Beschreibung

Der offene Zugang zu Forschungsdaten verspricht weit mehr als Transparenz und Teilhabe am Forschungsprozess. Die bessere Nachnutzbarkeit der Daten soll nicht nur die Produktivität des Wissenschaftssystems steigern. Die Wissenschaftspolitik verbindet damit die Möglichkeit einer effektiveren Kommerzialisierung und enormes Innovationspotential. In der Wissenschaft werden jedoch häufig Bedenken geäußert. Der offenen Zugänglichkeit der eigenen Daten steht man oftmals skeptisch gegenüber. So besteht etwa die Angst, dass man durch andere übervorteilt und damit die eigene Karriere gefährdet wird. Oder man fürchtet eine nicht angemessene oder unethische Nutzung des wissenschaftlichen Wissens.

Das Forschungsprojekt setzt bei den unterschiedlichen Zuschreibungen und Erwartungen an Offenheit an. Der Fokus auf die Sozialwissenschaften erlaubt die Auseinandersetzung mit Offenheit im Kontext von rasanter Digitalisierung und neuartigen Datenformen, wie z.B. von Sozialen Medien, auf Ebene der Forschungspraxis. Was bedeutet Offenheit in Bezug auf unsere Datenspuren, die wir täglich im Netz hinterlassen? Wie wird mit diesen Daten Sozialforschung betrieben? Welchen ethischen Prinzipien folgen ForscherInnen? Welche Daten aus öffentlichen Archiven stehen den ForscherInnen zur Verfügung, und was machen sie damit? Wie öffnen sie ihre eigenen Forschungsdaten für die weitere Nutzung, oder gar für die Beforschten? Inwieweit können partizipative Ansätze neue Offenheit im Forschungsprozess ermöglichen? All diese Fragen leiten die Untersuchung des transformativen Potentials von offenen Forschungsdaten in den computergestützten Sozialwissenschaften an um schließlich zu diskutieren, welche Handlungsspielräume WissenschaftlerInnen haben, die von ihnen mitgeschaffenen Realitäten reflexiv zu thematisieren und neu zu gestalten.

An der Schnittstelle von Wissenschaft, Technik und Gesellschaft, orientiert sich das Habilitationsprojekt an Ansätzen aus den Bereichen der „critical data studies“ und der Wissenschafts- und Technikforschung. Auf der Basis von ethnographischen Fallstudien, Interviews, Gruppendiskussionen und Datenworkshops werden die von den ForscherInnen aufgezeigten Gestaltungsspielräume analysiert und aufgearbeitet. Ziel dieser Herangehensweise ist es, ein möglichst breites Verständnis von offenen Forschungsdaten und der damit verbundenen Forschungspraxis in den Sozialwissenschaften zu generieren und aufzuzeigen, welches Potential offene sozialwissenschaftlichen Datenpraktiken haben uns inmitten von Big Data und Algorithmen-getriebenen Entscheidungsprozessen zu unterstützen. Die Ergebnisse des Projekts werden sowohl in wissenschaftspolitische als auch in forschungsethische Diskurse eingebracht und sollen dazu beitragen den kritischen Umgang mit Offenheit in den computergestützten Sozialwissenschaften zu stärken.

Ausgewählte Publikationen

• Pfeffer, J., Mayer, K., & Morstatter, F. (2018). Tampering with Twitter’s Sample API. EPJ Data Science, 7(1), 50.
• Mahrenbach, L. C., Mayer, K., & Pfeffer, J. (2018). Policy visions of big data: views from the Global South. Third World Quarterly, 39(10), 1861-1882.
• Mayer, Katja, Sabina Leonelli, Kim Holmberg, and Frank Miedema. Mutual Learning Exercise: Open Science — Altmetrics and Rewards. European Commission. 
• Mayer, Katja, Barbara Kieslinger, and Teresa Schäfer. "Open and Participatory Citizen Social Science for Evidence-Based Decision Making." In: Proceedings of the Austrian Citizen Science Conference. Frontiers. 
• Lupu, Mihai, Katja Mayer, Noriko Kando, and Anthony Trippe (2018). Current Challenges in Patent Information Retrieval. Springer. 
• Mayer, Katja (2017). Netzwerkvisualisierungen. Anmerkungen zur visuellen Kultur der Historischen Netzwerkforschung. In Handbuch Historische Netzwerkforschung. LIT Verlag: 211.
• Mayer, Katja and Eduard Aibar (2016). "Open Science in Practice - STS Approaches to Open Cultures in Research." EASST Review, 35(4).
• Mayer, Katja and Lisa Sigl (2016). Responsible Research and Innovation in Academic Practice. OEAD News, 101 (Oct. 2016), 10–13.
• Morstatter, Fred, Jürgen Pfeffer, Katja Mayer, and Huan Liu (2015). "Text, Topics, and Turkers: A Consensus Measure for Statistical Topics." In Proceedings of the 26th ACM Conference on Hypertext & Social Media. ACM: 123–131.

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