überlege, wie ich eine Verbindung herstellen kann zwischen
dem Vorsprache von Frau Beger und dem, was kommt.
Das ist nicht ganz einfach, aber ich glaube,
sie produzieren eine Unmenge von Informationen. Hier wird es jetzt daraufhin gehen,
wie man mit solchen Informationen eigentlich im Weiteren umgehen kann.
Management by Numbers, vielleicht hat der eine oder andere
beim Studieren der Literatur, der Zeitungen, bemerkt,
dass in diesem Jahr so etwas Unruhe in der Presse auftrat.
Es geht nämlich um die Frage von Zugängen zu Forschungsdaten zur Einrichtung von Forschungsinformationssystemen
und die Positionen schwanken hier wie immer zwischen erheblichen Befürchtungen,
Big Brother, Kontrolle, Staatsangriffe und ähnliches.
Auf der einen Seite und auf der anderen Seite euphorische Hoffnungen auf Transparenz,
gute Zahlen, Steuerbarkeit des Systems und so weiter.
Die sind nicht ganz unberechtigt, diese Befürchtungen,
denn sie alle wissen, dass wir inzwischen in einer Zeit leben,
in der wir überflutet werden von Rankings,
allen möglichen Formen der Bewertung, von Forschungsleistungen,
mit den unterschiedlichsten Qualitäten und Reaktionen darauf.
Der Wissenschaftsrat hat das selbst weiter fautgesetzt mit einem Forschungsrating,
einer Kombination, sozusagen von quantitativen Informationen und Beurteilung.
Und wenn wir jetzt mal ganz kurz fragen, wie kommt das?
Und wir hatten heute schon mal präzise historische Einordnung,
dann sieht man sehr deutlich, so um das Ende der
80er Jahre und Beginn der 90er Jahre passiert etwas.
Da tauchen nämlich die ersten Rankings auf und da passiert etwas Weiteres,
nämlich eine rapide, ansteigende Erhöhung der Drittmittelquote,
der in der deutschen Forschung.
Dieser Prozess ist älter, er startet schon in den 70er Jahren,
aber wir haben in den letzten 15 Jahren einen enormen Anstieg
gesehen.
Was steht dahinter
Wenn man sich ganz kurz die Situation noch mal vor Augen führt,
1991, Dieter Simon, damals Vorsitzender des Wissenschaftsrates,
mit einer knallharten Diagnose, das deutsche Universitätssystem ist im Kern verrottet.
Und er hatte viele Beispiele dafür, um zu zeigen,
warum das so ist. Es gibt viele andere Beschreibungen aus dieser Zeit,
etwa organisationale Anarchielose gekoppelte Organisationen, organisierte, verantwortungslosigkeit und vieles mehr.
Es sei dahingestellt, ob diese Diagnosen richtig sind oder nicht.
Was man für die Zeit aber sagen kann,
Universität ist zu der Zeit deutlich anders aufgestellt als heute.
Sie bewegt sich, wenn man dieses wahrscheinlich allen bekannte Dreieck
mal nimmt, zwischen staatlicher Feindsteuerung und akademischer Oligarchie.
Der Staat definiert sehr, sehr viel und der Freiraum für
die akademische Oligarchie ist sozusagen grundgesetzlich abgesichert.
Das macht diese Situation, der immer wieder diagnostizierten Steuerungsunfähigkeit aus.
Was in der Folge passiert,
und zwar ab Beginn der 90er Jahre,
ist eine massive Verschiebung des ganzen Systems in Richtung Marktförmigkeit,
also in Richtung des amerikanischen und britischen Hochschulsystems
Und das hat gravierende Folgen. Markt heißt, nicht nur
Wettbewerb, Markt heißt auch, dass Informationen benötigt werden.
Und zwar auf den unterschiedlichsten Ebenen. Aus den Hochschulen
werden auf einmal strategiefähige Akteure. Das heißt,
sie müssen Informationen über sich selbst, ihre eigenen Prozesse,
aber auch über das Umfeld haben, in dem sie sich bewegen.
Das Gleiche gilt für die Politik, die diese Wissenschaft steuern will.
Und das gilt genauso für die Mittelgeber, die Stiftung, die Forschungsförderer.
Und Last Not Least gilt es auch für die Wissenschaft,
denn die soll auf einmal die Basis schaffen,
für evidenzbasierte Wissenschaftspolitik
Gut. Das ist nicht ganz neu. Es gibt Ansätze, die weit zurückweisen.
Ich erinnere an zwei Dinge. Das hier ist die Hisk GmbH,
die startet Ende der 60er Jahre, 69, glaube ich.
Das ist kein Forschungsinformationssystem, was da aufgelegt wird.
Es ist mehr eigentlich eine elektrifizierte Studentenkartei.
Aber nichtsdestotrotz muss man das erwähnen und es gibt etwas anderes,
was man dabei erwähnen muss zur gleichen Zeit,
entstehen auch die ersten internationalen Standardisierungsversuche.
Das Fraskati-Handbuch, was einige vielleicht kennen, wird zu dieser Zeit entwickelt.
Das heißt, der Versuch, Definitionen zu schaffen,
Eine internationale Vergleichbarkeit von Forschungseinrichtungen fangen weitaus früher an.
So, was wir heute sehen, sieht ganz anders aus.
Das ist das Produkt von Elsevier Cyval.
Herr Febber wird Ihnen das sicherlich in bunten Formen noch vorstellen.
Nein, winkt ab. Also gucken Sie es sich genau an.
Die Konkurrenz hat was Ähnliches zu bieten, Insight,
beide Systeme, die sozusagen gewissermaßen die Referenzdaten beschaffen.
Sie beruhen auf großen biblimetrischen Datenbanken und sind Disziplinübergreifend weltweit verbreitet.
Wer so viel Geld nicht ausgeben will,
geht ins Internet und guckt sich bei Herzing um eine unkontrollierbare Datenbasis,
aber umsonst und kostenlos, schnell erreichbar.
Ich kenne viele Wissenschaftler, die sich da ihren persönlichen Haarindex besorgen und damit auch spazieren gehen dann. Es gibt weitere Möglichkeiten,
die das Internet inzwischen bietet, die Social Media,
ich habe hier nur eins rausgesucht, es gibt viele,
organisieren inzwischen nicht nur Möglichkeiten, die eigenen Publikationen dort zu verwalten,
sich zu vernetzen, sondern auch halbautomatisierte Prozesse,
in denen man ständig aufgefordert wird, sozusagen, ob man hier Autor ist oder nicht.
Hochschulen, die ihre eigenen Daten verwalten wollen,
haben ebenfalls eine ganze Reihe von Optionen.
Sie können die Open-Source-Community nutzen. Das ist ein Beispiel für
so ein Programm. Man kann aber auch zu den eben
schon genannten großen Akteuren Elsevier und Thompson Reuters gehen.
Das ist übrigens interessant, dass hier, das ist Konvers,
ehemals Avedas und das ist Pure, ehemals Atira.
Sie merken daran schon, dass in den letzten Jahren etwas passiert ist.
Das waren kleine spezialisierte Firmen, die inzwischen alle zu großen
weltweit agierenden Konzernen gehören. Diese Firmen hatten sich spezialisiert auf Forschungsinformationssysteme,
die die eigenen Daten von Hochschulen verarbeiten.
Und es ist wahrscheinlich kein Zufall,
dass sie zusammenkommen mit Systemen, die gewissermaßen den Referenzrahmen bieten,
nämlich die Publikationen anderer Einrichtungen
So, jetzt vielleicht nochmal ganz kurz zu den Grundpositionen.
Auch die sind eigentlich nicht neu. Die Managementposition ist sehr klar.
Man kann nur managen, was man noch messen kann.
Die zweite Position ist sehr viel verhalten. Sie wird Einstein zugeschrieben,
der geht davon aus, dass keineswegs alles,
was man zählen kann, auch wirklich zählt.
Und umgekehrt, dass man nicht alles zählen kann, was zählt.
Und die dritte Position ist wahrscheinlich die Radikalste,
die gibt es heute aber auch noch.
Sie stammt charakteristischerweise aus den 40er Jahren,
dass nämlich dieses ganze Messen bewerten indizieren von Leistungen zu groben,
groben Fehlverhalten führen wird. Das ist heute als Indicator Polishing
Orientierung an den falschen Zielen und so weiter bekannt.
So, jetzt ein paar Beispiele und ich habe Ihnen bewusst jetzt
kein Beispiel mitgebracht von einem komplexen Forschungsindikator, den man nutzen könnte.
Ich habe Ihnen was ganz Triviales mitgebracht, nämlich Daten,
die Hochschulen heute schon abliefern müssen.
Das hier ist die amtliche Statistik und was Sie da sehen
, sind die Promotionsnoten.
Hier ist das Fach Biologie
Und zwar den Anteil der Summakum-Laude-Promotion.
Also eigentlich etwas Triviales, was heute schon geliefert wird.
Was hier rot eingefärbt ist, sind die fehlerhaften Angaben von Hochschulen.
Ich habe Ihnen das mitgebracht, um auf einen Punkt hinzuweisen.
Der Aufbau von Forschungsinformationssystemen ist nicht etwa beendet,
wenn man viele Daten gesammelt hat, sondern was man hier sehr schön sieht,
diese Daten bedürfen einer Qualitätssicherung und die entsteht in der Regel nur dadurch, dass diese Daten genutzt werden.
Das heißt, sie sind in bestimmten Prozessen der Stadt Tegiebildung
des Controlling oder was immer auch überhaupt vorhanden. Aber sehen wir mal davon ab,
dass wir selbst da,
wo es heute schon gesetzliche Verpflichtungen gibt, Schwierigkeiten haben,
weil diese Daten alle völlig isoliert erhoben werden und letztendlich auch keinen richtigen erkennbaren Zweck haben,
außer die Statistik zu füttern,
sieht man davon mal ab, sind das aber Informationen,
die eigentlich für die Strategie an der Hochschule sehr wichtig sind.
Ich muss das nicht ausführen, Sie kennen das alle,
mit Doktoranden haben wir unsere Schwierigkeiten.
Wir wissen nämlich nicht, wie viele wir haben.
Wir wissen auch nicht, wie lange die dabei sind.
Das alles wird sich, by the way,
vermutlich ändern, wenn die Reformen des Hochschul-Statistikgesetzes durchkommen,
damit werden sich Gerichtspflichten der Hochschulen deutlich ändern und erweitern.
Aber trotzdem, nehmen wir diese Daten mal und das sind jetzt nur die,
die korrekt sind. Man sieht auf den ersten Blick,
wir haben ein paar Probleme, wenn Sie sich die Wirtschaftswissenschaften angucken,
sehen Sie eine galoppierende Inflation von Summakum-Lauder-Noten.
Das heißt, entweder, dass wir demnächst hier alle überschüttet werden,
mit Preisen aus der Wirtschaftswissenschaft,
weil wir so viele Genies produzieren oder irgendwas anderes läuft schief.
Und wenn Sie sich dann mal in die Brille der Hochschule
aufsetzen und ich habe jetzt einfach mal ein paar Standorte rausgesucht,
dann sehen Sie,
wird das Ganze
noch dramatischer
Wir haben Standorte, wo in den Wirtschaftswissenschaften
fast zwei Drittel aller vergebenen Noten Summe sind.
Das ist im Nationalen wie im Internationalen Vergleich etwas,
was doch das eine oder andere Fragezeichen aufwirft.
Es ist ein Beispiel dafür, wie so ein kleiner Bestandteil eines Forschungsinformationssystems
in die institutionelle Strategie eingebaut werden kann, der Qualitätssicherung.
So, das ist eine typische Perspektive der Bundesregierung oder des BMBF.
Da ist die Frage, wie ist denn Deutschlands Stellung im Weltvergleich?
Was produzieren wir? Bleibt das
einigermaßen konstant
Links sehen Sie Publikationen, der deutsche Anteil sinkt,
nicht ganz so dramatisch wie der amerikanische, aber er sinkt.
Und rechts sehen Sie die hochzitierten Publikationen, die World Shares jeweils.
Auch da sinkt der deutsche Anteil. Ebenfalls moderat und im
Einklang miteinander Zonen. Die Ursache ist relativ klar,
wir haben neue Player in der Welt. Das sind vor
allen Dingen die Chinesen, die sich hier sehr stark machen.
Andere Darstellungen, die sehen ja nochmal die hochzitierten Publikationen aus Deutschland.
Man sieht auf einen Blick,
dass Länder wie die Niederlande oder auch die Schweiz
ohne Exzellenzinitiative in diesem Bereich
besser performen
Das befragen auf. Und letztes Beispiel Exzellenzinitiative,
ich gehe da jetzt nicht in die Details,
aber auch hier sehen Sie, wofür in diesem Fall bibliometrische Daten nutzbar sind.
Hier geht es um die Frage, was sich denn,
was denn vor der Exzellenzinitiative war und was während der Exzellenzinitiative war,
insgesamt beruhigend, die meisten Hochschulen sind heute besser als vor der Exzellenzinitiative.
Sie sehen aber auch, dass viele Universitäten,
die nicht zu den Exzellenzuniversitäten gehören, relativ gut abschneiden.
So, jetzt vielleicht ganz kurz zur Wissenschaft. Das ist
ein Blick in eine ganz andere, mit einer ganz anderen Perspektive.
Was Sie hier sehen, sind die gefälschten Arbeiten von Jan Hendrik.
Schön. Die Gelben sind die sozusagen, wo die Fälschung noch nicht bekannt war.
Die Roten Säulen sind die Zitierungen nach Bekanntgabe des Fälschungsskandals.
Und Sie sehen sehr schön die Scientific Community,
arbeitet entweder relativ lax mit dieser Information oder sie hat andere gute Gründe,
diese inkriminierten Arbeiten weiter zu zitieren.
Sie können nach den Vernetzungen fragen, das ist ein Update der Co-Autorschaften weltweit.
Sie können sehen sozusagen an den hellen Flecken,
wo die Kooperationen sehr eng sind sehen auch,
welche Teile der Welt auf dieser Landkarte gar nicht existent sind,
weil es keine Kooperationen gibt.
Sie können nach Interdisziplinarität fragen, hier sehen Sie ein Beispiel,
wie über Kurzzitierungen die Disziplinen miteinander verknüpft sind.
Und Sie können sehr elaborierte Verfahren entwickeln, um sozusagen neue Forschungsfronten zu identifizieren.
All das beruht auf bibliometrischen Informationen. Ja,
und um an den Anfang, den Dutzartikel zurückzukommen,
in diesem Jahr ist dann etwas Neues noch passiert,
der Wissenschaftsrat hat einen Projektengang gesetzt,
das eine seiner Empfehlungen,
nämlich den Aufbau eines Kerndatensatzes
Forschung umsetzen sollte
Die Geschichte, die Vorgeschichte zu diesem Projekt ist das Rating,
was ich Ihnen ganz kurz gezeigt hatte. Bei den Versuchen,
nämlich von den Hochschulen, Informationen zu bekommen,
über Ihre Forschungsleistung, musste man beim Wissenschaftsrat sehr schnell feststellen,
dass das ein sehr schwieriges und aufwendiges Verfahren ist,
was bei den enorme Kosten bei den beteiligten Hochschulen erzeugte.
Vor allen Dingen aber in der Regel kommen vergleichbare Informationen generierte.
Die Lehre war daraus zu überlegen, ob man nicht so etwas
wie einen Kerndatensatz formulieren könnte. Und das ist der Kerndatensatz,
der eine gute Brille hat oder noch sehr gut gucken kann,
kann sehen, dass das kein Aquarell ist, sondern Text.
Das sind nämlich, das sind nämlich die Definitionen,
die in einem sehr aufwendigen Prozess und Der Moderator war daran beteiligt,
und zwar sehr konstruktiv, generiert worden sind, über 300 Elemente wurden definiert.
Zunächst mit Expertengruppen, dann aber mit verschiedenen Rückkopplungsprozessen,
und das ist jetzt vielleicht ganz wesentlich für diesen Bereich,
bis hin zu einem Going Public, was über 2000 Rückmeldungen,
teils über das Netz, das Internet,
teils sozusagen vor Ort bei der Präsentation dieses Datensatzes,
die eingegangen sind.
Das ist deshalb wichtig, weil Und ich komme ganz zum Schluss
nochmal darauf zurück. Solche Daten keineswegs einfach neutrale Daten sind,
hier entstehen auch Machtfragen. Wer einmal durchs Hochschulsystem gewandert ist,
weiß vermutlich, dass in Transparenz die entscheidende Handlungsressource ist,
die man in diesem System braucht.
Nur so kann man mit Gerüchten agieren, Vorteile generieren und so weiter.
Solche Datensammlungen, die möglicherweise sehr tiefe Einblicke ermöglichen,
gefährden dieses Prinzip. Deshalb hier sozusagen ein Versuch sehr früh
an die Öffentlichkeit zu gehen und mit diesen sozusagen prognostizierbaren Problemen
auch umgehen zu können
Dieses ganze Modell, der Kerndatensatz hat zwei Ebenen, wenn sie so wollen.
Er hat eine ganz klassische, das sind die aggregierten Berichte.
Und in Aggregaten stecken immer schon Entscheidungen drin, wie man nämlich aggregiert.
Aber das ist das, was sie klassisch kennen, auch aus jeder Wissenschaftsratsempfehlung.
Das sind die Tabellen, in denen sie irgendwelche Dinge nachlesen können.
Der Kerndatensatz geht aber weiter, definiert ein Datenmodell,
wie er davon ausgegangen sind, diese Berichtsanforderungen werden sich ändern.
Und wenn dieser Datensatz tatsächlich für verschiedene Zwecke nutzbar sein soll,
also für interne Steuerungszwecke, wie für die Berichterstattung,
dann braucht er eine Flexibilität, die man nicht in allen Teilen,
in Parbellen oder so vorhersehen kann.
So, und das sind jetzt kurze Einblicke.
Wir haben darauf geachtet bei der Konstruktion dieses Datensatzes,
dass er auch international kompatibel ist.
Deshalb finden sie auch sozusagen ausführliche technische Anweisungen,
Hinweise zu den Datenformaten. Hier ist der Serifstandard versucht worden,
umzusetzen und teilweise ist auch erweitert worden und von vornherein sicherzustellen,
dass man mit dieser Produktion auch international operieren kann.
Der Kerndatensatz hat einen Kern, da sagt der Begriff,
der hat aber auch Schalen und Erweiterungsoptionen, die sollen sicherstellen,
dass Dinge, die von Interesse sind,
aber noch nicht konsensfähig sind, bearbeitet werden können.
Und diese Schalen sollen sicherstellen, dass die spezifisch institutionellen Datenanforderungen
ebenfalls in diesem Format erfasst werden können.
So, wie sieht es aus mit den Forschungsinformationssystemen?
Das ist etwa der Stand, den wir zurzeit haben,
befragt wurden hier 51 Universitäten, also bei weitem nicht alle,
es ist vermutlich eine etwas zu positive Schätzung,
aber sie sehen 40 Prozent etwa der Hochschulen verfügen über ein Forschungsinformationssystem.
Der Rest ist dabei, so etwas aufzubauen oder hat noch
gar nicht angefangen. Wir bewegen uns hier in einem Neuland
und es wirft in der Tat sehr viele Prozesse um.
Denn ein solches Forschungsinformationssystem greift tief in die Selbstverwaltungsprozesse einer Universität
ein. Ein Wort zu den eingangsgenannten Befürchtungen,
das möglicherweise hier eine ganz eigene Welt entsteht,
die mit den Experten und Pierurteilen nichts mehr zu tun hat.
Das ist ein ganz kleines Beispiel aus England,
wo es das Research Assassment Exorcises gibt, stark auf Peer-Review-Urteilen beruhen.
Hier ist ein Versuch gemacht worden,
mal die gleichen Bewertungen zu generieren auf der Basis bibliometrischer Daten.
Die Abweichungen sind gering. Das heißt, die Befürchtung,
dass datengestützte Informationen und Expertenurteile völlig auseinandergehen, sind vermutlich etwas übertrieben.
So, ich komme jetzt auch schon zum Schluss.
Ich schaffe es. Die Schlussbemerkung möchte ich eigentlich beziehen auf
zwei Aspekte
Die Einführung von Forschungsinformationssystemen ist meines Erachtens mit zwei großen Problemdimensionen verbunden.
Die eine habe ich bereits genannt, das ist die Machtdimension.
Wir haben es hier tatsächlich zu tun mit Eingriffen sozusagen,
nicht nur im Hinblick auf den Datenschutz, entstehen da viele Fragen,
sondern wir haben es auch mit ausvalancierten Machtverhältnissen zu tun,
die irritiert werden durch frei zugängliche Informationen.
Wir haben aber noch eine zweite Dimension und die
würde ich Kompetenz nennen. Was jetzt entsteht an Indikatoren,
die genutzt werden zur Steuerung,
sind sehr
komplexe Indikatoren
Und mit der Verfügbarkeit sozusagen der Daten und der
immer leichteren Verfügbarkeit der Daten entsteht, ich würde sagen,
in einer engen Korrelation ein hochnaiver Umgang mit diesem Daten.
Eine Vorstellung sozusagen als ergebe es hier eine quasi objektive Abbildung
der Realität und nicht eine natürlich soziale Konstruktion sozusagen dessen,
was den Forschungsperformance ist.
Und ich habe Ihnen nur ein ganz kleines Beispiel hier mitgebracht,
das ist der berühmte Journal Impact Faktor,
der immer noch vor allen Dingen in der Medizin kursiert,
um Leistungen zu bewerten
Mal sogar, um Personen zu bewerten. Und das ist
nur ein ganz einfaches, triviales Beispiel. Sie sehen zwei
unterschiedliche Zeitschriften aus dem Bereich Operation, Research und NANO-Technologie.
Beide diese Zeitschriften haben in sechs Jahren die gleichen Zitierungen,
aber typischerweise sehen sie nur ein kurzes Fenster beim Journal Impact.
Und wenn Sie das anlegen, sehen Sie zwei Zeitschriften,
die Lichtjahre voneinander entfernt sind. So,
wenn man also ohne die entsprechende Kompetenz,
was das Wissen um die zugrunde liegenden Daten,
die Abdeckungsquoten, die Fehler,
die beides Faktoren,
die Konstruktion der Indikatoren
Ihre Aussagekraft und so weiter. Wenn all das nicht vorhanden
ist, dann entstehen in der Tat sehr schnell Fehlurteile.
Das heißt, das heißt, die Einführung von Forschungsinformationssystemen
macht auch eine Art Kompetenzentwicklung notwendig. Man braucht Personen,
die in der Lage sind, mit diesen Informationen umzugehen.
Und hier liegt möglicherweise ein Problem der vielen kommerziellen Produkte,
die jetzt angeboten werden, die offerieren, seien sie mir nicht böse,
wir offerieren nämlich tatsächlich eine sozusagen sehr klare Welt.
Es ist für einen Nutzer schwer zu rekonstruieren,
was genau dahinter steht und was er eigentlich sieht
Das Gleiche haben Sie hier,
wir gehen in diesem Bereich in der Regel mit sehr schiefen Verteilungen um,
das ist nun gerade keine sehr schiefe,
aber häufig bekommen Sie über solche Indikatoren lediglich Mittelwerte präsentiert und nicht mehr,
dass so ein kleines Beispiel dafür, wie Sie sehen können,
dass zwei offenbar deutlich auseinanderliegende Mittelwerte eigentlich keine sehr unterschiedlichen Verteilungen markieren,
sondern im Grunde in der Regel für solche Bewertungszwecke eher artifizielle Unterschiede.
Kurz die Verfügbarkeit der Daten und heute Morgen fiel der Begriff der der digitalen Naiven,
den könnte man hier sozusagen ohne weiteres fortsetzen.
Die freie Verfügbarkeit von komplexen Indikatoren, die Haarindizes und ähnlichem
, verführt in der Tat zu missbräuchlichen Verwendungen.
Und es ist weniger die Politik, die das tut,
sondern es ist die Wissenschaft selbst.
Und ich glaube, an der Stelle haben wir erheblichen Nachholbedarf.