoden der bibliothekarischen Nutzerforschung

Ralf Depping, Universitäts- und Stadtbibliothek Köln

Zusammenfassung:

Wenn von Nutzerforschung in Bibliotheken die Rede ist, so denkt man in der Regel zunächst an Befragungen unterschiedlichster Art, angefangen vom klassischen Fragebogen bis zu Tiefeninterviews oder Fokusgruppen-Gesprächen. Mit den nonreaktiven Methoden der Nutzerforschung steht in Ergänzung dazu ein breites Instrumentarium zur Verfügung, um Erkenntnisse über das Verhalten unserer Nutzerinnen und Nutzer zu gewinnen, ohne sie selbst unmittelbar befragen zu müssen. Dieser Artikel bietet einen Überblick über bekannte und bisher weniger bekannte Anwendungen nonreaktiver Nutzerforschung in Bibliotheken.

Summary:

User research in libraries is usually understood as the usage of different types of surveys, i.e. questionnaires, qualitative interviews or focus-group interviews. Non-reactive methods of user research offer different instruments to learn more about the behaviour of our users, without having to ask them directly. This article provides an overview of known and (so far) lesser known scenarios for nonreactive user research in libraries.

Zitierfähiger Link (DOI): http://dx.doi.org/10.5282/o-bib/2015H3S63-78

Autorenidentifikation: Depping, Ralf: GND 171414470

1. Nonreaktive Nutzerforschung: Definition und Einsatzfelder

Die Nutzerforschung hat in Bibliotheken inzwischen eine lange Tradition, und es dürfte weitgehend unstrittig sein, dass Bibliotheken gut daran tun, die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kundinnen und Kunden besser kennen zu lernen.1 Aus dem umfangreichen Instrumentarium, das die empirische Sozialforschung zur Verfügung stellt, sind es insbesondere die unterschiedlichen Formen von Befragungen, die in Bibliotheken häufig angewandt werden. Befragungen werden mündlich, schriftlich oder auch online durchgeführt, sie können standardisiert-quantitativ oder auch qualitativ angelegt sein. Auch Fokusgruppen-Interviews gehören letztlich in die Obergruppe der Befragungen. Andere Methoden wie Beobachtung oder Experiment wurden hingegen bisher eher selten angewandt, finden allerdings derzeit stärkere Beachtung im Kontext der ethnologischen Methoden, die jüngst auch für die Anwendung in der bibliothekarischen Nutzerforschung entdeckt wurden.2 Insbesondere im Bereich der Usability-Studien wird die Bedienungsfreundlichkeit von Webseiten durch Experimente (wie z.B. die Verfolgung der Blickrichtung durch eye-tracking) oder Beobachtungen des Rechercheverhaltens der Nutzerinnen und Nutzer untersucht; ggf. werden die Probandinnen und Probanden gebeten, bei ihrer Recherche laut mitzusprechen, so dass nachvollzogen werden kann, was sie aktuell denken.

Umfragen, Experimente und offene Beobachtungen haben gemeinsam, dass es zwischen den Forschenden und den Untersuchten zu einer Interaktion kommt. Den Nutzerinnen und Nutzern ist bewusst, dass sie gerade befragt werden bzw. dass sie sich in einer Erhebungssituation befinden. Darum sind diese Methoden reaktiv, d.h. die Untersuchten reagieren auf die Befragungs- oder Erhebungssituation, von ihnen wird ein gewisser Grad an Mitwirkung verlangt. Der Umstand, dass eine Interaktion stattfindet und die Nutzerinnen und Nutzer sich der Erhebungssituation bewusst sind und mitwirken, kann allerdings dazu führen, dass die Ergebnisse durch die folgenden Faktoren verändert werden:

  • Alle Erhebungsmethoden, die auf der expliziten Einwilligung beruhen, an einer Umfrage, einem Experiment oder Ähnlichem teilzunehmen, nutzen letztlich eine Stichprobe, die auch auf Selbstselektion beruht. Damit ist die Gefahr der Verzerrung gegeben, da nicht auszuschließen ist, dass diejenigen, die eine explizite Einwilligung zur Teilnahme geben, nicht repräsentativ zur Grundgesamtheit sind. So ist z.B. bei Usability-Studien damit zu rechnen, dass Personen, die keine oder kaum Erfahrung mit IT haben, vermutlich keine Bereitschaft haben werden, sich an solchen Studien überhaupt zu beteiligen, und somit potentiell unterrepräsentiert sind.
  • Nutzerinnen und Nutzer neigen dazu, im (Antwort-)verhalten das eigene Verhalten zu rationalisieren und an das sozial Erwünschte anzupassen. Vielfach wird das Handeln (z.B. bei Produktentscheidungen) von Intuition, von Emotionen und von impliziten, unterbewussten oder unbewussten Prozessen gesteuert. In einer Befragungssituation jedoch werden rationale und sozial erwünschte Gründe für das eigene Verhalten angegeben.3 Auch in einer Beobachtung hat die Untersuchungssituation Einfluss auf das Verhalten der Beobachteten, sofern diesen bewusst ist, dass sie beobachtet werden: „Personen wollen ihre Sache besonders gut machen, passen sich an gewünschte Normen an und sind meist nervös und gestresst, insbesondere wenn sie die Situation auch noch mit einer Videokamera aufzeichnen.4
  • Auch die Formulierung von Fragen kann deutlichen Einfluss auf das Antwortverhalten haben. Selbst wenn man davon ausgeht, dass ein gut gestalteter Fragebogen keine Suggestivfragen enthält, ist immer zu prüfen, ob die Fragen genau so verstanden werden, wie sie gemeint sind. Dies ist zum einen abhängig von der Sprachkompetenz und Kommunikationsfähigkeit der Probanden, zum anderen vom eventuellen Gebrauch von Fachtermini.5 Will man z.B. die Nutzung von Fachdatenbanken und Katalogen herausfinden, so kann man nie ganz sicher sein, ob die Befragten hier die Differenzierung nachvollziehen können und entsprechend so antworten, wie es erwartet wird.
  • Wird in einer Befragung nach dem Verhalten in der Vergangenheit (z.B. die Häufigkeit der Nutzung eines Angebotes) gefragt, so kann es zu Verzerrungen durch fehlerhaftes Erinnern und Vergessen kommen.6 Wird hingegen nach Verhaltensabsichten in der Zukunft gefragt, so ist keineswegs sichergestellt, dass das tatsächliche zukünftige Verhalten den Antworten entspricht.7 Ein klassisches Beispiel für dieses Phänomen ist die Frage nach den Öffnungszeiten. Nutzerinnen und Nutzer, die in Umfragen stark erweiterte Öffnungszeiten wünschen, um die Bibliothek auch spät abends und/oder am Wochenende nutzen zu können, werden diese Zeiten nicht zwingend auch in Anspruch nehmen.

Dies bedeutet jedoch keinesfalls, dass die reaktiven Erhebungsverfahren unbrauchbar oder überflüssig wären. Auch weiterhin wird die Nutzerforschung zurecht Umfragen und ähnliche Instrumente nutzen. Ergänzend zu Befragungen sollten jedoch auch die sogenannten nonreaktiven bzw. nichtreaktiven Verfahren stärker in das Blickfeld genommen werden: „[Es] lassen sich zusammenfassend alle Erhebungsverfahren als nicht-reaktiv oder unaufdringlich bezeichnen, bei denen der Prozess der Datenerhebung einschließlich der vom Forscher gesetzten Stimuli wie z.B. Fragen keinen Einfluss auf die Messergebnisse hat.“8 In einer nonreaktiven Untersuchung treten also Forscherinnen und Forscher sowie Untersuchte nicht in einen direkten Kontakt. Die Untersuchten sind sich – idealiter – der Untersuchungssituation nicht bewusst, reagieren also auch nicht auf die spezifische Untersuchungssituation.

Bereits 1966 prägten Webb u.a. den Begriff der nichtreaktiven Meßverfahren.9 Die Autoren ziehen die Analogie zu dem Wirken von Sherlock Holmes, dem es gelingt, aus kleinsten Spuren und Indizien geniale Schlüsse zu ziehen. Diese Analogie ist auch heute noch nachvollziehbar, könnte man doch die reaktiven Interviewverfahren mit den Ergebnissen kriminalistischer Vernehmungen von Zeugen und Verdächtigen vergleichen. Die nonreaktiven Untersuchungsmethoden wären in dieser Analogie mit den Ergebnissen kriminaltechnischer Untersuchungen vergleichbar. Die Behauptung einer Person, niemals am Ort eines Verbrechens gewesen zu sein, wird in Frage gestellt, wenn an diesem Ort Fingerabdrücke, DNA-Spuren oder ähnliche „objektive“ Beweise seiner Anwesenheit gefunden werden.

Die Unterscheidung zwischen reaktiven und nonreaktiven Methoden ist dabei nicht immer trennscharf: „Reaktive und nicht-reaktive Erhebungen sind keine sich zwangsweise ausschließende Merkmale, sondern bilden ein Kontinuum. Jemand, der eine Webseite aufsucht, kann beispielsweise ganz genau wissen, dass sein Verhalten aufgezeichnet wird, eine vage Ahnung haben, dass sein Verhalten beim Besuch einer Webseite aufgezeichnet wird (…) oder aber eine Webseite besuchen, ohne daran zu denken, dass sein Verhalten Daten hervorbringt, die aufgezeichnet werden können. Realiter besteht zwischen der ersten und letzten geschilderten Situation eine Vielzahl an Situationen unterschiedlicher Ausprägung des Bewusstseins über eine mögliche Datenerhebung.“10

Es gibt also z.B. ein Kontinuum von reaktiver zu nonreaktiver Beobachtung. Buxel definiert die unterschiedlichen Formen der Beobachtung nach ihrem Grad der Reaktivität: „Bei der offenen Beobachtung weiß die beobachtete Person um den Zweck der Beobachtung, ihre eigentliche Aufgabe und um ihre Rolle als Beobachtungsperson. Bei der nicht-durchschaubaren Beobachtung kennt die beobachtete Person den Zweck der Beobachtung nicht, weiß aber um ihre Aufgabe und ihre Rolle als Beobachtungsobjekt. (…) Bei einer quasi-biotischen Beobachtung weiß die beobachtete Person nicht um Zweck und ihre Aufgabe bei der Beobachtung, wohl aber, dass sie beobachtet wird. Bei einer biotischen Beobachtung weiß die beobachtete Person weder um Zweck der Beobachtung, ihre Aufgabe noch um ihre Rolle als Beobachtungsobjekt. Es liegt eine vollkommene Ahnungslosigkeit der Beobachtungsperson vor.11

Bei der Frage, ob es wirklich möglich ist, jegliche Reaktion auf eine Erhebungssituation sicher auszuschließen, stößt man auf Skepsis. So meint z.B. Hackenbruch „(es) existiert kein Messinstrument, das 100 % nicht-reaktiv ist“.12

Der Umstand, dass bei den „rein“ nonreaktiven Erhebungsmethoden die Untersuchten weder gefragt werden noch ihnen bewusst ist, dass sie zum Forschungsgegenstand werden, wirft natürlich ethische und rechtliche Fragen auf. Gerade im Bereich des Internets wird die Vorgehensweise großer Konzerne wie Google bei der Sammlung personenbezogener Daten zu Recht immer wieder kritisiert. Im Falle der hier dargestellten Methoden sind solche Bedenken m.E. nicht notwendig, da es sich hier generell um Methoden handelt, in denen die Personen völlig anonym bleiben, Rückschlüsse auf Einzelne weder beabsichtigt noch möglich sind und nur allgemeine generalisierte Aussagen zum Nutzungsverhalten getroffen werden. Ethische und rechtliche Grundsätze sollten zwar im Einzelfall geprüft werden, doch lassen sie sich i.d.R. mit den hier dargestellten Methoden einhalten.

Nonreaktive Erhebungsmethoden werden vielfach in Kombination mit anderen Methoden zum Einsatz kommen. „Im nächsten Schritt müssen auch bei nicht-reaktiven Methoden die gewünschten Variablen (Soziodemographie, Einstellungen, Lebensstyle, Konsumverhalten etc.) von der Zielperson erfasst werden. Dies kann und soll nur mit Befragung geschehen.13 Auch wenn es z.B. darum geht, die Motive für ein beobachtetes Verhalten zu analysieren, wird es notwendig sein, die nonreaktiven Methoden mit reaktiven Methoden, also z.B. einer Befragung, zu kombinieren. „Beobachtungen schaffen Einblicke, aber keine Erklärungen.14

Mit der verdeckten (biotischen) Beobachtung ist schon eine wichtige nonreaktive Erhebungsmethode genannt. Daneben gehört die Analyse physischer Spuren (z.B. Abnutzungs- und Ablagerungsspuren, Graffiti, Vandalismus, Müll etc.) und die (Sekundär-)analyse bzw. Inhaltsanalyse vorliegender Materialien (Verzeichnisse, Berichte, Listen, Texte usw.) zu den Methoden.15 Auch die Analyse des Verhaltens der Nutzerinnen und Nutzer im Internet (Nutzung des elektronischen – webbasierten – Angebots der Bibliothek) gehört zu den nonreaktiven Methoden der Nutzerforschung.

Dieser erste Überblick zeigt schon, dass die hier beschriebenen Methoden z.T. schon seit langem in der bibliothekarischen Praxis angewendet werden, auch wenn sie u.U. eher unsystematisch zum Einsatz gekommen sind:

  • Fachreferentinnen und Fachreferenten, die Literaturlisten in den kommentierten Vorlesungsverzeichnissen auswerten, erhalten Informationen darüber, welche Literatur vermutlich im kommenden Semester besonders nachgefragt sein wird.
  • Erwerbungsleiterinnen und Erwerbungsleiter analysieren die Zugehörigkeit der Universitätsangehörigen zu den Fachdisziplinen und verwenden diese Relation als einen Faktor bei der Etatverteilung.
  • Die Frage, ob ein Band aus dem Präsenzbestand in der Vergangenheit stark genutzt wurde, wird häufig an seinen Abnutzungsspuren festgemacht: Ist der Band zerlesen, wurde er entsprechend genutzt, hat er hingegen eine dicke Staubschicht angesetzt, so steht er offensichtlich seit langem ungenutzt im Regal.
  • Für Bibliothekarinnen und Bibliothekare, die im Benutzungsbereich einer Bibliothek arbeiten, ist es völlig selbstverständlich, durch die unsystematische Beobachtung der Besucherinnen und Besucher zahlreiche Hinweise auf deren Nutzungsgewohnheiten, Präferenzen, Wünsche usw. zu ziehen.
  • Auch aus den in der Bibliothek eingehenden Anfragen, z.B. über die Online-Auskunft, und Beschwerden lassen sich wertvolle Rückschlüsse auf die Wünsche und Bedürfnisse der Besucherinnen und Besucher ableiten.
  • Sehr geläufig sind auch Analysen der Ausleihfrequenzstatistiken, um nähere Aufschlüsse über das Ausleihverhalten zu erhalten.

Im weiteren Verlauf sollen die einzelnen nonreaktiven Erhebungsmethoden nach unterschiedlichen Nutzungsszenarien unterschieden werden:

  • Analyse der Präsenznutzung in der Bibliothek
  • Analyse der Nutzung der elektronischen Ressourcen und Informationsangebote der Bibliothek (über das Internet)
  • Analysen unabhängig von unmittelbaren Nutzungsszenarien

2. Analyse der Präsenznutzung in der Bibliothek

Die Analyse des Besucherverhaltens in den Bibliotheksräumen bietet sich insbesondere an, um Fragen der räumlich-baulichen Gestaltung von Bibliotheksflächen zu analysieren. Daneben steht aber auch die Nutzung einzelner Serviceangebote, technischer Ausstattungen und Schalter im Fokus. Dabei können auch Methoden verwendet werden, die im Einzelhandel unter dem Stichwort Shopper Research entwickelt wurden.16 Bei den hier angewandten Analysen lassen sich wiederum die quantitativen und die qualitativen Methoden unterscheiden.

Ein wichtiges Element der quantitativen Methoden sind die verschiedenen Varianten der Zählungen: Die gate counts zählen die Anzahl der Personen, die in einem bestimmten Zeitraum eine definierte Stelle passieren. Dies erfolgt standardmäßig in vielen Bibliotheken im Eingangsbereich, ist aber ebenso bei den Zugängen zu einzelnen Räumen oder Bereichen möglich. Neben der Zeitraum-Zählung kann auch ermittelt werden, wie viele Personen sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem Bereich aufhalten. Auch die Zahl der Kundinnen und Kunden, die eine bestimmte Dienstleistung, z.B. an einem Serviceschalter, oder auch technische Angebote wie PCs, Drucker und Kopierer in Anspruch nehmen, oder auch die Zahl derer, die mit selbst mitgebrachten Notebooks oder ähnlichen mobilen Endgeräten arbeiten, lässt sich leicht ermitteln.17 Bereits Anfang der 80er Jahre des letzten Jahrhunderts wurde zur Analyse der Präsenznutzung von Büchern mit Hilfe von verdeckten Beobachtungen gezählt, wie viele Besucherinnen und Besucher in einem bestimmten Abschnitt eines Freihandbereichs in einer vorgegebenen Zeit Bücher aus dem Regal genommen, diese angesehen, durchgeblättert oder konsultiert und anschließend wieder zurück ins Regal gestellt haben, ohne sie auszuleihen.18

Die Erhebung von Aufenthalts- und Wartezeiten, wie z.B. die Aufenthaltszeit im Lesesaal, die durchschnittlichen Wartezeiten an den Schaltern zu definierten Zeiten usw.,19 ist zwar aufwändig, methodisch aber ebenfalls nicht besonders anspruchsvoll. Etwas anspruchsvoller gestalten sich hingegen Laufwegeanalysen zur Untersuchung von typischen Bewegungsmustern in der Bibliothek.20

Für Fragestellungen dieser Art lassen sich entsprechende Untersuchungen auch mit technischen Hilfsmitteln realisieren, so z.B. mit Lichtschranken oder Bewegungsmeldern für die gate counts, Videokameras für Bewegungsprofile sowie Fotokameras zur Personenzählung in einem Raum zu definierten Zeitpunkten.21 Mit Hilfe einer Videokamera ließe sich z.B. auch analysieren, wie lange die Nutzerinnen und Nutzer durchschnittlich Blickkontakt zu Infoscreens, Orientierungstafeln usw. halten. Auch die Analyse von Blickrichtungen von Besucherinnen und Besuchern beim Betreten des Gebäudes oder eines Gebäudeteils kann interessante Aufschlüsse darüber erlauben, an welcher Stelle ein geplanter Infoscreen oder einer geplante Infotafel die größten Chancen hat, tatsächlich wahrgenommen zu werden. Bietet die Bibliothek Einkaufskörbe an, so können auch diese mit einem Ortungssystem (RFID, GPS) versehen werden.22 In anderen Fällen hingegen führt die Verwendung technischer Hilfsmittel dazu, dass die Untersuchung auf die Kooperation der Untersuchten angewiesen ist und somit die Nonreaktivität aufgegeben wird: „Durch Überreichen von technischen Geräten wie solchen zur Navigation, zur automatischen Registrierung von physiologischen Merkmalen etc. muss prinzipiell mit einer Reaktion auf die Beobachtungssituation gerechnet werden.23 Als eher indirektes Indiz für die Besuchsintensität kann auch die Zahl derjenigen mobilen Endgeräte erhoben werden, die sich in einem definierten Zeitraum ins WLAN der Bibliothek eingewählt haben – an der UB Mannheim wird dieser Wert auch als Indiz für die Auslastung der Arbeitsplätze im Netz veröffentlicht.24

Mit den bisher beschriebenen Methoden werden relativ einfache Sachverhalte wie Besucherzahlen, Wartezeiten, Laufwege usw. quantitativ erfasst. Daneben lassen sich mit verdeckten Beobachtungen auch komplexere Sachverhalte qualitativ analysieren. So kann z.B. der Ablauf von Informations- und Beratungsgesprächen am Infotresen oder die Handhabung neuer technischer Angebote, wie beispielsweise ein Selbstbedienungs-Scanner,25 zum Untersuchungsgegenstand sogenannter Touchpoint-Analysen werden.26 Grundsätzlich kann jeder Ort, an dem Besucherinnen und Besucher auf Bibliothekspersonal treffen oder technische Ausstattungen und Medien nutzen, als ein Touchpoint verstanden werden. Die übergreifende Schlüsselfrage einer solchen Touchpoint-Analyse ist, ob das, was die Kundinnen und Kunden an den Touchpoints „erleben“, bedürfniskonform ist und dem „natürlichen Kundenverhalten“ entspricht. Auch dabei kann der Einsatz technischer Hilfsmittel wie Video- oder Audioaufzeichnungen hilfreich sein. So können Verhaltensweisen und Kommentare aufgezeichnet werden. In diesen Fällen ist es jedoch notwendig, diejenigen, die solche Beobachtungen durchführen, sehr gründlich zu schulen, da es entscheidend darauf ankommt, zwischen den beobachtbaren Sachverhalten (Äußerungen der Kundinnen und Kunden, aber auch Körpersprache, Mimik usw.) und den daraus abgeleiteten Interpretationen zu differenzieren. Untersucht man mit Wissen der Nutzerinnen und Nutzer z.B. die Frage, wie sie mit der Recherche im Katalog zurechtkommen, und bittet man sie, die einzelnen Schritte und Gedanken laut auszusprechen, so bekommt man – wenn auch gefiltert − Erkenntnisse über die Gefühle und Gedanken der Versuchspersonen. Die verdeckte Beobachtung hingegen kann sich nur auf das stützen, was auch wirklich wahrnehmbar ist.27 Die beobachtende Person kann also z.B. nicht einfach konstatieren, dass jemand in einer bestimmten Situation ungeduldig reagiert, sondern registriert lediglich beobachtbare Verhaltensweisen, die in der Versuchsanleitung als Indizien für Ungeduld operationalisiert werden, so z.B. ein häufiger Blick auf die Uhr.

Häufig hinterlassen Besucherinnen und Besucher auch nach dem Aufenthalt physische Spuren, die es zu analysieren gilt. Damit ist keineswegs nur der hinterlassene Müll gemeint, aus dem man z.B. ableiten kann, wie oft ein Verbot, Lebensmittel mit in die Lesesäle zu nehmen, unterlaufen wurde. Auch an der veränderten Anordnung der Stühle nach Schließung der Bibliothek lassen sich u.U. Hinweise daraus ableiten, wie sich die Nutzerinnen und Nutzer die Anordnung der Möblierung wünschen würden. Besonders interessante Beobachtungen lassen sich in den Fällen machen, in denen ein Bereich der Bibliothek mit mobilem Mobiliar ausgestattet ist, so dass man sich mit leicht verschiebbaren Tischen und Trennwänden wahlweise Einzelarbeitsplätze schaffen oder auch mehrere Plätze für größere Gruppen zusammenschieben kann. In solchen Fällen lassen sich z.B. morgens aus der Anordnung dieser mobilen Einrichtungsteile Rückschlüsse auf die Nutzungsszenarien des vergangenen Tages ableiten. Schon alleine die Frage, ob tatsächlich bestehende Anordnungen der Möbel regelmäßig verändert werden oder aber eine einmal gewählte Einrichtung auch längerfristig Bestand hat, ist dabei sehr interessant.

Alle Untersuchungen, die in den Räumen einer Bibliothek stattfinden, gehören zur sogenannten Feldforschung, die − in Abgrenzung zur Laboruntersuchung – Phänomene in einem realen Umfeld analysiert. Bis zu einem gewissen Grade ist es jedoch auch hier möglich Quasi-Laborsituationen zu schaffen, in denen das Erhebungsumfeld zum Zwecke der Analyse modifiziert wird. So ist es z.B. möglich, im Rahmen einer solchen Untersuchung die Tische und Stühle in einem Lesesaal immer wieder vor Öffnung der Bibliothek neu anzuordnen, um dann die Reaktionen der Nutzerinnen und Nutzer zu analysieren und letztlich Rückschlüsse darauf zu gewinnen, welche Anordnungen besondere Akzeptanz finden. Auch in vielen anderen Kontexten ist es möglich, die Akzeptanz gegenüber Veränderungen aller Art – so z.B. die probeweise Zur-Verfügung-Stellung eines neuen technischen Gerätes − auf diesem Wege zu testen. Daneben kann auch die Wirksamkeit von konkreten Maßnahmen (z.B. das Aufhängen von Hinweis- oder Verbotsschildern) gemessen werden.

Abschließend sei noch auf ein Instrument zur Analyse der Präsenznutzung der Printmedien hingewiesen, das ausgesprochen einfach ist und deshalb auch schon seit Jahrzehnten im Bibliothekswesen praktiziert wird: durch die Bitte, genutzte Bücher nicht selbst wieder ins Regal zu stellen, können Erkenntnisse darüber gewonnen werden, welche Präsenzbestände genutzt werden. Als nonreaktiv lässt sich diese Methode dann bezeichnen, wenn den Nutzerinnen und Nutzern nicht kommuniziert wird, dass diese Maßnahme dazu dienen soll, die Nutzung der Medien zu evaluieren. Ist ihnen dies hingegen bewusst, so besteht zumindest theoretisch das Risiko einer bewussten Verfälschung der Ergebnisse durch entsprechendes Verhalten – z.B., dass eine Zeitschrift deutlich häufiger aus dem Regal genommen als genutzt wird, um damit die drohende Abbestellung dieses Titels zu verhindern. Auch wenn den Nutzerinnen und Nutzern nicht bewusst wird, dass diese Maßnahme dazu dienen soll, die Nutzung der Präsenzbestände zu analysieren, wird es immer Fälle geben, in denen sie die Bände trotz der ausdrücklichen Bitte selbst zurückstellen. Doch gibt es keinen Anlass zu der Vermutung, dass dies zu einer systematischen Verfälschung der Ergebnisse führt, da nicht davon auszugehen ist, dass diese Nicht-Kooperation überdurchschnittlich bei bestimmten Medientypen, Themen usw. auftaucht.

3. Analyse der Nutzung der elektronischen Ressourcen und Informationsangebote der Bibliothek (über das Internet)

Die Analyse der Nutzung des elektronischen Angebots einer Bibliothek erfolgt durch die unterschiedlichen Varianten der Logfile-Analysen.28 „Immer wenn ein Computer eine (nutzerveranlasste) Aktion per Internet auf einem entfernten Rechner ausführt, wird von diesem Rechner (genauer von dessen Server-Software) ein Eintrag in eine Datendatei geschrieben. (…) In Server-Logfiles liegen keine Strukturmerkmale über Online-Nutzer, also über Menschen vor, sondern erfasst werden zunächst einmal die Merkmale des Rechners.“29 Logfile-Analysen unterliegen datenschutzrechtlichen Restriktionen, die einzuhalten sind. So ist etwa die Speicherung von vollständigen IP-Adressen datenschutzrechtlich untersagt – Nutzungsdaten dürfen laut § 15 Telemediengesetz nur gespeichert werden, „um die Inanspruchnahme von Telemedien zu ermöglichen und abzurechnen“.30

Durch diese Analysen werden quantitative Nutzungsdaten durch die „systematische Auswertung von Besucheraktivitäten auf Internetpräsenzen (Websites)“31 erhoben. Insbesondere die folgenden Kategorien werden dabei untersucht:

  • die Zahl der Visits (Besuche) und Sessions (zusammenhängende Nutzungsvorgänge) auf einer Webpräsenz.
  • die Zahl der Pageviews (Seitenabrufe), Hits (Zugriffe auf Elemente einer Seite) und page impressions (Seitenabrufe normiert durch Zähl-Pixel), wodurch die Verzerrungen durch Proxy-Server und wechselnde IP-Adressen innerhalb einer Session neutralisiert werden.32
  • die Aufrufe und Downloads des elektronischen Medienangebots (E-Books, E-Journals).
  • die typischen Suchanfragen und Suchstrategien (z.B. der Prozentsatz der Recherchen, die nur mit einem einzigen Suchbegriff vorgenommen werden oder der Anteil der Rechercheanfragen, die Boolsche Operatoren nutzen).
  • die Zahl der unique clients (jeder einzelne Rechner), unique visitors (abhängig von den Sessions) und unique users (identifizierte einzelne Nutzerinnen und Nutzer).
  • die durchschnittliche Verweildauer und Antwortzeit in Dialogsituationen und die durchschnittliche Zahl der besuchten Seiten pro Session.
  • die Zahl derjenigen, die einen Vorgang abbrechen.
  • technische Merkmale der verwendeten Rechner und Programme (z.B. Browser), die der Optimierung der eigenen Webpräsenz dienen.
  • die Herkunft der Nutzerinnen und Nutzer, d.h. von welchen anderen Webseiten sie zur eigenen Webseite kommen (Suchmaschinen, fremde Verlinkungen usw.).
  • Klickpfade: das einzelne (anonymisierte) Nutzerverhalten wird dabei konkret nachvollzogen im Hinblick darauf, von welcher Einstiegsseite die Nutzerinnen und Nutzer kommen, was ihre typischen Pfade sind, mit denen sie sich durch die Seiten klicken usw. Mit sogenannten Trackingverfahren können auch komplexe Prozesse des Nutzungsverhaltens analysiert werden.33
  • Auch die Fehlermeldungen und fehlerhaften Klicks innerhalb einer Session können analysiert werden, um diese Fehler beheben zu können.

Wie schon bei anderen nonreaktiven Methoden gilt auch hier, dass es möglich ist, quantitative Aussagen über das Nutzungsverhalten zu machen. Ohne die Mitwirkung der Nutzerinnen und Nutzer ist es jedoch nicht möglich, deren Motive oder Gedanken bei der Nutzung zu erfahren. „Measuring the time a person stays on a website does not tell why that website has been visited in the first place, or what the person studied is actually doing or thinking. (…) data gathered in a nonreactive way on the Internet constitutes a thin description. (…) only some aspects of the behavioral spectrum of persons are selected and recorded.“34 Auch hier kann also die Kombination aus reaktiven mit nonreaktiven Methoden hilfreich sein.

Analog zu den Beobachtungen des Präsenzverhaltens der Nutzerinnen und Nutzer in der Bibliothek gilt auch hier, dass die Logfile-Analysen in modifizierten Erhebungsumfeldern durchgeführt werden können: „Werden Beobachtungen auf bereits existierenden Webseiten durchgeführt, die zum Zwecke der Datenerhebung nicht weiter aufgearbeitet oder modifiziert werden, liegt ein unmodifiziertes Erhebungsumfeld vor. Von einem modifizierten Erhebungsumfeld kann in Analogie gesprochen werden, wenn die Webseiten, auf denen die Datenerhebung stattfindet, zu Zwecken der Beobachtung verändert oder speziell für die Durchführung einer Untersuchung – bspw. im Rahmen eines Marktforschungsexperiments – neu geschaffen werden.“35 In sogenannten living labs vermischt sich die Nutzerforschung mit der nutzergenerierten Produktentwicklung. Dadurch gehören diese living labs dann allerdings nicht mehr zu den rein nonreaktiven Methoden, da die Nutzerinnen und Nutzer hier aktiv partizipieren. Wie weit es ihnen dabei bewusst ist, dass ihre Mitwirkung auch zum Gegenstand der Forschung wird, sei dahingestellt.

Stehen für die Logfile-Analysen sehr große Datenmengen zur Verfügung, so können auch Methoden des Web-Analytics zur Anwendung kommen.36 Wird nach unterschiedlichen Titeln oder Schlagworten in verschiedenen Recherche-Sessions immer wieder gemeinsam recherchiert, so liegt die Vermutung nahe, dass jemand, der nach einem dieser Titel oder Schlagworte recherchiert, auch an den anderen Titeln oder Schlagworten interessiert sein könnte, die durch diesen Prozess des kollaborativen Filterns miteinander verknüpft sind. Diesen Mechanismus machen sich große Online-Versandhändler wie Amazon schon seit langem zunutze, indem Empfehlungen ausgesprochen werden wie „‚Kunden, die diesen Artikel kauften, interessierten sich auch für ….“. Doch auch in Bibliotheken sind Recommender-Dienste wie z.B. BibTip37 inzwischen im Einsatz. Auch ohne konkrete Bestellvorgänge oder Ausleihvorgänge kann über Assoziationsanalysen quantitativ ermittelt werden, welche Titeldaten sehr häufig im (zeitlichen) Zusammenhang aufgerufen werden.

4. Analysen unabhängig von unmittelbaren Nutzungsszenarien

Auch unabhängig von den bisher beschriebenen Nutzungsszenarien vor Ort und im Internet gibt es Ansätze der Nutzerforschung, durch die es möglich ist, Erkenntnisse über die Kundinnen und Kunden zu gewinnen. Die Sekundärforschung, also die Auswertung von Forschungsergebnissen, die an anderer Stelle gewonnen wurden, ist auch im Bibliothekswesen weit verbreitet, da es vielfach keinerlei Notwendigkeit gibt, eigene Untersuchungen anzustellen, wenn dies bereits an anderer Stelle erfolgt ist und es keinen Grund zu der Annahme gibt, dass sich das lokale Benutzerverhalten davon unterscheidet. Hier liegen zahlreiche Informationsquellen vor, die gewinnbringend genutzt werden können.38 So wurde z.B. die STEFI-Studie zur Nutzung elektronischer wissenschaftlicher Information in der Hochschulausbildung39 oder die HIS-Studie zur zeitlichen und räumlichen Organisation des Lernens von Studierenden40 von vielen Bibliotheken intensiv genutzt. Auch informations- und bibliothekswissenschaftliche Forschungsprimärdaten sind gelegentlich schon frei zugänglich.41 Da die zugrundeliegenden Studien z.T. selbst reaktiv waren, also auf Befragungen der Studierenden beruhten, zählt diese Sekundärforschung im engeren Sinne natürlich nicht zu den nonreaktiven Methoden, auch wenn vor Ort nicht befragt wird.

Wie bereits erwähnt, ist es gängige Praxis in Bibliotheken, die jeweiligen potentiellen Kundenkreise – also im Falle der Hochschulbibliothek in erster Linie die Angehörigen der eigenen Hochschule, im Falle einer Stadtbibliothek die Bevölkerungsstruktur dieser Stadt usw. – näher zu analysieren. So wird in Hochschulbibliotheken häufig die Verbreitung der Fachdisziplinen an der eigenen Hochschule als Grundlage für die Etatverteilung genommen.42

Letztlich ist auch die Bibliometrie eine nonreaktive Methode der Kundenforschung.43 Die Analyse des Publikationsverhaltens der eigenen Nutzerkreise kann nicht nur der Forschungsevaluation dienen, sondern auch der Bibliothek wertvolle Erkenntnisse über das Nutzungsverhalten liefern, da die Publikationsorgane, die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler für die Publikation nutzen, i.d.R. auch diejenigen sind, die regelmäßig rezipiert werden. Ein besonders gutes Bild des Rezeptionsverhaltens ergibt die Analyse von Literaturverzeichnissen in den Publikationen der Angehörigen der eigenen Hochschule. Angefangen von den bevorzugten Medientypen (Internetquellen, Zeitschriftenaufsätze, Monographien, graue Literatur) bis hin zur detaillierten Analyse der konkreten Zeitschriften, verraten die Literaturverzeichnisse der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler deren Rezeptionspräferenzen. Sofern die Publikationen nicht ohnehin in Zitationsdatenbanken ausgewertet werden, sind solche Analysen selbstverständlich auch (teil-) automatisiert über Data-Mining-Technologien durchführbar. Die Analyse der Literaturverzeichnisse der Hochschulangehörigen kann gleichzeitig auch als Instrument der Bestandsevaluation herangezogen werden, indem die angeführte Literatur am lokalen Bibliothekskatalog abgeprüft wird. Ist die Literatur vorhanden, kann man daraus schließen, dass die jeweiligen Autorinnen und Autoren die Möglichkeit hatten, die Literatur ohne Verwendung der Fernleihe unmittelbar vor Ort durch die Bibliothek zu bekommen. Selbstverständlich ist die Schlussfolgerung, dass die Literatur auch tatsächlich über die Bibliothek bezogen wurde, nicht zulässig. Doch im Umkehrschluss kann man sicher davon ausgehen, dass Literatur, die nicht im lokalen Bibliotheksbestand vorhanden ist, nur über die Fernleihe oder über Bezugsquellen unabhängig von der Bibliothek bezogen werden konnte.

Die Bibliothek des geographischen Instituts an der Universität Zürich hat die Literaturverzeichnisse von Masterarbeiten bibliometrisch untersucht und dabei festgestellt, dass die Literaturverzeichnisse von Masterstudierenden, die an einem – von der Bibliothek veranstalteten − Kurs zur Informationskompetenz teilgenommen haben, im Vergleich zu Masterabsolventinnen und -absolventen ohne Kursteilnahme sowohl in quantitativer Hinsicht umfangreicher als auch unter qualitativen Aspekten höherwertiger sind. Als Indiz für die Qualität der Literaturverzeichnisse wurde dabei die Häufigkeit, mit der die Literatur zitiert wurde − gemessen am H-Index44 − zu Grunde gelegt.45

Ein anderes Anwendungsgebiet des Data Mining stellt die Untersuchung der Follower von bibliothekarischen Twitterdiensten dar: Welcher Content wird verlinkt, wer folgt meinen Tweets, wann tweeten die Follower, wann ist es sinnvoll, selbst zu tweeten, welche Themen sind aktuell, wer folgt anderen? Dies sind einige der Fragen, die mit Data-Mining-Technologien analysiert werden können.46 Methoden der automatischen Inhaltsanalyse und des Text- bzw. Data-Mining lassen sich unter dem Begriff automated social information extraction zusammenfassen.47 In den Sozialwissenschaften hat sich mit den computational social sciences eine eigene Subdisziplin gebildet, die sich mit solchen Fragestellungen auseinandersetzt. Mit diesen Forschungsmethoden lassen sich zahlreiche Aspekte des Nutzerverhaltens analysieren, so z.B. die Analyse des user-generated content (social bookmarks, Annotierungen, Tagging usw.)48 sowie die Analyse der Selbstdarstellung unserer Nutzerinnen und Nutzer im Social Web (Weblogs, Twitter, Blogs usw.)49 und deren Aussagen über die Bibliothek.

Diese Methoden sind z.T. recht aufwändig und zielen i.d.R. nicht auf die Kundenkreise einer spezifischen Bibliothek, sondern eher auf eine größere Zielgruppe, wie z.B. Studierende oder Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler allgemein, ggf. beschränkt auf einzelne Fachdisziplinen. Somit eignen sich diese Methoden auch sehr gut für weiterführende Untersuchungen der Bibliothekswissenschaft außerhalb der konkreten Anwendung in der einzelnen Bibliothek.

5. Fazit: Nonreaktive Benutzerforschung in Bibliotheken

Bibliotheken, die Erkenntnisse über ihre Nutzerinnen und Nutzer gewinnen wollen, bedienen sich i.d.R. eines Standard-Repertoires aus Befragungen, Fokusgruppeninterviews und Usability-Studien mit Testpersonen. Bei diesen reaktiven Methoden sind sich die Durchführenden ganz selbstverständlich bewusst, dass sie hier wissenschaftliche Methoden anwenden. Sie werden sich also vorher über die Anwendung dieser Methoden informieren und bemüht sein, nach wissenschaftlichen Standards zu arbeiten. Auch werden sie sich im Idealfall darüber bewusst sein, dass diese Methoden auch Fehlerquellen haben, die es bei der Analyse der Ergebnisse zu berücksichtigen gilt.

Wie sich durch die vorliegende Darstellung gezeigt hat, sind die nonreaktiven Methoden der Benutzerforschung in Bibliotheken keinesfalls ungeläufig, viele der aus den dargestellten Erhebungsmethoden generierten Zahlen werden sicherlich zum normalen Handwerkszeug gehören. Im Gegensatz zur Anwendung der reaktiven Methoden scheint es hier jedoch so zu sein, dass man sich zwar immer wieder dieser Methoden bzw. der Ergebnisse aus diesen Analysen bedient, dass aber das Bewusstsein dafür, auch auf diesem Wege anerkannte Forschungsmethoden angewandt zu haben, deutlich geringer ausgeprägt ist. Das führt dazu, dass hier z.B. statistische Werte zum quantitativen Nutzerverhalten generiert und genutzt werden, dass dies aber eher „handwerklich“ erfolgt und die eigentlich auch für diese Methoden geltenden wissenschaftlichen Standards außer Acht gelassen werden.

In diesem Sinne sollte dieser Beitrag als ein Plädoyer verstanden werden, sowohl nonreaktive als auch reaktive Methoden der Nutzerforschung anzuwenden und in der Kombination die unterschiedlichen Stärken und Schwächen der Methoden zu nutzen. Wird dabei mit dem Bewusstsein agiert, dass auch die nonreaktiven Methoden nach anerkannten wissenschaftlichen Standards zum Einsatz kommen sollten, wird die Qualität der Erkenntnisse, die aus der Nutzerforschung generiert werden können, deutlich steigen.

Literaturverzeichnis

  • – Buxel, Holger: Kunden- und gesellschaftspolitische Problemfelder biotischer Beobachtungen in der Online-Marktforschung. In: Wiedmann, Klaus-Peter u.a. (Hg.): Konsumentenverhalten im Internet. Konzepte – Erfahrungen – Methoden, Wiesbaden: Gabler, 2004, S. 471-485.
  • Cioffi-Revilla, Claudio: Introduction to Computational Social Science. Principles and applications, London: Springer 2014, S. 12-13.
  • – Faulbaum, Frank: Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: Einführung. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 11-20.
  • – Glaser, Timo: Bibliotheken und ihre Follower auf Twitter. DataMining als Methode der Nutzerforschung. Vortrag 103. Deutscher Bibliothekartag Bremen 2014. http://www.opus-bayern.de/bib-info/volltexte//2014/1584 (http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus-15849).
  • – Grossmann, Barbara; Seitz, Gary: Einfluss von Informationskompetenz-Veranstaltungen auf die Qualtität von Masterarbeiten. Vortrag auf dem 104. Bibliothekartag Nürnberg (Deutscher Bibliothekartag?) 2015. https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/1735 (http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-17359).
  • – Hackenbruch, Tanja: Datenerhebung mit Hilfe der Mediawatch. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 83-101.
  • – Havemann, Frank: Methoden der Informetrie. In: Umlauf, Konrad; Fühles-Ubach, Simone; Seadle, Michael (Hg.): Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Berlin u.a.: de Gruyter, 2013, S. 338-367.
  • – Hirsch, J.E.: An index to quantify an individual’s scientific research output. In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Bd. 102, Nr. 46, November 2005, S. 16569–16572. http://www.pnas.org/content/102/46/16569.full (http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0507655102).
  • – Janetzko, Dietmar: Nonreactive Data Collection on the Internet. In: Fielding, Nigel u.a. (Hg.): The Sage Handbook of Online Research Methods, Los Angeles u.a.: Sage, 2008, S. 161-173.
  • – Jones, R.W.: Progressivism in Illinois communities as measured by library services. In: Transactions of the Illinois State Academy of Science 53 (1960), S. 166-172.
  • – Kilzer, Franz: Verhaltensbeobachtungen am Point-of-Sale (POS). In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 33-43.
  • – Klatt, Rüdiger u.a: Nutzung elektronischer wissenschaftlicher Information in der Hochschulausbildung. Barrieren und Potenziale der innovativen Mediennutzung im Lernalltag der Hochschulen. Eine Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, Projektträger Fachinformation. Endbericht. Dortmund: Sozialforschungsstelle Dortmund, 2001. http://www.bmbf.de/pub/010612_Endbericht.pdf (20.8.2015).
  • – Mandl, Thomas u.a.: Benutzerforschung anhand von Log-Dateien: Chancen, Grenzen und aktuelle Trends. In: Information Wissenschaft & Praxis 62 (2011), H. 1, S. 29-35.
  • – Reips, Ulf-Dietrich: Schöne neue Forschungswelt – Zukunftstrends. In: König, Christian u.a.(Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren. 8. Wissenschaftliche Tagung. Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften 2009, S. 129-138.
  • – Ross, Johanna: Observations of browsing behavoir in an academic library. In: College & Research Libraries 44 (1983), H. 4, S. 269-276.
  • – Scheffler, Hartmut: Datenerhebung jenseits der Umfrage: Möglichkeiten und Grenzen. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S.21-31.
  • – Schlögl, Christian: Logfile- und Link-Analysen. In: Umlauf, Konrad; Fühles-Ubach, Simone; Seadle, Michael (Hg.): Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Berlin u.a.: de Gruyter, 2013, S. 184-202.
  • – Siegfried, Doreen; Nix, Sebastian: Nutzerbezogene Marktforschung für Bibliotheken, Berlin u.a.: de Gruyter, 2014.
  • – Umlauf, Konrad; Fühles-Ubach, Simone; Seadle, Michael (Hg.): Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Berlin u.a.: de Gruyter, 2013.
  • – Vogel, Bernd; Woisch, Andreas: Orte des Selbststudiums. Eine empirische Studie zur zeitlichen und räumlichen Organisation des Lernens von Studierenden, Hannover: HIS: Forum Hochschule, 2013. http://www.dzhw.eu/pdf/pub_fh/fh-201307.pdf (20.8.2015).
  • – Webb, Eugene J. u.a.: Nichtreaktive Meßverfahren, Weinheim/Basel: Beltz, 1975 (Titel der Originalausgabe: Unobtrusive Measures. Nonreactive Research in the Social Sciences, Chicago: Rand McNally, 1966).
  • – Weil, Stefan: Bibliotheksauslastung automatisch bestimmen. In: B.I.T.-online 17 (2014), H. 4, S. 336-337. http://www.b-i-t-online.de/heft/2014-04/fachbeitrag-weil.pdf (20.8.2015).
  • – Welker, Martin: Logfile-Analysen: Einsatz und Problemfelder. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 103-117.
  • – Wiedmann, Klaus-Peter; Buxel, Holger: Konsumentenverhaltensforschung im Internet mittels Profilbildungstechniken: Methodische Grundlagen. In: Wiedmann, Klaus-Peter u.a. (Hg.): Konsumentenverhalten im Internet. Konzepte – Erfahrungen – Methoden, Wiesbaden: Gabler, 2004, S. 292-323.
  • – Worzyk, Tobias; Löhdefink, Martin: Die Logfile-Analyse als Instrument der Messung und Auswertung von Kundenverhalten im Rahmen der Erfolgskontrolle von Websites – Hintergrund, Möglichkeiten und Lösungen. In: Wiedmann, Klaus-Peter u.a. (Hg.): Konsumentenverhalten im Internet. Konzepte – Erfahrungen – Methoden, Wiesbaden: Gabler, 2004, S. 404-417.

Fußnoten

1 Einen guten Überblick über die Methoden der Nutzerforschung bietet Umlauf, Konrad; Fühles-Ubach, Simone; Seadle, Michael (Hg.): Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Berlin u.a.: de Gruyter, 2013.

2 Vgl. Schwerpunkt „Kundennähe durch ethnografische Forschung“. In: Bibliothek Forschung und Praxis 38 (2014), H. 2.

3 Vgl. Scheffler, Hartmut: Datenerhebung jenseits der Umfrage: Möglichkeiten und Grenzen. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 22 sowie Kilzer, Franz: Verhaltensbeobachtungen am Point-of-Sale (POS). In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 34.

4 Siegfried, Doreen; Nix, Sebastian: Nutzerbezogene Marktforschung für Bibliotheken, Berlin u.a.: de Gruyter, 2014, S. 109.

5 Vgl. Scheffler (wie Anm. 3), S. 21 u. S 26.

6 Vgl. Scheffler (wie Anm. 3), S. 22 und Kilzer (wie Anm. 3), S. 91.

7 Vgl. Siegfried; Nix (wie Anm. 4), S. 107.

8 Faulbaum, Frank: Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: Einführung. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 12.

9 Webb, Eugene J. u.a.: Nichtreaktive Meßverfahren, Weinheim/Basel: Beltz, 1975 (Titel der Originalausgabe: Unobtrusive Measures. Nonreactive Research in the Social Sciences, Chicago: Rand McNally, 1966).

10 Buxel, Holger: Kunden- und gesellschaftspolitische Problemfelder biotischer Beobachtungen in der Online-Marktforschung. In: Wiedmann, Klaus-Peter u.a. (Hg.): Konsumentenverhalten im Internet. Konzepte – Erfahrungen – Methoden, Wiesbaden: Gabler, 2004, S. 474.

11 Buxel (wie Anm. 10), S. 475, vgl. auch Siegfried/Nix (wie Anm. 4), S. 109.

12 Hackenbruch, Tanja: Datenerhebung mit Hilfe der Mediawatch. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 99.

13 Ebd., S. 99.

14 Scheffler (wie Anm. 3), S. 27.

15 Vgl. Faulbaum (wie Anm. 8), S. 12-13.

16 Vgl. Scheffler (wie Anm. 3), S. 30-36.

17 Vgl. Kilzer (wie Anm. 3), S. 36.

18 Vgl. Ross, Johanna: Observations of browsing behavoir in an academic library. In: College & Research Libraries 44 (1983), H. 4, S. 269-276.

19 Vgl. Kilzer (wie Anm. 3), S. 36.

20 Vgl. Kilzer (wie Anm. 3), S. 35-36.

21 Vgl. Faulbaum (wie Anm. 8), S. 13 sowie Siegfried/Nix (wie Anm. 4), S. 110.

22 Vgl. Kilzer (wie Anm. 3), S. 37.

23 Faulbaum (wie Anm. 8), S. 18.

24 Vgl. Weil, Stefan: Bibliotheksauslastung automatisch bestimmen. In: B.I.T.-online 17 (2014), H. 4, S. 336-337. http://www.b-i-t-online.de/heft/2014-04/fachbeitrag-weil.pdf (20.8.2015).

25 Vgl. Siegfried/Nix (wie Anm. 4), S. 107-108.

26 Vgl. Scheffler (wie Anm. 3), S. 30.

27 Vgl. Buxel (wie Anm. 10), S. 471.

28 Vgl. Schlögl, Christian: Logfile- und Link-Analysen. In: Umlauf, Konrad; Fühles-Ubach, Simone; Seadle, Michael (Hg.): Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Berlin u.a.: de Gruyter, 2013, S. 184-202.

29 Welker, Martin: Logfile-Analysen: Einsatz und Problemfelder. In: König, Christian u.a. (Hg.): Nicht-reaktive Erhebungsverfahren: 8. Wissenschaftliche Tagung, Bonn: Gesis – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, 2009, S. 105-106.

30 Vgl. http://www.gesetze-im-internet.de/tmg/__15.html (20.8.2015).

31 Worzyk, Tobias; Löhdefink, Martin: Die Logfile-Analyse als Instrument der Messung und Auswertung von Kundenverhalten im Rahmen der Erfolgskontrolle von Websites – Hintergrund, Möglichkeiten und Lösungen. In: Wiedmann, Klaus-Peter u.a. (Hrsg.): Konsumentenverhalten im Internet. Konzepte – Erfahrungen – Methoden. Wiesbaden: Gabler, 2004, S. 404-417, hier: S. 405. Vgl. ebd. S. 410-412 sowie Gabler 2004 S. 405 vgl. auch S. 410-412 sowie Welker (wie Anm. 29), S. 111-112.

32 Vgl. Welker (wie Anm. 29), S. 108-110.

33 Vgl. Welker (wie Anm. 29), S. 104.

34 Janetzko, Dietmar: Nonreactive Data Collection on the Internet. In: Fielding, Nigel u.a. (Hg.): The Sage Handbook of Online Research Methods, Los Angeles u.a.: Sage, 2008, S. 161-173, hier: S. 163.

35 Buxel (wie Anm. 10), S. 475-476.

36 Vgl. Mandl, Thomas u.a.: Benutzerforschung anhand von Log-Dateien: Chancen, Grenzen und aktuelle Trends. In: Information Wissenschaft & Praxis 62 (2011), H. 1, S- 29-35, hier: S. 30.

37 http://www.bibtip.com/ (20.10.2015).

38 Vgl. Scheffler (wie Anm. 3), S. 24.

39 Klatt, Rüdiger u.a: Nutzung elektronischer wissenschaftlicher Information in der Hochschulausbildung. Barrieren und Potenziale der innovativen Mediennutzung im Lernalltag der Hochschulen. Eine Studie im Auftrag des Bundesminis­teriums für Bildung und Forschung, Projektträger Fachinformation. Endbericht. Dortmund: Sozialforschungsstelle Dortmund, 2001 (= STEFI-Studie). http://www.bmbf.de/pub/010612_Endbericht.pdf (20.8.2015).

40 Vogel, Bernd; Woisch, Andreas: Orte des Selbststudiums. Eine empirische Studie zur zeitlichen und räumlichen Organisation des Lernens von Studierenden, Hannover: HIS: Forum Hochschule, 2013, dort insbes. Kap. 2.5 („Zeitbudget Hochschulbibliothek“), S. 22-25. http://www.dzhw.eu/pdf/pub_fh/fh-201307.pdf (20.8.2015).

41 Z.B. bei https://zenodo.org/ (20.8.2015). Einen Überblick über Repositorien für Forschungsdaten gibt http://www.re3data.org/ (20.8.2015).

42 So wie Bibliothekarinnen und Bibliothekare Informationen für ihre Arbeit aus gesamtgesellschaftlichen Daten ziehen können, so ist natürlich auch der umgekehrte Weg möglich, dass bibliothekarische Daten als Indiz für gesamtgesellschaftliche Phänomene verwandt werden. Bereits 1960 hat Jones das Vorhandensein von Bibliothekseinrichtungen und -personal als „Progressivitätsindex“ von 154 Städten in Illinois ausgewertet. Je besser die bibliothekarische Ausstattung (Zahl der Bände, Etat, Mitarbeiter usw.) und je intensiver die Nutzung der Bibliothek, desto eher wurde die jeweilige Kommune als progressiv beurteilt. Vgl. Jones, R.W.: Progressivism in Illinois communities as measured by library services. In: Transactions oft he Illinois State Academy of Science 53 (1960), S. 166-172.

43 Vgl. Havemann, Frank: Methoden der Informetrie. In: Umlauf, Konrad; Fühles-Ubach, Simone; Seadle, Michael (Hg.): Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft, Berlin u.a.: de Gruyter, 2013, S. 338-367.

44 Vgl. Hirsch, J.E.: An index to quantify an individual’s scientific research output. In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Bd. 102, Nr. 46, November 2005, S. 16569–16572. http://www.pnas.org/content/102/46/16569.full (http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0507655102).

45 Vgl. Grossmann, Barbara; Seitz, Gary: Einfluss von Informationskompetenz-Veranstaltungen auf die Qualtität von Masterarbeiten. Vortrag auf dem 104. Deutscher Bibliothekartag Nürnberg 2015 . https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/1735 (http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-17359).

46 Vgl. Glaser, Timo: Bibliotheken und ihre Follower auf Twitter. DataMining als Methode der Nutzerforschung. Vortrag 103. Deutscher Bibliothekartag Bremen 2014. http://www.opus-bayern.de/bib-info/volltexte//2014/1584 (http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus-15849).

47 Vgl. Cioffi-Revilla, Claudio: Introduction to Computational Social Science. Principles and applications, London: Springer 2014, S. 12-13.

48 Vgl. Scheffler (wie Anm. 3), S. 30.

49 Vgl. Faulbaum (wie Anm. 8), S. 14.

Refbacks

  • Im Moment gibt es keine Refbacks


Copyright (c) 2015 Ralf Depping

Creative-Commons-Lizenz
Dieses Werk steht unter der Lizenz Creative Commons Namensnennung 4.0 International.