Vernetzung von Forschungsergebnissen

Meine Dissertation basiert in Teilen auf einem Ansatz, der schon vor einigen Jahren von gewissen Autoren XYZ entwickelt wurde. Wie üblich bei wissenschaftlichen Themen (zumindest in meinem Bereich), wurde dieser Ansatz nicht in einem einzigen Artikel von XYZ vorgestellt, sondern über mehrere Jahre hinweg in einer Serie von iterativen Arbeiten schrittweise ausgearbeitet und bei verschiedenen Konferenzen vorgestellt. Diese Artikel hatte ich schon früher gelesen, und als ich vor einiger Zeit an dem Abschnitt zu „Related Work“ in meiner Dissertation schrieb, suchte ich demzufolge die entsprechenden Papers wieder heraus, um diese Arbeiten korrekt zu zitieren und zu meiner Arbeit in Bezug zu setzen.

Ich recherchierte aber noch etwas weiter, und stellte plötzlich etwas fest: ein anderes (in der Community relativ bekanntes) Wissenschaftlerteam ABC hatte einen im Kern nahezu gleichen Ansatz bereits zwei Jahre veröffentlicht bevor XYZ ihren ersten Artikel dazu geschrieben haben – und in keinem der XYZ-Papers wird der ABC-Artikel auch nur ansatzweise erwähnt. Trotzdem wurden die XYZ-Papers auch bei zum Teil sehr guten Konferenzen angenommen, das heißt keiner der Gutachter dieser Konferenz hat bemerkt, dass der von XYZ als „neu“ angepriesene Ansatz eben gar nicht so neu ist.

Ich möchte hier keine Bösartigkeit unterstellen, sondern vermute einfach Unkenntnis. ABC stammen aus Japan und haben ihren Ansatz in Asien vorgestellt; XYZ gehören dagegen zu einer europäischen Community. ABC sind auch nicht für genau diesen Artikel bekannt. Und die XYZ-Papers sind ja auch keine reinen Kopien, sondern entwickeln den Ansatz entscheidend weiter.

Jetzt könnte man das auch ignorieren, doch leider hatte ich solche Fälle schon öfter erlebt, was auf ein grundsätzliches Problem hindeutet. In einer idealen Forschungswelt sollten Forschungsarbeiten so gründlich wie möglich miteinander vernetzt sein, damit Forscher gegenseitig von ihren Arbeiten profitieren können, und eben nicht versehentlich „das Rad neu erfinden“. Am besten wäre es, wenn alle verwandten Arbeiten durch eine klare Relation in Bezug gesetzt werden könnten, nach dem Motto „Paper 1 {erweitert/ersetzt/ergänzt/widerspricht} Paper 2“. Es würde aber auch schon mal reichen, wenn es zumindest eine einfache Zitierung zwischen zwei Arbeiten gäbe: „Paper 1 ist irgendwie durch Paper 2 beeinflusst“.

Ich fände ein solches Netzwerk sehr hilfreich für die Recherche und Forschung, gerade auch für angehende Doktoranden, und bin der Meinung, dass es so etwas nicht gibt. Bisherige Ansätze dazu sind einfach nicht ausreichend:

  • Forscher setzen in der Regel selbst ihre Arbeit in Bezug zu anderen Arbeiten. Ein „Related Work“-Abschnitt ist guter wissenschaftlicher Stil, und das funktioniert auch relativ gut. Bei Zitierungen handelt es sich aber um Meta-Informationen, die vom eigentlichen Artikel unabhängig sind. Der Fall oben zeigt, dass diese Informationen im Laufe der Zeit noch veränderbar sein sollten, etwa wenn ein Artikel rückblickend anders eingestuft wird, oder wenn Parallelen zu anderen Arbeiten erkannt werden, die anfangs noch nicht offensichtlich waren.
  • Spezialisierte Suchmaschinen wie Google Scholar, Microsoft Academic Search oder Citeseer extrahieren diese Zitierungen nur automatisch aus den Artikeln. Es ist nicht standardmäßig vorgesehen, dass Benutzer (oder auch nur die Autoren eines Artikels) Verlinkungen zu anderen Papers nachträglich hinzuzufügen.
  • Es gibt zwar verschiedene „social bookmarking“-Dienste für wissenschaftliche Artikel wie CiteULike oder Mendeley. Das sind aber hauptsächlich immer nur persönliche online-basierte Referenz-Management-Systeme. Die soziale Komponente besteht darin, dass man seine Papers taggen, kategorisieren, bewerten und empfehlen kann. Dieses Crowd Sourcing ist mir persönlich aber viel zu ungenau, ähnlich einer Wikipedia, die  keine Verweise/Links enthält, dafür aber Listen der Form „Besucher, die diesen Artikel gelesen haben, interessierten sich auch für folgende Artikel…“.
  • In sozialen Netzwerken für Wissenschaftler wie ResearchGate und Academia.edu geht es hauptsächlich darum, sich selbst und seine Arbeiten zu präsentieren. Auch hier werden verwandte Arbeiten nur automatisch berechnet, entweder über die (unveränderlichen) Zitierungen in den Artikeln, oder über unscharfe semantische Analysen. Die spezifische Verknüpfung zwischen Arbeiten kann höchstens informell in Diskussionen hergestellt werden.

Natürlich kann ein Netzwerk, in dem jeder beliebige Verknüpfungen zwischen Papers herstellen darf, auch Probleme bringen, weil solche Verbindungen immer Ansichtssache sind. Vielleicht finden XYZ auch gar nicht, dass das Thema von ABC sehr ähnlich ist. Ich denke, der Einwand ist berechtigt, aber nicht so schwerwiegend, denn immerhin ändert eine Verknüpfung zwischen Paper 1 und Paper 2 ja nichts am Inhalt der beiden Papers, der ja nach wie vor begutachtet und unveränderlich bliebe.

Aber vielleicht habe ich aber auch etwas übersehen? Eventuell leisten die oben genannten Onlinedienste bereits das Gewünschte? Oder vielleicht will man ein solches Paper-Netzwerk gar nicht?

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3 Gedanken zu „Vernetzung von Forschungsergebnissen

  1. Dude… wenn man eine Idee für ein Startup hat, dann schreibt man darüber doch nicht gleich in einem Blog. Jetzt kann man es nicht mehr patentieren. 😦

  2. Ich bin mir nicht sicher ob ich das Problem richtig verstehe:

    Kermit der Frosch und Miss Piggy forschen etwa zeitgleich an dem selben Thema und kommen etwa zu dem gleichem Ergebniss. Nun ist Kermit aber etwas schneller mit seiner Veröffentlichung.
    Was ist jetzt also die Konsequenz? Miss Piggy soll ihre arbeit als von Kermit beinflusst kennzeichnen? Ist sie aber nicht, beide Arbeiten entwickeln vielleicht eine Idee von Fozzybär weiter und kommen eben zu ähnlichen Ergebnissen. Das hätte man aber auch mit der Datenbank nicht verhinder können.

    Siehe dazu auch everthing is a remix part 3. Dort wird am Ende auf mutual-discovery eingegangen.

    http://www.everythingisaremix.info

  3. Nein, insgesamt ist das anders gedacht. Der konkrete Fall hier ist so, dass Kermit der Frosch eine Idee von Fozzybär weiterentwickelt und zu einem Ergebnis kommt. Zwei Jahre später findet Miss Piggy nur die Arbeit von Fozzybär, entwickelt sie mit der gleichen Motivation weiter und kommt zu einem ähnlichen Ergebnis. Wenn Miss Piggy von der Verbindung zwischen Fozzybärs Arbeit und Kermits Ergebnissen gewusst hätte, hätte sie gleich darauf aufbauen können und in ihrer Forschung noch weiter kommen können.

    Und es geht noch weiter: man könnte sich zum Beispiel vorstellen, dass ein weiterer Forscher nur Miss Piggys Ansatz findet, der für die eigene Forschung so halb nützlich ist, und sich dann ewig den Kopf zerbricht, wie man diesen Ansatz in die eigene Arbeit einbauen kann, obwohl der verwandte Ansatz von Kermit deutlich besser passt und eigentlich alle Antworten liefert.

    In diesen Fällen würde so ein Zitierungs-Verlinkungs-Netzwerk helfen. Es soll einfach nur eine bessere Recherchemöglichkeit bieten, so dass man es als Forscher leichter hat herauszufinden, wo eigentlich „die Wissenschaftsfront“ ist, also wo wirklich Ansätze in neue Richtungen weiterentwickelt werden können. In einfachen Worten: die bereits gemachte Forschung soll so gut wie möglich für neue Forschung genutzt werden. Ich möchte hier also überhaupt nicht durchsetzen, dass sich Forscher gegenseitig genug Credit geben, oder gar dass „Forschungs-Remixe“ verhindert werden – im Gegenteil, das Netzwerk soll „bessere Remixe“ überhaupt ermöglichen.

    Natürlich kann es immer passieren, dass zwei Forscher unabhãngig voneinander an der selben Sache forschen. Jetzt könnte man sagen, dass solche Parallelforschung nicht nur unvermeidlich, sondern sogar notwendig ist, damit wirklich gute neue Ideen entstehen. Ich vermute, diese Aussage vertritt der „Everything is a remix“-Film, aber ich bin nicht davon überzeugt, dass sich diese Aussage von der Kreativszene einfach auf die Wissenschaft übertragen lässt.

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