Herausforderungen bei Open Science

Als mögliche Hürden und Nachteile von Open Science werden oft folgende benannt:

  • Das offene Teilen von Forschungsdaten wird noch nicht von vielen praktiziert. Auch wenn sich Open-Science-Forschungspraktiken noch nicht in der Breite durchgesetzt haben, und daher manche Forschende Wettbewerbsnachteile beim Praktizieren von Open Science für sich befürchten, so lassen sich doch bereits positive Auswirkungen von Open-Science-Aktivitäten erkennen. Zu ihnen gehören bessere Sichtbarkeit und Zitationsraten sowie Chancen für die wissenschaftliche Karriere.
  • Das Wissenschaftssystem bzw. dessen Karrierechancen sind aktuell noch primär auf die Reputation (Zitationen) von Publikationen ausgerichtet; ohne einen kulturellen Wandel und die Anpassung der Messung, Anerkennung und Anreizgestaltung für diverse wissenschaftliche Leistungen an das digitale Zeitalter wird Open Science nicht zum Standard werden. Derzeit wird beispielsweise nicht erfasst, wie oft ein Forschungsdatensatz zitiert oder nachgenutzt wird. Aktivitäten in sozialen Medien werden ebenso wenig abgebildet, etwa wenn Forschende über ihre Arbeit bloggen oder andere Plattformen zum Austausch nutzen und somit Wissenstransfer betreiben, was eine Kernaufgabe wissenschaftlicher Arbeit darstellt. Eine Reihe von Initiativen und Institutionen unter ihnen adressiert aber den Wandel in diesem Gebiet.
  • Keine Kontrolle mehr über Forschungsdaten und damit einhergehende Gefahr von möglichem Missbrauch der Forschungsdaten. Auch wenn man Open Science praktiziert, so ist 100% „offen“ nicht immer umsetzbar. Es gibt in manchen Fällen gute Gründe für geschlossene Forschung, etwa bei personenbezogenen Forschungsdaten. Hier geht der Datenschutz vor und entsprechende Daten können nicht einfach veröffentlicht werden beziehungsweise müssen dazu vorher anonymisiert oder aggregiert werden. Die Anwendung der FAIR-Prinzipien für Forschungsdaten hilft dabei, sie in geeigneter Art und Weise zugänglich zu machen.
  • Die Öffentlichkeit könnte Forschungsergebnisse falsch verstehen. Forschungsergebnisse geschlossen zu halten, dürfte hier nicht die Lösung sein. Besser ist es, die Forschungsergebnisse transparent darzustellen und mit vielen Kontextinformationen auszustatten. Hierzu bietet Open Science etwa mit Open Data und Open Methodology die passenden Wege an. Und schließlich kann auch die Einbindung von Teilen der Öffentlichkeit in die Forschung selbst dazu beitragen, Transparenz und Verständnis herzustellen.
  • Geringe Forschungsqualität. Eine geringe Qualität etwa von im Open Access veröffentlichten Forschungsergebnissen ist eine verbreitete Befürchtung. Durch eine Qualitätsprüfung von Open-Access-Publikationen und das Ausschließen von Fake-Science-Angeboten kann man diesem möglichen Problem begegnen. Gleichzeitig kann Open Science beispielsweise durch mehr Feedbackmöglichkeiten und Open Peer Review einen Beitrag zur Steigerung der Forschungsqualität leisten.
  • Open-Science bedeutet, im Plattformkapitalismus eingeschlossen zu sein. Entgegen der Befürchtung, dass Open Science der Kommerzialisierung von Wissenschaft dient und große digitale Plattformunternehmen Open Science dominieren, gibt es eine Reihe von Plattformen und Tools für Open Science, die von öffentlichen Institutionen wie Bibliotheken angeboten werden.