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RMZ

Humboldt-Universität zu Berlin | RMZ | Forschung | Automatisierte Fehlverhaltensprüfung

Automatisierte Fehlverhaltensprüfung: Einsatz und Effekte digitaler Tools zur Untersuchung von wissenschaftlichem Fehlverhalten

(10/2020 - 09/2023)

 


Projektleitung: Dr. Felicitas Heßelmann

Mitarbeitende: Rocío Fonseca, M.A.


 

Das Projekt beschäftigt sich mit digitalen Tools zur Entdeckung und Untersuchung wissenschaftlichen Fehlverhaltens, wie bspw. Plagiatsscannern, statistischen Analysetools oder Tools zur Entdeckung von Bildmanipulation in Photoshop. Dazu nimmt es die Entwicklung, den Einsatz und die möglichen Auswirkungen dieser Tools in den Blick und fragt nach den jeweiligen Definitionen, Abgrenzungskriterien und normativen Vorverständnissen von unerlaubtem Verhalten, die den Tools eingeschrieben sind und so bis in die Verfahren und Entscheidungen transportiert werden.

Ziel des Projektes ist es einerseits, einen besseren Überblick über den Einsatz dieser Tools in der Praxis von wissenschaftlichen Untersuchungsgremien, Ombudsleuten und Journal Editors zu gewinnen, sowie über die sich möglicherweise ergebenden Effekte und Verschiebungen in der Arbeit dieser Gremien. Damit soll ein Verständnis davon entwickelt werden, inwieweit diese Tools beeinflussen, was als wissenschaftliches Fehlverhalten bzw. analog als gute wissenschaftliche Praxis verstanden und umgesetzt wird. Darüberhinaus will das Projekt einen Beitrag leisten zur aktuellen übergreifenden Frage nach den Veränderungen und möglichen Risiken, die sich durch den Einsatz automatisierter Tools zur Entscheidungsfindung in Verfahren mit normativer Tragweite, wie. z.B. der Rechtsprechung oder der Zuteilung von Ressourcen, ergeben.

Zur Beantwortung der Fragestellung widmet sich das Projekt zu Beginn einer Feststellung des Ist-Stands der Nutzung automatisierter Tools durch Untersuchungskommissionen, Ombudsleute und Journal Editors mittels standardisierter Befragung. Darauf aufbauend werden im Anschluss qualitative Fallstudien zur Entwicklung ausgewählter Tools zur Entdeckung von Plagiaten, Bildmanipulationen und statistischen Manipulationen sowie zum Einsatz im Journal Peer Review durchgeführt. In den Fallstudien werden Experteninterviews, Dokumentenanalysen und ethnografische Beobachtungen kombiniert. Ziel ist es, bei der Software-Entwicklung zugrundliegende Definitionen und implizite Vorannahmen zu erfassen und ihren Einfluss auf die Verfahren nachzuverfolgen. Die Ergebnisse zu den Nutzungsweisen werden anschließend mit Beobachtungen zu manuellen Entdeckungsverfahren verglichen und kontrastiert. Flankierend dazu wird der Einsatz von digitalen Tools in universitären Verfahren durch ein Experimentaldesign mit den Berliner Ombudsleuten erprobt und auf mögliche Effekte in den Verfahrensverläufen hin untersucht.

 

gefördert durch

Bundesministerium für Bildung und Forschung