Keynote 3 - Open Science: Where do we go from here?
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Formal Metadata
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| Number of Parts | 23 | |
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| License | CC Attribution 4.0 International: You are free to use, adapt and copy, distribute and transmit the work or content in adapted or unchanged form for any legal purpose as long as the work is attributed to the author in the manner specified by the author or licensor. | |
| Identifiers | 10.5446/38468 (DOI) | |
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Open-Access-Tage 201814 / 23
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Transcript: German(auto-generated)
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Danke vielmals für die Einführung, danke für die Einladung. Ich freue mich immer, wenn ich in verschiedenen Communities auftreten darf, weil ich irrsinnig viel lernen kann, auch aus diesen Momenten, und das dann wieder gut in meine weitere Arbeit einfließen kann. Die
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letzten Jahre habe ich sehr viel verbracht an der Schnittstelle zu Policy, also in diversen Varianten, sowohl als Forscherin, die so Schnittstellen Policy Research untersucht, aber auch wirklich fleißig an Reports schreiben und Recommendations arbeiten und so weiter. Das heißt, ich komme zwar stark aus der Wissenschafts- und Technikforschung Background,
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aber heute spreche ich wahrscheinlich zu Ihnen eher aus meiner Erfahrung an dieser Schnittstelle Policy und Research. Die Folien sind schon auf Zenodo und ich glaube, sie werden dann auch bei den Proceedings dabei sein. Also ja, der berühmte Sticker,
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der in den letzten Tagen eine Runde macht, Sie kennen ihn vielleicht, das ist auch etwas, was ich zu meinen Studierenden immer wieder sage, so kommuniziere ich Open Science für Leute, die am Anfang ihrer Karrieren stehen, Open Science, Just Science, Done Right. Genau,
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so sollte es sein und irgendwann hoffen wir, sprechen wir wieder von Science und müssen keine disruptiven Revolutionen davor schalten. Aber in anderen Bereichen, muss man schon sagen,
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so einfach ist es dann doch nicht. It's more than doing science just right. Ich habe mir erlaubt, hier ein copyrightedes Material zu schenden und ohne Erlaubnis im Flugzeug hier ein bisschen rumzubasteln. Also bitte nicht teilen dieses Bild. Es ist tatsächlich so,
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dass es eben, ist das etwas wirklich completely different? Ist es zu groß, auf ein Blatt Papier drauf zu passen? Was ist denn das eigentlich? Und wir werden aber jetzt in diesem Vortrag keine Definitionen von Open Science durchkauen. Ich glaube,
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dass gerade in dieser Community ist das wirklich nicht nötig, sondern ich möchte ihren Fokus auf ein paar spezifische Aspekte bringen, nämlich unter anderem, das ist meine Blume, die ich immer zeige und die sich im Laufe der Jahre auch immer weiter verändert. Ich hoffe, man kann das halbwegs lesen. Also Open Science ist Teil
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einer Bewegung, wenn man so will. Man kann auch über das Wort Bewegung streiten, aber lassen wir es mal kurz dabei. Können wir auch nachher noch diskutieren, die ganz in verschiedenen Bereichen aktiv ist und das auch in unterschiedlicher Zeitdauer. Also Teile dieser offenen Kultur reichen weit zurück, auch in der Wissenschaft weit zurück,
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durchaus, durchwegs auch kurz bereits nach dem 2. Weltkrieg und so weiter. Aber auch, wenn Sie denken an die Open Source Bewegung, Open Software, also spätestens seit Ende der 70er Jahre. Aber vermutlich muss ich Ihnen da auch wenig dazu erzählen. Und es ist jetzt
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tatsächlich so, dass nach all den Jahren der Bottom-Up-Grassroots-Bewegungen die Politik verstanden hat, dass da irgendwas Wichtiges sich tut. Und wir sehen in den letzten Jahren eine Bewegung Richtung einer Art Übernahme des Themas und in eine Verwandlung, in ein
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Top-Down-Priority. Darüber werden wir dann auch gleich nochmal ein bisschen sprechen und hoffentlich später auch diskutieren, weil wir uns jetzt gerade in diesem Transition-Moment dazwischen befinden. Wir befinden uns zugleich parallel in einer starken, ganz organisch gewachsenen Bottom-Up-Bewegung, die trifft auf Top-Down-Priorities und auf
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Implementierungsnotwendigkeiten. Das ist manchmal nicht einfach. Und es ist auch vor allem deswegen nicht einfach, weil es diese vielen unterschiedlichen Stakeholdergruppen gibt, die da gerne und auch unbedingt ein Wörtchen mitzureden haben. Wenn man jetzt
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sieht, was sich so tut überall. Also die EU hat sich das groß auf die Fahnen geschrieben, will Open Science Leadership betreiben. Die österreichische Präsidentschaft ist ja voll von Events, die irgendwie Open Science versprechen. Ich weiß nicht, wie viele
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von Ihnen schon Horizon Europe, also den Vorschlag für das neue Forschungsrahmenprogramm gelesen haben. Das ist auch nochmal eine ganz interessante Art und Weise der Wendung, wie da Open Science vorkommt. Das ist ganz ein eigenes Thema, wäre auch mal gesondert
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zu diskutieren. Man muss das auch durchaus kritisch lesen in dem Bezug. Aber jedenfalls tun sich irrsinnig viele Sachen. Also ich habe gesehen, hier bei der Konferenz wurde auch viel über die Open Science Cloud gesprochen, natürlich die Coalition S. Darüber will ich auch im weiteren Sinne jetzt gar nicht so viel reden. Was aber vor allem entstanden ist – und ich spreche jetzt eben auch für das Open Access oder jetzt Open Science
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Network Austria – sind Initiativen auf nationaler Ebene, die versuchen mehr oder weniger in unterschiedlicher Formation Open Science weiterzutreiben. Und das ist jetzt wieder so ein Kriterienkatalog aus einem EU-Dokument genommen, wo ich gerade sehe,
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ich habe vergessen, die Quelle hinzuschreiben. Das heißt, hier gibt es ein paar Recommendations seitens einiger Expertengruppen der EU, die sagen, was muss alles gemacht werden, damit das mit der Open Science funktioniert. Und ich gehe da jetzt auch gar nicht so im Detail drauf ein. Der Punkt, den ich jetzt mal zuerst herausgreifen möchte,
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ist dieser. Nämlich es gibt die Recommendation, in Europa nationale Koordinationsstellen einzurichten und Task Forces, die die Implementierung vorantreiben. Ja, wir kommen gleich zu diesem Begriff nationale Koordination, weil davon möchte ich auch kurz berichten.
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Es gibt eine nagelneue Website, die ich Sie bitte alle anzusehen und uns auch Feedback zu geben, die in den letzten Monaten entstanden ist, der OANA. Und dort gibt es nämlich der Untergruppe Open Science Information, und ich finde, sie ist ganz fantastisch geworden. Und sie wird auch wachsen im Laufe der nächsten Zeit. Und dort gibt
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es verschiedene Working Groups und ich bin Teil unter anderem mit Toni und auch Peter habe ich schon gesehen und Michaelis sind einige hier der Arbeitsgruppe Open Science Strategy. Und was wir hier versuchen, ist, wir versuchen, eine Art Empfehlungskatalog
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auszuarbeiten, wie denn diese Transition zur Open Science am besten, am smoothesten vielleicht oder auch nicht ablaufen kann in Österreich. Und wir orientieren uns dabei natürlich an internationalen Dokumenten. Es gibt dazu auch schon sehr viele gute Vorlagen und Erfahrungen. Und in Österreich ist das ein Netzwerk. OANA ist ein informelles Netzwerk.
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Es gab in den letzten Jahren verschiedene und die, die hier im Raum sind und auch an OANA teilnehmen, wissen, was das manchmal für Schwierigkeiten mit sich gebracht hat, inwiefern sich so ein Netzwerk auch weiterentwickeln kann, inwieweit die
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Rolle und Funktionen dieses Netzwerks genauer definiert werden. Denn es ist natürlich ein großer Unterschied, ob eine Koordinationsstelle bei einem Ministerium, also von einem Ministerium, beauftragt wird mit einer gewissen Tätigkeit und diese dann durchführt, was sich wiederum
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umsetzt in eine gewisse Autorität, sag ich mal so, um es breit anzusprechen. Oder ob es ein relativ auch von unten gewachsenes Stakeholder-Netzwerk ist, das sich selbst organisiert und deren Aufgabe es ist, auch die unterschiedlichen Communities in einer
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guten Art und Weise zu repräsentieren. Und ich würde mal sagen, OANA gehört im Kontinuum eher zu dem unteren Bereich und ist aber irgendwo trotzdem zwischen diesen weiten Welten angesiedelt. Was ein ganz, ein ganz wichtiger Punkt bei unserer Arbeit ist, ganz sicher diese neuen Kanäle zu entwickeln, auch zwischen den sozusagen Communities und
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Policy und Administration. Aber was heißt das noch? Also was ist noch eine ganz wichtige Aufgabe so einer nationalen Koordinationsstelle? Wie auch immer sie dann aussieht, und das
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kann ja auch ein Netzwerk sein, das kann auch fasi sein, das muss irgendwie nicht an einem Ort mit einem Büro passieren. Ich habe schon vorher gesagt, so dieser Transformationsprozess bedeutet immer, dass hier ganz massive Änderungen sind in dem, was auch als Expertise
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gilt und was irgendwie Machtverhältnisse betrifft. Denn hier treffen aufeinander eben landgewachsene Bottom-Up-Strukturen, die meistens auf sehr, sehr langfristige Ziele arbeiten, viele Visionen und Utopien haben und die treffen auf Implementierungstaskforces,
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die oftmals eher kurzweilig denken müssen, einfach weil es um die Erreichung von Zielen geht. Das ist nicht immer einfach und wir haben gestern schon einmal ganz kurz beim Abendessen über den Begriff der Governance diskutiert, aber es tatsächlich braucht, ist eine sehr, sehr robuste Art und Weise, wie genau dieses Treffen, dieser Treffpunkt
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zwischen den unterschiedlichen Welten organisiert werden kann, sodass niemand zurückgelassen wird. Und das ist nicht immer einfach, da fliegen auch oftmals die Fetzen. Ich glaube, es gibt einige Länder, wo man das bereits gut beobachten konnte. Das heißt,
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was für uns auch wichtig ist, und ich habe das jetzt auch schon vorher kurz angesprochen, nämlich nicht nur die richtigen Leute zusammenzubringen in diesem OANA-Netzwerk, sondern auch eine Art respektvollen Umgang mit den unterschiedlichen Arten von Expertise zu garantieren. Und ein ganz, ein ganz wichtiger Punkt neben unserer auch Aufgabe,
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natürlich in Institutionen Open Science voranzutreiben und auch zu erklären, dass wir ja da alle schon mittendrin stecken und man sich auch nicht mehr verstecken kann, ist, dass wir Open Science generell und auch gegenüber der Politik besser sichtbar
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machen müssen und so etwas wie Vorbilder ermutigen sollten. Vielleicht, genau, das passt dann wieder zu dem Monty Python Plakat. Jetzt schwenke ich kurz, weil auch Kollegen hier im Raum sind, die da auch teilgenommen haben. Warum komme ich auf
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diese Sachen, die ich vorher gesagt habe? Ich komme unter anderem deswegen dazu, weil das eines der Einsichten war, eine der Einsichten war, die wir in einem Mutual-Learning-Exercise bekommen haben, nämlich wie wichtig diese
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Koordinationsstellen oder Netzwerke denn überhaupt sind. Es gab letztes Jahr eine von der Kommission gestartete Mutual-Learning-Exercise, das ist ein neues Instrument der Kommission, wo es darum ging, eben diverseste Herausforderungen von Open Science mal zu benennen und auf nationaler Ebene herunterzubrechen. Und ich gehe da jetzt gar
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nicht so viel weiter ins Detail, außer dass tatsächlich 13 Länder mitgemacht haben und wir uns gegenseitig ganz, ganz offen auch darüber ausgetauscht haben, wo stehen wir denn, was sind denn die Probleme, wo hakt es, wo gibt es Support, wo gibt es keinen und wie müsste man
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vorgehen, um erfolgreich weiter Open Science zu implementieren. Es gab da so Country-Visits und wir haben zum Beispiel von Finnland, der Schweiz und von Kroatien und auch Slowenien sehr viel lernen können in diesen Country-Visits, aber wir waren auch untereinander im Austausch und es
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gibt davon einen Report, den kann man dann auch runterladen auf der Website, das ist auch der Link. Ich sehe gerade, alles kann man leider nicht lesen. Also ich habe da immer den Link auch dazugegeben, wie man diesen Report runterladen oder die verschiedenen Reports runterladen kann und wir hatten dort drei verschiedene große Themen, nämlich erst
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einmal Altmetrics, tatsächlich Altmetrics, der Begriff, der wurde uns vorgegeben, aber wir haben immer wieder dafür plädiert, lieber von Responsible Next Generation Metrics zu sprechen, dann das zweite große Thema Incentive and Rewards und das dritte so eine Art Roadmap für National Policies. Das sind die verschiedenen Reports, können Sie runterladen und auch
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über die Roadmap möchte ich jetzt nicht viel Worte verlieren, das ist einfach nur so ein Modell, das ist jetzt glaube ich auch für viele hier im Raum jetzt nicht so wichtig, aber das können Sie alles gerne nachlesen. Es gibt tatsächlich, also im Vergleich der Länder ist es tatsächlich wichtig für einige der Repräsentanten gewesen, hier ein Modell zu
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haben. Aber ich möchte gleich für die Community hier wichtigeren Themen übergehen, nämlich die Findings einmal zu dem Thema Altmetrics. Altmetrics wird in den Ländern, die teilgenommen haben an dem MLI und zu großen Teil auch in den Ländern, über die man sonst
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noch was weiß, aber die keine Teilnehmer waren, noch nicht für Performance-Based Assessment angewendet, aber es wird durchweg schon experimentiert. Die Repräsentanten und Repräsentantinnen der Ministerien zum Beispiel aus einigen Ländern waren sehr interessiert
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daran, neue Tools zu bekommen, um irgendwie tatsächlich auch Gelder zu verteilen und deswegen haben sie aber sehr bald verstanden, dass man besonders vorgesichtig damit umgehen muss und den vielen Versprechungen vielleicht nicht immer gleich anheimfallen darf und wir
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haben dann auch sehr lang diskutiert, was es denn für Limitationen gibt und was die Probleme sind und eines der Probleme, der größten Probleme von diesen alternativen Metriken ist, dass sie selbst einfach nicht offen sind und dadurch relativ schwer nachvollziehbar sind bzw. eigentlich den gleichen Weg weitergehen, der bis jetzt kritisiert wurde. Also ich
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fände jetzt einmal Offenheit in der Methode, aber eben auch auf welche Daten sie zugreifen können. Das ist natürlich ein großes Problem, muss ich hier nicht weiter ausführen. Ein interessanter Effekt, der sich ergeben hat, ist, dass die Länder verstanden haben, dass es viel, viel besser ist, wenn sie sich zusammenschließen und ihre Studien,
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die sie schon zu Altmetrics gemacht haben, vergleichen und einfach auch in einer koordinierten Art und Weise hier weiter vorgehen und das wird jetzt auch passieren. Einige Länder haben hier schon Initiativen gesetzt, zum Beispiel Kroatien und Slowenien und Bulgarien.
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Aber der größte Punkt und das ist auch ein Kernthema meines Vortrags, ist diese Frage Worum geht es uns eigentlich? Wenn Metriken dadurch entstehen, dass einfach irgendwo Daten zur Verfügung sind und man rumspielt und nette Tools baut, die mit den Daten
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crunchen und irgendwas herumhantieren, dann heißt das noch lange nicht, dass sie das abbilden, was wirklich sinnvoll ist und was die Fragen beantwortet, die wir haben. Und es ist tatsächlich so, dass wir alle wissen, dass da zurzeit irrsinnig viel passiert, es gibt sehr viele Tools und man fragt sich immer, ob die tatsächlich das abbilden
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können oder vermessen können, was uns am Herzen liegt. Dann lasse ich jetzt mal kurz das Thema, ich komme da gleich nochmal zurück und gehe zu dem zweiten großen Themenblock im MLE, wo es darum ging, dass relativ schnell klar war, dass ein Kernproblem einer Open Science Transition auf jeden Fall das wissenschaftliche Belohnungssystem darstellt
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beziehungsweise Anerkennungssystem und das auch Altmetrics immer nur Teil eines großen Veränderungsprozesses im Evaluationssystem sein können. Und da gibt es natürlich unglaublich viele Punkte, die man berücksichtigen muss. Ich habe jetzt auch nur einige wenige
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herausgegriffen. Aber zum Beispiel ist eine ganz wichtige Änderung, die man angehen muss, unter anderem, dass man auch weiter vernetzt Open Science Advocacy mit Human Resources, also mit den administrativen Teilen der Organisationen, die auch tatsächlich für die verschiedenen, ich kann die Wörter schon nicht mehr in Deutsch, Hiring and Promotion
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Procedures zu tun haben. Und es gibt da auch eine ganz interessante Studie über in Kanada und Amerika, die sich einmal diese Procedures in Institutionen vornimmt und wo könnte man denn da Open Science besser einbringen. Und es gibt seitens der EU auch
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ein sehr, sehr gutes Dokument, das werde ich Ihnen gleich zeigen, was diese Fragen behandelt. Also es braucht hier sehr, sehr viel Arbeit. OER ist auch ein ganz großes Thema, das gehört einfach wesentlich besser ins Anerkennungssystem eingebunden und so weiter und so fort. Ich glaube, es wurde auch über diese Themen gesprochen. Und die ganze Frage dieses
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Also dieses Monitoring und Reviewing of Impacts ist natürlich da auch noch ganz eng damit verbunden. Das heißt, eines der zentralen Outcomes von dem MLE in dem Bereich war, dass man eine sehr, sehr breite und inklusive Diskussion ermöglichen muss über das,
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was denn eigentlich als Evaluationskriterium gelten kann im Hinblick auf What Matters. What Matters hat natürlich ganz viele Dimensionen, die wissenschaftlich sein können, aber auch an eben all diese Bereiche betreffen, die vorher auch in der Blume zu sehen waren.
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Ich zeige Ihnen hier ganz kurz einen Ausschnitt aus dem sogenannten OSCAM, Open Science Career Assessment Matrix, für die, die es noch nicht kennen. Ich gehe auch nicht ins Detail, können Sie auch nachlesen. Aber da sehen Sie mal, da ist einer EU-Expertengruppe ausgearbeitet worden, welche Arten von verschiedenen Outputs es gibt,
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die wiederum zu ganz neuen Fragestellungen, was auch die Metriken betrifft, führen können und sollen. Ja, also es wird nicht einfacher dadurch. Es wird komplexer und die Frage ist,
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wie kann man trotzdem über so wichtige Kernaspekte wie Verantwortung, Vertrauen und Qualität weiter nachdenken und auch zu Ergebnissen kommen, ohne dass das irgendwie ausufert und zu komplex wird. Also das ist eine der zentralen Fragen. So und jetzt kommt
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ein Beispiel, das das eigentlich tun sollte. Der EU Open Science Monitor. Wer von Ihnen hat sich den noch nie angeschaut? Also doch einige. Ich rate Ihnen, tun Sie es bitte,
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schauen Sie sich das an. Schauen Sie sich an, was für Felder darin abgebildet sind und schauen Sie sich an, welche Methoden dafür vorgeschlagen werden. Es ist tatsächlich so, also abgesehen von einer Diskussion, die zurzeit heiß läuft, weil unterschiedliche Leute hier
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diverse Interessenkonflikte haben könnten, wie zum Beispiel Verlage, die hier im Konsortium mitarbeiten und so weiter, ist es tatsächlich so, dass wenn man sich diese Methodological Note ansieht und es steht zwar Draft dabei, aber es ist trotzdem ein sehr, sehr prominentes Dokument,
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das über die Kommission veröffentlicht wurde. Wenn man sich dieses Draft ansieht und sieht, wie ich sage das jetzt einfach mal so, armselig teilweise die Methoden sind im Vergleich zu was Sie alle die ganze Zeit tun und worüber Sie sich den Kopf zerbrechen in Ihrer Arbeit,
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und das wird da drinnen wirklich nur minimales reflektiert, dann sieht man, was genau das Problem ist. Man sieht, wie wenig von dem Wissen, das eine Community wie Ihre produziert, es schafft, in so eine Policy-Aufmerksamkeit zu kommen. Und ich habe wirklich meinen Augen
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nicht getraut, aber ja, lesen Sie es. Sie werden verstehen, was ich meine. Abgesehen von den Datenquellen, die zur Verwendung herangezogen werden. Also das Ding ist auch nicht offen in sich. Und damit kommen wir zu einem meiner wichtigsten Punkte,
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der verfolgt mich schon seit 25 Jahren. Man darf nicht vergessen, Monitoring is Power. Und ich war vorher in der Session, wo die Angela Holzer gesprochen hat zur DFG und zu den
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Problemen, die natürlich eine Förderorganisation in diesem ganzen Transition-Bereich hat. Und es ist tatsächlich so, dass wir nicht vergessen dürfen, sobald wir irgendeine Maßzahl, ein Messinstrument oder irgendein Monitoring Device entwickeln. Selbst wenn wir sagen,
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wir wollen es nur dafür verwenden, dass wir davon lernen, es wird immer ein Instrument werden und es wird immer irgendwo in irgendeinem Ranking vorkommen. Also es ist wirklich so, alles was wir zur Repräsentation von Wissen erzeugen, kann man nicht trennen von dem, wie dieses Wissen dann gehandhabt wird. Das heißt, man sollte man wirklich immer
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dazu bedenken. Das ist ein ganz, ein ganz wichtiger Punkt. Und das bringt mich dann auch zur nächsten oder zur alten Frage, to something completely different. What matters? So ich habe immer diesen Satz, Open Science ist nicht nur für die Wissenschaft, sondern
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es ist auch über die Wissenschaft. Die Wissenschaft, die Teil der Gesellschaft ist nicht irgendetwas da abseits, was da so abseits passiert. Und mit Open Science haben wir auch eine gute Ausgangslage, um mal wieder neu zu verhandeln, was wollen wir denn von der
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Wissenschaft auch als Gesellschaft. Und welche verschiedenen Arten von Impact sind possible, ja, sind möglich. Ich muss hier nicht missionarisch tätig werden, um zu erklären, dass ein Journal-Artikel nicht alles Gold der Welt bedeutet. Und auch nicht alles Grün der Welt. So, es ist tatsächlich so, dass wir uns viel mehr fragen sollten,
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wo gibt es, wo kann man denn auch an dieser Schnittstelle zwischen dem, was wir auch als Allgemeingut des Wissens verstehen und im Hinblick auf Innovationsprozesse, damit meine ich jetzt nicht nur ökonomische Innovationsprozesse, auch soziale Innovationsprozesse,
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so etwas wie Impact, und auch dieses Wort kann man natürlich diskutieren, definieren. Wie kann man das verbessern? Und was hätten wir auf der Schnittstelle für mögliche Indikatoren, die uns da weiterhelfen zu denken? Und wenn man Horizon Europe liest, dann sieht man,
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dass im Annex dargelegt wird, so eine Art Versuch, solche Dinge schon mal anzudenken, und wenn man das auch liest, dann sieht man, wie notwendig es ist, dass sich genau eine Community wie die ihre sich da einmischt mit dem Wissen, das sie haben. Genau,
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weil es gibt so Policy-Fantasien, sagen wir mal so, die feuchten Träume der Policy-Makers, die oftmals Indikatoren sich vorstellen, die ja ganz absurde Zusammenhänge bilden, oder auch nicht machbar sind natürlich. Das ist ein anderes Problem. So und ich habe
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jetzt nur, es gibt natürlich unglaublich viele Listen schon, ich habe jetzt nur hier so ein paar Beispiele von dem, was mich immer so brennen interessiert, aufgeschrieben. Also mich interessiert im Kontext zum Beispiel zur OER, aber auch zu quasi, wie sich Tools und Methoden entwickelt, natürlich wie Offenheit in der Lehre vorkommt, nicht nur
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im Sinne eines Outputs, dass es da ein offenes Lehrbuch gibt oder so, sondern tatsächlich auch ab wann, ab welchem Zeitpunkt im Studium die Studierenden zum Beispiel mit offenen Methoden vertraut gemacht werden. Also ich habe jetzt ganz, seit kurzem neue Erfahrungen, ich habe früher immer eher so im MA, PhD-Bereich unterrichtet und seit erst zwei Jahren
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bin ich in den BA-Bereich übersiedelt und ich will dort nicht mehr weg, ich finde das herrlich. Also wir sehen einfach, was wir verändern können, wenn wir ganz, ganz, ganz früh ansetzen. Und also ich unterrichte Schnittstelle Politikwissenschaften, Soziologie, Informatik und dort eher so Critical Data Studies Sachen, wo wir einfach wirklich von Anfang an mit den
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Studierenden erarbeiten, dass ihre Methoden und ihre Daten so offen wie möglich oder wenn dann natürlich diskutiert, wie möglich gemacht werden. Und es ist ein unglaublich guter Erfahrung und ich bin irrsinnig glücklich und sehe, was das verändern kann,
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bei den Studierenden auch selbst. Genau, nächstes großes Thema Infrastrukturen. Ich meine, es ist auch ein Monster-Thema, kann man hier jetzt nicht weiter diskutieren, aber sie wissen Daten. Datens liegen natürlich in Repositories oder wo auch immer. Es geht
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darum, wie auffindbar sind sie, wie gut, wie interoperabel oder auch wie gut vernetzt sind die Metadaten. Und dann kommt Google und macht eine Data Search Engine und was passiert dann? Was passiert dann? Was passiert nicht nur mit den Daten? Ich bin mir ganz
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sicher, es gibt große Teile der Welt, die sich die aufgejubelt haben, als sie gelesen haben, dass Google sowas macht. Tatsächlich habe ich Kollegen, die in Südostasien arbeiten, die davon sehr, sehr profitieren werden, weil sie zum Teil auch keinen Zugang zu Infrastrukturen haben, die wir haben. Aber trotzdem, was passiert, wenn Google Datensuche
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übernimmt und dann bestimmen kann, was für Indikatoren was bezeugen. Und so weiter und so fort. Und ich komme schon fast zum Ende meines Vortrags und bin irrsinnig begeistert von mir selbst, weil ich diese Uhrzeit die ganze Zeit sehe, die sie nicht sehen,
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und ich bin total in der Zeit und kann jetzt sehr langsam weitersprechen. Genau, also die große Frage ist, ich habe in den letzten Monaten immer wieder ein Thema, das bei dem MLE rausgekommen ist und ich war dort die Rapporteurin, deswegen musste
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ich ihn schon sehr oft vorstellen, den Report, war, dass es auch mal ein bisschen Hirnschmalz braucht, wie wir denn so etwas wie Open Science Leadership definieren. Und jetzt habe ich relativ viele Vorträge zu diesem Thema schon gehalten. Ich will sie da jetzt auch nicht langwellen, aber es gibt tatsächlich ein paar Sachen,
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die ich für jede Community geeignet halte, nämlich von diesen hier. Und die möchte ich Ihnen jetzt auch nochmal mitgeben. Es gibt immer noch und vor allem in der Politik, aber überall anders auch, dieses Missverständnis, als gäbe es nur offen oder geschlossen. So kommen wir nicht weiter. Also so gibt es keine gute Transformation
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zu Open Science. Es gibt ganz, ganz viele Schattierungen, 50 shades of open, und es gibt ganz, ganz viele verschiedene Interaktionsmöglichkeiten. Wir sehen das, ich komme aus dem ICT-Bereich, sozusagen ohne Apache-Webserver gibt es kein Internet oder
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kein World Wide Web und so weiter und so fort. Also denken Sie an das Human Genome Project, wo es diesen starken Layer von offenem Wissen gibt, auf dem aufgesetzt unglaubliche Innovationspotenziale mächtig geworden sind in Gegenden. Also es gibt da Reports über
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Amerika, ganze Gegenden haben plötzlich Industrie bekommen, wo vorher keine Jobs waren und so weiter. Also es gibt so viele unterschiedliche Möglichkeiten. Es gibt nicht nur diese eine Art von Wissen. Es gibt Wissen, das kann offen sein und zu Patenten führen und das geht. Das geht auch rechtlich. Das Problem ist, dass alle glauben, das geht nicht. Das stimmt
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nicht. Wir brauchen Offenheit in der Lehre, und zwar ganz normal, von Anfang an. Und da rede ich jetzt gar nicht weiter, ich glaube, das ist klar. Wir müssen diskutieren, what matters, das habe ich vorher kurz erwähnt, sehr, sehr, sehr viel und so breit wie möglich. Und
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wir müssen schauen, dass wir die Systeme, die wir entwickeln, die das Monitoring unterstützen. Unter anderem rede ich da auch von den Research Information Systems, also Chris, die natürlich auch eine Serviceleistung von Firmen sein können. Ich sage nicht,
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dass das alles immer community-based sein muss. Aber trotzdem, was tun die, was tun diese Systeme bei uns und was hat das für den Einfluss auf das, wie wir und die Politik und auch die Gesellschaft Open Science versteht. Und bevor ich zur
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letzten Folie komme, einen der mir wirklich am wichtigsten Punkte, wir brauchen so Role Models und Best Practices. Und ich habe tatsächlich das ein bisschen umgewandelt, was Monty Python sagt. Who are the madcaps that star in this one? Wer sind die,
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wo sind die? Und wie können wir die ermutigen, sich zu zeigen und wirklich auch öffentlich sichtbar weiter zu arbeiten und auch ihre Arbeit auch stärker zu promoten. Vielleicht
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können wir das dann eben jetzt auch noch diskutieren. Und wie können wir weiterarbeiten, ich weiß, also diese Community hier arbeitet da schon sehr stark dran, wie können wir weiter klarstellen, dass wir das messen, was wirklich wichtig ist. Jetzt,
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irgendwann in einer näheren Zukunft, aber vielleicht auch schon im Hinblick auf eine weit entfernte Zukunft, die wir jetzt uns einfach noch nicht ganz genau vorstellen können, aber wo wir schon antizipieren können, was sein könnte. Und genau, damit möchte ich
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enden. Das sind meine zwei Fragen, die ich an Sie habe. Ich werde total interessiert, Antworten zu bekommen, aber ich bin natürlich auch offen für Ihre Fragen. Danke vielmals für die Aufmerksamkeit.