Reflections on first findings on citizen science

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Wissenschaftsladen Wien – Science Shop Vienna is participating in CS-Track, a Horizon 2020 project on citizen science. Among other things, CS-Track „investigates what activities are called citizen science and by whom? What are their societal, economic, educational and scientific impacts? Who participates in such projects? How and why? What are the (dis)incentives and rewards for all participants? What enables citizen science, what creates barriers in citizen science, and what are its limits?“ (See its research approach.) In this blog entry Michael Strähle and Christine Urban reflect on first findings of a literature review.

What is citizen science?

There are several definitions and explanations of citizen science, and there are always new ones. All of them are challenged by some citizen science practitioners. Whilst there is no uniform understanding of the term, practitioners apparently agree that citizen science involves non-professionals in science. Differences become evident when one looks at what is called involvement in science. In its Horizon 2020 Work Programme 2018 – 2020 Science with and for Society (p. 40), the European Commission subsumes citizen participation in consensus conferences and similar activities of public engagement in science under citizen science. American Gut, a medical research project, collected and analyzed gut samples and called it citizen science. However, most citizen science practitioners have a more active contribution of non-professionals to scientific research in mind. Also ‚participation’ seems to be a contested term. Does merely providing computing power qualify as a participation? Does science education in schools qualify as citizen science although participation is not necessarily voluntary? In short, ‘citizen science’ is a term very broadly applied that puts under its umbrella quite diverse activities. There is no overall consensus among practitioners what activities it covers.

Be specific, see the differences

This was our initial understanding of citizen science. And so far, this understanding was confirmed by research in WP1 of CS-Track. Talking about citizen science in general hides the strong differences between all these activities called citizen science. So when analyzing them, we have to be specific. Generalizations are not of much help here. We became even more aware of what we consider a truism: Collecting and documenting litter on a beach in a school project has to be evaluated against different criteria than a consensus conference with randomly selected adult participants. When talking about principles or characteristics of citizen science we have to be very clear about the activities we are talking about.

Once again: Literature mainly consists of case studies, case studies, and case studies

What was surprising is how little research there is that goes beyond case studies of citizen science projects. Much of the research on citizen science consists of such case studies. This reminds us of the research that has been conducted on public engagement in science in the past 30 years. If CS-Track raises awareness for broadening perspectives on citizen science activities, it was a very successful project.

Call for abstracts: Qualitätskriterien für Citizen Science: Offene Fragen

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Am 2. und 3. März 2017 findet in Wien die Österreichische Citizen Science Konferenz 2017 statt. Im Rahmen der Konferenz wird es eine Session zu Qualitätskriterien für Citizen Science aus Sicht der Wissenschafts- und Partizipationsforschung geben. Abstracts können bis zum 15. 30. November 2016 eingereicht werden.

Mittlerweile liegen einige Vorschläge für Qualitätskriterien für gelungene Citizen Science vor (z.B. diejenigen der ECSA, von Bürger schaffen Wissen, der Universität Zürich, von Bonney et al. 2009 und Citizen Science Österreich). Sie beziehen sich u.a. auf die Wissenschaftlichkeit von Projekten, auf Fragen des Projektmanagements, Ergebnispräsentation und –verwertung, Fragen der Evaluation, Qualitätssicherung und die Zuerkennung von Leistungen. In der Session werden solche Qualitätskriterien aus Perspektiven der Wissenschaftsforschung und der Partizipationsforschung diskutiert. Welche Formen der Kooperation werden durch diese Kriterien zugestanden und gerechtfertigt? Wessen und welche Bedürfnisse reflektieren sie? An wen richten sie sich? Welche Bilder von den Wissenschaften vermitteln diese Kriterien? Wie steht es um den Schutz vor Instrumentalisierung und um die Bewahrung wissenschaftlicher Integrität?

Auf die Einleitung durch die Sessionleitung (Michael Strähle und Christine Urban) werden drei höchstens 15 Minuten lange Präsentationen folgen.

Gewünscht sind konzeptionelle, methodische und empirische Beiträge zum Thema. Die Abstracts müssen nicht lange sein, prinzipiell genügt eine halbe Seite. Allzu lange sollten sie auch nicht sein, maximal 1500 Zeichen (inklusive Leerzeichen).

An wen richtet sich die Session?
Die Session richtet sich an Personen, die Citizen-Science-Projekte organisieren, an ihnen teilnehmen oder prinzipiell an solchen Projekten interessiert sind sowie an Forscher/innen, die sich mit Citizen Science oder Partizipation in Forschungsprozessen beschäftigen.

Fristen
Abstracts können bis 15. 30. November 2016 hier unter Angabe der Session „Qualitätskriterien für Citizen Science“ eingereicht werden. Über die eingereichten Abstracts entscheidet die Sessionleitung bis 15. Dezember 2016.

Open Innovation definieren. Eine Annäherung

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Open Innovation erscheint seit geraumer Zeit auf dem Radar der Politik. Seit Juli 2015 erarbeiten das BMVIT und das BMWFW eine Strategie für Open Innovation, die bis Sommer 2016 dem österreichischen Parlament vorgelegt werden soll. Bislang wurden Ideen gesammelt, und am 18. Jänner 2016 fand in der Wirtschaftskammer Österreich ein Stakeholder-Workshop zum Thema statt. (Wir harren der Dokumentation des Workshops.) Im Jänner und Februar finden zwei Onlinekonsultationen statt; den Beginn macht eine Konsultation zur Definition von Open Innovation.

Hier unsere Kommentare vom 29. Jänner 2016 zur vorgeschlagenen Definition von Open Innovation:

1. Teil der Definition: Open Innovation ist die gezielte und systematische Überschreitung der Grenzen von Organisationen, Branchen und Disziplinen, um neues Wissen zu generieren und neue Produkte, Services oder Prozesse zu entwickeln. Dabei werden häufig Online-Werkzeuge und -Plattformen genutzt, auf denen sich Wissensgeber/innen verknüpfen und zusammenarbeiten können.

Unser Kommentar: Den Begriff Open Innovation klar zu definieren, gelang selbst seinem Erfinder, Henry Chesbrough, nicht zufrieden stellend; der Begriff ist nach wie vor recht unscharf, sonst würde die Konsultation nicht damit beginnen, interessierte Communities zu ersuchen, dazu beizutragen, ihn zu spezifizieren. Die Frage ist, welche Innovationsprozesse von wem als beispielhaft für Open Innovation angesehen werden. Auf Basis dieses Wissens könnte versucht werden, zu einer Arbeitsdefinition von Open Innovation zu gelangen, die im Laufe der Zeit nach und nach adaptiert werden könnte. Unseres Erachtens zeigt sich die dem Begriff inhärente Öffnung von Innovationsprozessen etwa darin, dass Unternehmen mit anderen Unternehmen Ressourcen poolen, um höhere Investitionskosten und Risiken, Flops zu landen, zu teilen bzw. um einander in ihren Expertisen und Kompetenzen zu ergänzen. Sie zeigt sich auch darin, dass, im Sinne von Eric von Hippels Lead-User-Konzept, Verbraucher/-innen in Prozesse zur Entwicklung von Dienstleistungen und Produkten eingebunden werden. So gesehen, spiegelt der Begriff Open Innovation Veränderungen in Innovations- und Geschäftsmodellen wider, die bereits seit Jahrzehnten stattfinden und ist der Versuch, diese Veränderungen auf den Begriff zu bringen. Wir würden nicht von gezielter und systematischer Überschreitung von Grenzen reden, weil unklar ist, was damit gemeint ist. Organisationen haben Leitbilder und Ziele, die sie fokussieren und ihnen Grenzen stecken. Soll Grenzüberschreitung dazu führen, dass Ziele und Leitbilder geändert werden? Auch ist der Fokus auf Organisationen zu stark. Derzeit erleben wir das Aufkommen von DIY-Initiativen wie DIY-Biologie und hacker spaces. Risikokapitalgeber/-innen investieren bereits in Kleinstunternehmen im Bereich 3D-Drucken, die sich in solchen maker spaces miteinander vernetzen, um z. B. Technologien weiterzuentwickeln. Derzeit erleben wir die Entstehung von Netzwerken aus Kleinstunternehmen, Enthusiastinnen und Enthusiasten, Risikokapitalfonds und größeren Unternehmen, die teils lokal, teils über die globalen Datennetze permanent oder temporär miteinander kooperieren. Jede Definition von Open Innovation sollte diese Dynamik berücksichtigen.

2. Teil der Definition: Vor allem Anwender/innen kommt dabei eine wachsende Bedeutung zu: User, User Crowds und User Communities können Bedürfnisse, Problemstellungen und Lösungen in die Innovationsprozesse von Unternehmen, Wissenschaft und öffentlicher Verwaltung einbringen und erhöhen somit die Erfolgsrate von Innovationen. Wissen kann so in eine Organisation dringen, gleichzeitig kann die Gesellschaft Innovationsprozesse aktiv mitgestalten.

Unser Kommentar: Dieser Punkt ist zu stark an design thinking orientiert. Damit werden die entstehenden Dynamiken in Innovationsökonomien unzureichend abgebildet. In den maker spaces lädt nicht eine Organisation Verbraucher/-innen ein, sich an Entwicklungsprozessen zu beteiligen; dort entstehen neue temporäre und einigermaßen stabile Organisationen durch Kooperationen.
Die Vorstellung von Wissen, die in 002 nahegelegt wird, ist die einer Substanz, die in etwas einzudringen vermag. Liegt hier vielleicht die Verwechslung von Information mit Wissen bzw. die Idee des Transfers von Wissens zugrunde?
Zivilgesellschaftliche Organisationen werden nicht erwähnt. Warum nicht?
Open Innovation kann auch bedeuten, Aufgaben auszulagern, um Kosten zu sparen. Wenn Verbraucher/-innen einbezogen werden, stellen sich doch einige kritische Fragen: Wie kann unterbunden werden, dass Verbraucher/-innen z. B. durch die Auslagerung statusniedriger Aufgaben ausgenützt werden? Wie steht es um die Teilung von Verantwortlichkeiten? Wie kann dafür gesorgt werden, dass nicht nur die usual suspects einbezogen werden? Wie können solche Einbeziehungsprozesse möglichst transparent und fair gestaltet werden? Unseres Wissens werden diese Fragen noch nicht systematisch angegangen; wir vermuten, es fehlt an Standards. (In der Citizen Science stellen sich ähnliche Fragen.) Vielleicht lassen sich diese kritischen Aspekte in der Definition noch berücksichtigen.

3. Teil der Definition: Für das Innovationssystem bedeutet Open Innovation somit, dass Zivilgesellschaft, Wissenschaft, Unternehmen und Verwaltung (Quadruple Helix-Modell) in dynamischen, vielfältigen Innovations-Ökosystemen online wie offline zusammenarbeiten. Vor allem durch die Diversität der Akteur/innen steigt die Chance, wirklich neuartiges Wissen und mehr radikale Innovation zu schaffen. Voraussetzung dafür ist eine Open Innovation-Kultur, die auch das sinnvolle und selektive Teilen von Forschungsergebnissen und Daten unterstützt. Durch Open Innovation werden somit Barrieren in Forschung, Entwicklung und Innovation abgebaut und eine Innovationsdynamik erzeugt, die mit traditionellen Methoden nicht zu erreichen ist.

Unser Kommentar: Abgesehen davon, dass die Helix-Metapher irreführend ist (obwohl derjenige, der sie aufgebracht hat, ein ausgebildeter Biochemiker ist), würden wir auch deshalb vermeiden, von quadruple helix zu sprechen, weil die Stränge der Helix nicht klar definiert sind. Auch weil in Innovationsprozesse mittlerweile eine größere Diversität von Akteurinnen und Akteure eingebunden sein kann, verschwimmen die Grenzen zwischen Bereichen (bisweilen?); die Definition reflektiert diese Entwicklung nicht. Insbesondere Zivilgesellschäft lässt sich recht unterschiedlich definieren. Und mit dem Hinweis, die Zivilgesellschaft einzubinden, wird auch einiges Schindluder getrieben.
Dieser Punkt wirft interessante Fragen auf: Was ist sinnvolles Teilen von Forschungsergebnissen, Daten etc.? Was wird tatsächlich geteilt? Führen Entwicklungsmodelle mit einem sehr großzügigen Teilen von Knowhow etc. zu besseren Ergebnissen? Wenn ja, in welchen Bereichen und wer profitiert?

Leider kann auf die Kommentare aller Teilnehmer/-innen an der Konsultation nicht mehr zugegriffen werden. Ursprünglich standen sie unter https://www.openinnovation.at/de/.