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Open Science: Open Source in der Wissenschaft

Wie schon mehrfach in unserem Blog behandelt, ist Freie Open Source Software (FOSS) ein integraler Bestandteil unseres alltäglichen Lebens. Doch nicht nur im Privatleben oder in der Wirtschaft ist FOSS ein relevanter Faktor, sondern selbstverständlich auch in der Wissenschaft.

Hierbei erfüllen Freie Open Source Software und davon abgeleitete Konzepte gleich mehrere Rollen. Zum Einen geht es hierbei um die Nutzbarkeit von Werkzeugen, Informationen, Daten und Methoden für Wissenschaftler:innen selbst, zum Anderen wird das Konzept der Nachprüfbarkeit, Zugänglichkeit und Reproduzierbarkeit oftmals unter dem Sammelbegriff der „Open Science“ (zu deutsch: „Öffentliche Wissenschaft“) und davon abgeleitet auch der „Open, Reproducible Research“ zusammen gefasst.“ [1, 2, 3]

Zugang für die Wissenschaft

In der Wissenschaft ist es seit jeher gängig Ergebnisse vollumfänglich, nachprüfbar und reproduzierbar bereitzustellen. Tatsächlich ist genau dies ein Grundsatz wissenschaftlicher Arbeit. Doch hier liegt auch oftmals eine große Schwierigkeit, denn es ist nicht immer einfach oder gar möglich der Forschungsgemeinschaft alle nötigen Informationen und Ressourcen bereitzustellen. Dies hat häufig lizenztechnische oder praktische Gründe, zum Beispiel bei speziellen Datensätzen oder der nötigen Rechenleistung bestimmter Methoden. Das gilt insbesondere im Fall der empirischen Forschung. [2, 4]

Problematiken entstehen beispielsweise, da nicht alle Datensätze frei verfügbar sind. Zwar haben Wissenschaftler:innen, die an Universitäten und anderen Forschungsinstitutionen arbeiten, in der Regel gesonderten Zugang zu Datenbeständen und Literatur, jedoch ist auch dies oftmals mit hohen Kosten und viel Aufwand verbunden. Tatsächliche „Open Data“ Bestände gibt es insbesondere in der sozial- und gesellschaftswissenschaftlichen Forschung (in Deutschland) eher selten. [1, 2, 4, 8]

Weitere Zugangseinschränkungen entstehen im Zusammenhang mit der für die Forschung genutzten Softwarepakete. Gerade in der Vergangenheit war Analyse- oder Organisationssoftware oftmals proprietär und teuer. In den vergangenen beiden Jahrzehnten ist hier allerdings eine deutliche Trendwende zu erkennen. [2, 4]

Mehr und mehr Software wird nicht nur Forschungseinrichtungen kostenlos zur Verfügung gestellt, sondern oft gleich komplett unter eine Open Source Lizenz gestellt. Hierdurch ist nicht nur die Nutzung der Software meist deutlich günstiger oder sogar kostenlos möglich, sodern Forschende unterschiedlichster Bereiche können sogar zur Entwicklung und Verbesserung der Software beitragen um im Umkehrschluss ihre Forschungsarbeit zu erleichtern. [2, 4, 5, 6, 7, 8]

Open Science und Open Reproducible Research

Die Nutzung von Freier Open Source Software in der Wissenschaft hat jedoch neben des erleichterten Zugangs für Wissenschaftler:innen auch noch einen weiteren Nebeneffekt. So wird die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen deutlich erleichtert, indem andere ohne Mehrkosten oder -Aufwand die selbe Software nutzen können und es hierbei auch oftmals keine lizenztechnischen Einschränkungen mehr gibt. [2, 4, 5]

Dieser zunächst recht trivial klingende Umstand führt auch dazu, dass der Austausch unter den Forschenden deutlich vereinfacht wird. Neben Grundlagen, Methoden und Informationen theoretischer Natur können nun auch Programmcodes, Analyseskripte und ganze Softwareframeworks untereinander ausgetauscht und darauf aufbauend neue Forschung erschaffen werden. [2, 4, 5]

Obwohl die Ansprüche und die Komplexität in der Forschung im Allgemeinen kontinuierlich steigt, ist es nicht zuletzt durch den Einsatz von Freier Open Source Software und der Anwendung von Open Science Ansätzen heute einfacher denn je auf die Ansätze und Arbeiten anderer zurückzugreifen und darauf aufbauend neuer Forschungsergebnisse zu liefern. [2, 4, 5]

In diesem Zusammenhangsgefüge ermöglicht die Nutzung von Freier Open Source Software somit in der Regel den freien Zugriff auf die Forschungsarbeit sowie Open Reproducible Research (oder erleichtert diese zumindest erheblich). Dies wiederum führt zum freien und kollektiven Austausch – der Grundprämisse moderner Wissenschaft – was dann in der Regel zur Verbesserung und Erweiterung der Open Source Software und der Open Science führt. [2, 4, 5]

Beispiele

Open Source in der Medizin

Open-Source-Forschungskooperationen sind eine wichtige und zeitgemäße Strategie, um medizinische Innovationen voranzutreiben und möglicherweise zu beschleunigen, auch im Bereich der vernachlässigten Krankheiten, wo der Wissensaustausch noch wichtiger ist als in anderen Bereichen.

– Els Torreele, Ärzte ohne Grenzen

Gerade in der Medizin sind die Vorteile des Open Science bzw. Open Source Ansätzes offensichtlich. Medizinische Forschung ist meist aufgrund ihrer Komplexität und hohen Anzahl an Testphasen sehr teuer. Dementsprechend können über das Teilen von Wissen in Form von Forschungsergebnissen, Software, Codes und Daten die Kosten für die einzelne Institution minimiert und gleichzeitig der Nutzen des erforschten Wissens maximiert werden. In der Konsquenz können dadurch lebensnotwendige Medikamente zahlreicher und günstiger angeboten werden.

In der Praxis gibt es dabei zahlreiche Anküpfungspunkte für Open Source in der medizinischen Forschung: [9]

1. Open Source Bioinformatik

In der Bioinformatik werden hauptsächlich computergestützte Methoden zur Analyse von biologischen Daten genutzt und weiterentwickelt. Neben der Veröffentlichung der Ergebnisse können im Sinne des Open Science Ansatzes auch die entsprechenden Daten, Codes und Software Open Source zur Verfügung gestellt werden, damit andere Forschungsteam diese für weitere Fragestellungen nutzen können.

2. Open Source Pharma

Open Source Pharma ist eine Gemeinschaft bzw. eine Bewegung, die sich aktiv für einen offenen Zugang zu wichtigen Medikamenten und Therapiemaßnahmen einsetzt. Dabei sprechen sie sich nicht nur für das Teilen wichtiger Ergebnisse, Daten und Codes aus, sondern auch für offenere Finanzierungsmodelle der Forschung und Verteilung von Medikamenten sowie eine Etablierung von offeneren Lizenzen und Patenten, da gerade der strikte Patentschutz eine gerechtere Verteilung wichtiger Medizin hemmen kann. Das bekannteste Open Source Pharma Projekt ist wohl Open Source Malaria, das ein günstiges Angebot von zuvor 750$-teueren Malaria-Medikamenten ermöglicht. [10]

3. Open Source KI-Projekte

Auch künstliche Intelligenz (KI) kommt in der Medizin sinnvoll zum Einsatz. Moderne KI-Algorithmen werden insbesondere für Diagnosezwecke, z.B. zur Krebsdiagnose, und zur Gensequenzierung benutzt. Für eine sinnvolle Anwendung von KI werden große Datenmengen benötigt. Deshalb sollten neben den Forschungsergebnissen auch die Datensätze und die Algorithmen veröffentlicht werden.

Das OpenScience Projekt

Das OpenScience Projekt besteht aus Wissenschaftler:innen, die sich aktiv für wissenschaftliche Open Source Software einsetzen. Neben der selbstständigen Entwicklung von Open Source Software sammelt das OpenScience Projekt Links und Informationen zu existierenden Software und veröffentlicht diese, um die Bekanntheit zu fördern. Von Physik über Geographie bis hin zur Archäologie, das OpenScience Projekt unterstützt praktische Open Source Projekte in jeglichen akademischen Bereichen. [11]

Open Source wird in jeglichen Bereichen täglich in der Wissenschaft sinnvoll genutzt. Wir möchten dabei unseren Beitrag leisten deren Nutzen hervorzuheben und ein Bewusstsein dafür zu schaffen.

Quellen

  1. Universität Konstanz (2022): Open Science – Offene Wissenschaft. URL: https://www.kim.uni-konstanz.de/openscience/was-bedeutet-open-science/
  2. OpenScienceASAP (2022): Was ist Open Science?. URL: http://openscienceasap.org/open-science/
  3. Interfakultatives Institut für Angewandte Kulturwissenschaft der Universität Karlsruhe (1998): Öffentliche Wissenschaft. In: iak newsletter, Jg. 1, Heft 1, S. 3–4.
  4. Dang, S. (2017): Transparenz statt Ruhm und Ehre? Chancen und Risiken von Open Science. URL: https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/chancen-und-risiken-von-open-science
  5. Bandyopadhyay, A. (2018): How Open Source Approach is Impacting Science. URL: https://itsfoss.com/open-source-impact-on-science/
  6. Felix Schönbrodt, Anna Baumert, Andreas Glöckner, Mitja Back, Ruben Arslan: Netzwerk der Open-Science-Initiativen (NOSI). 27. September 2022
  7. European Comission (2019): Open Science. URL: https://research-and-innovation.ec.europa.eu/strategy/strategy-2020-2024/our-digital-future/open-science_en
  8. Hanwell, M. (2022): What is open science? URL: https://opensource.com/resources/open-science
  9. Bandyopadhyay, A. (2018): How Linux and Open Tech Empower Medical Healthcare. URL: https://itsfoss.com/medical-linux-ai-blockchain/
  10. Bandyopadhyay A. (2018): New Leads for Malaria Discovered: Open Source Pharma FTW! URL: https://itsfoss.com/malaria-open-source-pharma/
  11. Gezelter, D. (2022): The OpenScience Project. URL: http://openscience.org/
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Jan ist Mitgründer von ViOffice. Er kümmert sich insbesondere um die technische Umsetzung und Wartung der Software. Seine Interessen liegen insbesondere in den Themengebieten Sicherheit, Datenschutz und Verschlüsselung.

Neben seinem Studium der Volkswirtschaftslehre, später der angewandten Statistik und seiner daran anknüpfenden Promotion, hat er jahrelange Erfahrung im Bereich Softwareentwicklung, Opensource und Serveradministration.

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Pascal gründete gemeinsam mit Jan im Herbst 2020 ViOffice. Dabei kümmert er sich vor allem um das Marketing, die Finanzen und Sales. Nach seinen Abschlüssen in der Politikwissenschaft, der Volkswirtschaftslehre und der angewandten Statistik ist er weiterhin in der wissenschaftlichen Forschung tätig. Mit ViOffice möchte er für alle den Zugang zu sicherer Software aus Europa ermöglichen und insbesondere gemeinnützige Vereine bei der Digitalisierung unterstützen.

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