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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Funktionen und Folgen von Transparenz: Zum Fall Open Science

verfasst von: Martina Franzen

Erschienen in: Der Transparenz-Imperativ

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Der Ruf nach mehr Transparenz ist gegenwärtig in kaum einem Bereich lauter als in der Wissenschaft. Die Forderung nach Transparenz ist in diesem Fall besonders überraschend, als dass Wissenschaft im Unterschied beispielsweise zur Politik durch ihr institutionalisiertes Veröffentlichungsgebot immer schon an der Norm der Transparenz orientiert war. Im Programm von Open Science geht es jedoch um mehr als um die freie Zirkulation von Wissen durch Open Access. Die analytische Betrachtung dreier Fälle von Open Science (Nano-Publikation, Open Data, Open Reviews) offenbart, dass Transparenzpraktiken wissenschaftliche Handlungsweisen derart sichtbar machen, dass sie durch Maschinen auslesbar werden. Die Transparenznorm befördert somit, so die These, die Automatisierung wissenschaftlichen Handelns. Diese mit der Transparenzwerdung einhergehenden Dynamiken sollen im vorliegenden Beitrag aus gesellschaftstheoretischer Warte näher bestimmt werden.
Fußnoten
1
Allen voran die Europäische Kommission mit ihrer Open Science Agenda (EC 2014, 2016), die im Folgenden genauer erläutert wird.
 
2
Die dahinterliegende Idee der Allmende wird allerdings umgekehrt durch den Aufbau von Bezahlschranken auf Seite der Autoren der Zeitschriften (article processing fees) sukzessive unterhöhlt, sodass bereits vereinzelt von einem Scheitern der Open Access Bewegung die Rede ist (Herb 2017).
 
3
Für die Gestaltung des Open-Science-Monitor wurde RAND Europe im Rahmen einer EU-Projektförderung beauftragt, die der Think Tank zusammen mit der Technologiefirma Digital Science umgesetzt hat.
 
4
Anders als die Bezeichnung ‚Monitor‘ suggeriert, werden scheinbar gar keine Echtzeit-Daten verarbeitet und angezeigt. Die meisten Graphen pro Segment enden im Jahr 2015.
 
6
Ohne an dieser Stelle zu tief in die Systemtheorie einzudringen, sind zum Verständnis vielleicht folgende Erläuterungen nötig: Soziale Systeme unterteilt Luhmann in Funktionssysteme (wie Wissenschaft, Politik, Kunst), Organisationen und Interaktionen. Bekanntermaßen können seiner Theorie nach nur soziale Systeme kommunizieren oder anders ausgedrückt: „Der Mensch kann nicht kommunizieren; nur die Kommunikation kann kommunizieren.“ (Luhmann 1990, S. 31) Demnach besteht für ihn die Gesellschaft nicht aus Menschen oder Handlungen, sondern aus Kommunikation als Basalelement. Der handelnde Mensch gehört als Bewusstseinssystem zur Umwelt des Systems und agiert nicht im Medium der Kommunikation, sondern im Medium der Wahrnehmung. Bewusstseinssysteme und Funktionssysteme reproduzieren sich nach Maßgabe der eigenen Struktur. Sie operieren getrennt voneinander, sind aber strukturell gekoppelt.
 
7
So wird die Gründung wissenschaftlicher Zeitschriften im 17. Jahrhundert als Katalysator für die wissenschaftliche Expansion eingestuft (Merton und Zuckerman 1985).
 
8
Kommunikation kommt Luhmanns Verständnis nach aus der Synthese dreier Selektionen, Information, Mitteilung und Verstehen zustande. Der Kommunikationsbegriff ist insofern rückwärts gebaut.
 
9
So erklärt Han (2012) die transparente Gesellschaft zur durchsichtigen Gesellschaft, in der weniger Systeme, sondern die Bürger einsehbar und umfassend kontrolliert werden.
 
10
Hierzu gehört auch die Erfindung des Journal Impact Factors, der ursprünglich auf eine Idee des Informationswissenschaftlers Garfield (1955) zurückgeht, um eine Serviceleistung gegenüber dem Leser (und der Bibliothek als Abnehmer) zu generieren, und erst in den letzten Dekaden einen Bedeutungswandel als Kriterium der Leistungsmessung von Autoren erfuhr (Franzen 2011, S. 95 ff.).
 
11
Ob diese simple Annahme überhaupt trägt, ist zweifelhaft (Boyd und Crawford 2013).
 
12
Analog hebt auch die Data Citation Synthesis Group (2014) in ihren Empfehlungen zur adäquaten Zitierung von Daten hervor: „Data citations should facilitate access to the data themselves and to such associated metadata, documentation, code, and other materials, as are necessary for both humans and machines to make informed use of the referenced data.“ (O.S., Hervorhebung MF).
 
13
Die Kehrseite dessen wurde auch bereits benannt: „What has become known as ‚scientific criticism‘ is an ongoing panoptic organization and surveillance of communication.“ (Hirschauer 2010, S. 96).
 
14
Aber auch die Großverlage bauen auf dieses Prinzip. So hat Elsevier bspw. die Reviewer Recognition Platform 2014 ins Leben gerufen. Laut Ravindran (2016) sind hier inzwischen 400.000 Profile angelegt.
 
15
Doch wie wird man zum Preisträger? Den Sentinels of Science Award 2016 gewann bspw. ein Medizinphysiker aus Schweden, auch als „Peer-Review-Maschine“ betitelt (Oransky und Marcus 2016). Er schrieb in einem Jahr 661 (!) Gutachten.
 
17
Fachterminologisch spricht man in diesem Fall von Natural Language Generation, d. h. der automatischen Produktion natürlicher Sprache durch die Maschine.
 
18
Eine sich daran anschließende empirisch sicher spannende Frage wäre dann, inwiefern automatisiert erzeugte Gutachten nicht auch zum wissenschaftlichen Lernen anregen können.
 
19
Empirische Daten des EMBO Journals illustrieren, dass etwa ein Zehntel der online gestellten Reviews tatsächlich angeklickt (viewed) wird (Pulverer 2010, S. 30), was allerdings noch nicht gleichbedeutend damit ist, dass sie auch gelesen werden.
 
20
Jenseits der idealtypischen Beschreibung eines an wissenschaftlichen Normen orientierten Verfahrens gehören zu den häufigsten und empirisch am besten untersuchten Kritikpunkten am Peer Review: mangelnde prädiktive Validität, ungenügende Reliabilität der Gutachten, Parteilichkeit der Gutachter oder die unnötige Verzögerung der Veröffentlichung (vgl. den fachübergreifenden Forschungsüberblick bei Weller 2002).
 
21
Nicht die Geheimhaltung aus guten Gründen, sondern die bewusste Verschleierung korrupter Praktiken bildet hierbei den Ausgangspunkt. Jede Form der Vorenthaltung von Information gilt im Transparenzregime als potenziell verdächtig. „Geheimnisse sind Lügen“, so auch das eingängige Mantra aus Dave Eggers’ Bestseller-Roman „The Circle“, der die Transparenznorm als Silicon Valley Ideologie entlarvt und in ihren Ausprägungen und Folgen auf recht düstere Weise imaginiert.
 
22
Ein ähnlicher Befund der Transparenzforschung liegt auch für die Ebene der Organisation vor. So kann ein rigides „Compliance-Regime“ dazu führen, dass die Organisation gleichzeitig sehr viel transparenter und sehr viel intransparenter wird (Osrecki 2015).
 
23
Bereits heute sind erste Testläufe Richtung automatisierter Wissensproduktion zu verfolgen. Kürzlich hat das US-Pentagon eine Förderausschreibung seiner Forschungsagentur DRAPA „Artificial Intelligence Exploration (AIE) Opportunity“ lanciert, „inviting submissions of innovative basic or applied research concepts in the technical domain of automated knowledge discovery, curation, and application“ (https://​www.​fbo.​gov/​index?​s=​opportunity&​mode=​form&​id=​6ea9c46dd5a8d862​0cd02d2b1471ed59​&​tab=​core&​_​cview=​0. Zugegriffen: 30. August 2018).
 
24
Zu dieser Unterscheidung siehe z. B. Luhmann (1997, S. 335).
 
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Metadaten
Titel
Funktionen und Folgen von Transparenz: Zum Fall Open Science
verfasst von
Martina Franzen
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-22294-9_11

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