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Welche Einflüsse hat das digitale Ökosystem auf die Erstellung, Verbreitung und Bewertung von wissenschaftlichen Resultaten?

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Abschlussberichte > Abschlussbericht 6. Initiative > Welche Einflüsse hat das digitale Ökosystem auf die Erstellung, Verbreitung und Bewertung von wissenschaftlichen Resultaten?

Holger Kienle


„Es wird schneller, lebendiger, unübersichtlicher, aber mit guten Suchmaschinen auch ertragreicher und zugänglicher.“
Dirk Baecker[1]


„In den 70er Jahren, habe ich nie gedacht, dass ich mich anders darstellen könnte, als [dass dass] ich einen Artikel in einer Fachzeitschrift veröffentliche und dann ein Jahr warte, ob jemand das zitiert hat.“
Rafael Capurro


Problem: Wissenschaftliche (Innovations-)Strukturen haben sich über einen langen Zeitraum im „Analogen“ etabliert. Das „Digitale“ stellt nun die etablierten Modelle –zumindest teilweise– in Frage. Oft behindern alte Strukturen und Glaubenssätze die Entstehung von neuen und besseren Ansätzen, die auf neue digitale Strukturen und Technologien zugeschnitten sind bzw. diese vorteilhaft ausnutzen. Allerdings ist neu nicht gleich besser und für den Status quo sollte auch in dubio pro reo (hier: im Zweifel für das Bestehende) Geltung haben. In diesem Zusammenhang sollen nun die folgenden Herausforderungen beleuchtet werden: Da Wissen und wissenschaftliche Debatten im Allgemeinen primär über Veröffentlichungen auf Konferenzen und in Zeitschriften kommunizieren, stellt sich die Frage, ob und wie sich das analoge Publikations- und Kommunikationsmodell weiterentwickeln könnte.

Kontext: Die Wissenschaft mag innerhalb ihres „Glaubenssystems“ objektiv sein (Normalwissenschaft), Innovationen, die die etablierten Paradigmen gefährden, werden dagegen eher gehemmt statt gefördert[2]. Während Wissenschaft als eine Folge von radikalen Paradigmenwechsel verstanden werden kann, sind die Publikations- und Kommunikationsmodelle eher stabil geblieben. Das digitale Ökosystem ermöglicht bzw. erzwingt nun neue Modelle, die einen erheblichen Einfluss auf die Erstellung, Verbreitung und Bewertung von wissenschaftlichen Resultaten haben können.

Innovation im digitalen Ökosystem
Inhaltsverzeichnis
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Das „analoge“ Publikationsmodell basiert auf drei AkteurInnen (siehe auch: Wer sind die AkteurInnen und welche Möglichkeiten und Verantwortung haben sie?): WissenschaftlerInnen (in der Rolle als AutorInnen und GutachterInnen), VerlegerInnen und Bibliotheken. WissenschaftlerInnen sind vor allem daran interessiert, ihre Ergebnisse möglichst breit zugänglich zu machen (Disseminierung). Verlage möchten die wissenschaftlichen Ergebnisse exklusiv publizieren und kommerziell verwerten. Dies lässt sich am effektivsten durch die vollständige Übertragung der Urheberrechte von AutorInnen auf die VerlegerInnen erreichen. Anerkannte WissenschaftlerInnen fungieren für die Verlage als GutachterInnen und EditorInnen zur Qualitätssicherung (Peer-Review-Verfahren). Bibliotheken sind die KäuferInnen der Verlagsprodukte. Bibliotheken streben danach, nicht zuletzt aus Kostengründen, nur die qualitativ hochwertigsten Publikationen anzukaufen. Es zeichnet sich ab, dass neue „digitale“ Publikationsmodelle das klassische Modell zurückdrängen: „the peer-reviewed paper is under threat as the dominant dissemination method.“[3]Diese Modelle verändern die Aufgaben von Verlagen und Bibliotheken oder machen diese gar überflüssig. Die Bibliotheken als Mittlerinnen zwischen Verlagen und WissenschaftlerInnen sind in vielen Fällen nicht mehr zwingend notwendig, da Publikationen direkt an die WissenschaftlerInnen vertrieben werden können und Publikationen durch alternative Bezahlmodelle nicht mehr auf Abos von Bibliotheken angewiesen sind. Verlage im herkömmlichen Sinn sind ebenfalls nicht mehr zwingend nötig. Kommerzielle Verlage, die ihrem Wesen nach primär an Gewinn interessiert sind (insbesondere bei der Spielart des predatory scholarly publishing), gefährden die Qualität, da sowohl Verlag als auch AutorInnen ein starkes Publikationsinteresse haben, das sich dann unmoderiert durch die Bibliotheken entfalten kann. Das digitale Ökosystem ermöglicht der Wissenschaft ein entsprechendes digitales Kommunikationsmodell, das geprägt ist durch

  • einfachen Zugriff auf Wissen und dessen Weiterverarbeitung sowie
  • kollaborative Wissensgenerierung und -bewertung.

Das Internet hat dieses Kommunikationsmodell praktikabel gemacht (siehe auch: Bridging the Gap: Collaboration Arenas als Schnittstellen zwischen traditioneller Ökonomie und neuen Formen der Wertschöpfung). Der Grad kollaborativer Wissensgenerierung lässt sich zum Beispiel an der wachsenden Co-Autorenschaft wissenschaftlicher Inhalte ablesen: Ein wissenschaftliches Ergebnis wird in zunehmendem Maße von einer umfangreicheren Zahl von Mit-„AutorInnen“ erarbeitet[4] – wobei auch eine zunehmende Diversifikation von Rollen, Aufgaben und Expertisen zu beobachten ist („Interdisziplinarität“ in mehreren Dimensionen). Kollaborative offene Prozesse gepaart mit einer Infrastruktur zum einfachen Publizieren und Kommentieren von wissenschaftlichen Informationen ermöglichen eine schnelle und iterative Entstehung von Mikroinformationen, die kontinuierlich neu vernetzt und zusammengesetzt werden. Dabei diversifizieren sich die Qualität und die Präsentationsformen wissenschaftlicher Informationen, die nun nicht mehr hauptsächlich aus wissenschaftlichen Texten, die im Peer-Review-Verfahren von etablieren Verlagen herausgegeben wurden, bestehen. Der Beruf der WissenschaftlerIn war früher recht klar umrissen und erforderte eine bestimmte formale Qualifikation. In Anlehnung an „everybody is a publisher/author“ kann heute hingegen gelten: „everybody is a researcher“ – eine Ausprägung dieser Devise ist Citizen Science. In diesem Ansatz wandelt sich der Peer-Review zum Public-Review und Interdisziplinarität wird implizite Eigenschaft statt explizites Diktat. align:centerDie neuen Phänomene der digitalen Publikations- und Kommunikationsmodelle können in dem Begriff Beta-Wissenschaft zusammengefasst werden (siehe Abbildung).[5]Wissenschaftliche Ergebnisse werden weniger akribisch vor der Veröffentlichung geprüft und dafür schneller zur Verfügung gestellt mit dem Ziel, frühestmöglich Feedback zu erhalten. Das klassische Publikationsmodell („filter-then-publish“) wandelt sich bzw. wird ergänzt („publish-then-filter“). In diesem neuen Modell der Beta-Wissenschaft stellt sich die Frage, wie Qualität gewährleistet werden kann. Hier dürfte Qualitätssicherung durch die Crowd eine zentrale Rolle spielen, wobei auch in diesem Fall das Feedback nicht auf BerufswissenschaftlerInnen beschränkt bleibt, sondern durch interessierte Personen aus der ganzen Palette der Gesellschaft erfolgt.

Lösungsansätze/Beispiele: Mit dem Ziel, Beta-Wissenschaft effektiv und effizient zu betreiben, dürften sich dedizierte Plattformen herausbilden, die entsprechende Kommunikations- und Publikationsmodelle zur Verfügung stellen. Erste Ansätze in diese Richtung sind erkennbar. Als Beispiel können iamResearcher und ResearchGate gelten, wobei Letzteres sich selbst wie folgt bezeichnet: „a hub for your research, your expertise, your contacts“. Diese Ansätze können als soziale Netzwerke speziell für WissenschaftlerInnen gesehen werden. Sie ermöglichen nicht nur die Kommunikation zwischen WissenschaftlerInnen, sondern auch die Bereitstellung von Forschungsergebnissen. Reputation und Erfolgsmetriken sollten nicht auf das reine Zählen von Publikationen beschränkt bleiben,[6]sondern eine Vielzahl von Faktoren beinhalten, darunter auch Innovationsleistungen wie z. B. die Entwicklung von Open-Source-Software und Prototypen, die Verbreitung finden. Bei ResearchGate hat jeder registrierte Benutzer und jede registrierte Benutzerin einen RG Score (abhängig von verschiedenen Faktoren, der zugrunde liegende Algorithmus ist nicht transparent), der die Reputation des Mitglieds zum Ausdruck bringt. Somit können WissenschaftlerInnen ihre Reputation mit der anderer vergleichen. Plattformen wie ResearchGate könnten sich zu Innovationshubs entwickeln (siehe auch: Unterscheiden sich digitale Innovationen von traditionellen Innovationen und könnten sie von einer speziellen Förderung profitieren?), die diverse AkteurInnen (virtuell) zusammenbringen und die den ganzen Innovationsprozess abdecken. Zum Beispiel könnte solch eine Plattform Ansätze von ResearchGate und InnoCentive verschmelzen.[7] Es bleibt abzuwarten, ob Beta-Wissenschaften von einem Portfolio aus verschiedenen Werkzeugen und Plattformen realisiert werden oder ob es zu einer starken Konzentration kommen wird (the winner takes it all). Des Weiteren bleibt abzuwarten, ob es kommerzielle oder nicht kommerzielle AnbieterInnen sein werden und ob sich walled gardens oder offene Konzepte durchsetzen können.[8] Das FoldIt-Projekt illustriert, wie sich die Wissenschaft weiterentwickeln könnte. FoldIt transformiert eine wissenschaftliche Fragestellung, die Faltung von Proteinen, in ein ansprechendes Computerspiel. Die „SpielerInnen“ können als Citizen Scientists gelten.[9] Um FoldIt zu realisieren, müssen eine Vielzahl von AkteurInnen kollaborieren, die weit über die Gruppe der KernwissenschaftlerInnen der Forschungsdisziplin hinausgehen (z. B. Spieleentwickler). In Nature wurde hierzu ein Artikel publiziert, bei dem die mehr als 57.000 FoldIt-NutzerInnen als Mit-AutorInnen bezeichnet werden.[10] Es gibt weitere Beispiele in diese Richtung, von Nielsen wird der Prozess als Networked Science bezeichnet.[11]

Spannungsfelder: Generell lässt sich sagen, dass Beta-Wissenschaft revolutionär ist, d. h., sie stellt ein neues Wertemodell dar, das etablierte Strukturen bei allen Akteuren in Frage stellt bzw. bedroht. Sie wirft damit schwierige Fragen im gesellschaftlichen und rechtlichen Bereich auf. Eine so grundsätzliche wie kontroverse Frage ist: Wem gehört das Wissen? Da Beta-Wissenschaften eine möglichst frühe und unbürokratische Veröffentlichung von Informationen verfolgen, stehen sie in direktem Konflikt mit etablierten Publikationsmodellen, die mit Rechteübertragungen von „fertigen“ Werken arbeiten und Wiederverwertungen (z. B. via Mash-ups) verbieten. Wenn Ergebnisse durch viele inkrementelle Schritte iterativ und kollaborativ sowie durch ein komplexes Netzwerk von (Daten-)Quellen[12] und Transformationen entstehen, dann können das traditionelle Urheberrecht und das darauf aufbauende wissenschaftliche Publikationsmodell diesen Prozess nicht mehr sinnvoll unterstützen. Sollte Wissenschaftsplattformen dann das Recht eingeräumt werden, Forschungsergebnisse unabhängig von Urheberrechtsbeschränkungen zu hosten, um Beta-Wissenschaft zu ermöglichen? Die weitere Entwicklung des Umgangs mit geistigem Eigentum und mit Urheberrecht im Besonderen (siehe auch: 3. Initiative des Co:llaboratory: Urheberrecht für die Informationsgesellschaft) wird entscheiden, ob die Beta-Wissenschaften ihr Potential entfalten können. Es gibt Bestrebungen, Ausnahmen für die Wissenschaften zu definieren (z. B. ein Vorstoß von EU-Kommissarin Kroes), aber welche Institutionen und Personen die „Wissenschaften“ verkörpern werden, wird einer ständigen Ausweitung unterworfen sein – mit rechtlichen Grauzonen. Eine grundsätzliche gesellschaftliche Frage – auch im Hinblick auf Innovationsförderung – ist: Was ist gute Wissenschaft? Und davon abgeleitet: In welchem Umfang sollte das Ökosystem der Beta-Wissenschaft gezielt gefördert werden? Sollte der Wissenschaftsbetrieb die Etikette – oder gar den Zwang – zur „Beta-(Innovations-)Kultur“ festschreiben? (sie auch: Wie kann und sollte digitale Innovation gesteuert werden?)

Fazit: Beta-Wissenschaft verspricht einen neuen Ansatz dafür, wie Wissenschaft betrieben werden kann, der durch seine offenen Strukturen fast zwingend zu Transdisziplinarität und Interdisziplinarität führt. Dadurch wird z. B. das Einbinden von ExpertInnen aus Wirtschaft und Zivilgesellschaft in den wissenschaftlichen Dialog möglich.[13] Transdisziplinarität zeichnet sich durch ein methodisches Vorgehen aus, „das wissenschaftliches Wissen und praktisches Wissen verbindet“ (Wikipedia: Transdisziplinarität) und somit Innovationsimpulse freisetzen kann. Beta-Wissenschaft ist ein revolutionärer Ansatz. Nicht nur werden dadurch die etablierten Publikations- und Kommunikationsmodelle in Frage gestellt, sondern auch die Wissenschaft an sich wird vor diesem Hintergrund ihr Selbstverständnis neu definieren müssen.

  1. siehe auch: Interview mit Dirk Baecker
  2. Kuhn, Thomas S.,The Structure of Scientific Revolutions, 1962, http://en.wikipedia.org/wiki/The_Structure_of_Scientific_Revolutions.
  3. Spector, Alfred / Norvig, Peter / Petrov, Slav: Google’s Hybrid Approach to Research, Communications of the ACM, Vol. 55 No. 7, Pages 34-37.
  4. „In particular types of research, including particle physics, genome sequencing and clinical trials, a paper’s author list can run into the hundreds“, http://en.wikipedia.org/wiki/Academic_authorship.
  5. Siehe hierzu: Burgelman, Jean-Claude / Osimo, David / Bogdanowicz, Marc: Science 2.0 (change will happen …), First Monday, Volume 15, Number 7– 5, July 2010,.
  6. Es gibt auch Vorschläge, statt der bloßen Auflistung von Autoren deren Beitrag explizit zu identifizieren – man denke an die Namensnennung im Vor- oder Abspann von Filmen, http://www.nature.com/nature/history/full/nature06243.html.
  7. Weitere Beispiele für Plattformen/Werkzeuge, die Beta-Wissenschaft unterstützen, sind Science 2.0 (http://www.science20.com), Mendeley, Taverna und Google Scholar.
  8. Paletta, Giuseppe, Von Wissenschaftlern für Wissenschaftler, taz, 28.09.2012, Seite 18: „Das ideale Reputationssystem muss von Wissenschaftlern für Wissenschaftler geschaffen werden, nicht von Unternehmen.“
  9. Hand, Eric, Citizen science: People power, Nature, 04.08.2010.
  10. Cooper, Seth et al: Predicting protein structures with a multiplayer online game, Nature, 30.06.2010. Unter Contributions heißt es: „Foldit players (more than 57,000) contributed extensively through their feedback and gameplay, which generated the data for this paper.“
  11. Nielsen, Michael, Reinventing Discovery: The New Era of Networked Science, 2011.
  12. Die Wissenschaften produzieren immer mehr Daten und können auf immer mehr externe Daten zurückgreifen. Dadurch entstehen auch neue wissenschaftliche Methoden („correlation supersedes causation“) und neue Forschungszweige. Der folgende Buchtitel bringt dies prägnant zum Ausdruck: The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery.
  13. Bergmann, Matthias / Schramm, Engelbert (Hrsg.): Transdisziplinäre Forschung, 2008.
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