The connection of open science practices and the methodological approach of researchers

Abstract

The Open Science movement is gaining tremendous popularity and tries to initiate changes in science, for example the sharing and reuse of data. The new requirements that come with Open Science poses researchers with several challenges. While most of these challenges have already been addressed in several studies, little attention has been paid so far to the underlying Open Science practices (OSP). An exploratory study was conducted focusing on the OSP relating to sharing and using data. 13 researchers from the Weizenbaum Institute were interviewed. The Weizenbaum Institute is an interdisciplinary research institute in Germany that was founded in 2017. To reconstruct OSP a grounded theory methodology (Strauss in Qualitative Analysis for Social Scientists, Cambridge University Press, Cambridge, 1987) was used and classified OSP into open production, open distribution and open consumption (Smith in Openness as social praxis. First Monday, 2017). The research shows that apart from the disciplinary background and research environment, the methodological approach and the type of research data play a major role in the context of OSP. The interviewees’ self-attributions related to the types of data they work with: qualitative, quantitative, social media and source code. With regard to the methodological approach and type of data, it was uncovered that uncertainties and missing knowledge, data protection, competitive disadvantages, vulnerability and costs are the main reasons for the lack of openness. The analyses further revealed that knowledge and established data infrastructures as well as competitive advantages act as drivers for openness. Because of the link between research data and OSP, the authors of this paper argue that in order to promote OSP, the methodological approach and the type of research data must also be considered.

A Decade of Progress: Insights of Open Data Practices in Biosciences at the University of Edinburgh

“…Microscopy images with multistack datasets are often more than 10GB in size and their transfer with website wizards is unreliable. The cost of storing imaging data generally can also present financial challenges (29). As initiatives like BIA are in their infancy, the practice of sharing imaging data is not as widespread or normalised as in genomics.…”

Motive, Anreize und Einflussfaktoren für Open-Science-Praktiken

“…Demnach fehlen auf individueller Ebene flächendeckend Motive und Anreize für Wissenschaftler:innen, offener zu arbeiten, obwohl das Wissenschaftssystem sowie die Gesellschaft ganz allgemein davon profitieren würden, wenn die Breite der Wissenschaftler:innen offener arbeiten würden (Nosek et al, 2015). Für die normativ aufgeladene Debatte und Begriffsverwendung rund um Open Science in der Wissenschaft liegen bisher nur einzelne, in ihrer Aussagekraft jeweils noch sehr begrenzte empirische Beiträge vor, die den Fokus auf die Ebene der Wissenschaftler:innen und ihr Handeln sowie die damit verbundenen Werte, Ziele und Interessen legen (Steinhardt et al, 2022). Der bisherigen öffentlichen Debatte rund um Open Science kann vorgeworfen werden, dass häufig aus der Perspektive der Nutzer:innen bzw.…”

“…Jede Form von implizitem und damit inkorporiertem Wissen und die Adaption von Routinen ist, geprägt durch das soziale Umfeld und Sozialisationsprozesse, erlernt und damit im Umkehrschluss auch prinzipiell wandlungsfähig. Dies gilt folglich ebenso für die Verankerung von historisch noch relativ neuen Phänomenen wie Open-Science-Praktiken in Forschungskontexten (Steinhardt et al, 2022). Bisherige empirische Arbeiten erheben dabei Motive und Umsetzungsformen von Open-Science-Praktiken in der Wissenschaft nur in ihrem jeweils begrenzten zeitlichen, geographischen sowie disziplinären Ausschnitt und fokussieren sich zumeist auf einzelne Open-Science-Praktiken wie Open Data, Open Source oder Open Access (Ferguson et al, 2023).…”

“…Bisherige empirische Arbeiten erheben dabei Motive und Umsetzungsformen von Open-Science-Praktiken in der Wissenschaft nur in ihrem jeweils begrenzten zeitlichen, geographischen sowie disziplinären Ausschnitt und fokussieren sich zumeist auf einzelne Open-Science-Praktiken wie Open Data, Open Source oder Open Access (Ferguson et al, 2023). Nur selten gehen sie auf individuelle Kontextfaktoren wie Motivationen, Motive, Einstellungen sowie biographische Faktoren und Sozialisationseinflüsse ein (Christensen et al, 2020;Steinhardt et al, 2022).…”

“…Auch die akademischen Praktiken hinsichtlich der Publikationsformen, methodischen Standards und Ressourcen der Wissensproduktion sind maßgeblich disziplinär geprägt. Dementsprechend ist davon auszugehen, dass disziplinäre Faktoren bei der Sozialisation hin zu Open-Science-Praktiken eine bedeutende Rolle spielen (Steinhardt et al, 2022).…”