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Offene Forschung als Praxis guter Wissenschaft

Vor kurzem wurde angekündigt, dass die Doktorarbeit von Franziska Giffey erneut geprüft wurde und die Ministerin jetzt eine Stellungnahme zu den Vorwürfen abgeben könnte (vgl. bspw. die Nachricht im Spiegel). In diesem Zusammenhang wird immer betont, dass es um Verstöße gegen die “Praxis guter Wissenschaft” gehe. Dass Plagiate, wenn man sie denn als solche nachweisen kann, zweifelsfrei zu Verstößen gegen die Praxis guter Wissenschaft führen, ist klar. Was mir allerdings weniger klar ist, ist, warum es so wenig Diskussionen zu dem gibt, was “gute wissenschaftliche Praxis” eigentlich auszeichnet.

Vor allem in der Coronapandemie wird das immer dann deutlich, wenn sich Öffnungsgegerinnen und -gegner und Öffnungsbefürworterinnen und -befürworter öffentlich in den Haaren liegen und Wissenschaftlichkeit, Evidenz, und Objektivität für ihre jeweils eigenen Positionen beanspruchen und den wissenschaftlichen Arbeiten, die gegen ihre Positionen sprechen, die Qualität absprechen, als wissenschaftliche Evidenz zu dienen. In den Medien wird immer wieder mechanisch betont, dass ein Artikel das für die Wissenschaft so wichtige Peer-Review-Verfahren noch nicht durchlaufen habe, und daher mit Vorsicht beurteilt werden müsse, was vorwiegend dann gemacht wird, wenn die Studien nicht dem entsprechen, was man gerne als Evidenz für die eigene Position ansehen würde, und meist dann bewusst ignoriert, wenn man das Ergebnis der Studie mag.

Es wird also in letzter Zeit viel über Wissenschaft geredet, aber abgesehen von der Erkenntnis, dass man in der Wissenschaft nicht plagiiert, zumindest nicht in den Geisteswissenschaften, und dass es ein sogenanntes Peer-Review-Verfahren gibt, durch das Erkenntnisse als gesichert angesehen werden können, dringt nicht viel durch von dem, was wissenschaftliche Praxis eigentlich ausmacht. Es wird kaum diskutiert, dass ähnliche Texstellen je nach Wissenschaftsbereich sehr unterschiedlich beurteilt werden können, und das auch aus gutem Grund, da ein präziser Ausdruck, der für die Wissenschaft ja auch wichtig ist, mitunter nur eine oder wenige sprachliche Lösungen zulässt. Wenn eine Studie zwei Ähnlichkeitsmatritzen vergleicht, dann ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass in der Studie der Satz “we used the Mantel test” auftaucht. Auch bei den Beschreibungen von dem, was der Manteltest macht, sind sich Studien oftmals sehr ähnlich, und man kann sogar Plagiate gar nicht zwangsläufig ausschließen, sie sind aber irrelevant für die Forschung, da die kreative Leistung dieser Studien meist kaum darin besteht, einen Manteltest angewendet zu haben, um Matritzen zu vergleichen. Denn dieser Test gilt in vielen Wissenschaftsbereichen als Standard, weshalb man sich meist nicht mal die Mühe macht, ihn zu zitieren (eine Praxis, der ich aus Faulheit in diesem Blogpost folgen werde).

Auch beim Peer-Review-Verfahren wird selten auf dessen Unsicherheiten hingewiesen. Die Tatsache, dass eine Unzahl an Artikeln, die das Peer-Review-Verfahren überstanden haben, jedes Jahr zurückgezogen werden muss, weil Forschungsmängel erst später entdeckt werden (ein aktueller Überblick zur natur- und humanwissenschaftlichen Forschung findet sich auf Retraction Watch), dass Forscherinnen und Forscher zeigen konnten, dass das System in bestimmten Bereichen sogar bewusste Nonsens-Artikel durchwinkt (vgl. die Grievance-Studies Affair), oder dass absurde Ideen, die in einem wissenschaftlichen Bereich nie das Peer-Review-Verfahren überstanden hätten, in einem anderen Fachbereich durchgewinkt und somit durch die Hintertür an die Öffentlichkeit geraten (vgl. die hochumstrittene Studie von Feldmann 2019, die versucht, ökonomische Faktoren mit linguistischen Strukturen zu korrelieren), darauf wird selten hingewiesen. Diese Problem sind aber eben auch Teil der Wissenschaft, und ich finde es ernüchternd, wenn immer wieder mantrahaft wiederholt wird, man sollte doch auf die Wissenschaft hören, weil dabei selten klargemacht wird, was eigentlich als Wissenschaft verstanden werden sollte, und Wissenschaftlichkeit als eine Art Gütesiegel verkauft wird, obwohl Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler selbst oft uneins darüber sind, was eigentlich die Kriterien zur Vergabe dieses Gütesiegels sein sollten.

Ein Beispiel, wie weit die wissenschaftliche Praxis immer noch von einem wissenschaftlichen Ideal entfernt ist, zeigt sich in der Offenen Forschung, die zum Glück immer häufiger diskutiert wird, aber selten als aktiver Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis eingefordert wird. Das Ideal der offenen Forschung besagt vor allem, dass Forschung replizierbar sein sollte, dass Forschung, die auf Daten und Code beruht, diese zur Verfügung stellen sollte, und dass bestimmte Studien vorher verkündet (registriert) werden sollten, bevor man sie durchführt, um sicherzustellen, dass die Forscherinnen und Forscher ihre Hypothesen im Nachhinein nicht nach den Ergebnissen ausrichten. Diese Ideen dienen alle der Verbesserung der Wissenschaft und lassen sich auch in fast allen Wissenschaftsbereichen gewinnbringend einsetzen (vgl. zum Beispiel unsere kürzlich erschienene registrierte Studie zur Vorhersage von unbekannten Wörtern, Bodt und List 2021). Denn ein Charakteristikum wissenschaftlichen Arbeitens ist es ja immer gewesen, die eigenen Kenntnisse zu hinterfragen, und dazu gehört auch die eigene wissenschaftliche Praxis, welche sich auch immer weiter verändert. Während sich die Praxis des Zitierens zu Zeiten von Humboldt zum Beispiel noch gar nicht so richtig entwickelt hatte, so dass in vielen Arbeiten nur unvollständig auf die Arbeiten anderer Menschen hingewiesen wird, ist dies heute ein Grund, einem Menschen die Doktorarbeit abzuerkennen (zumindest in den Geisteswissenschaften, wo korrektes Zitieren zur guten wissenschaftlichen Praxis zählt).

Es verwundert mich jedoch immer wieder, wie langsam die neuen Ideen zur offenen Forschung, die ja nun schon seit langer Zeit im Raum stehen und von kaum einem Menschen inhaltlich angezweifelt werden, in die wissenschaftliche Praxis Einzug halten. Nach wie vor schicken mir Journals Artikel zum Review, in denen komplexe Berechnungen von Daten und Code gemacht werden, ohne mir als Gutachter Daten und Code mitzuliefern. Große Journals wie Nature haben schon vor einiger Zeit betont, dass Gutachterinnen und Gutachter das Recht haben, Code und Daten einzufordern (Nature 2018), aber darüber hinaus nehmen sie ihre Verantwortung nicht wahr, nicht nur den Einblick in Daten und Code zu empfehlen, sondern zu garantieren. Denn wie kann es sein, dass eine wissenschaftliche Arbeit wie zum Beispiel eine neue Simulation zur Coronapandemieentwicklung ein Peer-Review-Verfahren durchläuft, in dem es keine Angaben dazu gibt, ob und wie der Code, mit dem die Pandemieentwicklung simuliert wird, getestet wurde?

In der Programmierung gibt es ja seit langer Zeit die sogenannten Unittests, die es ermöglichen, zu schauen, ob der Code macht, was er vorgibt, zu tun. Diese werden aber wohl meist eher in der Wirtschaft angewendet, als in der Wissenschaft, was dazu führt, dass wir eine stetig wachsende Codebasis haben, die vollkommen ungetestet in Publikation um Publikation zum Einsatz kommt. Noch immer ist es normal, dass ganze Konferenzproceedings mit hunderten von Artikeln in den Bereichen der Computerlinguistik veröffentlicht werden, ohne Replizierbarkeit der Studien zu garantieren. Dabei mangelt es nicht an der Infrastruktur, denn durch die Wichtigkeit des Testens und Entdeckens von Sicherheitslücken gibt es ja vielfältige Möglichkeiten, das Testen automatisch durchzuführen. Aber in der Wissenschaft werden diese Möglichkeiten meist immer noch ignoriert, und es wird nicht mal ernsthaft diskutiert, sie auf die Liste dessen zu setzen, was gute wissenschaftliche Praxis ausmacht.

Im Großen und Ganzen bin ich jedoch eigentlich optimistisch, dass sich die Lage langsam ändern wird, und offene Forschung in den nächsten Jahrzehnten mehr und mehr zum anerkannten Standard guter wissenschaftlicher Praxis aufsteigen wird. Denn das Umdenken findet hier ja schon statt, unter Kolleginnen und Kollegen, zum Glück auch unter Herausgeberinnen und Herausgebern von Zeitschriften, und auch unter den für die Einforderung von Standards so wichtigen Forschungsförderungsorganisationen. Was mich allerdings frustriert ist, dass die offene Forschung so wenig in der Öffentlichkeit diskutiert wird und das einzige, was man — von der derzeitigen Diskussion in den Medien ausgehend — am Ende von der wissenschaftlichen Praxis mitnehmen wird, die Plagiate von Politikerinnen und Politikern und das scheinbar magische und fehlerfreie Peer-Review-Verfahren sein werden.

Literatur

Bodt, T. and J.-M. List (2021): Reflex prediction. A case study of Western Kho-Bwa. Diachronica 0.0. 1-38.

Feldmann, Horst (2019): Do linguistic structures affect human capital? The case of pronoun drop. Kyklos 72.1. 29-54.

Nature, Editorial Board (2018): Referees’ rights. Nature 560. 409.

Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Offene Forschung als Praxis guter Wissenschaft," in Von Wörtern und Bäumen, 16/05/2021, https://wub.hypotheses.org/1292.

Was Wissen schafft, wird festgestellt: Gedanken zur offenen Forschung

Schon viele Krisen haben die wissenschaftliche Forschung im Laufe ihrer Geschichte ergriffen. Mussten frühe Forscherpersönlichkeiten sich noch gegen religiöse Doktrinen durchsetzen, so haben seit Mitte der neunziger Jahre des letzten Jahrtausends insbesondere die Geisteswissenschaften darunter zu leiden, ihre gesellschaftliche Relevanz legitimieren zu müssen. Während dieser Trend sich in den letzten Jahren auch auf andere Wissenschaftsbereiche weiter ausgedehnt hat, kämpfen vor allem die Psychologie und Medizin seit längerer Zeit mit der Replikationskrise, welche nicht nur die bisherige Forschungspraxis, sondern auch viele bisher als gesichert geglaubte Ergebnisse in Frage stellt.

Als Antwort auf die Replikationskrise, welche sich vor allem darin gezeigt hat, dass ein erschreckend großer Antweil von Studien, die in der Psychologie in den letzten Jahrzehnten veröffentlich wurden, Ergebnisse lieferte, die sich bei weiteren Studien nicht bestätigen ließen, wird häufig die offene Wissenschaft genannt. Diese Bewegung setzt sich für die freie Verfügbarkeit jedweder wissenschaftlicher Forschung ein, wobei sie sich auf sechs grundlegende Säulen der freien Verfügbarkeit stützt: die Verfügbarkeit pädagogischer Resourcen (Open Educational Resources), die Verfügbarkeit von Studien (Open Access), die Verfügbarkeit von Gutachten (Open Peer Review), die Verfügbarkeit der Methodologie (Open Methodology), sowie die Verfügbarkeit von Quellcode (Open Source) und Daten (Open Data).

Open Research wird nach wie vor relativ wenig in den Geisteswissenschaften diskutiert. Man redet über Open Access, vielleicht ärgert man sich über hohe Gebühren für Autoren und wünscht sich mehr Open-Access-Platin-Zeitschriften, die für Autoren- und Leserschaft kostenlos sind, aber Fragen zu offener Begutachtung, offenen Daten, offener Methodologie oder offenen pädagogischen Resourcen werden selten explizit diskutiert.

Ich denke jedoch, dass die Fragen der freien Verfügbarkeit von Forschung nicht nur für die Natur- und Lebenswissenschaften von großer Bedeutung sind, sondern für wissenschaftliche Praxis im Allgemeinen. Gerade jetzt, wo im Zuge der Pandemie wieder verstärkt darüber diskutiert wird, was Wissenschaft eigentlich ist, oder sein soll, und worin genau die wissenschaftliche Methode besteht oder bestehen sollte, scheint es immer wichtiger zu werden, dass wir uns klar machen, was Wissenschaft insbesondere auch für uns als Geisteswissenschaftler bedeutet, und wie wir dafür sorgen können, dass unsere” Forschung frei zugänglich ist. Denn wenn es tatsächlich eine Vision von Wissenschaft gibt, die Grundlage für jede Forschung sein sollte, dann ist es meiner Meinung nach die offene Forschung, welche für alle Wissenschaftsfelder gleich gelten sollte.

Ein guter Ausgangspunkt für eine Darlegung dessen, was offene Forschung ausmachen sollte, ist die Frage von Daten-FAIRness, wie sie erstmals von Wilkinson et al. (2016) genauer dargelegt wurde. Die Grundidee von FAIRen Daten ist dabei, dass Daten, die in der Forschung verwendet werden, findable (auffindbar), accessible (zugänglich), interoperable (integrierbar) und reproducible (reproduzierbar) sein sollten. Was Wilkinson et al. fordern, sollte aber nicht nur für Daten gelten, sondern auch für Quellcode, für Forschungsartikel, und entsprechend auch für Lehrresourcen, Methoden, und in gewissem Maße auch für Gutachten, also für alle sechs Säulen der offenen Wissenschaft.

Während die Idee von FAIRness von Forschung jedoch in den Natur- und Lebenswissenschaften relativ eindeutig überprüft werden kann, stellen uns die Geisteswissenschaften mal wieder vor Probleme, wobei dies weniger die Auffindbarkeit und die physische Zugänglichkeit von geisteswissenschaftlichen Werken betrifft, als vielmehr deren Integrierbarkeit und Reproduzierbarkeit. Mann kann sich fragen, ob es überhaupt möglich ist, in den Geisteswissenschaften etwas zu reproduzieren, oder ob dies ernsthaft Sinn machen würde.

Es scheint daher wichtig sein, klarer zu definieren, was offene Forschung in der Geisteswissenschaft bedeutet. Wenn wir uns die vier Grundpunkte der FAIRness von Wilkinson et al. anschauen, so ist es zunächst wichtig, diese Punkte weiter zu differenzieren. Während die Auffindbarkeit (findability) unproblematisch ist, sollte man Zugänglichkeit (accessibility) weiter unterteilen in freie Verfügbarkeit und inhaltliche Nachvollziehbarkeit. Dass Artikel idealerweise in digitaler Form frei verfügbar sein sollten, ist in diesem Zusammenhang trivial. Dass Forschung allerdings inhaltlich bemüht sein sollte, nachvollziehbar zu sein, ist eine Maxime, die leider sehr oft vergessen wird.

Dabei denke ich nicht nur an den typisch deutschen Sprachstil, der Schachtelsätze mit eigenwilligen Metaphern so verschränkt, dass man das Werk, das man vor sich hat, am liebsten an die Wand schmeißen würde. Ich denke auch an eine übertriebene Verwendung von Abkürzungen, welche suggeriert, die Arbeit behandle Standardwissen, das jedem Menschen bekannt sein müsse. Noch schlimmer sind in diesem Zusammenhang die Fälle, in denen der Name einer Person anstelle ihrer konkreten Theorie genannt wird, ohne dies mit Literaturangaben zu untermauern. Wenn ich lese, dass jemand irgendetwas ganz “im Sinne Bourdieus” sieht, dann möchte ich wissen, auf welches Werk Bourdieus sich das bezieht und was der dort gesagt hat, denn in den wenigsten Fällen hat eine Person nur eine Theorie aufgestellt, und in noch weniger Fällen kann man davon ausgehen, dass die Theorie wissenschaftlich so kanonisch geworden ist, dass man sie unzitiert erwähnen kann. Geisteswissenschaftler tun sich immer schwer mit der Kanonisierung ihrer Forschungsbereiche, und sie tun gut daran, Kanonisierung skeptisch zu betrachten. Umso komischer finde ich es, wenn Forschungsunterfelder entstehen, in denen sich Menschen nur noch Abkürzungen und Personennamen an den Kopf werfen und so tun, als seien diese so eindeutig wie das kleine Einmaleins.

Auch die Frage nach der Integrierbarkeit von Forschung ist wichtig für geisteswissenschaftliche Arbeiten. Natürlich sollte Forschung frei sein, und man sollte die Freiheit haben, das zu erforschen, wonach einem der Sinn steht, aber es ist auch klar, dass Forschung dann am besten legitimiert werden kann (und die Geisteswissenschaften stehen unter einem permanenten Legitimierungsdruck), wenn man zeigen kann, dass die Forschung, die man betreibt, in andere Forschungsarbeiten integrierbar ist, am besten sogar interdisziplinär, über das Ursprungsfach hinaus. Leider findet man nur zu häufig die gegenteilige Situation vor: Forschung in den Geisteswissenschaften ist so spezifisch orientiert, dass sie eigentlich nur die Person interessiert, die sie betreibt, und sich nicht mal mit anderen Arbeiten im gleichen Fachgebiet integrieren lässt.

Reproduzierbarkeit, schließlich, mag in Bezug auf die Geisteswissenschaften generell als skeptisch angesehen werden, jedoch nur, wenn man an die strenge Idee der Reproduzierbarkeit bestimmter Experimente oder Studien denkt. Denn Reproduzierbarkeit kann man im Sinne einer allgemeinen offenen Forschung weiter unterteilen in Überprüfbarkeit und Wiederholbarkeit, wobei die Überprüfbarkeit zum wichtigsten Aspekt von freier Forschung in den Geisteswissenschaften gehört. Als Paradebeispiel für Überprüfbarkeit in den Geisteswissenschaften ist vor allem das Zitieren zu nennen. Zitieren dient ja einerseits, die Quellen des Wissens, welches man zusammengetregen hat, transparent aufzulisten, während es andererseits auch unabdingbar für die Überprüfung von Analysen ist.

Um die Überprüfbarkeit zu gewährleisten, muss die Sekundärliteratur in ihrer Vollständigkeit aufgelistet werden. Die gängige Praxis, ein Einführungswerk zu lesen, aus diesem Literatur herauszupicken, und diese Literatur dann zu zitieren, als hätte man die Artikel selbst nach längerem Suchen gefunden, verstößt zum Beispiel direkt gegen das Prinzip der Überprüfbarkeit, weil diejenigen, die eine derartige Arbeit lesen, nicht vollständig nachvollziehen können, wie die Arbeit zustandegekommen ist. Offene Forschung fordert im Idealfall absolute Transparenz in Bezug auf die Quellen unseres Wissens. Leider ist diese Transparenz in der wissenschaftlichen Praxis selten zu erreichen. Wer wird schon angeben, welche Suchmaschinenanfragen getätigt wurden, um zu schauen, ob Wikipedia einige erste Anhaltspunkte liefert? Wie oft verweigern Journals aufgrund ihrer teilweise idiotischen Zitierrichtlinien Zitaten die Angaben der Seitenzahlen beizufügen? Was würde passieren, wenn man neben jedes Werk, das man zitiert, schreibt, ob man dieses zum Zeitpunkt des Schreibens komplett vorliegen hatte, oder ob die Einsicht beschränkt war, zum Beispiel, weil man sich nur kurz die erlaubten Seiten bei Google-Books angeschaut hat?

Nur wenn wir die Überprüfbarkeit gewährleisten, oder zumindest anstreben, ist es möglich, qualitative Arbeiten auch auf ihre Wiederholbarkeit hin zu überprüfen. Dass dies nicht schematisch geschehen kann, ist klar. Es ist jedoch zumindest annähernd möglich, aufgrund der genauen Überprüfung einer geisteswissenschaftlichen Arbeit zu schauen, ob man zu den gleichen Ansichten kommt, die in der Studie vertreten werden. Je größer dabei der Forschungskreis von Personen wird, welche die Schlussfolgerungen dabei teilen und nicht ablehnen oder modifizieren, desto mehr kann man sagen, dass die Studie eine Art von Wiederholbarkeitstest bestanden hat.

Natürlich wäre die Überprüfung der FAIRness geisteswissenschaftlicher Forschung schwer zu operationalisieren, und natürlich gäbe es — wie nahezu in allen Bereichen der Wissenschaft — die Möglichkeit der Manipulation, sei es durch Rhetorik oder andere Mittel. Aber wenn uns ernsthaft daran gelegen ist, die Bedeutung von Wissenschaft im Allgemeinen für unsere Gesellschaften selbstbewusst zu vertreten, dann gibt es für mich nur die Möglichkeit, dies im Rahmen einer freien Forschung zu tun. Um die Grundlagen dieser freien Forschung jedoch zu festigen, müssen auch die Geisteswissenschaften endlich anfangen, sich in methodologische Diskussionen zur “wissenschaftlichen Methode” einzumischen und Maximen ihrer Forschungspraxis sowohl innerhalb der einzelnen geisteswissenschaftlichen Fächer als auch über die Grenzen der Geisteswissenschaft hinaus selbstbewusst zu vertreten.

Literatur

  • Wilkinson, Mark D. and Dumontier, Michel and Aalbersberg, Ilsbrand J. and Appleton, Gabrielle and Axton, Myles and Baak, Arie and Blomberg, Niklas and Boiten, Jan-Willem and da Silva Santos, Luiz B. and Bourne, Philip E. and others (2016): The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3. 1-9. DOI: 10.1038/sdata.2016.18
Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Was Wissen schafft, wird festgestellt: Gedanken zur offenen Forschung," in Von Wörtern und Bäumen, 10/05/2020, https://wub.hypotheses.org/1162.

Von hupenden Radlern und schludrigen Forschern

Eigentlich mag ich Jena, diese kleine, gemütliche, von so viel Wissenschaftsgeschichte und aktiv betriebener Wissenschaft geprägte Stadt, die dazu noch so wunderschön gelegen ist. Aber eine Sache stört mich hier, und das ist weder der hässliche Turm, der sich durch Jenas Zentrum bohrt, noch der Mangel an Spezialitäten in einer von eingedeutschter asiatischer Küche geprägten kulinarischen Niemandslandschaft. Mit dem hässlichen Turm ist es nämlich genauso wie mit den schönen Schlössern in Tübingen oder Marburg: Man sieht sie nur, wenn man nicht dort wohnt, und genauso, wie ich nach einem Jahr Tübingen und zwei Jahren Marburg die Schönheit der Schlösser schnell vergessen habe, fällt mir auch nicht mehr auf, wie hässlich der Jentower ist, die wunderschöne Natur macht es umso leichter, dies zu vergessen. Mit dem Essen ist es noch einfacher, vor allem wenn man sich nicht so viel draus macht, weil man sich meist was selber macht.

Nein, was mich an Jena stört, sind die Radfahrer. Bestimmte Radfahrer, genauer gesagt, nämlich die, die auf dem Bürgersteig fahren, ihr Tempo aber nicht drosseln, und jedesmal wie die Weltmeister klingeln, wenn sie an einem Fußgänger vorbeiwollen. Schon die Kinder fangen hier damit an. Während Papa auf der Straße fährt, darf sein Kleiner auf dem Bürgersteig langpreschen und klingelt fröhlich aggressiv vor sich hin, wenn immer vor ihm eine Person auftaucht, die nicht so schnell ist wie er.

Schuld hat hier vor allem eine unglückliche Verkehrsplanung, die dazu führt, dass manche Bürgersteige auch für Radfahrer freigegeben werden. Dass dies laut der gängigen Verkehrshierarchie in Deutschland allerdings nicht dazu führt, dass die Radfahrer Vorfahrt haben und die Fußgänger einfach frech zur Seite klingeln können, scheint den Menschen, die hier leben, nicht klar zu sein, weshalb sie auch, wenn sie eigentlich gar nicht auf dem Bürgersteig fahren dürften, zuweilen — jung und alt — fröhlich und energisch auf die Klingel und die Tube drücken.

Mir ist aufgefallen, dass die Leute gar nicht merken, dass ihr Verhalten unverschämt und rücksichtslos ist. Aber ich bin zu dem Schluss gekommen, dass das dieses Verhalten nicht automatisch entschuldigt, und ich mich deshalb trotzdem gelegentlich darüber ärgern darf. Das ist so ähnlich wie mit Kolleginnen und Kollegen aus der Wissenschaft, die Artikel um Artikel veröffentlichen, ohne die ihrem Artikel zugrunde liegenden Daten oder den Programmierkode zur Verfügung zu stellen. Das mag in Zeiten, wo so viel über die freie Verfügbarkeit von Forschungsergebnissen im Rahmen von Open Access die Rede ist, sicherlich verwundern, entspricht aber leider immer noch der in vielen Forschungskreisen gängigen Praxis: Man schreibt einen Artikel, der beispielsweise neue Daten zu einer bisher nicht so stark erforschten Sprachfamilie auswertet, veröffentlicht das Ergebnis in Form eines Stammbaums der Sprachen, aber weder die Programme, mit deren Hilfe die Daten bearbeitet wurden, noch die Daten, die mit den Programmen bearbeitet wurden, werden von den Verantwortlichen geteilt.

Mich regt diese Verhalten fast noch mehr auf, als das Verhalten der Radfahrer in Jena. Ich frage mich manchmal scherzhaft, ob ich nicht selbst einen Artikel schreiben sollte, in dem ich beschreibe, wie ich Wasser in Wein verwandelt habe. Das könnte man sicher bei den großen populärwissenschaftlichen Zeitschriften unter einem reißerischen Titel (bspw. “Die Kana-Formel: Forscher verwandeln erstmals Wasser in Wein”) hochtrabend einreichen. Wenn dann jemand nach den Daten fragt, also der chemischen Formel, die verwendet wurde, würde ich einfach sagen, dass ich die leider nicht teilen darf, weil ich so viel öffentliche Forschungsgelder investiert habe, um sie zu ermitteln, weshalb ich erst mal kräftig weitere Artikel schreiben muss, um auf einen grünen Zweig zu kommen.

Das mag jetzt ein bisschen übertrieben klingen, genau solche Antworten sind aber in unserer Forschung nach wie vor eher die Regel als die Ausnahme, wenn man Kolleginnen und Kollegen fragt, ob sie planen, Daten und Software öffentlich zugänglich zu machen. Noch schlimmer ist aber, dass die Zeitschriften selbst diese Verhalten zuweilen unterstützen. Im August wurde ich gleich drei mal als Gutachter zuerst ein- und dann wieder ausgeladen, nachdem ich den Herausgebern verschiedener Zeitschriften klar gemacht habe, dass ich mich weigere, Artikel zu begutachten, die Forschung nicht mit Daten und Kode belegen und mir schon während des Begutachtungsverfahrens zur Überprüfung zur Verfügung stellen, womit ich im Prinzip nichts anderes tat, als das auch von Nature in diesem Jahr noch mal offen proklamierte Recht, als Gutachter Einblick in Daten und Software zu bekommen, zu reklamieren (Nature 2018). Die Journals zogen es — nachdem die Verfasser der Artikel sich weigerten, die Daten zu teilen — jedoch vor, den Artikel weiter von anderen Menschen begutachten zu lassen, die keinen Anspruch auf Daten und Kode erheben, anstatt sie einfach abzulehnen.

Interessant sind in beiden Fällen — in der Forschung wie im Verkehr — die Reaktionen, wenn man Menschen irgendwann tatsächlich darauf anspricht. Meist ernte ich dann einfach nur Unverständnis, in der Wissenschaft (dort weise ich öfter darauf hin als im Straßenverkehr) werden Kolleginnen oder Kollegen zuweilen regelrecht aggressiv, und nur selten kommt es vor, dass das, was nach neuester Auffassung (zumindest des Europäischen Forschungsrats) ein problematisches wissenschaftliches Verhalten ist, korrigiert wird, indem Daten nachträglich über öffentliche Repositorien wie bspw. Zenodo oder Open Science Framework zur Verfügung gestellt werden.

Es wird in der letzten Zeit sehr viel über die freie Verfügbarkeit von Forschungsergebnissen diskutiert, und Open Access ist in fast allen Wissenschaftsbereichen auf dem Vormarsch. Nur selten aber wird auch über Offene Forschung geredet, also Forschung, die tatsächlich so gestaltet ist, dass die Forschungsgemeinschaft direkt auf ihr aufbauen kann. Für mich sollte offene Forschung auf drei Säulen stehen: Durchsichtigkeit, Nachhaltigkeit, und Zugänglichkeit. Durchsichtigkeit ermöglicht es der Forschungsgemeinschaft, Ergebnisse und Studien Punkt um Punkt zu überprüfen und dadurch gegebenenfalls auch Fehler aufzudecken. Nachhaltigkeit bezieht sich auf die Wiederverwendbarkeit von Forschungserkenntnissen, sei es in Form neuer Verfahren (beispielsweise Algorithmen, die durch Softwareimplementierungen zur Verfügung gestellt werden) oder in Form frei zugänglicher Daten, die dann von anderen Menschen weiterverwendet wrden können. Zugänglichkeit bezieht sich auf die Verfügbarkeit von Forschungsergebnissen, wobei ich darunter neben der freien Verfügbarkeit von Artikeln auch den Auftrag sehe, Forschungsergebnisse — zumindest in Teilen — auch Nichtspezialisten inhaltlich zugänglich zu machen.

Wahrscheinlich kann man das Ziel der Zugänglichkeit für Nichtspezialisten nicht immer vollständig erreichen. Auch in Bezug auf die Verfügbarkeit von Daten gibt es Grenzen, vor allem in Bereichen, wo mit personalisierten oder streng lizenzierten Daten gearbeitet wird. Aber dass wir als Forscher nicht nur an uns selbst denken sollten, sondern auch daran, dass wir dazu beitragen müssen, dass unsere Forschung allgemein voranschreitet, und damit auch hilft, neue Forschungspersönlichkeiten auszubilden, die auf unseren Ergebnissen aufbauen und diese dadurch eventuell auch ausbauen können, daran besteht für mich kein Zweifel. Durchsichtigkeit, Nachhaltigkeit, und Zugänglichkeit haben viele Facetten, und es gibt viele Punkte, in denen Forschungstreibende hier große Verantwortung tragen (und dieser leider zuweilen nur unzulänglich nachkommen).

Wie bei den klingelnden Radlern in Jena ist das Nicht-Teilen von Daten und Kode in der Forschung selten ein Ausdruck von Boshaftigkeit. Die Selbstverständlichkeit, mit der in Jena geklingelt wird, zeigt, dass sich die Radfahrer hier wirklich einfach im Recht sehen, und vielleicht gar nicht wahrnehmen, wie unangenehm es ist, als Fußgänger ständig von Radfahrern aufgeschreckt und zur Seite gedrängt zu werden, die genausogut absteigen und langsam und freundlich überholen könnten. Genauso denke ich auch, dass die meisten Forscher nicht mutwillig Daten und Kode verbergen, weil sie es ihren Kolleginnen und Kollegen nicht gönnen, dass diese damit neue Forschung betreiben, sondern dass es einfach Schludrigkeit ist, die Menschen dazu führt, gegen gute wissenschaftliche Praxis zu verstoßen. Vielleicht haben viele einfach nie direkt davon profitiert, dass jemand Daten und Kode offen teilt und kommen gar nicht auf die Idee, wie wertvoll und inspirierend es sein kann, wenn man an konkreten Daten- und Programmierbeispielen lernen, oder basierend auf der Vorarbeit anderer neue, eigene Methoden und Verfahren entwickeln kann. Ach ja, und wer weiß: Vielleicht sind die hupenden Radfahrer in Jena ja auch selbst nie zu Fuß aus dem Haus gegangen.

Literatur

  • Nature, Editorial Board (2018): Referees’ rights. Nature 560. 409.

Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Von hupenden Radlern und schludrigen Forschern," in Von Wörtern und Bäumen, 01/12/2018, https://wub.hypotheses.org/569.