 Viel Spaß mit dem Talk. Vielen Dank an das WG Packer, an das WG, um uns hier zu haben und uns alle wach zu halten. Das ist wahrscheinlich nicht falsch zu sagen. Guten Morgen. Ich würde gerne, es wurde als Diskussion an genannt, aber ich würde jetzt 55 Minuten mit euch reden. Ich bringe einige Folien an, worüber wir reden können und dann werden wir sehen, wie das läuft. Um zu beginnen, wer von euch schätze ich selbst als Wissenschaftler oder Wissenschaftlerin ein? Wer arbeitet im europäischen, wissenschaftlichen System und im deutschen? Okay, und gegen Prüfung? Wer weiß, was die Hauptschaft von North Dakota ist? Okay. Scheint nicht mehr zu wissen. Gut. Das Thema heute ist freie Software für offene Wissenschaft. Weil ich zum Beispiel mit der Free Software Foundation in Europa zusammen arbeite, fange ich mit der Definition an. Was ist freie Software? Die gesamte Software, die unter entweder FSF oder OSI Lizenzen veröffentlicht, das es als Open Source gilt. Die Hauptsache ist, dass diese beiden Definitionen die gleichen Dinge im Wesentlichen aussagen, plus auf verschiedene Weisen. Es sollte garantiert werden, dass die vier Freiheiten dem Nutzer gewährt sind, den Code zu nutzen, zu studieren, zu teilen und zu verbessern. Das ist jetzt natürlich voraus, dass der Source Code frei und offen erreichbar ist. Und die Freiheit vorhanden ist, Abwaltungen zu erstellen. Ich glaube, für jeden, der in der Wissenschaft arbeitet, ist es bekannt, dass diese vier Hauptgrundsachen, Grundsätze mit dem wissenschaftlichen Vorgehen vorhanden sind, dass man mit dem Werk anderer zusammenarbeiten kann, um das gemeinschaftliche Wissen zu verbessern. Und aus diesem Grunde führen wir genau diese vier Freiheiten aus, jedoch nicht immer auf den Code bezogen. Das wäre die erste Sache. Und was ist offene Wissenschaft, Open Science? Es ist ein großes Buzzword. Jedoch nimmt die Europäische Kommission sich die freiheit, die ECOSP, die offene Wissenschaftsplattform auszuführen. Und dort definieren sie acht Hauptbereiche oder Bestrebungen oder Prioritäten. Während sie auch genannt, die Hauptsachen, die beachtet werden müssen, um europäische Wissenschaften offen zu gestalten als Open Science. Es handelt nicht nur von den klassischen Sachen, zum Beispiel das, was für Open Data bekannt ist. Open Data ist in Schulen, in wissenschaftliche Kommunikation einbegriffen. Das könnte sowohl offene Zugriff als auch Digitalisierung von allem sein können. Und sollte allen bewusst sein, dass die Europäische Kommission Plan S durchgesetzt hatte, was ein recht radikales Programm ist, um wissenschaftliche Ergebnisse zu veröffentlichen. Und das ist Teil der scholarly communication, wissenschaftlichen Kommunikation. Ein weiterer Aspekt ist Fair Data, gerechte Daten. Sie versuchen zu vermeiden, es Open zu bezeichnen, da Fair nicht immer Open und Open nicht immer Fair ist. Das bedeutet, dass wir nur zwei der Grundsätze dargelegt haben. Andere Sachen sind zum Beispiel Anreize. Zum Beispiel, wie können wir dafür sorgen, dass die Leute, die die Arbeit verrichten, auch dafür beachtet werden? Oder zum Beispiel, wie wir Quellen angeben und zitieren Indikatoren wäre? War ich das, oder? Indikatoren, Indicators, bezeichnet eine Vorgehensweise, um die einfachen Zitierungsweisen zu überkommen. IOSC, EOSC, ist die Europäische Offene Wissenschafts-Cloud. Es ist recht schlecht definiert, aber es wird besser. Den Begriff gibt es bereits seit drei Jahren. Im Endeffekt geht es darum, eine kurze Infrastruktur zu schaffen, um wissenschaftliche Daten aufzunehmen. Die Hauptfinanzierung dafür kommt von Nationalstaaten, zum Beispiel von den deutschen Forschungsgruppen. Und es wird groß finanziert von über 1 Milliarde Euro über die nächsten zehn Jahre. Von dieser Größenordnung sprechen wir Integrität. Bedeutet, wie können wir diese Integrität darstellen und Skills, Fähigkeiten, wie wir das trainieren können? Und CS Citizen Science handelt von den wissenschaftlichen Wegkeiten der Bevölkerung. Es geht um eine recht grundlegende Änderung, wie wir arbeiten, um ein offeneres und besser teilnehmbares System zu erstellen. So, welche Rolle nimmt dabei Freisoftware ein? Eine Software, die wir definieren müssen, es sprechen wir von Freisoftware für offene Wissenschaft. So wurde dieser Talk angekündigt. Oder wir sprechen von der, vom allgemeinen Interesse von Freisoftware in offener Software. Die Unterscheidung wäre, dass für offene Wissenschaften beweite bezeichnet. Dass es hauptsächlich um Produkte geht, Software, die von Wissenschaftlern selbst erstellt wird. Dabei haben wir Probleme, wie wir es finanzieren, wie wir es korrekt lesensieren. Während bei der Sache in Wissenschaften wäre, dass wir über allgemeine Sachen wie Office Suits sprechen. In beiden Fällen geht es hauptsächlich darum, wie Freisoftware dazu beitragen kann. Es geht darum, dass wir das Ergebnis wiederher bestätigen können. Zum Beispiel in dem nicht jeder Microsoft Office sich kaufen muss, um Gegenbezahlungen die Ergebnisse prüfen können. Eine weitere spezifische Sache für Freisoftware für offene Wissenschaften ist die allgemeine Sache. Dass einige Ideen der Freisoftware mit den Grundsätzen der Wissenschaft zusammenhängen. Aber die Hauptfrage ist, passt es zu den Vorgehensweisen, nach denen wir arbeiten. Der Hauptgrundsatz, nach dem wir arbeiten, ist fair. Fair steht für findbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar. Dieses Wort kommt aus 2016. Das Begriff handelt hauptsächlich von offenen Daten. Diese wissenschaftliche Arbeit zeigt auch auf, was man bieten muss, um dafür zu sorgen, dass die Daten zum Beispiel findbar sind, zugänglich. Wiederverwendbar bedeutet auch, dass wir eine Lizenz zuweisen müssen, sonst wird das Ganze schwieriger gestaltet. Wichtig ist, dass faire Sachen nach dem akroniven Fair nicht unbedingt mit freie Software zusammenhängen. Freisoftware bedeutet, dass wir es ohne Einschränkungen verwenden können, während das Attribut Wiederverwendbarkeit für faire nur bedeutet, dass es irgendwie wiederverwendet werden kann. Selbst wenn es eine Lizenz unterworfen ist, bedeutet es nicht unbedingt, dass es immer wiederverwendbar ist. Und in dieser Hinsicht trifft faire nicht auf der Definition freie Software zu. Und anders herum? Oh nein, ich habe es Alpaka umgebracht. Okay, ich glaube, ich werde bald von der Bühne geworfen. Okay, entschuldige. Gut, anders herum betrachtet, kann ich Tom Coach schreiben. Unter der unter einer freien Lizenz schreiben können, ist in meinem Gartenverkramen, dann ist es weder findbar noch zugänglich. Und auf diese Art und Weise trifft die Definition für freie Software nicht unbedingt auf die beiden Kriterien von fair zu. Letztendlich, die eine letzte Sache, fair beschreibt nur das Produkt, das es gewisse Kriterien erfüllt. Es ist recht einfach zu erfüllen. Was es allerdings nicht tut, ist, dass es kein Prozess definiert. Zum Beispiel in Deutschland hat die RFEE das kritisiert, dass faire Daten nicht unbedingt eine Qualität von freien Daten garantiert. Wir möchten aber gerne freie Daten von Qualität haben. Wir werden wahrscheinlich die Definition irgendwann erweitern müssen. Und darüber könnten wir auch diskutieren, wie wir das fortsetzen werden und es weiter mit freie Software in Verbindung bringen wollen. Ja, also das ist mehr oder weniger die Kurzeinleitung. Es gibt jetzt noch einige Dinge, die wir weiter diskutieren können. Das kommt ganz darauf an, was euch interessiert. Das werden zum Beispiel die europäischen Vorgehensweisen, die deutschen Vorgehensweisen oder die generischen freien Software-Werkzeuge. Aber ihr seid jetzt dran, ihr könnt einfach mal was reinwerfen, dass wir loslegen können. Du hast erwähnt, dass die aktuellen Software-Standards nicht wirklich zu den Policies passen. Insbesondere für die EU. Was hast du damit genau gemeint? Es ist so, dass die Open-Source-Software zu den OSR-Vorgaben passt. Also es ist das, was diese Slide sagt. Die Frage ist, die Leute, die das Ganze definieren, definieren die Code als ein Forschungsgegenstand. Das Problem ist, dass Code nicht wirklich das Gleiche ist wie Daten. Man kann Code und Daten haben grundlegende Unterschiede. Es bricht das ganze System. Von der Sichtweise der freien Software gibt es ein paar interessante Punkte, die es aber nicht in die Policies eben geschafft haben. Es überschneidet sich viel, aber würde dann trotzdem nicht wirklich in das faire Kriterium passen, wenn man Code schreibt. Wenn wir sagen, wir haben ein kommerzielles Unternehmen, das zum Beispiel ein Office-Paket entwickelt. Wäre es besser, das Geld nicht in die Lizenzierungskosten zu investieren, wenn man zum Beispiel ein großes Ding wie ein Land ist, sondern eher in das offene zu investieren, ist das so ein bisschen das, was ihr angeht mit Open-Source? Man könnte das auf eine Art zu konstruieren, dass es mit fair sich überschneidet. Aber es sagt Zugänglichkeit, und wenn man Proprietäre sein verwendet, dann ist das natürlich nicht zugänglich für jeden, weil man dafür bezahlen muss. Aber das war nie wirklich auf unserer Agenda. So der generische Teil kam später in den Prozess, worum es geht, ist, wie können Wissenschaftler sicherstellen, oder wie kann Software, die von Wissenschaftlern produziert wird, frei sein? Was müssen wir tun, um Finanzierungsmöglichkeiten zu schaffen, so dass man besseren Code schreiben kann, wenn man mehr Leute hat, die daran arbeiten können? Das ist aktuell nicht Teil des Forschungsprozesses, oder es wird nicht so gesehen, obwohl es eben Teil des Prozesses ist und damit wichtig. Also ja, wir investieren viel in die Bildung und Forschung, und meine persönliche Meinung, wir sollten mehr investieren, so dass Leute keine Proprietärenlösungen mehr verwenden müssen oder andere Möglichkeiten haben. Das hat aber dann eine stärkere Komponente in Richtung Bildung, vor allem für Schüler oder Studenten, Studierende. Aber ja, ich stimme zu, es überschneidet sich nicht sehr arg mit dem offenen Wissenschaftteil. Ich habe gehört, dass einige Leute an dem Fairprinzipien arbeiten, insbesondere für Software. Kennst du dich da mit den unterschieden aus? Was hast du davon gehört? Vielen Dank für den Input, lasst mich mal kurz nachgucken. Ich habe da keine Folie dazu. Es gibt ein relativ neues Paper, das erst vor ein paar Wochen erst von Annalena Lamprecht rauskam. Was die versucht haben zu machen ist, sie versuchen den Katalog oder die ursprünglichen Fairkriterien. Sie haben das genommen und haben geguckt, ob das auf Fairsoftware zutrifft. Und haben sie dann geändert und angepasst auf die Art und Weise, so dass es besser in den Prozess passt. Zum Beispiel braucht man eine Art dokumentierte Qualitätskontrolle. Es braucht Repositories, Versionierungssysteme, was eben etwas ist, was wirklich Code und Daten differenziert. Sie versuchen da wirklich, wohin zu kommen und es ist ein guter Punkt, um damit zu starten. Aber ich persönlich denke, dass es nicht vorpreschend genug war. Da hätte man mutiger sein dürfen. Es versucht, sehr dicht bei Fair zu bleiben und sich da entlang zu hangeln, weil sie, glaube ich, denken, das ist das, was Leute kennen. Sie sagen, wir brauchen nicht zusätzliche Buchstaben in Fair. Aber man möchte dieses eine Konzept haben für Daten. Deswegen denke ich, dass es wichtig wäre, wenn man da mutiger vorangegangen wäre, um die bestehenden Grundsätze, die wir haben, besser weiterzuentwickeln und anzupassen. Aber man kann es trotzdem gut lesen. Vielen Dank für den Talk, ich fand den gut. Ich arbeite in der Forschung und ich finde es super wichtig, dass wir darauf achten, die Forschungsinfrastruktur wie eben die Daten und dass das Dinge auffindbar sind und zugreifbar, dass wir darauf achten. All diese alten Verlage versuchen auf die ganzen digitalen Bedürfnisse der Wissenschaftler einzugehen. Und das ist ein gewisser Kampf, den wir fast verloren haben. Es gibt verschiedene interessante, gute und open source Alternative zu dem, was sie anbieten. Aber jedoch wird es nicht gut anerkannt, weshalb das so wichtig ist. Ja, dem stimme ich zu. Ich glaube, dass es interessant ist, dass viele große Firmen von diesen Traditionen, Geschäftsmodellen abweichen, dann sie haben bemerkt, dass sie dort was verlieren. Zum Beispiel, wenn es um große Daten, Software für Institute geht, z.B. in den Niederlanden oder in deren Regierung, das dort gesagt wird, dass ihr alles kostenlos verwenden dürft. Jedoch werden wir eure zentrale Datenlösung darstellen. Das mag zwar einigen Politiker gut erscheinen, aber das wird niemand anderem hier im Zimmer gefallen. Zum Beispiel, weil diese Firma viel mehr als Microsoft gehasst wird. Man weiß nicht, warum sie 35% an Einkommen jedes Jahr geben plus. Vielen Dank für deinen Talk. Was ich noch nicht komplett verstehe ist, warum verwenden wir das Ferre-Konzept als Hauptreferenz? Mir scheint, dass das Konzept von offenen Zugriff viel besser anwendbar auf offenen Code ist. Zum Beispiel bezogen auf Referenz in von und zu Code. Das Prinzip des offenen Zugriffs hat die gleichen Antworten wie das wissenschaftliche System. Also warum behandeln wir Code nicht auf gleiche Art und Weise? Ich bin komplett für diese Idee geöffnet, denn das ist der Hauptgrund, weshalb wir diese Diskussion führen. Es geht hauptsächlich darum, aus den EU-Vorschriften rauszukommen, denn die EU redet sehr häufig von Ferre. So was wollen sie probieren, testen, bewerten. Aber ich stimme durchaus zu, dass wir letztendlich sagen können, dass die Offenheit viel wichtiger als das Ferre, als dieses Ferrprinzip ist. Und daher wäre offener Zugriff wirklich die bessere Grundlage, von der man arbeiten könnte.