Die EU-Kommission, ein wichtiger Akteur in der (europäischen) Wissenschaftspolitik, postuliert mit Open Science die große Transformation der Wissenschaft, einen disruptive shift – alles wird anders und alles wird besser:

„Open Science represents a new approach to the scientific process based on cooperative work and new ways of diffusing knowledge by using digital technologies and new collaborative tools. The idea captures a systemic change to the way science and research have been carried out for the last fifty years: shifting from the standard practices of publishing research results in scientific publications towards sharing and using all available knowledge at an earlier stage in the research process.“ (European Commission 2016, S. 33)

Die Hoffnungen, die die EU-Kommission mit ihrer Open-Science-Politik verbindet, ist, dass Open Science die Wissenschaft glaubwürdiger, zuverlässiger, effizienter und responsiver für die gesellschaftlichen Herausforderungen macht (European Commission 2016, S. 45). Ob überhaupt und in welchem Ausmaß diese große Transformation eintrifft und die Ziele erreicht werden, ist offen. Umfassende, empirisch basierte Studien liegen nicht vor und stehen auch vor erheblichen methodischen Problemen. Und es ist nicht überraschend, dass der disruptive Charakter von Open Science und die damit verbundenen Hoffnungen nicht von allen geteilt und von manchen gar als Bedrohung aufgefasst werden. Als eine wesentliche Gefahr erscheint, dass die auf digitalen Technologien beruhende „Offenheit“ und Transparenz die (wissenschaftsfremde) Kontrolle der Wissenschaft verstärkt und damit wissenschaftliche Autonomie und Freiheit einschränkt (Wilsdon et al. 2017, S. 6; Dickel in diesem Heft).

Der folgende Artikel führt in das Thema „Open Science zwischen Hype und Disruption“ ein. Nach einem kurzen Rückblick auf verwandte Begrifflichkeiten werden vier Dimensionen von „Open“ unterschieden und eine begriffliche Abgrenzung von Open Science vorgeschlagen. Daran anschließend wird auf Open Access, Open-Peer-Review und Wissenschaftsnetzwerke als beispielhafte Konkretisierungen von Open Science eingegangen. Angesichts der Komplexität und Weite des Feldes kann dies selbstverständlich nur ein erster, knapper Versuch sein, Parameter zu beschreiben und den möglichen Folgenraum aufzuspannen. Am Schluss des Beitrags stehen vier Szenarien, in welche Richtung sich Open Science entwickeln könnte und das Plädoyer, Open Science einer umfassenden TA zu unterwerfen.

Zur Begriffsgeschichte von Open Science

Das Open-Science-Konzept bezieht sich auf einige Vorläufer, die allerdings als Reflexionsbegriffe der Wissenschaftsforschung stärker technisch geprägt sind[1]: Der Begriff Cyberscience geht auf einen Artikel von Wouters aus dem Jahr 1996 zurück, den Nentwich (2003, 2005, S. 542–543) in einer umfassenden Studie aufgegriffen hat. Für ihn umfasst Cyberscience die Nutzung vernetzter Computer in der Wissenschaft, und er verbindet damit die Frage, wie Wissenschaft sich dadurch neu organisiert und insgesamt ihren Charakter im Vergleich zur traditionellen Wissenschaft verändert. E-Science hat seine Wurzeln in den frühen 2000er-Jahren und bezieht sich auf große Datensammlungen (was heute unter neuen Vorzeichen auch als Big Data verhandelt wird) und verteilte Computerressourcen, die für den Zugang und den Umgang mit diesen großen Datenmengen benötigt werden (Grid-Computing). Bei E-Science geht es in erster Linie um eine neue Art vernetzter Computerinfrastruktur (Hey und Trefethen 2002; National e-Science Centre o. J.; Wouters 2006).

Wissenschaftspolitisch motiviert startete die Europäische Kommission mit dem Begriff Science 2.0 eine öffentliche Konsultation. „2.0“ nimmt dabei auf das sogenannte Web 2.0 und die sich auch im wissenschaftlichen Bereich entwickelnden neuen sozialen Wissenschaftsnetzwerke (Social Media) Bezug. Die Europäische Kommission versteht unter Science 2.0 „a systemic change in the modus operandi of doing research and organising science“. Dieser Prozess wird nach Auffassung der Kommission durch die digitalen Technologien ermöglicht und durch die Globalisierung der Wissenschaft und die zunehmenden gesellschaftlichen Anforderungen an die Wissenschaft, sich den Grand Challenges zu stellen, befördert (European Commission 2014, S. 1 f.). Dieses Begriffsverständnis ist schon nahe an Open Science. Im Ergebnis der Konsultation übernahm die Kommission dann auch den Begriff Open Science (European Commission 2015, S. 6; Tochtermann 2014).

Kaum von Open Science zu unterscheiden ist der Begriff Digital Science, wie ihn die European Commission (2013) im Kontext des Forschungsprogramms Horizon 2020 verwendet:

„Digital science means a radical transformation of the nature of science and innovation due to the integration of ICT in the research process and the internet culture of openness and sharing. It is more open, more global and collaborative, more creative, and closer to society. It relies on the use of e-infrastructures, i. e. ICT-based services and tools for data- and computing-intensive research in virtual and collaborative environments. Digital science makes it possible not only to perform research more efficiently but to transform science.“ (European Commission 2013)

Allerdings ist in der Begriffsbildung auch hier noch das Technische dominant. Mit Open Science ist diese enge technische Fundierung aufgeweicht, wenn auch als wesentliche treibende Kraft für Open Science (und verwandte Konzepte) die digitale und vernetzte Technologieentwicklung anzusehen ist.

Zur gesellschaftlichen Einbettung des Konzepts

Gleichwohl – das ist in der Technikfolgenabschätzung fast eine Trivialität – braucht die technische Entwicklung, um ihre Wirkungen zu entfalten, immer eine gesellschaftliche Rahmung und eine sozioökonomische und politische Einbettung (Franzen 2016, S. 279).

Teilweise wird Open Science (und seine Varianten) als „Bewegung“ aus der Wissenschaft charakterisiert, als „grassroot or bottom-up process“ (Tochtermann 2014, S. 1). Natürlich gibt es dieses Moment bei Open Science, insbesondere bei den Pionieren des Internets und den computer- und internetaffinen Communities. Den utopischen Überschuss, den die Entwicklung des Personal Computer und des Internets seit den 1970er-Jahren begleitet hat (Brants 2017), findet man natürlich auch für den Bereich der Wissenschaft. Aber wirkmächtig dürfte Open Science erst dadurch werden – so unsere Vermutung –, dass sich (auch) Wirtschaft und Politik des Themas angenommen und dem mehr oder weniger offenen Konzept ihren Stempel aufgedrückt haben. Dazu zählt, was Taubert und Weingart (2016, S. 12) in Bezug auf den Wandel des wissenschaftlichen Publizierens als Ökonomisierung bezeichnen: Erst auf Grundlage des besonderen Warencharakters wissenschaftlicher Publikationen, der Konzentrationsprozesse im internationalen wissenschaftlichen Verlagswesen und den hohen Gewinnmargen in diesem Bereich konnte sich die umfassende Digitalisierung des wissenschaftlichen Publikationswesens durchsetzen.[2] Dabei treten die Unternehmen, die traditionell aus dem Publikationsgeschäft kommen, teilweise gar nicht mehr als „Verlage“ auf. Sie suchen vielmehr – ganz im Sinne eines breiten Open-Science-Verständnisses – alle Phasen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses mit Dienstleistungen und „Werkzeugen“ abzudecken und diese möglichst in ein vernetztes System zu integrieren.[3]

Aber auch die Politik setzt Rahmenbedingungen für einen Wandel des wissenschaftlichen (institutionellen) Systems, die gerade in den letzten Jahren mit der Exzellenzinitiative, Elementen des New Public Management, der Universität als Unternehmen mit Kosten-Leistungs-Rechnung und einer „marktvermittelten“, leistungsorientierten Mittelvergabe, um nur einige Elemente zu nennen, doch einiges in Bewegung gebracht hat. Wie sich diese neuen Governance-Formen durchsetzen und welche Wirkungen sie zeitigen werden, ist im Einzelnen noch nicht abzusehen (Simon et al. 2016, S. v).

Der Zusammenhang dieser Veränderungen des Wissenschaftssystems mit Open Science müsste erst noch im Detail entwickelt werden. Doch einige Vermutungen können bereits formuliert werden. Die von Maasen und Dickel (2016, S. 226) festgestellte Selbst- und Fremdpolitisierung der Wissenschaft, z. B. durch die freiwillige oder auferlegte Orientierung an normativen Konzepten der Responsivität, Partizipation und Nachhaltigkeit, die wiederum in Citizen Science und Responsible Research und Innovation (RRI) aufgegriffen werden, können auch in ein umfassendes Konzept des Open Science aufgenommen werden (zum Zusammenhang von Open Science, Citizen Science und RRI siehe Vohland und Göbel sowie Häußermann und Heidingsfelder in diesem Heft).

Open Science wird durch Wissenschaft und Wissenschaftsorganisationen, die IT-Industrie und die multinationalen Wissenschaftsunternehmen forciert.

Maasen und Dickel (2016, S. 230) weisen auch auf das Spannungsfeld hin, in dem die heutige Wissenschaft steht: Auf der einen Seite soll sie einem Innovations- und Nützlichkeitsanspruch genügen (welchen Nutzen bringt die Wissenschaft der Gesellschaft) auf der anderen Seite soll sie sich durch „gute wissenschaftliche Praxis“ legitimieren. Greift man diesen Gedanken auf, dann verspricht Open Science einen Beitrag zur Bewältigung dieses Spannungsfeldes: Durch eine breitere Verfügbarkeit der wissenschaftlichen Ergebnisse, vor allem aber durch einen größeren gesellschaftlichen Einfluss auf das Was der Wissenschaft, könnte Open Science die gesellschaftliche Relevanz wissenschaftlicher Ergebnisse fördern. Gleichzeitig würde Open Science die Legitimation der Wissenschaft durch ihren „Kontrollaspekt“, der in der größeren Tansparenz mit angelegt ist, erhöhen. Franzen (2016, S. 292) spricht in diesem Zusammenhang von in Open Science angelegten umfassenden Kontrollmechanismen, deren Wirksamkeit das Sozial- und Systemvertrauen in die Wissenschaft wiederherstellen könnte.

Open Science kann als ein technologiegetriebenes, wissenschaftspolitisches Programm charakterisiert werden, das durch Wissenschaft und Wissenschaftsorganisationen, die IT-Industrie und die multinationalen Wissenschaftsunternehmen (Großverlage, Informationsunternehmen, Datenbankanbieter, Internetdienstleister etc.) in Kooperation mit der (europäischen) Wissenschaftspolitik angestoßen und forciert wird (Franzen 2016, S. 279).

Differenzierungen und Abgrenzungen

„Offen“ ist eine universell einsetzbare Chiffre, die – positiv konnotiert – gerne einer Vielfalt von Begriffen vorangestellt wird. Bereits 1944 erschien Karl Poppers Buch (auf Englisch) über die „Offene Gesellschaft und ihre Feinde“ ein liberal-demokratisches Manifest gegen Faschismus und Marxismus. George Soros nannte seine 1993 gegründete Stiftung mit Bezug auf Popper „Open Society Institute“ (heute Open Society Foundation). Diese unterstützt auch die Open-Access-Bewegung in der Wissenschaft, u. a. mit der Förderung der Budapest Open Access Initiative im Jahr 2002 sowie der Unterstützung der SPARC (Scholarly Publishing and Academic Resources Coalition) (Open Science Foundation 2014). Was bedeutet aber „offen“ bei Open Science? Man kann vier Dimensionen unterscheiden:

• Offenheit der formalen Kommunikation: (Kosten-)freier Zugang, z. B. zu wissenschaftlichen Publikationen oder Forschungsdaten (Hanekop in diesem Heft). Zentral für den Aspekt des offenen Zugangs ist das Konzept des Open Access.
• Offenheit der üblicherweise informellen, vertraulichen Kommunikation: teil-öffentliche Kommunikation, z. B. in Wissenschaftsnetzwerken, bei der Open-Peer-Review und bei der Impactbewertung (inkl. Altmetrics, siehe unten). Öffentliche Kommunikation erzeugt Transparenz, die wissenschaftliches Arbeiten leichter nachvollziehbar, aber auch kontrollierbar macht. „Offene“ öffentliche Kommunikation ist auch mit dem Anspruch verknüpft, dass deren TeilnehmerInnen weder sozialer Diskriminierung unterliegen, etwa nach Geschlecht, Rasse oder Status (Reichmann in diesem Heft), noch hinsichtlich der institutionellen Anbindung bzw. geografischen Verortung.
• Offenheit der Wissensproduktion: Zusammenarbeit, wie sie z. B. in der Open-Source-Bewegung, der Wikipedia oder einer „kooperativen Wissenschaft“ (CoScience) (Technische Informationsbibliothek (TIB) 2014), auch in Wissenschaftsnetzwerken ihren Ausdruck findet.
• Offenheit des Wissenstransfers: Überwindung der Grenzen gesellschaftlicher Subsysteme, z. B. im Konzept der Citizen Science (Vohland und Göbel in diesem Heft), der „Öffentlichen Wissenschaft“ (Robertson-von Trotha 2012) oder der Open Innovation (European Commission 2016, S. 11; Gerlinger in diesem Heft).

Wie würde man den Forschungsgegenstand für eine umfassende TA-Studie zu Open Science abgrenzen? Der folgende Vorschlag berücksichtigt die wesentlichen Treiber und Akteure, die zu untersuchenden Bereiche in der Wissenschaft, die mit Open Science verfolgten Ziele sowie die umfassende, disruptive „Vision“ von Open Science:

• Open Science wird befördert durch Attraktivität, breite Verfügbarkeit und die durch Wirtschaft und Politik forcierte Leistungssteigerung vernetzter Informationstechnik.[4]
• Open Science umfasst alle Stadien und Tätigkeiten wissenschaftlicher Arbeit, betrifft alle Artefakte der Wissenschaft und bezieht sich auf alle in der Wissenschaft tätigen und mit dem Wissenschaftssystem verbundenen Akteure.
• Open Science verfolgt unter dem Label „open“ unterschiedliche Ziele: kollaborative wissenschaftliche Arbeit, freien Zugang zu wissenschaftlichen Hervorbringungen, Transparenz der Wissenschaft, Abbau hierarchischer und disziplinärer Grenzen sowie der Grenze zwischen Wissenschaft und Gesellschaft.
• Open Science tritt mit einem weitgehenden Transformationsanspruch für das gesamte wissenschaftliche System an.

Beispielhafte Entwicklungen in Richtung Open Science

Aus den oben genannten vier Dimensionen werden in der Folge beispielhaft ein paar zentrale Entwicklungen herausgegriffen und überblicksartig beschrieben.

Open Access

Betrachtet man die Entwicklung der letzten Jahre zu Open Science, dann stand die Forderung nach einem allgemeinen freien Zugang (Open Access) zu Publikationen im Mittelpunkt. Open Access hat sich aber weiter ausdifferenziert und umschließt heute z. B. auch Forschungsdaten, -gegenstände, -methoden und -instrumente (z. B. Software, Modelle, Stoffdatenbanken). Zur parallelen Onlineveröffentlichung von in kostenpflichtigen Zeitschriften publizierten Artikeln in Repositorien durch die jeweiligen Autoren (grüner Weg) tritt in den letzten Jahren verstärkt die Publikation in originären Open-Access-Zeitschriften (goldener Weg) hinzu. Die Finanzierung von originären Open-Access-Zeitschriften durch die Autoren bzw. ihre Institutionen über sogenannte APC (article processing charges) ist dabei durchaus umstritten.

Ein früher Kristallisationspunkt der Open-Access-Bewegung war die bereits erwähnte Budapest Open Access Initiative im Jahr 2002. Vorläufer dieser Bewegung findet man aber bis weit in die 1980er-Jahre zurück, als die ersten internetbasierten E-Journals und elektronischen Volltextarchive gegründet wurden (Suber 2009). Heute wird von einigen der wissenschaftlichen und politischen Akteure eine vollständige Umstellung des gesamten wissenschaftlichen Publikationssystems (jedenfalls der Zeitschriften) auf (gold) Open Access gefordert, so z. B. im „Amsterdam Call for Action on Open Access“ (o. A. 2016a) oder in der „OA 2020 initiative for the large-scale transition to open access“ (o. A. 2016b), und auch für (finanziell) realisierbar gehalten (Schimmer et al. 2015; Crotty 2015; Osborne 2015).

Was weiß man aber nach fast zwanzig Jahren Open-Access-Entwicklung über den „OA-Anteil“ an den wissenschaftlichen Publikationen? Nach dem Open-Science-Monitor (European Commission o. J.) erschienen 2015 elf Prozent der im Web of Science nachgewiesenen Beiträge in originären Open-Access-Zeitschriften (gold).[5] Ein deutlich höherer Open-Access-Anteil ergibt sich, wenn man self archiving (green), Hybrid-Open-Access und Robin-Hood-Open-Access bzw. rogue OA mit einbezieht und einen maximalen Aufwand für das Auffinden frei zugänglicher Artikel im Internet betreibt. Diesen breiten Ansatz zu Grunde legend, beträgt der Anteil der Artikel, die zwischen 2007 und 2012 publiziert wurden, in der Datenbank Scopus nachgewiesen werden und über das Internet frei zugänglich sind an allen in Scopus nachgewiesenen Artikeln des jeweiligen Publikationsjahrs über 50% (Archambault et al. 2014, S. ii). Die Autoren führen vier Ursachen an, die zu diesem bedeutenden Wachstum geführt haben: 1) ein generell wachsendes Interesse an Open Access, was zu mehr neuen solcherart publizierten Artikeln führt; 2) gleichzeitig führt dieses gesteigerte Interesse auch dazu, dass mehr bereits publizierte Artikel nachträglich über das Internet zugänglich gemacht werden; 3) zur retrospektiven Veröffentlichung als Open Access tragen auch Open Access policies von wissenschaftlichen Institutionen und Forschungsförderern bei; 4) schließlich ist zu berücksichtigen, dass insgesamt die Zahl der wissenschaftlichen Publikationen ansteigt und deshalb auch die absolute Zahl der OA-Artikel ansteigen wird. Herb (2017) zieht 15 Jahre nach der Budapest Open Access Initiative eine kritische Bilanz: Aktuell würde Open Access weitgehend von den kommerziellen Verlagen angetrieben und die schon Jahre andauernden Konzentrationseffekte im wissenschaftlichen Publikationsmarkt setzten sich ungebrochen fort.

Offene Qualitätssicherung: Altmetrics und Open-Peer-Review

Ein zweiter wichtiger Bereich für Open Science ist zugleich das Festhalten an und die Weiterentwickeln von Methoden der Qualitätssicherung und Impactbewertung in der Wissenschaft. Die in einigen Disziplinen – nicht in allen – breit etablierte double blind peer review wie auch die Evaluationsindikatoren und quantitativen Metriken (etwa der Impactfaktor) unterliegen einer andauernden Kritik (Franzen 2015; Neidhardt 2016; Wilsdon et al. 2017).

Alternative Metriken (altmetrics) gehen über die kommerziellen Datenbanken (Web of Science oder Scopus) hinaus und öffnen die wissenschaftliche Impactbewertung in Richtung nicht-wissenschaftlicher Publikationen (z. B. Blogs und Tweets) und anderer, nicht unbedingt wissenschaftlicher Nutzungsformen (z. B. Downloads). Damit könnten sie die herkömmliche, geschlossene Praxis zumindest ergänzen, wenn nicht gar ersetzen. Franzen (2015, S. 228) weist allerdings darauf hin, dass auch die neuen, „alternativen“ Metriken, die die Nutzung von Publikationen im Internet und neuer Publikationsformen berücksichtigen, als Kontrolltechnologien und als Technologien der Selbstvermarktung (oder des Narzissmus) aufgefasst werden können.

Open-Peer-Review meint die teilweise oder ganz im öffentlichen Diskursraum stattfindende Begutachtung wissenschaftlicher Texte, sei es vor der Veröffentlichung, sei es danach, sei es vollständig, sei es teilweise anonym (Nentwich und König 2010). Auch wenn dieses Konzept schon viel früher erdacht und erprobt wurde als der Begriff der Open Science selbst, ist es doch potenziell ein wichtiges Charakteristikum der letzteren. Bisher hat sich Open-Peer-Review freilich nur in einem sehr begrenzten Umfang durchgesetzt, auch wenn es einige gut funktionierende Beispiele gibt. Der Open-Science-Monitor (European Commission o. J.) gibt den Anteil der Zeitschriften mit Open-Peer-Review auf der Review-Plattform Publons für das Jahr 2016 mit 1,6% an.

Wissenschaftsnetzwerke

Der kommunikative und kollaborative Bereich von Open Science scheint dagegen in der wissenschaftlichen Praxis bereits angekommen zu sein (Nentwich und König 2012; Ciber 2016). Dazu gehört nicht nur die Nutzung von Twitter und Facebook durch Wissenschaftler sowie wissenschaftliche Institutionen und ihre Pressestellen (Weingart und Wormer 2016), sondern insbesondere auch die sich in den letzten Jahren mit einigem Erfolg entwickelnden Wissenschaftsnetzwerke vom Typ Mendeley oder ResearchGate. Letzteres hatte im Februar 2016 acht Millionen, Academia.edu über 31 Millionen registrierte Nutzer (Laakso et al. 2017).

Nentwich und König (2012, S. 19 ff.) sehen ein großes Potenzial in den wissenschaftlichen Social-Network-Sites (SNS). Allerdings zweifeln sie, ob diese Angebote schon ihr Alleinstellungsmerkmal gefunden haben, um in der Konkurrenz etwa zur breit einsetzbaren und etablierten E-Mail oder den allgemeinen sozialen Netzwerken vom Typ Facebook bestehen zu können.

Aktuelle Studien deuten darauf hin, dass nur wenige Nutzer in diesen „academic social network sites“ kommunikativ oder gar kollaborativ aktiv sind (Ciber 2016, S. 9). Ortega (2016) bezeichnet sie als „Diogenes Club“, „where members gather together for common purposes but nonetheless carry out their activities independent of one another“. Auffallend ist, dass Wissenschaftsnetzwerke für die (Zweit-)Veröffentlichung eigener Publikationen besonders interessant zu sein scheinen und die Betreiber diese Motivation geschickt aufgreifen, indem sie weitgehend die lästige Arbeit des Einpflegens von Metadaten und des Hochladens von PDFs vorbereiten oder gar abnehmen (Laakso et al. 2017). Dies könnte dazu führen, dass die Wissenschaftsnetzwerke zu „Technologien des Narzissmus“ werden können – eine Bezeichnung, die Franzen (2015, S. 228) bereits auf alternative Metriken angewendet hat. Ob diese Charakterisierung zum unique selling point der Wissenschaftsnetzwerke werden könnte, bedarf weiterer Beobachtung und Analyse.

Quo vadis Open Science?

Das wissenschaftliche System entwickelt sich nicht autonom aus sich heraus weiter, sondern steht in spezifischen Spannungsfeldern zur Gesellschaft, die die finanziellen Mittel bereitstellt und Problemlösungen erwartet (Maasen und Dickel 2016). Gleichzeitig eröffnen technologische Entwicklungen neue Potenziale für die wissenschaftliche Arbeit, die eine breite Nutzung finden können, insbesondere wenn ihr ein Nutzenvorteil gegenüber dem herkömmlichen Arbeiten, vielleicht sogar eine visionäre Perspektive zugesprochen wird. Wohin sich Open Science entwickeln wird, ist so keineswegs ausgemacht und unterliegt dem Spiel von Interessen und Ressourcen, über die die Akteure in diesem Spiel verfügen. Weiterhin wird die disziplinenspezifische Heterogenität (Wissenschaftskulturen) eine entscheidende Rolle spielen (siehe Nentwich 2003, S. 107 ff.), ist doch kaum zu erwarten, dass sich sämtliche Fächer und Forschungsgebiete in eine Richtung entwickeln, sondern vielmehr, dass die mit Open Science gegebenen Potenziale in unterschiedlicher Weise genutzt werden.

Wenn man aber darüber spekuliert, was aus Open Science prinzipiell werden könnte, dann bieten sich die folgenden Alternativen an:

• Disruptiver Utopismus – Alles wird anders: Darunter ist zu verstehen, was gegenwärtig die Europäische Kommission programmatisch vertritt. Solche Programme könnten zwar eine mobilisierende gesellschaftliche Wirkung entfalten, rufen aber auch Gegenkräfte hervor, die darin keine Befreiung, sondern eine Bedrohung sehen.
• Open Science als Mittel gesteigerter Kontrolle und Konkurrenz: Eine mögliche Entwicklung wäre auch, dass das, was durch Transparenz und Effizienzzuwachs bei Open Science gewonnen wird, in eine Verschärfung der innerwissenschaftlichen Konkurrenz mündet. Kommerzielle Interessen, etwa aus dem Patent- und Lizenzgeschäft, wären hiermit kompatibel: „Open Science, however, does not mean free science. It is essential to ensure that intellectual property is protected before making knowledge publicly available“ (European Commission 2016, S. 42).
• Ein neuer Typ Wissenschaft: Open Science könnte sich aber auch zu einem neuen Typus von Wissenschaft entwickeln, der die herkömmliche Wissenschaft zwar nicht unbeeinflusst lässt, aber auch nicht disruptiv verändert. Open Science könnte als eine Art Dach für Konzepte fungieren, die sich in den letzten Jahren auch aus dem disziplinären wissenschaftlichen System herausgebildet haben. Zu nennen sind hier nicht nur Citizen Science und RRI, sondern auch transdisziplinäre und transformative Forschung.[6]
• Das Ende der professionalisierten Wissenschaft: Durch die Öffnung der Wissenschaft für gesellschaftliche Gruppen und Anliegen sieht Dickel (in diesem Heft) das Ende einer selbstgesteuerten und auf professionellen Standards und Rollen beruhenden Wissenschaft. Was dann an ihre Stelle treten könnte, bleibt allerdings offen.

Mit anderen Worten: Open Science erschließt ein weites Feld für die Technikfolgenabschätzung, das die Beiträge zu diesem Themenschwerpunkt nur in Ansätzen abdecken können. Eine breit angelegte TA-Studie (im Sinne einer comprehensive TA) zu dieser offensichtlich wirkmächtigen, potenziell disruptiven Entwicklung durchzuführen, wäre lohnend. Erst die Zusammenführung unterschiedlicher (disziplinärer) Perspektiven anstelle von mehr oder weniger disziplinären Einzelbetrachtungen und die systematische Anwendung bewährter TA-Methoden, insbesondere von Szenario-Techniken unter Einbeziehung der unterschiedlichen Akteure, wäre in der Lage, robuste Antworten auf die vielen offenen Fragen zu geben, die Chancen und Risiken abzuschätzen sowie optionale Handlungsstrategien zu entwickeln.