Eigentlich hatte ich mich mit dem Herrn Lorenz etwas abgesprochen, worüber wir berichten.
Er wollte eher auf die Forschungsinformationen in den Universitäten hinweisen.
Und ich wollte darüber hinaus jetzt deshalb als Ziel des Vortrags formuliert sagen,
dass Forschungsinformationen nicht nur in der Universität oder in Einrichtung selbst von relevant sind,
sondern auch von anderen Akteuren des Wissenschaftsbetriebs genutzt werden.
Deshalb ist es sehr wichtig,
was wir für Informationen erheben und wofür wir diese nutzen wollen,
denn auf dieser Basis können wir letztlich später dann auch wirklich
diese Nutzungen durchführen
Inhalt des Vortrags, ich möchte zuerst nur exemplarisch potenzielle Drittnutzung von Forschungsinformationen beleuchten,
dann will ich kurz auf die Steuerung mit Hilfe von Forschungsinformationen eingehen,
dann kurz über Drittmittel und Publikationen sprechen.
Wie gesagt, nur exemplarisch, wer ist noch an solchen Informationen interessiert?
Hier zum einen der Wissenschaftsrat hat viele Aufgaben,
eine davon in den letzten Jahren unter anderem,
das Forschungsrating, das wurde ja in letzter Zeit erfolgreich,
exemplarisch für einige Fachgebiete durchgeführt und hier steht demnächst jetzt
die Entscheidung zur Verstetigung dieses Ratings an
Generell, wenn man die Publikationen und Empfehlungen vor Wissenschaftsrat betrachtet,
ist, glaube ich, klar,
dass dieser eindeutig einen Bedarf an einem sogenannten Kerndatensatz von Forschungsinformationen
sieht und dieser sollte auch am besten noch bundeseinheitlich sein.
Derzeit wird für diesen Kerndatensatz an einer Empfehlung gearbeitet und
die soll wohl nächstes Jahr rauskommen.
Und dieser Kerndatensatz wird allgemein für die Aufgaben des Wissenschaftsrats genutzt,
was nämlich die Berichterstattung an die Politik ist und insbesondere
auch für dieses Forschungsrating
Ich glaube, man könnte sagen, dass dieser Kerndatensatz
mindestens wahrscheinlich sich um die Punkte-Personal-Drittmittel-Publikationen und Nachwuchs drehen wird.
Weiteres Beispiel für die Nutzung von Forschungsinformationen ist das statistische Bundesamt.
Auch hier gibt es Interesse von Bund und Ländern,
sogar von beiden, an einer einheitlichen Berichterstattung über den wissenschaftlichen Nachwuchs.
Und ich glaube, es ist ziemlich klar,
dass diese Berichterstattung nicht nur auf solchen einfachen Indikatoren wie beispielsweise
der Anzahl der abgeschlossenen Promotionen oder Habilitationen beruhen wird,
sondern dass es dort sehr viel mehr Informationen geben wird.
Und derzeit wird dort an einem sogenannten Indikatorengewusst gearbeitet,
womit letztlich der wissenschaftliche Nachwuchs geschrieben und dann bewertet werden kann
Letztes Beispiel, dann doch wieder ein bisschen näher an den Einrichtungen dran.
Die Universitätskanzler haben dort einen Arbeitskreis auch zum Thema Kerndatensatz.
Dort geht es natürlich nicht nur, wie die Universitäten intern diese Forschungsinformationen nutzen,
sondern eher auch, wie sie diese mit anderen Einrichtungen austauschen können.
Sprich, dass es auch universitätsübergreifend genutzt werden kann.
Was das letztlich bedeutet, ist für diese Drittnutzung,
es ist ziemlich klar, dass die Forschungsinformationen mehrfach nutzbar sein müssen.
Technisch ist das wahrscheinlich eher das geringere Problem.
Dort gibt es zum Beispiel auf europäischer Ebene zahlreiche Arbeiten,
wie diese Daten ausgetauscht werden können,
was viel wichtiger ist, ist die inhaltliche Sache,
denn hier müssen wirklich dann alle Einrichtungen wirklich untereinander verstehen,
wenn man jetzt gewisse Informationen hat,
die etwas beschreiben sollen, müssen alle das Gleiche darunter verstehen.
Das heißt, die Semantik, die Bedeutung muss einfach klar sein,
sodass dann kein Missverständnis auftreten. Zusammenfassend heißt es einfach,
unsere Daten müssen abgestimmt sein,
sie müssen kompatibel zueinander sein und auch sehr wichtig Qualitätssicherung,
wenn wir Daten erheben,
möchten wir auch, dass diese Daten korrekt sind,
sodass später die Auswertungen wirklich auch auf Basis der Daten
korrekt durchgeführt werden
Soviel zum Thema Einführung und Drittnützung. Jetzt möchte ich direkt auf,
ich habe es jetzt hier im deutschen Begriff Steuerung,
das ist eigentlich Governance, zu sprechen kommen.
Hier möchte ich kurze Auszüge aus einem EFG-Projekt Gommett Governance Hochschulmedizin vorstellen.
Dort geht es, wie wir jetzt schon auch im vorigen
Vortrag hatten, um die leistungsorientierte Mittelvergabe an medizinischen Fakultäten.
Hier beschränke ich mich auf kurze Auszüge aus einer Online-Befragung der Professoren,
der 36-medizinischen Fakultäten in Deutschland und da insbesondere auf die Themen
Indikatoren und Kriterien der Lomm und auch die Effekte der Lomm
Die erste Übersicht, die ich gleich zeigen werde,
da geht es um die Wichtigkeit von Leistungsindikatoren und wie sie Forschung beschreiben.
Und auch wie diese Leistungsindikatoren in den Lomb-Systemen repräsentiert sind.
Was dabei rauskommt, ist, dass eigentlich fast ausschließlich die
als wichtig angesehene Indikatoren weniger gut in den Lomb-Systemen repräsentiert sind.
Jetzt kommt eine Folie mit einem wilden Bild. Ich habe versucht,
alles in eine Folie zu bringen, damit man es etwas versteht,
weil in mehreren Folien würde man es erst recht nicht verstehen.
Wir sehen hier auf der Y-Achse
die verschiedenen Leistungsindikatoren
Für gute wissenschaftliche Arbeit, beispielsweise Qualität von Publikationen oder Innovationsgehalt von Forschung.
Dann haben wir in blau in verschiedenen Blauschattierungen,
das ist, was die Professorin gemeint haben,
wie diese Leistungskriterien, wie gut die wissenschaftliche Arbeit beschreiben.
Und je dunkler die Schattierung ist, desto wichtiger sind sie
für gute wissenschaftliche Arbeit. In Grün haben wir dann,
wie diese verschiedenen Indikatoren in den Lomb-Systemen repräsentiert sind, nach Meinung der Professoren.
Auch hier wieder, je dunkler, desto besser sind sie repräsentiert.
Ich gehe jetzt hier noch kurz exemplarisch durch, dass erste Qualität von Publikationen
Hier könnt ihr sagen, ist etwa 95 Prozent der befragten meinen,
dass das ein sehr guter Indikator für gute Forschung sei.
Hingegen, wie das repräsentiert ist, hier meinen etwa knapp über 60 Prozent,
dass diese auch gut in den Lomb-Systemen repräsentiert sind.
Das heißt also, sie sind nicht so gut repräsentiert,
wie sie es eigentlich sein sollten.
Schlimmer wird das Ganze beim Innovationsgehalt der Forschung.
Hier ist ein gravierender Unterschied. 85 Prozent meinen,
das ist sehr wichtig für gute Forschung,
dass sie innovativ ist, wohingegen nur etwa 15 Prozent sagen,
dass das wirklich in dem Lomb-System auch gut so abgebildet wird
Lediglich bei der erfolgreichen Einwerbung von Drittmitteln.
Dort ist das Verhältnis genau andersrum. Dort sagen die Befragten,
dass das besser an dem Lomb-System abgebildet ist,
als es eigentlich als Kriterium für gute wissenschaftliche Arbeit repräsentiert ist.
Und auch bei der Anzahl der Publikationen, hier sagen etwa 45 Prozent,
das bedeutet auch gute wissenschaftliche Arbeit, wo hingegen etwa 70 Prozent sagen,
dass dies sehr gut in den Lomb-System abgebildet ist.
Sprich, wir sehen hier,
dass die Solom-Systeme anscheinend noch nicht perfekt sind und dass die Forschungsinformationen,
die herangezogen werden,
in diesem Lomb-System potenziell noch verbesserungswürdig sind
Bei der nächsten Grafik geht es eher um die Leistungs- und Verfahrensgerechtigkeit.
Auch hier eigentlich ein allgemein eher schlechtes Zeugnis. 28 Prozent
der Befragten sagen, dass letztlich die Leistungsgerechtigkeit so ist,
wie man sich vorstellt, spricht,
dass die Ergebnisse der Lom auch die Leistungen angemessen widerspiegeln.
Noch etwas schlimmer ist es bei der Verfahrensgerechtigkeit in etwa 25 Prozent der Befragten,
sagen, das zu verfahren,
welches angewandt wird,
um die Bewertung rauszufinden,
gerecht ist
Zielerreichung der Lom. Hier sehen wir,
hier hatten wir befragt, wie sie dann,
ob sie dann meinen, dass die Ziele der Lom erreicht wurden.
Was man hier sagen kann, ist lediglich bei den oberen beiden Punkten,
durch die Lom seht ihr die Mehrheit,
dass der Wettbewerb zwischen den Fakultätsinternen Einrichtungen zugenommen hat.
Ja, da sagt sie mir, das ist passiert.
Und also ebenfalls ist die Transparenz der Forschungsleistung auch besser geworden.
Liebe haben wir ein System, wo wir wissen, wie es funktioniert.
Das heißt, es ist also transparenter, als wenn es einfach irgendwie,
und wir wissen nicht, wie es funktioniert.
Ich gehe jetzt nicht auf die Lehre ein,
Hingegen werden wir noch jetzt kurz zum Punkt Qualitätssteigerung der Forschung.
Hier finden doch eher mehr Leute, dass das durch die Lomb nicht erreicht wurde.
Das sind 45 Prozent, sagen, nein,
diese Ziel wurde nicht erreicht, wohingegen nur 21 Prozent sagen,
durch die Lomb wurde auch die Qualität der Forschung gesteigert.
Letzte Folie zu diesem Thema Lomb. Hier geht es um
die Wirkung und um gegensätzliche Aussagen, die durch die Lomb erreicht wurde.
Zum einen wurde gefragt, ja, fördert es eher Kooperation oder eher das Einzelkämpfertum?
Dieser Tag leidete mir halt durch die Lomb-Systeme ist eher
das Einzelkämpertum gefördert worden
Arbeitsklima auch erschreckend, sagen wir auch die Mehrheit der Befragten,
nach Einfachung der Longmatte, das Arbeitsklima, anderen Fakultäten leider verschlechtert.
Positiv, die Lomb führt für die meisten doch zu einer
gerechteren Verteilung der Mittel, ebenfalls steigt die Reputation derjenigen an,
die erfolgreichen dann nochmal abschneiden.
Und auch die Leistungsmotivation der Mitarbeiter ist durch die Lomb gestiegen.
Hingegen das nächste, nicht wirklich sehr nett,
es entstehen jetzt Vermehrtkonflikte um Co-Autorentschaften, was vorher nicht der Fall war.
Des Weiteren ganz eklatant Mainstream-Forschung wird stärker belohnt,
nur 11 Prozent finden das durch die Lomb
eher innovative Forschung
gestärkt wird
Und auch Publikationen. Viele kurze Artikel,
das bringt uns auf jeden Fall der Lom nach vorne.
Umfassende Publikationen leider nicht so wirklich. Soviel zu dem Thema Lom,
was ich damit nur zeigen wollte, ist,
wir sollten uns wirklich überlegen, wie wird die Forschungsinformation einsetzen,
um unsere Universitäten zu steuern, weil nur wenn wir die geschickt einsetzen,
dann kommt auch am Ende das raus,
was wir potenziell am Anfang uns auch vorgestellt hatten.
Ich möchte jetzt kurz zum Thema Drittmittel kommen.
Ich habe mich einfach aus dem DFG-Förderatlas 2012,
kurze Grafik, die Verteilung von Drittmitteln für die verschiedenen Fachgebiete
Ist natürlich klar, dass man zwischen den Fachgebieten keine Vergleiche ziehen kann.
Ich meine, die Medizin hält am meisten Drittmittel und ich glaube,
es ist Bauwiese und Architektur halten am wenigsten Drittmittel.
Natürlich kann man ja keine Vergleiche ziehen,
dass die einen was Tolles, die anderen was Schlechtes machen.
Drittmittel sind letztlich trotzdem, meistens werden diese noch inputorientiert, bewertet.
Wenn man das typisch Lebenslauf angucken von dem Professor, ja,
ich habe die und die Drittmittel für die und die Zeit
in der und der Höhe erhalten und das wird letztlich für die Drittmittel angegeben.
Hier ist noch eine andere Gratik aus dem Förderatlas,
die sehen wir jetzt die durchschnittlichen Drittmittel pro Fachgebiet,
hier wieder klar zwischen den Gebieten, kann man nicht wirklich vergleichen.
Der Faktor, der Unterschied ist etwa hier Faktor 11.
In den hellen Balken sehen wir letztlich die Drittmittel pro Professor.
Da hat in dem Fall der Maschinenbauer am meisten und die Soziologen Sozialwissenschaften
am wenigsten erhalten. Etwas besser wird das Ganze schon,
wenn wir das auf die Wissenschaftler runterbrechen, nicht auf die Professoren.
Hier ist dann der Unterschied bloß noch zwischen den Fachgebieten 5,5,
also die etwa halbiert. Es gibt aber natürlich auch Unterschiede
innerhalb der Fachgebiete und so stellt sich generell die Frage,
ob man nicht auch bei den Drittmitteln wegkommen sollte von dieser Input-Betrachtung,
sondern sich eher den Ertrag der Drittmittelforschung widmen sollte,
um zu bewerten, ob diese jetzt gut oder schlecht gewesen ist.
Der Ertrag gibt es viele Möglichkeiten, die man da nehmen könnte.
Zum einen das Personal, wie viel Personal wurde beschäftigt oder qualifiziert, mit Hilfe der Drittmittel.
Oder man könnte auch hier die typischen Output-Werte nehmen,
wie viele Publikationen oder wie viele Patente, Datensätze, Ausstellungen,
Expeditionen, je nachdem Fachgebiet, wo wir sind, was ist dabei rausgekommen bei der Forschung.
Hier natürlich wieder das Spagat zwischen Qualität und Anzahl des Outputs. Schwierig wird es natürlich,
gesellschaftlicher Nutzen von Forschung und wissenschaftlicher Nutzung auch allgemein zu bewerten,
wie wir das machen wollen,
diskutiert werden und das natürlich bei der Höhe absolut zu kurz kommt,
ist die Effizienz des Mitteleinsatzes, was natürlich auch sehr wichtig ist,
wenn jemand ganz viel Drittmittel erworben hat, damit Ergebnisse erzielt,
die man eigentlich hätte auch mit einem Zehntel,
sag ich mal, der Mittel erreichen können,
dann ist es eigentlich besser,
wenn man das mit einer geringeren Anzahl an Drittmitteln erreicht hat und nicht mit der möglichst höchsten Anzahl.
Letztlich, worum es hier geht, ist auch wieder,
wenn wir unsere Systeme in den Universitäten haben,
wir müssen genau beobachten und wir müssen darauf achten,
was wir erheben, denn nur das, was wir erheben,
können wir später auch für die Bewertung daran ziehen.
Jetzt noch kurz zum Thema Publikation, Und da insbesondere Open Access,
Open Access in aller Munde, international, national,
auf europäischer Ebene, in der Wissenschaft auch,
dass jetzt anscheinend der Trend zu sein scheint,
möchte ich jetzt nicht hier bewerten.
Zum Beispiel auch die Planung für das Horizon 2020-Forschungsförderungsprogramm von der EU sehen zumindest in der Planung auch,
Open Access als allgemeines Prinzip vor,
was das natürlich jetzt heißt für Forschungsinformationen, ist,
dass die biometrischen Rohdaten, wenn denn alles Open Access wäre,
relativ leicht für jeden zugreifbar sind.
Da könnte man denken, super,
dann ist alles viel einfacher, wird es potenziell auch,
geht natürlich aber auch gewisse Fragen, die dabei auftreten.
Zum einen Säuberung von Daten und Relevanz von Daten.
Heutzutage ist das relativ einfach. Universitäten kaufen sich bei kommerziellen Anbietern gewisse Datenbanken,
wo die Publikationen alle schön drin stehen, die biometrischen Daten.
Und das ist quasi dann das Totschlagargument, wir nutzen diese
Datenbasis und darauf beruhen unsere Analysen, deshalb ist alles super.
Wenn jetzt die Daten überall zugänglich wären,
kann man natürlich nicht mehr so einfach auf diese Datenbasis verweisen,
weil jeder könnte sich selbst seine Datenbasis aufbauen.
Das heißt, wer bewertet jetzt, welche Publikationen sind relevant,
welche sind weniger relevant und auch wie werden diese Daten gesäubert
Dann natürlich auch die Frage, was geht von diesen Daten in die Bewertungen ein?
Und ganz wichtig auch die Nachvollziehbarkeit. Wenn die Daten zugänglich sind,
könnte jeder anfangen, durchs Internet zu wandern und sich die Informationen zu havesten im Internet.
Die Nachvollziehbarkeit ist dann natürlich nicht wirklich gegeben,
wenn jeder einfach mal losgeht und die Publikationen sammelt,
wenn wir dann keine feste Datenbasis haben, auf welcher wir unsere Analysen durchführen können.
Das heißt, auch mit Open Access gibt es potenziell noch,
es gibt auf jeden Fall noch viele offene Fragen,
die gelöst werden müssen,
damit das auch für die Bibliometrie richtig funktioniert,
die Möglichkeiten werden unter Umständen gerechter, die wir dadurch haben,
dass wir die Zukunft zeigen,
aber die Fragen sind noch alle,
noch längst nicht ab
Abschließend beantwortet. Ich bin damit eigentlich auch schon am Ende
und wollte kurz zusammenfassen. Am Anfang des Vortrags habe ich
noch mal kurz die verschiedenen Akteure im Wissenschaftsbetrieb beleuchtet und gezeigt,
dass nicht nur die Innovativitäten selbst intern Interesse an Forschungsinformationen haben,
sondern dass auch andere Akteure Interesse an diesen Daten haben,
damit sie diese für ihre Analysenauswertungen und so weiter benutzen können.
Ich habe dann Beispiele aus der Steuerung,
den Drittmitteln und die Publikationen gezeigt.
Da haben wir hoffentlich gesehen, dass triviale Kennzahlen
den Zweck eigentlich meist nicht erfüllen
Und insbesondere bei leistungsorientierten Mittelvergabe wird von den Wissenschaftlern die Verfahren
und Leistungsgerechtigkeit, teils eher als sehr fragwürdig eingeschätzt.
Was entgegen passiert ist durch diese Systeme, ist, dass die Transparenz erhöht wird.
Wenn wir wenigstens durchblicken, wie das System funktioniert,
dann haben wir wenigstens etwas und können uns zwar darüber aufregen,
dass es nicht toll ist, aber wir wissen wenigstens, wie diese Ergebnisse zustande kommen.
Was letztlich ausschlaggebend am Ende ist, habe ich schon mehrfach angedeutet,
es geht letztlich darum, wir müssen uns einig sein,
was wir unser System erheben und das sollten dann auch alle Universitäten und Einrichtungen erheben,
das können wir später benutzen.
Ansonsten müssen wir, wenn jemand Daten haben will,
diese Daten wieder extra einsammeln, was viel Zeit und Ressourcen kostet.
Auch sehr wichtig ist, wenn wir diese Informationen benutzen,
müssen wir verhindern, dass die, letztlich die Entscheider,
welche irgendwo sitzen und letztlich am Ende bloß irgendwelche wilden Zahlen sehen. Wie machen wir diesen klar,
was die Ergebnisse bedeuten und wie verhindern wir das,
die Untergebnisse missinterpretiert werden, weil es natürlich klar ist,
dass aggregierte Informationen, die das ganze Bild darstellen,
sondern bloß einen kleinen Ausschnitt in eine bestimmte Richtung und das wahrscheinlich das Allerwichtigste für mich zumindest ist,
wenn wir diese Daten für solche Sachen benutzen,
was wir letztlich wollen, ist, wir möchten ja die Forschung verbessern.
Und natürlich ist es fraglich, wenn wir Systeme haben,
die unsere Daten auswerten, wie verhindern wir, dass die Leute,
die Wissenschaftler sind ja nun wirklich nicht dumm, nicht einfach versuchen,
die Bewertungen, die aus den Daten gezogen wird, zu verbessern,
indem sie einfach das System kennen, die Forschung wird nicht besser,
die Bewertung wird besser, das ist letztlich nicht, was wir haben wollen.
Und da ist halt die Frage, wie wir das letztlich forcieren können,
dass die Forschung besser wird und nicht die Bewertung der Forschung.
Und damit bin ich auch schon am Ende.