Dr. rer. nat. Rüdiger Mutz verfügt über Hochschulabschlüsse in Psychologie (Dipl.-Psych.) und Wirtschaftswissenschaften (Dipl.-Kfm.). Er war bis Juli 2020 Senior Researcher an der Professur für Sozialpsychologie und Hochschulforschung der ETH Zürich. Seit August 2020 ist er senior researcher am «Competence Center for Higher Education and Science Studies», CHESS, der UZH.

Herr Mutz arbeitete nach seinem Studium der Psychologie von 1991 bis 2003 im Bereich der Biostatistik als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft der Universität Freiburg, Deutschland (Prof. Dr. Grammel, Prof. Dr. Lewark, Prof. Dr. Becker). Er promovierte im Jahr 1998 an der damaligen Fakultät für Forstwissenschaften der Universität Freiburg (Deutschland) mit dem Thema „Inhomogenität der Roh- und Werkstoffs Holz – Konzeptuelle, methodisch-statistische und empirische Implikationen für holzkundliche Untersuchungen (Gutachter: Prof. Dr. Lewark, Prof. Dr. Pelz). Parallel zu einer Dissertation leitete Herr Mutz ein Evaluationsprojekt zur Akzeptanz des reformierten Studiengangs „Forstwissenschaften“ bei Lehrenden und Studierenden der Universität Freiburg (Deutschland). Im Jahr 2002 wurde Herr Mutz mit dem Preis der Fachgruppe „Umweltpsychologie“ der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs) ausgezeichnet für seine Arbeit zur Analyse von räumlichen Einstellungsmusterm im Rahmen des Projekts „Motive und Strukturen von Privatwaldbesitzer in Nordrhein-Westfalen“. Im Januar 2003 wechselte Herr Mutz an die ETH Zürich an die Professur für Sozialpsychologie und Hochschulforschung, wo er Sozialpsychologie lehrte. Zwischen 2006 und 2009 arbeitete Herr Mutz auch am damaligen Didaktik-Zentrum der ETH Zürich (heute: Stabsbereich Lehrentwicklung und – technologie, LET). Seine Forschungsschwerpunkte an der ETH waren Forschungsevaluation auf der Grundlage von Peer-review-Verfahren und Bibliometrie, methodisch-statistische Fragen der Hochschulforschung (z.B. verzerrungskorrigierte Rankingverfahren, Interrater-Reliabilität) und Metaanalysen. So forschte Herr Mutz seit 2010 zu verschiedenen Fragen des Peer-Review von Forschungsförderorganisationen am Beispiel des Wissenschaftsfonds Österreich (FWF), der umfangreiche Datensätze zum Peer-Review-Verfahren zur Verfügung stellte. Der FWF setzt die Zusammenarbeit 2020 fort. Neben einer Reihe von Metaanalysen zum peer review (z.B. gender bias, Reliabilität) stand die Weiterentwicklung des statistischen Instrumentariums im Vordergrund seiner Arbeit an der ETH Zürich, so die Anwendung von psychometrischen Modellen auf Fragen der Kompetenzmessung mittels bibliometrischer Daten oder der statistischen Effizienzmessung von Forschung (Stochastic Frontier). Herr Mutz ist Mitglied der European Association of Methodology (EAM) und der Fachgruppe «Methoden und Evaluation» der Deutschen Gesellschaft für Psychologie.

Seit August 2020 ist Rüdiger Mutz Senior Researcher am CHESS. Er bringt seine Expertise im Bereich der «Empirischen Wissenschaftsforschung» in Forschung, Lehre, Beratung und Mandate ins CHESS ein. Er leitet das Projekt «SRM_RM: Swiss research monitoring and the responsible use of metrics» und untersucht im Auftrag von Herrn Prof. Dr. em. Hans-Dieter Daniel (als Mandat des CHESS) u.a. das Antragsverfahren des Wissenschaftsfonds Österreichs (FWF).

Monografien / Berichte

Mutz, R. (2023). Die Universität Zürich im Spiegel der Rankings - Ergebnisse einer bibliometrischen Analyse. Bericht an den Rektor der UZH.

Mutz, R.  (2023) (Hrsg.). Forschungsevaluation und Bibliometrie. Qualität in der Wissenschaft, 1, 23.QiW 1 2023_Vorschau (PDF, 56 KB)

Leder, C., Mutz, R., Nivergelt, B., & Tratschin, L. (2023). Grundlagenbericht zur Messung von Wettbewerbsfähigkeit der Schweizer Hochschulen. CHESS-Mandatsbericht zu handen des Staatsekretariats für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI), Juli 2023.SBFI_Mandatsbericht_Juli2023 (PDF, 2 MB)

Mutz, R. & Daniel, H.-D. (2022). Scientific analysis of data on proposals and the decision-making procedure of the FWF with particular focus on the programme “Stand-Alone Projects” in the years 2010-2019. https://doi.org/10.5281/zenodo.6596769FWF-Bericht (PDF, 3 MB)

Daniel, H.-D. & Mutz, R. (2022). „Berufung internationaler Professor:innen“ - Ergebnisse einer Online-Befragung der Rektor:innen und Präsident:innen der Mitgliedshochschulen der Hochschulrektorenkonferenz (HRK). Unveröffentlichter Bericht. Zürich: Universität Zürich, Psychologisches Institut.

Daniel, H.-D., Bobokova, J., & Mutz, R. (2021). Funding Programmes and Initiatives for Internationally Mobile Postdocs: Perceived Impacts on Individuals, Institutions and Society. An exploratory study. Bonn: Lemmens, Edition Science Management.https://doi.org/10.53174/UZH/0208/2021Daniel_Mutz_Funding Programmes and Initiatives2021 (PDF, 13 MB)

Mittag, S., Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2012). Institutionelle Qualitätssicherung der Lehre auf dem Prüfstand: Eine Fallstudie an der ETH Zürich. Bielefeld: UniversitätsVerlagWebler.

Buchkapitel

Fraumann, G. & Mutz, R. (2020). 4.4. The h-index. In Ball, R. (Ed.), Handbook of Bibliometrics (pp. 165-716). Berlin: Walter de Gryter.Fraumann_Mutz_h-index2020 (PDF, 549 KB)

Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2010a). Hochschulrankings: Probleme, Lösungsvorschläge und ein Modell auf Basis des Studentenpisa-Tests. In S., Trepte & M., Verbeet (Hrsg.), Allgemeinbildung in Deutschland (pp. 147-158): VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Blogs

Mutz, R. (2023). The wonderful world of Open Science? The case of eLife. 4.5.2023Blog-SYoS-Mutz (PDF, 214 KB)Blog-Beitrag Mutz
 

Artikel in wissenschaftlichen Zeitschriften

Mutz, R. & Bornmann, L. (2023). Measuring disruptiveness and continuity of research by using the Disruption Index (DI) - A Bayesian statistical approch. Paper at the 27th International Conference on Science, Technology and Innovation Indicators (STI 2023), 27.9-29.9.2023 in Leiden. https://dapp.orvium.io/deposits/644117475a1411a1cb49918d/view

Mutz, R., Wolbring, T., & Daniel, H.-D. (2023). Sollten Förderentscheidungen partiell durch Lotterien ersetzt werden? Grundlagen, Konzeption und Evaluationsdesign am Beispiel des Förderinitiative `Experiment!` der VolkswagenStiftung. Zeitschrift für Evaluation, 22(2), 243-274.https://doi.org/10.31244/zfe.2023.02.04

Mutz, R. (2023). Welchen Beitrag kann die Bibliometrie zur Erreichung der UN Sustainable Development Goals (SDG) leisten? Konzepte und empirische Analysen. Qualität in der Wissenschaft (QiW), 1, 16-23. OA_R. Mutz_Welchen Beitrag_NQ (PDF, 596 KB)

Daniel, H.-D. & Mutz, R. (2023). What does impact mean for grantees? Cultural consensus in perceived personal, organizational and societal impacts of small-scale funding initiatives of the Volkswagen Foundation. Qualität in der Wissenschaft (QiW), 1, 24-32.Daniel u. Mutz_What does impact mean_QiW 3+4 2022 (PDF, 1 MB)

2022

Mutz, R. (2022). Diversity and interdisciplinarity: Should variety, balance and disparity be combined as a product or better as a sum? An information-theoretical and statistical estimation approach. Scientometrics, 127(12), 7397-7414https://doi.org/10.1007/s11192-022-04336-3 Mutz_Diversity and interdisciplinarity_Scientometrics2022 (PDF, 1 MB)

Mutz, R. (2022). Why simply summing up any bibliometric indicators does not justify a good composite indicator for individual researcher assessment - A measurement perspective. Proceedings for the 16th International Conference on Science and Technology Indicators, STI 2022 (7.9.-9.9.2022, Granada).

Daniel, H.-D., Bobokova, J., & Mutz, R. (2022). Governance & Management - Funding Programmes and Initiatives for Internationally Mobile Postdocs. Wissenschaftsmanagement, News 12.7.2022.

2021

Bornmann, L., Haunschild, R. & Mutz, R. (2021). Growth rates of modern science: A latent piecewise growth curve approach to model publication numbers from established and new literature databases. Humanities and Social Sciences Communications, 8(1), art.no. 224. http://doi.org/10.1057/s41599-021-00903-wBornmann_Mutz_Growth rates of science2021 (PDF, 2 MB)

Bornmann, L., Mutz, R., Haunschild, R., de Moya-Anegon, F., de Almeida Madeira Clemente M., & Stefaner, M. (2021). Mapping the impact of papers on various status groups in excellencemapping.net: A new release of the excellence mapping tool based on citations and reader scores. Scientometrics, 126(111), 9305-9331. https://doi.org/10.1007/s11192-021-04141-4Bornmann_Mapping the impact of papers2021 (PDF, 943 KB)

Mutz, R. (2021). Diversity and interdisciplinarity - Should variety, balance and disparity be combined as a product or better as a sum? A probability-theoretical approach. Proceedings for the 18th International Conference on Scientometrics and Informetrics, ISSI 2021 (12.7.-15.7.2021, Leuven, online). 

2020

Bornmann, L. & Mutz, R. & Haunschild, R. (2020). Should citations be field-normalized in evaluative bibliometrics? An empirical analysis based on propensity score matching. Journal of informetrics, 14(4), 101098https://doi.org/10.1016/j.joi.2020.101098.Bornmann_Haunschild_Should citations be fieldnormalized2021 (PDF, 1 MB)

Kassab, O., Mutz, R., Daniel, H.-D. (2020). Introducing and testing an advanced quantitative methodological approach for the evaluation of research centers: A case study on sustainability science. Research Evaluation, 29(2), 135-149.https://doi.org/10.1093/reseval/rvz029

2019

Mutz, R. & Daniel, H.-D. (2019). How should we measure individual researcher`s performance capacity within and between universities? A multilevel extension of the Bibliometric Quotient (BQ). Proceedings of the 7th International Conference on Scientometrics & Informetrics, September 2-5, 2019, Rom.

Mutz, R. & Daniel, H.-D. (2019) . How to consider fractional counting and field normalization in the statistical modeling of bibliometric data: A multilevel Poisson regression approach. Journal of Informetrics, 13(2), 643-657.https://doi.org/10.1016/j.joi.2019.03.007

Bornmann, L., Haunschild, R. & Mutz, R. (2019). MHq indicators for zero-inflated count data - A response to the comment by Smolinsky. Journal of Informetrics, 13(1), 464-465.https://doi.org/10.1016/j.joi.2018.08.001

2018

Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2018). The Bibliometric Quotient (BQ), or how to measure a researcher’s performance capacity: A Bayesian Poisson Rasch model. Journal of Informetrics., 12(4), 1282-1295.http://doi.org/10.1016/J.JOI.2018.10.006

Thor, A., Bornmann, L., Marx, W., & Mutz, R. (2018). Identifying single influential publications in a research field: New analysis opportunities of the CRExplorer. Scientometrics, 116(1), 591–608.https://doi.org/10.1007/s11192-018-2733-7

Mutz, R., Bornmann, L., & Daniel, H.-D. (2017). Are there any frontiers of research performance? Efficiency measurement of funded research projects with the Bayesian stochastic frontier analysis for count data. Journal of Informetrics, 11(3), 613-628.https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.04.009

2017 und früher

Mutz, R., Wolbring, T., & Daniel, H.-D. (2017). The effect of the “very important paper” (VIP) designation in Angewandte Chemie International Edition on citation impact: A propensity score matching analysis. Journal of the Association for Information Science and Technology, 69(9), 2139-2153.https://doi.org/10.1002/asi.23701

Barth, A., Marx, W., Bornmann, L., & Mutz, R. (2014). On the origins and the historical roots of the Higgs boson research from a bibliometric perspective. The European Physical Journal Plus, 129(6), 1-13.https://doi.org/10.1140/epjp/i2014-14111-6

Bornmann, L., & Mutz, R. (2014). From P100 to P100': A new citation-rank approach. Journal of the Association for Information Science and Technology, 65(9), 1939-1943.https://doi.org/10.1002/asi.23152

Bornmann, L., & Mutz, R. (2014). Growth rates of modern science: A bibliometric analysis. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(11), 2215-2222https://doi.org/10.1002/asi.23329.

Mutz, R., Bornmann, L., & Daniel, H. D. (2014). Testing for the fairness and predictive validity of research funding decisions: A multilevel multiple imputation for missing data approach using ex‐ante and ex‐post peer evaluation data from the Austrian science fund. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(11), 2321-2339.https://doi.org/10.1002/asi.23315

Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2014). What is behind the curtain of the Leiden Ranking? Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(9), 1950-1953.https://doi.org/10.1002/asi.23360

Bornmann, L., Stefaner, M., de Moya Anegón, F., & Mutz, R. (2014). Ranking and mapping of universities and research-focused institutions worldwide based on highly-cited papers: A visualisation of results from multi-level models. Online Information Review, 38(1), 43-58.https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/OIR-12-2012-0214/full/html

Bornmann, L., Stefaner, M., de Moya Anegón, F., & Mutz, R. (2014). The scientific excellence mapping tool. European Science Editing, 40(1), 28.

Bornmann, L., Stefaner, M., de Moya Anegón, F., & Mutz, R. (2014). What is the effect of country-specific characteristics on the research performance of scientific institutions? Using multi-level statistical models to rank and map universities and research-focused institutions worldwide. Journal of Informetrics, 8(3), 581-593.https://doi.org/10.1016/j.joi.2014.04.008

Patel, V. M., Ashrafian, H., Bornmann, L., Mutz, R., Makanjuola, J., Skapinakis, P., . . . Athanasiou, T. (2013). Enhancing the h index for the objective assessment of healthcare researcher performance and impact. Journal of the Royal Society of Medicine, 106(1), 19-29.https://doi.org/10.1258/jrsm.2012.120253

Bornmann, L., Leydesdorff, L., & Mutz, R. (2013). The use of percentiles and percentile rank classes in the analysis of bibliometric data: opportunities and limits. Journal of Informetrics, 7(1), 158-165.https://doi.org/10.1016/j.joi.2012.10.001

Bornmann, L., Moya Anegón, F., & Mutz, R. (2013). Do universities or research institutions with a specific subject profile have an advantage or a disadvantage in institutional rankings? Journal of the American Society for Information Science and Technology, 64(11), 2310-2316.https://doi.org/10.1002/asi.22923

Bornmann, L., & Mutz, R. (2013). The advantage of the use of samples in evaluative bibliometric studies. Journal of Informetrics, 7(1), 89-90.https://doi.org/10.1016/j.joi.2012.08.002

Bornmann, L., Mutz, R., & Daniel, H. D. (2013). Multilevel‐statistical reformulation of citation‐based university rankings: The Leiden ranking 2011/2012. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 64(8), 1649-1658.https://doi.org/10.1002/asi.22857

Mutz, R., & Daniel, H. (2013). University and student segmentation: Multilevel latent-class analysis of students' attitudes towards research methods and statistics. British Journal of Educational Psychology, 83(2), 280-304.https://doi.org/10.1111/j.2044-8279.2011.02062.x

Mutz, R., Heidemann, L., & Lewark, S. (2013). Der Berufserfolg von Absolventinnen und Absolventen forstwissenschaftlicher Studiengänge – Eine Re-Analyse forstlicher Absolventenstudien aus den Jahren 2005 und 2006. Allgemeine Forst- und Jagdzeitung, 184(9&10), 214-224.

Mittag, S., Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2012). Anforderungen an Qualitätssicherungsinstrumente für Lehre und Studium an Hochschulen–Ergebnisse einer Meta Evaluation an der ETH Zürich. Beiträge zur Hochschulforschung, 34(3), 8-31.

Mutz, R., Bornmann, L., & Daniel, H.-D. (2012). Does Gender Matter in Grant Peer Review? Zeitschrift für Psychologie, 220(2), 121-129.http://doi.org/10.1027/2151-2604/a000103

Mutz, R., Bornmann, L., & Daniel, H.-D. (2012). Types of research output profiles: A multilevel latent class analysis of the Austrian Science Fund’s final project report data. Research Evaluation. Research Evaluation, 22(2), 118-133.

Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2012). The generalized propensity score methodology for estimating unbiased journal impact factors. Scientometrics, 92(2), 377-390.https://doi.org/10.1093/reseval/rvs038

Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2012). Skewed citation distributions and bias factors: Solutions to two core problems with the journal impact factor. Journal of Informetrics, 6(2), 169-176.https://doi.org/10.1016/j.joi.2011.12.006

Bornmann, L., Mutz, R., Marx, W., Schier, H., & Daniel, H. D. (2011). A multilevel modelling approach to investigating the predictive validity of editorial decisions: do the editors of a high profile journal select manuscripts that are highly cited after publication? Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 174(4), 857-879.https://www.jstor.org/stable/41409686

Bornmann, L., & Mutz, R. (2011). Further steps towards an ideal method of measuring citation performance: The avoidance of citation (ratio) averages in field-normalization. Journal of Informetrics, 5(1), 228-230.https://doi.org/10.1016/j.joi.2010.10.009

Bornmann, L., Mutz, R., Hug, S. E., & Daniel, H.-D. (2011). A multilevel meta-analysis of studies reporting correlations between the h index and 37 different h index variants. Journal of Informetrics, 5(3), 346-359.https://doi.org/10.1016/j.joi.2011.01.006

Leydesdorff, L., Bornmann, L., Mutz, R., & Opthof, T. (2011). Turning the tables on citation analysis one more time: Principles for comparing sets of documents. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(7), 1370-1381.https://doi.org/10.1002/asi.21534

Mutz, R., & Seeling, U. (2010). A nomothetic version of the Brunswikian Lens Model: A variable-and person-oriented approach. Zeitschrift für Psychologie/Journal of Psychology, 218(3), 175-184. https://doi.org/10.1027/0044-3409/a000027

Bornmann, L., Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2010). The h index research output measurement: Two approaches to enhance its accuracy. Journal of Informetrics, 4(3), 407-414.https://doi.org/10.1016/j.joi.2010.03.005

Bornmann, L., Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2010). A reliability-generalization study of journal peer reviews: A multilevel meta-analysis of inter-rater reliability and its determinants. PloS one, 5(12), e14331.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0014331

Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2010). Hochschulwahl von Psychologie-Studierenden in Deutschland: ein Logit-Modell für Mengen ranggeordneter Objekte. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 57(3), 194-208.https://dx.doi.org/10.2378/peu2010.art14d

Mutz, R. (2021). Ex-ante evaluation of interdisciplinarity in research proposals - measurement concepts and applications. Presentations at the ECOOM day 28.10.2021 in Leuven (online).

Mutz, R. & Daniel, H.-D. (2021). Analyse des Begutachtungs- und Entscheidungsprozesses des FWF - Vorläufige Ergebnisse. Präsentation (online) Wien, am 9.11.2021.

Bobokova, J., Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2021). Sustainability and Perceived Impacts of Funding Programmes and Initiatives for Internationally Mobile Postdocs – Perceived Effects on Individuals, Institutions and Society. Online-Seminar mit Mitarbeitenden der VolkswagenStiftung zur Studie über international mobile Postdoktorierende, Hannover. 25.05.2021.Presentation_Lunchlecture VWS (PDF, 559 KB)

Bokokova, J., Mutz, R., Daniel, H.-D. (2021). Sustainability and Perceived Impacts of Funding Programmes and Initiatives for Internationally Mobile Postdocs - Perceived effects on Individuals, Institutions and Society. Vortragsreihe "DAAD-Wissenschaftswerkstatt", Online-Meeting, 17.3.2021Presentation_DAAD (PDF, 1 MB)

Bobokova, J., Mutz, R., & Daniel, H.-D. (2021). Sustainability and Perceived Impacts of Funding Programmes and Initiatives for Internationally Mobile Postdocs – Perceived Effects on Individuals, Institutions and Society. Online Lunchtime Lecture, Bonn: Alexander von Humboldt-Stiftung. 8.3.2021.Presentation_Lunchlecture AVH (PDF, 525 KB)

Mutz, R. (2020). Mapping of scientific excellence V2 - A bibliometric tool for Switzerland - Presentation at the Workshop "Research on Higher Education and Science in Switzerland?, hosted by the Obersavatory Science, Politics and Sociecty of the University of Lausanne, 11.9.2020.

Mutz, R. & Daniel, H.-D. (2019). How should we measure individual researcher`s performance capacity within and between universities? A multilevel extension of the Bibliometric Quotient (BQ). Paper at the 17th International Conference on Scientometrics & Informetrics ISSI, September 2-5, 2019. Sapienza University Rom, Italy.

Mutz, R. (2019). Psychometrische Modellierung von Zähldaten, die im natürlichen Setting anfallen, mit dem Bayesian Generalized Waring IRT model. Vortrag an der 14. Fachgruppentagung der Sektion "Methoden und Evaluation" der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs) vom 15-18.9.2019, Kiel.

Mutz, R. & Daniel, H.-D. (2018). Wie wissenschaftlich leistungsfähig sind Forscherinnen und Forscher in der Schweiz? Ein Bayesscher Mehrebenen-​Poisson-Rasch-Ansatz. Forschungsreferat am Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPS), Frankfurt a. Main, 17.9.-20.9.2018.

Mutz, R. (2018). How to Model Production in Psychology? A Bayesian Stochastic Frontier Structural Equation Model. Paper at the VIII conference of the European Association of Methodology (EAM), University of Jena (Germany), 25.7.-27.7.2018.

Thor A., Bornmann, L., & Marx, W. & Mutz, R. (2018). New analysis features of the CRExplorer for identifying influential publications. 23rd International Conference on Science and Technology Indicators (STI 2018), Leiden University, 12.-14.9.2018.

Mutz, R. (2017). Vorhersage oder Produktion? – Ein Bayessches Strukturgleichungsmodell für Stochastic Frontier Analysen. Vortrag an der 13. Tagung der Fachgruppe Methoden & Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie, 17.-20.9.2017, Universität Tübingen.

Mutz, R. (2017). Prediction or Production? A Bayesian Stochastic Frontier Structural Equation Approach. Paper presented at the International Meeting of the Psychometric Society (IMPS 2017). July 18-​21, University of Zurich.

Mutz, R. (2016). Measurement of research performance capacity using bibliometric data – A Bayesian Rasch Model for count data. Paper presented at the VII European Congress of Methodology, from July 27 to 29, 2016, Palma de Mallorca.

Mutz, R. (2016). Messung wissenschaftlicher Leistungsfähigkeit ‐ Ein Bayesianisches Rasch‐Modell für Zähldaten als Alternative zum h‐index. Paper presented at the 50th Congress of the German Psychological Society (DGPs), 18.9.-22.9.2016, Universität Leipzig.

Mutz, R. (2016). Growth rates of science - Is there an accelerated growth of science? Eingeladener Vortrag am Frühlingsseminar des Schweizer Klub für Wissenschaftsjournalismus, am 11.5.2016, Bern.

Daniel, H.-D., & Mutz, R. (2015). Very important papers - eine Analyse. Paper presented at the Kuratoriumssitzung der Zeitschrift Angewandte Chemie bei der Gesellschaft Deutscher Chemiker, Frankfurt a. M.

Mutz, R. (2015). How to use bibliometric data to rank universities according to their research performance? Paper presented at the "Bibliometrics" an der COST Conference der ETH Zürich, Villa Hatt, 12.2.2015, Zurich.

Mutz, R., Hug, S. E., & Bopp, S. (2015). Are students' evaluations of teaching really reliable? A Bayesian meta-​analysis. Paper presented at the 13th European Conference of Psychological Assessment, 22.-25.7.2015, Zürich.

Mutz, R. (2014). Ist die Psychologie vom Forschungsergebnisprofil eine Naturwissenschaft? - Eine Mehrebene Latente Klassenanalyse von Forschungsergebnisberichten des FWF. Paper presented at the 49. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs),21.9-25.9.2014 Bochum.

Mutz, R. (2014). Modeling clustered receiver operating characteristic curves by a multilevel location-​scale binormal approach - Concept and application. Paper presented at the VI European Congress of Methodology (EAM), 23 - 25 July 2014, Utrecht, Niederlande.

Mutz, R. (2013). Metaevaluation von Lehre und Studium am Beispiel der ETH Zürich. Paper presented at the Veranstaltung "Lehren und Lernen an der ZHAW-​ Evaluation der Lehre", ZHAW Winterthur.

Mutz, R. (2013). Receiver operating characteristic analysis with nonlinear mixed effects models – A model architecture. Paper presented at the 78th International Meeting of the Psychometric Society, 23.-25.July, Arnhem, Niederlande.

Mutz, R. (2013). Statistische Modelle für Hochschul-​Rankings am Beispiel der Psychologie. Paper presented at the 11. Fachtagung der Fachgruppe Methoden & Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie an der Alpen-​Adria-Universität Klagenfurt, 19.9.-21.9.2013, Klagenfurt.

Mutz, R. (2012). Heterogene Intra-​Klassen-Korrelationen und ihre Determinanten – Ein generalisierter Schätzgleichungen-​Ansatz zur Interrater-​Reliabilität von Gutachterurteilen des FWF Österreich. Paper presented at the 48. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), 23.9.-27.9.2012, Universität Bielefeld.

Mutz, R. (2012). Modeling heterogeneous intra-​class correlations with generalized estimating equations (GEE) - A simulation study. Paper presented at the V European Congress of Methodology / SMABS in Santiago de Compostela, 17.9.-20.9.2012, Santiago de Compostela, Spain.

Mutz, R. (2011). Die räumliche Dimension in der Psychometrie. Ein latentes ‘Geopress-​State‘-​Modell. Paper presented at the 10. Fachtagung der Fachgruppe DGPs für Methoden und Evaluation, 21.9.-23.9.2011, Bamberg.

Mutz, R. (2010). Analysis of group profiles by multilevel models. Paper presented at the IV European Congress of Methodology/SMABS, 21.7.-23.7.2010, Humboldt Universität Berlin, Potsdam.

Mutz, R. (2010). Kompetenzmessung auf der Grundlage von Absolventenbefragungen. Paper presented at the 47. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs), 26.9.-30.9.2010, Bremen.

• Excellence-Mapping: Die Web-Applikation visualisiert die Wirkung von Publikationen, die in verschiedenen Fachgebieten (und allen Fachgebieten) veröffentlicht wurden im Hinblick auf Forschende und andere Statusgruppen (bibliometrische und altmetrische Indikatoren). Die Web-Anwendung wurde in Zusammenarbeit mit Mitarbeitern der Max-Planck-Gesellschaft (Dr.Dr.habil Lutz Bornmann, Dr. Robin Haunschild), zwei Grafikern (Moritz Stefaner, Mirko Clemente) und Felix de Moya (SCImago group), der bibliometrische Daten liefert, entwickelt und wird regelmässig erneuert und weiterentwickelt.Excellence Mapping V2
• Excellence-Network: Die Web-Applikation visualisiert, wie erfolgreich Universitäten oder forschungsorientierte Einrichtungen zusammenarbeiten. Sie wurde von den gleichen Autoren entwickelt wie das ExcellenceMapping.Excellence Network
• Cited Reference Explorer (CRExplorer): Mit dieser Applikation werden die in Publikationen besonders häufig zitierten Dokumente (cited references) analysiert. Die Applikation eignet sich besonders dazu, historische Wurzeln von Forschungsfeldern zu untersuchen, z.B. die historischen Wurzeln des «Higgs boson» (CERN, Genf).CRExplorer

Herr Mutz untersucht im Auftrag von Herrn Prof.em. Dr. Hans-Dieter Daniel (als Mandat des CHESS) das Antragsverfahren des Wissenschaftsfonds Österreichs (FWF). Des weiteren analysiert er Daten einer umfangreichen Fragebogenerhebung zu den individuellen, institutionellen und gesellschaftlichen Wirkungen von Stipendienprogramme für international mobile Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nach der Promotion, die von zwei Forschungsförderorganisationen, der Volkswagenstiftung und der Alexander von Humboldt-Stiftung angeboten werden. Webpage

Projekt "SRM_RM: Swiss research monitoring and the responsible use of metrics"Link zur Projekthomepage

Projekt "Nachhaltigkeit und Wirkung von Förderinitiativen für internationale Postdoktorierende - Auswirkungen auf Personen, Institutionen und Gesellschaft"Link zur Projekthomepage

Projekt "Wissenschaftliche Analyse des Antragsdaten und des Entscheidungsverfahrens des österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) unter besondere Berücksichtigung des Programm `Einzelprojekte`  in den Jahren 2010-2019"Link zur Projekthomepage

Projekt "Empirische Studie zum Thema `Berufung internationaler Professor:innen`" Link zur Projekthomepage

Projekt "Scientific publishing without gatekeeping - A scientific analysis of the new publishing model of eLife"Link zur Projekthomepage

• Brush up on stats! Einführung in die statistische Datenanalyse mit R (Seminar für Masterstudierende im Fach "Psychologie")
• CAS "Leadership und Governance and Hochschulen" - Lehreinheit "Rankings und Bibliometrie"