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Multidisziplinäres Forschungsprojekt zeigt: COVID-19-Pandemie
ohne Einfluss auf Publikationsverhalten der Wissenschaft

OASE-Untersuchung offenbart:
Wissenschaftliche Publikationspraxis resistent gegenüber externen Schocks

Das multidisziplinäre BMBF-Forschungsprojekt „OASE – Open-Access-Effekte“, durchgeführt von der ZBW und GESIS, untersuchte den Einfluss des Open-Access-Publizierens auf den wissenschaftlichen Impact. Zwar führte die COVID-19-Pandemie kurzfristig zu einem Anstieg von Preprints und vermehrter Sichtbarkeit in sozialen Medien, doch auf das langfristige Publikationsverhalten hatte sie keinen signifikanten Einfluss. Die Ergebnisse zeigen, dass institutionelle Open-Access-Richtlinien und äußere Einflüsse wie die Pandemie die Publikationsentscheidungen von Forschenden weniger stark beeinflussen als vermutet. Das wissenschaftliche Publikationsverhalten erweist sich als stabil und resilient gegenüber externen Schocks.

Die COVID-19-Pandemie hat weltweit Arbeitsprozesse grundlegend verändert: Homeoffice, flexible Arbeitsorte, virtuelle Meetings und digitale Kollaborations­plattformen wurden von einem Tag auf den anderen zur neuen Norm. Vor diesem Hintergrund stand die Frage im Raum, ob das Publikationsverhalten von Forschenden ähnlich volatil auf diese tiefgreifenden Veränderungen reagieren würde.

Das vom BMBF geförderte Forschungsprojekt „Open Access-Effekte“ (OASE), durchgeführt von der ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft und dem GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, ging dieser Frage nach. Unter der Leitung von Prof. Dr. Isabella Peters und Dr. Philipp Mayr untersuchten die Forschenden, ob und wie sich Open Access und Preprints auf den wissenschaftlichen Impact auswirken und welche Rolle die COVID-19-Pandemie auf Publikationsentscheidungen spielte. Entgegen der Annahme, dass die Pandemie Publikationsstrategien empfindlich beeinflussen könnte, zeigten die Ergebnisse ein anderes Bild: Die Publikationspraxis in der Forschung erweist sich als überraschend resistent gegenüber externen Schocks und bleibt langfristig überwiegend stabil.

Die Studienergebnisse legen nahe, dass Open Access, einschließlich der Veröffentlichung von Preprints, stark von den etablierten Normen und Praktiken der jeweiligen Disziplinen geprägt wird. Externe Ereignisse, wie die COVID-19-Pandemie, haben zwar kurzfristig das Publikationsverhalten beeinflusst, aber die langfristige Transformation erfolgt langsam und ist von vielen Faktoren abhängig.

Es zeigte sich auch, dass Open-Access-Richtlinien von Institutionen und Geldgebern weniger Einfluss auf die Publikationsentscheidungen von Forschenden hatten als erwartet. Zudem besteht ein positiver Zusammenhang zwischen Open Access und der Nutzung wissenschaftlicher Artikel, gemessen an Zitationen und altmetrischen Indikatoren. Die Ergebnisse des Projekts „OASE – Open-Access-Effekte“ verdeutlichen, dass die disziplinäre Kultur des wissenschaftlichen Publizierens robust gegenüber äußeren Veränderungen ist. Dennoch zeigt sich, dass Forschende bereit sind, ihre Publikationsstrategien anzupassen, insbesondere wenn Vorteile wie eine schnellere Verbreitung von Forschungsergebnissen gegeben sind.

Ein Interview mit zwei Wissenschaftler:innen aus dem BMBF-Forschungsprojekt, Kristin Biesenbender (ZBW) und Dr. Philipp Mayr (GESIS) können Sie hier nachhören.

Über das Projekt „OASE“:

Das Projekt „Open-Access-Effekte“ untersuchte von März 2018 bis Februar 2023 die Einflüsse von Open Access auf den wissenschaftlichen Impact über verschiedene Disziplinen hinweg. Mit bibliometrischen Methoden wurden sowohl traditionelle als auch altmetrische Indikatoren analysiert, um das Verständnis für Open-Access-Publikationspraktiken zu vertiefen. Leitung: Prof. Dr. Isabella Peters (ZBW) und Dr. Philipp Mayr (GESIS). Mitarbeitende: Kristin Biesenbender und Dr. Nicholas Fraser (ZBW), Fakhri Momeni (GESIS). Gefördert wurde das Projekt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

www.zbw.eu

Forschungsergebnisse:
https://www.zbw.eu/fileadmin/pdf/forschung/open-access-effekte-kernergebnisse.pdf