Reproduzierbarkeit

Eine wissenschaftliche Arbeit ist erst dann glaubhaft, wenn sie von anderen möglichst detailliert nachvollzogen, überprüft und wiederholt werden kann - man spricht von Reproduzierbarkeit .

Die Ergebnisse von statistischen Berechnungen, (Geo-)Datenanalysen und Simulationen u.a. lassen sich nur dann nachvollziehen, wenn auch die zugrundeliegenden digitalen Ressourcen wie Daten, Software, Programmcode und Eingabeparameter in unveränderter Form und mit allen Abhängigkeiten verfügbar sind. Ein rein textuelle, bebilderte Beschreibung, wie dies bei traditionellen wissenschaftlichen Veröffentlichungen der Fall ist, reicht bei digitaler, daten- und computergestützter Wissenschaft oft nicht mehr aus. Wissenschaftliche Zeitschriften wie z.B. das Journal of Statistical Software sind deshalb dazu übergegangen, ihre Artikel standardmäßig mit digitalen Anhängen zu versehen und gemeinsam mit dem jeweiligen Artikel offen verfügbar zu machen.

Inzwischen gibt es auch sogenannte Data journals, in denen Forschungsdaten publiziert werden können. Fachübergreifend sind hier zu nennen:

• Scientific data: http://www.nature.com/sdata
• Data Science Journal: http://datascience.codata.org
• Data in Brief: http://www.journals.elsevier.com/data-in-brief
• Data: http://www.mdpi.com/journal/data