Wissenschaft als Ware
Datafizierung, Verlage und die Zukunft wissenschaftlicher Kommunikation.
KI kann doch mittlerweile eigentlich alles, oder? Unser Beitrag zeigt, wie Datafizierung, Algorithmen und große Verlage das Terrain wissenschaftlicher Kommunikation verändern und welche Chancen und Risiken dies für die Zukunft der Wissenschaft birgt.
von Paul Henke und Josephine Recktenwald
24. Mai 2026
Journalistische und auftragsorientierte Texte
Generiert mit Google Gemini.
Digitalisierung, Datafizierung und Technologie-Optimismus
Im aktuellen Diskurs über den Wandel der Wissenschaft stehen unter anderem drei zentrale Begriffe: Digitalisierung, Datafizierung und Technologie-Optimismus. Doch was versteht man unter diesen Begriffen, die allgegenwärtig und dennoch oft schwierig zu definieren sind? Es ist entscheidend, diese Begriffe zu bestimmen, um zu verstehen, wie sie den Diskurs, die Forschung und Wissenschaftspraxis prägen.
Unter „Digitalisierung” versteht man ein Phänomen, das sich aus kleineren Prozessen wie Mediatisierung, Computerisierung, Technologisierung und Algorithmisierung zusammensetzt (Bertschte & Como-Zipfel 2023). Es gibt konkurrierende Verwendungen des Begriffs, wodurch dieser an Präzision verliert. Im generellen Sinne beschreibt Digitalisierung jedoch einen technisch-operativen Prozess, bei dem Daten in für Computer lesbare Formate umgewandelt werden. Digitalisierung wird außerdem gleichzeitig von sozialen Prozessen und Strukturen beeinflusst und verändert diese im Gegenzug ebenfalls. Darüber hinaus geht die „Datafizierung”. Kukier und Mayer-Schoenberger (2013) beschreiben Datafizierung als einen tiefgreifenden Prozess, der versucht, alle Ebenen und Aspekte des Lebens in Daten zu übersetzen, welche im digitalen Zeitalter einen eigenen kommerziellen Wert erhalten. Es besteht die Gefahr, dass Daten bedroht sind, von Konzernen ohne eigene Zustimmung verwendet werden und z. B. an Data Broker gelangen, d. h. an Akteure, die Informationen und Daten von Unternehmen oder Privatpersonen sammeln, diese zu Profilen zusammenstellen und an Dritte verkaufen. Die Tools und Methoden, mit denen diese Daten gesammelt und gebündelt werden, wandeln sich ständig. Die Ergebnisse fallen unter den Oberbegriff „prediction products“, da sie u. a. darauf abzielen, das zukünftige Verhalten der Betroffenen vorherzusagen.Zuletzt ist „Technologie-Optimismus“ von Bedeutung, wie ihn Evgeny Morozov (2013, S. 10) beschreibt und kritisiert: Technologie- oder Technik-Optimismus beschreibt die Überzeugung, dass technische Innovationen nicht nur alle Arten von Problemen lösen können (und dies auch tun werden), sondern Menschen automatisch auch zu einem objektiv besseren, nachhaltigeren und verantwortungsvolleren Verhalten fähig machen, oder sogar zwingen (ebd.). Diese optimistische Haltung wirft jedoch die Gefahr auf, dass Unvollkommenheit, Fehlerhaftigkeit und Unordnung, welche Teil der menschlichen Freiheit und Erfahrung sind, durch die Suche nach Perfektion verdrängt werden. Somit könne die Autonomie des Menschen gefährdet werden (Morozov 2013).Vor diesem Hintergrund stellen wir die Frage, wie sich der Prozess der Datafizierung der Wissenschaft, besonders in den Praktiken großer Wissenschaftsverlage, mit Morozovs Kritik am Technologie-Optimismus und „solutionism“ vereinen lässt. „Solutionism“ steht für eine Ideologie, welche vorsieht, dass gesellschaftliche Probleme sich durch digitale Technologien vollständig lösen lassen. Können Fortschritte, erhöhte Effizienz und Vereinfachung von Abläufen die Risiken neuer Abhängigkeiten und den potenziellen Verlust der menschlichen Autonomie und Privatsphäre aufwiegen?
© Elsevier
Die Datafizierung der Wissenschaft lässt sich an einer Entwicklung festmachen, die viele der großen wissenschaftlichen Verlage – allen voran die „Big 5“ (Siems 2025): Elsevier, Springer, Wiley, Taylor & Francis und Sage – unterlaufen haben. Die Verlage erzielen zwar enorme Profite durch ihr Quasi-Monopol auf wissenschaftliche Zeitschriften und die damit einhergehende Kontrolle über Nutzungs- und Verwertungsrechte an wissenschaftlichen Publikationen, denen auch das jüngere Open-Access-Publikationsmodell keinen Abbruch tut. Dennoch haben sie sich mittlerweile zusätzlich ein neues, ebenso lukratives und ebenso ethische Fragen aufwerfendes Geschäftsmodell erschlossen: nämlich das der Sammlung, Analyse und Weitergabe von Daten über die Aktivitäten jener Forscher:innen, die die Dienste dieser Verlage in Anspruch nehmen. Dieses Vorgehen kann zutreffend als „surveillance publishing“ (Pooley 2022) beschrieben werden. Ein wissenschaftlicher Verlag kann dann zu den „surveillance publishers“ gezählt werden, wenn „it derives a substantial proportion of its revenue from prediction products, fueled by data extracted from researcher behavior” (ebd.) Dabei ist der Begriff „surveillance publishing” streng genommen noch zu eng gefasst, da viele Verlage durch Tools wie z.B. Scopus, Mendeley u. v. m. „im gesamten Forschungszyklus Fuß fassen, um alle Bereiche nach den Bedürfnissen des surveillance publishing umzugestalten” (Siems 2025). Die Daten, von denen hier die Rede ist, umfassen dabei nicht nur solch selbstverständliche Angaben wie E-Mail-Adressen und die Universitätszugehörigkeit eines Forschenden. Sie können auch u.a. den gesamten Inhalt einer aufgerufenen Webseite und den vom Forschenden darauf getätigten Interaktionen (vgl. Hanson 2019) darstellen, z. B. welche Artikel zu welchen Zeitpunkten geöffnet wurden, wie lange auf bestimmten Seiten verweilt wurde u. ä.
Auf die Erhebung dieser Daten folgt zum einen die direkte Verwendung durch die Verlage – z. B. durch die Anmeldung von Nutzenden bei unzähligen Newslettern ohne deren Wissen (vgl. Fried 2022) – und zum anderen deren Weitergabe an Dritte. Dies geschieht oft zeitgleich mit der Erhebung, da diese meist durch weitere kommerzielle Akteure erfolgt oder zumindest mithilfe ihrer Tools durchgeführt wird. Ob die besagten Tools von den Verlagsplattformen selbst oder nur von den Drittanbietern mit Billigung der Verlage verwendet werden, ist nicht zweifelsfrei festzustellen (vgl. Hanson 2019). Was aber feststeht ist, dass die Drittanbieter, zu denen u. a. so namhafte Firmen wie Google, Adobe und Facebook gehören, das Verhalten von Forscher:innen auf jenen Verlagsplattformen erfassen können und „die so gesammelten Daten in ganze Ökosysteme der Datenverwertung” (Siems 2022) einspeisen können. Durch die Methode des „Browser Fingerprinting“ ist es dabei möglich, selbst jene Nutzer:innen, die versuchen, ihre Anonymität zu gewährleisten, zu identifizieren und ihre Handlungen über Sitzungen, Geräte und Webseiten hinweg mit Profilen zu verknüpfen (vgl. Hanson 2019).
Obwohl manche der erhobenen Daten für sich betrachtet nicht weiter bedenklich sein mögen, erlaubt die Kombination der vielen verschiedenen Informationen Schlüsse auf „core working hours, vacation times“ (Fried 2022). So kann letztlich eine „im Hintergrund durchgängige […] Verhaltensbiometrie des akademischen Lebens“ (Siems 2025) erstellt werden.
Einige dieser Daten werden zwar mit der Einwilligung der betroffenen Forscher:innen erhoben (z. B. das Erfassen der Universitätszugehörigkeit, durch die Forscher:innen erst Zugriff auf die vom Verlag herausgegebenen Journals haben), jedoch übertrifft das Ausmaß der Datenmengen sowie die spezifische Natur einiger Daten und deren Verwendung oft das Wissen der Betroffenen (vgl. Fried 2022). Obwohl durch die DEAL-Verträge mit Elsevier, Wiley und Springer „die Transparenz über das, was getrackt wird, verbessert“ (Lindstrot 2025) wurde, bleibt oft unklar, welche Daten genau erhoben werden. Selbst das Anfordern des Löschens dieser Daten bietet in dieser Hinsicht keine Abhilfe, da z. B. Elsevier persönliche Informationen, die „integral to editorial history“ (Fried 2022) sind, auf unbestimmte Zeit behält. Darüber hinaus gibt es keine realistische Alternative zur Nutzung der Verlagsplattformen und daher auch nicht zum Preisgeben von persönlichen Daten: Zugriff auf das Informationsangebot der Verlage ist zur aktiven Teilnahme am wissenschaftlichen Leben quasi unabdingbar.
Generiert mit Google Gemini.
Solutionism: Lösung oder Fluch?
Evgeny Morozov definiert in seinem Buch To Save Everything, Click Here die Ideologie, welche das Streben nach Lösungen auf Probleme in allen erdenklichen Sektoren des Lebens und die damit einhergehende „quest for technological perfection“ legitimiert, als „solutionism“ (Morozov 2013, S. 14). Diese technologie-optimistische Einstellung folgt dem Glauben „technology can make us better — and technology will make us better“ (ebd., S. 10). Jedoch warnt er davor, Technologie als ein Allheilmittel anzusehen, welches alle Fehler, Störungen, Ambiguitäten und bugs beseitigen kann, da diese Probleme nicht nur Fehler sind, sondern auch einfach Eigenschaften sein können (vgl. Morozov 2013). Der Versuch für all diese „imperfections“ eine Lösung der Technologie zu finden, bedroht außerdem die Freiheit des Menschen, eben diese Fehler zu machen, da sie den Menschen nicht nur stören können, sondern auch den Menschen und seine Freiheit und Autonomie ausmachen (vgl. Morozov, 2013, S. 14).
Überträgt man dies auf die Wissenschaft, zeigt sich diese Sichtweise vor allem in quantifizierenden Verfahren wie der Plagiatserkennung oder durch KI unterstützte Publikationsprozesse. Digitale Tools können diese Prozesse vereinfachen oder effizienter machen, jedoch wird dadurch gleichzeitig suggeriert, dass eine durch eben diese Tools herbeigeführte Perfektion eine erreichbare Realität im Publikationswesen ist. Diese Perfektion ist jedoch nur vermeintlich, da der Eindruck von Objektivität und Qualität aus den glatten und fehlerfreien Oberflächen technischer Systeme entsteht, in der Realität es jedoch an inhaltlicher Tiefe mangelt. Ähnlich wie bei einem DDoS-Angriff, bei dem ein Server großflächig mit Anfragen bombardiert wird, sodass er zusammenbricht oder außer Betrieb gesetzt wird (Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik 2025), überschwemmen durch KI produzierte Texte wissenschaftliche Publikationskanäle, was sowohl die Leistungsfähigkeit der Technologie ausreizt als auch sehr negative Folgen für die Wissenschaft mit sich bringt, da sie die Glaubwürdigkeit des Publikationssystems gefährden.
Morozov sagt dazu, dass man den Solutionismus „entlernen” müsse, da er die Vorstellungskraft und somit auch die wissenschaftliche Kreativität stark limitiert (2013, S. 15). Wenn man allen Problemen, Ecken und Unklarheiten mit dem Vorhaben begegnet, diese durch Technologie ein für alle Mal aus der Welt zu schaffen und die Verantwortung für die Problembehebung an Algorithmen und KIs überträgt, schränkt man sich damit lediglich selbst ein, anstatt die (Wissenschafts-)Welt effizienter zu gestalten.
Da Morozovs Buch bereits 2013 erschien, sind seine kritischen Einwände umso bemerkenswerter: In Zeiten von zunehmender Datafizierung der Wissenschaft, stetigen Durchbrüchen von KI und immer mehr Wegen, wie Algorithmen und KIs uns Arbeit abnehmen können, besteht die Frage, ob technische Lösungen uns tatsächlich autonomer machen, oder vielmehr eine andere Form der Abhängigkeit von diesen Technologien geschaffen wird.
Das Erfassen des Verhaltens von Forscher:innen auf Verlagsplattformen ist nicht ohne etwaige Vorteile: so können „manche Daten über wissenschaftliche Aktivitäten […] nützlich für die Wissenschaft selbst und für die komplexen Steuerungsprozesse moderner Wissenschaft sein“ (DFG 2021, S. 7). Allerdings besteht die Gefahr, dass die Ansammlung von Wissen über Vorgänge in der Forschung in den Händen privater Akteure dazu führen wird, dass dieses Wissen zur Beeinflussung von politischen Entscheidungsträgern führen könnte, die sich zur Beratung den privaten Akteuren statt den Wissenschaftlern selbst zuwenden würden (vgl. ebd.) Mit Blick auf Morozovs Kritik am Glauben an die grenzenlosen Möglichkeiten der Technologie, die Dinge schon
anhand ihrer Natur verbessert und deren Vorteile mögliche Nachteile stets überwiegen, liegt hier vielmehr der Gedanke nahe, dass „nicht alles, was technisch möglich ist, auch ethisch vertretbar und politisch wünschenswert” (DFG 2021) ist.
Das Problem des „surveillance publishing” stellt also eine Herausforderung für die moderne Wissenschaft dar, der sie sich unweigerlich stellen muss. Zur Lösung wurden schon viele Vorschläge unterbreitet, von denen hier drei exemplarisch genannt werden sollen:
1) Aufklärung über die Geschäftsmethoden der großen wissenschaftlichen Verlage leisten,
2) Verträge zwischen wissenschaftlichen Institutionen und den Verlagen abschließen, in denen das Erheben von Daten maßgeblich eingeschränkt wird und
3) die breite Verwendung von Anti-Tracking-Tools durch wissenschaftliche Einrichtungen (vgl. Lindstrot 2025).
Besonders die Wichtigkeit der Aufklärung ist hier herauszustellen, da keine anderen Schritte zur Eindämmung des Problems unternommen werden können, wenn den Betroffenen die Existenz des Problems gar nicht bekannt ist.
Nur ein schmaler Grat…
Die Datafizierung der Wissenschaft und das „surveillance publishing“ großer Verlage verdeutlichen, wie schmal der Grat zwischen Chancen und Risiken ist. Während digitale Tools Prozesse beschleunigen und auch vereinfachen, bringt dieser Fortschritt gleichzeitig ganz eigene Probleme mit sich. Wichtig anzumerken ist jedoch, dass diese Entwicklungen nicht „natürlich“ mit der Digitalisierung einhergehen, sondern von spezifischen Akteuren wie Verlagen, wissenschaftlichen Institutionen oder Data Brokern vorangetrieben werden. Somit sind sie auch veränderbar und können rückgängig gemacht werden, bzw. können die negativen Aspekte können überwunden werden. Wie kann die Wissenschaft also Verantwortung übernehmen, um die Verwendung und Innovation von digitalen Tools so zu gestalten, dass sie die Autonomie und Privatsphäre der Forscher:innen stärkt, anstatt diese einzuschränken?
Literaturverzeichnis
Ausschuss für Wissenschaftliche Bibliotheken und Informationssysteme (2021): Datentracking in der Wissenschaft: Aggregation und Verwendung bzw. Verkauf von Nutzungsdaten durch Wissenschaftsverlage. Ein Informationspapier des Ausschusses für Wissenschaftliche Bibliotheken und Informationssysteme der Deutschen Forschungsgemeinschaft. DOI: 10.5281/zenodo.5900759.
Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI). (2025, 27. Februar). DoS (Denial of Service). Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik. https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Verbraucherinnen-und-Verbraucher/Cyber-Sicherheitslage/Methoden-der-Cyber-Kriminalitaet/DoS-Denial-of-Service/dos-denial-of-service_node.html, Abgerufen am 04.11.2025.
Bertsche, O., & Como-Zipfel, F. (2023). Digitalisierung. Kohlhammer Verlag.
Fried, E. (2022). Welcome to Hotel Elsevier: you can check-out any time you like… not. https://eiko-fried.com/welcome-to-hotel-elsevier-you-can-check-out-any-time-you-like not/ Abgerufen am 31.08.2025.
Hanson, C. (2019). User Tracking on Academic Publisher Platforms. https://www.codyh.com/writing/tracking.html, Abgerufen am 31.08.2025.
Kukier, K. N., & Mayer-Schoenberger, V. (2013). The Rise of Big Data. How it’s Changing the Way We Think About the World. Foreign Affairs.
Lindstrot, B. (2025). „Wissenschaftsverlage und Third-Party-Tracking. Wer sind diese Third-Partys? – Codefragmente im Seitenquelltext von Verlagen führen zu diversen Firmen“. ABI Technik, 45 (1), 28-49. https://doi.org/10.1515/abitech-2025-0001.
Morozov, E. (2013). To Save Everything, Click Here: The Folly of Technological Solutionism. PublicAffairs.
Pooley, J. (2022). „Surveillance Publishing“. The Journal of Electronic Publishing, 25 (1), 2022. DOI: 10.3998/jep.1874.
Siems, R. (2025). „Wissenschaft als datafizierter Raum“. In Y. Fadeeva et al. (Hrsg.), Reputation ohne Paywall? Wissenschaftliches Publizieren im digitalen Wandel. Melusina Press, 2025. DOI: 10.26298/1981-5838-wadr.
Siems, R. (2022). „Lesen der Anderen“. o-bib. Das offene Bibliotheksjournal / Herausgeber VDB, März 15, 1–25. https://doi.org/10.5282/O-BIB/5797.