von Ben Kaden (@bkaden)

I

Ist der wissenschaftliche Aufsatz noch das passende Format für Daten getriebene Forschung, für die neue, oftmals interdisziplinäre Methodologien (man denke an Digital Humanities) und zunehmende Automatisierung prägend sind? Das fragt sich David De Roure, Professor für e-Science in Oxford, und steuert zur breiten Diskussion über die Zukunft des wissenschaftlichen Kommunizierens einen weiteren Beitrag bei. (De Roure, 2014a) Bemerkenswert und relevant für die Perspektive von Fu-PusH ist er, da in ihm einige Aspekte der denkbaren Erweiterung wissenschaftlicher Publikationsformen Erläuterung finden. Allgemein bemerkenswert ist der Artikel, weil er exemplarisch den Stand der Diskussion um die Zukunft der wissenschaftlichen Kommunikation auch mit ihren Schwächen abbildet.

In seiner Auseinandersetzung mit der Frage nach der Wissenschaftskommunikation in der Zukunft geht De Roure sogar über die Idee des Enhancement hinaus und prognostiziert generell das Ende des wissenschaftlichen Artikels. Der Grund dafür liegt, mittlerweile kaum mehr überraschend, in der ubiquitären Digitalität, die massiv auch in die Wissenschaft hineinwirkt. De Roure spricht von einem „hybrid physical-digital sociotechnical system of enormous and growing scale”, also einem Beziehungsrahmen von Mensch und Maschine, in dem soziale Netzwerke in einer Form und unter dem Einfluss von Big Data repräsentiert werden, so dass man auch von „Sozialen Maschinen“ (social machines) sprechen kann.

Es gibt demnach einen allgemeinen Trend in der Wissenschaft zur datengetriebenen und datenintensiven Forschung, wobei De Roure als Referenz ausgerechnet ein Sammelband der Microsoft Research dient, der kontextgemäß einen, zurückhaltend formuliert, sehr spezifischen Blick auf die Entwicklung spiegelt.

Inwieweit das dort abgebildete Szenario eines vierten Paradigma (die Zahl vier spiegelt sich ja auch in der vierten Revolution, die Luciano Floridi der ubiquitären Rolle von Information zuschreibt, vgl. Floridi, 2014) repräsentativ und die Entwicklung derart geradlinig und zielstrebig ist, wie auch das Schaubild (De Roure, 2014b) suggeriert, muss an anderer Stelle reflektiert werden.

Hier kann immerhin vermerkt werden: Die Tendenzen zu einer sehr intensiv von Rechentechnologien und entsprechenden Datenverarbeitungswerzeugen geprägten Wissenschaft sind an sich gegeben und unstrittig. Offen bleiben die Intensität und Qualität. Spekulativ bleibt, was in zehn Jahren sein wird. Es dürfte allerdings ebenfalls unstrittig sein, dass die Ausweitung des Digitalen in der Wissenschaft zwangsläufig methodologische Folgen hat, wie De Roure betont. Und epistemologische, wie De Roure leider nicht erwähnt, dürften damit auch anstehen.

II

Die grundlegende Veränderung ist der Ausgangspunkt der Forschung selbst: Man geht bei der Art von Wissenschaft, die De Roure vorschwebt, von vorhandenen Daten selbst aus und nicht etwa von einer Hypothese, die eine Datenerhebung erst anregt. Als Beispiel zieht er Twitterdaten über die London Riots und das „Reading the Riots“-Projekt des Guardian heran, also ein datenjournalistisches Projekt heran, dass exemplarisch für eine entsprechende Wissenschaftspraxis verstanden werden könnte. Ist also der Datenjournalismus, der sich schneller auf entsprechende Phänomene und technischen Optionen einstellen kann (man denke auch an das Geomapping der LA Homicide Map der Los Angeles Times) ein Vorbild für beispielsweise die Digitale Sozialwissenschaft? Der Roure würde vermutlich zustimmen, wenn er schreibt:

„This excellent case study in social media analytics leads to understanding how new social processes were created at the scale of the population involved, and in real time.” (De Roure, 2014a)

Er vernachlässigt allerdings, wie auch andere, die Social-Media-Daten extrapolieren und als Kern zur Analyse sozialer Entwicklungen verwenden, dass die Spuren des regen Echtzeit-Twitterns über Fernsehbilder, brennende Autos und geplünderte Geschäfte vor allem Aussagen über die Wahrnehmungs- und Deutungspraxen derjenigen zulassen, die darüber twittern, also über die Beobachtung einer spezifischen sozialen Prozesses jedoch keinesfalls auch nur annähernd der Gesamtheit des Geschehens. Das „living lab“ der London Riots waren nicht nur ein Echtzeit- sondern auch ein Echtweltphänomen, das seinen Schwerpunkt außerhalb von Twitter hatte. Viele für eine gründliche sozialwissenschaftliche Analyse notwendigen Faktoren lassen sich nicht allein mit tweetmetrischen und (web)diskursanalytischen Mitteln erfassen. Nichtsdestotrotz bieten die Social-Media-Daten vergleichsweise einfach zu erhebendes Ergänzungsmaterial. (vgl. dazu auch Procter, Vis, Voss, 2013) Das ist neu und in jedem Fall schon eine Bereicherung für die Forschung. Zugleich sind jedoch immer die Grenzen des analytischen und Aussagewertes solcher Daten und der „social machines“ zu beachten. Kein sozialer Prozess ist e-only.

De Roure spannt den Bogen in eine andere Richtung weiter, nämlich zur Citizen Science, bei der verteilte Rechenkapazität und Laienenthusiasmus zum Beispiel für das Projekt Galaxy Zoo aktiviert werden, um Forschung zu unterstützen. Fraglich ist jedoch, ob diese Option einer explorativen Auseinandersetzung mit astronomischen Datenmengen tatsächlich bedeutet:

„These four quadrant methods [=social machines] are leading to new outcomes, incorporating new means of research collaboration and challenging the traditional scholarly record.“ (De Roure, 2014a)

Die von ihm genannten Beispielprojekte sind nämlich zwar zweifellos sehr öffentlichkeitswirksam, jedoch zugleich auf sehr bestimmte und rechenintensive Erkenntnisbereiche beschränkt und keinesfalls Standardverfahren selbst in den betroffenen Wissenschaftsfeldern (Astronomie, Klimatologie). Viele der Projekte bei Zooniverse (Tagline: Echte Wissenschaft online) sind eher als Öffentlichkeitsarbeit für die Wissenschaft, also als eine Art digitale Variante der Langen Nacht der Wissenschaften zu verstehen, als als wirkliche Forschungsaktivität. Insofern erscheint der Schluss, dass man sich mit dieser Variante der Wissenschaftsvermittlung auf dem direkten Weg zum Ende des wissenschaftlichen Artikels befindet, zumindest gewagt.

III

Aber andererseits geht es De Roure um einen abstrakteren Blick und die Citizen-Science-Projekte dienen vor allem der Illustration. Seine These lautet nämlich eigentlich, dass die Sinnerzeugung durch Menschen und also die intellektuelle Arbeit abgelöst wird durch interaktive Sinnerzeugung durch Menschen UND Maschinen, aus der dann als menschlich-technisches Kollaborationsgeschehen Kommunikationsprodukte entstehen, die sowohl von Menschen wie auch Computern verfasst und gelesen (bzw. consumed) werden. Aus der Perspektive der Enhanced Publications ist das strukturell hoch relevant. Aus der Perspektive der Wissenschaftskommunikation sind allerdings weder die Wünschbarkeit noch die Machbarkeit solcher Kommunikationsmuster geklärt.

De Roure muss das hier auch nicht nachweisen, datiert er das Ende des wissenschaftlichen Artikels als Publikationsform vorsichtig und vorausschauend in die Ferne des Jahres 2030. Die acht Gründe für das Verschwinden des Aufsatzes sind jedoch bereits heute von Bedeutung und bei genauerer Betrachtung was die Ablösung des wissenschaftlichen Aufsatzes angeht nur eingeschränkt überzeugend (kursiv De Roures Aussage, nicht kursiv die Kritik daran):

1. Die Beweisführung für die Forschung ist nicht („no longer“) direkt im Paper abbildbar. Dazu kann man ergänzen, dass sie bei Labor- und anderer datenbasierten bereits traditionell schwierig integriert werden können, weshalb wir derzeit sehr über Datenpublikation (möglichst open data) auch als Erweiterung der narrativen Forschungsabbildung im Fachaufsatz diskutieren und entsprechende Lösungen suchen.
2. Gleiches gilt für die Reproduzierbarkeit des Experimentes. Multimediale Dokumentationen wären hier ein auch heute nicht unrealistisches Kompensationsmittel, das ebenfalls direkt in die Enhanced Publications eingebunden werden könnte.
3. Das Schreiben für zunehmend spezialisierte Zielgruppen verhindert eine Disziplinen übergreifende Nachnutzung. Dieser Punkt ist aus mehreren Gründen problematisch und insgesamt ein spannendes Forschungsthema. Die Einführung entweder noch übergreifenderer Kommunikationsstandards oder die Elaboration von Vermittlungsinstitutionen (denkbar in neuer Rolle: Bibliotheken) wären Richtungen, in die man überlegen könnte. Die erzwungene Reduktion der Spezialisierung dagegen würde das Wissenschaftssystem, wie wir es kennen mindestens so grundsätzlich hinterfragen, wie die These der Allround-Datafizierung.
4. Forschungsaufzeichnungen müssen maschinenlesbar sein, um automatisiert und digital kuratiert zu werden. Auch das ist in den Überlegungen zu Enhanced Publications durchaus etwas, was als Erweiterung und auch als strukturelle Erweiterung traditioneller Publikationen vorgesehen sein kann.
5. Die Einzelautorenschaft wurde durch Kollaborationsforschung mit mitunter tausenden involvierten Akteuren ersetzt, weshalb das Anreizsystem der Autorenschaft nicht mehr funktioniert. Hier erweitert De Roure Prinzipien der Großforschung und möglicherweise der Citizen Science auf die Wissenschaft allgemein. Die Empirie spricht dagegen. Bisher sind beispielsweise, wenn man so will, „Big Humanities“ bestenfalls angedacht und es ist generell fraglich, ob der Tod des Autors und die Komplettkollektivierung der Erkenntnis wirklich wissenschaftsübergreifend eintreten wird.
6. Die Qualitätskontrolle hält mit dem steigenden Publikationsaufkommen und Open Access nicht Schritt. Eine Publikationsflut wurde freilich schon im Printzeitalter beklagt und bisher jedenfalls steht das Peer Review nach wie vor weitgehend stabil als Mittel der Wahl. Zugleich gibt es diverse Versuche und Überlegungen, alternative Qualitätsbewertungsverfahren (Post-Publication-Review, nutzungsbasierte Bewertungen etc.) zu entwickeln, die durchaus mit dem Format des Artikels kompatibel sind.
7. Die Regulierung von Wissenschaft und Wirtschaft erfordert alternative Berichtsformen. Hierzu ist zu ergänzen, dass diese in Wissenschaftsförderung sehr häufig klassische Publikationsaktivitäten sogar einfordern. Die Idee, das Reporting an die Förderer auch bzw. stärker als reputationsrelevant zu gestalten, ist sicher sinnvoll.
8. Die Forschungsförderer fordern angesichts der Ineffizienz des bisherigen wissenschaftlichen Kommunikationswesens einen Wandel. Was De Roure nicht erläutert, ist, dass sie, wenn überhaupt, bisher in der Regel Open-Access-Publikationen einfordern, die sich jedoch strukturell keinesfalls von den traditionellen Formen unterscheiden.

Wie es Trends eigen ist, lassen sie sich in die eine oder anderer Richtung weiterdenken. Momentan jedoch sprechen die durchaus auf wahrnehmbaren Entwicklungen aufsetzenden Deutungen De Roures nicht zwangsläufig für eine Ablösung des Artikels als Form und, wie es De Roure überzeugend betont, als Soziales Objekt (social object) mit einem eigenen und spezifischen sozialen Existenz. Gerade weil sie im Kern der Wissenschaft stehen und die kommunizierenden Akteure verbinden (zu denen auch Maschinen gehören können, eine Latour-Lektüre würde sich hier anbieten), sollten wir vorsichtig damit sein, sie für erledigt zu erklären.

IV

Das Verständnis der Publikation als technisches Informationssystem (vgl. Bardi, Manghi, 2014) spiegelt sich deutlich in De Roures Konzeption eines Forschungsobjektes für kollaborative Forschungskontexte (research object, vgl. dazu Bechhofer, Buchan, De Roure et al, 2013), das alle Elemente, unter anderem auch reproduzierbare Workflows (vgl. ebd,), die für ein Forschungsresultat und damit – wenigstens traditionell – einen Beitrag zum Fachdiskurs erforderlich sind, in einem adressierbaren und teilbaren Objekt bündelt. Ein solches Objekt ist eine Aggregation, die weit über das traditionelle narrative Abbilden und Beschreibung des Forschungsvorgangs hinausreicht. In einem kuriosen Wortspiel bestimmt De Roure Forschungsobjekte in „R Dimensions“ (bzw. „21 R words“), die er in die Kategorien

• wissenschaftliche Methode
  • repoduzierbar, wiederholbar, replizierbar, nachnutzbar
• Zugang
  • referenzierbar, recherchierbar, überprüfbar
• Verstehen
  • nachvollziehbar, interpretierbar, aufbereitbar
• Neue Nutzung
  • komponierbar, rekonstruierbar, anwendbar
• Soziale Rolle
  • verlässlich, anerkennend, reputational, transparent
• Kuratierung
  • wiederherstellbar, restaurierbar, reparabel, erneuerbar

einordnet. (De Roure, 2010) Viele dieser, auf Deutsch vielleicht „Wieder“-, Prozesse können, so De Roure, automatisiert und ohne menschliches Eingreifen ablaufen, beispielsweise durch das Einspeisen eines neuen Datensatz. Das entsprechende Modell heißt Executable Documents. Das Ziel dieser Dokumente ist, die Komplexität wissenschaftlicher Forschung, die bisher bei der Dissemination von Forschungspublikationen nicht umfassend abgebildet und kommuniziert wurde, in den Dokumenten direkt einzubinden. (Yang, Michaelides, Charlton et al. 2012)

Wenn nun ausführbare Dokumente in bestimmten Abständen beispielsweise automatisch aktualisiert werden, dann lassen sich, so De Roure, die Maschinen selbst als „User“ verstehen. Spätestens hier sieht man mit techniksoziologischer Vorprägung die mögliche Verbindung zur Akteur-Netzwerk-Theorie nach Bruno Latour, mit der sich sowohl Forschungsobjekte, Forschende wie auch Forschungsmaschinen gleichermaßen zu einem Netzwerk von Aktanten integrieren lassen. (u.a. Latour, 1996) Der Vorteil wäre, dass man damit einen bereits etablierten Verständnisrahmen für die Wechselbeziehungen und vor allem –wirkenden zwischen den menschliche und nicht-menschlichen Entitäten mit ihren jeweiligen Handlungsprogrammen in einem derartigen Netzwerk hätte.

Einige der Fragen, die De Roure aufwirft, beispielsweise nach dem Status des Geistigen Eigentums an aus solchen Handlungsmischformen entstehenden Resultaten, lassen sich damit allerdings auch nicht ad hoc beantworten. Möglicherweise muss man in aller Konsequenz überlegen, ob in diesen Konstellationen „Geistiges Eigentum“ überhaupt noch eine zutreffende Kategorie ist, wo das Szenario auf eine reine Struktur(re)produktion – man könnte auch auf von looped (oder: loopable) research sprechen – hinausläuft.

V

So ist die Frage „Where ist he empowered, critical, creative, subversive human in the loop?” vielleicht die mit der größten Relevanz. Dass sie gestellt wird, überrascht sogar ein wenig, wurden doch der Mensch und seine Ausdrucksform eines narrativen und primär für Menschen lesbaren Aufsatzes in De Roures Ausführung zur Wissenschaftsdreiheit von Objekt, Maschine und Forscher konsequent herunter gerechnet. Die Antwort, die De Roure findet, mutet auch weniger wie Kritik und mehr wie ein digital-utopisches, kalifornisches Versprechen an. Er zitiert nämlich Tim Berners-Lee:

„Computers can help if we use them to create abstract social machines on the Web: processes in which the people do the creative work and the machine does the administration.“ (Berners-Lee, 1999, S.172)

und dessen Idee sozialer Maschinen („social engines“), die sich mittlerweile mit Twitter oder auch Facebook, also in Varianten wie digitalen sozialen Netzwerken, Microblogging-Diensten, interaktiven Medienplattformen (Flickr, YouTube), kollaborativen Dokumentensystemen (Wikipedia) oder auch der bereits erwähnten Citizen-Science (Galaxy Zoo) etabliert haben.

Parallel dazu sieht De Roure eine Reihe von „scholarly social machines“ entstehen. Das für die Wissenschaft subversive Element könnte dabei sein, dass extrawissenschaftliche Anwendungen maßgeblich auf die technischen Rahmen und Formate der wissenschaftlichen Kommunikation einwirken und deren Grenzen aufheben, während zugleich mit der Rechentechnologie und Ideen wie das Quantified Self wissenschaftliche Konzepte auf Alltagsbedürfnisse adaptiert und appifiziert in die Lebenswelt außerhalb von Wissenschaft und Forschung eindringen. Wir erleben also eine massive Durchmischung, die, so legt nicht nur der Ansatz De Roures nah, offenbar alternativlos scheint und deshalb radikales Innovationsdenken erfordert:

„[C]an we use a flawed scholarly communications system to fix a flawed scholarly communication system? To recognize this quandary requires us to defamiliarize the article, the monograph and the book, and to focus on future practice.” (De Roure, 2014a)

Der blinde Fleck all dieser “call[s] to action” bleibt das Verständnis, dass das Wissenschaftssystem selbst von dem wir ausgehen und auf das wir Bezug nehmen, genau durch diese “flawed scholarly communication[s]” konstituiert werden. Die Verfremdung bzw. das Verwerfen bestehender Kommunikationsformen in der Wissenschaft stellt daher die Idee der Wissenschaft wie wir sie kennen selbst in Frage. Die eigentliche Diskussion müsste folglich weniger darum kreisen, wie der wissenschaftliche Artikel im Jahr 2030 aussieht. Sondern ob wir im 2030 noch die Wissenschaft mit den Forschungspraxen haben wollen, die wir heute haben.

Quellen:

Alessia Bardi; Paolo Manghi (2014). In: LIBER Quarterly, Vol. 23, Nr. 4, S. 240-273, apr. 2014.

Sean Bechhofer, Ian Buchan, David De Roure, et al. (2013). Why linked data is not enough for scientists. In: Future Generation Computer Systems. Volume 29, Issue 2, February 2013, S. 599–611. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2011.08.004.

Tim Berners-Lee (1999). Weaving the Web. San Francisco: Harpers.

Luciano Floridi (2014). The 4th Revolution: How the Infosphere is Reshaping Human Reality. Oxford: Oxford University Press.

Bruno Latour (1996). On actor-network theory: A few clarifications. In: Soziale Welt Volume 47, Issue 4, 1996, Pages 369-381.

Rob Procter, Farida Vis, Alex Voss (2013). Reading the riots on Twitter: methodological innovation for the analysis of big data. In: International Journal of Social Research, Methodology. Vol. 16, Issue 3, DOI: http://dx.doi.org/10.1080/13645579.2013.774172.

David De Roure (2010). Replacing the Paper: The Twelve Rs of the e-Research Record. In: http://blogs.nature.com, 27.11.2010.

David De Roure (2014a). The Future of Scholarly Communications. In: Insights. Vol. 27 Issue 3, November 2014. http://dx.doi.org/10.1629/2048-7754.171.

David De Roure (2014b). The Future of Research Communications. figshare. http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1228809.

Huanjia Yang, Danius T. Michaelides, Chris Charlton et al. (2012). DEEP: A provenance-aware executable document system. In: Lecture Notes in Computer Science. Volume 7525 LNCS, 2012, Pages 24-38. http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-34222-6_3.