Open Science in der Psychologie - Psychologie
Open Science in der Psychologie - Psychologie
Open Science in der Psychologie - Psychologie
Einleitung
Open Science macht Forschung nachvollziehbar, zugänglich und überprüfbar. In der Psychologie betrifft das den gesamten Forschungsprozess: von der Fragestellung über Präregistrierung, Datenerhebung und Auswertung bis zu Open Access, Replikation und der Nachnutzung von Materialien.
Leitfrage: Wie kann psychologische Forschung offener werden, ohne Datenschutz, Forschungsethik und die Rechte der Teilnehmenden zu verletzen?
Lernziele
Du kannst anschließend:
- Open Science von bloßem Open Access unterscheiden.
- Präregistrierung, Registered Report, Replikation und Reproduzierbarkeit erklären.
- Risiken wie Publikationsbias, p-Hacking und HARKing beurteilen.
- offene Praktiken auf psychologische Studien anwenden.
- Grenzen durch Datenschutz, Einwilligung und sensible Daten begründen.
Grundidee von Open Science
Open Science bezeichnet Prinzipien und Praktiken, die wissenschaftliches Wissen und seine Entstehung transparenter, zugänglicher, überprüfbarer und kooperativer machen. Offenheit ist kein Selbstzweck: Sie soll die Qualität von Forschung stärken und Teilhabe ermöglichen.
Open Science ist mehr als Open Access. Ein frei lesbarer Artikel kann weiterhin unklare Methoden, fehlende Daten oder nicht verfügbare Analyseskripte enthalten.
Zentrale Bausteine
| Baustein | Umsetzung in der Psychologie | Ziel |
|---|---|---|
| Präregistrierung | Hypothesen, Stichprobe und Analyseplan vor der Auswertung festhalten | Bestätigende und explorative Analysen trennen |
| Registered Report | Studienplan vor der Datenerhebung begutachten lassen | Publikationsentscheidung weniger vom Ergebnis abhängig machen |
| Open Data | Daten dokumentiert bereitstellen, soweit ethisch und rechtlich möglich | Nachprüfung und neue Analysen ermöglichen |
| Open Materials | Fragebögen, Stimuli und Instruktionen teilen | Durchführung nachvollziehbar machen |
| Open Code | Auswertungsskripte und Software dokumentieren | Reproduzierbare Analysen ermöglichen |
| Open Access | Publikationen frei zugänglich machen | Zugang zu Wissen erweitern |
| Replikation | Befunde mit neuen Daten erneut prüfen | Robustheit und Geltungsbereich untersuchen |
Warum ist Open Science in der Psychologie wichtig?
Psychologische Forschung untersucht veränderliche Menschen in sozialen Kontexten. Kleine Stichproben, flexible Auswertungen und die bevorzugte Veröffentlichung auffälliger Ergebnisse können Befunde verzerren. Das Reproducibility Project: Psychology wiederholte 100 veröffentlichte Studien. Die Replikationseffekte waren im Mittel kleiner als die Originaleffekte. Das Ergebnis war kein pauschales Urteil über die Psychologie, sondern ein Anstoß zu besseren Methoden, größeren Stichproben und transparenterer Berichterstattung.
Typische Verzerrungen
- Publikationsbias: Positive oder überraschende Ergebnisse werden eher veröffentlicht.
- p-Hacking: Viele Analysewege werden ausprobiert, bis ein auffälliges Ergebnis entsteht.
- HARKing: Eine Hypothese wird nach Kenntnis der Ergebnisse formuliert, aber als vorhergesagt dargestellt.
- Selektive Berichterstattung: Variablen, Bedingungen oder Analysen werden unvollständig berichtet.
- Geringe Teststärke: Kleine Stichproben erzeugen unpräzise Schätzungen und überhöhte Effekte.
Wichtig: Explorative Forschung bleibt wertvoll. Open Science verlangt nicht, Exploration zu verbieten, sondern sie ehrlich als explorativ zu kennzeichnen.
Open Science im Forschungsprozess
- Forschungsfrage: Theorie, Begriffe und erwartete Zusammenhänge präzisieren.
- Studiendesign: Stichprobe, Messinstrumente, Ausschlussregeln und Poweranalyse planen.
- Präregistrierung: Hypothesen und Analyseentscheidungen vor Kenntnis der Ergebnisse dokumentieren.
- Datenerhebung: Einwilligung, Datenschutz und Qualitätskontrollen umsetzen.
- Datenanalyse: Code versionieren, Abweichungen vom Plan erklären und Unsicherheit berichten.
- Publikation: Daten, Materialien und Code soweit möglich verlinken und Grenzen offenlegen.
- Replikation: Befunde mit neuen Daten, Populationen oder Situationen prüfen.
Präregistrierung und Registered Reports
Eine Präregistrierung ist ein zeitgestempelter Plan vor der entscheidenden Dateneinsicht. Sie stärkt die Unterscheidung zwischen Vorhersage und nachträglicher Erklärung. Abweichungen sind erlaubt, müssen aber kenntlich gemacht werden.
Bei einem Registered Report prüfen Fachleute Fragestellung, Theorie und Methode vor der Datenerhebung. Nach einer grundsätzlichen Annahme hängt die spätere Veröffentlichung nicht davon ab, ob ein Ergebnis statistisch signifikant oder spektakulär ist.
Reproduzierbarkeit und Replikation
Die Fachsprache wird nicht überall einheitlich verwendet. In diesem Kurs gilt:
- Reproduzierbarkeit: Mit denselben Daten, demselben Code und denselben Rechenschritten entstehen dieselben Ergebnisse.
- Replikation: Mit neuen Daten wird geprüft, ob ein Befund erneut auftritt.
Eine einzelne nicht erfolgreiche Replikation widerlegt einen Befund nicht automatisch. Entscheidend sind methodische Qualität, statistische Unsicherheit, Kontextunterschiede und die Gesamtlage der Evidenz.
Offene Daten, FAIR und Forschungsethik
Die FAIR-Prinzipien fordern, dass Forschungsobjekte auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar sind. FAIR bedeutet nicht automatisch öffentlich. Auch geschützte Daten können FAIR beschrieben und kontrolliert zugänglich sein.
Psychologische Daten können Angaben zu Gesundheit, Persönlichkeit, Herkunft oder Beziehungen enthalten. Deshalb gilt: so offen wie möglich, so geschlossen wie nötig. Einwilligung, Anonymisierung, Zugriffsbeschränkungen und ein Datenmanagementplan müssen früh geplant werden.
Ethische Entscheidungshilfe
| Frage | Konsequenz |
|---|---|
| Können Personen wiedererkannt werden? | Daten anonymisieren, vergröbern oder nicht offen veröffentlichen |
| Deckt die Einwilligung eine Nachnutzung ab? | Freigabe nur im vereinbarten Umfang |
| Sind Gruppen durch Fehlinterpretation gefährdet? | Risiken mit Betroffenen abwägen und Kontext dokumentieren |
| Können Materialien Rechte Dritter verletzen? | Lizenz und Nutzungsrechte prüfen |
| Ist vollständige Offenheit unmöglich? | Metadaten, Analysecode oder synthetische Beispieldaten teilen |
Institutionen und Anreize
Open Science ist nicht nur eine Aufgabe einzelner Forschender. Fachzeitschriften, Hochschulen, Förderorganisationen und Fachgesellschaften gestalten Anreize. Bewertet werden sollten nicht nur neuartige Ergebnisse, sondern auch sorgfältige Methoden, Replikationen, Datensätze, Software und transparente Fehlerkorrekturen.
Die Transparency and Openness Promotion Guidelines geben Zeitschriften Standards für Daten, Materialien, Code, Präregistrierung und Replikationen.
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Was ist ein zentrales Ziel von Open Science? (Forschung transparenter, zugänglicher und überprüfbarer machen) (!Nur statistisch signifikante Ergebnisse veröffentlichen) (!Alle Forschungsdaten ohne Prüfung ins Internet stellen) (!Begutachtung durch Fachleute abschaffen)
Wann wird eine Präregistrierung idealerweise festgehalten? (Vor der entscheidenden Einsicht in die Untersuchungsergebnisse) (!Nach der Veröffentlichung des Artikels) (!Erst nach einer fehlgeschlagenen Replikation) (!Nur bei qualitativer Forschung)
Was kennzeichnet einen Registered Report? (Der Studienplan wird vor der Datenerhebung begutachtet) (!Die Studie wird ohne Methode veröffentlicht) (!Nur positive Ergebnisse dürfen berichtet werden) (!Die Daten bleiben grundsätzlich geheim)
Was bedeutet Replikation in diesem Kurs? (Ein Befund wird mit neuen Daten erneut geprüft) (!Eine Grafik wird neu gestaltet) (!Ein Artikel wird frei zugänglich gemacht) (!Derselbe Datensatz wird nur umbenannt)
Was bedeutet Reproduzierbarkeit in diesem Kurs? (Dieselben Daten und Analyseschritte führen zu denselben Ergebnissen) (!Eine Hypothese wird nachträglich erfunden) (!Eine Studie erhält möglichst viele Zitationen) (!Ein Experiment wird ohne Dokumentation wiederholt)
Wofür steht das A in FAIR? (Accessible) (!Anonymous) (!Automatic) (!Accurate)
Was beschreibt Publikationsbias? (Auffällige oder positive Ergebnisse werden eher veröffentlicht) (!Alle Studien werden unabhängig vom Ergebnis veröffentlicht) (!Nur Replikationen werden veröffentlicht) (!Forschungsdaten werden automatisch anonymisiert)
Wie behandelt Open Science explorative Analysen? (Sie sind erlaubt und werden als explorativ gekennzeichnet) (!Sie sind grundsätzlich verboten) (!Sie müssen als vorab geplant dargestellt werden) (!Sie dürfen nie veröffentlicht werden)
Wie sollte mit sensiblen psychologischen Daten umgegangen werden? (Offenheit muss mit Einwilligung und Datenschutz abgewogen werden) (!Sie müssen immer vollständig öffentlich sein) (!Sie dürfen grundsätzlich nie wissenschaftlich genutzt werden) (!Eine Lizenz ersetzt jede Einwilligung)
Welche Aussage zu Open Access ist richtig? (Open Access ist ein Baustein von Open Science) (!Open Access garantiert automatisch reproduzierbare Analysen) (!Open Access ersetzt Präregistrierung) (!Open Access bedeutet die Veröffentlichung personenbezogener Rohdaten)
Memory
| Präregistrierung | Analyseplan vor der Dateneinsicht |
| Open Data | dokumentierte und nachnutzbare Daten |
| Open Materials | verfügbare Fragebögen und Stimuli |
| Open Code | zugängliche Auswertungsskripte |
| Registered Report | Begutachtung des Studienplans |
| Replikation | Prüfung mit neuen Daten |
| Reproduzierbarkeit | Prüfung mit denselben Daten und demselben Code |
| Open Access | freier Zugang zu Publikationen |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Open-Science-Praxis |
|---|---|
| Analyseplan vor der Dateneinsicht | Präregistrierung |
| Prüfung eines Befunds mit neuen Daten | Replikation |
| Erneute Berechnung mit Daten und Code | Reproduzierbarkeit |
| Dokumentierte Datensätze zur Nachnutzung | Open Data |
| Begutachtung des Studienplans vor der Erhebung | Registered Report |
| Freier Zugang zur Publikation | Open Access |
Kreuzworträtsel
| Transparenz | Welches Prinzip macht Entscheidungen und Abläufe nachvollziehbar? |
| Replikation | Wie heißt die erneute Prüfung eines Befunds mit neuen Daten? |
| Metadaten | Wie heißen strukturierte Informationen über einen Datensatz? |
| Präregistrierung | Wie heißt das vorab dokumentierte Studien- und Analysevorhaben? |
| Datenschutz | Was schützt personenbezogene Informationen? |
| Offenheit | Welches Grundprinzip verbindet Zugang und Nachvollziehbarkeit? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Begriffskarte: Gestalte eine Karte mit sechs Open-Science-Begriffen und jeweils einem psychologischen Beispiel.
- Medienanalyse: Untersuche eines der eingebetteten Schaubilder. Erkläre drei Aussagen und eine mögliche Vereinfachung.
- Alltagsvergleich: Vergleiche einen transparent dokumentierten Kochversuch mit einer psychologischen Studie. Zeige Grenzen des Vergleichs.
- Infografik: Entwirf eine kompakte Grafik zum Grundsatz „so offen wie möglich, so geschlossen wie nötig“.
Standard
- Präregistrierung: Formuliere für eine kleine Studie zu Schlaf und Konzentration Hypothese, Variablen, Stichprobe und Analyseplan.
- Datenmanagementplan: Plane Speicherung, Benennung, Dokumentation, Anonymisierung und Zugriff für eine Onlinebefragung.
- Replikationsdesign: Entwickle eine direkte oder konzeptuelle Replikation zu einem bekannten psychologischen Effekt und begründe Deine Wahl.
- Interview: Befrage eine forschende Person zu Vorteilen und Hürden von Open Science. Werte die Antworten thematisch aus.
Schwer
- Studienkritik: Prüfe einen psychologischen Fachartikel auf Transparenz von Hypothesen, Stichprobe, Ausschlüssen, Materialien, Daten und Code.
- Simulationsprojekt: Erzeuge einen kleinen fiktiven Datensatz und zeige, wie flexible Analyseentscheidungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können.
- Registered Report: Entwirf eine Stage-1-Skizze mit Forschungsfrage, Theorie, Design, Poweranalyse, Auswertung und möglichen Interpretationen.
- Open-Science-Charta: Entwickle Regeln für ein schulisches oder universitäres Psychologieprojekt und verteidige sie in einer Debatte.
|
|
Lernkontrolle
- Fallanalyse Publikationsbias: Ein Team erhebt fünf Variablen, berichtet aber nur den einzigen signifikanten Zusammenhang. Analysiere Folgen und entwickle einen transparenten Berichtsplan.
- Fallanalyse Datenschutz: Eine Interviewstudie enthält seltene Diagnosen und Ortsangaben. Entscheide, welche Bestandteile offen, kontrolliert oder gar nicht geteilt werden sollten.
- Evidenzbewertung: Eine Replikation findet einen kleineren Effekt als die Originalstudie. Formuliere mindestens drei plausible Erklärungen und einen Plan für weitere Forschung.
- Anreizsystem: Entwirf Kriterien, mit denen eine Hochschule Qualität, Offenheit und Sorgfalt stärker belohnt als nur Publikationsmenge.
- Methodenaudit: Prüfe ein selbst gewähltes Studiendesign auf Freiheitsgrade bei Stichprobe, Ausschlüssen, Messung und Analyse. Schlage Gegenmaßnahmen vor.
- Transfer: Übertrage Open-Science-Prinzipien auf ein schulisches Experiment und begründe, welche Praktiken dort sinnvoll oder unverhältnismäßig wären.
Lernnachweis
Für einen Lernnachweis sind wichtig:
- Begriffsverständnis: zentrale Praktiken korrekt erklären und voneinander abgrenzen.
- Methodenkompetenz: einen nachvollziehbaren Studien- und Analyseplan erstellen.
- Urteilskompetenz: Nutzen und Grenzen offener Praktiken abwägen.
- Datenethik: Datenschutz, Einwilligung und mögliche Gruppenrisiken berücksichtigen.
- Evidenzbewertung: Replikationen und Unsicherheit differenziert interpretieren.
- Dokumentation: Entscheidungen, Abweichungen und Quellen transparent festhalten.
OERs zum Thema
- UNESCO: Open Science
- Deutsche Gesellschaft für Psychologie: Open Science
- Center for Open Science
- Open Science Framework
Verknüpfte Lernbereiche
aiMOOC-Projekte
Schulfach+
|
|
aiMOOCs
aiMOOC Projekte
|
|
THE MONKEY DANCE
|
|
|