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Universität Bern

Historische Fakultät

MAS ALIS in Archiv-, Bibliotheks-, und Informationswissenschaften

Masterarbeit

Betreuung: Prof. Dr. Tobias Hodel

Open Science in der Praxis: Über den Sinn und die Entstehung von computergestützten Narrativen innerhalb der Wissenschaftskommunikation im frühen 21. Jahrhundert.

Hoffnungen, Chancen und Möglichkeiten.

Jonas Hässig

12-450-185

jonason@protonmail.ch

Bern/Burgdorf, 30.07.2024

Abstract

Diese Abschlussarbeit leistet einen Beitrag zum Sinn und der Entstehung von computergestützten Narrativen innerhalb der Wissenschaftskommunikation im frühen 21. Jhdt. Dies geschieht in einem Kontext von Open Access und Open Science Bestrebungen. Folgende theorie-, und praxisbildenden Ebenen werden angesprochen: Ausgehend von den beiden problematisierten Themenfeldern der Replikationskrise in den Wissenschaften sowie schwer durchschaubaren Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz, beleuchtet die Arbeit zunächst die historischen Hintergründe, von der Schriftgeschichte über die Buchgeschichte bis zur Entwicklung des World Wide Web und Linked Open Data. Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Open Science Praktiken und deren Umsetzung, insbesondere im Hinblick auf FAIR-Prinzipien, digitale Objekte und Datenmanagement. Die Arbeit liefert einen fundierten Literaturbericht und eine Dokumentation, wie ausführbare Bücher als Form strukturierter Wissenschaftskommunikation den Weg in eine Daten-intensive Zukunft ebnen könnten. Besondere Aufmerksamkeit wird den Implikationen für die Digital Humanities und die Bibliotheks-, Archiv- und Informationswissenschaften gewidmet.

Methodisch kombiniert die Arbeit einen umfassenden Literaturbericht mit praktischen Beispielen, die in Form eines ausführbaren Jupyter-Notebooks präsentiert werden. Dadurch demonstriert sie nicht nur die theoretischen Konzepte, sondern setzt sie auch praktisch um. Als lebendes, offenes & ausführbares Dokument, mit kurierter Bibliografie, zugänglich über das BORIS Portal der Universität Bern und GitHub. Auf diese Weise besteht eine grosse Auswahl and Anschlussmöglichkeiten für Studierende, Forschende und Promovierende, die sich in Teilaspekte der vorliegenden Informationen vertiefen möchten.

“All the books of the world

will not bring you happiness,

but build a secret path

toward your heart.

what you need is in you:

the sun, the stars, the moon,

the illumination you were seeking

shines up from within you.

the quest for wisdom

made you comb the libraries.

now every page speaks the truth

that flashes forth from you.”

–Hermann Hesse, "Books"

ORCID von Jonas Hässig: https://orcid.org/0009-0004-2126-9129

GitHub: https://github.com/jonason92

Webpage zum visualisierten Jupyter-Notebook: https://jonason-mas.curve.space/

Zotero Group-Bibliographie: https://www.zotero.org/groups/5580329/open_science_jh

Inhalt

1. Vorwort 3

2. Einleitung 6

2.1 Die Replikationskrise in den Wissenschaften 6

2.2 Die Künstliche Intelligenz lernt sprechen 7

2.3 Methodik, oder: Die Informationswissenschaft kommt zur Rettung! 10

2.4 Computergestützte Narrative [Computational Narratives] 14

3. Historische Hintergründe 17

3.1 Die Schriftgeschichte 17

3.2 Die Buchgeschichte 19

3.3 Die Geschichte des Web 22

3.4 Linked Open Data 24

4. Open Science in der Praxis 25

4.1 FAIR-Prinzipien & Digitale Objekte 28

4.2 Daten-Management & Repositorien 32

5. Ausführbare Bücher als strukturierte Wissenschaftskommunikation 35

5.1 Digital History 38

5.2 Digital Humanities im Zeitalter computergestützter Narrative und digitaler Reproduktion 39

6. Fazit und Ausblick 41

7. Literaturverzeichnis 43

Vorwort

Die vorliegende Abschlussarbeit geht zurück auf den Studiengang MAS ALIS 2022-2024 in Archiv-, Bibliotheks-, und Informationswissenschaften an der Universität Bern. Während diesen Studien habe ich mir als Wissenshistoriker, Wissenschaftsphilosoph und angehender Bibliothekar und Informationswissenschaftler vertieft Gedanken über gegenwärtige Entwicklungen innerhalb des Gebietes der modernen Wissenschaftskommunikation machen und diese in einen grösseren wissenshistorischen Kontext stellen können. Auf der einen Seite erlebten wir über die vergangenen Jahre, wie grosse Sprachmodelle auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz regelrecht sprechen lernten und nun auch in der wissenschaftlichen Arbeit im Hinblick auf Literaturrecherchen, Zusammenfassungen und Mind-Mapping-Prozesse sowie als Codier-Assistenten den Weg in den Alltag gefunden haben. Gleichzeitig stammen diese Modelle meist aus der Privatwirtschaft und erheben keinen Anspruch auf Wissenschaftlichkeit. Ausserdem stellen sie teilweise sog. Black-Boxes dar, da von den Anbietern nicht durchgehend erklärt werden kann, wie einzelne Ausgabeinformationen in deren Benutzung zustande kommen. Wir wissen, dass die Durchbrüche auf diesem Gebiet auf Datenanalysen zurückgehen, die wiederum auf linguistischen Narrativ-Analysen basieren, wie in Kapitel 2.4 aufgezeigt wird. Auf der anderen Seite hören wir seit 2005 von einer Replikationskrise, die vielen Wissenschaftlern einiges zu denken gibt. Auch hier steht der Umgang mit Forschungsdaten im Zentrum des Diskurses. Die Nicht-Reproduzierbarkeit der präsentierten Forschungsergebnisse von teilweise mehr als der Hälfte der Studien in einzelnen medizinischen und humanwissenschaftlichen Fachgebieten wird in Kapitel 2.1 näher thematisiert.

Ein noch junges Gebiet, das sich annimmt, gleich beiden dieser hier aufgeführten Problematiken entgegenwirken zu können, sind ‘Ausführbare Bücher’ - als neue, reproduzierbare und auf den Fachbegriff von ‘Computergestützten Narrativen’ zurückgehende, digitale Medien und/oder Formen der Wissenschaftskommunikation, um deren Sinn und die Entstehung es in der vorliegenden Thesis geht. Sie versprechen nicht nur die beiden hier angesprochenen Problemfelder zu lösen, sondern auch mehr Ordnung, Kollaboration, Transparenz und Handlungsfreiheit in die Welt reproduzierbarer Wissenschaft zu bringen, was sie auch für die ‘Open Science’ Bestrebungen in dem global agierenden Forschungs- und Universitäten-Netzwerk macht. Während meinem Studium hatte ich die Möglichkeit, ein 20-tägiges Praktikum im Bibliotheksbereich ‘Open Science’ der Universität Bern zu absolvieren und mich den aktuellen Entwicklungen innerhalb dieses Gebietes, wie etwa dem Bereich ‘Data-Stewardship’, vertieft anzunehmen. Hier vorliegend findet sich eine Dokumentation mit ausführlichen Bibliografien, die Studenten, Forschenden und Promovierenden den Weg in ein nachhaltiges Paradigma der modernen, reproduzierbaren & datengestützten Wissenschaftskommunikation ebnen soll, die auf OPEN und FAIR-Prinzipien basiert und sich auf einen Datenmanagement-Plan stützt. Ich versuche dabei die Thematik durch die gleichzeitige Beleuchtung von kritischen Stimmen möglichst wertneutral und dadurch gewissermassen ohne abschliessende Feststellungen auf diese oder jene Seite zu halten. Vielmehr präsentiere ich eine fundierte zeitliche Momentaufnahme mit einer grossen Anzahl an referenzierten Vertiefungsmöglichkeiten auf der Seite des Lesers, der selbst der Stimme der akademischen Berufung folgt.

«The earliest papers [wissenschaftliche Artikel] were in some ways more readable than papers are today. They were less specialized, more direct, shorter, and far less formal. Calculus had only just been invented. Entire data sets could fit in a table on a single page. What little “computation” contributed to the results was done by hand and could be verified in the same way.»¹

Im selben Atlantic Artikel von 2018 wird der moderne wissenschaftliche Artikel für obsolet erklärt und das graphische Benutzer-Interface (GUI) als für wissenschaftlich-technische Kommunikationen als Nachkommenschaft vorgeschlagen. Zusammenfassend aus dem Aufsatz Jupyter, Mathematica, and the Future of the Research Paper:

«0. A graphical user interface (GUI) can facilitate better technical writing.

1. Wolfram’s proprietary notebook showcased innovative technology, but decades after its introduction, still has few users.

2. Jupyter is a new open-source alternative that is well on the way to becoming a standard for exchanging research results.

Each is spot on. I had to learn the hard way why so many kept their distance from Mathematica. Now, I’m much more productive with Jupyter. I’m experimenting with, and excited about, its potential as a way to write up research results. »²

Während der Autor Wolframs Mathematica Interface für wissenschaftliche Kommunikation rechtmässig als Eigentümer-Modell einordnet, erkennt er den von manchen verloren geglaubten Geist der Mitgliedschaft am wissenschaftlichen Projekt in der Open Source Community wieder, zu der das Jupyter-Projekt zu zählen ist. Mittlerweile bestehen geschätzt mehr als 2.5 Millionen in der Jupyter-Programmierumgebung verfasste Forschungsartikel. Damit ist in den Bibliotheks-, Archiv-, und Informationswissenschaften die Zeit gekommen, sich aktiv an dem hier vorliegenden Diskurs zu beteiligen.

Die vorliegende Arbeit in Form eines klassischen PDF-Ausdrucks sowie einem ausführbaren Jupyter-Notebook mit GitHub Repositorium und eigenem Online-Webauftritt, findet sich ebenfalls online im ‘Berner Open Repository and Information System’ BORIS Portal. Die der Betreuung und der Studienleitung vorgelegte, als Word-Dokument verfasste Papierversion, findet ihre Endgültigkeit mit dem Ausdruck des .doc-Files. Die BORIS-Version liefert einen digitalen Objekt-Identifier [DOI], mit dem die digitale Version des schriftlichen Artikels versehen wird. Die Jupyter-Notebook Version präsentiert die vorliegende Abschlussarbeit als offen zugänglichen Code und eigenem Datenrepositorium, der wissenschaftlichen Welt frei zugänglich und damit ein weiterlaufendes Projekt darstellend, für alle, die daran teilhaben möchten.

Die Arbeit liefert einen fundierten historischen Bericht über die Entstehung der Schrift, über die Buchgeschichte, hin zu den Anfängen des Internets, bis zu sprechenden Maschinen und bedient sich gleichzeitig der informationswissenschaftlichen Methode des Literaturberichts, der eine begleitende dokumentarische Anleitung auf dem Weg zu dieser, auf nachhaltiger Datenwissenschaft beruhenden Art der Wissenschaftskommunikation darstellt. Somit ist die Grundlage für eine kontinuierliche Weiterarbeit an den vorliegenden Themenfeldern gegeben. Ich hoffe, dem interessierten Leser durch die visuelle Präsentation des ausführbaren Jupyter-Buches der hier vorliegenden Zahlen, Schriftzeichen, Links und Literaturverweise Hoffnungen, Chancen und Möglichkeiten dieser Art der Wissenschaftskommunikation vor Geist und Auge führen zu können.

Einleitung

In diesem Kapitel werden einleitend kurz die beiden Problemstellungen erläutert, die am Anfang der vorliegenden Arbeit stehen. Im weiteren Verlauf des Textes wird klar, wie diese mit computergestützten Narrativen [Computational Narratives] in Verbindung stehen. Ausserdem wird einleitend kurz auf die informationswissenschaftliche Methode des Literaturberichts Bezug genommen, welche hier zusätzlich erweitert wird anhand der Möglichkeit, die vorliegenden Daten in Form eines ausführbaren Buches [Executable Book] in einer Computerumgebung zu öffnen, zu reproduzieren, zu erweitern und/oder zu vertiefen. So dient die vorliegende Arbeit als fundierter Ausgangspunkt für weitreichende vertiefende Recherchen auf dem Gebiet. Dabei werden auch die in der Open Science Praxis üblichen Vorteile der angewendeten FAIR- und Openness-Definitionen sichtbar.

Die Replikationskrise in den Wissenschaften

Unter dem Stichwort der Reproduzierbarkeitskrise, oder Reproduktionskrise, ist seit 2005 ein Diskurs im Gange, der auf eine weitreichende Problematik innerhalb der Wissenschaften schliessen lässt. Ausgehend von Publikationen wie derjenigen von John P.A. Ioannidis Why Most Published Research Findings Are False ³, gelang der Diskurs ab 2015 dann auch in populäre wissenschaftliche Zeitschriften wie Nature und ist seit jeher zu einem Begriff und einem Besorgnis in der wissenschaftlichen Forschungscommunity geworden.⁴ Dieses methodologische Problem, das sich durch verschiedene wissenschaftliche Disziplinen offenbart, insb. den Sozial- und Lebenswissenschaften, geht u.a. auf die mangelnde Transparenz in der Berichterstattung von Methoden und Daten, einem Publikationsbias mit der Tendenz, vorwiegend positive oder statistisch signifikante Ergebnisse zu veröffentlichen sowie mangelnde Stichprobengrössen und fehlende Anreize für Replikationsstudien zurück.⁵ Dabei handelt es sich nicht etwa um eine kleine Anzahl von Studien, die nicht wissenschaftlich reproduziert werden können, sondern in gewissen Fällen ist gar von mehr als 50% nicht-reproduzierbarer Forschung die Rede.⁶ Währen im U.S. Diskurs Lösungen zur Bekämpfung dieser Probleme gefordert werden, z.B. durch transparenteres Records- und Qualitätsmanagement von den Labordaten⁷, bestehen in den Bibliothekswissenschaften bereits Lösungsvorschläge und Richtlinien, die die Reproduzierbarkeit der Forschung durch Open Science Praktiken, Forschungsdatenmanagement, Daten/Code/Methoden-Transparenz und Belohnungen für offene Forschungspraxis beinhalten.⁸

2.2 Die Künstliche Intelligenz lernt sprechen

Seit ein paar Jahren hören wir von Durchbrüchen und einem rasanten Fortschritt auf dem Gebiet der KI-Forschung, insbesondere der grossen Sprachmodelle [LLM’s], die sich in der Praxis mittlerweile auch als schriftstellerische und recherchierende Assistenten für wissenschaftliche Arbeiten nutzen lassen. Dessen vergewissern kann man sich relativ schnell durch einen kurzen Test von Modellen wie Anthropic’s Claude Sonnet 3.5, das hochgeladene PDF-Inhalte von wissenschaftlichen Artikeln innert kürze zu verstehen scheint und davon Zusammenfassungen liefern kann, Literaturangaben extrahiert und Vorschläge zu weiterer vorhandener Forschung auf den jeweiligen Gebieten gibt. Bei Bedarf liefert das Modell auch gleich die Übersetzung der Inhalte in verschiedenste Sprachen. Des Weiteren bestehen auf grossen Sprachmodellen aufbauende Recherche-Assistenten wie Elicit, die zu beliebigen wissenschaftlichen Gebieten über vorhandene Literatur und Forschung befragt werden können und aktuelle Quellenvorschläge liefern. Diese Ereignisse auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz, zu den auf maschinellem Lernen [Machine Learning] basierenden grossen Sprachmodellen [Large-Language-Models] zählen, scheinen sich sprichwörtlich zu überschlagen und es kann kaum eine Rede sein von einem sachlichen Überblick durch wissenschaftliche Studien. Das geht zu einem Teil auch auf die privatwirtschaftlichen Akteure und IT-Firmen zurück, die sich nicht der Methode der offenen wissenschaftlichen Forschung und fundierter sachlicher Wissenschaftskommunikation verschrieben sehen. Im Gegenteil wird von Seiten der grossen IT-Firmen den politischen Akteuren die fachkundige technologische Kenntnis in dieser Hinsicht abgesprochen und gleichzeitig wird, nehmen wir das Beispiel USA, aus denselben Kreisen bereits massiv Lobbyismus in Washington betrieben. Der alltägliche Endnutzer ist diesen Entwicklungen gewissermassen ausgesetzt, solange das technologische Know-How und die Einsicht in den Code nicht nach Open Source Standards offengelegt werden. Diese Feststellungen können insb. in Kapitel 5 des Stanford University ‘AI Index Report 2024’ vertieft werden.⁹

Gleichzeitig können diese Durchbrüche auf diesem Gebiet auch positiv gewertet werden und wie bei den meisten Entwicklungen im Softwarebereich findet sich neben der eher skrupellosen kapitalistischen Vermarktung einzelner Anwendungen auch fundierte und offene wissenschaftliche Forschung, die hinterfragt und nichts für bare Münze nimmt. Um hier zwei Beispiele aus den Archivwissenschaften anzuführen, die uns einen aktuellen Einstieg in diese Forschungen geben, lassen sich insbesondere die immerwährenden Apelle an die Ethik hervorheben, die im Hinblick auf solch mächtige Instrumente stets präsent sein sollte. Gerade in der Anwendung von KI-Algorithmen in Archiven beispielsweise, werden dadurch neue Daten erzeugt und das Berufsbild vom passiven, datenvermittelnden Archivar wird zum aktiven Akteur innerhalb eines ‘Record Continuums’: «Finally, we described the role of AI technologies to open up new types of archives such as social media collections or diaries, which extend our current institution-focused ideas of archives. Because of their scale, these pose distinct challenges in terms of organisation and access to these collections that can only be solved with further AI technology development, which sets access to these collections apart from commercial Application Programming Interfaces (APIs). Only this way can the core archival mission of building trust in the past record be sustained.»¹⁰

Dadurch, dass es sich in den in diesem Kapitel besprochenen KI-Werkzeugen um lernende Algorithmen handelt, deren Qualität und Fortschritt v.a. in der Qualität und der Anzahl von vorhandenen Daten abhängt, ergeben sich diesen Technologien Möglichkeiten der Abnahme von komplexen Aufgaben, die bisher nur von Menschen ausgeführt werden konnten. So etwa im Archivbereich: «These [die Arbeiten] vary from providing intelligent support for searching the archives to automate tedious and time-consuming tasks. In this article, we focus on sensitivity review as a practical solution to unlock digital archives that would allow archival institutions to make non-sensitive information available. This promise to make archives more accessible does not come free of warnings for potential pitfalls and risks: inherent errors, "black box" approaches that make the algorithm inscrutable, and risks related to bias, fake, or partial information. Our central argument is that AI can deliver its promise to make digital archival collections more accessible, but it also creates new challenges - particularly in terms of ethics. In the conclusion, we insist on the importance of fairness, accountability and transparency in the process of making digital archives more accessible.»¹¹ Ähnliche Feststellungen sind anhand dieses Abschnittes also gemacht, wie wir sie hier bereits im Vorwort erwähnt haben. Egal ob naturwissenschaftliche Forschung oder archivarisches und/oder bibliothekarisches Datenmanagement, der Fokus findet sich mehr und mehr darin, wie mit Information umgegangen werden soll, ohne dabei unethisch, unwissenschaftlich und rechtsverletzend zu werden. Die offene Wissenschaft, wie sie unter dem Begriff Open Science weltweit in die Wissenschaftspraxis gefunden hat, scheint zumindest einen ersten Ansatz zu liefern und den Diskurs zu vorhandenen Konzepten zu lenken, die Lösungsansätze und Antworten zu den thematisierten Problembereichen darstellen können.

Diese Punkte im Bewusstsein haltend, kommen wir nun zu dem Zweig der Informationswissenschaften und deren methodologischen Grundlagen, um uns den Möglichkeiten, dem Tätigkeitsbereich sowie der Vielfalt der darin thematisierten Aufgaben und Arbeitsfelder gewahr zu werden. Es sind die Informationswissenschaften, die zumindest theoretisch die nötige fachliche Interdisziplinarität verkörpern, die gebraucht wird, um sich in einer gemeinsamen Sprache den Fragen zu nähern, wie sie bisher auf der Abstraktionsebene des vorliegenden Aufsatzes, Textes oder auch der vorliegenden ausführbaren Datensammlung aufgestellt wurden.

2.3 Methodik, oder: Die Informationswissenschaft kommt zur Rettung!

Innerhalb des Gebietes der Informationsdienstleistungen bildet der Literaturbericht einen Mehrwertdienst, «der die Literatur zu einem Thema, meistens freilich eine Auswahl davon, zusammenstellt und wie eine Sammelrezension referiert, kommentiert und wertet.»¹² Während diese Art der Informationsvermittlung, läuft sie über den klassischen Weg von ausgedruckten Literaturbericht-Artikeln, für den Leser einige Arbeit mit sich bringt, um die im Literaturbericht präsentierte Literatur ausfindig zu machen und zu konsultieren, gestaltet sich die moderne, computergestützte Version davon, wie sie sich hier zumindest in der computergestützten, ausführbaren Jupyter-Version präsentiert, wesentlich einfacher. Der Literaturbericht mit einem Datenrepositorium innerhalb der Jupyter-Notebook Umgebung lässt eine durchgehende Verlinkung sämtlicher Informationsquellen zu. Sind diese zusätzlich via Open Access verfügbar und mit einem digitalen Objekt Identifikator [DOI] ausgestattet, lassen sich die rezensierten Artikel mit einem einzelnen Klick abrufen. In einer idealen Welt wären so durch die Open Science Standards, die in Kapitel 4 näher besprochen werden, sämtliche aufeinander Bezug nehmenden wissenschaftlichen Artikel, Monographien und Beiträge miteinander direkt verlinkt, was einen wesentlichen Fortschritt in der Transparenz der Forschung darstellen würde. Ausserdem wäre dadurch Bibliotheken und Archiven viel Zeit-lastige Arbeit abgenommen.¹³

An diesem Punkt gilt es sich als einen der Diversität verschriebenen Bibliotheks-Menschen jedoch auch zu erinnern, dass selbst im Streben nach mehr Offenheit in der Informationsvermittlung versteckte Bias lauern könnten: «Bibliothekarische Arbeit wird oft als wertneutral angesehen, da sie im Gegensatz etwa zu Wissenschaft und Kunst nicht selbst Inhalte produziert, sondern diese „nur“ erschliesst und zugänglich macht. Dabei spielen jedoch Entscheidungen über Einschluss beziehungsweise Ausschluss‒ und damit stets auch eine implizite Wertung der Inhalte ‒ eine zentrale Rolle, besonders in Zeiten knapper Erwerbungsbudgets oder bei der selektiven Aufnahme von Open Access-Titeln in den Bibliothekskatalog.»¹⁴ Die zusammengetragenen Informationsquellen in der vorliegenden Arbeit wurden somit nicht nur aufgrund ihrer bereits vorhandenen Open Science Eigenschaften gewählt, sondern im Zentrum stand der Blick, ganz allgemein die wichtigsten Werke zu den jeweiligen Teilthemen, vereint in dem grösseren Kontext der Thesis abzudecken. Während sich der vorliegende ausführbare Text in einigen Start- und Mittelkapitel der Methode des historisch-kritischen Fliesstextes mit klassischen Literaturreferenzen bedient, kann ab insgesamt aus dem Sinn der Sache von der Methodik eines auf einem computergestützten Narrativ basierenden Literaturberichts gesprochen werden.

Um hier bereits hier ein Gefühl für die beschriebene Literaturbericht-Methodik zu erhalten, möchte ich dieses Kapitel anhand der besprochenen Methodik abschliessen.¹⁵ Es sind die Informationswissenschaften, die gleichzeitig im Hintergrund dieser Arbeit stehen und Lösungen für die einleitend besprochenen Probleme innerhalb der heutigen Wissenschaftskommunikation sowie den unüberschaubaren Entwicklungen auf dem Bereich der Künstlichen Intelligenz bieten können, die wiederum auf die Datenwissenschaften zurückgehen. Die Grenzen vom wissenschaftlichen Bibliothekar zum digitalen Archivar zum Informationswissenschaftler und weiter zum Datenwissenschaftler sind bereits fliessend und werden das wahrscheinlich immer wie mehr. Nach und nach, mit immer grösserer Digitalisierung, wird die Relevanz der Computerwissenschaften für alle diese Tätigkeitsbereiche immer stärker sichtbar:

«Making use of data is not anymore a niche project but central to almost every project. With access to massive compute resources and vast amounts of data, it seems at least in principle possible to solve any problem. However, successful data science projects result from the intelligent application of: human intuition in combination with computational power; sound background knowledge with computer-aided modelling; and critical reflection of the obtained insights and results.»¹⁶

Während bereits ein riesiger Literaturkorpus zu den technischen Details in den Datenwissenschaften besteht, findet sich nur wenig Literatur, die darauf eingeht, was diese gesellschaftlichen Wandlungen für Bibliotheken und Informationsspezialisten bedeuten.

Herndon, Joel, Hrsg. Data Science in the Library: Tools and Strategies for Supporting Data-Driven Research and Instruction. London, England: Facet Publishing, 2022.

Ein wichtiger Artikel für grosse Digitalisierungsprojekte und die damit einhergehende Publikation von Kollektionen als Daten-Services für Gallerien, Bibliotheken, Archive und Museen [GLAM], findet sich unter folgendem DOI-Link:

Candela, Gustavo, Nele Gabriëls, Sally Chambers, Thuy-An Pham, Sarah Ames, Neil Fitzgerald, Katrine Hofmann, u. a. „A Checklist to Publish Collections as Data in GLAM Institutions“. arXiv, 5. April 2023. <https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.02603>, Stand: 16.07.2024.

Ein Werk aus dem Jahr 2020, das aufkommende Trends und Technologien in den Bibliotheks- und Informationswissenschaften abdeckt und dabei die Themenfelder ‘Künstliche Intelligenz’, Big Data, Distanz-Bildung, Wissensmanagement und auch Soziale Netzwerke abdeckt, ist als 434-seitiges Hardcover-Handbuch oder als E-Book erhältlich, wobei nur einzelne Kapitel unter einer Open Access Lizenz direkt abrufbar sind:

Kaushik, Anna, Ashok Kumar, und Payel Biswas. Handbook of Research on Emerging Trends and Technologies in Library and Information Science. Advances in Library and Information Science (ALIS) Book Series. Hershey, PA: IGI Global, 2019. DOI: 10.4018/978-1-5225-9825-1, Stand: 16.07.2024.

Während das Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft: Bibliotheks-, Benutzerforschung, Informationsanalyse. Handbuch Methoden der Bibliotheks- und Informationswissenschaft, erschienen im De Gruyter Verlag, zu Beginn dieses Kapitels bereits zitiert wurde, existiert vom selben Verlagshaus das Open Access Grundlagenwerk zu den Informationswissenschaften. Über mehr als 950 Seiten werden dort Theorien, Methoden, Ausbildungen und die Institutionalisierung der Informationswissenschaft abgehandelt. Durch einen Blick in das Inhaltsverzeichnis wird klar, welcher Mannigfaltigkeit an Themenkomplexen sich die VertreterInnen dieses Gebiets angenommen haben. Nicht nur die Wissensorganisation in Bibliotheken, Archiven, Museen und Informationszentren, zu denen die intellektuelle Indexierung, die Klassifikation, formale Erschliessungen, Abstracting, Metadaten-Generierung und die Erstellung von Ontologien für Linked Open Data gehören, sondern auch automatische Sprachverarbeitung, Informationsvisualisierungen, maschinelle Übersetzungen, Verfahren wissenschaftlicher Qualitätssicherung, Forschungsdatenmanagement, Information Retrieval, Sprachmodelle und computervermittelte Kommunikation sind Teil dieser Wissenschaft, die erst noch definieren muss, wie jung sie ist oder ob es sie schon immer gab.

Kuhlen, Rainer, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar, und Christa Womser-Hacker, Hrsg. Grundlagen der Informationswissenschaft, 2022. Online: <https://doi.org/10.1515/9783110769043>, Stand: 16.07.2024.

Die 6100-seitige, amerikanische Version davon wird als sieben Bände umfassende Enzyklopädie herausgegeben, in der auch die Verbindung der Linguistik mit der modernen Informationswissenschaft thematisiert wird, wie sie hier in der vorliegenden Thesis auch speziell herausgehoben ist, durch eine zusammenfassende historische Abdeckung der Schrift-, Buch- und Webgeschichte, die im Denken des Autors untrennbar miteinander verbunden sind.

McDonald, John D.; Levine-Clark, Michael (Hg.): Encyclopedia of Library and Information Sciences, Boca Raton 2019. Online: <https://doi.org/10.1081/E-ELIS4>, Stand: 16.07.2024.

Um hier nicht weiter durch forschungssichernde Rezensionsverweise noch das Thema der Zukunft der Informationswissenschaft abzudecken, zu dem denn auf englischer¹⁷ sowie als auch auf deutscher¹⁸ Seite tatsächlich einige Literatur vorhanden ist, kommen wir, dieses einleitende Kapitel abschliessend, zum Fachbegriff des computergestützten Narrativs, das als zentraler Begriff zum vorliegenden Unterfangen den Weg in den Titel gefunden hat. Es verbindet interdisziplinär die Sprachwissenschaft mit der Datenwissenschaft und ist damit Dreh- und Angelpunkt vieler informationswissenschaftlicher Fragestellungen und Aufgabenbereiche.

2.4 Computergestützte Narrative [Computational Narratives]

Ohne hier vertieft in die KI-Forschung springen zu wollen, ist es an diesem Punkt für unsere Zwecke nötig, kurz auf den Begriff der computergestützten Narrativen und wie er hier verstanden wird, einzugehen. Ich stiess das erste Mal bewusst auf diesen Begriff durch die Lektüre des Textes Project Jupyter: Computational Narratives as the Engine of Collaborative Data Science, der im April 2015 als Fördermittel-Antrag formuliert wurde. Computer seien gut im Konsumieren, in der Produktion und im Prozessieren von Daten. Menschen hingegen, prozessieren die Welt durch Narrative. Vgl. dazu beispielsweise:

Piper, Andrew, Richard Jean So, und David Bamman. „Narrative Theory for Computational Narrative Understanding“. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, herausgegeben von Marie-Francine Moens, Xuanjing Huang, Lucia Specia, und Scott Wen-tau Yih, 298–311. Online and Punta Cana, Dominican Republic: Association for Computational Linguistics, 2021. <https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.26>.

Und:

Riedl, Mark O. „Computational Narrative Intelligence: A Human-Centered Goal for Artificial Intelligence“. arXiv, 20. Februar 2016. <https://doi.org/10.48550/arXiv.1602.06484>.

Damit die Daten und deren computergestützte Prozessierung und Visualisierung für Menschen brauchbar werden, müssen diese in ein Narrativ eingebettet werden, in ein computergestütztes Narrativ – das eine Geschichte erzählt, für ein bestimmtes Publikum und einen bestimmten Kontext. Diese fundamentalen Aspekte probieren computergestützte Narrative zu adressieren. Erstens sollte ein einziges computergestütztes Narrativ eine grosse Anzahl von Kontexten und Audienzen abdecken können. Zum Beispiel macht ein biomedizinischer Forscher zuerst eine statistische Analyse und Datenvisualisierungen für eine höchst technische Studie, die in einem akademischen Journal veröffentlicht werden soll. Mit der Zeit hält jedoch das selbe Individuum Vorträge für andere Forscher oder auch nicht-gebietskundige Audienzen. Dann könnte es auch wichtig werden, nicht-codierenden Laborforschenden die selben statistischen Datenanalysen und Datenvisualisierungen zugänglich machen zu können, in einem vereinfachten graphischen Interface. Die Kernaspekte des computergestützten Narrativs bleiben über alle diese verschiedenen Anwendungen die gleichen. Zweitens müssen diese computergestützten Narrative reproduzierbar sein. Andere Leute und der Autor mit inbegriffen, müssen auch sechs Monate nach dem Erscheinen der Arbeit nachvollziehen können, was mit dem Code, den Daten und dem Narrativ gemacht wurde, um die Forschungen nachhaltig reproduzieren und darauf aufbauen zu können. Die Reproduzierbarkeit stellt schon lange die Fundation der wissenschaftlichen Methode dar, wobei die Datenwissenschaft in dieser Hinsicht neue Herausforderungen mit sich bringt und auch fragen lässt, wie diese in anderen Gebieten wie der Festsetzung von politischen Richtlinien oder Wissenschaftsjournalismus erfüllt werden können. Drittens können computergestützte Narrative kollaborativ erstellt werden. Mehrere Individuen können am gleichen Code, den gleichen Daten und den gleichen Narrativen arbeiten. Die Kollaborationsfähigkeit ist fast in allen Kontexten gegeben im Hinblick auf computergestützte Narrative, sei das zwischen zwei Postdocs und einem Professor in der gleichen Forschungsgruppe, zwischen Schriftsteller, Editoren und graphischen Designern von News-Seiten, zwischen Datenwissenschaftlern und Unternehmensstrategen in grossen Internet-Firmen, oder zwischen einem Lehrer und seinen Schülern in einem Universitätszimmer. All dies möchte das Jupyter-Projekt, das zuerst IPython hiess, mit den Open Source Software Werkzeugen für interaktives und forschendes, computergestütztes Erzählen erreichen. Diese Software-Entwicklungen in der Umgebung vom Jupyter-Projekt, in denen sich eine grosse Anzahl von Programmiersprachen wie Python, Julia, R etc. anwenden lassen, befindet sich in stetiger Entwicklung und es erscheinen regelmässig Updates für die bereits vorhandenen Nutzer-Umgebungen.¹⁹

Im selben, hier auf Deutsch übersetzten Text wird eine weitere gängige Definition des Begriffs des computergestützten Narrativs geliefert:

«The problem the Jupyter project tackles is precisely this intersection: creating tools to support in the best possible ways the computational workflow of scientific inquiry, and providing the environment to create the proper narrative around that central act of computation. We refer to this as Literate Computing, in contrast to Knuth’s concept of Literate Programming, where the emphasis is on narrating algorithms and programs. In a Literate Computing environment, the author weaves human language with live code and the results of the code, and it is the combination of all that produces a computational narrative.»²⁰

Die Hauptanwendung, das Jupyter-Notebook, ist eine Web-basierte, interaktive Computer-Plattform, die es den Nutzern erlaubt, computergestützte Narrative zu verfassen, die Live-Code, Formeln, narrativer Text, interaktive, graphische Interfaces und andere digitale Medien miteinander zu kombinieren. Diese Dokumente liefern die kompletten Aufzeichnungen der gemachten computergestützten Arbeiten und lassen sie unmittelbar in verschiedenste Formate wie HTML, PDF, Word, LaTeX etc. konvertieren. Das kann auch heissen, dass die Jupyter-Notebooks unmittelbar in akademische Publikationen, Blog-Artikel, Bücher, journalistische Artikel, technische Dokumentationen, Regierungsreporte, Finanzierungsanfragen und kommerzielle Anwendungen konvertiert werden können. Je nach Gebrauch lassen sich daraus Live-Demonstrationen, Webseiten, Präsentationen und weiteres für verschiedenste Audienzen erstellen. Zudem sind Jupyter-Notizbücher maschinenlesbar und erfüllen die FAIR-Kriterien der Open Science Community.

Um sich ausserhalb des Kontextes vom Jupyter-Projekt in computergestützte Narrative zu vertiefen, empfehlen sich folgende zwei Beiträge:

Ranade, Priyanka, Sanorita Dey, Anupam Joshi, und Tim Finin. „Computational Understanding of Narratives: A Survey“. IEEE Access 10 (2022): 101575–94. <https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3205314>.

Mani, Inderjeet. „Computational Narratology“. In Handbook of Narratology, 84–92. De Gruyter, 2014. <https://doi.org/10.1515/9783110316469.84>.

Historische Hintergründe

3.1 Die Schriftgeschichte

Erst kürzlich erschien im Cambridge Archeology Journal ein Artikel, der die Datierung des ersten geschriebenen Wortes von 5'000 Jahren zurück bis auf 20'000 Jahre vor unserer Zeit datiert, nämlich in die Eiszeit. Ein Katalog von 862 gezeichneten Tierrepräsentationen in den Höhlen von Frankreich und Spanien wurde ergänzt mit fast ebenso vielen Punkten, Schrägstrichen und y-förmigen Zeichen, die auf monatliche Assoziationen hinweisen, wann die Fortpflanzungszyklen dieser Tiere stattfinden. Da es sich dabei um Assoziationen handelt, die noch nicht wirklich dem entsprechen, was wir von Handschrift erwarten würden, wird von einem «Proto-Schriftsystem» gesprochen.²¹ Die Schrift als ein System grafischer Zeichen, die die Einheiten einer bestimmten Sprache darstellen, geht zurück auf drei unabhängig voneinander vermutete Entwicklungen in Mesopotamien, dem heutigen Irak, in China und in Mesoamerika und wird auf ca. 3000 v. Chr. datiert. Als Vorläufer dieser Keilschriften gelten Systeme, die der Aufzeichnung und der Zählung von Waren und Tonmünzen galten. Die Entwicklung der Schrift von den Spielsteinen über die Piktographie und das Silbenalphabet bis hin zum heutigen Alphabet veranschaulicht die Informationsverarbeitung zur Bewältigung immer grösserer Datenmengen in immer grösserer Abstraktion. Auf die gleiche Weise wie ein Token heute in der Nutzung von künstlicher Intelligenz für eine fundamentale Einheit von Daten steht, die von natürlichen Sprachprozessoren verarbeitet werden in maschinellen Lernsystemen, stehen Token in Form von Kugeln, Kegeln, Scheiben, Zylinder etc. für als der Schrift vorläufige Artefakte. Einige solcher Funde werden in der Archäologie bis auf 8000 v. Chr. datiert. Die Schaffung phonetischer Zeichen, die die Laute der Sprache repräsentieren und somit die gesprochene Sprache nachzuahmen versuchen, wird dann unter dem Fachbegriff der Logographie v.a. in Bezug auf die Entwicklungen in Mesopotamien untersucht. Als dritte Phase der Schriftgeschichte gilt die Entwicklung des Alphabets um 1500 v. Chr. im Alten Orient, wo im heutigen Libanon das erste proto-sinaitische Alphabet entstand. Als System basiert es auf Akrophonie, kombiniert mit konsonantischen Sprachlauten. Dieser Übergang von der Keilschrift zum Alphabet vollzog sich über mehrere Jahrhunderte. So diktierten im sieben Jhdt. v. Chr. die assyrischen Könige beispielsweise ihre Erlasse noch zwei Schreibern. Der erste schrieb Akkadisch in Keilschrift auf eine Tontafel, der zweite Aramäisch in einer kursiven Buchstabenschrift auf eine Papyrusrolle. Perfektioniert wurde das Alphabet dann von den alten Griechen, die es mit Vokalen für Sprachlaute ergänzten. Da das Alphabet nur einmal erfunden wurde, stammen alle Alphabete der Welt, einschliesslich Latein, Arabisch, Hebräisch, Amharisch, Brahmanisch und Kyrillisch vom Proto-Sinaitischen ab. Das heute in der westlichen Welt verwendete lateinische Alphabet ist der direkte Nachkomme des etruskischen Alphabets. Es geht somit direkt auf die Etrusker zurück, die die heutige Provinz der Toskana in Italien bewohnten und dort das griechische Alphabet übernahmen und abänderten, bis es zu demjenigen der Römer wurde.²² Zu erwähnen in dieser Hinsicht ist der Stein von Rosetta aus Memphis, Ägypten, der auf das Jahr 196 v. Chr. zurückgeht und im Auftrag des Königs Ptolemaios V. Epiphanes, einem Nachfolger von Alexander dem Grossen, ein Synodaldekret enthält, verfasst in Hieroglyphen, demotischer Schrift und altgriechischer Schrift. Er stellte für die westliche Welt ein entscheidendes Puzzlestück zu der Entzifferung der ägyptischen Schriftzeichen dar.²³ Die chinesische Schrift musste nie entziffert werden, weil sich die Zeichen in den 3400 Jahren ihres Bestehens kaum verändert haben. Die phonetischen Glyphen der mesoamerikanischen Maya bewahrten die von den Olmeken im vorherigen Jahrtausend eingeführte Symbolik. Wie Marshall McLuhan definierte, bestehen diese Alphabete aus semantisch bedeutungslosen Buchstaben, die semantisch bedeutungslosen Lauten entsprechen. Das Alphabet brachte die Datenverarbeitung somit zu einer endgültigen zweistufigen Abstraktion.²⁴

Gerade im Hinblick auf Forschungen in Verbindung mit modernen Wissenschaftskommunikation, computergestützten Narrativen und Wissensrepräsentationen sollte m.E. der historische Blick, wie er hier nur kurz ansatzweise skizziert werden kann, nie vergessen gehen. Alles andere wäre, wie man so schön sagt, den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sehen zu können.

3.2 Die Buchgeschichte

Aufbauend auf der Schriftgeschichte lässt sich die Buchgeschichte skizzieren und eine Überleitung zu dem für uns relevanten computergestützten, wissenschaftlichen Aufsatz denken.

Als Vorläufer der Buchgeschichte²⁵ gelten, in Bezug auf die uns hier vorliegenden Informationen, die Höhlenzeichnungen, in Stein gemeisselte Hieroglyphen, Runen und anderweitige Schriftzeichen, gefolgt von der Entwicklung des Papyrus im alten Ägypten, die auf ca. 2500 v. Chr. datiert wird.²⁶ In China hatten die ersten Bücher die Form von Bambus- oder Holzstreifen, die mit Schnüren zusammengebunden waren und auf die Shang-Dynastie (1600-1046 v. Chr.) zurückgehen. Die Erfindung des Papiers durch Cai Lun im Jahr 105 n. Chr. revolutionierte die schriftliche Kommunikation, da es ein billigeres und praktischeres Medium darstellte.²⁷ Als weiteres wichtiges Medium der Buchgeschichte gilt der Kodex, unter dem ein Stapel beschrifteter Holz- oder Wachstafeln verstanden wird. Die Geschichte des Kodex, die auch stark mit der Geschichte religiöser Überlieferungen zusammenhängt, unterscheidet Kodizes aus Papyruslagen, Kodizes aus Pergamentseiten, Kodizes aus Papierseiten sowie Kodizes aus Seidenpapier. Diese Entwicklungsgeschichte beginnt spätestens im 8 Jhdt. v. Chr. mit den Holztafeln und zieht sich bis hinein ins Mittelalter, auf das die Tradition des Manuskriptes zurückgeht.²⁸ Die Manuskriptgeschichte wiederum geht zurück auf das mittelalterliche Klosterleben ab dem 11. Jhdt. n. Chr., wo Mönche oftmals mit der Handschriftlichen Kopie und der damit einhergehenden Buchproduktion beschäftigt waren.²⁹ Etwa zweihundert Jahre nach dem Entstehen der ersten Universitäten in Europa kommt es mit der von Johannes Gutenberg erfundenen Druckerpresse und der Verwendung von beweglichen Metalllettern ab ca. 1450 zu einer Medienrevolution in der Ausbreitung des Buchdrucks.³⁰ Diese Entwicklungen stehen dann auch am Anfang der Renaissance und dem Aufkommen der modernen Wissenschaften, der naturwissenschaftlichen Revolution in der frühen Neuzeit Europas.³¹ Vergleiche zu diesen Ausführungen auch das Grundlagenwerk von der Cambridge University Press:

Howsam, Leslie, Hrsg. The Cambridge Companion to the History of the Book. Cambridge Companions to Literature. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. <https://doi.org/10.1017/CCO9781139152242>.

Im deutschen Sprachraum empfiehlt sich für interessierte der Buchgeschichte folgendes Werk, in dem sich auch ein Kapitel zum Übergang ins elektronische Medium findet:

Janzin, Marion, und Joachim Güntner. Das Buch vom Buch: 5000 Jahre Buchgeschichte. Schlütersche, 2007.

Im selben Werk wird auf S. 474 die Haltbarkeit von Informationen nach Trägermedien aufgeführt. Während bei der Felsmalerei die Angabe ca. 20'000 Jahre zu lesen ist, werden bei den Steintafeln ca. 10'000 Jahre angegeben, beim Papyrus ca. 2000 Jahre, beim Pergament ca. 1'000 Jahre, beim entsäuerten Papier ca. 300 Jahre, bei der Magnetplatte ca. 50-100 Jahre und beim elektronischen Chip nur ca. 20 Jahre angegeben. Die Haltbarkeit von Datenbanken im Internet ist theoretisch unendlich, wobei diese Technologie einem stetigen Wandel ausgesetzt bleibt. Es lässt sich bisher nur spekulieren, ob wir es bei diesem Medium also tatsächlich auch mit einer langlebigen Entwicklung zu tun haben, spricht man in Jahrhunderten oder Jahrtausenden. Trotz allem sieht sich der realistische Blick erst am Anfang dieser Entwicklungen. Der grosse Vorteil dieses neuen Mediums ist jedenfalls die Möglichkeit der einfachen Vervielfältigung der vorhandenen Informationen sowie deren unmittelbare Teilbarkeit. Überlegungen bezüglich der Haltbarkeit von digitalen Informationen auf einer physischen Ebene könnten beispielsweise auch die Thematik der Dezentralisierung von Daten innerhalb eines Blockchain-Paradigmas beinhalten. In diesem Fall würden die Informationen unabhängig von einzelnen zentralisierten Datenbanken so lange bestehen bleiben, wie es Datenbanken gibt, die die nicht-manipulierbaren Datenketten bestätigen. So wird bei dieser Technologie von einem verteilten Datenbankmanagementsystem gesprochen.

Bezüglich dem unter dem Begriff der Digitalisierung thematisierten Übergang von Printmedien hin zu elektronischen Medien empfiehlt sich für weitere Recherchen ein Ausgehen von den folgenden beiden Beiträgen. Natürlich handelt es sich dabei um ein riesiges Gebiet, in dessen Mitte sich auch die vorliegende Arbeit befindet und einen eigenen, pragmatischen Beitrag dazu zu leisten versucht. Weitere Texte zu dieser Thematik, bezogen auf konkretere Teilaspekte dieses Übergangs von Print zu Elektronik, finden sich im Verlauf der vorliegenden Ausführungen. In Bezug auf die Digitalisierung im Zusammenhang mit der Bibliotheksgeschichte:

Kumar, Bhardwaj, Raj. Digitizing the Modern Library and the Transition from Print to Electronic. IGI Global, 2017.

Thompson, John B. Book Wars: The Digital Revolution in Publishing. Polity Press, 2021.

Computergestützte Narrative in Form von ausführbaren Büchern in einem Open Science Kontext und Umfeld versprechen zumindest auf einer theoretischen Ebene eine Vielfältigkeit von pragmatischen Lösungsvorschlägen in Bezug auf diesen grösseren digitalen Wandel innerhalb der Wissenschaftskommunikation. In den kommenden Jahren wird sich zeigen, ob sich diese Art der Text- und Datenvisualisierung in einem globalen Masse wird durchsetzen können und wie in der Bibliotheks- und Archivwissenschaft damit einen Umgang gefunden wird. Denn bisher finden sich noch keine abschliessenden Lösungen, wie denn diese computergestützten, wissenschaftlichen Ansätze den Weg in die elektronischen & universitären Bibliotheksverzeichnisse finden könnten. Wir haben es also noch mit einer äusserst jungen Entwicklung zu tun, die erst gerade dabei ist, ihren Weg in einen grösseren, das Gebiet des Wissensmanagement betreffenden Diskurs zu finden.

3.3 Die Geschichte des Web

Die Geburt des Internets, ohne das die heutige Welt nur noch schwer interpretiert werden kann, hängt kulturhistorisch stark mit der Bibliotheksgeschichte zusammen.³² Vor dem Hintergrund sich stark durch Querverweise und Marginalien auszeichnenden mittelalterlichen Texten (z.B. der Talmud, oder der King-James Bibel), frühneuzeitlichen Drucken, die Konkordanzen durch Verweissysteme herstellen (z.B. die Stephanus-Paginierung der Platonis opera quae extant omnia) sowie die Zettelkästen von Paul Otlet, einem Pionier der modernen Dokumentationswissenschaft, und denjenigen vom unverzichtbaren Soziologen Niklas Luhmann, lässt sich über den Begriff des Hypertext nachdenken. Bereits 1945 wurde von Vannevar Bush über vernetzte Formen von Wissensmanagement und information retrieval publiziert, anhand des Gedankenexperiments der Memex-Maschine. Weiter realisierte anfangs der 1960er Jahre Douglas C. Engelbart Bush im Rahmen seines Augmented Projekts ein Computersystem mit einem digitalen Hypertext, das den Menschen befähigen sollte, seine Gedanken verlinkt abspeichern, modifizieren und annotieren zu können. Der Begriff des Hypertext wurde dann 1965 von Theodor Holm Nelson in seinem Aufsatz A File Structure for the Complex, the Changing and the Indeterminate eingeführt. «‘Hyper’ ist dem mathematischen und naturwissenschaftlichen Jargon entlehnt und bedeutet ›erweitert und generalisiert‹. Nelson erklärt: “Hypertext can include sequential text, and is thus the most general form of writing.” Er fasst das Konzept weiter zusammen: “Well, by ›hypertext‹ I mean non-sequential writing – text that branches and allows choices to the reader, best read at an interactive display.” Nelson prägte auch die Begriffe Hypermedia und Hyperfilm. Letzterer konnte sich allerdings nie durchsetzen. Sein Hypertext-Konzept versucht Nelson bis heute in seinem Projekt Xanadu zu realisieren. Ein besonderes Merkmal davon ist der Verzicht auf jede Redundanz: Ein digitales Objekt soll genau einmal gespeichert, aber universell adressierbar sein (‘Xanalogical Storage’). So würde für universelle Aktualisierung von Inhalten gesorgt und gleichzeitig die Grundlage für ein Abrechnungssystem (mit Micropayment), vor allem für Kulturgüter, geschaffen. Die an verschiedenen Stellen (in Hypertext-Dokumenten) repräsentierten Inhalte bleiben per Transklusion miteinander verbunden.»³³

Im März 1989 sowie zusätzlich im Mai 1990 folgte dann Tim Berners-Lee’s historische Arbeit Information Management: A Proposal am CERN in der Schweiz, das ein «hypertext project» namens «WorldWideWeb» beschreibt, in dem ein «web» von «hypertext documents» in «browsern» abgerufen werden konnte.³⁴ Die damit einhergehende weltweit erste Webseite info.cern.ch ist auch heute noch abrufbar. «The WorldWideWeb (W3) is a wide-area hypermedia information retrieval initiative aiming to give universal access to a large universe of documents.» Ist der erste definierende Satz auf dieser Webseite. Prominent findet sich dann auch gleich ein Link zur World-Wide Web Bibliography und den Verweisen zu Berner-Lees informationstheoretischen Arbeiten zur umgesetzten W3-Infrastruktur. Noch auf der selben Seite findet sich dann auch ein UDI-Proposal und Gedanken zum «World-Wide Web Book».³⁵ Prominent auch die 1984 Auszeichnungssprache LaTeX, die im Hinblick auf «Executable Books» heute immer noch eine zentrale Rolle einnimmt.³⁶ Während UDI Universal Document Identifiers bezeichnet, haben sich heute in der wissenschaftlichen Landschaft eher digitale Objekt-Identifikatoren durchgesetzt, die in der vorliegenden Arbeit in Kapitel 4.1 behandelt werden. Wichtig ist in Bezug auf die Geschichte des Web, dass diese mit dem Hypertext einhergeht, also der HTML-Sprache. Ausführbare Bücher innerhalb der Jupyter-Umgebung können ohne Probleme in HTML-Code konvertiert werden und können anhand dieser Möglichkeit direkt als Webseite veröffentlicht werden, wie ich es auch mit dem vorliegenden Text gemacht habe. Hier eine kleine Hyptertext-Bibliographie zur Vertiefung der Thematik im Hinblick auf unsere Themenbereiche:

Bernstein, Mark. „On hypertext narrative“. In Proceedings of the 20th ACM conference on Hypertext and hypermedia, 5–14. HT ’09. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2009. <https://doi.org/10.1145/1557914.1557920>.

Krameritsch, Jakob. Geschichte(n) im Netzwerk: Hypertext und dessen Potenziale für die Produktion, Repräsentation und Rezeption der historischen Erzählung. Medien in der Wissenschaft, Band 43. Münster: Waxmann, 2007.

Wachter, Christian. Geschichte digital schreiben: Hypertext als non-lineare Wissensrepräsentation in der Digital History. 1. Aufl. Bd. 2. Geschichtstheorie. Bielefeld, Germany: transcript Verlag, 2021. <https://doi.org/10.14361/9783839458013>.

Lobin, Henning. „Intelligente Dokumente. Linguistische Repräsentation komplexer Inhalte für die hypermediale Wissensvermittlung“. In Text im digitalen Medium. Linguistische Aspekte von Textdesign, Texttechnologie und Hypertext Engineering, 155–77. Westdeutscher Verlag, 1999. <https://ids-pub.bsz-bw.de/frontdoor/index/index/docId/7630>.

3.4 Linked Open Data

Das semantische Web und die Begrifflichkeit von Linked Open Data gehen ebenfalls auf Tim Berners-Lee und seine Arbeit im W3C (World Wide Web Consortium) zurück. Im Internet frei verfügbare Daten ergeben zusammen ein weltweites Netz, das auch als ‘Linked Open Data Cloud’, ‘Giant Global Graph’ oder ‘Knowledge Graph’ bezeichnet wird. Dieses gilt dann auch als das Konzept eines auf Maschinenlesbarkeit basierenden World Wide Webs (Web 3.0). Es folgt den Idealvorstellungen des Gremiums zur Standardisierung des WWW und Tim Berners-Lee und kann als offenes Forschungsgebiet bezeichnet werden. Wikidata, DBpedia und GeoNames können als Projekte genannt werden, die auf diesen Technologien beruhen. In den Bibliotheks-, Archiv-, und Informationswissenschaften stellt ‘Linked Open Data’ weiterhin ein oftmals erwähntes Themenfeld dar, deshalb habe ich hier der Vollständigkeit halber eine Literaturliste zusammengestellt, die zu vertiefenden Informationen dazu führt:

Rahaman, Wasim. „Semantic Web-Linked Data and Libraries“. <DOI: 10.4018/978-1-7998-

8051-6.ch009>. Zugegriffen 22. Juli 2024.

Carlson, Scott, Cory Lampert, Darnelle Melvin und Anne Washington. Linked Data for the

Perplexed Librarian. ALCTS Monograph. Chicago: ALA Editions, 2020.

Fensel, Dieter. Spinning the Semantic Web: Bringing the World Wide Web to Its Full Potential.

Cambridge, Mass.: MIT Press, 2005.

Fensel, Dieter, Umutcan Şimşek, Kevin Angele, Elwin Huaman, Elias Kärle, Oleksandra

Panasiuk, Ioan Toma, Jürgen Umbrich, und Alexander Wahler. Knowledge Graphs:

Methodology, Tools and Selected Use Cases. Cham: Springer International Publishing,

2020. <https://doi.org/10.1007/978-3-030-37439-6>.

Stuckenschmidt, Heiner, und Frank Van Harmelen. Information Sharing on the Semantic Web.

Berlin, Heidelberg: Springer, 2005. <https://doi.org/10.1007/b138282>.

Allemang, Dean, und Jim Hendler, Hrsg. „Semantic Web for the Working Ontologist (Second

Edition)“, iv. Boston: Morgan Kaufmann, 2011. <https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 385965-5.10021-4>.

Lu, Liyang. „Introduction to the Semantic Web and Semantic Web Services“. Routledge &

CRC Press. Zugegriffen 21. Juli 2024. <https://www.routledge.com/Introduction-to-the-Semantic--Web-and-Semantic-Web-Services/Yu/p/book/9780367388973>.

Open Science in der Praxis

Open Science kann als Überbegriff von verschiedenen Initiativen gedeutet werden, die sich auf eine offene Wissenschaft beziehen. Das Schweizer Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation sieht darin einen der wichtigsten Trends im globalen Wissenschaftssystem.³⁷ In Europa fanden 2018 und 2021 in Frankreich zwei Konferenzen statt, um Orientierungspunkte für eine gesteigerte Qualität, Transparenz, Reproduzierbarkeit und Inklusivität der Wissenschaften zu finden:

Open Science European Conference. Proceedings of the Paris Open Science European Conference : OSEC 2022. Proceedings of the Paris Open Science European Conference : OSEC 2022. Laboratoire d’idées. Marseille: OpenEdition Press, 2022. <https://books.openedition.org/oep/15829>.

Als einleitende & zu diesem Zeitpunkt aktuelle Werke empfiehlt sich die Lektüre des philosophischen Werks von Sabina Lionelli sowie das historisch fundierte Grundlagenwerk von Frank Miedema, in dem viele konkrete Beispiele aus dem wissenschaftlichen Alltag zu finden sind und wie diese mit der Idee von Open Science zusammenhängen:

Leonelli, Sabina. Philosophy of Open Science. Elements in the Philosophy of Science. Cambridge: Cambridge University Press, 2023. <https://doi.org/10.1017/9781009416368>.

Miedema, Frank. Open Science: The Very Idea. Dordrecht: Springer Netherlands, 2022. <https://doi.org/10.1007/978-94-024-2115-6>.

An der Universität Bern gehört das Open Science-Team dem gleichnamigen Bibliotheksbereich an. Es deckt u.a. die Aufgabenbereichr Kurse & Schulungen, das BORIS Portal als Datenrepositorium der Universität Bern, den Open Access Bereich, das Bern Open Publishing, OS-Initiativen, die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten sowie die digitalen Identifikatoren ab, zu denen sich hier zusätzlich detaillierte Unterkapitel finden. Um ein Bild für den Zusammenhang von Open Science und Bibliothekswesen zu erhalten, hier zwei Literaturreferenzen:

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Gerdes, Thomas. Die Open-Science-Bewegung und ihre Bedeutung für die wissenschaftlichen Bibliotheken. Eine Analyse von Positionspapieren und Entwicklungsperspektiven, 2018. <https://doi.org/10.18452/18983>.

Vancauwenbergh, Sadia. Digital Libraries - Advancing Open Science, 2021. <https://doi.org/10.5772/intechopen.87798>.

Im Zusammenhang mit Open Access Initiativen, die neben den Bereichen ‘Open Educational Resources’, ‘Open Peer Review’, ‘Open Methodology’, ‘Open Source’ sowie ‘Open Data’ einen der sechs Grundpfeiler dieses Bereichs abdecken, lassen sich Stephen Pinfields Bücher anführen, die insbesondere den praktischen Teil von angewandter und offener Wissenschaft thematisieren, wie er hier in der vorliegenden Abschlussarbeit auch erfüllt sein will.

Pinfield, Stephen. Achieving Global Open Access: The Need for Scientific, Epistemic and Participatory Openness. London: Routledge, 2024. <https://doi.org/10.4324/9781032679259>.

Pinfield, Stephen, Simon Wakeling, David Bawden, und Lyn Robinson. Open Access in Theory and Practice: The Theory-Practice Relationship and Openness. London: Routledge, 2020. <https://doi.org/10.4324/9780429276842>.

Ausserdem findet sich hinsichtlich dieser Bestrebungen innerhalb der Wissenschaftskultur auch Beiträge, die sich mit dem Aspekt Gesellschaft-Wissenschaft befassen, wie etwa folgender Artikel:

Lakomý, Martin, Renata Hlavova, und Hana Machackova. „Open Science and the Science-Society Relationship“. Society 56 (15. Juni 2019): 1–10. <https://doi.org/10.1007/s12115-019-00361-w>.

Im Hinblick auf die Wissenschaftskommunikation und auch in Bezug auf die ‘Digital Republic’, wie die digitalisierte Gesellschaft manchmal genannt wird, werden hier weitere Artikel festgehalten, die bereits eine etwas spezialisiertere Auseinandersetzung mit der Open Science Thematik zulassen. So wird die Wissensproduktion innerhalb von Open Science auch in epistemologischen und die Ethik betreffenden Diskursen besprochen, bis hin zu Entwürfen von kollaborativen, wissenschaftlichen Ökosystemen.

Scientific And Technical Information. White Paper — Open Science in a Digital Republic. OpenEdition Press, 2016. <https://doi.org/10.4000/books.oep.1635>.

Grand, Ann. „Open science“. Journal of Science Communication 14 (15. Dezember 2015). <https://doi.org/10.22323/2.14040302>.

Hofmann, Bjørn. „Open Science Knowledge Production: Addressing Epistemological Challenges and Ethical Implications“. Publications 10 (14. Juli 2022): 24. <https://doi.org/10.3390/publications10030024>.

Thibault, Robert T., Olavo B. Amaral, Felipe Argolo, Anita E. Bandrowski, Davidson Alexandra R, und Natascha I. Drude. „Open Science 2.0: Towards a Truly Collaborative Research Ecosystem“. PLOS Biology 21, Nr. 10 (19. Oktober 2023): e3002362. <https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002362>.

Abschliessend führe ich hier zwei Literaturauswertungen von Open Science Praktiken und deren Applikation in Forschungsprozessen an, mit denen sich auch Rückschlüsse auf Ausbildungsfragen innerhalb der modernen Wissenschaften ziehen lassen.

Stracke, Christian. „Open Science and Radical Solutions for Diversity, Equity and Quality in Research: A Literature Review of Different Research Schools, Philosophies and Frameworks and Their Potential Impact on Science and Education“, 17–37, 2020. <https://doi.org/10.1007/978-981-15-4276-3_2>.

Zarghani, Maryam, Leila Nemati-Anaraki, Shahram Sedghi, Abdolreza Noroozi Chakoli, und Anisa Rowhani-Farid. „The Application of Open Science Potentials in Research Processes: A Comprehensive Literature Review“. Libri 73, Nr. 2 (1. Juni 2023): 167–86. <https://doi.org/10.1515/libri-2022-0007>.

FAIR-Prinzipien & Digitale Objekte

Unter den FAIR-Prinzipien versteht man die 2016 im Aufsatz The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship veröffentlichten Leitlinien für die Beschreibung, Speicherung und Veröffentlichung wissenschaftlicher Daten.

Wilkinson, Mark D., Michel Dumontier, IJsbrand Jan Aalbersberg, Gabrielle Appleton, Myles Axton, Arie Baak, Niklas Blomberg, u. a. „The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship“. Scientific Data 3, Nr. 1 (15. März 2016): 160018. <https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18>.

Insgesamt wurden unter den vier Abkürzungen Findable – auffindbar, Accessible – zugänglich, Interoperable – interoperabel und Reusable – wiederverwendbar 15 Prinzipien formuliert, die sich unter folgendem Link abrufen lassen:

GO FAIR. „F1: (Meta) Data Are Assigned Globally Unique and Persistent Identifiers“. Zugegriffen 25. Juni 2024. <https://www.go-fair.org/fair-principles/f1-meta-data-assigned-globally-unique-persistent-identifiers/>.

Diese Ansätze stehen in enger Verbindung mit offener Wissenschaft und werden auch teilweise als Ansätze in den Bereichen Gesundheit und Verwaltung (Open Government) verwendet. Ein ausführbares Jupyter-Notebook entspricht in jedem Fall denn FAIR-Prinzipien, in dem es die dahinter liegenden Daten genügend dokumentiert. Eine theoretische Vertiefung zu den FAIR-Prinzipien findet sich in den beiden folgenden Beiträgen:

Jacobsen, Annika, Ricardo de Miranda Azevedo, Nick Juty, Dominique Batista, Simon Coles, Ronald Cornet, Mélanie Courtot, u. a. „FAIR Principles: Interpretations and Implementation Considerations“. Data Intelligence 2, Nr. 1–2 (1. Januar 2020): 10–29. <https://doi.org/10.1162/dint_r_00024>.

Schultes, Erik, und Peter Wittenburg. „FAIR Principles and Digital Objects: Accelerating Convergence on a Data Infrastructure“. In Data Analytics and Management in Data Intensive Domains, herausgegeben von Yannis Manolopoulos und Sergey Stupnikov, 3–16. Cham: Springer International Publishing, 2019. <https://doi.org/10.1007/978-3-030-23584-0_1>.

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Eine weitere wichtige Kategorie im Hinblick auf computergestützte Narrative sind digitale Objekte, deren Identifikatoren [DOI’s]³⁸ und auch digitale Identifikationsnummern von Forschenden [ORCID’s]³⁹. Eine Publikation, die einen guten & aktuellen Überblick für die DOI-Thematik leistet ist 2021 bei De Gruyter erschienen:

Liu, Jia. „Digital Object Identifier (DOI) and DOI Services: An Overview“. Libri

71, Nr. 4 (1. Dezember 2021): 349–60. <https://doi.org/10.1515/libri- 2020-0018>.

Das Vergeben von DOI’s für wissenschaftliche Artikel geht auf das Jahr 2000 zurück, wobei

ein Digitaler Objektbezeichner nach ISO 26324 einen möglichst eindeutigen und dauerhaften

digitalen Identifikator für physische, digitale oder abstrakte Objekte liefern soll. Bisher wird

dieses System von der Internationalen DOI Foundation betrieben und die Vergabe eines DOI

für einen wissenschaftlichen Artikel ist kostenpflichtig. Dabei finden sich verschiedene

Registrierungsagenturen wie Crossref⁴⁰ oder Datacite⁴¹. Das System ist teilweise fehleranfällig,

wie dem folgenden Beitrag zu entnehmen ist:

Zhu, Junwen, Guangyuan Hu, und Weishu Liu. „DOI Errors and Possible Solutions for Web of Science“. Scientometrics 118, Nr. 2 (1. Februar 2019): 709–18. <https://doi.org/10.1007/s11192-018-2980-7>.

Dass das DOI-System teilweise zu unspezifisch ist und z.B. auf Forschungsinstitutionen [Research Infrastructures – RI’s] ausgebaut werden sollte, lässt sich folgendem Forschungsartikel entnehmen:

Koulouzis, Spiros, Rahaf Mousa, Andreas Karakannas, Cees de Laat, und Zhiming Zhao. „Information Centric Networking for Sharing and Accessing Digital Objects with Persistent Identifiers on Data Infrastructures“. In 2018 18th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), 661–68, 2018. <https://doi.org/10.1109/CCGRID.2018.00098>.

Somit finden sich gegenwärtig im Data Stewardship und Datamanagement-Umfeld weitläufige Debatten, die persistenten digitalen Identifikatoren von einfachen DOI’s weiter zu differenzieren hin zu Research Organization Registry’s [ROR’s]⁴², die einzelnen Institutionen und Universitäten zugewiesen werden, Research Resource Identifiers [RRID’s]⁴³, die z.B. digital festgehaltenen Forschungsdaten von Biosamples, Organismen und Zelllinien zugewiesen werden sowie Research Activity Identifiers [RAiD’s]⁴⁴, die Forschungsprojekten und Forschungsaktivitäten zugewiesen werden. Es ist zu betonen, dass es sich dabei um äusserst neuartige Entwicklungen handelt, die teilweise noch nicht in der grösseren Forschungsgemeinschaft angekommen sind. Ein interessanter Beitrag, den man in unserer Zeit bereits als ein historischer betrachten könnte, geht er denn auf das Jahr 2005 zurück, befasst sich genau mit derartigen Entwicklungen, die mit hoch-kollaborativer, datenintensiver Forschung innerhalb von computergestützten, digitalen Netzwerktechnologien den Weg in die modernen Wissenschaften finden:

Warner, Simeon. „The Transformation of Scholarly Communication“. Learned

Publishing 18, Nr. 3 (2005): 177–85. <https://doi.org/10.1087/0953151054636156>.

Die drei Gebiete des World Wide Web, die FAIR-Grundsätze digitaler Daten und das Konzept der digitalen Objektbezeichner zusammenbringend und im Hinblick auf das Szenario reflektierend, in dem autonome Computeragenten in der Lage sind, «eine selbstgesteuerte Erkundung des globalen Datenökosystems» durchzuführen, wird im folgenden Beitrag aus dem Jahre 2023 besprochen:

Santos, Luiz Olavo Bonino da Silva, Tiago Prince Sales, Claudenir M. Fonseca, und Giancarlo Guizzardi. „Towards a conceptual model for the FAIR Digital Object Framework“, 2023. <https://doi.org/10.3233/FAIA231131>.

Innerhalb der Jupyter-Softwareumgebungen lassen sich digitale Objektbezeichner automatisch integrieren. Den wissenschaftlichen Autoren wird damit viel Arbeit abgenommen im Vergleich zu einer Verfassung von wissenschaftlichen Arbeiten in einem herkömmlichen Text-Editor wie etwa MS-Word. Diese Funktionen gehen auf die Jupyter-interne Programmiersprache MyST Markdown zurück. Sie erlaubt es, Metadaten direkt von den Identifikatoren zu holen und überprüft in Echtzeit, ob die Links korrekt sind.⁴⁵

4.2 Daten-Management & Repositorien

Ein weiterer wichtiger Aspekt, im Hinblick auf computergestützte Narrative innerhalb des hier behandelten Wissenschaftskommunikations-Paradigmas, sind Daten-Management-Pläne und beständige Repositorien, die den Forschenden den Zugriff auf die Daten ermöglichen, die nötig sind, um Forschungen zu reproduzieren, zu ergänzen, weiterzuführen und/oder zu referenzieren. Die Hauptthematik meines 20-tägigen Praktikums im Open Science Bibliotheksbereich der Universität Bern war die Organisation geistigen Vermögenswerten, zurückgehend auf die am 1. März 2023 veröffentlichten Empfehlungen der Europäischen Kommission. Im Englischen werden diese Intellectual Assets genannt, was ich für einen etwas treffenderen Ausdruck halte.

„Commission Recommendation (EU) 2023/499 of 1 March 2023 on a Code of Practice on the Management of Intellectual Assets for Knowledge Valorisation in the European Research Area“. OJ L. Bd. 069, 1. März 2023. <http://data.europa.eu/eli/reco/2023/499/oj/eng>.

In diesem Code wird definiert: «’Geistiger Vermögenswert’ [meint] alle Ergebnisse oder Produkte, die durch FuI-Tätigkeiten generiert werden (wie Rechte des geistigen Eigentums, Daten, Know-how, Prototypen, Prozesse, Verfahrensweisen, Technologien, Software)», wobei mit FuI-Tätigkeiten Forschung und Innovation gemeint ist. Im selben Bericht finden sich auch die offiziellen EU-Definitionen von ‘geistigem Eigentum’, ‘offener Wissenschaft’, ‘Verwaltung geistiger Vermögenswerte’ etc. und auch die Anwendung der FAIR-Grundsätze hat den Weg in dieses Dokument der EU gefunden. Für grössere Forschungsprojekte sollten diese Definitionen zu Beginn konsultiert werden, da sie gewissermassen die verbindlichsten Richtlinien zur Valorisierung von Wissen im Europäischen Forschungsraum liefern.

Um diesen Richtlinien nachzukommen, empfiehlt sich die Erstellung eines Daten-Management-Plans [DMP] zu Beginn der Forschung, wie sich eine Kopie davon im GitHub Repositorium der vorliegenden Arbeit befindet und zusätzlich als Anhang dem ausgedruckten Dokument beigelegt wird. Gerade im Hinblick auf Daten- und Software-intensive Projekte, wie dies bei computergestützten, ausführbaren Notebooks der Fall ist, lohnt sich die planmässige Übersicht über die geistigen Vermögenswerte. Wie diese Intellectual Asset-Planungen mit Open Science Praktiken vereinbar sind, ist in folgendem International Digital Curation Conference-Artikel nachzulesen:

Toro, Federico Grasso. „DMPs as Management Tool for Intellectual Assets by SMART-Metrics“. International Journal of Digital Curation 18, Nr. 1 (17. Juni 2024). <https://doi.org/10.2218/ijdc.v18i1.919>.

In unserem Fall haben wir uns an eine DMP-Vorlage der St. Andrews University gehalten, wo diese Forschungspraxis bereits Alltag ist.⁴⁶ Dort wird definiert, dass ein DMP in der Regel zu Beginn der Forschung erstellt wird. Darin sollen die Absichten für alle Daten skizziert werden, die während der Forschung kreiert oder wiederverwendet werden. Es handelt sich um ein lebendiges Dokument, das im Laufe des Projekts bei Bedarf angepasst werden kann. I.d.R. übersteigt es den Umfang von 1-2 Seiten nicht. Zu den darin gemachten Angaben gehören auch, wie die Daten organisiert werden, ob möglicherweise Einschränkungen gelten und wie die Daten in Zukunft bewahrt und weiterverbreitet werden können. Alle diese Überlegungen stehen auch am Beginn der Erstellung von Daten-Repositorien für Forschungs- oder Softwareprojekte.

Institutionelle Datenrepositorien, wie etwa die BORIS Plattform der Universität betreffende Forschung befindet sich noch in den Kinderschuhen. Institutionelle Repositorien [IR] werden in der Regel als eine Reihe von Diensten definiert, die von einer Institution für die Verwaltung und Verteilung verschiedener Forschungsmaterialien in digitaler Form angeboten werden. Die darin enthaltenen Daten, wurden von Wissenschaftlern oder einer Gemeinschaft von Wissenschaftlern erstellt. Oftmals stehen die universitären Repositorien in einer engen Zusammenarbeit mit den Bibliotheksbereich der jeweiligen Institutionen. Open Science Praktiken sind unmittelbar mit IR verbunden. Einen systematischen Überblick über die vorhandene Literatur zur Thematik liefert der folgende Artikel:

Asadi, Shahla, Rusli Abdullah, Yusmadi Yah, und Shah Nazir. „Understanding Institutional Repository in Higher Learning Institutions: A Systematic Literature Review and Directions for Future Research“. IEEE Access 7 (2019): 35242–63. <https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2897729>.

Wie Repositorien mit Daten und Literaturreferenzierung sowie digitalen Objektidentifikatoren zusammenhängen und wie diese Dinge aus der Sicht eines Teams aussehen könnten, das sich Überlegungen macht, ein IR zu eröffnen, lässt sich in folgendem Beitrag erkunden:

Fenner, Martin, Mercè Crosas, Jeffrey S. Grethe, David Kennedy, Henning Hermjakob, Phillippe Rocca-Serra, Gustavo Durand, u. a. „A Data Citation Roadmap for Scholarly Data Repositories“. Scientific Data 6, Nr. 1 (10. April 2019): 28. <https://doi.org/10.1038/s41597-019-0031-8>.

Des Weiteren empfiehlt sich im Hinblick auf die Repositorien-Forschung eine Konsultation dieses aktuellen (April 2024) Artikels, in dem zu lesen ist, dass sich mittlerweile weltweit mehr als 6'000 registrierte Open Access Repositorien finden und dies meist in einem universitären Kontext:

Lake, Savannah, und Stephannie Regenauer. „Growing an Institutional Repository: Leveraging a Citation Database as a Tool for Sourcing Deposits and Conducting Outreach“. Library Resources & Technical Services 68, Nr. 1–2 (29. April 2024). <https://doi.org/10.5860/lrts.68n1.8217>.

An dieser Stelle möchte ich abschliessend noch auf die SSH Open Cloud verweisen, der offene Marktplatz für Sozialwissenschaften & [Digital] Humanities. Neben Software-Tools & Services finden sich dort Publikationen, Datensets, kurierte digitale Workflows und auch Trainingsmaterial für Digital Humanities Projekte und/oder auf wissenschaftlichen Daten basierende, algorithmische Forschungen. Selbst Smartphone Apps wie beispielsweise ein ISBN-Barcode Scanner für Importe von bibliographischen Metadaten in die Zotero-Bibliothek sind auf dieser Plattform vorhanden.

„SSH Open Marketplace | SSHOPENCLOUD“. Zugegriffen 24. Juli 2024. <https://sshopencloud.eu/ssh-open-marketplace>.

.

5. Ausführbare Bücher als strukturierte Wissenschaftskommunikation

Wie im Vorwort erwähnt, gilt Wolframs Mathematica Interface, das auf 1988 zurückgeht und seither stets weiterentwickelt wurde, als das erste computergestützte Notizbuch. Es erlaubt BenutzerInnen die Kombination von Code, Text und Datenvisualisierungen in einem einzigen Dokument. Entgegen dem Jupyter-Projekt wurde es primär für die Darstellung mathematischer Computation entwickelt. 2011 wurde das «iPython Notebook» von einem Forscher-Team der University of California, Berkeley und der California Polytechnic State University kreiert. Diese digitalen Notizbücher können Code von verschiedensten Programmiersprachen verarbeiten, Datenvisualisierungen erzeugen und menschenlesbaren Text, geschrieben in HTML oder Markdown abbilden und verarbeiten sowie durch LaTeX eingegebene Formeln verwerten. 2014 kam es dann zur Non-Profit, Open-Source Spin-Off-Gründung des «Project Jupyter», das kürzlich vom White House Office of Science & Technology Policy als einer der Gewinner der «Open Science Recognition Challenge» gekürt wurde.⁴⁷ Eine Übersicht über die konkreten Impulse, die im Hintergrund der Jupyter-Software Entwicklung stehen, findet sich hier:

Cockett, Rowan. „Future of Research Communication & Collaboration“. 20. April 2022. <https://doi.org/10.5281/zenodo.6476040>.

In einem historischen Kontext kann gesagt werden, dass es dem klassischen wissenschaftlichen Artikel

an Interaktionsmöglichkeiten für den Leser fehlt, da sie die präsentierten Daten nur passiv betrachten und nicht damit interagieren können,
aus Platzgründen nicht möglich ist, sämtliche relevanten Daten sowie den Code und die Algorithmen im Hintergrund der Forschung präsentieren zu können,
nicht gelingt, eine Separation von Text und Code zu präsentieren, da der Code den Narrativen Fluss unterbrechen würde,
nur möglich ist, statische Informationen zu präsentieren, was letztendlich nur einen ganz bestimmten Moment in der Zeit festhält, der schon bald nicht mehr aktuell sein kann.

Wie diese Probleme in Jupyter-Notebooks überwunden werden, zeigt einerseits der Artikel:

Granger, Brian E., und Fernando Pérez. „Jupyter: Thinking and Storytelling With Code and Data“. Computing in Science & Engineering 23, Nr. 2 (März 2021): 7–14. <https://doi.org/10.1109/MCSE.2021.3059263>.

Wieso sich in einem globalen Kontext spezifisch die Jupyter-Software durchsetzt, ist hier zu lesen:

Perkel, Jeffrey M. „Why Jupyter Is Data Scientists’ Computational Notebook of Choice“. Nature 563, Nr. 7729 (30. Oktober 2018): 145–46. <https://doi.org/10.1038/d41586-018-07196-1>.

Ein Standard-Artikel für einen Einstieg in die Benutzung von Jupyter-Notizbüchern findet sich hier:

Beg, Marijan, Juliette Belin, Thomas Kluyver, Alexander Konovalov, Min Ragan-Kelley, Nicolas Thiéry, und H. Fangohr. „Using Jupyter for Reproducible Scientific Workflows“. Computing in Science & Engineering PP (15. Januar 2021): 1–1. <https://doi.org/10.1109/MCSE.2021.3052101>.

Wie sich Jupyter-Projekte, Dokumentationen, Forschungsarbeiten und Bücher für die Schulung, die Lehre und die Datenwissenschaft einsetzten lassen, ist unter dem folgenden DOI aufzufinden:

Fleischer, Yannik, Sven Hüsing, Rolf Biehler, Susanne Podworny, und Carsten Schulte. „Jupyter Notebooks for Teaching, Learning, and Doing Data Science“, 2022. <https://doi.org/10.52041/iase.icots11.T10E3>.

Im Hinblick auf GLAM-Institutionen (Gallerien, Bibliotheken, Archive & Museen) und den Einsatz von Jupyter-Notebooks möchte abschliessend auf folgende beiden Beiträge aufmerksam machen:

Candela, Gustavo, Sally Chambers, und Tim Sherratt. „An Approach to Assess the Quality of Jupyter Projects Published by GLAM Institutions“. Journal of the Association for Information Science and Technology 74, Nr. 13 (2023): 1550–64. <https://doi.org/10.1002/asi.24835>.

Laboratorio de la Biblioteca Virtual Miguel de Cervantes. „GLAM Jupyter Notebooks - BVMC.Labs“. Zugegriffen 31. Juli 2024. <https://data.cervantesvirtual.com/glam-jupyter-notebooks>.

Eine nachhaltige Einführung von Jupyter-Software in Prozesse der Wissenschaftskommunikation ist verbunden mit der Einführung neuer Infrastruktur-Systeme, Schulungen, Überlegungen zur Langzeitpräservation- und Ausführbarkeit der Software sowie einer Anpassung des Peer-Review Prozesses. Dazu mehr im folgenden Kapitel.

5.1 Digital History

Der Fachbereich, der angesprochen ist im Hinblick auch eine nachhaltige Entwicklung von

computergestützten Narrativen in ausführbaren Büchern wird manchmal Digital History

genannt. Dieses Gebiet, von dem an der Universität Basel beispielsweise bereits eine

Forschungsabteilung besteht ist wiederum stark verbunden mit dem Gebiet der Digital

Humanities, deren Namen schon etwas besser bekannt und etabliert ist als derjenige der

digitalen Geschichte. Eine genaue Definition der Gebiete ist noch in keinem Fall gegeben.

Folgende Artikel versuchen eine Gebietskizze:

„Digital History: A Guide to Gathering, Preserving, and Presenting the Past on the Web“. Zugegriffen 25. Juni 2024. <https://chnm.gmu.edu/digitalhistory/>.

„Interchange: The Promise of Digital History“. Journal of American History 95, Nr. 2 (1. September 2008): 452–91. <https://doi.org/10.2307/25095630>.

Als Grundlagenband aus der Geschichtstheorie gilt folgender Band von Christian Wachter, der 2021 beim transcript Verlag erschienen ist und über DeGruyter eingesehen werden kann:

Wachter, Christian. Geschichte digital schreiben: Hypertext als non-lineare Wissensrepräsentation in der Digital History. 1. Aufl. Bd. 2. Geschichtstheorie. Bielefeld, Germany: transcript Verlag, 2021. <https://doi.org/10.14361/9783839458013>.

Es ist also nicht weit hergeholt, dass das sich seit 2020 im Aufbau befindende Journal of Digital History (JDH) ebenfalls auf Software aus der Jupyter-Umgebung stützt. Das JDH ist eine gemeinsame Initiative des Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C²DH) an der Universität Luxemburg und der Verlagsgruppe De Gruyter. Die Zeitschrift dient als Forum für kritische Debatten und Diskussionen auf dem Gebiet der digitalen Geschichte, indem sie eine innovative Publikationsplattform bietet und eine neue Form der datengesteuerten Wissenschaft und des transmedialen Geschichtenerzählens in den Geschichtswissenschaften fördert. Als internationale, von Experten begutachtete Open-Access-Zeitschrift setzt das JDH neue Maßstäbe im Bereich der Geschichtspublikation, die auf einem neuartigen, vielschichtigen Ansatz beruhen. Die Artikel basieren auf Code-Notebooks und umfassen:

eine Erzählebene, die die Möglichkeiten des multimedialen Geschichtenerzählens erforscht;
eine hermeneutische Ebene, die die methodischen Implikationen der Verwendung digitaler Werkzeuge, Daten und Codes beleuchtet;
eine Datenebene, die den Zugang zu Daten ermöglicht und diese (wenn möglich) wiederverwendbar macht.

Es findet sich dort beispielsweise eine Anleitung, wie Jupyter-Notebooks erstellt werden können und eine Variante des digitalen Peer-Review Prozesses ist bereits gegeben.

Siehe dazu:

Journal of Digital History. „Journal of Digital History“. Zugegriffen 25. Juni 2024. <https://journalofdigitalhistory.org>.

5.2 Digital Humanities im Zeitalter computergestützter Narrative und digitaler Reproduktion

Abschliessend möchte ich noch auf einen wichtigen Aufsatz⁴⁸ Digital humanities in the era of digital reproducibility: towards a fairest and post-computational framework hinweisen, der auf ein Publikationsdatum im Januar 2024 zurückgeht. Darin werden zwei Hauptthemen angesprochen, die für die vorliegende Arbeit eine Relevanz aufweisen:

Die Geschichte und Akzeptanz computergestützter Methoden in der Linguistik und Geschichtswissenschaft:

In der Linguistik haben computergestützte Ansätze eine lange Tradition und sind weitgehend akzeptiert. Sie ist essenziell für Forschungen auf dem Bereich computergestützter Narrative, wie wir im gleichnamigen Kapitel hier gesehen haben.
In der Geschichtswissenschaft, insbesondere in der Archäologie und Wirtschafts- und Sozialgeschichte, werden quantitative Methoden seit langem eingesetzt. Viele der in der im vorliegenden Literaturbericht angesprochenen Themen kommt also durchaus eine Berechtigung zu, in Software Umgebungen wie derjenigen von Jupyter-Notebooks computergestützt untersucht zu werden.
Es wird auch erwähnt, dass die Verwendung computergestützter Methoden in der historischen Forschung generell unumstritten ist, solange bestimmte Bedingungen erfüllt sind (z.B. Transparenz des Korpus, kritische Interpretation der Ergebnisse).
In Bereichen wie Kunstgeschichte und Literaturwissenschaft ist die Akzeptanz quantitativer Methoden geringer. Wir haben es in diesen Gebieten mit dem Bereich zu tun, den wir kulturbildende Kunst nennen. Kultur wird nicht nach mathematischen Gesetzten binär reproduziert und ist deshalb im Hinblick auf computergestützte Narrative als eine Bewegung oder Kraft zu behandeln, die i.d.R. eine unendliche, nicht nach mathematischen Gesetzten festzuhaltende Entwicklung darstellt. Vielmehr umfasst Kulturwissenschaftliche Forschung auch den Bereich, wie computergestützte Narrative in der Wissenschaft eingesetzt werden, da der Forschungsgegenstand auch immer von der Methode geprägt wird.

Die Herausforderungen der Reproduzierbarkeit in den Digital Humanities:

Ein überstürzter, rein computergestützter Ansatz zur Reproduzierbarkeit im Hinblick auf sämtliche Wissenschaft kann problematisch sein. Die Reproduzierbarkeit an sich ist im Hinblick auf die Wissenschaftsforschung zu analysieren.
Reproduzierbarkeit in den Digital Humanities ist nur für bestimmte algorithmische Schritte geeignet, nicht für die gesamten Korpora. Es sei an diesem Punkt beispielsweise auf Walter Benjamins Aufsatz Das Kunstwerk im Zeitalter seiner technischen Reproduzierbarkeit (1936) hingewiesen, in dem gezeigt wird, wie die Aura eines singulären Kunstwerks mit dessen technischer Reproduktion bedroht ist.
Statt der FAIR-Prinzipien wird für die Digital Humanities ein FAIREST-Ansatz vorgeschlagen, der ethische Aspekte, Expertenwissen und Quellentransparenz berücksichtigt.
Forscher sollten sich nicht allein auf computergestützte Methoden verlassen, sondern deren Relevanz im breiteren Kontext und mit nicht-computergestützten Methoden demonstrieren.
Es wird argumentiert, dass die Digital Humanities über eine reine Nachahmung der Reproduzierbarkeit der Informatik hinausgehen müssen, um ihre Legitimität zu etablieren und relevant für andere Geisteswissenschaften zu bleiben.

Als selbst aus den Geisteswissenschaften kommender Autor scheinen mir diese Bemerkungen wichtig. Der grosse Vorteil des vorliegenden computergestützten Narrativs in Form dieser Arbeit ist die Möglichkeit der exakten Verlinkung zum Literaturkorpus, der sonst über lange Tage in der Bibliothek bzw. in mehreren Bibliotheken weltweit vom Leser hätten zusammengesucht werden müssen, um den Folgerungen und Angaben der Thesis folgen zu können. Ausserdem bleibt der Text dadurch aktiv und stellt in diesem Sinne kein abgeschlossenes Werk dar – ausser man will in der ausgedruckten Papierversion davon ein solches sehen.

6. Fazit und Ausblick

Innerhalb des Spannungsfelds von den Problematiken reproduzierbarer Wissenschaft und der zunehmenden Verwendung von Black-Box-Algorithmen in grossen Sprachmodellen liefert der vorliegende dokumentarische Literaturbericht viele Anschlusspunkte, wie diese Problematiken in der Forschung effizient angegangen werden können. Computergestützte Narrative in Form von ausführbaren Büchern bieten vielversprechende Lösungsansätze für diese aktuellen Herausforderungen in der Wissenschaftskommunikation, in einer Welt fortschreitender Digitalisierung und der zunehmenden Komplexität von Forschungsdaten. Ausführbare Bücher vereinen die Prinzipien computergestützter Narrative mit den Anforderungen von Open Science und den FAIR-Prinzipien. Sie ermöglichen eine transparente, reproduzierbare und interaktive Form der Wissenschaftskommunikation. Im Bereich der Digital Humanities zeigt sich, dass datengestützte Reproduzierbarkeit nicht in allen Fällen sinnvoll oder möglich ist. Die Interpretation und der Kontext spielen hier eine ebenso wichtige Rolle wie die reinen Daten.

Ausblickend lässt sich feststellen, dass die Integration computergestützter Narrative in die wissenschaftliche Praxis noch am Anfang steht. Zukünftige Entwicklungen werden zeigen, wie sich diese Methoden in verschiedenen Disziplinen etablieren und welche neuen Formen der Wissenschaftskommunikation daraus entstehen. Dabei wird es entscheidend sein, einen Ausgleich zwischen technologischen Möglichkeiten und wissenschaftlichen Prinzipien wie Transparenz, Nachvollziehbarkeit und ethischer Verantwortung zu finden.

Für Bibliotheks- und Informationswissenschaften ergibt sich daraus die Aufgabe, neue Wege zur Archivierung, Katalogisierung und Bereitstellung dieser dynamischen Formate zu entwickeln. Gleichzeitig bietet sich die Chance, eine aktive Rolle in der Gestaltung und Vermittlung dieser neuen Formen wissenschaftlicher Kommunikation einzunehmen.

Abschließend lässt sich sagen, dass computergestützte Narrative und ausführbare Bücher das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir Wissenschaft kommunizieren und verstehen, grundlegend zu verändern. Sie bieten neue Möglichkeiten für Interaktion, Transparenz und Zusammenarbeit in der Forschung. Gleichzeitig werfen sie wichtige Fragen zur Rolle von Technologie in der Wissenschaft und zur Natur wissenschaftlichen Wissens im digitalen Zeitalter auf.

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