Grundsätzlich sollte Open Code gut strukturiert und “lesbar” sein, das heißt auch von einer umfassenden und gut verständlichen Dokumentation begleitet werden: Was macht der Code? Wie kann ich ihn ausführen? Wie kann ich ihn nachnutzen? 

Diese Form der Qualitätssicherung von Open Code spielt teilweise auch im wissenschaftlichen Peer Review eine Rolle. Es gibt zunehmend Journals, die den Data and Code Availability Standard anwenden, um die Verfügbarkeit der einer Publikation zugrundeliegenden Daten und Code sicherzustellen. Deren Erfüllung ist dann auch Teil des Reviews beziehungsweise Vorbedingung zur Einreichung. Einige Journals der American Economic Association implementieren diesen Standard und überprüfen als Teil des Review-Prozesses die so genannte “Computational Reproducibility”. Dabei wird versucht, den Code auszuführen und bei Erfolg wird geprüft, ob die Ergebnisdaten mit denen der Autor:innen identisch sind. Dazu ist eine entsprechende Dokumentation notwendig. Der Code selbst bzw. der Quelltext wird dabei aber nicht im Detail angesehen und beispielsweise auf Fehler überprüft. Das heißt, ein so genanntes “Code Review” findet nicht statt.

Tipps:

• Guide “Software Deposit: How to review a software deposit”
• The Turing Way bietet weiterführende Informationen unter anderem zur Code-Qualität