Transparenz wagen, offene Forschung managen
Hanna Hottenrott über ihre Open-Science-Erfahrungen
Fotonachweis: Anna Logue Fotografie
Die drei wesentlichen Learnings:
- Preprints und Discussion Papers ermöglichen es Forschenden, ihre Ergebnisse frühzeitig zu teilen und Feedback aus der wissenschaftlichen Community zu erhalten. Dies schafft einen erweiterten Peer-Review-Prozess und fördert die Weiterentwicklung der Forschung. Gleichzeitig hilft es, Sichtbarkeit und wissenschaftlichen Austausch zu erhöhen, bevor die endgültige Publikation in einem Journal erfolgt.
- Die Nutzung von Open Educational Resources (OER) wie dem CORE-Econ-Material in der Lehre bietet mehrere Vorteile: Studierende sparen Kosten, da sie keine Lehrbücher kaufen müssen, und profitieren von aktuelleren, kontinuierlich überarbeiteten Inhalten. Darüber hinaus fördern OER die Zusammenarbeit zwischen Lehrenden durch die gemeinsame Nutzung und Anpassung von Materialien. Die Erfahrung zeigt, dass diese digitalen Ressourcen traditionelle Lehrmethoden sinnvoll ergänzen und eine modernere, dynamischere Lehrumgebung schaffen, die sowohl die Studierenden als auch die Lehrenden bereichert.
- Offenheit in der Wissenschaft, wie die Veröffentlichung von Daten und Skripten, fördert Transparenz und ermöglicht wertvolle Kooperationen. Junge Forschende sollten den Veröffentlichungsprozess strategisch planen und Datenmanagement als Teil des Forschungsdesigns betrachten, um ihre Arbeit nachvollziehbar zu machen und Fehler zu vermeiden.
Gab es einen bestimmten Auslöser oder Moment, der Sie für das Thema Open Science sensibilisiert hat, oder entwickelte sich Ihr Interesse daran allmählich?
HH: Das Interesse entwickelte sich eher schrittweise, unter anderem durch die zunehmende Bedeutung empirischer Forschung und dem gestiegenen Stellenwert von Daten. Schon als Doktorandin habe ich von offenen Datenstrukturen wie denen des ZEW profitiert, wo Forschungsdaten gesammelt und für Doktorandinnen und Doktoranden zur Verfügung gestellt wurden. Das war damals noch relativ neu, und so bin ich zum ersten Mal mit der Nutzung von Daten, die ich nicht selbst erhoben habe, über Scientific Use Files in Kontakt gekommen. Diese Dateien werden speziell aufbereitet, um beispielsweise die Anonymität der Befragten zu schützen. Solche Methoden haben sich über die Zeit entwickelt und waren mein erster Berührungspunkt mit offenen Daten.
Während meiner Promotion an einem Forschungsinstitut der KU Leuven in Belgien haben wir Daten für Forschungsprojekte erhoben, die von Anfang an auch als öffentlich zugängliche Forschungsdaten verfügbar gemacht werden sollten. Das beeinflusst die Sorgfalt bei der Datenaufbereitung, um wissenschaftlichen Standards zu entsprechen. Solche offenen Daten sind für mich ein wesentlicher Teil von Open Science.
Ein weiteres Beispiel für Open Science in den Wirtschaftswissenschaften sind die Discussion Papers. Das fällt mir an der TU München besonders auf, da dies in anderen Disziplinen weniger üblich ist und Preprints oft noch als etwas Neues gelten. In manchen Bereichen der BWL ist die Praxis weniger verbreitet als in der VWL. Für mich waren Discussion Papers immer eine großartige Möglichkeit, frühzeitig Einblick in aktuelle Forschungsergebnisse zu erhalten, da die Publikationsprozesse in Journals oft sehr lang sind und die Forschungsergebnisse dann schon veraltet sein können. Als Studentin erinnere ich mich daran, dass die Discussion Papers der Wirtschaftsforschungsinstitute, auch die aus den USA, wie die vom National Bureau of Economic Research, oft die aktuellste Forschung repräsentierten.
An verschiedenen Universitäten, wie der TU München, habe ich bemerkt, dass Disziplinen wie Ingenieurwissenschaften und Informatik einen viel schnelleren Publikationsprozess haben, weshalb dort Preprints weniger wichtig sind. Es ist für mich nicht nachvollziehbar , warum einige Journals die Vorveröffentlichung in Form von Discussion Papers ablehnen. Dadurch entstehen Situationen, in denen Forschungsergebnisse plötzlich als „U-Boot-Publikationen“ auftauchen, ohne dass die wissenschaftliche Gemeinschaft vorher die Möglichkeit hatte, sie zu kommentieren. Bei Discussion Papers hingegen gibt es oft direkte Rückmeldungen aus der Community, was ich sehr schätze.
Oder man bekommt eine Frage, die neue Denkanstöße liefert, ohne direkt als Kritik gemeint zu sein.
HH: Das erleben wir oft von anderen Autor:innen, die darauf hinweisen, dass ein relevantes Paper von ihnen nicht zitiert wurde. Und oft haben sie recht, und wir nutzen die Gelegenheit, das noch zu verbessern. Wenn der Artikel jedoch bereits im Journal ist und keine Änderungen mehr erlaubt sind, entfällt diese Chance. Es ist also eine Art Peer-Review-Prozess, der nicht nur auf den zwei oder drei Gutachter:innen eines Journals basiert, sondern auch auf einem breiteren Austausch in der wissenschaftlichen Community.
Genau deshalb sehe ich Preprints und die gesamte Preprint-Kultur als Teil von Open Science – eine Praxis, die sich nun auch in anderen Disziplinen verbreitet. Damit kam ich schon früh in Berührung und denke, ihre Bedeutung wird weiter zunehmen. Im Gegensatz dazu steht der Trend großer interdisziplinärer Zeitschriften, die verlangen, dass die Forschung völlig neu ist und noch nicht einmal auf einer Konferenz vorgestellt wurde – wie etwa Science und Nature. Das finde ich merkwürdig, denn es wäre doch sinnvoll, wenn die wissenschaftliche Gemeinschaft bereits vorab über die Forschung informiert wäre und sie diskutieren könnte.
Ja, zumindest auf einer Konferenz sollte man Forschungsergebnisse zur Diskussion stellen und das Paper anschließend weiter verbessern, anstatt nur zu präsentieren und dann abzureisen.
HH: Genau, ich finde es auch merkwürdig. Wir hatten vor einiger Zeit einen Workshop organisiert. Im Einreichungsprozess hatten wir einmal einen Teilnehmer, der nur eine Grafik hochgeladen hat. Als wir nachfragten, ob die falsche Datei hochgeladen wurde, antwortete er, dass er keinen extended Abstract einreichen könne, weil er das Paper später bei einem bestimmten Journal einreichen möchte und es dort als pre-published gelten würde, wenn es in einem Konferenztool hochgeladen wird. Wir mussten ihm dann mitteilen, dass wir dies nicht annehmen können, da unsere Workshop-Policy verlangt, dass vollständige Papiere oder längere Zusammenfassungen werden, um sie im Peer-Review-Verfahren zu prüfen. Die Autor:innen waren darüber nicht besonders erfreut, aber es entspricht unserer Policy. Wir haben das Thema dann auch während des Workshops kritisch diskutiert, weil wir glauben, dass Wissenschaft davon profitiert, wenn Ergebnisse vorab diskutiert werden können, bevor sie endgültig veröffentlicht sind.
Wenn wir auf Ihre persönlichen Erfahrungen eingehen: Haben Sie während Ihrer Forschungstätigkeit konkrete Vorteile durch Open Science-Praktiken erlebt?
HH: Ja, definitiv. Besonders mit Discussion Papers habe ich gute Erfahrungen gemacht, da sie zu echten Diskussionen führen – ihr eigentlicher Zweck. Sie bieten mehr als einen Konferenzvortrag und ermöglichen wertvolles Feedback. Ich finde es problematisch, wenn ein Discussion Paper bereits zeitgleich mit der Publikation im Journal erscheint, da es dann oft zu spät ist, um auf neue Arbeiten hinzuweisen oder sich auszutauschen. Für mich waren Discussion Papers immer wichtig, und ich merke, dass sie meiner Forschung mehr Sichtbarkeit und schnellere Aufmerksamkeit verschaffen.
Was die Daten betrifft: Das Teilen hat mir in mehrfacher Hinsicht Vorteile gebracht. Zum einen erhöht es die Sichtbarkeit meiner Forschung, da meine Arbeiten häufiger zitiert werden. Zum anderen entstehen daraus neue Kooperationen, etwa wenn Forscher:innen Replikationsstudien durchführen oder auf meinen Daten aufbauen und eigene Erhebungen oder Auswertungen anschließen. Ein konkretes Beispiel ist ein Co-Autor, der mich kontaktierte, nachdem er mein Paper gelesen hatte und eine Idee zur Erweiterung hatte, für die er Zugang zu den Daten benötigte. Daraus entstanden zwei gemeinsame Folgepapiere. Natürlich erfordert das Teilen der Daten oft zusätzliche Arbeit, da sie sorgfältiger dokumentiert werden müssen. Aber insgesamt habe ich sehr gute Erfahrungen gemacht, sowohl in der Zusammenarbeit mit anderen als auch in der Förderung meiner eigenen Forschung.
Sie erwähnten, dass Sie Discussion Papers und Preprints veröffentlichen, wenn es möglich ist. Achten Sie auch darauf, bei Journal-Veröffentlichungen das Zweitveröffentlichungsrecht zu nutzen und die Verlagsversion im Open Access zugänglich zu machen? Oder läuft das über Ihre Bibliothek?
HH: Das Thema ist für mich relativ neu. Bis vor Kurzem war es für mich nicht von großer Bedeutung, da ich davon ausging, dass die aktuellste Version eines Artikels ohnehin als Discussion Paper verfügbar ist. Daher habe ich zunächst keinen besonderen Wert darauf gelegt, dass die Verlagsversion auf der Journal-Webseite kostenlos zugänglich ist. Mit der Zeit und dem zunehmenden Druck der Verlage, Open Access stärker zu fördern, habe ich jedoch meine Haltung dazu geändert. Bei traditionellen Verlagen, die für Open Access Gebühren erheben, habe ich in letzter Zeit häufiger davon Gebrauch gemacht, um sicherzustellen, dass meine Forschung vollständig und barrierefrei zugänglich ist – selbst wenn weiterhin eine Discussion Paper-Version existiert. Ein Nachteil von Discussion Papers besteht darin, dass Zitationen oft nicht im Web of Science oder Scopus erfasst werden, was die Zitiermetriken beeinflusst. Dies könnte für andere ein Grund sein, diese Strategie zu überdenken, insbesondere wenn man sich an solchen Metriken orientiert. Für meine eigene Karriere ist das jedoch weniger relevant, und ich versuche, mich davon nicht zu sehr beeinflussen zu lassen.
Zurück zu den Forschungsdaten: Veröffentlichen Sie diese beim ZEW?
HH: Zum Beispiel. Wir haben auch Forschungsdatensätze bei Zenodo veröffentlicht. In diesem Fall haben wir einen Replikationsdatensatz hochgeladen. Bei einem anderen Paper haben wir die kompletten Skripte bei GitHub Verfügung gestellt, mit der Anmerkung, dass die Replikation möglich ist. Die zugrundeliegenden Daten waren jedoch kommerzielle Daten, weshalb wir sie nicht teilen durften. Wer jedoch eine entsprechende Lizenz besitzt, kann die Ergebnisse mit den bereitgestellten Source Codes und Skripten nachvollziehen. Es gab also keine Möglichkeit, die Daten direkt hochzuladen. Wir haben darauf hingewiesen, dass eine eigene Lizenz für die Datenbank erforderlich ist, um die Replikation durchzuführen.
Nutzen Sie kollaborative Plattformen, wenn Sie mit Forschenden aus anderen Disziplinen im Bereich Innovationen zusammenarbeiten?
HH: Ja, zum Beispiel nutzen wir Git. Daneben verwenden wir auch GitLab, das von Landesrechenzentren bereitgestellt wird, insbesondere wenn es um vertrauliche Daten geht und es wichtig ist, zu wissen, wo der Server steht. Außerdem verwenden wir verschiedene Tools für die interne Teamarbeit, nicht nur für die Analyse, sondern auch für das gemeinsame Verfassen von Papers. Hierfür nutzen wir beispielsweise Overleaf, ein Schreibprogramm, das die gleichzeitige Bearbeitung von Dokumenten ermöglicht, ähnlich wie Google Docs, aber speziell für wissenschaftliche Aufsätze. Overleaf ist für uns eine sehr hilfreiche Innovation, die wir täglich nutzen. Dafür gibt es auch Campus-Lizenzen, was die Zusammenarbeit, insbesondere während der Remote-Arbeit, erheblich erleichtert hat.
Haben Sie Erfahrungen in interdisziplinären Kooperationen mit einem vorab abgestimmten Datenmanagementplan?
HH: Ein Datenmanagementplan ist ein wesentlicher Bestandteil des Projektdesigns. Vor einigen Jahren haben wir beispielsweise eine Umfrage durchgeführt, an der eine Person aus Japan, eine aus Großbritannien und ich beteiligt waren. Schon bei der Gestaltung der Forschung haben wir genau überlegt, wie wir später mit den Daten umgehen. Zum Beispiel haben wir entschieden, ob die Antworten der japanischen Teilnehmerinnen und Teilnehmer im gemeinsamen Datensatz enthalten sein sollten oder ob wir sie getrennt halten. Letztlich haben wir uns bewusst dafür entschieden, die Daten zusammenzuführen, und haben die Befragten entsprechend vorab informiert, dass die Ergebnisse später als Forschungsdatensatz offen zur Verfügung gestellt werden. Wir haben auch das Einverständnis eingeholt, die Daten anonymisiert zu teilen. Es ist wichtig, dies bereits im Befragungsdesign zu klären, damit man von Anfang an weiß, was später mit den Daten geschehen soll.
Sie sind auch in der Lehre aktiv. Wie steht es bei Ihnen mit Open Educational Resources? Nutzen Sie Materialien von anderen Kolleg:innen und stellen Sie Ihre eigenen Skripte, Lehrkonzepte oder Folien zur Nachnutzung bereit?
HH: Ja, zum Beispiel verwenden wir in der Bachelor-Ausbildung im den grundlegenden VWL-Modulen für Makro- und Mikroökonomik das CORE-Econ-Material, ein Open Access-Projekt, das ich seit der Beta-Version nutze [URL: https://www.core-econ.org]. Ein großer Vorteil für die Studierenden ist, dass sie kein Lehrbuch kaufen müssen – sie haben kostenlosen Zugriff. Ein weiterer Pluspunkt ist die Aktualität des Materials, das regelmäßig aktualisiert wird. Ich habe auch jedes Jahr die Folien entsprechend angepasst und diese Rückmeldungen an das organisierende Konsortium weitergegeben. Ich nutze CORE Econ seit 2017 und finde es großartig. Wir nutzen auch die bereitgestellten Fragenpools, zum Beispiel für e-Tests und Quizzes, und entwickeln eigene Multiple-Choice-Fragen, die wir zurückspielen und mit Kolleg:innen teilen. Innerhalb der Universität haben wir standortübergreifend die Inhalte offengelegt, sodass alle die gleichen Materialien nutzen können. Wenn ich Anfragen von anderen Universitäten oder aus der Community erhalte, teile ich ebenfalls meine Unterlagen, insbesondere im Bereich Innovationsökonomik. Das ist oft ein inhaltlicher Austausch, bei dem meine Materialien oder die von anderen als Grundlage dienen, aber in der Regel individuell angepasst werden.
Im Masterbereich ist die Lehre oft stärker individualisiert, während das CORE-Econ-Projekt im Bachelorbereich dazu beigetragen hat, eine moderne Lehre zu etablieren. Die Studierenden schätzen die Vielfalt der Materialien, einschließlich der verlinkten Videos, und finden es interessanter als traditionelle Lehrbücher. Auch der Besuch der Universitätsbibliothek ist für sie weniger attraktiv, da sie lieber digitale Materialien nutzen. Wir hatten zunächst einige gedruckte Exemplare in der Bibliothek bereitgestellt, weil es Nachfragen gab, aber schnell gemerkt, dass diese kaum genutzt wurden, da die Online-Inhalte jährlich aktualisiert werden und die Printversion dann nicht mehr ganz aktuell ist.
Wenn Sie jüngeren Wissenschaftler:innen Tipps für den Einstieg ins Themenfeld Open Science geben sollten, welche wären das?
HH: Ein wesentlicher Tipp ist, keine Angst vor Transparenz zu haben. Besonders für empirisch arbeitende Forschende ist es wichtig, von Anfang an so sorgfältig zu arbeiten, dass die Ergebnisse jederzeit replizierbar sind. Das bedeutet, Daten und Skripte transparent zur Verfügung zu stellen. Fehler in der Forschung schaden nicht nur der Glaubwürdigkeit, sondern können auch das eigene Ansehen beeinträchtigen. Open Science bietet auch die Chance, die eigenen wissenschaftlichen Standards frühzeitig zu entwickeln und zu hinterfragen: Wie generiere und verarbeite ich Daten, und wie stelle ich sicher, dass meine Arbeit nachvollziehbar ist? Natürlich gibt es für junge Forschende auch Risiken: Große Transparenz kann dazu führen, dass erfahrenere Wissenschaftler:innen die offengelegten Methoden und Ergebnisse schneller nutzen. Man sollte im Blick behalten, dass es Risiken gibt, wenn man zum Beispiel Daten veröffentlicht und teilt, bevor das zugehörige Paper fertiggestellt und veröffentlicht ist. Wenn man auf einer Konferenz detailliert erklärt, wie man etwas gemacht hat und gleichzeitig ein GitHub-Repository mit dem gesamten Code freigibt, kann es passieren, dass andere die Ideen schneller umsetzen und publizieren. Daher mein Rat an junge Forschende: Keine Angst vor Open Science, aber man sollte den Veröffentlichungsprozess strategisch managen. Überlegt euch genau, was ihr wann teilt und sorgt für eine gewisse Absicherung. Das kann beispielsweise über Discussion Papers oder Archive mit Zeitstempel geschehen, die die eigene Arbeit dokumentieren. So ist klar, wer zuerst an einem Thema gearbeitet hat.
Vielen Dank!
Das Interview wurde am 26. August 2024 geführt von Dr. Doreen Siegfried.
Über Prof. Dr. Hanna Hottenrott:
Prof. Dr. Hanna Hottenrott hat seit 2016 die Professur für Economics of Innovation an der Technischen Universität München inne und beschäftigt sich in Forschung und Lehre mit Themen aus den Bereichen der Innovationsökonomik und der angewandten Mikroökonomie. Seit April 2023 leitet sie zudem den Forschungsbereich für Innovationsökonomik und Unternehmensdynamik am ZEW Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung. Darüber hinaus ist Prof. Hottenrott Core Member des Munich Data Science Institute.
Fotonachweis: Anna Logue Fotografie
Kontakt: https://www.zew.de/team/hho und
https://www.ep.mgt.tum.de/eoi/team/prof-dr-hanna-hottenrott/
ORCID-ID: https://orcid.org/0000-0002-1584-8106
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/hanna-hottenrott-81120085
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Hanna_Hottenrott