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Dieser Abschlussbericht dient zur Präsentation der Ergebnisse der einzelnen Forschungsvorhaben sowie zur Evaluation des Fellow-Programms. Bitte beantworte bis zum 31.05.2020 die Fragen in Textform, füge dabei gerne auch Links zu Beispielen oder anderen Quellen ein.
Innerhalb meines Projektes möchte ich ein Wiki-ähnliches Archiv aufbauen, das wichtige Theoreme und deren Beweise aus den Bereichen Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie sammelt und das allen quantitativ arbeitenden Forschern zur Entwicklung neuer Daten-Analyse-Methoden offensteht.
Um dies zu erreichen, habe ich (i) eine Taxonomie statistischer Beweise erarbeitet, (ii) eine Webseite zur gemeinsamen Bearbeitung des Beweis-Archivs programmiert, (iii) statistische Beweise aus vielen, verteilten Quellen gesammelt und (iv) das Beweis-Archiv in die interessierte Community kommuniziert.
In meinem ursprünglichen Projektantrag hatte ich folgende Arbeitspakete (WP) definiert:
- WP 1: to finalize the table of contents for “The Book of Statistical Proofs”; for which a preliminary draft already exists; to be completed by 09/2019.
- WP 2: to decide over the actual implementation of the proof archive; candidates being a Wikibooks entry [...], a GitHub repository of LaTeX files [...] or GitHub pages with Jekyll integration [...]; to be completed by 09/2019.
- WP 3: to collect proofs from distributed sources; such as text books, journal articles and Wikipedia articles; to be worked on until 06/2020.
- WP 4: to communicate the proof archive to the community; e.g. via a review article, blog posts and Twitter communication; to be completed by 03/2020.
Der Status dieser Arbeitspakete kann wie folgt beschrieben werden:
- WP 1 ist abgeschlossen, siehe Table of Contents und Proof by Topic.
- WP 2 ist abgeschlossen, siehe GitHub Repository und Contribution Guide.
- WP 3 wird fortlaufend bearbeitet, siehe Proof by Number und Wanted Theorems.
- WP 4 wurde mit ziemlich großen Aufwand v.a. über den Projekt-eigenen Twitter-Account vorangetrieben. Die Hoffnung, dass das Projekt bei Abschluss des Förderungszeitraums von einer kollaborativ arbeitenden Community getragen wird, hat sich indes nicht erfüllt. Ein Blog-Beitrag für den Wikimedia-Blog ist in Arbeit (s.u., Abschnitt III.A). Das Verfassen eines Review-Artikels habe ich mangels Interesse auf Seiten der Community und mangels Zeit auf meiner Seite vorerst aufgegeben, würde es aber noch einmal ins Auge fassen, sollte das Projekt doch noch andere Mitarbeiter anziehen.
Zuerst einmal hat mein Projekt dazu geführt (und wird auch weiterhin dazu führen), dass ein großer Teil des mathematischen Wissens, das der statistischen Praxis in den empirischen Wissenschaften zugrundeliegt, nicht mehr (i) nur in teuren Lehrbüchern enthalten, (ii) hinter kostenpflichtigen Paywalls verschlossen oder (iii) über viele Quellen verteilt ist, sondern offen und frei zugänglich für jeden verfügbar ist (open access).
Zweitens können die erarbeiteten Materialien auch in Lehrveranstaltungen zu Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an Schulen oder Universitäten eingesetzt werden (open teaching). Drittens können quantitativ arbeitende Wissenschaftler ihre statistische Methodenentwicklung auf den gesammelten Ressourcen aufbauen und diese in ihren Publikationen referenzieren (open methods).
A. Zusammenarbeit mit deiner Mentorin/deinem Mentor
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Mit meinem Mentor Jakob Voß von der Verbundzentrale des GBV in Göttingen habe ich von September 2019 bis Januar 2020 alle 14 Tage ein Telefonat über Jitsi gehabt. Parallel führe ich eine ToDo-Liste auf Google Docs. Ab Februar 2020 bzw. seit dem Halbzeitworkshop haben wir nicht mehr telefoniert – einerseits weil es nicht mehr einer so engen Betreuung bedurfte, andererseits weil Jakob privat stärker eingebunden war. Insgesamt war ich mit der Kommunikation mit meinem Mentor zufrieden.
Meistens, aber nicht immer haben wir das Jitsi-Telefonat zu dritt mit Eva Seidlmayer geführt. Dabei habe ich den jeweils aktuellen Stand von Evas Projekt erfahren (und umgekehrt), in dem sie Wikidata-Informationen zur Erfassung bisher nicht berücksichtigter bibliometrischer Kovariaten (wie etwa Gender, soziale Herkunft und Ethnie) extrahieren will, sowie etwas über ihre Mitarbeit an der Organisation der Wikicite-Konferenz. Ich glaube nicht, dass Evas Projekt einen Einfluss auf mein Forschungsvorhaben hat (und umgekehrt). Auf dem Halbzeitworkshop habe ich mich mit weiteren Fellows über deren Projekte ausgetauscht, jedoch gab es m.E. kein Projekt, was meinem sehr ähnlich war und einen inhaltlichen Austausch ermöglicht hätte.
A. Kommunikationsaktivitäten mit Bezug zum Fellow-Programm
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Mein Projekt hat einen Twitter-Account, über den neue Entwicklungen im Projekt bekannt gegeben werden. Insbesondere poste ich jeden Tag einmal unter dem Hashtag #NewProof, um auf neue Inhalte in „The Book of Statistical Proofs“ aufmerksam zu machen.
Darüberhinaus habe ich mehrere einschlägige Mailinglisten angeschrieben, bisher ohne Folgen. Des Weiteren habe ich einen Blog-Beitrag für den Wikimedia-Blog geschrieben, der sich derzeit in Überarbeitung befindet und hoffentlich im Juni 2020 publiziert wird.
Nein, ich habe bisher an meiner wissenschaftlichen Einrichtung nicht auf offene Wissenschaft aufmerksam gemacht. In unserer Arbeitsgruppe sowie im Gespräch mit Kollegen sind Themen wie „replication crisis“, „replicability/reproducibility“, „publication bias“, „p-hacking“, „fishing for effects“, „hypothesizing after results are known“ (HARKing) und „pre-registration“ allerdings sehr präsent.
Nein. Aber ich mit dem Entwickler von MathJax in Kontakt gekommen.
Nein. Aber ich habe mein Projekt beim ProofWiki bekannt gemacht.
Ich denke, dass es wichtig wäre, dass aktuelle Projektstände bzw. kleine „Open-Science-Durchbrüche“ weiterhin auf Twitter bekannt gegeben werden, sodass ein potentiell großes Publikum erreicht werden kann. Der Ablauf könnte in etwa so sein:
- Jemand postet etwas vom Account @OpenSciFellows.
- Er oder sie schreibt eine E-Mail an [fellowsfreieswissen].
- Alle Fellows mit Twitter-Account retweeten den Post.
- Das könnte man etwa einmal die Woche oder alle 14 Tage machen.
- Auf diese Weise bleiben auch die Fellows untereinander in Verbindung.
A. Neue Initiativen zur Förderung Offener Wissenschaft
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Die Freie Universität (FU), Technische Universität (TU) und Humboldt-Universität (HU) Berlin (an der ich meine Promotion abgelegt habe) sowie Charité Berlin (der meine Arbeitsgruppe am Bernstein Center for Computational Neuroscience (BCCN) zugeordnet ist), haben im Dezember 2019 die Berlin University Alliance ausgerufen. Zwei Ziele dieser Allianz können dem Bereich Open Science zugeordnet werden, nämlich „Austausch mit der Gesellschaft“ und „Verbesserung von Forschungsqualität“. Im Rahmen dieser Initiative ist u.a. eine volle Stelle für Maßnahmen zu Open Science ausgeschrieben und die Gründung eines Center for Open and Responsible Reserach geplant.
B. Initiativen zur Förderung Offener Wissenschaften
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Ich bin der Ansicht, dass (a) die Durchführung präregistrierter Studien und (b) die Durchführung von Replikationsstudien, insbesondere im Bereich Lebenswissenschaften, speziell in Medizin und Neurowissenschaften, besonders gefördert werden sollte. Das Quest Center am Berlin Institute of Health (BIH) der Charité Berlin führt dazu bereits einige Iniativen durch, u.a. die Bereitstellung von jeweils 1000 € für die Publikation von Nullergebnissen, die Replikation eigener Forschungsergebnisse, die Präregistrierung klinischer Studien und die Wiederverwendung offener Daten. Auf diese Weise würden die Anreize in der Wissenschaft von „Paper publizieren“ auf „Null-Ergebnisse publizieren“ und „Replikationsstudien publizieren“ verschoben, was u.a. p-hacking entgegenwirkt.
In meiner Arbeitsgruppe und an meinem Institut besteht ein grundsätzliches Bewusstsein für Replikationsprobleme (s.o., Abschnitt III.B), das durch meine Teilnahme am Fellow-Programm aber nicht nennenswert gesteigert wurde. Ich habe auf der Juniors-Mailingliste des BCCN Berlin über mein Projekt informiert, was mglw. einige Master-Studenten und Doktoranden auf das Fellow-Programm aufmerksam gemacht hat.
D. Anwendung von Prinzipien Offener Wissenschaft
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Die Umsetzung meines Projekts im Fellow-Programm war sehr nützlich für mich, weil ich gelernt habe, (i) eine Webseite zu erstellen (GitHub Pages & Jekyll) sowie (ii) mathematische Formeln auf einer Webseite darzustellen (MathJax), und (iii) mich damit beschäftigt habe, welches die beste freie Lizenz für meine Inhalte ist (CC-BY-SA 4.0).
Mein persönliches Gesamtfazit fällt zweigeteilt aus:
- zeitlich-organisatorisch war das Projekt ein großer Fehler: Seit Januar 2020 arbeite ich nicht mehr in Vollzeit am Bernstein-Zentrum (BCCN) Berlin, sondern habe eine 75%-Stelle am DZNE Göttingen und eine 25%-Stelle am BCCN Berlin. Diese zwei Jobs verschlingen allein schon genug Zeit, sodass – insbesondere während der CoViD-19-Pandemie – einfach nicht genug Zeit blieb, das Projekt zufriedenstellend zu bearbeiten – insbesondere, wenn von der Community so wenig zurückkommt.
- inhaltlich-wissenschaftlich war das Projekt ein großer Erfolg: Ich konnte mir den schon lange gehegten Traum erfüllen, mein in der Vergangenheit gesammeltes (und noch mehr) statistisches Wissen systematisch aufzubereiten. Die gesammelten Definitionen und Beweise sind bereits jetzt so umfassend, dass damit ein 157-seitiges PDF-Dokument gefüllt werden kann. Und ich glaube weiterhin, dass das Beweis-Archiv nicht nur für mich, sondern auch für andere Lernende und Forschende von Nutzen sein kann.
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