von RACHEL MEISTER KO. FREITAG*
Integrität in der Forschung wird durch die Ausbildung von Wissenschaftlern geschaffen, die sich ihrer Rolle bewusst sind und für ihre Praktiken verantwortlich sind.
Das Stereotyp des Wissenschaftlers ist die Person allein, die aus dem Nichts und augenblicklich als Schöpfer von etwas erscheint, das die Menschheit verändert. Zumindest in einigen Wissensgebieten könnte nichts weiter von der Realität entfernt sein. Wissenschaft ist nicht das Ergebnis einer einzelnen, individuellen Leistung. Vielleicht gibt die erzählte Geschichte nur den Versuch wieder, der funktioniert hat, und suggeriert einen linearen und friedlichen Weg.
Vielleicht gibt es Genies, vielleicht gibt es solche, die solche Wissenschaft betreiben.
Das ist nicht mein Fall. Mein Ausgangspunkt ist, dass Wissenschaft kollektive und kollaborative Arbeit ist. Es gibt keinen Wissenschaftler, es gibt eine Gruppe von Wissenschaftlern, die zusammenkommen, um Wissenschaft zu betreiben. Die Vereinigung kann im Labor stattfinden, aber auch im Café oder an der Bar. Es sind die Begegnungen, Ansichten und vielfältigen Perspektiven, die zum Fortschritt der Wissenschaft beitragen.
Ich gehöre zu den Wissenschaftlern, die kollektive Wissenschaft betreiben. Ich habe herausgefunden, dass ich mehr als nur eine kollektive Sache bin, sondern dass ich die Wissenschaft großartiger Teams betreibe. Eine sehr, sehr große Gruppe von Menschen, die an einer Sache oder einem Forschungsproblem arbeiten. Durch diese Art, Wissenschaft zu betreiben, verliert der Begriff der Autorschaft – verstanden als einzigartiger und individueller Ausdruck – seine Bedeutung. Deshalb sprechen wir von Zusammenarbeit, nicht von Autorschaft. Es gibt Vorschläge für eine kollaborative Taxonomie (einer davon ist die Haben), die den Beitrag jeder Person würdigen, die an einer Entdeckung gearbeitet hat. Die Person, die das Experiment entworfen hat, hat den gleichen Wert wie die Person, die die Daten gesammelt hat. Wer die statistische Analyse durchgeführt hat, hat denselben Wert wie der Autor der endgültigen Version. Wer das Experiment validiert hat, hat den gleichen Wert wie derjenige, der die Finanzierung aufgebracht hat, und so weiter. Die Urheberschaft liegt bei allen beteiligten Personen, ohne Ausnahme oder Hierarchie. Darüber hinaus werden komplexe Probleme nicht auf einmal gelöst: Wenn jemand zum Beispiel jemals ein Heilmittel gegen Krebs ankündigt, dann deshalb, weil eine ganze Reihe früherer wissenschaftlicher Produkte wie ein Puzzle zusammengefügt wurden, deren Endergebnis eine solche Entdeckung ist .
Da das Endprodukt kollektiv ist und es unterschiedliche Produkte gibt, ist es bei dieser Art der Wissenschaftsarbeit undenkbar zu glauben, dass Menschen, die an demselben Projekt gearbeitet und dieselbe Aufgabe entwickelt haben, ihre Ergebnisse, insbesondere Methoden und Problemvorschläge, unterschiedlich berichten. Was Wissenschaftsstränge sind, die auf dem Konzept der Autorschaft basieren, bezeichnet der Wissenschaftsstrang großer Teams, der auf Zusammenarbeit basiert, als Textrecycling. Zeitschriften haben eine klare Richtlinie hinsichtlich des Unterschieds zwischen textlichem Recycling und Plagiat (in Brasilien siehe die von der Associação Brasileira de Linguística genehmigten Veröffentlichungen: Linguistische Notizbücher e Abralin-Magazin). Es macht keinen Sinn, ein Suchproblem zu paraphrasieren, um Anwendungen zur Ähnlichkeitserkennung zu umgehen. Schlimmer noch: Die Reproduzierbarkeitskrise in der Wissenschaft, die dazu führt, dass in Experimenten erzielte Ergebnisse nicht reproduziert werden können, wird durch die Patrouille aufgrund der Anwendung von Konzepten wie Urheberschaft und Originalität stark beeinträchtigt. In großen Teamprojekten ist die Wiederverwendung von Text zur Erläuterung des Forschungsproblems oder zur Detaillierung der Methodik eine Konstante. Es werden unnötige Anstrengungen unternommen, um „anders zu sagen“, was bereits von einer kooperierenden kollektiven Stimme gesagt wurde; Es ist nicht nur unnötig, es kann auch schädlich sein, eine entwickelte methodische Routine „anders zu sagen“, mit dem Ergebnis, dass eine Reproduktion nicht durchführbar ist.
Zur Unterstützung von Entscheidungen zur Forschungsintegrität wird Software eingesetzt, die Ähnlichkeiten zwischen Texten erkennt. Bei Produkten, die aus demselben Projekt eines großen Teams stammen, wäre es unerwartet, Unähnlichkeitsraten festzustellen. Das Motto von Google Scholar lautet „Auf den Schultern von Riesen“, ein Satz, der von Sir Isaac Newton verwendet wurde (aber das ist nicht seins), als er die Gesetze der allgemeinen Mechanik „entdeckte“. Wir können nur vorankommen, weil nach und nach ein solides Fundament geschaffen wird. Wenn jedes neue Produkt das Rad neu erfinden muss, oder besser gesagt anders sagen muss, dass das Rad bereits erfunden wurde, nur um Prozentsätze der Ähnlichkeit zu erfüllen, schreitet die Wissenschaft nicht voran, die Wissenschaft lebt den Zirkelschluss der Bekräftigung dessen, was bereits gesagt wurde, mit vielen unterschiedlichen Worten .
Es ist nicht schwer, das bereits Gesagte zu paraphrasieren. Tatsächlich lassen sich heutzutage bei großen Sprachmodellen, wie sie GPT3 zugrunde liegen, Paraphrasen mit einem Klick erreichen, und mehr noch: Ähnlichkeitssoftware erfasst nicht, dass es die künstliche Intelligenz war, die sie erzeugt hat. Die große Debatte in der heutigen Wissenschaft ist, wie man künstliche Intelligenz nutzen kann, um die Wissenschaft voranzubringen; Unsere Haltung ist, dass es genutzt werden sollte (weil wir daran arbeiten, dass es existiert!), aber immer mit Transparenz und Erklärung seiner Verwendung (ChatGPT wurde als Forschungsmitarbeiter aufgeführt, inklusive Zugang zu Scopus). Technologische Innovationen erfordern Reflexionen über Praktiken: Wenn künstliche Intelligenz wissenschaftliches Schreiben hervorbringen kann, wie lässt sich dann die Rolle der Autorschaft gleichsetzen? Wenn Ähnlichkeitssoftware immer noch nicht in der Lage ist, zu erkennen, ob künstliche Intelligenz in die Texterstellung eingegriffen hat, wie können wir dann wissen, ob sie verwendet wurde oder nicht? ChatGPT-artige Anwendungen in der Wissenschaft automatisieren die Arbeit (sie sind unter anderem in der Lage, Informationen zusammenzufassen, zu paraphrasieren, zu systematisieren, Referenzen zu organisieren, Programmiercodes vorzubereiten, Programmiercodes zu überprüfen) und setzen den Bedarf an Zeit und Erkenntnis für Wissenschaftler frei, um das zu tun, was ist Seine Hauptaufgabe besteht darin, Lösungen für Probleme zu finden! Nutzen Sie sie im Fluss der wissenschaftlichen Forschung, von der Anfangsphase an (https://elicit.orgschreibt beispielsweise eine systematische Rezension), bis hin zur Korrektur der endgültigen Fassung des Textes (https://edit.paperpal.com, zum Beispiel), ist ein unumkehrbarer Weg, der das Potenzial für große Revolutionen birgt. Die Diskussion um Autorschaft verliert in diesem Sinne noch an Relevanz. Aber die Diskussion über ethische und integre Forschungspraktiken und die Erläuterung der Verwendung dieser Anwendungen in jeder Phase der Entwicklung der Arbeit ist ein Weg, der beschritten werden muss.
Integrität in der Forschung wird durch die Ausbildung von Wissenschaftlern geschaffen, die sich ihrer Rolle bewusst sind und für ihre Praktiken verantwortlich sind. Als Mitglied der Open-Science-Bewegung setze ich mich für Transparenz in der Praxis und die Demokratisierung der Wissenschaft ein.
*Raquel Meister Ko. Freitag ist Professor am Department of Vernacular Letters der UFS.
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