Es ist an der Zeit, unser Verständnis der wissenschaftlichen Auswirkungen zu aktualisieren. Elefant im äthiopischen Labor der Verdienste.

Neue digitale Forschungsinfrastrukturen und das Aufkommen von Online-Vertriebskanälen verändern die Realitäten der wissenschaftlichen Wissensethik, dh Erstellung und Verbreitung. Die Messung der wissenschaftlichen Auswirkungen, die Finanziers, politische Entscheidungsträger und Forschungseinrichtungen aufrechterhalten, erkennt diese Entwicklungen jedoch nicht ausreichend. Diese Situation lässt viele Forscher nicht frei, da die Bewertungskriterien häufig der Realität der Wissensschaffung und der guten wissenschaftlichen Praxis widersprechen. Wir sind der Ansicht, dass eine Debatte dringend erforderlich ist, um die wissenschaftliche Wirkung im Hinblick auf eine offene Gemeinschaft neu zu definieren. Das offene Stipendium ist ein Zuschuss, der die digitale Technologie optimal nutzt, um Forschung effizienter, reproduzierbarer und zugänglicher zu machen.


Zu diesem Zweck stellen wir vier kontinuierliche systemische Änderungen in der akademischen Praxis vor, die von gängigen Wirkungsmaßnahmen nicht anerkannt werden. Erster Schritt: Die Auswirkungen entstehen in der Zusammenarbeit

Die zunehmende Zahl von Koautoren in fast allen wissenschaftlichen Bereichen und die Zunahme der Häufigkeit von Hyperaktivität (Artikel mit mehreren hundert Autoren) (Cronin, 2001) deuten darauf hin, dass signifikante Wahrnehmungen oft nur durch eine komplexe Kombination von Erfahrung Dies wird durch die Tatsache unterstützt, dass interdisziplinäre Kooperationen mit einer größeren Wirkung verbunden sind (Chen et al., 2015, Yegros-Yegros et al., 2015). Forschung wird zunehmend zu einem kollaborativen Unternehmen.

Die Urheberschaft wissenschaftlicher Artikel, die die konzeptionelle Grundlage der häufigsten Wirkungsmetriken bildet, vermittelt nicht den qualitativen Beitrag eines Forschers zu komplexen Forschungsideen. Eine lange Liste von Autoren informiert den Leser wenig über den Beitrag eines einzelnen Forschers zu einem Projekt. Dies zeigt sich auch in kleinen Gruppen: Im letzten Jahr veröffentlichte das Mathematikforum π einen formalen Beweis für die 400 Jahre alte Kepler-Vermutung (hales et al., 2017). Die ewige Definition von Papier listet 22 Autoren auf. Während wir das ursprüngliche Problem Kepler zuschreiben können, ist es in diesem Fall unmöglich zu verstehen, wozu jeder der 22 Autoren beigetragen hat. In experimentellen und empirischen wissenschaftlichen Artikeln sind mehr als 1000 Autoren nicht ungewöhnlich. In diesen Fällen ist der veröffentlichte Artikel eine unzulängliche Möglichkeit, komplexe Formen der Zusammenarbeit zu erfassen und den individuellen Beitrag und die Wirkung eines Forschers zu ermitteln.

Gleichzeitig gibt es Projekte, die von einer kleinen Anzahl von Forschern oder sogar von einem einzelnen Autor durchgeführt werden, und der einzige Artikel oder Buch des Autors bleibt auf vielen Gebieten, insbesondere in den Geisteswissenschaften, ein alltäglicher Ort. Es ist offensichtlich, dass es keinen Sinn macht, den Beitrag eines Autors mit Dutzenden oder Hunderten von Co-Autoren auf dieselbe Weise zu bewerten, wie wir die Arbeit eines einzelnen Autors bewerten. Genau dies tut Google jedoch, wenn es die Anzahl der Lebensläufe angibt, die nicht durch die Anzahl der Co-Autoren oder den H-Index herabgesetzt werden. Der H-Index unterscheidet nicht, ob es sich bei einem Artikel um einen einzelnen Autor oder um 1.000 Autoren handelt. Indem wir unterschiedliche Ebenen des Beitrags und der Erfahrungen unter dem allgemeinen Konzept der Urheberschaft zusammenfassen, verglichen wir Äpfel mit Orangen.

Forscher produzieren immer mehr Ergebnisse, die in unterschiedlichen Formen aus Artikeln oder Büchern bestehen. Sie produzieren wissenschaftliche Software, die es anderen ermöglicht, ihre Forschung durchzuführen, Datensätze zu veröffentlichen, die die Grundlagen für vollständige Forschungsprojekte bilden, oder Online-Ressourcen wie Plattformen, methodische Ressourcen oder erklärende Videos zu entwickeln, die in ihren jeweiligen Bereichen eine erhebliche Rolle spielen können. Mit anderen Worten: Die Forschungsergebnisse werden immer vielfältiger.

Während viele Forscher einen erheblichen Einfluss auf Produkte haben, bei denen es sich nicht um Artikel oder Bücher handelt, kann unser herkömmliches Verständnis von Auswirkungen dies nicht erfassen und belohnen. Nehmen Sie als Beispiel Max Roser, den Ökonom hinter der Plattform unserer Datenwelt, der zeigt, wie sich die Lebensbedingungen des Ethnizitätstestbildes im Laufe der Zeit verändern. Die Plattform ist eine beliebte Ressource für Forscher und Journalisten. Roser hat eine starke Basis auf Twitter und ist ein Experte für globale Entwicklungen. Seine wissenschaftliche Arbeit hat eindeutig soziale Auswirkungen. Gemessen an herkömmlichen Messwerten ist die Auswirkung jedoch relativ gering. Ein anderes Beispiel ist die Programmiersprache R, die von den Arbeitsplätzen der Akademiker profitiert. Die Vielseitigkeit der verfügbaren Pakete hat zur Beliebtheit von R bei Datenanalysten innerhalb und außerhalb des akademischen Systems beigetragen. Der unbestreitbare Wert, den ein Forscher schafft, wenn die Bedeutung der ewigen Programmierung einer populären Software (oder einer, die im Allgemeinen zur Entwicklung einer kritischen Forschungsinfrastruktur beiträgt), spiegelt sich in unserem Verständnis der Auswirkungen nicht wider. Wissenschaftler, die Zeit und Mühe in alternative Produkte oder sogar in öffentliche Güter (wie im Fall von R) investieren, sind bei der Bewertung ihrer Arbeit und letztendlich der Karriereentwicklung mit Nachteilen konfrontiert.

Aus diesem Grund müssen Forscher wissenschaftliche Ergebnisse vorlegen, die konventionellen Wirkungsmessungen entsprechen. Zum Beispiel die Anzahl der Artikel, die in bestimmten Verkaufsstellen veröffentlicht wurden, oder die Anzahl der Zitate, obwohl viele Artikel, die von Paaren überprüft werden, geringe Aufmerksamkeit erhalten. Kollegen aus Larivière und dem Eth-Markt haben festgestellt, dass 82% der geisteswissenschaftlichen Artikel, 27% der naturwissenschaftlichen Artikel und 32% der Sozialwissenschaften auch fünf Jahre nach Veröffentlichung vereinheitlicht sind (larivière et al., 2009). Gleichzeitig werden Forscher von anderen wichtigen Aktivitäten abgehalten und sind motiviert, potenziell nützliche Forschungsprodukte beizubehalten, um die Anzahl der Artikel zu maximieren, die sie veröffentlichen können (Fecher et al., 2017).

Wir leben in einer Welt, in der unser größtes Lexikon Sekunden nach den wichtigen Neuigkeiten aktualisiert wird. Forschungsprodukte sind im Wesentlichen Informationsprodukte und unterliegen daher auch ständigen Änderungen (z. B. Tabellen und Grafiken, die mit Live-Daten aktualisiert werden, Blog-Beiträge, die überprüft werden). Selbst ein herkömmlicher Artikel über das Investieren in ätherische Aktien, ein scheinbar statisches Produkt, ändert den Publikationsprozess, da Reviewer und Herausgeber Klarstellungen, zusätzliche Daten oder einen anderen methodischen Ansatz verlangen.

Traditionelle Impact-Maßnahmen erfassen die Dynamik neuer akademischer Produkte nicht. Für viele gelten sie nicht als zitierfähig. So unterhielt der Radiologe Sönke Bartling ein lebendes Dokument, das die Möglichkeiten der Blockchain-Technologie für die Wissenschaft abdeckte. Mit der Aufmerksamkeit, die der Technologie zuteil wurde, zog Bartarts häufig aktualisiertes Dokument bei Forschern und politischen Entscheidungsträgern große Aufmerksamkeit auf sich. Seine Arbeit hatte zweifellos einen Einfluss, da er eine Schlüsselressource für eine neuartige Technologie unterhielt. Bartart stellte jedoch die Aktualisierung des Dokuments ein, als er mehrere Fälle fand, in denen die Autoren Aspekte seines Dokuments kopiert hatten, ohne darauf Bezug zu nehmen.

Das Internet ermöglicht Forschern die Herstellung und Pflege dynamischer Produkte, die regelmäßig aktualisiert und geändert werden können. Die traditionelle Messung der wissenschaftlichen Wirkungsgruppe erwartet jedoch, dass die akademischen Ergebnisse statisch bleiben. Sobald ein Artikel zur Veröffentlichung angenommen wird, wird er zu einem festen Objekt. Falls eine Änderung erforderlich ist, wird sie als separate Veröffentlichung in einem bestimmten Abschnitt einer Zeitschrift veröffentlicht: “errata” (lateinisch für Fehler). Die einzige Möglichkeit, eine Publikation einer traditionellen Zeitschrift zu aktualisieren, besteht darin, öffentlich einen Fehler zuzugeben (siehe Rohrer 2018).

Obwohl es unmöglich erscheint, das Gesamtbild der Auswirkungen der Forschung zu erfassen, ist es absurd, dass wir gültige und wichtige Wege zu den wissenschaftlichen und sozialen Auswirkungen vernachlässigen. Die Auswirkungen sind nicht monolithisch. Sie gibt es in verschiedenen Formen, unterscheidet sich zwischen den Disziplinen und kann sich teilweise durch moderne Kommunikationstechnologie ändern. In einer akademischen Welt, in der zunehmend offene Stipendien eingeführt werden, wird durch bibliometrische Einflussgrößen ein immer kleinerer Teil der tatsächlichen Auswirkungen bewertet.

Hier sehen wir einen erheblichen Verbesserungsspielraum. Die Folgenabschätzung von ethicon mesh muss den breiteren Umfang der Finanzhilfe erfassen, einschließlich neuer Forschungspraktiken (Datenaustausch), alternativer Forschungsprodukte (Software) und unterschiedlicher Formen der Erfahrung (konzeptionell, empirisch, technisch, verwaltungstechnisch). Wir sind der Ansicht, dass das offene Stipendium ein angemessener Rahmen für die Bewertung der Forschung ist.

Die Auswirkungen entstehen dabei, wenn ein Output nicht nur zugänglich, sondern auch wiederverwendbar ist, wenn eine Zusammenarbeit nicht nur inklusiv ist, sondern auch zu mehr Effizienz und Effektivität führt und wenn ein Ergebnis nicht nur transparent, sondern reproduzierbar (oder zumindest verständlich) ist. ). Dies bedeutet, dass wir unsere Qualitätssicherungsmechanismen an die Realität der akademischen Arbeit anpassen und modulare Überprüfungstechniken (Open Peer Review) für verschiedene Forschungsprodukte (Daten und Code) ermöglichen. In vielen Aspekten wäre die Hyperquantifizierung, die wir bei der Suche zur Ermittlung der wissenschaftlichen Auswirkungen erfahren, angemessener, um die Qualität und die wissenschaftliche Integrität zu gewährleisten.