Technische Dokumentation

Die Datenerhebung fasst zehn universitäre Standorte ins Auge, die für den Raum Norddeutschland fächerübergreifend von besonderer Relevanz sind. Die Liste dieser Standorte ergibt sich aus der Kombination aller deutscher Universitäten, die Mitglied des Verbunds Norddeutscher Universitäten (VNU) sind und/oder als Partner des Projekts „Chinakompetenz im Norden“ (ChiKoN), in dessen Kontext diese Erhebung entstanden ist, auftreten. Die Liste der Standorte spiegelt also nicht die vollständige Hochschullandschaft Norddeutschlands wieder, jedoch wäre dies auch kaum realisierbar, da sich das Netz aus teils stark spezialisierten kleineren Fachhochschulen, Privatuniversitäten und Kunstakademien selbst für den begrenzten norddeutschen Raum als sehr unübersichtlich erweist.

Für die Datenerhebung wurde die Schnittstelle („Application programming interface(s)“, kurz API) der ORCiD-Organisation, die die gleichnamige „Open researcher and contributor ID“ (ORCiD) vergibt und über dessen Webseite Forschende ihre Forschungsaktivitäten verwalten können, sowie die OpenAlex-Datenbank der OurResearch-Organisation ausgelesen. Dies erlaubte es im ersten Schritt, all jene Forschenden zu identifizieren, die entweder selbst einen der oben genannten Standorte als ihren Arbeitsplatz hinterlegt haben, oder die über bibliografische Informationen aus Publikationen dort verortbar sind. Selbstredend ist die Profilsammlung nicht vollständig, da nicht alle Forschenden ein ORCiD-Profil besitzen oder es ausreichend pflegen.

Die kombinierte Erhebung über OpenAlex und ORCiD eignet sich insofern, als dass (1.) es sich um weitverbreitete Plattformen für Forschungsprofile mit auslesbarer API handelt, (2.) die Kombination aus externen und eigenen Publikationsinformationen Lücken der beiden Datenbanken gegenseitig schließt, und (3.) der Bezug auf eine universelle Plattform institutionsunabhängige Vergleichsmöglichkeiten schafft, die bei der Auslesung von universitätseigenen Forschungsinformationssystemen nicht möglich wäre, da die Akzeptanz dieser von Institution zu Institution schwankt.

Im zweiten Schritt wurden dann alle Publikationen und alle Förderungen, die entweder über bibliografische Informationen öffentlich sind oder zu denen die Forschenden selbst Informationen auf ihrem Profil hinterlegt haben bzw., falls diese Berechtigung durch die Forschenden erteilt wurde, Drittanbieter wie Crossref oder Scopus Informationen auf dem ORCiD-Profil hinterlegt haben, geschürft. Die so gewonnenen Metadaten können je nach Eintrag leicht variieren, beinhalten aber in der Regel Informationen wie den Publikations- bzw. Förderzeitpunkt, das Publikationsformat (Journalbeitrag, Monografie, etc.), Name des Journals bzw. Verlags und ähnliche zitationsrelevante Datenpunkte.

Im Sinne der übergeordneten Fragestellung interessiert sich die Datenanalyse für all jene katalogisierten Publikationen und Förderprojekte, die einen Ostasien-Bezug aufweisen. Dabei sollen, wie in der Einleitung herausgestellt, bewusst disziplinenübergreifend alle Beiträge mit regionalem bzw. thematischen Ostasien-Bezug gesammelt werden, ganz gleich, ob sich diese bewusst und gezielt mit den Ländern – etwa ihrer Kultur oder Gesellschaft – als Schwerpunkt ihrer Analyse auseinandersetzen oder sich der eigentliche Fokus der Arbeit lediglich geografisch in diesen Ländern befindet. Schließlich interessiert sich die vorliegende Arbeit für jegliche Formen der Landesexpertise an deutschen Hochschulen und damit auch jener China- und Ostasienkompetenz, die sich gar nicht aktiv als solche wahrnimmt bzw. sich selbst nicht als solche identifiziert.

Um also aus den 320.000 (ORCiD) bzw. 460.000 (OpenAlex) norddeutschen Publikationen jene Einträge herauszufiltern, die sich mit Ostasien auseinandersetzen, müssen die Einträge inhaltlich geprüft werden. Eine Prüfung der Volltexte ist nicht durchführbar, da die Volltexte bei den Verlange nicht einheitlich hinterlegt sind und ohnehin oftmals hinter einer Bezahlschranke liegen. Stattdessen sollen als Mittelweg die Zusammenfassungen (Abstracts) der Einträge geschürft werden, um diese danach inhaltlich zu analysieren.

Während die Mehrheit der OpenAlex-Einträge ein Abstract beinhaltet, beinhalten nur die wenigsten ORCiD-Einträge ein Abstract, welches in der Regel händisch durch den Forschenden hinterlegt werden müsste. Über die Organisation Crossref dagegen, die verlagsübergreifend Publikations-Metadaten verwaltet und bereitstellt, sind in vielen, aber nicht allen, Fällen Abstracts mit den DOIs („Digital object identifiers“), also mit den eindeutigen Identifikationsnummern der Publikationen, verknüpft. Da Crossref eine frei zugängliche API anbietet, können die Publikations-Metadaten von ORCiD so um zusätzliche Abstracts erweitert werden – Gesetz dem Fall, dass in den ORCiD-Publikationsdaten eine DOI korrekt hinterlegt ist. Die Verbindung des ORCiD-Katalogs mit den Crossref-Metadaten ermöglicht es daher, Details über den Inhalt einer Publikation zu erlangen, die über die Überschrift und, wenn vorhanden, einzelne Keywords hinausgehen.

Mit den nun gewonnen Daten – Überschrift der Publikation und, wo vorhanden, Keywords und Abstract – wird auf zwei einander ergänzende Weisen ermittelt, welche geografischen Räume in den Texten besprochen werden. Zum einen durchsuchen sogenannte reguläre Ausdrücke („Regular expressions“, kurz Regex) die Metadaten nach einer vorab festgelegten Liste von Schlüsselbegriffen wie „China“ oder „Beijing“. Zum anderen kommt maschinelle Sprachverarbeitung („Natural language processing“, kurz NLP) zum Einsatz, genauer die Eigennamenerkennung („Named-entity recognition“, kurz NER); ihr Vorteil ist, dass keine Liste an relevanten Ortsnamen vordefiniert werden muss, sondern eine undefinierte Anzahl von Orten – klein wie groß, Städte wie Flüsse, bekannt oder unerwartet – gefunden werden kann. Die Eigennamenerkennung nutzt hierbei grammatikalische Regeln, beispielsweise Deklinationen und Pronomina, um die Funktion und den Inhalt einzelner Worte eines Satzes zu bestimmen. Die Treffer beider Verfahren werden anschließend zusammengeführt.

Im letzten Schritt können dann alle mittels der Eigennamenerkennung erkannten Orte („Locations“, kurz LOC) und geopolitische Einheiten („Geopolitical entities“, kurz GPE) über die „Nominatim“-API des Geolokalisationsdienstes OpenStreetMap (OSM) geografisch verortet werden. Das heißt, die die OSM-Suchfunktion ermittelt die wahrscheinlichsten geografischen Koordinaten für alle auftauchenden Raumbezeichnungen. Diese können dann auf einer Karte verzeichnet werden und eine Raumanalyse filtert die Ergebnisse so, dass am Ende nur noch jene Publikationen übrigbleiben, die von Orten sprechen, welche sich in der Region Asien-Pazifik befinden.

Nach der ausgiebigen Datenschürfung und -verarbeitung bleibt also ein Korpus aller Forschender in Norddeutschland übrig, die nachweislich zu Ostasien gearbeitet haben bzw. deren Publikationen zumindest prominent in Überschrift oder Abstract Orte in der Region benennen.

Die Einteilung der Forschenden in einen von acht Fachbereichen erfolgte zunächst manuell auf Basis der letztgemeldeten Einrichtung der Forschenden. Wo sich auf diesem Weg kein Fachbereich ergab, wurde ergänzend ein lokal betriebenes KI-Sprachmodell (das quelloffene Modell „Qwen“) herangezogen, das aus den Publikationstiteln einer Person einen Fachbereich vorschlägt; die manuelle Zuordnung hat dabei stets Vorrang. Die Taxonomie orientiert sich an den Fakultäten der CAU, muss mit diesen aber nicht kongruent sein.

Über die Publikationen hinaus werden zudem die Literaturverzeichnisse (Referenzen) der erfassten Beiträge ausgewertet, soweit sie über OpenAlex vorliegen. Sie bilden die Grundlage für die Zitationsnetzwerke des Atlas – etwa die Frage, welche Autor:innen oder Werke häufig gemeinsam zitiert werden.

Mit dem gefilterten Korpus können die eigentlichen Analysen angestellt werden.

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Stand: November 25

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Autor:innenschaft

Konzeption, Programmierung, Realisierung: Jun.-Prof. Dr. Thorben Pelzer (HKUST)
Ideen und Förderung: Chinazentrum CAU Kiel
Zitationsvorschlag: Pelzer, Thorben. „Atlas der Ostasien-Forschung in Norddeutschland.“ Kiel: CAU Chinazentrum, 2025. 📚

Verwendete Daten und Bibliotheken

Datengrundlage: Crossref, OpenAlex, ORCiD (Stand: Juni 2026)
Realisiert mit u.a. openalexR, rOrcid, rCrossref, SpacyR, TidyGeocoder, Shiny

Verantwortlich (institutionell)

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Christian-Albrechts-Platz 4
24118 Kiel, Germany
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E-Mail: mail@uni-kiel.de
USt-IdNr.: DE 811317279
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Drittmittelprojekt

ChiKoN - China-Kompetenz im Norden
Fördermaßnahme Regio-China des BMFTR (2023–2026)
Projektleitung: Prof. Dr. Angelika Messner
Projektkoordinatorin: Jana Brokate
Studentische Hilfskraft: Tim Feldmann