¿Cuáles son algunas de las razones comunes que los científicos dan para no practicar la ciencia abierta?

Las razones principales en física teórica son las siguientes:

  1. No existe un archivo indexable para dichos documentos. Si nadie puede encontrar lo que publicas, ¿por qué poner a disposición ese material?
  2. Los cuadernos de laboratorio, ya sean físicos o computarizados (p. Ej., Cuadernos de Mathematica) son frecuentemente bloc de notas Para hacerlos presentables, tienen que ser muy editados. La edición introduce errores sin esfuerzos hercúleos.
  3. No hay suficiente espacio en línea disponible para terabytes de datos. (solo para mi investigación personal) ni existe una forma rápida de enviar terabytes de datos a servidores en línea que tengan suficiente ancho de banda para permitir descargas.
  4. Realmente no hay demanda en este momento. Quizás se pueda generar demanda, pero el propósito de un artículo científico es dar suficientes detalles para reproducir el trabajo. [*]
  5. Cuando liberas algo públicamente, eres responsable de mantenerlo para siempre. Si liberas algo públicamente y la gente lo usa, llevarán el código a los límites de aplicabilidad (¡eso es lo que hacen los científicos!) Y se romperá y te perseguirán sin cesar. La mayoría de los científicos no quieren lidiar con eso.

[*] Si no se dan suficientes detalles, es responsabilidad del árbitro solicitarlo. Si las normas / costumbres de referirse en una comunidad específica son demasiado laxas, debe comunicarse con los editores de revistas.

Si bien Marius Kempe plantea algunos problemas muy importantes, y también estoy de acuerdo en que las razones irracionales son la principal motivación detrás de la renuencia a compartir abiertamente los datos con los demás, tendré que decir que hay algunas razones racionales para mantener los datos en secreto, al menos por un momento. Así que aquí, trataré de mencionar algunas razones más racionales que la gente ha formulado

(1) en el pasado, esto significaba que las personas a menudo podían tomar sus resultados y volver a publicar sus resultados como propios => Esta es definitivamente una preocupación que podría haber sucedido en el pasado. Sin embargo, creo que esto no debería ser un gran problema en el presente, simplemente porque los algoritmos de búsqueda avanzada (y categorización automática) ahora hacen que sea muy fácil demostrar que usted hizo el trabajo antes que otra persona (eso, y los científicos confían en estos algoritmos de búsqueda mucho más de lo que lo hicieron en el pasado)

Además, si un investigador principal logra hacer esto a un investigador joven, es posible que las personas no estén preparadas para dar el beneficio de la duda al investigador principal en lugar de al investigador joven (aunque si esto sucede, el investigador joven tiene el potencial para plantear el problema dentro de la blogosfera, que podría tener ramificaciones interesantes)

(2) Costos de reputación de datos posiblemente incorrectos. Este es otro gran, * especialmente * para los investigadores jóvenes que todavía quieren que otras personas confíen en ellos. Esta es también la razón por la que todavía no investigo sobre blogs: aprendo al equivocarme, ¡pero definitivamente no quiero hacerlo en un blog público!

Lo que definitivamente es una preocupación cuando se envían datos a alguien que no está asociado con el proyecto (que luego puede volver a publicar los datos). Personalmente, comparto tanto como sea posible, pero como quiero acceder a los datos de otras personas cuando sea posible, ciertamente quiero que confíen en mí, por lo que definitivamente no compartiré sus datos con otros si me lo han pedido. Yo no.

(3) El deseo de * sorprender * a las personas en charlas / conferencias. En un mundo hambriento de atención, el tiempo es crucial. Es más probable que las personas se entusiasmen con un tema determinado cuando lo aprenden cuando están de humor para aprenderlo. Si lo descubren en un sitio web (cuando intentan examinar numerosos sitios web), es menos probable que se emocionen al respecto, y también es menos probable que se entusiasmen cuando finalmente estén listos para escuchar sobre en una charla (la última oración contiene una suposición * mayor * que puede o no ser cierta, pero aunque no estamos seguros de su valor de verdad, es más seguro ir a la ruta “no abierta” solo por un mientras)

(3) es más una cuestión de tiempo y menos de ciencia no abierta.

(4) En campos intensamente competitivos, simplemente no se puede cambiar la cultura. Claro, puede que no te guste, pero tratar de rebelarte contra él casi seguramente no cambiará la cultura. Este es definitivamente el problema que ocurre en campos como la química orgánica (menos en campos como el astro).

(5) cualquier ciencia con fines de lucro. La mayoría de los científicos no investigan para obtener ganancias. Las citas y el crédito son básicamente la moneda de la academia (incluso se podría tratar de aplicar este caso de estudio al tema de las monedas alternativas). Pero las ganancias siguen siendo un gran motivador para algunos campos, y aunque puede haber modelos alternativos para incentivar la investigación, la carga de la prueba generalmente recae en aquellos que desean desarrollar los modelos alternativos (sin embargo, estaría muy feliz si alguien pudiera demostrar lo contrario)

Queremos atraer también a personas que trabajen con fines de lucro (para maximizar la producción de la investigación, siempre que podamos mantener separadas las culturas impulsadas por las ganancias y las citas. Intellectual Ventures es una compañía que hace mucha ciencia basada en las ganancias.

(6) las personas se sienten especiales si se les da acceso a un conjunto de datos privado. No simpatizo especialmente con esta objeción, pero la entiendo.

(7) Los científicos tienen muy poco tiempo en general, y preferirían ver una versión completa de su trabajo, en lugar de versiones intermedias incompletas. Esto podría verse como un argumento en contra de las definiciones más fuertes de “ciencia abierta”, donde todos los resultados intermedios se comparten a medida que se producen, pero podría no ser aplicable a definiciones más débiles de “ciencia abierta”.

Y finalmente, simple irreversibilidad. Otorgar acceso a datos abiertos es efectivamente irreversible. Mantener sus datos privados es reversible (puede otorgar acceso abierto a sus datos en cualquier momento).

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Además, debemos tener en cuenta que simplemente no es la “opción predeterminada”. Si se convirtió en la “opción predeterminada” y la gente tuvo que optar por no participar, entonces MUCHO más científicos compartirían. El tiempo es generalmente * mucho * más importante para los científicos que para muchos otros, lo que a menudo hace que la “opción predeterminada” sea más poderosa

Vea esto, por ejemplo: http://www.washingtonpost.com/wp

Casi nueve de cada 10 estadounidenses aprueban la donación de órganos. Pero menos de uno de cada tres se ha inscrito para ser donante después de la muerte.

En un análisis publicado en la revista Science, los investigadores de la Universidad de Columbia Eric J. Johnson y Daniel Goldstein analizaron las tasas de donación de órganos y descubrieron que difieren dramáticamente de un país a otro. En Austria, Francia, Hungría, Polonia y Portugal, más del 99 por ciento de las personas consiente en donar. En los Estados Unidos, la tasa de consentimiento es del 28 por ciento. En el Reino Unido, es del 17 por ciento; en Alemania, el 12 por ciento .

¿Por qué la diferencia dramática? Porque países como Francia y Polonia hacen que la donación de órganos sea la opción predeterminada. Otros hacen no donar por defecto. De cualquier manera, la mayoría de las personas acepta la opción predeterminada .

(largo análisis filosófico en http://writ.news.findlaw.com/col …)

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