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title: Wissenschaft und Open Source
date: 2024-06-11
description: Warum Akademiker sorgfältig über die Software nachdenken müssen, die sie verwenden und lehren.
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imageCaption: © Lukas / Pexels
tags: [Open Source, Wissenschaft]
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Während meiner akademischen Abenteuer wurde ich häufig mit der Verwendung von proprietärer Software konfrontiert. In der Tat sind verschiedene Fakultäten an der Universität Wien von unterschiedlichen Softwarelösungen abhängig. Soziologiestudenten wird die Verwendung von IBM SPSS für statistische Auswertungen beigebracht. In der Politikwissenschaft ist es Stata. Geographiestudenten müssen ArcGIS für die raumbezogene Analyse verwenden.

Microsoft Office ist natürlich kostenlos und wird befürwortet. Offene Standards und Open Source Software (OSS) werden nur am Rande erwähnt. Universitätsmitarbeiter geben Kursmaterialien oft nur in proprietären, nicht standardisierten Formaten wie .pptx und .docx weiter. Die Auswirkungen und die ethischen Aspekte der Verwendung proprietärer Software werden nie diskutiert. Kurse, die auf OSS-Alternativen basieren, werden nur selten angeboten.

Als Akademiker müssen wir zwingend auf die Konsequenzen und Auswirkungen der Software, die wir verwenden und lehren, eingehen.

## Was ist "proprietär" und was ist "Open Source"?

Der Hauptunterschied zwischen den beiden Begriffen besteht darin, ob der Quellcode der Software öffentlich eingesehen werden kann. Proprietäre Software wird in der Regel von einem einzigen Unternehmen kontrolliert, wie Microsoft Office. Die genaue Funktionsweise der Software ist für die Öffentlichkeit nicht einsehbar. OSS wie LibreOffice hingegen ist Eigentum der Öffentlichkeit oder NGOs und macht ihren gesamten Code öffentlich zugänglich. Er kann von jedem untersucht werden, der einen Blick darauf werfen möchte.

Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal ist die Lizenzierung. OSS ist in der Regel kostenlos verfügbar und kann von allen verändert und weitergegeben werden. Proprietäre Software erfordert oft regelmäßige Zahlungen für die neuesten Versionen. Die Weitergabe der Software oder ihre Modifizierung ist streng verboten.

Proprietäre Software versucht ihre Benutzer zu kontrollieren und einzuschließen (sog. vendor lock-in). OSS fördert die Zusammenarbeit, Transparenz und Verantwortlichkeit — Ideen, die wir als gute wissenschaftliche Praxis verstehen.

## Ethik und die gute wissenschaftliche Praxis

Junge Studenten werden schon früh in ihrem Studium mit Ethik und guter wissenschaftlicher Praxis konfrontiert. Die strenge Kontrolle und Auflistung unserer Quellen sowie der Schutz der Privatsphäre von Teilnehmern während der Forschung sind eine Selbstverständlichkeit. Wer sich nicht an diese Regeln hält, wird berechtigt stark kritisiert. Wir wenden sie jedoch oft ausschließlich auf unsere Methodik an und nicht auf die Instrumente, die wir zur Verarbeitung unserer Daten verwenden.

Während die von uns verwendete Software in der Vergangenheit von geringer Bedeutung war, ist es heute wichtig, die von uns verwendeten Werkzeuge sorgfältig auszuwählen.

## Rechtliche Grauzone

Es ist allgemein bekannt, dass große Unternehmen alle möglichen Daten über uns an allen möglichen Stellen sammeln. Das ist nichts Neues. Aber nur wenige wissen, dass die Datensammlungspraktiken von Microsoft so weit gehen, dass sie jedes Wort und jede Zahl analysieren, die in ihre Office Suite eingegeben wird. Auch wenn Forschungsteilnehmer der Datenschutzrichtlinie zugestimmt haben, haben sie **auch der von Microsoft** ausdrücklich zugestimmt?

Die DSGVO ist eine relativ neue Verordnung, und diese Frage ist schwer zu beantworten, da es wenig bis gar keine Präzedenzfälle gibt.

## Alternativen

Sie fragen sich vielleicht, welche Software aufgrund der obigen Ausführungen als problematisch angesehen werden könnte und welche Alternativen es gibt, um Ihre Forschung legal und mit gutem Gewissen fortzusetzen. Die folgende, unvollständige Liste soll den Einstieg erleichtern:

* ❌ Microsoft Office → ✅ LibreOffice *(Bitte beachten Sie, dass das weithin bekannte "OpenOffice" seit vielen Jahren keine Updates mehr erhält und nicht mehr aktiv weiterentwickelt wird)*
* ❌ SPSS, Stata → ✅ R, Python *(sehr empfehlenswerter Umstieg, da SPSS und Stata in der Praxis kaum genutzt werden)*
* ❌ ArcGIS → ✅ QGIS