Missverständnisse über akademischen Datenaustausch

In einem kürzlichen Editorial im New England Journal of Medicine haben die Autoren Longo und Drazen das Konzept des Datenaustauschs in der Medizin kritisch bewertet. Ihre Hauptsorge ist, dass eine „neue Klasse von Forschungspersonen“ entstehen wird, die Daten für ihre eigenen ursprünglichen Forschungsfragen nutzt. Die Autoren beziehen sich indirekt auf diese Klasse von Forschern als „Forschungsparasiten“. Das Etikett „Forschungsparasiten“ spiegelt jedoch nicht den Zeitgeist einer zunehmend kollaborativen Forschung und Initiativen zur Offenheit und Transparenz wider. Es spiegelt jedoch gängige Missverständnisse über den akademischen Datenaustausch wider. Longo und Drazen machen den (gültigen) Punkt, dass Daten missinterpretiert werden könnten. Andererseits könnte die Fehlinterpretation eine Frage unzureichender Daten-Dokumentation durch die primären Forscher sein. Darüber hinaus kann eine potenzielle Fehlinterpretation kein Argument gegen den Austausch von Forschungsdaten sein. Longo und Drazen verfehlen den eigentlichen Punkt wissenschaftlicher Forschung, wenn sie schreiben, dass die Forscher „sogar die Daten nutzen könnten, um zu versuchen, das zu widerlegen, was die ursprünglichen Ermittler postuliert hatten“. Es ist im Kern des wissenschaftlichen Paradigmas, dass Forscher nichts als endgültige Wahrheit ansehen. Dies ist es, was Popper in seinem kritischen Rationalismus und Merton in seiner Konzeptualisierung des Skeptizismus vorgeschlagen hat. Longos und Drazans Anforderung, „mit einer neuartigen Idee zu beginnen, die keine offensichtliche Erweiterung der berichteten Arbeit ist“, ist einfach irreführend. Besonders die medizinische Forschung (die das Thema von Longos und Drazans ist) kann immens von alten Ideen durch Meta-Analysen und Replikationsstudien profitieren, die originale Datensätze verwenden. Die Autoren sprechen jedoch einen gültigen Punkt an: die Frage der angemessenen Anerkennung für den wissenschaftlichen Datenaustausch. Sie weisen darauf hin, dass die angemessene Form der Anerkennung für den Datenaustausch die Co-Autorschaft ist. Sie schlagen vor, „symbiotisch, anstatt parasitär, mit den Ermittlern, die die Daten halten, zu arbeiten, um das Feld voranzubringen, auf eine Weise, die keine der beiden Gruppen allein hätte tun können“. Während das in bestimmten Fällen sicherlich zutrifft, argumentieren wir, dass die Co-Autorschaft als alleiniges Instrument zur Vergabe von Anerkennung das Potenzial des Datenaustauschs unnötig einschränken und sogar zum Nachteil des ursprünglichen Forschers sein kann, beispielsweise wenn die resultierenden Publikationen an Qualität mangeln. Und im Fall von Replikationsstudien macht die Co-Autorschaft keinen wissenschaftlichen Sinn. Das beste Instrument, um „Anerkennung dort zu geben, wo Anerkennung gebührt“, wäre eine viel höhere Wertschätzung des Datenaustauschs durch Forschungsgemeinschaften über Zitationen von Datensätzen und die Berücksichtigung der „Produktion“ von Daten in Karriereperspektiven, Förderanträgen und Bewertungen. Mit diesem Ziel vor Augen ist diese „neue Klasse von Forschungspersonen“ genau das Gegenteil eines „Forschungsparasiten“. Diese Person wäre jemand, der für das wissenschaftliche Unternehmen in einer zunehmend datengestützten und kollaborativen Umgebung unerlässlich ist. Longo und Drazans Editorial zeigt jedoch, dass wir noch einen langen Weg vor uns haben, bevor wir Open Science erreichen.