Das Problem ist allen bekannt: Mehr und mehr Artikel, weniger und weniger Zeit zum Lesen, geschweige denn für die Evaluierung / das Critical Appraisal. Eine Lösung liegt zum einen in strukurierten Artikeln, die maschinenlesbar sind, zum anderen in Text- und Datamining sowie Analysetechniken, die uns diese Arbeit abnehmen. Angestoßen durch den Artikel von Clifford Lynch Open Computation – Beyond Human-Reader-Centric Views of Scholarly Literatures (Zitat unten) faßt T. Scott Plutchak wie immer kongenial einiges an Entwicklungen in dieser Richtung zusammen.
Die Koninzidenz der Ereignisse (ich hatte letzte Woche genau über dieses Thema einen Vortrag gehalten) läßt mich vermuten, dass die Zeit nun dafür reif ist.
The opportunities are truly stunning. They point towards entirely new ways to think about the scholarly literature (and the underlying evidence that supports scholarship) as an active, computationally enabled representation of knowledge that lives, grows and interacts with its contributors rather than as a passive archive or record.