Open Science als Glücksfaktor: Mehr Zufriedenheit durch Kooperation und Selbstbestimmung

Gab es einen Schlüsselmoment oder ein prägendes Erlebnis, das dazu geführt hat, dass Du Dich entschieden hast, Deine Forschungsergebnisse und Daten offen zu teilen?

MS: Der Wechsel zur Leuphana Universität Lüneburg war ein Schlüsselerlebnis. In der Psychologie ist der Umgang mit Open Science bereits verbreitet, was meine Haltung stark beeinflusst hat. In der Betriebswirtschaftslehre werden die Open-Science-Tools noch sehr zurückhaltend eingesetzt. Mit dem Wechsel zur Leuphana habe ich gemerkt, dass das Open Science Movement diverse Vorteile bietet. An der Leuphana wurde mir gezeigt, wie selbstverständlich der offene Austausch funktionieren kann. Das hat mich zur Open-Science-Bewegung gebracht.

Zudem war eine entscheidende Frage für mich, warum bei der Veröffentlichung von wissenschaftlichen Arbeiten nicht von Anfang Materialien wie Skalen und Daten offen zugänglich gemacht werden. Es war für mich überraschend, ein Paper zu lesen, in dem das Studiendesign beschrieben wird, es aber nicht vollständig nachvollziehbar ist, weil Informationen im Paper nicht vorhanden sind. Ich habe mich oft gefragt, warum zum Beispiel Skalen nicht in jedem Artikel als Anhang verfügbar sind oder warum Stimulusmaterialien nicht öffentlich zugänglich gemacht werden, um die Replizierbarkeit der Forschung zu gewährleisten.

Hast Du festgestellt, dass sich durch das offene Data Sharing etwas für Dich verändert hat?

MS: Ja, definitiv. Es gibt immer mehr Forschende, die ihre Daten teilen, was den Austausch erleichtert. Ein konkretes Beispiel ist der „Liking Gap“. Der Liking Gap beschreibt ein Phänomen, dass andere einen mehr mögen als man selbst denkt: Innerhalb einer Lehrveranstaltung wollten meine Studierenden und ich das Phänomen replizieren und konnten das dank der offenen Daten der ursprünglichen Studie problemlos umsetzen. Wir konnten die Daten und Materialien im Seminar durchgehen und genau nachvollziehen, wie die Studie konzipiert und durchgeführt wurde. Das ist ein großer Vorteil, den man durch reine Paper-Beschreibungen oft nicht hat.

Auch die Zusammenarbeit mit Co-Autor:innen ist einfacher geworden. Gerade die Präregistrierung hilft, weil man sich von Beginn an intensiv mit den Hypothesen und Variablen auseinandersetzt. Dadurch wird die Forschung planvoller und durchdachter, anstatt erst nachträglich über die Ergebnisse zu sprechen. Das macht den gesamten Forschungsprozess strukturierter und transparenter.

Das heißt, es geht nicht nur um eine vorstrukturierte Arbeitsweise, wenn man ganz allein an einem Thema arbeitet, sondern auch um ein verbessertes Forschungsdesign durch den Austausch mit Co-Autor:innen? Das wäre dann ein echter Qualitätssprung.

MS: Genau. Durch den Austausch schauen einfach mehr Augen auf das Projekt, was die Qualität deutlich steigert. Man arbeitet nicht allein im stillen Kämmerchen, sondern bespricht Fragestellungen und Designs frühzeitig im Team. Dadurch erhält man wertvolles Feedback, wie: „Warum machen wir das nicht anders?“ oder „Hast Du diese Methode schon mal in Betracht gezogen?“ Das macht den gesamten Prozess vor der Datenerhebung deutlich intensiver und durchdachter.

Du teilst Deine Daten bei OSF. Was ist der Vorteil für Deine Community und Deine Co-Autor:innen? Wenn ihr gemeinsam an einem Projekt arbeitet, haben sie doch sowieso Zugriff auf die gemeinsamen Daten.

MS: Das stimmt, aber oft arbeiten wir parallel an verschiedenen Projekten. Durch die gemeinsame Nutzung von Plattformen wie OSF haben alle trotzdem Einblick in frühere Designs und Methoden. So kann ich beispielsweise sagen: „Dein Ansatz aus einem anderen Projekt passt gut auf unser aktuelles Thema – können wir das übernehmen?“ Das erleichtert den Austausch und die Nutzung von Synergien.

Also fördert die offene Arbeitsweise auch die soziale Bindung zu den Co-Autor:innen und das Netzwerk?

MS: Genau. Man wird sensibilisiert, wie sinnvoll das Teilen von Daten und Methoden ist, und merkt schnell, dass es keine Hürde darstellt. Wenn man sieht, dass andere es machen und positive Erfahrungen damit haben, steigt die Bereitschaft, selbst offener zu arbeiten.

Führst du auch selbst Replikationsstudien durch, um neue Methoden kennenzulernen oder dich tiefer mit bestimmten Fragestellungen auseinanderzusetzen?

MS: Zum einen habe ich eine Replikationsstudie mit Studierenden im Seminar besprochen und durchgeführt. Wir haben uns eine Studie aus den 2000er Jahren angesehen, die damals nicht im Open Access verfügbar war. Wir haben versucht, das Experiment nachzuvollziehen und zu replizieren. Leider konnten wir die Ergebnisse nicht replizieren. Das war jedoch spannend, weil wir diskutieren konnten, woran es lag: Wo sind wir von der Originalstudie abgewichen? Fehlten uns relevante Informationen zur Durchführung? Für die Lehre war das absolut sinnvoll. Eine weitere Replikation habe ich aktuell in einem Open-Access-Artikel in Frontiers veröffentlicht. Die Originalstudie untersuchte, ob Menschen nach dem Erinnern an peinliche Situationen eine höhere Intention haben, Produkte zu kaufen, die das Gesicht verdecken oder „wiederherstellen“, wie zum Beispiel Sonnenbrillen oder Feuchtigkeitscremes. Ich konnte diesen Effekt replizieren. Insgesamt sind Replikationen sehr sinnvoll, um die Gültigkeit der Ergebnisse zu überprüfen oder auch, um das eigene Verständnis der Methodik zu vertiefen.

Veröffentlichst Du diese Replikationen auch? Mittlerweile gibt es ja spezielle Journals dafür.

MS: Ja, das ist wichtig, weil Replikationen zunehmend anerkannt und wertgeschätzt werden. Wir brauchen solche Möglichkeiten, um Forschungsergebnisse auf ihre Belastbarkeit zu prüfen und die Qualität der Wissenschaft sicherzustellen.

Ich kenne Geschichten, in denen Forschende versucht haben, etwas zu replizieren und dabei feststellten, dass es nicht funktioniert. Daraus entstand dann ein konstruktiver Dialog mit den Erstautor:innen, weil beide Seiten Interesse am gleichen Thema hatten. Es kam sogar vor, dass man sich persönlich traf, um gemeinsam die Studie zu besprechen. Das ist doch spannend für beide Seiten, oder?

MS: Ja, absolut. Ein gutes Beispiel dafür ist Daniel Kahnemann, der das Konzept der „Adversarial Collaboration“ geprägt hat. Er hatte herausgefunden, dass das Glücksempfinden von Menschen ab einem Einkommen von ca. 75.000 US-Dollar kaum noch steigt – abnehmender Grenznutzen. Eine andere Studie jedoch zeigte einen linearen Zusammenhang zwischen Einkommen und Glück. Kahnemann schlug vor, gemeinsam, mit einer dritten Person, die Ergebnisse zu überprüfen. Am Ende stellte sich heraus, dass beide Studien korrekt waren – aber unter bestimmten Bedingungen: Menschen, die bereits glücklich sind, werden durch mehr Geld noch glücklicher. Bei weniger glücklichen Personen hingegen hat ein höheres Einkommen einen geringeren Einfluss. Das zeigt, wie fruchtbar solche Kooperationen sein können, wenn scheinbar widersprüchliche Ergebnisse gemeinsam überprüft und in einen Kontext gebracht werden.

Superspannend! Du hast ja bereits diverse Lehrpreise gewonnen. Welche Rolle spielen dabei Open Educational Resources? Nutzt Du Materialien von anderen und stellst Du auch eigene Inhalte zur Verfügung?

MS: Ja, meine Lehrmaterialien stehen allen Kolleg:innen zur Verfügung. Wir tauschen uns regelmäßig aus und überlegen gemeinsam, wie wir die Inhalte optimal gestalten können. Ich habe zum Beispiel ein Workbook entwickelt, das Studierende durch den gesamten Forschungsprozess führt – vom Aufbau von Research Papern, über die Entwicklung von Hypothesen bis zur Analyse der Ergebnisse. Diese Materialien können auch andere Lehrende nutzen. Zusätzlich nutze ich Ressourcen der Leuphana Labs, die ich mitverantworte, und integriere diese in meine Lehrveranstaltungen. In meinen forschungsnahen Seminaren arbeiten Studierende selbst an Experimenten. Dabei gehe ich mit ihnen das Workbook durch und bespreche beispielsweise das Thema Open Science. Wir diskutieren, was eine Präregistrierung ist, welche Vorteile sie bietet und welche Bedenken es geben könnte. Am Ende verfassen die Studierenden selbst eine Präregistrierung, was ihnen hilft, den gesamten Prozess besser zu verstehen und ihre Forschung strukturiert anzugehen. So wird ihnen klar, dass die Prä-Registrierung eine eine Art „Rezeptbuch“ für die wissenschaftliche Arbeit sein kann.

Du teilst Deine Workbooks an der Leuphana oder auf Anfrage auch mit anderen. Was nimmst Du daraus mit? Bekommst Du Rückmeldungen oder bleibt es bei einem einfachen „Danke“?

MS: Anfangs habe ich nicht viel Resonanz bekommen, als ich das Workbook vor etwa drei Jahren erstellt und geteilt habe. Aber inzwischen bekomme ich regelmäßig Rückmeldungen. Eine Kollegin hat mein Workbook zum Beispiel für einen Workshop angepasst und mir ihre veränderte Version zurückgeschickt. Dadurch konnte ich sehen, was sie für besonders wichtig hält und wo sie zusätzliche Schwerpunkte gesetzt hat. Andere Kolleg:innen haben mich auf neue Paper hingewiesen oder mir Anregungen gegeben, wie ich bestimmte Themen besser erklären kann. So ist das Workbook über die Zeit gewachsen und hat sich weiterentwickelt. Mittlerweile nutze ich es im Rahmen eines „Flipped Classroom“-Ansatzes: Die Studierenden bearbeiten das Workbook zu Hause, und wir besprechen im Seminar die Ergebnisse und offenen Fragen. Das ist viel interaktiver als eine frontale Präsentation der Inhalte. Die Idee dazu entstand während meiner Teilnahme am Lehrzertifikats-Programm an der Leuphana.

Wissenschaftskommunikation spielt für Dich auch eine Rolle, um außerhalb der akademischen Welt Interessierte anzusprechen. Bekommst du da interessante Rückmeldungen?

MS: Ja, zum Beispiel halte ich Vorträge an Schulen, Konferenzen oder nehme an Podiumsdiskussionen teil. Beispielsweise habe ich in einem Unternehmen einen Vortrag über die Glücksforschung gehalten – basierend auf meinem Seminar „Psychology of Happiness“. In diesem Seminar, aber auch in dem Vortrag wird besprochen, was Glück ist, welche Faktoren Glück beeinflussen und wie sich das im Arbeitsalltag nutzen lässt. Nach einem Unternehmensvortrag wurde ich konkret gefragt: „Was bedeutet das für uns hier? Was können wir umsetzen?“ Das hat mich inspiriert, das Thema mit den Studierenden aufzugreifen. Solche Rückmeldungen helfen mir zudem, die Forschung praxisnäher zu gestalten.

Mich würde jetzt natürlich Dein Ansatz zur Glücksforschung in Verbindung mit Open Science interessieren. Viele sehen Open Science als Weg zu mehr Zusammenarbeit, zum Austausch und zur Öffnung für neue Kooperationen – sei es mit Kolleg:innen, Co-Autor:innen oder auch Unternehmen wie McKinsey. Wenn man das Thema Glück betrachtet: Was könnte ein Lehrstuhl oder eine Organisation tun, damit Open Science nicht nur aus einem altruistischen Blickwinkel sinnvoll ist, sondern auch das persönliche Glück fördert?

MS: Gute Frage. Die Self-Determination Theory nennt drei wesentliche Faktoren, die zum Glück beitragen: soziale Verbundenheit, Autonomie und Kompetenz. Open Science kann all diese Bereiche positiv beeinflussen. Erstens kann Open Science das Bedürfnis nach sozialen Beziehungen befriedigen, weil man durch den offenen Austausch neue Kontakte knüpft oder bestehende Beziehungen vertieft. Zweitens kann das das Gefühl von Autonomie erfahren werden. Man hat die Möglichkeit, aktiv, ohne Zwang und selbstbestimmt zur Wissenschaft beizutragen und Transparenz zu schaffen. Drittens erlaubt Open Science die Erfahrung von Kompetenz. Das eigene Handeln hat sichtbare Auswirkungen – man stellt Materialien zur Verfügung, ermöglicht Replikationen und setzt Standards. Durch den offenen Austausch kann man direktes Feedback erhalten und lernt kontinuierlich von anderen. All das trägt dazu bei, dass man nicht nur die wissenschaftliche Qualität erhöht, sondern auch persönliches Glück erfährt, weil man weiß, dass das eigene Handeln wirklich etwas bewirkt.

Also so eine Art Selbstwirksamkeit?

MS: Genau. Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass man Open Science aus eigener Überzeugung praktiziert. Wenn es als Zwang empfunden wird, verliert man schnell die Motivation und den Spaß daran. Auch das ist ein Ergebnis aus der Glücksforschung. Entscheidungen sollten nicht unter Zwang, sondern freiwillig getroffen werden. Die Entscheidung, Open Science zu betreiben, sollte freiwillig sein, weil man den Mehrwert erkennt und das Gefühl hat, einen positiven Beitrag zu leisten – nicht, weil es erwartet wird. Zusammengefasst tragen soziale Beziehungen, Autonomie, Kompetenz und die freie Entscheidung wesentlich dazu bei, dass man durch Open Science Zufriedenheit entstehen kann.

Ja, was mir in diesem Zusammenhang sofort einfällt: Viele Fördergeber treiben Open Science aktiv voran. Insbesondere bei EU-finanzierten Projekten wird es stark forciert. Bei nationalen Fördereinrichtungen wie der DFG oder dem BMBF wird erwartet, dass Forschende ihre Ergebnisse inkl. Daten offen teilen – zwar nicht so strikt, aber es ist klar, dass hier ein gewisser Druck besteht. Aus meiner Sicht sollte es jedoch nicht so weit gehen, dass die Freiwilligkeit komplett verloren geht. Wenn Drittmittelgeber oder die Universitätsleitung zu stark Einfluss nehmen, entsteht leicht ein Gefühl von Zwang. Man kann natürlich sagen: „Wir unterstützen das, es passt zu unserer Kultur der Kollaboration und des Teilens.“ Aber letztendlich sollte die Entscheidung, was man wann offen teilt, jedem und jeder selbst überlassen bleiben.

MS: Genau, das wäre der ideale Zustand. Wenn es eine Kultur gibt, in der mehrere Personen freiwillig mitmachen, entsteht mit der Zeit der Eindruck: „Das könnte ich auch machen. Warum nicht?“ Der Gedanke setzt sich dann organisch durch. Sobald aber ein Zwang entsteht und gesagt wird, „Das machen jetzt alle“, kommt es häufig zu Widerstand. In solchen Fällen entsteht eher der Eindruck, man mache es, weil es verlangt wird und nicht aus Überzeugung. Das führt dazu, dass die Beteiligten weniger zufrieden mit dem Ergebnis sind und die Motivation verloren geht.

Ja, genau. Es gibt ja mittlerweile auch den Begriff des „Open Washing“, analog zu „Greenwashing“. Aber kommen wir zur letzten Frage: Open Science im Bereich der Betriebswirtschaftslehre – was würdest du anderen BWL-Wissenschaftler:innen raten? Wie kann man die Themen Open Science, Replizierbarkeit und Transparenz stärker in der BWL verankern? Was wären aus Deiner Sicht gute Strategien, um diese Themen weiter voranzubringen, gerade auch aus der Perspektive eines Experten für Nudging?

MS: Ich denke, es ist wichtig, diese Themen positiv zu besetzen und die Notwendigkeit der Replizierbarkeit von Forschungsergebnissen zu betonen.

In der BWL sehe ich kaum Nachteile durch Open Science. Natürlich besteht das Risiko, dass eigene Fehler leichter entdeckt werden, wenn man seine Daten teilt. Aber das ist doch kein Problem, solange die Fehler nicht absichtlich gemacht wurden. Fehler sind ein natürlicher Bestandteil des wissenschaftlichen Prozesses, und Peer-Review-Verfahren sollten genau das leisten: Fehler identifizieren und die Forschung verbessern. Auch bei bereits veröffentlichten Arbeiten sehe ich es als unproblematisch an, Fehler einzugestehen – sei es eine falsche Quelle oder etwas anderes. Das gemeinsame Arbeiten mit den gleichen Datensätzen kann das Korrektiv stärken und zu einer Kultur führen, in der Fehler als Lernchance und nicht als Makel gesehen werden.

Ich glaube, hier muss die Fehlertoleranz insgesamt gestärkt werden. Es sollte in Ordnung sein, Fehler zu machen, solange man offen damit umgeht. Letztlich bietet Open Science die Möglichkeit zur Zusammenarbeit und schafft Transparenz. Insbesondere der wissenschaftliche Nachwuchs zeigt sich hier sehr offen – viele meiner Studierenden verstehen nicht, warum diese Praxis nicht schon vor 20 Jahren etabliert wurde. Bei den Jüngeren rennt man damit quasi offene Türen ein.

Vielen Dank!

Das Interview wurde am 20. September 2024 geführt von Dr. Doreen Siegfried.

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