Bei der vergangen Open Knowledge Conference präsentierten die Kolleginnen und Kollegen Konrad U. Förstner, Gregor Hagedorn, Claudia Koltzenburg, M. Fabiana Kubke und Daniel Mietchen Überlegungen zu „Collaborative platforms for streamlining workflows in Open Science“. Leider konnte ich an der Session nicht teilnehmen, da aber Jenny Molloy dankenswerter Weise alle OKCon-Beiträge zum Thema Open Science in Listen (Tag 1 der OKCon, Tag 2 der OKCon) zusammenführte, konnte ich das sechsseitige Paper zum erwähnten Vortrag zumindest lesen und möchte dessen Lektüre empfehlen. Zwar betonen die Autorinnen und Autoren, dass die Bausteine zum Erstellen des skizzierten Workflows bereits existieren, dennoch finde ich die durchgehende und konsequente Verfolgung der Prinzipien Offenheit, Transparenz, Kollaborativität und Wiederverwertbarkeit der einzelnen Produkte wissenschaftlicher Arbeits- und Projektabläufe sehr interessant und verfolgenswert. Vor allem aber unterscheidet sich der vorgeschlagene, integrierte Workflow von bekannten Konzepten Virtueller Forschungsumgebungen oder sozialer Wissenschaftlernetzwerke durch einen holistischen Ansatz.nnBereits die Projektformulierung folgt dem Crowd-Modell und nutzt die „collective intelligence“ zur Verbesserung des Untersuchungsdesigns und zur Vermeidung von Mehrfacharbeit. Mehrfacharbeit soll auch in der Experimentalphase durch ein hohes Ausmaß an Automatisierung vermieden werden, die Ergebnisse dieser Experimentalphase sollen wiederum schnellstmöglich (im Idealfall im Moment der Erzeugung) online bereitgestellt werden. Die Wahl der Datenformate, in denen die Informationen gespeichert und zugänglich gemacht werden, sollen Re-Analysen und Wiederverwendbarkeit erlauben, sie sollen darum nicht-proprietär und maschinenlesbar sein sowie semantische Anreicherung erlauben. Auch die Datenanalyse hat, so die Autorinnen und Autoren, den Geboten der Transparenz und Überprüfbarkeit zu folgen: Daher sollen unter anderem alle Schritte der Datenbearbeitung und -verarbeitung protokolliert und zugänglich gemacht werden. Gleiches gilt übrigens für die Diskussion und Interpretation der Auswertungsergebnisse, deren Dokumentation es nachzuvollziehen erlaubt, wie Ergebnisse und Erkenntnisse zustande kamen (wir sollen nicht vergessen, dass wissenschaftliche Erkenntnisse auch soziale Produkte sind). Auch die Publikation (als Kondensat des Projektverlaufs von Beantragung bis Datenauswertung und -interpretation) wird im skizzierten Workflowsystem abgewickelt. Allerdings ist diese Publikation anders als traditionelle Publikationen: Sie bündelt gewissermaßen Berichte über Items, die als Produkte des Projektverlaufs an unterschiedlichen Punkten des Workflows anfallen, und verlinkt auf diese. Die Publikation greift potentiell auf alle im Laufe des Forschungsprozesses angefallenen Informationsitems zurück: Diskussionen der Ergebnisse, Auswertungen, Rohdaten und Projektskizzen. Nahezu überflüssig zu erwähnen, dass der Workflow eine Open Review der Publikation möglich machen soll und eine Lizenzierung der Informationen unter Creative Commons Lizenzen gefordert wird.nnKonrad U. Förstner, Gregor Hagedorn, Claudia Koltzenburg, M. Fabiana Kubke & Daniel Mietchen: Collaborative platforms for streamlining workflows in Open Science. OKCon 2011, Berlin, 01.07.2011.
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