Автор: Розалинд Эдвардс
Стремление продвигать открытую науку в социальных и гуманитарных науках стало общепринятой частью исследовательской среды в Великобритании, в частности, государственные финансирующие агентства, а также другие спонсоры исследований предъявляют к исследователям требования о предоставлении доступа к своим исходным данным более широкому исследовательскому сообществу. Например, UKRI считает обеспечение открытости исследований для финансируемых им проектов поддержкой здоровой культуры исследований и инноваций.
На их веб-сайте указано, что открытые исследования являются неотъемлемой частью миссии UKRI по обеспечению экономических и социальных выгод, доступных, прозрачных, воспроизводимых и совместных исследований, что является довольно стандартным обоснованием для организаций, занимающихся этим вопросом на международном уровне.
Как человек, который генерировал качественные продольные данные для повторного использования и проводил вторичный анализ наборов данных, я считаю архивирование данных важным не только для немедленного повторного использования, но и в качестве исторических записей на далекое будущее. Но я хочу поднять вопрос, касающийся обоснования, которое в настоящее время выдвигается для принуждения к этой практике:
«Если открытая наука — это ответ, то в чем же вопрос?»
Сомнения в ценности показателя общественной ценности
В этом блоге ранее уже рассматривались особенности преобладающих представлений об открытой науке, в частности, в отношении качественных исследований, а также практика и этика открытой науки в отношении качественных данных, возможности повторного использования качественных данных и призыв к ученым-гуманитариям принять программу повторного использования данных. Но я хочу поднять другой вопрос, который касается всех форм исследовательских данных: количественных, качественных, визуальных и т. д. Моя проблема касается понятия «общественной ценности» как обоснования.
С точки зрения неолиберального экономического расчета оплата процесса — исследования — означает владение результатом: данными. Основным элементом аргумента, выдвигаемого в пользу того, почему должен быть открытый доступ к данным, является то, что исследования финансируются государством. Согласно этому обоснованию, государственное финансирование должно означать открытые исследования для максимизации общественной ценности. Это обоснование звучит настолько разумно, что с ним трудно спорить. Но причина этого в том, что неолиберальная логика проникает в наше понимание, упорядочивая нашу социальную реальность, регулируя нашу практику и убеждения. Рассматривая его через призму неолиберальных экономических расчетов, оплата процесса — исследования — означает владение результатом: данными.
Одним из основных аргументов в пользу открытого доступа к данным является то, что исследования финансируются из государственных средств. Согласно этой логике, государственное финансирование должно означать открытые исследования для максимизации общественной ценности. Это обоснование звучит настолько разумно, что с ним трудно поспорить. Но причина этого в том, что неолиберальная логика пронизывает наше понимание, упорядочивает нашу социальную реальность, регулирует нашу практику и убеждения. С точки зрения неолиберального экономического расчета, оплата процесса — исследования — означает владение результатом: данными.
Это также может означать, что в интересах экономики эти данные используются для поддержки развития ИИ, обучения моделей ИИ и т. д., а экономическая ценность извлекается из социальных исследований путем «обнародования» частной жизни для частных компаний. Это оставляет в стороне другие способы, с помощью которых мы могли бы задавать вопросы и рассматривать то, что представляет общественную ценность. Экологические издержки программы открытой науки, создание и поддержание цифровой инфраструктуры и ресурсов, необходимых для долгосрочного хранения и обработки данных, могут, например, заставить нас задуматься. Мы также можем принять более гуманистическую и социально справедливую точку зрения, когда думаем об открытой науке и о том, как мы ее реализуем, что даст нам другие обоснования и аргументы для доступа к данным и их обмена.
Другая проблема с обоснованием того, что государственное финансирование означает открытую науку для максимизации общественной ценности, заключается в том, что оно скрывает труд производства. Данные социальных исследований любого рода в подавляющем большинстве включают жизни участников исследований и полностью интеллект исследователей. Но жизни людей и их участие в исследованиях об этих жизнях, которые являются основой создания данных, скрываются, при этом подчеркивая источник финансирования. При этом интеллектуальный труд первоначальных исследователей, которые генерируют, анализируют и предоставляют эти исследования и их данные, также скрывается. И участники, и исследователи сводятся к генераторам данных для извлечения ценности. Мы могли бы захотеть оценить труд производства в альтернативных обоснованиях открытой науки. В свою очередь, это может привести нас к размышлениям о неравенстве, власти и социальной справедливости в том, кто предъявляет права на данные.
Еще одна проблема с обоснованием, что государственное финансирование означает открытую науку с целью максимизации общественной ценности, заключается в том, что оно скрывает труд производства. Социальные исследовательские данные любого рода в подавляющем большинстве случаев состоят из жизней участников исследования и полностью из интеллекта исследователей. Но жизни людей и их участие в исследованиях об этих жизнях, которые являются основой для создания данных, остаются скрытыми, в то время как подчеркивается источник финансирования. При этом интеллектуальный труд первоначальных исследователей, которые генерируют, анализируют и предоставляют доступ к этим исследованиям и их данным, также остается незамеченным. И участники, и исследователи сводятся к генераторам данных для извлечения ценности. Возможно, нам следует оценить труд по производству данных в альтернативных обоснованиях открытой науки. В свою очередь, это может привести нас к размышлениям о неравенстве, власти и социальной справедливости в отношении того, кто претендует на данные.
Альтернативные взгляды на открытую науку
Одним из примеров альтернативного взгляда является международное движение за суверенитет коренных народов в отношении данных. Оно предполагает, что коренные народы, а не институциональные органы, контролируют свои данные, и имеет более коллективное представление о праве собственности и распределении выгод от вторичного анализа. Например, принципы CARE по управлению данными коренных народов основываются на фундаментальных понятиях коллективной собственности, управления и выгод, основанных на уважительных ценностях и этике, которые выходят за рамки регулирования. В связи с этим деколонизирующие подходы к исследованиям поднимают важные вопросы, которые в равной степени актуальны для открытой науки: кому принадлежит исследование? Кто его инициирует? В чьих интересах оно проводится? Кто его контролирует? И так далее.
Качественные исследования и открытая наука
Открытая наука часто рассматривается как способ обеспечить воспроизводимость результатов, и это подводит меня к другому аспекту вопроса об открытой науке: имеет ли открытая наука ценность, когда речь идет о качественных исследованиях? Обоснование того, что открытый доступ к данным способствует строгости, основано на идее, что другие исследователи могут воспроизвести анализ исходных данных в качестве формы контроля качества. Они могут проверить точность и надежность результатов исследования. Или они могут воспроизвести или повторить исследование, обычно с новой, но сравнительной выборкой.
Термин «выборка» определяется в словарях Оксфорда и Мерриама, соответственно, как «небольшая часть или количество, предназначенное для демонстрации того, как выглядит целое» и как связанное со словом «репрезентативный», а также как «репрезентативная часть более крупного целого или группы», а также как «конечная часть статистической совокупности, свойства которой изучаются для получения информации о целом». В качественном исследовании, даже если мы объединим несколько качественных исследований данных, это не означает, что умножение количества небольших «нерепрезентативных» (в количественном выражении) выборок даст репрезентативную выборку. Это не так. Это усилит теоретические обобщения в форме утверждений о понимании того, как работают социальные процессы.
Идея обмена данными для воспроизведения и проверки основана на представлении о том, что данные являются самостоятельными и что любой, кто правильно проанализирует один и тот же набор данных, придет к тем же результатам.
Действительно, странно говорить о выборках, или, лучше сказать, о случаях, в качественных социальных исследованиях без контекста, поскольку то, кого и где вы исследуете, зависит от характера и дизайна вашего исследования. Таким образом, термин «выборка» не подходит для качественных исследований: во-первых, потому что основное внимание при генерации данных уделяется процессу, а не количественному конечному результату, и, во-вторых, потому что понятие «выборка» вызывает представление о социальных явлениях как о чем-то независимом от описания их исследователем, что можно выбрать — то есть отобрать — из уже существующего социального контекста. Идея обмена данными для воспроизведения и проверки основана на представлении о том, что данные являются самостоятельными и что любой, кто правильно проанализирует один и тот же набор данных, придет к тем же результатам.
Я не уверена, что это относится к количественным данным в социальных науках, но я уверена, что это не относится к качественным исследованиям. Например, имея один набор качественных данных, исследователь, использующий психосоциальный аналитический подход, может прийти к совершенно другим результатам исследования, чем тот, кто подходит к данным с позиции критического реализма или интерпретативной перспективы. Ни один из них не будет «неправ»; они просто предоставляют разные точки зрения на данные.
Конечно, это не обязательно является аргументом против обмена данными. Просто, как и в случае использования открытой науки в качестве обоснования ценности государственного финансирования, обоснование необходимости обмена данными должно исходить из другой основы. Качественные данные социальных исследований генерируются в контексте и через контекст, а не отдельно от него. Именно рефлексивность и прозрачность в этом отношении являются строгостью, прозрачностью эпистемологической позиции, теоретической линзы, методов и исследовательских процессов.
Однако то, где мы сейчас находимся с обоснованиями открытой науки, закрывает гуманистические подходы и социальную справедливость и раскрывает движущую силу экономической рациональности, которая затуманивает участников, исследователей и эпистемологии.