Open Knowledge Maps

Was ist Open Knowledge Maps?

Open Knowledge Maps ist eine gemeinnützige, Open-Source-Plattform, die darauf abzielt, die Entdeckung und den Zugang zu wissenschaftlichem Wissen zu revolutionieren. Sie nutzt eine KI-gestützte Pipeline, um die relevantesten Forschungsdokumente basierend auf Nutzeranfragen zu clustern und zu visualisieren und bietet so sofortige thematische Übersichten, die zentrale Bereiche und verwandte Literatur hervorheben. Durch die Integration großer wissenschaftlicher Datenbanken wie PubMed und BASE unterstützt sie multidisziplinäre Forschung und betont Open-Access-Inhalte. Die Plattform fördert eine offene, kollaborative Forschungsumgebung, indem sie Nutzer:innen ermöglicht, wissenschaftliches Wissen effizient zu erkunden, zu teilen und weiterzuentwickeln.

Hauptfunktionen

• KI-basierte Knowledge Mapping

  Erstellt automatisch visuelle Karten, die die 100 relevantesten Forschungsdokumente nach thematischer Ähnlichkeit mittels Natural Language Processing und Machine Learning clustern.

• Multidisziplinäre und mehrsprachige Unterstützung

  Unterstützt Forschung in allen wissenschaftlichen Disziplinen und mehreren Sprachen, um die Sichtbarkeit von nicht-englischsprachigen und vielfältigen akademischen Inhalten zu erhöhen.

• Open-Access-Hervorhebung

  Hebt Open-Access-Dokumente innerhalb der Karten hervor, sodass Nutzer direkten Zugang zu frei verfügbaren Volltexten erhalten, wann immer möglich.

• Integration mit führenden wissenschaftlichen Datenbanken

  Verbindet sich mit großen Datenquellen wie PubMed und BASE und deckt über 300 Millionen Dokumente ab, darunter Artikel, Datensätze und Multimedia.

• Community-getrieben und Open Source

  Wird kollaborativ mit der Nutzer-Community unter einer offenen Lizenz entwickelt, um Transparenz, Beteiligung und kontinuierliche Verbesserung zu fördern.

• Individuelle Einbettung und API-Zugang

  Bietet Dienste zur Einbettung von Knowledge Maps in institutionelle Repositorien und Entdeckungssysteme an, um die Sichtbarkeit bestimmter Sammlungen zu erhöhen.

Anwendungsfälle

• Explorative Forschung : Forschende und Studierende können sich schnell einen Überblick über unbekannte Themen verschaffen und zentrale Forschungsbereiche sowie Terminologie identifizieren.
• Literaturrecherche : Ermöglicht eine effiziente Identifikation relevanter Arbeiten durch Clustering ähnlicher Dokumente und Trennung von relevanten und irrelevanten Inhalten.
• Open-Science-Förderung : Unterstützt die Entdeckung von Open-Access-Forschung und fördert den gerechten Zugang zu wissenschaftlichem Wissen weltweit.
• Akademische Bibliotheken und Institutionen : Ermöglicht Bibliotheken und Forschungseinrichtungen die Integration visueller Suchwerkzeuge in ihre Kataloge und Repositorien für ein verbessertes Nutzererlebnis.
• Wissenschaftskommunikation und Bildung : Hilft Lehrenden, Journalist:innen und Praktiker:innen, Forschungslandschaften zu visualisieren, um komplexe wissenschaftliche Themen verständlich zu vermitteln.

Häufig gestellte Fragen