Zum Inhalt springen
SHARE

Die akademische Welt ist eine Reputationswirtschaft

04 März 2015

Im Herbst 2014 haben HIIG-Forscher Benedikt Fecher und seine KollegInnen eine Umfrage zum akademischen Datenaustausch unter 1564 Forschenden in Deutschland durchgeführt – eine Folgestudie zu ihrer Arbeit „What Drives Academic Data Sharing“? In der Umfrage haben sie Forschende zu ihrem Umgang mit Forschungsdaten, ihrer Publikationskultur und insbesondere darüber befragt, was sie davon abhält, Daten anderen zugänglich zu machen.

One has to know that reusing data is often regarded as the next big thing in academic research. It encourages collaboration among researchers and allows finding synergies in the laborious task of collecting data. Moreover, it makes research results reproducible and allows using old data for new research questions. In short: It has the potential to foster scientific progress. It is not surprising that funding agencies, academic journals, policy makers, and researchers themselves increasingly demand open access to research data. With regards to research data, Neelie Kroes, the European Commissioner for Digital Agenda, says: “open access to research results will boost Europe’s innovation capacity“.

To some extent, however, open access to research data is just like the electric car that everyone likes but nobody drives. In our survey, only 13% of the researchers have ever made data available publicly. 37% of the respondents said that it is uncommon to share data in their community. At the same time, 88% would like to use data for their own research. The results bring out quite clearly the mismatch between the aspirations and the empirical reality. The bitter reality about Open Access to research data is that everyone likes the idea but nobody follows it through.

Last week, we published the first article based on the results of our survey. Our main argument is that academia is a reputation economy, an exchange system that is not driven by monetary incentives, nor the desire for scientific progress, but by individual reputation. Reputation is expressed in (high ranked journal) publications whereas sharing data receives not enough formal recognition. In our view, data sharing will only be widely adopted among research professionals if it pays in form of reputation. Policy measures that intend to foster research collaboration need to understand this aspect of academia. Successful measures must ascribe more value intermediate products, such as research data, more highly than it is the case now.

The article can be found on SSRN.

The questionnaire can be found on our Github Page.


Foto: Sharing is Caring von Niklas Wikström, CC BY-NC 2.0

Dieser Beitrag spiegelt die Meinung der Autorinnen und Autoren und weder notwendigerweise noch ausschließlich die Meinung des Institutes wider. Für mehr Informationen zu den Inhalten dieser Beiträge und den assoziierten Forschungsprojekten kontaktieren Sie bitte info@hiig.de

Benedikt Fecher, Dr.

Forschungsprogrammleiter: Wissen & Gesellschaft

HIIG Monthly Digest

Jetzt anmelden und  die neuesten Blogartikel gesammelt per Newsletter erhalten.

Man sieht in Leuchtschrift das Wort "Ethical"

Digitale Ethik

Ob Zivilgesellschaft, Politik oder Wissenschaft – alle scheinen sich einig, dass die Neuen Zwanziger im Zeichen der Digitalisierung stehen werden. Doch wo stehen wir aktuell beim Thema digitale Ethik? Wie schaffen wir eine digitale Transformation unter Einbindung der Gesamtgesellschaft, also auch der Menschen, die entweder nicht die finanziellen Mittel oder aber auch das nötige Know-How besitzen, um von der Digitalisierung zu profitieren?  Und was bedeuten diese umfassenden Änderungen unseres Agierens für die Demokratie? In diesem Dossier wollen wir diese Fragen behandeln und Denkanstöße bieten.

Discover all 11 articles

Weitere Artikel

Image shows a visualized human brain with blue light effects

KI als fliegendes blaues Gehirn? Wie Metaphern unsere Vorstellung von KI beeinflussen

Dieser Artikel zeigt, wie die irreführende Metapher von KI als menschliches blaues Gehirn sich bis heute durchsetzen konnte.

Person in wheelchair taking photos outside

Potenziale ausschöpfen: Hinderniserkennung mit KI für Barrierefreiheit

Hindernisse erschweren noch immer vielen den Alltag. KI hat das Potenzial, für mehr Barrierefreiheit zu sorgen. Der Blogbeitrag stellt vor, wie man sie mit offenen Trainingsdaten darauf trainieren kann.

Das Bild zeigt junge Menschen, die gemeinsam Lernen. Es symbolisiert die digitale Lehre

Wissen teilen: Auswirkungen von Covid-19 auf die digitale Lehre

Wie lassen sich durch die Covid-19-Krise offenbarte Ungleichheiten beim Zugang zu digitalen Ressourcen sowie mangelnde digitale Fähigkeiten bekämpfen?