An introductory elucidation of open science
The concept of open science is not a new one. It can be traced back to Merton (1957) and then to economists (Dagupta and David, 1994), who describe the working of science as a social institution: science is based on the so-called priority-based reward system. This system gives researchers credit for the prompt and full disclosure of their discoveries (usually in academic journals, but sometimes via other outlets such as databases), accomplishing several interrelated objectives (Cockburn et al., 2011). A priority-based reward system complements academic freedom (an academic scientist has incentives to come up with their own solution to a problem that another is also dealing with – the latter being eager to learn about the solution found by the former), it encourages prompt disclosure, it secures a collective process of quality control and provides a transparent means for access by future scientists to the body of knowledge in a particular area. Open science seems therefore to be a more complex concept than open access. It describes a set of institutions and social norms that are functionally quite well suited to the goal of maximising the long-run growth of the stock of scientific knowledge. (In another paper posted on the SWR blog two years ago, I explained that it is because of the importance of open science for scientific performance that citizen science – which is not necessarily based on open science – is not as straightforward as is generally thought).
Open science has existed for a long time and its conception was concomitant with the establishment of modern science in the XVII° century (Rossi, 1999). As a social institution, open science is a key factor explaining high rates of cumulative knowledge production in all fields of sciences and, importantly, it offers no enduring monopoly rights over the use of that knowledge by future researchers.
Why is there a pressing need today to create new policy frameworks in order to protect or promote open science – as a quite “old institution”? The reason is that the institutional machinery described above is possibly fragile and sensitive to a few structural transformations of inventive activities that are occurring at two levels and as a consequence the norms of open science have been degraded. First, as university-industry relationships have increased and the commercialisation of science has expanded towards more upstream and fundamental research, tensions associated with new attitudes towards intellectual property rights have become apparent – involving scientists’ behaviours and strategies towards restricting information flow and delaying publication of the results of academic research. This evolution suggests a conflict between the open science regime and intellectual property issues on the boundary between academic research and markets for technologies. There is therefore a legitimate concern about such deviations from the cultural norm of open science. Second, new modes of knowledge production have emerged – involving computational thinking, machine learning and big data. In many scientific fields, we are witnessing meaningful attempts to develop a new invention and discovery “playbook”- one that leverages large data sets and learning algorithms to engage in the precise prediction of natural or social phenomena in order to guide the discovery process. Machine learning and big data form a new system of knowledge production, which represents, in the domain of science, the invention of a method of invention (as famously articulated by Griliches (1957) in relation to hybrid corn and more recently applied by Cockburn et al (2019) to machine learning). As far as this new mode of knowledge production is concerned, publishing research in academic journals is no longer enough to guarantee access and reproducibility of research findings by others. The disclosure process must cover much more than the description of the research approach and findings and must also include both the learning algorithms and the large datasets.
As a result of these two trends – intellectual property issues on the boundary between academic research and markets for technologies and the development of a new invention and discovery “playbook” – pervasive patterns of limited data withholding have emerged in certain scientific communities. There is therefore a need for a new policy framework to preserve the norms of open science. This is a crucial policy goal : the protection and promotion of the norms of open science preserve at the same time a complex mechanism that has long proved effective in ensuring high rates of cumulative knowledge and a high level of science system productivity. Open science has been crucially influential to economic growth and social development in the past. It should remain a crucial factor for social prosperity in the future.
Cockburn, I., Stern S. and Zausner J., 2011, „Finding the endless frontier: lessons from the life science innovation system“, in Accelerating Energy Innovation: Insights from multiple sectors, University of Chicago Press.
Cockburn, I., Henderson, R. and Stern, S, 2019, The impact of artificial intelligence on innovation, The economics of artificial intelligence: an agenda, University of Chicago Press
Dasgupta, P. and David, P., 1994, „Towards a new economics of science“, Research Policy, 23(5)
Griliches, Z. 1957, „Hybrid Corn: an exploration in the economics of technological change“, Econometrica, 25(4)
Merton, R. 1973, 1957, „Priorities in scientific discovery : a chapter in the sociology of science“, American Sociological Review, 22.
Rossi, P., 1999, La naissance de la science modern en Europe, Paris: Seuil.
Recommandations du Conseil suisse de la science CSS pour le message FRI 2021–2024
Analyse des objectifs et recommandations d’action à l’attention de la Confédération
3.1.6 Open Science
Pour garantir la pérennité de l’Open Science, le Conseil fédéral doit veiller aux conditionscadre, identifier et réduire les obstacles potentiels et prendre les mesures nécessaires, notamment dans le domaine des infrastructures de recherche. Le Conseil fédéral assure l’autonomie des acteurs du système FRI et soutient la participation pleine et entière des chercheurs, principaux acteurs de la réussite de la mise en œuvre de l’Open Science.
À l’instar de la Commission européenne, de nombreux acteurs politiques soutiennent le mouvement international en faveur de l’Open Science. L’Open Science a pour objectif d’encourager l’accès à la connaissance, aux données de la recherche et aux pratiques scientifiques en utilisant les technologies de l’information et de la communication. Il redéfinit la façon de travailler, de collaborer et d’interagir des chercheurs, de partager leurs données et de publier leurs résultats. Une telle ambition nécessite un changement de paradigme dans la recherche et la communication académiques. L’Open Access (OA) a un effet direct sur les stratégies de publication, sur la validation des connaissances et sur la construction des carrières académiques. L’Open Research Data (ORD) soulève une quantité de questions, différenciées selon les domaines de recherche, quant aux aspects de la curation, de la conservation et de la standardisation des données en vue de leur interopérabilité ainsi que de la durabilité du financement des bases de données.
Tous ces développements requièrent un alignement avec les politiques internationales, un aménagement des modes de financement et d’importants investissements financiers supplémentaires. La stratégie choisie par la Suisse de déléguer la mise en œuvre de ces défis à swissuniversities, sur mandat de la CSHE et en collaboration avec les acteurs du système FRI, a été confirmée lors de la séance de la CSHE de février 2018. Cependant, en accord avec le respect de la liberté et de l’autonomie de la recherche, les principaux moteurs de la décision politique en faveur de l’Open Science sont les chercheurs eux-mêmes67. La mise en œuvre de l’OA et de l’ORD ne doit pas se faire au détriment d’autres budgets alloués à la recherche. C’est pourquoi il faut une aide administrative et financière supplémentaire pour soutenir le rôle des chercheurs dans ce processus. De plus, la mise en œuvre de l’Open Science doit tenir compte des principes épistémologiques propres aux différentes disciplines et approches scientifiques, notamment dans le domaine de l’évaluation de la recherche. Instaurer l’OA et l’ORD en réformant le reward system académique ne doit pas, par exemple, limiter la diversité des disciplines et des carrières académiques correspondantes. L’Open Science doit renforcer la diversité des pratiques scientifiques, sans entraîner une rationalisation basée sur une conception dominante des données de publication et de recherche académiques, ni s’établir au détriment des financements actuels en faveur des établissements suisses de recherche.
Mesures
La mise en œuvre de l’Open Science nécessite un financement supplémentaire substantiel, notamment pour garantir la diversité des solutions (éviter l’approche one-size-fits-all) et prendre en compte les besoins des chercheurs. Cette implémentation ne doit pas redistribuer le financement existant pour d’autres catégories de dépenses dans la recherche, ni créer de nouvelles charges bureaucratiques.
La CSHE délègue à swissuniversities la formulation de principes directeurs pour mettre en œuvre l’Open Science en collaboration avec les acteurs institutionnels et scientifiques du système FRI. Ces principes devraient notamment garantir l’égalité de traitement des chercheurs, quelles que soient leur discipline et leur position académique. De plus, l’implémentation nationale de l’Open Science devrait correspondre aux tendances internationales. Le monitoring national de la mise en œuvre de l’OA devrait couvrir tous les types de hautes écoles, toutes les disciplines scientifiques et tous les formats de publication (publications OA et non-OA); le même principe s’appliquerait au monitoring de l’ORD.
Le Conseil fédéral encourage le domaine des EPF à jouer un rôle central dans la promotion et l’aide aux universités cantonales et aux hautes écoles spécialisées afin de garantir l’implémentation durable de l’OA et de l’ORD. Le principe directeur doit moins porter sur la rapidité du processus que sur le souci d’une transition adéquate, en tenant en particulier compte de la situation des jeunes chercheurs et des sciences humaines et sociales.
Toute réforme de l’évaluation de la recherche doit intégrer pleinement les chercheurs, comme l’a démontré avec succès le projet «Performance de la recherche en sciences humaines et sociales», financé au titre des contributions liées à des projets (art. 47, al. 1, let. c LEHE). De telles réformes ne visent pas seulement à promouvoir l’Open Science (OA et ORD) et à changer le comportement des chercheurs, mais aussi à réaffirmer la responsabilité des chercheurs dans leur compétence à définir de manière autonome la qualité scientifique dans leurs disciplines respectives.
67 En raison de leur rôle central et par respect de la liberté de la recherche, les chercheurs doivent faire partie intégrante de la transition vers l’Open Science. Voir: Strasser B. and Edwards P. (2015), Open Access: Publishing, Commerce, and the Scientific Ethos. Report to the Swiss Science and Innovation Council SSIC, document CSSI 9/2015, Berne: SSIC, disponible sous: http://swir.ch/images/stories/pdf/en/SWIR_Schrift_9_2015_Open_Access_EN.pdf); Conseil suisse de la science et de l’innovation (2015), L’Open Access du point de vue de l’auteur-chercheur, Thèses et recommandation du CSSI, rapport du CSSI 10/2015, Berne: SSIC, disponible sous: http://swir.ch/images/stories/pdf/fr/Document_CSSI_10_2015_LOpen_ Access_du_point_de_vue.pdf); Prise de position du Conseil suisse de la science et de l’innovation (CSSI) du 27 septembre 2017 sur le projet de Plan d’action de la Stratégie nationale Open Access de swissuniversities (non publié).