Mit dem Release 5.1 des COUNTER Code of Practice gehen einige, wichtige Änderungen einher, wie die Buchnutzungsmetriken dargestellt werden. Nachfolgend finden Sie Erklärungen zu den Änderungen und wie Sie Metriken zwischen Release 5.0 und 5.1 vergleichen können.
Änderungen in Release 5.1
Item-Level-Reporting:
- Release 5.0: in COUNTER 5.0 bezieht sich ein "item" auf ein ganzes Buch und nicht nur auf ein Kapitel. Springer Nature hat die Metrik: "SN:Total_Chapter_Requests" genutzt um die Nutzung auf Kapitelebene abzubilden.
- Release 5.1: Die Buchnutzung wird nun anders gezählt. In COUNTER 5.1 wird jedes genutzte Item (Kapitel, Referenceeintrag und Artikel) wird als Unique_Item_Investigation oder Unique_Item_Request gezählt. Dies hat zum Ergebnis, dass die Metrik "SN:Total_Chapter_Requests" überflüssig wird und nun nicht mehr verfügbar ist.
Title-Level-Metrics:
Die Metriken auf Titellevel "Unique_Title_Investigations" und "Unique_Title_Requests" bleiben konsistent von Release 5.0 auf 5.1. Diese beiden Metriken sind nützlich, um die generelle Buchnutzung beider Releases zu prüfen.
Interne Änderungen bei Springer Nature
Seit Januar 2025 ist es möglich auch umfangreiche Bücher mit 100-200 Kapiteln über den Download Button auf Springer Nature Link herunterzuladen. Diese interne Änderung führt vermutlich zu höherer Nutzung auf Itemlevel in Release 5.1, besonders, wenn man die "SN:Total_Chapter_Requests" mit Release 5.0 vergleicht.
Empfehlungen, um die Daten zu vergleichen
- Nutzen Sie die Metriken auf Titellevel: um Buch- und Referenceworknutzung zwischen Release 5.0 und 5.1 zu vergleichen empfehlen wir die Metriken auf Titellevel: "Unique_Title_Investigations" und "Unique_Title_Requests". Diese Metriken bieten eine konsistente Datengrundlage für einen Vergleich.
- Denken Sie an den Einfluss von full book Downloads: Bitte nehmen Sie zur Kenntnis, dass die Einführung der Möglichkeit des full book downloads für größere Werke zu einer höheren Nutzung auf Itemlevel in Release 5.1 führen kann. Dies sollte mit einbezogen werden, besonders beim nachvollziehen von Trends und Nutzerverhaltensanalysen.