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Schon die Einstiegsstatistik l\u00f6ste die ersten hitzigen Debatten des Tages aus, denn die Teilnehmenden mussten Stellung beziehen: Ist eine Open-Science-Zukunft ohne KI \u00fcberhaupt vorstellbar? Die Meinungen gingen weit auseinander, und die Diskussion h\u00e4tte locker noch l\u00e4nger weitergehen k\u00f6nnen. Da der urspr\u00fcnglich geplante Auftaktvortrag ausgefallen war, sprang Konrad F\u00f6rstner kurzerhand ein und lieferte mit seinem Beitrag zu Resilienz und Offenheit in Krisenzeiten reichlich Diskussionsstoff. Sein Vortrag entfachte sofort eine lebhafte Diskussion, bei der die Teilnehmenden eigene Erfahrungen und Perspektiven einbrachten. Gefordert wurden unter anderem neue Ans\u00e4tze wie verteilte, f\u00f6derierte Repositorien f\u00fcr Forschungsdaten und Kulturg\u00fcter \u2013 und ganz allgemein mehr Engagement gegen politische Entwicklungen, die eine demokratische und wissenschaftsbasierte Gesellschaft gef\u00e4hrden.<\/p>\n
![\"Ignition](\"https:\/\/www.zbw-mediatalk.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Ignition-Talk-by-Bartos.jpg\")
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Der Auftaktvortrag gab den Ansto\u00df f\u00fcr die ersten Sessionvorschl\u00e4ge des diesj\u00e4hrigen Barcamps. Einige der Initiator:innen und Mitwirkenden dieser Sessions haben ihre Eindr\u00fccke und wichtigsten Erkenntnisse f\u00fcr diesen Blogbeitrag zusammengefasst.<\/p>\n
Resilienz und Demokratie in Open Science
\nvon Franziska Scharkowski<\/h3><\/div>\r\n \nDemokratie und Wissenschaftsfreiheit stehen derzeit vielerorts unter Druck \u2013 sichtbar etwa unter der Trump-Administration in den USA, aber auch in Deutschland zeichnet es sich ab, etwa in Sachsen-Anhalt, wo die AfD Einfluss darauf nehmen will, welche Themen \u00fcberhaupt erforscht werden d\u00fcrfen. Vor diesem Hintergrund ging diese Session der Frage nach, wie Open Science widerstandsf\u00e4higer werden und dadurch umgekehrt zur St\u00e4rkung der Demokratie beitragen kann. Als Beispiel diente Sachsen-Anhalt: ein forschungsschwaches Bundesland, das gemessen am BIP am wenigsten in Forschungsf\u00f6rderung investiert und in dem die \u00f6ffentliche Unterst\u00fctzung f\u00fcr Wissenschaft generell gering ist. Die Teilnehmenden diskutierten eine bereits geplante landesweite Open-Science-Initiative, deren Finanzierung durch das Land vor den Landtagswahlen im September derzeit jedoch blockiert ist. Vorgeschlagen wurde au\u00dferdem, sich st\u00e4rker mit vergleichbaren Strukturen zu vernetzen \u2013 etwa den Open Research Offices in Berlin, Brandenburg, dem Saarland und NRW \u2013 sowie mit Forschungsnetzwerken wie der Max-Planck-Gesellschaft.<\/p>\n
Zwei Themenschwerpunkte kristallisierten sich heraus: Finanzierung von Open Science und der Aufbau von \u00f6ffentlichem Vertrauen in Wissenschaft. Bei der Finanzierung reichte das Ideenspektrum von gemeinsamen Archiven \u00fcber die NFDI und die European Open Science Cloud bis hin zu SHIELD<\/a>, dem dezentralen, auf BitTorrent basierenden Projekt. Beim Thema Vertrauen ging es vor allem darum, Wissenschaft n\u00e4her an die Bev\u00f6lkerung zu bringen \u2013 gerade in l\u00e4ndlichen Gebieten, die einen Gro\u00dfteil Sachsen-Anhalts ausmachen. Diskutiert wurden Citizen-Science-Ans\u00e4tze sowie die Verbindung von Wissenschaftskompetenz mit politischer Handlungsf\u00e4higkeit, um Wissenschaftsskepsis entgegenzuwirken und Menschen dabei zu helfen, Fakten von Fehlinformationen zu unterscheiden.<\/p>\nStrategisch wurde vorgeschlagen, dass Hochschulleitungen aktiver auf die Politik zugehen sollten; Institutionen wurden dabei als m\u00f6gliche Gegenstimmen zu Extremismus und Einschr\u00e4nkungen der Wissenschaftsfreiheit gesehen. Zur Sprache kamen auch bislang kaum genutzte Instrumente wie internationale Abkommen, etwa Artikel 15 des UN-Sozialpakts (ICESCR<\/a>, PDF) sowie die UNESCO-Empfehlung zu Open Science<\/a>. Offen blieb am Ende die Frage, ob die Open-Science-Community politischer werden sollte \u2013 und wenn ja, wie sich dies erreichen lie\u00dfe, ohne nur innerhalb der eigenen Blase zu predigen. <\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n\r\n Zuckerbrot und Peitsche \u2013 wie motiviert man Menschen
\nzu Open Science?
\nvon Ben Black<\/h3><\/div>\r\n \nIn dieser Session ging es darum, wie Institutionen, F\u00f6rderorganisationen und Fachzeitschriften versuchen, Open Science voranzubringen \u2013 und warum das im Arbeitsalltag bislang so wenig ver\u00e4ndert.<\/p>\n
Viele \u201eBelohnungen\u201c wie Anerkennung oder Karrierevorteile bleiben bislang eher theoretischer Natur, weil die versprochenen Vorteile selten tats\u00e4chlich eintreten. Open Science mag zum Beispiel bei Berufungsverfahren im Tenure-Track thematisiert werden, f\u00e4llt bei der endg\u00fcltigen Entscheidung aber kaum ins Gewicht. Hinzu kommt: Disziplinen und Institutionen stehen bei der Umsetzung von Open Science an ganz unterschiedlichen Punkten, weshalb ein einheitliches Anreizmodell ohnehin nicht \u00fcberall funktionieren kann.<\/p>\n
Auch die \u201ePeitsche\u201c \u2013 Vorgaben von F\u00f6rdermittelgebern, gesetzliche Pflichten, institutionelle Erwartungen \u2013 wird oft nur halbherzig durchgesetzt. So verlangen F\u00f6rderorganisationen zwar Datenmanagementpl\u00e4ne, pr\u00fcfen aber selten, ob diese tats\u00e4chlich eingehalten werden. Und selbst dort, wo klare rechtliche Vorgaben von oben bestehen, versuchen Mitarbeitende laut den Teilnehmenden weiterhin, eine Ver\u00f6ffentlichung ihrer Daten zu vermeiden \u2013 aus Sorge, dass dabei Unzul\u00e4nglichkeiten sichtbar werden k\u00f6nnten.<\/p>\n
Am Ende war man sich einig: Beides, Zuckerbrot und Peitsche, bleibt notwendig \u2013 ohne einen tieferen Kulturwandel wird aber keines von beiden ausreichen. Die Teilnehmenden regten an, dass Wissenschaft insgesamt etwas an Tempo herausnehmen k\u00f6nnte, statt immer neue Anforderungen draufzusatteln. Um eine offenere Fehlerkultur zu f\u00f6rdern, schlugen sie vor, sich an George Box zu orientieren und dessen Grundgedanken zu verbreiten: \u201eAlle Daten sind unvollkommen, manche aber trotzdem n\u00fctzlich.\u201c<\/a> Und schlie\u00dflich: Forschende sollten ihre Arbeit selbstbewusster als Open Science kennzeichnen \u2013 schlie\u00dflich ist sie eine Kernkomponente guter Wissenschaft.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n\r\n Zuordnung & Offenlegung von KI-Agenten in Forschung und
\nForschungsdatenmanagement
\nvon Tilo Mathes<\/h3><\/div>\r\n \nWas passiert eigentlich mit Forschungsergebnissen, wenn synthetische oder KI-bearbeitete Daten unbemerkt und ohne Kennzeichnung einflie\u00dfen \u2013 egal ob durch Menschen oder Agenten? Genau dieser Frage ging die Session nach. Die Teilnehmenden sorgten sich vor allem vor einer wachsenden Flut an \u201eAI Slop\u201c, die Forschungsdatens\u00e4tze verunreinigt, sodass k\u00fcnftige Analysen und Modelle am Ende auf nicht gekennzeichneten, maschinell erzeugten Inhalten aufbauen. Deutlich wurde au\u00dferdem, dass KI-bedingte Verzerrungen l\u00e4ngst nicht nur bei der Texterstellung auftreten, sondern auch bei der Literaturrecherche, der Datenanalyse und sogar beim Studiendesign eine Rolle spielen.<\/p>\n
Einig war man sich, dass Offenlegung wichtig ist \u2013 schwierig wird es aber, sobald man festlegen soll, ab wann und wie genau der KI-Einsatz deklariert werden muss. In Feldern wie der Genomik gibt es l\u00e4ngst KI-berechnete oder synthetische Datens\u00e4tze, und eine konsequente Durchsetzung entsprechender Regeln ist kaum zu leisten. Zwei konkrete Ideen kamen dabei auf: Zum einen k\u00f6nnten Forschungsger\u00e4te wie Sequenzierer oder Mikroskope ihre Daten direkt kryptografisch signieren oder mit Wasserzeichen versehen, um sie schon an der Quelle als \u201eKI-frei\u201c auszuweisen. Zum anderen k\u00f6nnten inhaltsbasierte Kennungen wie der ISCC<\/a> (International Standard Content Code, ISO 24138) helfen, digitale Inhalte dauerhaft zu identifizieren und Herkunftsangaben \u00fcber verschiedene Systeme hinweg mitzuf\u00fchren.<\/p>\nStatt eine exakte Grenze festzulegen, verst\u00e4ndigte sich die Gruppe auf ein pragmatischeres Prinzip: ehrlich sagen, was man genutzt hat, und das klar sichtbar machen. Eine kurze, reflektierte Einsch\u00e4tzung zum m\u00f6glichen Bias wurde dabei als deutlich aussagekr\u00e4ftiger empfunden als ein simples H\u00e4kchen bei \u201eKI wurde verwendet\u201c. Auch das blo\u00dfe Archivieren von Prompts hilft nur bedingt weiter, da derselbe Prompt v\u00f6llig unterschiedliche Ergebnisse liefern kann \u2013 wichtiger ist zu dokumentieren, welches Modell konkret zum Einsatz kam, denn das erleichtert die Einsch\u00e4tzung m\u00f6glicher Verzerrungen. Im Idealfall \u00fcbernehmen Werkzeuge wie elektronische Laborb\u00fccher diese Dokumentation automatisch, sodass mehr Raum f\u00fcr die eigentliche Reflexion bleibt \u2013 dem Kern einer verantwortungsvollen KI-Dokumentation.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n
\r\n Ein Mapping-Ansatz f\u00fcr empirische Studien zu Open-Science-Praktiken:
\nWas braucht die Community wirklich?
\nvon Stefan Skupien, Tamara Heck, Maaike Duine<\/h3><\/div>\r\n \nIn dieser Session ging es um das Angebot eines Literaturdatensatzes mit empirischer Forschung zu Open-Science-Praktiken \u2013 und seine Nutzung f\u00fcr die t\u00e4gliche Open-Science-Arbeit oder weiterf\u00fchrende Wissenschaftsstudien. Bereits 2020 hatte eine Gruppe von Wissenschaftler:innen aus dem DACH-Raum damit begonnen, ver\u00f6ffentlichte Forschungsarbeiten aus den Jahren 2000 bis 2020 zu annotieren: nach Open-Science-Praktiken, Methoden, Disziplinen, Zielgruppen sowie den jeweiligen L\u00e4ndern, um so Einblicke in die internationale Entwicklung<\/a> von Open Science zu gewinnen. Diese Literatursammlung und das dazugeh\u00f6rige Mapping sollen in den kommenden Jahren fortgef\u00fchrt und ausgebaut werden.<\/p>\nDie anwesenden Open-Science-Bef\u00fcrwortenden und Forschenden wurden gefragt, welche Informationen zu Open-Science-Praktiken sie f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit brauchen und wie das Team diese Bed\u00fcrfnisse beim Ausbau des Datensatzes ber\u00fccksichtigen k\u00f6nnte. Ein Vorschlag: konkrete Anwendungsf\u00e4lle oder vergleichbare Good-Practice-Beispiele f\u00fcr Open Science und deren praktische Umsetzung w\u00e4ren ein wertvoller Beitrag. Zudem k\u00f6nnte die systematische Erhebung mehr \u00fcber Trends und aufkommende Themen zeigen, die f\u00fcr das Wissenschaftsmanagement relevant sind.<\/p>\n
Ein weiterer Diskussionspunkt betraf meta-wissenschaftliche Fragen und Methoden: Noch ist etwa unklar, ob sich Open Science \u00fcberhaupt als eigenst\u00e4ndiges Forschungsfeld etabliert. Au\u00dferdem muss das Team noch pr\u00fcfen, wie sich der wachsende, annotierte Datensatz in gr\u00f6\u00dfere Knowledge-Graph-Projekte einbinden l\u00e4sst, damit Metawissenschaftler:innen und Open-Science-Praktiker:innen gleicherma\u00dfen darin recherchieren und ihn nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n
\r\n Wie man nicht nur die eigene Blase erreicht
\nvon Ilona Lipp<\/h3><\/div>\r\n \nEs gibt viele Veranstaltungsformate, bei denen Open Science vorangetrieben wird \u2013 das Barcamp ist eines davon. Wer an solchen Treffen teilnimmt, kennt sich mit dem Thema meist schon aus und steht der Open-Science-Agenda ohnehin positiv gegen\u00fcber. F\u00fcr den n\u00f6tigen Kulturwandel, damit Open Science zum Normalfall statt zur Ausnahme wird, braucht es aber eine \u2013 im wahrsten Sinne des Wortes \u2013 kritische Masse.<\/p>\n
Wie erreichen wir also Wissenschaftler:innen und andere Stakeholder, die sich f\u00fcr Open Science bislang nicht interessieren oder ihr sogar skeptisch gegen\u00fcberstehen? In dieser Session haben wir zun\u00e4chst mehrere relevante Zielgruppen gesammelt und uns dann entschieden, uns n\u00e4her mit angehenden Lehrkr\u00e4ften zu befassen. Mithilfe eines Empathy-Mapping-Ansatzes haben wir visualisiert, was diese Zielgruppe tut, h\u00f6rt, sieht, denkt und f\u00fchlt \u2013 als Grundlage f\u00fcr die anschlie\u00dfende Diskussion, wie man sie praktisch erreichen k\u00f6nnte.<\/p>\n
Dabei zeigte sich: Angehende Lehrkr\u00e4fte bekommen im Studium wenig didaktischen Input, stehen ohnehin schon stark unter Druck und sind zus\u00e4tzlich mit aktuellen politischen Entwicklungen konfrontiert. Wer diese Zielgruppe erreichen will, sollte deshalb auf Angebote setzen, die attraktiv wirken und nicht nach zus\u00e4tzlicher Arbeit aussehen. Vielversprechend erschien uns etwa, praktische Werkzeuge f\u00fcr die Vermittlung von Wissenschaftskompetenz anzubieten \u2013 und Wege, um Sch\u00fcler:innen den Nutzen von Wissenschaft greifbar zu machen. Ebenfalls relevant: Open Educational Resources und die Debatte dar\u00fcber, ob Wissen (und Schulb\u00fccher) als \u00f6ffentliches Gut verstanden werden sollten \u2013 ein Thema, das sp\u00e4ter zur Barcamp-Session \u201eOpen Educational Resources f\u00fcr Schulen\u201c<\/a> f\u00fchrte.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n\r\n Open Science Erfolgsgeschichten IV
\nvon Susann Auer<\/h3><\/div>\r\n \nIn diesem Jahr fand die Session bereits zum vierten Mal statt, diesmal in kleiner Runde und mit Fokus auf den Naturwissenschaften. Ziel der Session war es, Erfahrungen und positive Beispiele zusammenzutragen \u2013 Erfolge, die wir selbst oder andere durch Open-Science-Praktiken, -Werkzeuge und -Denkweisen erreicht haben. Solche Erfolgsgeschichten sollen inspirieren und als gute Beispiele dienen, um mehr Menschen f\u00fcr Open Science zu begeistern. <\/p>\n
Drei der diesj\u00e4hrigen Erfolgsgeschichten: <\/p>\n
\n- das Humangenomprojekt<\/a>, ein Open-Access-Vorzeigeprojekt, das 1990 startete und in einer riesigen gemeinschaftlichen Kraftanstrengung das menschliche Genom sequenzierte \u2013 die Daten wurden dabei gleich zusammen mit den Publikationen ver\u00f6ffentlicht.<\/li>\n
- die Fachzeitschrift eLife, die als Vorreiterin \u00fcber ihr Ambassador-Programm<\/a> Forschende darin schulte, Open-Science-Prinzipien in ihrer Arbeit und ihren Communities umzusetzen \u2013 f\u00fcr viele der Ambassadors ein echter Karriereschub, der bis heute pr\u00e4gt, wie sie an ihre Arbeit herangehen.<\/li>\n
- Ein teilnehmender Forscher gewann durch einen Zeitungsartikel \u00fcber ein Projekt an Sichtbarkeit, was in der Folge auch die Ver\u00f6ffentlichung der zugeh\u00f6rigen Daten erleichterte.<\/li>\n<\/ol>\n
Als zentrale Erkenntnis dieser Session bleibt: Wir profitieren heute ganz konkret von den Vorreiter:innen, die Open-Science-Prinzipien in der Vergangenheit eingefordert und selbst gelebt haben \u2013 etwa durch leichtere Datenpublikation und mehr Sichtbarkeit.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n
\r\n <\/span>Open Educational Resources f\u00fcr Schulen
\nvon Konrad F\u00f6rstner<\/h3><\/div>\r\n \nDiese Session drehte sich um die Frage, warum Schulb\u00fccher \u2013 meist propriet\u00e4r und selten digital verf\u00fcgbar \u2013 st\u00e4ndig neu aufgelegt werden m\u00fcssen, und wie sich das \u00e4ndern lie\u00dfe. Zwar ist das kein klassisches Open-Science-Thema, doch sind \u00e4hnliche Akteure beteiligt, etwa Verlage. Die Gruppe entwickelte eine Vision, in der sich Schulbuchinhalte zu Open Educational Resources (OER) entwickeln: gepflegt von einer Community und m\u00f6glicherweise unterst\u00fctzt von kommerziellen Anbietenden. Solche Ressourcen w\u00e4ren online, unter offenen Lizenzen, frei zug\u00e4nglich, leicht anpassbar und \u00fcbersetzbar und w\u00fcrden sich fortlaufend weiterentwickeln. Bei Bedarf lie\u00dfen sie sich auch drucken. Das gr\u00f6\u00dfte Hindernis daf\u00fcr scheinen jedoch die finanziellen Interessen der Verlage zu sein, die aktuell zu einer eher suboptimalen Situation f\u00fcr Sch\u00fcler:innen und die \u00d6ffentlichkeit f\u00fchren. Die Session verwies zudem auf die wachsende Bewegung rund um OER in der Bildung sowie das bevorstehende OERCamp<\/a> Ende August \u2013 eine gute Gelegenheit, sich hierzu weiter zu vernetzen.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n\r\n Offen f\u00fcr Wandel
\nvon Lisa Poggel<\/h3><\/div>\r\n \nAusgangspunkt dieser Session war ein bekanntes Thema: Datenrettung und die Widerstandsf\u00e4higkeit von Forschungsdateninfrastrukturen. Wenn man versucht, etwa mittels BitTorrent eine dezentrale Infrastruktur zur gemeinschaftlichen Sicherung von Forschungsergebnissen aufzubauen, entstehen dabei neue Herausforderungen f\u00fcr die Data Governance. Denn f\u00e4llt das urspr\u00fcngliche Repositorium aus, in dem ein Forschungsergebnis ver\u00f6ffentlicht wurde, verschwinden mit ihm oft auch die dort verankerten Governance-Mechanismen.<\/p>\n
In der Session ging es deshalb um die Frage: In welchen Situationen wird Governance in einer dezentralen, offen vernetzten Infrastruktur zur echten Herausforderung? In einer kleinen Gruppe sammelten wir mehrere Szenarien: die Ver\u00f6ffentlichung einer neuen Datensatzversion, die nachtr\u00e4gliche Korrektur von Metadaten samt aller replizierten Kopien \u2013 etwa weil eine Forscherin oder ein Forscher den Namen ge\u00e4ndert hat \u2013, oder sogar die vor\u00fcbergehende Sperrung des Zugriffs auf Forschungsergebnisse, wenn deren Urheber:innen durch politische Repression gef\u00e4hrdet sein k\u00f6nnten.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n
Gemeinsam wachsen, auch in schwierigen Zeiten<\/h2>\n
Beim Barcamp Open Science scheint eine ungeschriebene Regel zu gelten: Jedes Jahr ist etwa die H\u00e4lfte der Teilnehmenden alte Hasen, die andere H\u00e4lfte ist zum ersten Mal dabei. Unsere Barcamp-Open-Science-Community w\u00e4chst also stetig weiter.<\/p>\n
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\u00dcber die Jahre kamen und gingen viele Themen. Gemeinsam haben wir zahlreiche Herausforderungen diskutiert und nach Wegen gesucht, Open Science weiter voranzubringen. Lange Zeit geschah das in einem Umfeld, in dem sich die Idee von Open Science samt ihrer Praktiken zwar langsam, aber scheinbar unaufhaltsam durchsetzte.<\/p>\n
Inzwischen setzen autorit\u00e4re Tendenzen und geopolitische Krisen Open Science \u2013 und die Wissenschaft insgesamt \u2013 zunehmend unter Druck. Gleichzeitig bringt der rasante Aufstieg von KI neue Herausforderungen mit sich, etwa bei der Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen.<\/p>\n
Auch beim diesj\u00e4hrigen Barcamp Open Science kamen diese Entwicklungen zur Sprache. Sie bestimmten die Veranstaltung aber keineswegs, und schon gar nicht auf d\u00fcstere oder entmutigende Weise. Stattdessen nutzten die Teilnehmenden die Gelegenheit f\u00fcr durchdachte Diskussionen dar\u00fcber, wie man diesen komplexen und harten Herausforderungen begegnen k\u00f6nnte.<\/p>\n
Gleichzeitig blieb auch Raum f\u00fcr einen Blick nach vorn: Eine eigene Session widmete sich der Zukunft des Barcamps selbst. Wir freuen uns daher schon jetzt auf 2027 \u2013 mit frischen Ideen und neuen Gesichtern im Team.<\/p>\n
Bleibt dran!<\/p>\n
Das k\u00f6nnte euch auch interessieren: <\/b><\/p>\n\n- Erkenntnisse vom Open Science Retreat: Kann Open Science Autoritarismus und geopolitische Spannungen \u00fcberstehen?<\/a><\/li>\n
- Barcamp Open Science 2025: Von Bedrohungen hin zur kollektiven Resilienz<\/a><\/li>\n
- Open Science Conference 2025: Eine aussichtsreiche Zukunft f\u00fcr Open Science und KI gestalten<\/a><\/li>\n
- Open Science Happy Hour: Ein Cocktail-Rezept macht gute Forschung erlebbar<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\u00dcber die Autor:innen: <\/p>\n
Susann Auer<\/b> ist Pflanzenforscherin an der TU Dresden und gibt im Rahmen der community-getragenen Initiative Reproducibility for Everyone<\/a> Workshops zu Reproduzierbarkeit in der Forschung. Sie sitzt im Lenkungsausschuss des German Reproducibility Network<\/a> (GRN), das sich f\u00fcr mehr Vertrauensw\u00fcrdigkeit und Transparenz in der Wissenschaft einsetzt. Zu finden ist sie auf LinkedIn<\/a> und Mastodon<\/a>. <\/p>\nBen Black<\/b> (ORCID<\/a>) leitet eine Arbeitsgruppe<\/a> am Leibniz-Zentrum f\u00fcr Agrarlandschaftsforschung (ZALF), die Wissenschaftler:innen bei Forschungsdaten- und Software-Management sowie bei Datenvisualisierung und Wissenschaftstransfer unterst\u00fctzt \u2013 mit dem Ziel, Teams zu einer Open-Science-Community-of-Practice weiterzuentwickeln. Seine neuesten Arbeiten lassen sich \u00fcber seine Webseite<\/a> oder auf LinkedIn<\/a> verfolgen. <\/p>\nMaaike Duine<\/b> (ORCID<\/a>) arbeitet im Open Research Office Berlin am BUA-Projekt Open Science Magnifiers, bei dem sie gemeinsam mit verschiedenen Communities Indikatoren und Visualisierungen f\u00fcr das Open-Science-Monitoring entwickelt.<\/p>\nKonrad F\u00f6rstner<\/b> (ORCID<\/a>) hat eine gemeinsame Professur am ZB MED \u2013 Informationszentrum Lebenswissenschaften und an der TH K\u00f6ln inne. Au\u00dferdem moderiert er den Podcast Open Science Radio<\/a> mit. Weitere Informationen und Links zu seinen Aktivit\u00e4ten gibt es auf seiner Webseite<\/a>.<\/p>\nTamara Heck<\/b> leitet den Bereich Informationsmanagement<\/a> am Informationszentrum Bildung des DIPF. Sie organisiert #oscibar<\/a> mit und ist Mitglied im Leibniz-Strategieforum Open Science, wo sie derzeit untersucht, wie sich Positionspapiere auf die Entwicklung von Open-Science-Praktiken auswirken. <\/p>\nIlona Lipp<\/b> ist Open-Science-Beauftragte an der Universit\u00e4t Leipzig und arbeitet daneben freiberuflich als Trainerin und Coach \u2013 sie hilft Wissenschaftler:innen dabei, sich im Wissenschaftsbetrieb zurechtzufinden und ihre Forschungspraxis zu verbessern. Kontakt \u00fcber LinkedIn<\/a>.<\/p>\nTilo Mathes<\/b> arbeitet aktuell als Product Manager und Open Source Lead bei ResearchSpace, wo er das Team bei der Entwicklung der Forschungsdatenmanagement-L\u00f6sung RSpace und der dazugeh\u00f6rigen Open-Source-Community unterst\u00fctzt. Zu finden ist er auf LinkedIn<\/a>, Bluesky<\/a>, und Mastodon<\/a>.<\/p>\nLisa Poggel<\/b> arbeitet aktuell als Data Engineer und Forschungsdatenmanagerin im Projekt SHIELD<\/a> an der TIB Hannover.<\/p>\nFranziska Scharkowski<\/b> (ORCID<\/a>) hat in Neurowissenschaften promoviert und arbeitet heute im Referat Forschung und Forschungsinfrastruktur der Medizinischen Fakult\u00e4t der Otto-von-Guericke-Universit\u00e4t Magdeburg. Dort leitet sie die Open-Science-Initiative der Fakult\u00e4t (Medizinische Fakult\u00e4t\/Universit\u00e4tsklinikum Magdeburg A. \u00f6. R. \u2013 Open Science als Transferinstrument<\/a>) sowie ein Projekt zur Verbesserung der Tierforschung und mehr Transparenz in diesem Bereich. Zu finden ist sie auf LinkedIn<\/a> und Instagram<\/a> (@franzitogo).<\/p>\nGuido Scherp<\/a><\/b> leitet den Bereich \u201eOpen-Science-Transfer\u201c bei der ZBW \u2013 Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Er ist ebenfalls auf LinkedIn<\/a> und Mastodon<\/a> zu finden.<\/p>\nStefan Skupien<\/b> (ORCID<\/a>) arbeitet als wissenschaftlicher Koordinator f\u00fcr Open Science am Center for Open and Responsible Science<\/a> (CORe) der Berlin University Alliance. Er verantwortet Entwicklung und Umsetzung allianzweiter Richtlinien und Strategien zur F\u00f6rderung von Open Science und leitet das Open-Science-Ambassador-Programm.<\/p>\nFotos: Ralf Rebmann©
\n<\/div><\/div>\n
<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Wenig \u00fcberraschend geh\u00f6rten in diesem Jahr die Widerstandsf\u00e4higkeit von Open Science sowie die Frage, wie KI-Einsatz gekennzeichnet und offengelegt werden sollte, zu den dr\u00e4ngendsten Themen des Barcamp Open Science. Daneben standen altbekannte Dauerbrenner wie Anreize f\u00fcr Open Science und Open Educational Resources weiterhin ganz oben auf der Agenda, und auch die beliebte Reihe \u201eOpen Science Success Stories\u201c ging in die n\u00e4chste Runde. Dieser Blogbeitrag fasst die wichtigsten Themen, Debatten und Ideen des Tages zusammen.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":50817,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_has_post_settings":{"highlight_sharing":"default","image_sharing":"default","headline_sharing":"default"},"footnotes":""},"categories":[1147],"tags":[2427,2342,1203,2406,1197,1560,2756,2382],"hashtags":[],"class_list":["post-50816","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-open-science-de","tag-anreize","tag-barcamp-open-science","tag-barcamps-de","tag-ki","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-open-educational-resources-de","tag-resilienz","tag-veranstaltungsrueckblicke"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
Demokratie und Wissenschaftsfreiheit stehen derzeit vielerorts unter Druck \u2013 sichtbar etwa unter der Trump-Administration in den USA, aber auch in Deutschland zeichnet es sich ab, etwa in Sachsen-Anhalt, wo die AfD Einfluss darauf nehmen will, welche Themen \u00fcberhaupt erforscht werden d\u00fcrfen. Vor diesem Hintergrund ging diese Session der Frage nach, wie Open Science widerstandsf\u00e4higer werden und dadurch umgekehrt zur St\u00e4rkung der Demokratie beitragen kann. Als Beispiel diente Sachsen-Anhalt: ein forschungsschwaches Bundesland, das gemessen am BIP am wenigsten in Forschungsf\u00f6rderung investiert und in dem die \u00f6ffentliche Unterst\u00fctzung f\u00fcr Wissenschaft generell gering ist. Die Teilnehmenden diskutierten eine bereits geplante landesweite Open-Science-Initiative, deren Finanzierung durch das Land vor den Landtagswahlen im September derzeit jedoch blockiert ist. Vorgeschlagen wurde au\u00dferdem, sich st\u00e4rker mit vergleichbaren Strukturen zu vernetzen \u2013 etwa den Open Research Offices in Berlin, Brandenburg, dem Saarland und NRW \u2013 sowie mit Forschungsnetzwerken wie der Max-Planck-Gesellschaft.<\/p>\n
Zwei Themenschwerpunkte kristallisierten sich heraus: Finanzierung von Open Science und der Aufbau von \u00f6ffentlichem Vertrauen in Wissenschaft. Bei der Finanzierung reichte das Ideenspektrum von gemeinsamen Archiven \u00fcber die NFDI und die European Open Science Cloud bis hin zu SHIELD<\/a>, dem dezentralen, auf BitTorrent basierenden Projekt. Beim Thema Vertrauen ging es vor allem darum, Wissenschaft n\u00e4her an die Bev\u00f6lkerung zu bringen \u2013 gerade in l\u00e4ndlichen Gebieten, die einen Gro\u00dfteil Sachsen-Anhalts ausmachen. Diskutiert wurden Citizen-Science-Ans\u00e4tze sowie die Verbindung von Wissenschaftskompetenz mit politischer Handlungsf\u00e4higkeit, um Wissenschaftsskepsis entgegenzuwirken und Menschen dabei zu helfen, Fakten von Fehlinformationen zu unterscheiden.<\/p>\n Strategisch wurde vorgeschlagen, dass Hochschulleitungen aktiver auf die Politik zugehen sollten; Institutionen wurden dabei als m\u00f6gliche Gegenstimmen zu Extremismus und Einschr\u00e4nkungen der Wissenschaftsfreiheit gesehen. Zur Sprache kamen auch bislang kaum genutzte Instrumente wie internationale Abkommen, etwa Artikel 15 des UN-Sozialpakts (ICESCR<\/a>, PDF) sowie die UNESCO-Empfehlung zu Open Science<\/a>. Offen blieb am Ende die Frage, ob die Open-Science-Community politischer werden sollte \u2013 und wenn ja, wie sich dies erreichen lie\u00dfe, ohne nur innerhalb der eigenen Blase zu predigen. <\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n In dieser Session ging es darum, wie Institutionen, F\u00f6rderorganisationen und Fachzeitschriften versuchen, Open Science voranzubringen \u2013 und warum das im Arbeitsalltag bislang so wenig ver\u00e4ndert.<\/p>\n Viele \u201eBelohnungen\u201c wie Anerkennung oder Karrierevorteile bleiben bislang eher theoretischer Natur, weil die versprochenen Vorteile selten tats\u00e4chlich eintreten. Open Science mag zum Beispiel bei Berufungsverfahren im Tenure-Track thematisiert werden, f\u00e4llt bei der endg\u00fcltigen Entscheidung aber kaum ins Gewicht. Hinzu kommt: Disziplinen und Institutionen stehen bei der Umsetzung von Open Science an ganz unterschiedlichen Punkten, weshalb ein einheitliches Anreizmodell ohnehin nicht \u00fcberall funktionieren kann.<\/p>\n Auch die \u201ePeitsche\u201c \u2013 Vorgaben von F\u00f6rdermittelgebern, gesetzliche Pflichten, institutionelle Erwartungen \u2013 wird oft nur halbherzig durchgesetzt. So verlangen F\u00f6rderorganisationen zwar Datenmanagementpl\u00e4ne, pr\u00fcfen aber selten, ob diese tats\u00e4chlich eingehalten werden. Und selbst dort, wo klare rechtliche Vorgaben von oben bestehen, versuchen Mitarbeitende laut den Teilnehmenden weiterhin, eine Ver\u00f6ffentlichung ihrer Daten zu vermeiden \u2013 aus Sorge, dass dabei Unzul\u00e4nglichkeiten sichtbar werden k\u00f6nnten.<\/p>\n Am Ende war man sich einig: Beides, Zuckerbrot und Peitsche, bleibt notwendig \u2013 ohne einen tieferen Kulturwandel wird aber keines von beiden ausreichen. Die Teilnehmenden regten an, dass Wissenschaft insgesamt etwas an Tempo herausnehmen k\u00f6nnte, statt immer neue Anforderungen draufzusatteln. Um eine offenere Fehlerkultur zu f\u00f6rdern, schlugen sie vor, sich an George Box zu orientieren und dessen Grundgedanken zu verbreiten: \u201eAlle Daten sind unvollkommen, manche aber trotzdem n\u00fctzlich.\u201c<\/a> Und schlie\u00dflich: Forschende sollten ihre Arbeit selbstbewusster als Open Science kennzeichnen \u2013 schlie\u00dflich ist sie eine Kernkomponente guter Wissenschaft.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n Was passiert eigentlich mit Forschungsergebnissen, wenn synthetische oder KI-bearbeitete Daten unbemerkt und ohne Kennzeichnung einflie\u00dfen \u2013 egal ob durch Menschen oder Agenten? Genau dieser Frage ging die Session nach. Die Teilnehmenden sorgten sich vor allem vor einer wachsenden Flut an \u201eAI Slop\u201c, die Forschungsdatens\u00e4tze verunreinigt, sodass k\u00fcnftige Analysen und Modelle am Ende auf nicht gekennzeichneten, maschinell erzeugten Inhalten aufbauen. Deutlich wurde au\u00dferdem, dass KI-bedingte Verzerrungen l\u00e4ngst nicht nur bei der Texterstellung auftreten, sondern auch bei der Literaturrecherche, der Datenanalyse und sogar beim Studiendesign eine Rolle spielen.<\/p>\n Einig war man sich, dass Offenlegung wichtig ist \u2013 schwierig wird es aber, sobald man festlegen soll, ab wann und wie genau der KI-Einsatz deklariert werden muss. In Feldern wie der Genomik gibt es l\u00e4ngst KI-berechnete oder synthetische Datens\u00e4tze, und eine konsequente Durchsetzung entsprechender Regeln ist kaum zu leisten. Zwei konkrete Ideen kamen dabei auf: Zum einen k\u00f6nnten Forschungsger\u00e4te wie Sequenzierer oder Mikroskope ihre Daten direkt kryptografisch signieren oder mit Wasserzeichen versehen, um sie schon an der Quelle als \u201eKI-frei\u201c auszuweisen. Zum anderen k\u00f6nnten inhaltsbasierte Kennungen wie der ISCC<\/a> (International Standard Content Code, ISO 24138) helfen, digitale Inhalte dauerhaft zu identifizieren und Herkunftsangaben \u00fcber verschiedene Systeme hinweg mitzuf\u00fchren.<\/p>\n Statt eine exakte Grenze festzulegen, verst\u00e4ndigte sich die Gruppe auf ein pragmatischeres Prinzip: ehrlich sagen, was man genutzt hat, und das klar sichtbar machen. Eine kurze, reflektierte Einsch\u00e4tzung zum m\u00f6glichen Bias wurde dabei als deutlich aussagekr\u00e4ftiger empfunden als ein simples H\u00e4kchen bei \u201eKI wurde verwendet\u201c. Auch das blo\u00dfe Archivieren von Prompts hilft nur bedingt weiter, da derselbe Prompt v\u00f6llig unterschiedliche Ergebnisse liefern kann \u2013 wichtiger ist zu dokumentieren, welches Modell konkret zum Einsatz kam, denn das erleichtert die Einsch\u00e4tzung m\u00f6glicher Verzerrungen. Im Idealfall \u00fcbernehmen Werkzeuge wie elektronische Laborb\u00fccher diese Dokumentation automatisch, sodass mehr Raum f\u00fcr die eigentliche Reflexion bleibt \u2013 dem Kern einer verantwortungsvollen KI-Dokumentation.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n In dieser Session ging es um das Angebot eines Literaturdatensatzes mit empirischer Forschung zu Open-Science-Praktiken \u2013 und seine Nutzung f\u00fcr die t\u00e4gliche Open-Science-Arbeit oder weiterf\u00fchrende Wissenschaftsstudien. Bereits 2020 hatte eine Gruppe von Wissenschaftler:innen aus dem DACH-Raum damit begonnen, ver\u00f6ffentlichte Forschungsarbeiten aus den Jahren 2000 bis 2020 zu annotieren: nach Open-Science-Praktiken, Methoden, Disziplinen, Zielgruppen sowie den jeweiligen L\u00e4ndern, um so Einblicke in die internationale Entwicklung<\/a> von Open Science zu gewinnen. Diese Literatursammlung und das dazugeh\u00f6rige Mapping sollen in den kommenden Jahren fortgef\u00fchrt und ausgebaut werden.<\/p>\n Die anwesenden Open-Science-Bef\u00fcrwortenden und Forschenden wurden gefragt, welche Informationen zu Open-Science-Praktiken sie f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit brauchen und wie das Team diese Bed\u00fcrfnisse beim Ausbau des Datensatzes ber\u00fccksichtigen k\u00f6nnte. Ein Vorschlag: konkrete Anwendungsf\u00e4lle oder vergleichbare Good-Practice-Beispiele f\u00fcr Open Science und deren praktische Umsetzung w\u00e4ren ein wertvoller Beitrag. Zudem k\u00f6nnte die systematische Erhebung mehr \u00fcber Trends und aufkommende Themen zeigen, die f\u00fcr das Wissenschaftsmanagement relevant sind.<\/p>\n Ein weiterer Diskussionspunkt betraf meta-wissenschaftliche Fragen und Methoden: Noch ist etwa unklar, ob sich Open Science \u00fcberhaupt als eigenst\u00e4ndiges Forschungsfeld etabliert. Au\u00dferdem muss das Team noch pr\u00fcfen, wie sich der wachsende, annotierte Datensatz in gr\u00f6\u00dfere Knowledge-Graph-Projekte einbinden l\u00e4sst, damit Metawissenschaftler:innen und Open-Science-Praktiker:innen gleicherma\u00dfen darin recherchieren und ihn nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n Es gibt viele Veranstaltungsformate, bei denen Open Science vorangetrieben wird \u2013 das Barcamp ist eines davon. Wer an solchen Treffen teilnimmt, kennt sich mit dem Thema meist schon aus und steht der Open-Science-Agenda ohnehin positiv gegen\u00fcber. F\u00fcr den n\u00f6tigen Kulturwandel, damit Open Science zum Normalfall statt zur Ausnahme wird, braucht es aber eine \u2013 im wahrsten Sinne des Wortes \u2013 kritische Masse.<\/p>\n Wie erreichen wir also Wissenschaftler:innen und andere Stakeholder, die sich f\u00fcr Open Science bislang nicht interessieren oder ihr sogar skeptisch gegen\u00fcberstehen? In dieser Session haben wir zun\u00e4chst mehrere relevante Zielgruppen gesammelt und uns dann entschieden, uns n\u00e4her mit angehenden Lehrkr\u00e4ften zu befassen. Mithilfe eines Empathy-Mapping-Ansatzes haben wir visualisiert, was diese Zielgruppe tut, h\u00f6rt, sieht, denkt und f\u00fchlt \u2013 als Grundlage f\u00fcr die anschlie\u00dfende Diskussion, wie man sie praktisch erreichen k\u00f6nnte.<\/p>\n Dabei zeigte sich: Angehende Lehrkr\u00e4fte bekommen im Studium wenig didaktischen Input, stehen ohnehin schon stark unter Druck und sind zus\u00e4tzlich mit aktuellen politischen Entwicklungen konfrontiert. Wer diese Zielgruppe erreichen will, sollte deshalb auf Angebote setzen, die attraktiv wirken und nicht nach zus\u00e4tzlicher Arbeit aussehen. Vielversprechend erschien uns etwa, praktische Werkzeuge f\u00fcr die Vermittlung von Wissenschaftskompetenz anzubieten \u2013 und Wege, um Sch\u00fcler:innen den Nutzen von Wissenschaft greifbar zu machen. Ebenfalls relevant: Open Educational Resources und die Debatte dar\u00fcber, ob Wissen (und Schulb\u00fccher) als \u00f6ffentliches Gut verstanden werden sollten \u2013 ein Thema, das sp\u00e4ter zur Barcamp-Session \u201eOpen Educational Resources f\u00fcr Schulen\u201c<\/a> f\u00fchrte.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n In diesem Jahr fand die Session bereits zum vierten Mal statt, diesmal in kleiner Runde und mit Fokus auf den Naturwissenschaften. Ziel der Session war es, Erfahrungen und positive Beispiele zusammenzutragen \u2013 Erfolge, die wir selbst oder andere durch Open-Science-Praktiken, -Werkzeuge und -Denkweisen erreicht haben. Solche Erfolgsgeschichten sollen inspirieren und als gute Beispiele dienen, um mehr Menschen f\u00fcr Open Science zu begeistern. <\/p>\n Drei der diesj\u00e4hrigen Erfolgsgeschichten: <\/p>\n Als zentrale Erkenntnis dieser Session bleibt: Wir profitieren heute ganz konkret von den Vorreiter:innen, die Open-Science-Prinzipien in der Vergangenheit eingefordert und selbst gelebt haben \u2013 etwa durch leichtere Datenpublikation und mehr Sichtbarkeit.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n Diese Session drehte sich um die Frage, warum Schulb\u00fccher \u2013 meist propriet\u00e4r und selten digital verf\u00fcgbar \u2013 st\u00e4ndig neu aufgelegt werden m\u00fcssen, und wie sich das \u00e4ndern lie\u00dfe. Zwar ist das kein klassisches Open-Science-Thema, doch sind \u00e4hnliche Akteure beteiligt, etwa Verlage. Die Gruppe entwickelte eine Vision, in der sich Schulbuchinhalte zu Open Educational Resources (OER) entwickeln: gepflegt von einer Community und m\u00f6glicherweise unterst\u00fctzt von kommerziellen Anbietenden. Solche Ressourcen w\u00e4ren online, unter offenen Lizenzen, frei zug\u00e4nglich, leicht anpassbar und \u00fcbersetzbar und w\u00fcrden sich fortlaufend weiterentwickeln. Bei Bedarf lie\u00dfen sie sich auch drucken. Das gr\u00f6\u00dfte Hindernis daf\u00fcr scheinen jedoch die finanziellen Interessen der Verlage zu sein, die aktuell zu einer eher suboptimalen Situation f\u00fcr Sch\u00fcler:innen und die \u00d6ffentlichkeit f\u00fchren. Die Session verwies zudem auf die wachsende Bewegung rund um OER in der Bildung sowie das bevorstehende OERCamp<\/a> Ende August \u2013 eine gute Gelegenheit, sich hierzu weiter zu vernetzen.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n Ausgangspunkt dieser Session war ein bekanntes Thema: Datenrettung und die Widerstandsf\u00e4higkeit von Forschungsdateninfrastrukturen. Wenn man versucht, etwa mittels BitTorrent eine dezentrale Infrastruktur zur gemeinschaftlichen Sicherung von Forschungsergebnissen aufzubauen, entstehen dabei neue Herausforderungen f\u00fcr die Data Governance. Denn f\u00e4llt das urspr\u00fcngliche Repositorium aus, in dem ein Forschungsergebnis ver\u00f6ffentlicht wurde, verschwinden mit ihm oft auch die dort verankerten Governance-Mechanismen.<\/p>\n In der Session ging es deshalb um die Frage: In welchen Situationen wird Governance in einer dezentralen, offen vernetzten Infrastruktur zur echten Herausforderung? In einer kleinen Gruppe sammelten wir mehrere Szenarien: die Ver\u00f6ffentlichung einer neuen Datensatzversion, die nachtr\u00e4gliche Korrektur von Metadaten samt aller replizierten Kopien \u2013 etwa weil eine Forscherin oder ein Forscher den Namen ge\u00e4ndert hat \u2013, oder sogar die vor\u00fcbergehende Sperrung des Zugriffs auf Forschungsergebnisse, wenn deren Urheber:innen durch politische Repression gef\u00e4hrdet sein k\u00f6nnten.<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\n Beim Barcamp Open Science scheint eine ungeschriebene Regel zu gelten: Jedes Jahr ist etwa die H\u00e4lfte der Teilnehmenden alte Hasen, die andere H\u00e4lfte ist zum ersten Mal dabei. Unsere Barcamp-Open-Science-Community w\u00e4chst also stetig weiter.<\/p>\n \u00dcber die Jahre kamen und gingen viele Themen. Gemeinsam haben wir zahlreiche Herausforderungen diskutiert und nach Wegen gesucht, Open Science weiter voranzubringen. Lange Zeit geschah das in einem Umfeld, in dem sich die Idee von Open Science samt ihrer Praktiken zwar langsam, aber scheinbar unaufhaltsam durchsetzte.<\/p>\n Inzwischen setzen autorit\u00e4re Tendenzen und geopolitische Krisen Open Science \u2013 und die Wissenschaft insgesamt \u2013 zunehmend unter Druck. Gleichzeitig bringt der rasante Aufstieg von KI neue Herausforderungen mit sich, etwa bei der Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen.<\/p>\n Auch beim diesj\u00e4hrigen Barcamp Open Science kamen diese Entwicklungen zur Sprache. Sie bestimmten die Veranstaltung aber keineswegs, und schon gar nicht auf d\u00fcstere oder entmutigende Weise. Stattdessen nutzten die Teilnehmenden die Gelegenheit f\u00fcr durchdachte Diskussionen dar\u00fcber, wie man diesen komplexen und harten Herausforderungen begegnen k\u00f6nnte.<\/p>\n Gleichzeitig blieb auch Raum f\u00fcr einen Blick nach vorn: Eine eigene Session widmete sich der Zukunft des Barcamps selbst. Wir freuen uns daher schon jetzt auf 2027 \u2013 mit frischen Ideen und neuen Gesichtern im Team.<\/p>\n Bleibt dran!<\/p>\n Das k\u00f6nnte euch auch interessieren: <\/b><\/p>\n Susann Auer<\/b> ist Pflanzenforscherin an der TU Dresden und gibt im Rahmen der community-getragenen Initiative Reproducibility for Everyone<\/a> Workshops zu Reproduzierbarkeit in der Forschung. Sie sitzt im Lenkungsausschuss des German Reproducibility Network<\/a> (GRN), das sich f\u00fcr mehr Vertrauensw\u00fcrdigkeit und Transparenz in der Wissenschaft einsetzt. Zu finden ist sie auf LinkedIn<\/a> und Mastodon<\/a>. <\/p>\n Ben Black<\/b> (ORCID<\/a>) leitet eine Arbeitsgruppe<\/a> am Leibniz-Zentrum f\u00fcr Agrarlandschaftsforschung (ZALF), die Wissenschaftler:innen bei Forschungsdaten- und Software-Management sowie bei Datenvisualisierung und Wissenschaftstransfer unterst\u00fctzt \u2013 mit dem Ziel, Teams zu einer Open-Science-Community-of-Practice weiterzuentwickeln. Seine neuesten Arbeiten lassen sich \u00fcber seine Webseite<\/a> oder auf LinkedIn<\/a> verfolgen. <\/p>\n Maaike Duine<\/b> (ORCID<\/a>) arbeitet im Open Research Office Berlin am BUA-Projekt Open Science Magnifiers, bei dem sie gemeinsam mit verschiedenen Communities Indikatoren und Visualisierungen f\u00fcr das Open-Science-Monitoring entwickelt.<\/p>\n Konrad F\u00f6rstner<\/b> (ORCID<\/a>) hat eine gemeinsame Professur am ZB MED \u2013 Informationszentrum Lebenswissenschaften und an der TH K\u00f6ln inne. Au\u00dferdem moderiert er den Podcast Open Science Radio<\/a> mit. Weitere Informationen und Links zu seinen Aktivit\u00e4ten gibt es auf seiner Webseite<\/a>.<\/p>\n Tamara Heck<\/b> leitet den Bereich Informationsmanagement<\/a> am Informationszentrum Bildung des DIPF. Sie organisiert #oscibar<\/a> mit und ist Mitglied im Leibniz-Strategieforum Open Science, wo sie derzeit untersucht, wie sich Positionspapiere auf die Entwicklung von Open-Science-Praktiken auswirken. <\/p>\n Ilona Lipp<\/b> ist Open-Science-Beauftragte an der Universit\u00e4t Leipzig und arbeitet daneben freiberuflich als Trainerin und Coach \u2013 sie hilft Wissenschaftler:innen dabei, sich im Wissenschaftsbetrieb zurechtzufinden und ihre Forschungspraxis zu verbessern. Kontakt \u00fcber LinkedIn<\/a>.<\/p>\n Tilo Mathes<\/b> arbeitet aktuell als Product Manager und Open Source Lead bei ResearchSpace, wo er das Team bei der Entwicklung der Forschungsdatenmanagement-L\u00f6sung RSpace und der dazugeh\u00f6rigen Open-Source-Community unterst\u00fctzt. Zu finden ist er auf LinkedIn<\/a>, Bluesky<\/a>, und Mastodon<\/a>.<\/p>\n Lisa Poggel<\/b> arbeitet aktuell als Data Engineer und Forschungsdatenmanagerin im Projekt SHIELD<\/a> an der TIB Hannover.<\/p>\n Franziska Scharkowski<\/b> (ORCID<\/a>) hat in Neurowissenschaften promoviert und arbeitet heute im Referat Forschung und Forschungsinfrastruktur der Medizinischen Fakult\u00e4t der Otto-von-Guericke-Universit\u00e4t Magdeburg. Dort leitet sie die Open-Science-Initiative der Fakult\u00e4t (Medizinische Fakult\u00e4t\/Universit\u00e4tsklinikum Magdeburg A. \u00f6. R. \u2013 Open Science als Transferinstrument<\/a>) sowie ein Projekt zur Verbesserung der Tierforschung und mehr Transparenz in diesem Bereich. Zu finden ist sie auf LinkedIn<\/a> und Instagram<\/a> (@franzitogo).<\/p>\n Guido Scherp<\/a><\/b> leitet den Bereich \u201eOpen-Science-Transfer\u201c bei der ZBW \u2013 Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Er ist ebenfalls auf LinkedIn<\/a> und Mastodon<\/a> zu finden.<\/p>\n Stefan Skupien<\/b> (ORCID<\/a>) arbeitet als wissenschaftlicher Koordinator f\u00fcr Open Science am Center for Open and Responsible Science<\/a> (CORe) der Berlin University Alliance. Er verantwortet Entwicklung und Umsetzung allianzweiter Richtlinien und Strategien zur F\u00f6rderung von Open Science und leitet das Open-Science-Ambassador-Programm.<\/p>\n Fotos: Ralf Rebmann© <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wenig \u00fcberraschend geh\u00f6rten in diesem Jahr die Widerstandsf\u00e4higkeit von Open Science sowie die Frage, wie KI-Einsatz gekennzeichnet und offengelegt werden sollte, zu den dr\u00e4ngendsten Themen des Barcamp Open Science. Daneben standen altbekannte Dauerbrenner wie Anreize f\u00fcr Open Science und Open Educational Resources weiterhin ganz oben auf der Agenda, und auch die beliebte Reihe \u201eOpen Science Success Stories\u201c ging in die n\u00e4chste Runde. 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\nzu Open Science?
\nvon Ben Black<\/h3><\/div>\r\n Zuordnung & Offenlegung von KI-Agenten in Forschung und
\nForschungsdatenmanagement
\nvon Tilo Mathes<\/h3><\/div>\r\n Ein Mapping-Ansatz f\u00fcr empirische Studien zu Open-Science-Praktiken:
\nWas braucht die Community wirklich?
\nvon Stefan Skupien, Tamara Heck, Maaike Duine<\/h3><\/div>\r\n Wie man nicht nur die eigene Blase erreicht
\nvon Ilona Lipp<\/h3><\/div>\r\n Open Science Erfolgsgeschichten IV
\nvon Susann Auer<\/h3><\/div>\r\n \n
<\/span>Open Educational Resources f\u00fcr Schulen
\nvon Konrad F\u00f6rstner<\/h3><\/div>\r\n Offen f\u00fcr Wandel
\nvon Lisa Poggel<\/h3><\/div>\r\n Gemeinsam wachsen, auch in schwierigen Zeiten<\/h2>\n
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