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Wissenschaftstracking und Lock-in-Effekt: 3. Lock-In II Institution – Elsevier und RELX

Wissenschaftstracking und Lock-in-Effekt
3. Lock-In II Institution – Elsevier und RELX

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table of contents
  1. Umschlagsbild
  2. Titelseite
  3. Impressum
  4. Logos
  5. Danksagung
  6. Inhalt
  7. Abbildungen
  8. Tabellen
  9. Einleitung
  10. 1. Digitale Souveränität
  11. 2. Lock-In I Zeitschriftenkrise
  12. 3. Lock-In II Institution – Elsevier und RELX
  13. 4. Lock-In II Institution – Tracking
  14. Schluss
  15. Literatur
  16. Anhänge

3. Lock-In II Institution – Elsevier und RELX

Elsevier, meist als Verlag bezeichnet, ist seit einiger Zeit kein Verlag mehr, sondern der Sammelbegriff für das Marktsegment Scientific, Technical und Medical business (STM) der RELX Group (vormals Reed Elsevier), einem in London basierten börsennotierten Medienkonzern. RELX beschreibt sich selbst als “global provider of information-based analytics and decision tools”73, der “data, and analytical services for corporate, professional, and academic customers” (SPARC, 2019, 10) anbietet. RELX hat vier Marktsegmente, a) risk, b) scientific, technical & medical, c) legal und d) exhibitions. Das Risk Segment hat im Jahr 2023 mit 3,133 Mrd. Pfund zum ersten Mal das STM-Segment mit 3,062 Mrd. Pfund in Bezug auf die Einnahmen überholt. Risk hat doppelt so hohe Wachstumsraten (4% STM und 8% Risk), im bereinigten operativen Gewinn (EBIT) liegen beide Segmente aber gleichauf mit 1,165 Mrd. Pfund (RELX, 2024, 14). Gesamt EBIT für das Jahr 2023 liegt bei 3 Mrd. Pfund (RELX, 2024, 6).

Elseviers führende Position geht einher mit einem außerordentlich schlechten Ruf: “Elsevier has perhaps the single worst reputation” (Tennant, 2018) aufgrund “tone-deaf business practices, which have been viewed as a land grab by the academic community” (ebd.). Larivière, Haustein und Mongeon (2015) zeigen RELX’ (damals Reed Elseviers) beeindruckende finanzielle Entwicklung von Anfang der 1990er Jahre bis 2013 und zwar sowohl für den Gesamtkonzern als auch für den STM-Bereich Elsevier. Sie stellen fest, dass die Profite sich zwischen 1991 und 1997 mehr als verdoppelt haben, von 665 Millionen auf 1,45 Milliarden US-Dollar. Die Gewinnmarge stieg von 17% auf 26%. Nach einem kleinen Rücklauf 1998 bis 2003 stiegen Profit und Profitmargen bis zur Finanzkrise 2008, erreichten dann Profithöhen von über 2 Milliarden US-Dollar in 2012 und 2013. Die STM-Sparte zeigt eine besonders hohe Gewinnmargen-Entwicklung von 2006 mit 30,6% bis 38,9% im Jahr 2013 (Larivière et al., 2015, 10). Während Elsevier 2019 noch die größte “area of activity” für RELX war und mit 33,7% der Einnahmen ganze 40,5% des Profits (SPARC, 2019, 10) für RELX brachte, wird Elsevier mittlerweile vom Risk- und Analytics-Geschäft überholt. Für den STM-Bereich verzeichnet der RELX Jahresbericht 2023 Einnahmen von 3,062 Mrd. Pfund (verglichen mit 2,909 Mrd. Pfund 2022 und 2,649 Mrd. Pfund 2021), mit 47% der Einnahmen aus den USA, 22% aus Europa und 31% “from the rest of the world” (RELX, 2023, 20).

RELX investiert massiv in technologische Entwicklung: 1,7 Mrd. US-Dollar jährliche Ausgaben für Technologie, über 3000 Techniker:innen in der Sparte Risk und 11.000 bei RELX insgesamt (der Konzern wirbt mit mehr als 15 Jahren Erfahrung mit big data, AI und machine learning) (RELX, 2023)74.

Die STM-Sparte beinhaltet Angebote in den Bereichen “Academic & Government, Corporate and Health organisations”. Die im Bericht genannten Anwendungen (“solutions“) “Scopus, SciVal, Pure, ClinicalKey, ClinicalPath, Embase, Engineering Village, Interfolio, Reaxys, SciBite, HESI, Sherpath, Shadow Health, Complete Anatomy, Osmosis and Gravitas” (RELX, 2023) lassen sich folgendermaßen gruppieren:

  • Medizin, Lebenswissenschaften, Pflege: „Reaxys“, „Sherpath”75, „Sha­dow Health”76, „Complete Anatomy”77, „Osmosis“78, „ClinikalKey“79, „ClinikalPath“80 und „Gravitas“81
  • Studiums- und Prüfungssoftware: „HESI“82
  • Anwendungen rund um den Forschungsprozess: „Scopus AI”83, „SciVal“84, „Digital commons“ Repositorium und Verlag (beepress)
  • Nicht im Bericht aufgeführte Angebote im Bereich Forschung: „SSRN“, „CellPress“, „Mendeley“, „Plum X Metrics“, „Science-Metrix“85
  • Anwendungen im Management: „Pure“86, „Interfolio“87, „Funding Institutional“88
  • Bereichsübergreifende Anwendungen: “Analytical Services”89 für “academic institutions”, “government bodies“ und “funding organisations“; „Data monitor“90 für die Sammlung und Aufbereitung von Metadaten zu Forschungsdaten aus öffentlichen Repositorien; „Datasets91 for AI and digital transformation“92: Auswertungskapazitäten, predictive modeling und generative AI-Anwendungen für die Lebenswissenschaften und Industrie, “enriched and authoritative scientific Datasets to power data applications that solve R&D challenges” (Elsevier, 2023).

Die Selbstpräsentation der einzelnen Anwendungen ist inhaltlich wenig aussagekräftig und es ist nicht ganz klar, wie sich die Datenanalyse-Angebote unterscheiden. Zu Datasets gibt es eine große Menge (mindestens mehrstellige Millionenangaben) an Quellen aus Volltexten aus peer-reviewed journals, Autor:innen-Profilen, zitierten Referenzen und fachspezifischen Inhalten wie Patenten, chemischen Substanzen u.a. Hier scheint Elsevier intensiv in AI-gestütztes predictive modeling zu investieren: “Spanning all disciplines, Datasets enable KOL [Key Opinion Leader] identification and rising star selection; predictive modeling (e.g., material property predictions or drug-drug interactions); training sets; knowledge graph creation; enterprise, federated and/or semantic search; business intelligence dashboards; and algorithm and neural network training.” (Elsevier, 2023)

Elsevier „Fingerprint Engine“ dient offenbar als AI-Kernfunktion für andere Anwendungen, nämlich Expert Lookup, SciVal, Scopus (Author Profile). Der Unterschied zwischen Fingerprint Engine und AI in Scopus AI ist unklar. „SciBite“93 scheint als “Semantic analytics software” die Grundlage für Elseviers AI zu sein.

Mein Interesse gilt den Anwendungen im Forschungsprozess, im Wissenschaftsmanagement und den bereichsübergreifenden Anwendungen. Die Bereiche Medizin, Lebenswissenschaften und Pflege sowie HESI werden im Folgenden nicht behandelt.

Eine detaillierte Analyse der finanziellen Entwicklung der marktbeherrschenden Konzerne Elsevier, Wiley, Clarivate und Springer Nature bietet die SPARC Landscape Analysis 2019, welche die Veränderungen im akademischen Publizieren und deren Implikationen für akademische Institutionen untersucht. Es gibt zudem kürzere Updates für die Jahre 2020 und 2021. Die Landscape Analysis sieht Elsevier in einer führenden Position. Zwar stehe Elsevier in der Anzahl der Zeitschriften hinter der Springer Nature Group, mache dafür aber größeren Umsatz mit seinen Zeitschriften und liege mit einer Gewinnmarge von 37% deutlich vor Springer Natures 23% (SPARC, 2019, 11). Die Landscape Analysis 2019-21 sind verfasst vom Marktanalytiker Claudio Aspesi in Kooperation mit dem SPARC-Team und basieren u. a. auf zahlreichen Interviews mit Expert:innen aus den Schlüsselbereichen des Publikations und Wissenschaftsbereichs: “dozens of key stakeholders including provosts, CIO’s, library leaders, students, and higher education administrators in a wide variety of North American institutions, as well as publishers, and other market experts” (SPARC, 2019, 2).

Elseviers Neuorientierung in Richtung der Wissenschaftsverwaltung war bereits 2015 in einer Präsentation für Investor:innen angekündigt, die neuen Ziele seien Services für “university administrations, funding bodies, and governments with tools aimed at estimating and improving the productivity of research and optimizing funding decisions” (SPARC, 2019, 14). Aspesi rekonstruiert aus Interviews und eigener Analyse vier Kernpunkte als Elseviers Zukunftsstrategie: Erstens, die Verteidigung des Zeitschriften-Kerngeschäfts, zweitens die Verbesserung der Zeitschriften-Führung durch mehr Einblick in Wissenschaftsprozesse. Durch seine unterschiedlichen Analysefunktionen könnte Elsevier darauf hinarbeiten, Trends frühzeitig zu erkennen und selbst zu setzten (durch Entwicklung passender Publikationsformate für aufkommende Forschungsthemen und Disziplinen, oder durch Anwerbung von vielversprechenden Forscher:innen für eigene Zeitschriften):

Elsevier could also identify which segments of various disciplines are likely to evolve into the next growth area for research by looking (for example) at project participation patterns, size and quality of teams, and funding bodies’ decisions, targeting these segments with new, dedicated journals ahead of other publishers. Similarly, Elsevier could isolate in advance new trends in interdisciplinary studies, allowing it to establish publication forums where none exist today and even driving funding decisions which lead to accelerated growth for these types of research. (SPARC, 2019, 15)

Für solche Analysen sei Elsevier besonders gut aufgestellt, da der Konzern Zugang zu sehr vielen Daten über Forschungsmuster habe und zudem einen taktischen Vorteil durch seine Größe und Marktposition (ebd.). Der dritte Punkt ist, diese wertvollen Einsichten an drei Hauptgruppen zu verkaufen, nämlich an Universitäten, Forschungsförderer und Regierungen. Es gibt natürlich schon einen Markt für Produktivitätsmessung von Forschung in bestimmten Bereichen, auf dem Clarivate, Elsevier und kleinere Unternehmen wie Academic Analytics vertreten sind.

Analysen sind bei Universitätsleitungen durch ihre Funktion als Grundlage für wissenschaftliche Personal-Entscheidungen und Ressourcenverteilung begehrt, da sie z. B. besser einschätzen wollten, wie sich Promovierende und Wissenschaftler:innen früh in ihrer Karriere entwickeln (SPARC, 2019, 16). Außerm lassen sie sich sehr gut in die weitere Metrisierung und Produktivitätssteigerung für Rankings einpflegen bzw. werden selbst zum konstitutiven Teil davon. So ergeben sich für Elsevier weitere Möglichkeiten der Einflussnahme auf zentrale Prozesse in Wissenschaftsorganisationen. Von hier aus könnte für Universitäten ein Lock-In bereits aus der intransparenten Funktionsweise der Anwendungen und der entstehenden Abhängigkeit folgen, die Elseviers Position aufgrund spezifischer Netzwerkeffekte und Pfadabhängigkeit verstärken. Sind die Anwendungen bereits in universitäre Strukturen integriert, sei es schwierig, sie zu ersetzen:

In general, the experience of the corporate sector is that users tend to rely on specific third-party data and find it difficult to abandon once it is embedded in their core processes. This means that these services can generate recurring revenues with strong pricing power, and Elsevier is uniquely positioned to offer these services given its access to content and underlying data. (SPARC, 2019, 16f.)

Die vierte Richtung hält Aspesi für die spekulativste, sie ist jedoch interessant für die Diskussion von Tracking und Data Brokering im nächsten Kapitel. Hier geht es um die Möglichkeit, Erkenntnisse aus der Forschung, aus Trends und Einflussmöglichkeiten als ein neues Produkt an die Industrie und den Investmentmarkt zu verkaufen. Dies könnte zum Beispiel durch die Vermarktung des umfassenden Zugangs zu Wissenschaftstrends oder durch eigene Investitionen in Venture-Capital-Firmen geschehen, die aufkommende Themen der Forschung frühzeitig aufgreifen. Dass Elsevier text und data mining durch Einrichtungen umfassend unterbinden will, sei ein Zeichen dafür, dass der Konzern sich dieser Möglichkeiten bewusst sei (SPARC, 2019, 17). Hier zum Vergleich die obige Textstelle zur Anwendung der Datasets, die Aspesis Vermutungen bestätigt:

Spanning all disciplines, Datasets enable KOL identification and rising star selection; predictive modeling (e.g., material property predictions or drug-drug interactions); training sets; knowledge graph creation; enterprise, federated and/or semantic search; business intelligence dashboards; and algorithm and neural network training. (Elsevier, 2023)

Die wichtigsten systematischen Ereignisse nach den SPARC-Analysen sind der Fokus auf AI, mit der Einführung von “AI building blocks”94 und den AI-Komponenten in Anwendungen (Scopus AI, SciVal, Expert Lookup) sowie die beiden Transformationsverträge in den Niederlanden (2020-2024) und in Deutschland (2023-2028). Im Folgenden diskutiere ich, wie Elsevier seine Präsenz im Wissenschaftssektor ausweitet und welche Konsequenzen dies mit sich bringt bzw. bringen könnte.

3.1 Adaptionsprozess an Open Access: Elseviers Durchdringung der Institutionsebenen

Die enormen Preiserhöhungen der Zeitschriftenkrise, für die Open Access noch keine finanzielle Erleichterung bei den Wissenschaftseinrichtungen bewirken konnte, haben nicht nur zum weiteren finanziellen Aufstieg der Oligopol-Unternehmen beigetragen. Brembs et al. (2023b), Grossmann & Brembs (2021) und andere haben vorgeführt, dass die Mehreinnahmen zur Finanzierung einer Neuausrichtung der ehemaligen Wissenschaftsverlage zu Data-Analytics-Konzernen beigetragen haben:

We have seen that Elsevier is effectively reinvesting some of these gains in new products and services which offer no benefit to libraries, as they are targeted to other users within universities (and even to completely different customers). In other words, librarians are asked to bear the financial burden of investments which will benefit some other category of customers, as well as the shareholders and management of Elsevier. (SPARC, 2019, 11f.)

Diese Strategie ist teilweise eine Reaktion auf die Veränderungen des Publikationsparadigmas hin zu Open Access und Open Science. Hauptsächlich ist sie von der Motivation geleitet, eigene Investitionen – das eigene Zeitschriften-Portfolio – zu schützen und weiterhin hohe Gewinne zu erzielen. Elseviers Handeln beschreiben Posada und Chen (2018, 38) als “a form of rent-seeking simultaneously complimenting its adoption of Open Access”.

Über die letzten Jahre hat Elsevier – und andere zentrale Player im Oligopol wie Springer Nature, Digital Science, Wiley oder Clarivate – für eine beträchtliche Marktkonzentration gesorgt, indem Elsevier nicht nur Zeitschriften, sondern auch Anwendungen innerhalb des Forschungszyklus aufgekauft hat. Darunter fallen Start-ups, kleine Unternehmen oder aus der Wissenschaft entwickelte Tools. Die Abbildung 3 von Chen et al. (2019) zeigt, dass Elsevier in den letzten 15-20 Jahren die Käufe von Zeitschriftentiteln immer weiter zugunsten von Zukäufen an „academic services“ zurückbaut. Von 2009 bis 2017 gibt es nur ein Jahr (2014), in dem nicht mindestens so viele Produkte im Bereich des Forschungszyklus erworben wurden wie im Bereich academic content. Die Zielsetzung hinter dieser schleichenden wie massiven Veränderung, bei der Elsevier nicht der einzige, aber der führende Player ist, und die systematischen Konsequenzen nicht nur für den Publikationsmarkt, sondern für den gesamten Wissenschaftssektor, beschreibt Jeff Pooley:

Led by Elsevier, commercial publishers have, for about a decade, layered another business on top of their legacy publishing operations. That business is to mine and process scholars’ works and behavior into prediction products, sold back to universities and research agencies. Elsevier, for example, peddles a dashboard software, Pure, to university assessment offices—one that assigns each of the school’s researchers a Fingerprint® of weighted keywords. The underlying data comes from Elsevier’s Scopus, the firm’s propriety database of abstracts and citations. Thus the scholar is the product: Her articles and references feed Scopus and Pure, which are then sold back to her university employer. That same university, of course, already shells out usurious subscription and APC dollars to Elsevier—which, in a painful irony, have financed the very acquisition binge that transformed the firm into a full-stack publisher. (Pooley, 2024)

Abbildung 3: RELX (Elsevier) mergers & acquisitions (Chen et al., 2019).
Abbildung 3: RELX (Elsevier) mergers & acquisitions (Chen et al., 2019).

Der RELX-Jahresbericht zeigt, dass diese Anwendungen für Elsevier eine steigende Rolle spielen und mittlerweile ein Gegengewicht zum Publikationsgeschäft darstellen (das nur noch 10 % Umsatz aus Printverkäufen erhält): “Databases, Tools and Electronic Reference, together with Corporate Primary Research, accounts for around 45% of STM revenues, with Academic & Government Primary Research accounting for a similar amount, all in electronic format.” (RELX, 2023, 20)

3.1.1 Elseviers aktuelle und potenzielle Beteiligung im Forschungszyklus, in der Wissenschaftsevaluation und im Wissenschaftsmanagement

Im Folgenden teile ich in analytische Einzelschritte, was praktisch zunehmend ineinanderfließt. Die Ebenen der Integration von „academic sevices“, Workflows, Anwendungen oder Produkten in den Forschungszyklus, die Wissenschaftsbewertung sowie das Wissenschaftsmanagement (als Sammelbegriff für unterschiedliche Vorgänge und Organisationseinheiten der Institution Wissenschaft) haben gerade die Charakteristik, überlappende Effekte zu schaffen. Anwendungen verbinden bisher disjunkte Funktionen zwischen Forschung und Management und decken so Bereiche ab, die vorher zu getrennten Organisationseinheiten wissenschaftlicher Institutionen gehörten. Vor allem handelt es sich um Bereiche und Funktionen, die vormals ohne die Involvierung kommerzieller Parteien (die Produkte und Interessen in mehreren dieser Ebenen haben) stattfanden. Dazu gehören Forschung und Evaluation, Förderung, Dissemination sowie diverse lokale Prozesse in Fakultäten und Bibliotheken: Stellenvergabe und Förderentscheidungen, Erfolgsbeurteilung größerer Einheiten, Entscheidungen über den Bezug von Zeitschriften und Publikationsprozesse.

Schritt I Forschungszyklus

Elseviers Anwendungen erstrecken sich über alle Forschungsphasen und enthalten Tools, die Wissenschaftler:innen in vielen Schritten ihrer Arbeit nutzen. Legt man ein einfaches Modell des Forschungsablaufs an (Discovery, Analysis, Writing, Publication, Outreach, Assessment) sind je nach Disziplin mehrere Produkte von Elsevier in den meisten oder allen Phasen beteiligt. Scopus, ScienceDirect, SSRN, DataSearch und Mendeley unterstützten die Literatursuche und die Erarbeitung der Forschungsfrage, disziplinspezifisch kann mit hivebench ein elektronisches Laborbuch verwendet werden; beim Schreiben und Publizieren begegnen Wissenschaftler:innen den hilfreichen Funktionen von Mendeley, Scopus und Expert Lookup (für die Unterstützung des Peer Review), der Preprint-Plattform SSRN und dem Repositorium Digital Commons, dem Publikations-Workflow-System Aries Systems und natürlich den über 2900 Zeitschriften. Newsflo analysiert die Medienwirksamkeit der Wissenschaft, die Evaluation erfolgt durch Journal Metrics und mit Plum X werden Altmetrics erfasst. Auf der Fakultäts- bzw. Institutionsebene können Leistungserhebungen mit SciVal und dem Informationsmanagement von Pure erfolgen. Vgl. Abbildung 4 zur Elseviers Präsenz im Forschungsprozess (Kramer & Bosman, n.d.).

Abbildung 4: Forschungsprozess-Präsenz Elsevier.
Abbildung 4: Forschungsprozess-Präsenz Elsevier.

Einen etwas anderen Fokus legt die Grafik von Chen, Posada und Chan (2019) bzw. Posada & Chen (2018), die zum einen vergleichen, inwiefern sich die Rolle Elseviers gegenüber der eines traditionellen Verlags gewandelt hat. Zum anderen untersuchen sie, wie im Oligopolsystem die Konzerne Elsevier und Wiley Bereiche untereinander aufgeteilt haben95, die sie im Rahmen ihrer transformierten Strategien verfolgen. Für Elsevier sind es die Einflussnahme im Wissenschaftsmanagement und die Integration in Workflows im Forschungszyklus sowie in der Wissenschaftsbewertung. Für Wiley ist es die Dominanz in der Infrastruktur im “higher-level education cycle”, also in Anwendungen und Inhalten rund um Organisation und Durchführung des Studiums. Die Autor:innen zeigen, wie beide Konzerne eine möglichst lückenlose (und alternativlose) Abdeckung der relevanten Prozesse durch ihre Anwendungen anstreben, um so eine Integration in Hochschulstrukturen zu erreichen. So würden die Konzerne, das ist die Konsequenz aus den genannten Studien, durch ihre Anwendungen Einflussmöglichkeiten erlangen und zwar auf individueller wie auf institutioneller Ebene.

Abbildung 5: Elsevier Presence Throughout the Research Lifecycle (Chen et al., 2019).
Abbildung 5: Elsevier Presence Throughout the Research Lifecycle (Chen et al., 2019).

Schritt II Wissenschaftsevaluation

Die potenziellen Einflussmöglichkeiten können sich mit bereits bestehenden Abhängigkeiten des Publikationsbereichs verbinden. Auf der individuellen Ebene generieren die Produkte durch ihre Integration mit anderen ‘in-house products’ eine Abhängigkeit, die die Nutzung des Gesamtpakets nicht nur bequem und naheliegend macht. Alternativen zu einem der Produkte werden gleichzeitig zu einer Entscheidung gegen das Gesamtpaket und damit weniger attraktiv. Eine zusätzliche Anreizstufe entsteht durch die Kollaboration mit anderen Wissenschaftler:innen. So wird die Nutzung des Produkts zusätzlich als Kommunikationsmedium nahegelegt und die mögliche Ablehnung mit sozialen Hemmungen verbunden: “Beyond merely encouraging the use of the suite, products such as Mendeley […] and SSRN […] further promote […] collaboration with other researchers on the platform, entrenching dependency by serving as the infrastructural basis for collaborative communication.” (Posada & Chen, 2018, Absatz 26) Das ergibt einen Netzwerkeffekt in direkter Form (Kollaboration mit anderen Nutzenden) sowie auch indirekt auf der Ebene der Integrationsmöglichkeit zwischen den Einzelanwendungen: “Mendeley’s Reference Manager […] and Hivebench’s lab notes […] features encourage the use of other Elsevier products for which there is integration.” (Posada & Chen, 2018, Absatz 26)

Ein weiterer Punkt ist die mögliche Einflussnahme auf Forschungsvorhaben, Kooperationen und Publikationsorte, die bestimmte Produkte in Kombination ausüben. Damit entstehen suggestive Angebote, die einen Wettbewerbsvorteil um Mittel und Stellen durch ihre jeweiligen Indikatoren und Sichtbarkeitsvorteile nahelegen:

With Elsevier, SSRN’s rankings for journals […] and curated ejournal […] may further influence the direction of research for individuals merely through visibility. Yet it is SciVal Funding which has the greatest influence on researchers through its ability to recommend targeted funding opportunities for researchers as well as potential collaborators to enhance the possibility for maximum finding […]. Similarly, Elsevier Journal Finder […], using Elsevier Fingerprint Engine […], recommends the most suitable journals for work publication, journals with the greatest opportunities for success. […] the crossservice integration of Elsevier services encourages the collective use of services due to additional convenience, thereby maximizing Elsevier’s influence at the individual level. (Posada & Chen, 2018, Absatz 29)

Im kompetitiven Rennen, das durch bibliometrische Instrumente der Konzerne selbst weiter zugespitzt wird, sind die Angebotspakete für Wissenschaftler:innen eine naheliegende Möglichkeit, einen Vorteil zu erhalten. Gleichzeitig bietet sich für Wissenschaftler:innen so die Möglichkeit, einen Nachteil zu vermeiden, den sie durch Verzicht auf die Angebote erleiden könnten: “funding competition and the need for publication success drives this adoption.” (Posada & Chen, 2018, Absatz 29)

Ein entscheidender Schritt dieses Abhängigkeitskomplexes ist die Abgabe der Kontrolle über einen Teil wissenschaftlicher und organisationsinterner Kernprozesse an einen Player, der prinzipiell unter einem Befangenheitsverdacht steht, was jedoch nicht problematisiert wird:

[C]ontrol is transferred to the publisher as their recommendations/ consulting becomes increasingly ‘crucial’ to achieving the goals of institutions/ individuals, whether funding/publication or enhanced enrollment in education; with the motivations of the institutions in particular tied into the global university rankings. (Ebd., Absatz 32)

Dabei verbinden sich einerseits die Einflüsse lokaler, institutioneller und globaler Konkurrenz, die durch bibliometrische Indikatoren befeuert wird, und andererseits die Integration verschiedener Funktionen in einzelnen Elsevier-Produkten. So werden alternative Produkte verdrängt und der Anreiz für ein Elsevier-Gesamtpaket wächst zu einer Pfadabhängigkeit bereits auf individueller Ebene: “The vertical integration is affecting individual decision making not only as a result of convenience but also as a result of the increasing progression towards a lack of choice especially as the convenience of the services and their increasing user base makes the use of such services increasingly mandatory.” (Posada & Chen, 2018, Absatz 32).

Die Option der individuellen Verweigerung – wie das Projekt The Cost of Knowledge96 –, die die individuelle Publikations-, Begutachtungs- oder Herausgeber:intätigkeit als einzelne Handlungen anspricht (und bereits karriererelevante Einschnitte bedeuten kann), wird ungleich schwieriger, weil es vermehrt um gesammelte Kerntätigkeiten geht. Die Entscheidung gegen einen Konzern wird damit zu einer Entscheidung gegen die gesamte vom Konzern aufgekaufte “integrated academic knowledge infrastructure” (ebd.). Wissenschaftler:innen müssten damit auch die negativen Konsequenzen für ihre Jobsuche, Bewerbung um Förderung und Kollaboration in Kauf nehmen. Die Einflussnahme der Konzerne auf Abhängigkeiten im wissenschaftlichen Bereich steigt damit nochmals dramatisch: “Through their rebranding of information analytics, Elsevier and Wiley have used these technologies to produce and reproduce systems of dependence.” (Posada & Chen, 2018, Absatz 32)

Die Einbindung in die Entscheidungsprozesse und Workflows führt auch auf institutioneller Ebene in einen Lock-In, der nahe an die Beschreibung der Pfadabhängigkeit von David (1985, 334) kommt, nämlich “technical interrelatedness, economies of scale, and quasi-irreversibility of investment”:

[T]he products themselves build a clear dependency through its integration into the institutional workflow. Elsevier’s further move to offering metrics-based decision making is simultaneously a move to gain further influence in the entirety of the university process, as well as to monetize its disproportionate ownership of content, in addition to cementing an increasing supply of content through such dependence. (Posada & Chen, 2018, 39)

Dass es bei einer Kombination von (Elsevier-)Produkten zur Evaluation der Publikationstätigkeit von Elsevier um einen Interessenkonflikt geht, ist offensichtlich (siehe auch das folgende Zitat). Das ist bereits ein hinreichender Grund gegen ihre Verwendung. Posada und Chen zeigen zudem an der Interaktion zwischen “showcasing” Data Analytics mit Plum X und Bepress (mit “Impact Analytics”) die Gefahren der Einflussnahme, die mit dem Verlust von Kontrolle einhergehen:

Elsevier further serves to influence university decision making by acting as the creator of source data through its algorithms. Here, in adopting Elsevier products, universities simultaneously cede a portion of their control to Elsevier. For the source of their decisions are no longer the publications and actions themselves, but statistics processed and provided by Elsevier, a clear conflict of interest due to else of the proprietary algorithms used in the generation of not only statistical data but also in recommendations pushed by its software. (Posada & Chen, 2018, 36, Herv. YF)

So kann Elsevier sich selbst in mehrfacher Hinsicht als Ersteller von Zitationsmetriken und Anbieter von Datenanalyse vermarkten97 und zugleich mit SciVal benchmarking oder Empfehlungen für Kooperationen anbieten. Damit unterstütze SciVal eine Form von Entscheidungsfindung, die im Interesse der Verlagskonzerne liegt und biete die Möglichkeit, Metriken für den Leistungsvergleich zwischen Universitäten zu nutzen (ebd.). So entstünden Empfehlungen für institutionelle und individuelle Kooperationen (ebd.). Was mit dem Versprechen einer state-of-the-art (intransparenter und nicht-vergleichbarer) Analyse-Technologie anfängt, führt über die Überlappung von Funktionen zu Ergebnissen, die mindestens in einem klaren Interessenkonflikt stehen und gleichzeitig in unterschiedlichen Weisen in die Entscheidungsworkflows von Universitäten eingespeist werden:

Decisions made as such are fundamentally influenced by Elsevier through the use of metrics created by Elsevier. The epitome of Elsevier’s attempts to influence university decision making comes through Elsevier Analytical Services, whereby Elsevier’s in-house team provides a report of the university’s performance amongst its peers […]. Here, Elsevier describes to the university the university’s performance and makes the corresponding recommendations, cementing their influence in university decision making. (Posada & Chen, 2018, 36 Herv. YF)

Wenn diese Entscheidungen High-impact-Produkte von Elsevier favorisieren, erscheint dies als eine natürliche und objektive Folge ihrer Qualität. Die Objektivität des Ergebnisses ist jedoch nicht überprüfbar: “[T]here is the potential for internal direction to favour Elsevier: a casualty of the proprietary algorithmic nature of search engines functions as reflected in the antitrust google search result manipulation case […].” (Posada & Chen, 2018, 41) Allein dieser Aspekt sollte hinreichend sein, damit wissenschaftliche Institutionen solche Produkte ausschließen.

Ein Beispiel, bei dem die individuelle und institutionelle Ebene in innerwissenschaftlicher Transformation zusammengewirkt haben, beschreibt Stephen Buranyi, als “publishers began to meddle with the practice of science itself, starting down a path that would lock scientists’ careers into the publishing system, and impose the business’s own standards on the direction of research.” (Buranyi, 2017) Buranyi bezieht sich auf die Zeitschrift Cell. Sie hatte mit Ben Lewin begonnen, ein Vorgehen zu zeigen, das mit einem hohen Renommee und besonderem Profil assoziiert wurde. Die Zeitschrift wurde zu einer Marke, an die sich Wissenschaftler:innen anpassten, weil sie dort publizieren wollten. Auch die Herausgeber:innen anderer Zeitschriften übernahmen charakteristische inhaltliche Vorgaben – hohe Ablehnungsquote, große Fragen, lange, ausgereifte Forschungsvorhaben:

Suddenly, where you published became immensely important. Other editors took a similarly activist approach in the hopes of replicating Cell’s success. Publishers also adopted a metric called ‘impact factor’, […] it became a way to rank and advertise the scientific reach of their products. The new-look journals, with their emphasis on big results, shot to the top of these new rankings, and scientists who published in ‘high-impact’ journals were rewarded with jobs and funding. Almost overnight, a new currency of prestige had been created in the scientific world. […] It is difficult to overstate how much power a journal editor now had to shape a scientist’s career and the direction of science itself. (Buranyi, 2017, Herv. YF)

Schritt III Wissenschaftsmanagement und -politik

Mit der Digitalisierung der Wissenschaft wächst auch die Rolle von FIS (Faculty Information System) und RIMS (Research Information Management System) bzw. CRIS (Current Research Information System) für wissenschaftliche Einrichtungen. Die Abbildung 6 Why you need CRIS 98 zeigt, wie Elsevier sich im Wissenschaftsmanagement positioniert. Elsevier bildet darin ein vermittelndes Glied zwischen “institutional customers”, zu denen alle Leitungspositionen von Universitäten gehören – Rektorate, senior research officers, Dekan:innen und Institutsleitungen, Fakultäten mit ihren Wissenschaftler:innen, Bibliothekar:innen und Wissenschaftsservice-Einrichtungen. Elseviers CRIS-Lösung (enabling systems & services als verbindendes analytisches Element) vermittelt laut eigener Darstellung eine erschöpfende Bandbreite an relevanten Erkenntnissen: eine Forschungsstrategie für Universitätsleitungen; Expertise und Kollaborationshilfen für Forschungsreferent:innen; Unterstützung in der Fördermittelbeschaffung und Forschung auf der Ebene der Dekanate und Institute; Forschungsmanagement für Bibliotheken und Impakt-Messung für Forschungsservices. Im Folgenden beschreibe ich diese Funktionen genauer.

Abbildung 6: Elsevier CRIS.
Abbildung 6: Elsevier CRIS.

Zu den Aufgaben von FIS gehören die Organisation wissenschaftlicher Leistungsmessungen für die fakultätsinterne Berichterstattung, Akkreditierung, Stellenvergabe etc.:

FIS allow institutions to electronically collect, store, showcase, analyze, and report on faculty activities and accomplishments using a single system of record. Once data is input into the FIS, faculty can use tools to create biosketches, curriculum vitae (CV), and dossiers. Institutional leaders are also using FIS data to facilitate decision-making by gaining deeper insights on what activities faculty are engaged in, the impact of those activities, areas of institutional strength, and institutional gaps that need to be addressed. (Cahill, 2020)

FIS verbinden zwei Ebenen, eine Forschungsebene mit Informationen über Forschungsaktivitäten und eine lokale Ebene. Auf letzterer werden Informationen zum aktiven Personal der Institute bzw. Fakultäten gesammelt und ausgewertet. Für eine Institution haben CRIS strategischen Wert, weil sie klar erscheinende Kriterien der Leistungsmessung (ob es sich um gute Kriterien handelt, ist damit nicht gesagt) und des Vergleichs mit konkurrierenden Einheiten bieten und so Entscheidungen erleichtern sollen. Darüber hinaus bieten sie weitere bequeme Funktionen an: “tools that facilitate the collaboration and publication of research, automate the population of faculty profiles and management of curriculum vitae (CV), track compliance across policies (such as open access policies), and facilitate research analytics, benchmarking, and metrics tools.” (Cahill, 2020) Eine solche Erweiterung, die parallel zur Überlappung von Funktionen in Forschungsanwendungen läuft, sieht Cahill künftig auch in der Verbindung von FIS- und CRIS-Funktionen. Das würde folgen, wenn Anbieter von CRIS auch FIS-Funktionen integrieren, z. B. angepasste Workflow-Möglichkeiten und Berichte über die Aktivität innerhalb der Fakultät, Akkreditierungen, Jahresreviews, Beförderungen und tenure (ebd.). In beiden Anwendungen gibt es einen Trend zur Erweiterung des erfassten Bereichs auf die gesamte Institution und nicht nur auf Institute oder Fakultäten, um so einen kompetitiven Vergleich auch innerhalb von Einrichtungen zu ermöglichen. Ein wachsender Bedarf nach “research and faculty intelligence and established performance management frameworks” spiegelt den Wettbewerb im universitären Feld wider. Auf diese Suche nach einfachen Kriterien und Kennzahlen für Bewertungen und Entscheidungsgrundlagen geben vermeintlich objektive “analytics and business intelligence and performance metrics” (Cahill, 2020) eine Antwort. Passenderweise kaufte Elsevier im Juni 2022 das Faculty Information System Interfolio99, was SPARC scharf kritisierte (Coalition, 2022b,a; SPARC, 2022a, c, b). Besonders problematisiert wurden die damit verbundene Marktkonzentration mit Folgen wie Preisanstiege, Bündelungen100 und Gefahren für die digitale und wissenschaftliche Souveränität und den Datenschutz.

Informationen über faculty activity und damit frühzeitige Einblicke in Forschungsthemen, neue Projekte und damit neue Publikationen oder über vielversprechende junge Wissenschaftler:innen seien ein strategischer Vorteil für Elseviers verlegerisches Geschäft: “These advantages could significantly increase Elsevier’s power in the academic publishing market in which it is already the dominant player and could reduce the possibility of future deconcentration in this market.” (SPARC, 2022a) Auch für die Forschungsanalyse könnten fakultätsinterne Informationen, die Interfolio sammelt, für die Entwicklung neuer Metriken der Produktivitätsmessung genutzt werden, die eng mit FIS verknüpft sind. Der Vorteil interner Informationszugänge sei enorm, so könnte Elsevier interne Produkte an der Konkurrenz vorbei platzieren oder die Informationen selbst im Datenhandel verwerten (ebd.).

SPARC sieht durch dieses Produkt im Elsevier-Portfolio ein Datenleck mit dem Potenzial “[to] compromise faculty privacy” (2022b). Elsevier komme in der Lage, mehr und genauere, nicht-öffentliche und sensible Informationen über Wissenschaftler:innen abzugreifen, weil FIS wertvolle geschützte Informationen enthalten. Dazu gehören Informationen über lokale Forschung und Arbeitspläne, Förderungen, Gutachten für Stellenbesetzungen, Beförderungen und tenure sowie über Fakultätsmitglieder, die sich gerade wegbewerben (SPARC, 2022a). Zudem fördere dieser Kauf die weitere Festlegung auf metrikenbasierte Entscheidungskriterien zum “solely data-driven commodified business” (Ma, 2023b, 5) und „erode academic freedom“ (SPARC, 2022b). Auch hier geht bei der Implementierung von Produkten die Abgabe von Kontrolle an Elsevier einher, wovor auch de Rijke (2020) eindrücklich warnt. Ein Lock-In auf Institutionsebene wird durch die Verbindung von Produkten wahrscheinlicher, weil konkurrierende Produkte für einzelne Funktionen nicht mit dem Paket an Elsevier-Produkten mithalten können “locking [institutions] into Elsevier’s products” (SPARC, 2022b).

Elseviers CRIS-Produkt ist Pure, das den Workflow im universitären Forschungsmanagement unterstützen und mit einem Dashboard die Entscheidungsfindung erleichtern soll. Pure enthält Informationen über die Forschungstätigkeit des wissenschaftlichen Personals der Einrichtung und gibt gezielte Förderempfehlungen auf Basis der Fingerprint Engine. So greift Elsevier über Pure in den Entscheidungsprozess ein: “Pure enables a top-down flow of recommendations, and thus control, with Elsevier through Pure recommending to institutions.” (Posada & Chen, 2018, 33) Problematisch sind nicht nur die Intrasparenz der Anwendung, sondern auch die fehlende Kontrolle oder Einsicht darüber, welche Daten über die einzelnen Personen gesammelt und wie diese verwendet werden. Damit geht die Abgabe der Kontrolle über einen wichtigen Aspekt akademischer Praxis einher, nämlich die selbstverantwortete Präsentation in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, durch CV, eigene Websites oder Publikationslisten, die nach eigenem Ermessen gestaltet werden. Diese Eigenständigkeit wird Wissenschaftler:innen aus der Hand genommen. Gleichzeitig gibt es für Einrichtungen keine Überprüfungsmechanismen, da die Algorithmen nicht zugänglich sind: “citation trends cannot be directly controlled by the researcher and the ‘Fingerprint Engine’ is purely driven by text mining and pattern matching by the algorithms programmed by Elsevier’s engineers.” (Chen & Chan, 2021, 18). Chen und Chan (ebd.) warnen davor, dass die Ergebnisse solcher Empfehlungen, mit ihrer “proclaimed accuracy and insightfulness of the platforms and the profiles they develop” zu selbsterfüllenden Prophezeiungen werden, deren Grundlage nicht wissenschaftliche Leistungen sind, sondern die rekursive Verstärkung innerhalb eines intransparenten Systems.

Bepress und Digital Commons stellen eine institutionelle Repositoriums-Struktur, über die Einrichtungen auch Abschlussarbeiten und Dissertationen publizieren können. Damit bietet Elsevier, flankierend für die CRIS-Anwendungen und die Elsevier-Zeitschriften, eine Publikationsmöglichkeit für Einrichtungen ohne eigene Repositorien. Elsevier wirbt mit Sichtbarkeitsvorteilen durch die Manipulation der Suchfunktion: “Bepress further attempts to optimize institutional output by moving academic output to the top/near-top of search results […].” (Posada & Chen, 2018, 33) Da die meisten Einrichtungen mittlerweile entweder eigene Repositorien haben oder Kapazitäten größerer Einrichtungen nutzen können, dürfte die Attraktivität des Angebots von Beepress gerade in der Sichtbarkeit liegen. In der Kombination der versprochenen Sichtbarkeit mit Publikationsmöglichkeiten sehen Posada und Chen (ebd.) eine weitere Schneise für Abhängigkeiten.

Mit Funding Institutional101 bietet Elsevier die nächste Anwendung für eine lückenlose Abdeckung des Wissenschaftsökosystems, das möglichst zu einem “Elsevier research ecosystem” werden soll. Die Fördermittelsuche soll – wie schon die Forschung und das Institutionsmanagement – vermittelt von Elseviers Plattform ablaufen, also beobachtet und ausgewertet von Elsevier. „A single solution“ für “discovery, funding insight and decision-making” (ebd.), die auch die anderen “unique Elsevier assets, such as Pure, Scopus, Scival and the Elsevier Fingerprint Engine” (ebd.) integriert, verleitet dazu, Wissenschaft komplett im Elsevier-System zu betreiben, ohne andere Quellen, Anwendungen oder Perspektiven. Da Elsevier durch Funding Institutional auch frühzeitig Informationen darüber erlangen könnte, welche Förderlinien gesucht werden, welche Personen oder Institutionen welche Projekte planen und wann einreichen, hätte das Unternehmen einen wertvollen Vorteil gegenüber möglicher Konkurrenz.

Ein Fall von Interessenkonflikt, der zu politischen Wirklichkeit wurde, ist Elseviers Vertragabschluss als Subunternehmen der EU für den Open Science Monitor im Jahr 2018102. Der Vertrag wurde auch außerhalb des akademischen Kreises scharf kritisiert, sowohl wegen Elseviers einstiger Opposition gegen Open Access als auch durch die Involvierung einer offensichtlich profitierenden Partei. Kritisiert wurde zudem die mit der Position einhergehende Macht, künftige politische Entwicklungen im EU-Bereich zu beeinflussen:

The fact that Elsevier will be paid to help monitor the dysfunctional publishing world it has helped to create and strives to sustain seems an insensitive decision. Moreover, the contract specifically calls for the ‘socio-economic impacts’ to be evaluated in order to ‘facilitate policy making’. This means that Elsevier will be providing data to guide EU policy decisions that it stands to gain from materially in significant ways. The obvious conflict of interest here should have disqualified the company immediately. But the main contractors seem to have no issues with ignoring this glaring problem, or with the fact that many EU researchers will regard Elsevier as the last organization on the planet that should be involved in any way. (Moody, 2018)

Tennant bemängelt nicht nur die generelle Unzulässigkeit einer solchen Kooperation als auch Elseviers konkretes Favorisieren eigener Produkte:

[T]he conflict of interest of having an organisation that stands to benefit from the monitor by using its own services is so blindingly apparent that you have to wonder why Elsevier were subcontracted in the first place. How is it reasonable for a multi-billion dollar publishing corporation to not only produce metrics that evaluate publishing impact, but also to use them to monitor Open Science and help to define its [future direction]103? Elsevier will be providing data through the monitor that will be used to help facilitate future policy making in the EU that it inevitably will benefit from. That’s like having McDonald’s monitor the eating habits of a nation and then using that to guide policy decisions. (Tennant, 2018)

Schritt IV Interessenkonflikt – „Dutch Deal“

Bekannt gewordene Details aus Verhandlungen zwischen der Association of Universities in the Netherlands (VSNU), der Netherlands Federation of University Medical Centres (NFU) und dem Dutch Research Council (NWO) und Elsevier weckten im Dezember 2019 Sorgen (Aspesi, 2019; de Rijcke, 2020) über die Folgen für den künftigen Umgang mit wissenschaftlicher Infrastruktur. Dieser Vertrag könnte, so Claudio Aspesi, “a very insidious precedent for the academic community” (Aspesi, 2019) darstellen. Im Vertrag (SURF & Elsevier, n.d.) wurden für 16,4 Mio. Euro jährlich für 5 Jahre (Laufzeit 2020-2024) zwei unterschiedliche Leistungen aneinander gebunden. Zum einen war da ein Read&Publish-Transformationsvertrag mit lesendem Zugang zu Elsevier-Zeitschriften (Read-Teil) so wie Publizieren im Gold Open Access ohne APCs in den meisten Elsevier-Zeitschriften (Publish-Teil); zum anderen eine unklare Vereinbarung über die Implementierung von Elseviers “Professional Services” an niederländischen Universitäten bzw. über die gemeinsame Entwicklung neuer “research intelligence services” (de Rijcke, 2020). Welche Services genau gemeint waren, wie sie zum Einsatz kommen sollten und welche Art von Verbindlichkeiten damit verbunden sein würde, lässt der Vertrag offen.

Die unklaren Formulierungen sowie mangelnde Transparenz darüber, ob und in welcher Form die darin angesprochenen Pilotprojekte an welchen Institutionen umgesetzt wurden, stießen auf Kritik (Knecht, 2020, 2019; de Rijcke, 2020; Aspesi, 2019). Die wichtigsten betreffen die Verbindung zweier unterschiedlicher Services in einem Vertrag, wodurch bestehende Abhängigkeiten (Publizieren und Zugang zur Literatur) aufrechterhalten und neue geschaffen werden (“Professional Services”) sowie den Zugang eines Datenkonzerns zu Daten aus der Forschung und über Forschende:

Elsevier managed to gain access to researchers’ data through the offering of new analytic products and services, essentially bundling together two previously separately procured university contracts into one. […] Elsevier’s new contract accepts a form of Open Access while enabling the extraction of data from Dutch universities to enrich their analytics products aimed at Open Science. Through such a lock-in bundled contract, Elsevier has the potential to generate infrastructural dependencies as the contract describes the creation of a Pure Community Module to aggregate and duplicate data from existing Current Research Information Systems in the Netherlands (de Rijcke, 2020). (Chen & Chan, 2021)

Dass die Umorientierung vom Subskriptionsmodell auf ein datenbasiertes Portfolio für Elsevier sehr vorteilhaft sei, steht außer Frage, so Aspesi (SPARC, 2020). Dadurch erhalte Elsevier den Zugang zu wissenschaftlichen Informationen und die konkurrenzfreie Sicherung ihrer Produkte auf weiteren Ebenen des Wissenschaftssektors. Es sei mehr als fraglich, ob die Institutionen diesen Schritt mitgehen müssen, der ein deutliches Risiko künftigen Lock-Ins in verschiedenen Organisationsebenen der Einrichtungen berge, um an den anderen Bestandteil des Vertrags (Zeitschriften wie Cell oder The Lancet) zu gelangen (ebd.). Die Parallele zur Bündelung von Zeitschriften zu Paketen liegt nahe, dieses Mal mit einem noch größeren Paket. Es zwingt Institutionen nicht nur unnötige Zeitschriften auf, sondern eigene Infrastruktur-Elemente, die tief in ihre Funktionen, Wissensbestände und Entscheidungsautonomie eingreifen (SPARC, 2020).

Im Unterschied zum Publizieren neige das Geschäft der Datenanalyse bereits intrinsisch zur Konzentration auf wenige Anbieter, “because users want access to the best data and analytics or to the broadest reach, regardless of cost” (SPARC, 2020, 19). Plattform-Effekte würden dadurch gesteigert, dass es sich um bezahlte, zudem sehr kostspielige Services handelt. Der Vertrag hat zwar eine Nicht-Exklusivitäts-Klausel (s. SURF & Elsevier, Schedule 5, Section 1, 1.2 Collaboration Principles), Universitäten hätten aber wenig administrative Möglichkeiten oder finanzielle Anreize, mehrere Produkte gleichzeitig zu lizenzieren. Elsevier sei sowohl der größte Vertragspartner für Zeitschriften für die meisten Bibliotheken als auch potenziell der größte Anbieter für Analyse-Services, der auch potentere Konkurrenzprodukte wie Digital Science oder Clarivate durch einen „Bigger Deal“ (also Open Access und Data Analytics) ausstechen würde. Die Nachteile eine Monopolstellung eines Anbieters seien schon aus den Publikationserfahrungen bekannt und könnten durch daten-spezifische Probleme ergänzt werden: “the transparency of algorithms, the retention of ownership of the data, the retention of the right to use outputs when contracts are discontinued, non-disclosure agreements and other clauses that have historically penalized academic institutions in their dealings with scholarly publishers.” (SPARC, 2020, 20)

Neben den bereits genannten Lock-in-Effekten entsteht eine spezifische Gefahr für die digitale Souveränität wissenschaftlicher Einrichtungen und eine unabhängige, selbstbestimmte Wissenschaft. “[T]his deal may effectively transfer crucial means to influence Dutch science policy to a monopolistic private enterprise.” warnt Sarah de Rijcke (2020), Professorin für Science, Technology, and Innovation Studies an der Leiden University. Auch Aspesi sieht die größte Gefahr im wachsenden Einfluss eines Konzerns, ohne ausgleichende oder korrigierende Alternativen: “[O]ne company (and one algorithm) may heavily influence decisions on which departments should grow in size and budget, which research projects should be funded, who should be promoted, etc. As we know, algorithms contain errors and biases, and those errors and biases could affect a vast amount of academic research.” (SPARC, 2020, 20) Die Entwicklung zu einem ranking-orientierten Handeln unter verstärktem Einsatz von intransparenter Datenanalyse könnte zu einer Machtasymmetrie über zentrale wissenschaftliche Fragen zugunsten Elseviers führen:

[L]ack of diversity may influence ‘what’ academic institutions measure, not just ‘how.’ If data analytics becomes a quasi-monopoly, what is for sale may well become the metrics that academic institutions use to evaluate their research, as happened with the Impact Factor. […] Elsevier is already attempting to play a leading role in defining standards for research assessment. If unchecked, Elsevier may well find itself in the position of defining, on behalf of the academic community, what constitutes good research and then selling the tools to perform the actual assessment. (SPARC, 2020, 20f., Herv. YF)

Auch bei Chen und Chan (2021) gibt es ähnliche Befürchtungen. Sie warnen in Anschluss an de Rijcke und Aspesi vor unerwünschten Plattform-Effekten (“undesired platform effects”) und weiteren Kollateralschäden der Abhängigkeit. Dazu gehören auch weitere Entscheidungen gegen Investitionen in lokal entwickelte Scholar-led-Infrastrukturen. Der ‘Dutch-Deal’ stelle einen “complete buy-in into Elsevier’s designed and controlled platform” dar, samt Publizieren, das zwar in Open Access, aber dafür in Elsevier-Zeitrschriften stattfindet und von Elsevier-Anwendungen bibliographisch analysiert und kuratiert werde (Chen & Chan, 2021, 15). Die Verschiebung von Kontrolle geschieht durch das Zusammenwirken der einzelnen Ebenen und Services: “[W]e are seeing how enclosure and control over researchers’ data could allow Elsevier to influence funders and university decision making through a new form of algorithmic governance […].” (Chen & Chan, 2021, 15)

In Weiterführung dieser Argumente möchte ich mögliche Konsequenzen der Beispiel-Anwendungen (Tabelle 4, Unter Schedule 5, Professional service terms, section 1, professional services, 1.2) vertiefen, unabhängig davon, ob sie in dieser Weise umgesetzt wurden oder werden. Diese Beispiele dienen der Verdeutlichung der Problematik. Sie entsteht, indem ein Anbieter auf mehreren institutionellen Ebenen des Wissenschaftsbetriebs und der Wissenschaftsinfrastruktur kritische Positionen besetzt und einen epistemischen Vorteil gegenüber der Institution erhält.

Tabelle 4: Beispiele für Anwendungen der Professional Services.
Use caseDescription
1. Aggregation and deduplication service to based upon CRIS systemsImprove findability and visibility of NL research outputs by aggregating and deduplicating separate CRIS systems into a Pure Community module available to all institutions which can serve as a building block to a NL open knowledge base.
2. NL Research dataLink research data from member institutes affiliated researchers in subject or domain specific repositories into Dutch knowledge base.
3. Funding informationLink NL research outputs to grants and funders (EC, ERC, NWO, RVO, ZonMw), to allow for improved tracking / assessment of impact of funded research.
4. Health Data ManagementLink NL health ‘data silos’ in a secure HDM platform.
5. OA compliance as a serviceA proposed service to better use knowledgebase OA publication reminders, meet funder requirements, collect assets + reporting.
6. Fair recognition and rewardA proposed service to integrate a wider array of metrics and success stories for a better, wider recognition of academics. Inclusion of teaching, society outreach, management, etc.

Für “Funding information” “Link NL research outputs to grants and funders (EC, ERC, […] to allow for improved tracking / assessment of impact of funded research […]” entsteht für Elsevier die Möglichkeit, eine übergreifende Darstellung des Impacts von Forschung und internationalen Förderinstitutionen auf Landesebene zu geben.

Mit beiden Informationsquellen (CRIS-Systeme und Förderungen) erhielte Elsevier einen epistemischen Vorteil gegenüber sowohl Konkurrenz-Produkten als auch jeder der beteiligten Einrichtungen. Weil der Informationsfluss hin zu den Elsevier-Services erfolgt und dort gebündelt wird, würde ein maßgebendes Instrument mit einem Alleinstellungsmerkmal entstehen. Elseviers Produkt bzw. dessen Ergebnisse wären gegenüber den vergleichbaren Ergebnissen anderer, weniger umfassender Instrumente oder Institutionen per se besser gestellt. Wissenschaftliche Einrichtungen, Förderorganisationen sowie alle, die an den analysierten Prozessen beteiligt sind – Elseviers Zielgruppe “customers: universities, government, funding organisations” (RELX, 2024, Folie 38) – wissen in einem solchen Szenario weniger als die Stelle, bei der diese Informationen gesammelt werden und die sie mit proprietären Mitteln analysiert. Einzelne Universitäten wären nicht in der Position, die Ergebnisse der Produkte dauerhaft eigenständig zu kontrollieren und befänden sich in Kernbereichen ihrer Management-Entscheidungen in epistemischer Abhängigkeit von diesen Produkten. Wie verlässlich und objektiv so ein Instrument wäre, wie manipulierbar oder beeinflusst von kommerziellen Interessen, wäre in Ermangelung von Instrumenten mit vergleichbar großer Datenmenge nicht überprüfbar. Je mehr Informationen und Funktionen des Wissenschaftsbetriebs bei RELX oder einem anderen Datenanalyse-Konzern zusammenfließen, desto gravierender werden die Abhängigkeit in den Kernentscheidungen und die epistemische Asymmetrie. Damit würden wissenschaftliche Einrichtungen oder ganze Länder als Wissenschaftsstandorte in eine Situation geraten, in der sie wertvolle Aspekte ihres Steuerungswissen über ihre Forschungstätigkeit und Forschungsbewertung, Fördertätigkeit, Management ihrer Einrichtungen und weitere Bereiche ihrer infrastrukturellen Souveränität an kommerzielle Player abgeben. Neben der wirtschaftlichen Abhängigkeit würde damit auch ein epistemischer Lock-In folgen, also das Gegenteil digitaler Souveränität und Wissenschaftsautonomie.

Eine andere Problematik ist mit der Frage verbunden, welche Konsequenzen die Gewährung des Zugangs zu sensiblen Daten hätte. Das Beispiel Gesundheitsdaten-Management (Punkt 4 in Tabelle 4) würde “Link NL health ‘data silos’ in a secure HDM platform” als Service und damit den Zugang zu Gesundheitsdaten auf Landesebene beinhalten. Diese an sich schon bedenkliche Machtposition für einen kommerziellen Player würde potenziert durch Elseviers eigene Aktivitäten im Gesundheitsbereich, die in dieser Arbeit ausgeklammert werden. In welcher Weise dürfte Elsevier/RELX die Daten nutzen, zu denen der Konzern Zugang bekommen würde? Der Vertrag weist darauf hin, dass für die gemeinsamen Produkte zwischen den Services und den Institutionen gesonderte Vereinbarungen zu treffen wären.104 Mindestens die folgende Passage zu “1.4. Rights of Use and Reuse” legt jedoch nahe, dass Elsevier/RELX auch eine eigene Nutzung der Daten vorsieht, nicht nur ihre Aufbewahrung in „data silos“: “Elsevier hereby grants to the Institutions a royalty-free and non-exclusive, non-transferable right to use the Deliverables resulting from the Professional Services”.

Was passiert nach Ablauf des Vertrags? Digitale Informationen können weder in der gleichen Weise ‚zurückgegeben‘ werden wie analoge noch kann das Äquivalent der Rückgabe, nämlich die Löschung der Daten, in zuverlässiger Weise kontrolliert werden. Wie sollte gewährleistet werden, dass Elsevier Gesundheitsdaten, auf deren Grundlage gemachte weitere Analyseprodukte etc. nicht mehr als eigenen Datenbestand nutzt (und ist das überhaupt eine plausible Erwartung)? Der Vertrag beinhaltet Passagen, die Elsevier Eigentumsrechte an den in gemeinsamer Erarbeitung entstandenen Produkten gewähren, während die “Customer”-Partei diese nicht-exklusiv nutzen darf:

In the event Customer and Elsevier would jointly decide to enter into a pilot where intellectual property would be jointly created by the parties […] Elsevier would become the owner of the intellectual property and the Customer would be granted a non-exclusive, perpetual, irrevocable, royalty free license to use the jointly created intellectual property for its own internal, non-commercial, purposes. (SURF & Elsevier, n.d., Schedule 5, Section 1.3, Herv. YF)

Im Fall von Gesundheitsdaten ist das eine nicht-triviale Anforderung, deren Vereinbarkeit mit Datenschutzanforderungen mindestens fraglich sein dürfte. Da nicht klar ist, in welcher Form solche Projekte künftig in Frage kommen werden, ist die generelle Bedingung umso wichtiger: Um einem Data Broker Zugang zu Gesundheitsdaten zu geben, müsste eine zufriedenstellende Lösung dieser, hier nur angeschnittenen praktischen Fragen sowie auch des generellen Interessenkonflikts voraussetzt werden.

3.1.2 Institutionelle und epistemische Abhängigkeit

Die Problempunkte der Entstehung von ineinandergreifenden Abhängigkeiten auf wissenschaftlicher, institutioneller und finanzieller Ebene und der inhärente Interessenkonflikt in der Nutzung von Elsevier-Angeboten in den Bereichen ressearch assesssment, research dissemination (wo bereits Dominanz besteht) und research management hängen zusammen. Dieser grundsätzliche Konflikt bzw. die Nicht-Thematisierung der Zusammenarbeit mit Elsevier wurde auch von SPARC formuliert:

Public interactions with Elsevier’s management during the first part of 2021 suggest that Elsevier itself continues to publicly downplay the conflicts of interest among its portfolio of activities. More broadly, little attention seems to be given to the conflicts that arise when Elsevier collects data from researchers and then sells research assessments to academic institutions, funding bodies, and governments. (SPARC, 2021a, 7)

Im Update zur Landscape Analysis (SPARC, 2020) nennt Aspesi mehrere Folgen des Interessenkonflikts zwischen der Bewertung und Verbreitung von Forschung durch Elsevier (exemplarisch für das Problem), die ich hier etwas anders als Aspesi aufteile und auf die aktuelle Situation anpasse:

  1. absichtliche oder unabsichtliche Beeinflussung zugunsten der eigenen Produkte; (SPARC, 2020, 15)
    Zur Erläuterung: Die Argumentation der vorliegenden Arbeit ist zum großen Teil an den Gefahren ausgerichtet, die durch die Zusammenarbeit mit einem kommerziellen Konzern entstehen können und vielleicht unter bestimmten Umständen entstehen müssen. Hier geht es nicht um den Nachweis konkreter Beeinflussung oder die vollständige Sammlung aller Hinweise auf Beeinflussung. Punktuelle Hinweise sollten aber als hinreichende Gründe betrachtet dafür werden, dass es sich um reale Gefahren handelt, z. B. bei Elseviers Rolle beim Open Science Monitor: “Throughout the methods, you can see that there is an overwhelming bias towards Elsevier products and services, such as Scopus, Mendeley, and Plum Analytics.” (Tennant, 2018) Tennant verweist auf eine Untersuchung von Bergstrom & West von Eigenfactor.org im Dezember 2016, die den Impact Factor und Scopus Site​Score vergleicht. Das Ergebnis lautet, dass SiteScore-Analysen deutlich im Interesse Elseviers ausfallen, denn Springer-Nature-Zeitschriften “scored 40% lower and Elsevier titles 25% higher when using CiteScore rather than previous journal impact factors.” (Tennant, 2018)
  2. zu enge Bindung an den Hauptförderer für STM-Forschung in den USA erhöht noch die dominierende Position Elseviers und minimiert die Chancen anderer Anbieter und damit Pluralität. (SPARC, 2020, 16)
    Dieser Punkt ist genauso gültig für Europa, auch hier ist Elseviers Status als Subunternehmen der EU im Open Science Monitor und als DEAL-Partner zweifellos dominant. Bereits der Abschluss des DEAL-Vertrags wurde stark kritisiert (z. B. von Torny, 2023; Siems, 2023a; Reitz, 2023; Knoche, 2021a; Kaden, 2023; Herb, 2023; Haucap et al., 2021; Brembs, 2023b; Brembs et al., 2023a), weil dadurch unter anderem eine weitere Stärkung Elseviers und Schwächung der Bibliodiversität als Folgen zu erwarten sind. Mit dieser Pfadabhängigkeit – die anderen Argumente sind hier ausgeklammert – werden positive Effekte von Open-Access-Publikationsmöglichkeiten mindestens getrübt.
  3. exzessive Kontrolle, die Elsevier durch das 2019 etablierte International Center for the Study of Research (ICSR) erhält. Neben der gebotenen Skepsis gegenüber dem Anspruch einer Neubestimmung von Methodologien der Wissenschaftsbewertung und der Durchführung von Bewertungen “when they have clear conflicts of interest” (SPARC, 2020, 16) warnt Aspesi insbesondere vor entstehenden Asymmetrien. Die Ankündigung einer “computational platform, ICSR Lab, which will host researchers wanting to analyze large data sets (including SCOPUS and PlumX, but also their own)” (SPARC, 2020, 15f.) lässt – da ICSR den gesamten Datenumfang von Elsevier nutzen kann – die Attraktivität dieses Analyse-Labs als hoch einschätzen. Hier bestehe besondere Gefahr für wissenschaftliche Objektivität. Zwar dürften diejenigen, die die Dienste des cloud-basierten ICSR Lab in Anspruch nehmen, die Rechte an ihren Datensätzen behalten,

but they must grant ICSR and Elsevier the right to use the data fed by researchers ‘for the purpose of developing and maintaining the ICSR Lab and related services,’ a formulation that is vague enough to allow ICSR (and possibly Elsevier) a wide and potentially unlimited range of uses. At a minimum, Elsevier and ICSR will have access to a significant amount of analytical work on science assessment and be in a position to affect the outcome of research projects on science assessment. (SPARC, 2020, 16)

Es ist schwierig, den Status des ICSR Lab in Bezug auf seine Nutzung der Daten aktuell zu beurteilen. Außerhalb der Berichte von PR Newswire über den Start des ICSR (2019)105 und des ICSR Labs (2020) (PRNewswire, 2020)106 stellte es sich als problematisch heraus, Aussagen über die Verwendung der involvierten Daten durch das ICSR Lab selbst zu finden. An einer Stelle ist die Rede von einer “free-to-use sandbox”107, die Webpräsenz erwies sich jedoch als unergiebig: Der Link zur “Elsevier’s Research Collaborations data protection policy” führt auf die Elsevier Privacy Policy Seite108, ohne weitere Informationen zum ICSR. Die Links https://www.elsevier.com/icsr, und https://www.elsevier.com/icsrlab leiten auf https://www.elsevier.com/ um, der Link zu Richtlinien “ICSR and responsible research evaluation”109 führt zum HTTP-Fehler 404, genau wie https://elsevier.international/icsr/icsrlab.html. Aus der Perspektive von 2024 scheint eine exorbitante Nutzung des ICSR ausgeblieben zu sein – die Unterseite auf der Elsevier “Research Collaborations”110 verzeichnet 5 beendete und 10 aktive Projekte.

Der grundsätzliche Punkt der Nutzung einer intransparenten proprietären Software, durch die kommerzielle Akteur:innen Zugang zu und die Möglichkeit der eigenen Nutzung von Forschungsdaten erhalten, bleibt von der konkreten aktuellen Umsetzung unberührt. Neben der Machtasymmetrie gibt es eine epistemische Asymmetrie durch einseitige Intransparenz und einen grundsätzlichen Vorteil des Anbieters gegenüber den konkreten ‚Kund:innen‘, den Wissenschaftler:innen. Diese Asymmetrien versetzen ICSR und damit Elsevier prinzipiell in eine Position “to affect the outcome of research projects on science assessment”. (SPARC, 2020, 16)

In welcher Weise fördern die einzelnen Anwendungen Abhängigkeitsverhältnisse und einen Einfluss Elseviers/RELX auf Wissenschaftsinstitutionen? Die Problematik wird durch ein Zusammenwirken mehrerer Faktoren befördert. Der Druck auf Universitäten, sich in einem durch bibliometrische Indikatoren und Rankings geprägten Konkurrenzkampf zu behaupten und auch organisationelle Prozesse nach privatwirtschaftlichen Kriterien auszurichten, macht Elseviers Angebote im Wissenschaftsmanagement attraktiv. Durch die Option, einen der Konzerne zu engagieren, die die relevanten Kennzahlen erheben und Empfehlungen aufgrund dieser Kennzahlen aussprechen, begründet Elseviers Angebot von “research intelligence” eine selbstverstärkende Pfadabhägigkeit. Elsevier profitiert gleich in mehrfacher Sicht davon. Gleichzeitig verlieren die Universitäten weiter Kontrolle und epistemische Hoheit:

As universities increasingly feel the need to out-perform/keep up and thus choose to adopt Elsevier’s services, control is ceded to Elsevier either indirectly through decision making utilizing Elsevier generated data, or directly with Elsevier’s recommendations on funding/collaboration options. Here, Elsevier not only extracts rent through the ownership of data but also through the promotion of high impact journals with the increasing adoption of citation metrics, metrics being simultaneously promoted by publishers such as Wiley and Taylor Francis. (Posada & Chen, 2018, 46)

Sind Anwendungen einmal in den institutionellen Workflow integriert, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass andere Produkte lizenziert werden oder vorhandene ersetzen. Diese ‚natürliche‘ Trägheit steigt weiter durch die Integration der verschiedenen Anwendungen, die es naheliegender machen, Elsevier Produkte weiter zu nutzen. Diese Produkte verbinden sich mit neuen integrierten Bestandteilen zu einem Ökosystem. So entstehen Netzwerkeffekte, die ihre Nutzung weiter befördern, für Wissenschaftler:innen wie für die Wissenschaftsverwaltung. Das Elsevier-Ökosystem durchdringt und durchleuchtet durch integrierte Anwendungen die Einrichtung. Die verschiedenen Weisen der Einflussnahme werden durch das Sammeln von Daten auf allen Ebenen ergänzt. Da Elseviers Zielgruppe nicht auf Universitäten beschränkt ist, sondern auch “government, funding organisations” (RELX, 2024, Folie 38) enthält, scheint die Ausweitung einer Elsevier-In-House-Solution auf die Institution Wissenschaft und ihre Kernfunktionen nicht übertrieben. Diese Entwicklung nennen Chen und Chan eine ‚vertikale Integration‘:

[T]he vertical integration and bundling of the various Elsevier products into an end to-end platform […] signals a clear strategy […] to focus on data analytics as a key revenue stream and to monetize the ‘new oil’ of researchers’ personal information and digital ‘fingerprint’, based on publication records and citation counts, research focuses, institutional affiliation, funding sources, and collaborative network. Combing data from these sources and adding machine learning to the mix allows Elsevier developers to create new forms of predictive ‘research intelligence’ at scale and with great efficiency. The sales pitch around these tools is that they allow institutions to create in-depth research profiles of their faculty, make visible research collaborations both statistically and graphically, promote more efficient searchers for knowledge and expertise, and above all, allow administrators to make decisions regarding resources allocation and even hiring decisions. (Chen & Chan, 2021, 16)

Die SPARC Map of Data Tools and Services (Abbildung 7) zeigt in einer Gegenüberstellung von Elsevier, Clarivate und Digital Science, wo sich die drei konkurrierenden Konzerne im Gefüge der institutionellen Schlüsselstellen sehen. Mit nur vergleichsweise wenigen Anwendungen sollen bei allen Anbietern die Produktivität erhoben und Wissenschaftsevaluation und Beratung angeboten werden. Diese Funktionen bieten Elsevier, Clarivate und Digital Science gleichermaßen für miteinander konkurrierender Parteien (z. B. Universitäten untereinander und in Bezug auf Förderung) an.

Abbildung 7: SPARC map data tools and services: Elsevier, Clarivate, DigitalScience.
Abbildung 7: SPARC map data tools and services: Elsevier, Clarivate, DigitalScience.

Elseviers dominante Stellung auf dem Publikationssektor zeigt sich nicht nur im Druck auf Bibliotheken, den DEAL-Vertrag abzuschließen oder Scopus zu lizenzieren und im Druck auf Wissenschaftler:innen, in High-Impact-Journals zu publizieren. Auch für Universitäten würde ein Netzwerkeffekt entstehen, weitere Produkte der research intelligence zu nutzen und den Empfehlungen der jeweiligen Anwendungen im CRIS- und FIS-Bereich zu folgen. Wissenschaftler:innen haben durch den DEAL-Vertrag eine weitere Motivation, in Elsevier-Zeitschriften zu publizieren. Alternative Anwendungen und kleinere Verlage können mit dem integrierten Angebot eines Elsevier-Ökosystems nicht mithalten. Größere Konkurrenten mit Verlagsfunktion wie Springer Nature und Wiley und ohne Verlagsfunktion wie Clarivate und Digital Science können zwar dazu beitragen, dass das Oligopol nicht zu einem Monopol wird. Beides ist aber nicht im Interesse der Bibliodiversität und einer souveränen Wissenschaft. Zu befürchten wäre zudem, dass Elseviers integriertes Angebot, verstärkt durch die Konzentrationsaffinität datenintensiver Anwendungen (s. Abschnitt zu „Dutch Deal“) sehr schnell zu einem Lock-In auf mehreren Ebenen führen würde, sobald die Anwendungen auf Institutionsebene einmal integriert wären. Diese Gefahr lässt sich im Phasen-Modell (s. Teil III) durch Überspringen der zweiten Phase darstellen: Die Abbildung 8 zeigt in der Phase I Elsevier mit den konkurrierenden Konzernen (mit und ohne Verlagsfunktion). Da in der Kombination von Analysefunktionen, Management und Verlagsfunktion Elsevier als Ökosystem aus organisationsspezifischer Sicht das stärkste Angebot machen würde, würde ein Institutions-Lock-In deutlich schneller drohen als in Situationen mit stärkerer Konkurrenz.

Abbildung 8: Beschleunigtes Drei-Phasen-Modell der “organisational path dependence” (Elsevier).
Abbildung 8: Beschleunigtes Drei-Phasen-Modell der “organisational path dependence” (Elsevier).

Neben der Größe beruht Elseviers Dominanz auf einem Wissensvorsprung: „Ziel ist es, sich in allen zentralen Prozessen der Wissenschaftssteuerung unverzichtbar zu machen, sodass dann wie im Informationsbereich von einem vendor lock-in gesprochen werden muss. Zu diesem Zweck haben die Verlage ihre Plattformen mit Instrumenten für ein umfassendes User Tracking ausgestattet.“ (Siems, 2022, 1) Diese Asymmetrie besteht zum einen gegenüber der Konkurrenz, also anderen Playern im Publikationsbereich und in der Datenanalyse (manche Konkurrenten sind in beiden Bereichen vertreten, manche nur in einem). Sie besteht andererseits auch gegenüber der heterogenen Gruppe, die der Konzern als seine Zielgruppe bestimmt – s. Abbildung 6 in Schritt III – Rektorate, Senior research officers, Dekan:innen und Leitungen von Instituten, Fakultäten mit ihren Wissenschaftler:innen, Bibliothekar:innen, Wissenschaftsservice-Einrichtungen. Diesen Wissensvorsprung erzielt Elsevier durch unterschiedliche Handlungen:

  • Die Plattformisierung des wissenschaftlichen Angebots (ScienceDirect) und Zusammenführung und Integration der Anwendungen aus dem Forschungszyklus, Anwendungen im Bereich CRIS und FIS, Anwendungen für die Forschungsförderung. Resultat wäre eine überlappende Durchdringung der Institutionsebenen, durch die Elsevier sowohl einen Zugang zu Informationen als auch Einflussmöglichkeit auf wissenschaftsinterne und institutionsinterne Prozesse erhält.
  • Integration der vorhandenen offenen und öffentlichen Strukturen, Forschungsdaten, Metadaten, Open-Science-Ergebnisse in Elseviers eigene Plattformen und Anwendungen, die diverse Tracking-Methoden111 nutzen.
  • Bereichsübergreifende Anwendungen wie Analytical Services, Data monitor oder Datasets, für deren Ausführung Institutionen weitere eigene Daten in Elsevier-Anwendungen einpflegen.
  • Pilotprojekte zur Entwicklung gemeinsamer Produkte, über die Elsevier weitreichende Befugnisse bekommt, wie im Dutch Deal oder durch Zugang zu Daten im ICSR.

Die Wirkung ist dann am größten, wenn möglichst viele Anwendungen genutzt werden, um einen lückenlosen Informations- und Interaktionskreislauf zu erreichen. Durch den überlappenden Charakter vieler Anwendungen ist es aber möglich, diesen Kreislauf auch mit wenigen zentralen Anwendungen zu erreichen. Die Abbildungen 4 und 7 zeigen, dass Mendeley, SciVal und Pure112 solche disziplinunabhängigen Anwendungen sind. Sie können im Forschungsprozess (Mendeley, Pure), der Wissenschaftskommunikation (SciVal, Mendeley) und der Evaluation auf institutioneller (Pure, SciVal) und individueller (Mendeley) Ebene sowie in der akademischen Stellensuche und -besetzung (Pure, Mendeley) genutzt werden. Die Nutzung allein dieser Anwendungen gibt Elsevier umfassende Informationen über mehrere Aktivitäten wissenschaftsinterner wie wissenschaftsorganisatorischer und institutioneller Art und gewährt zugleich regulierenden Einfluss, z. B. durch Gewichtung, Empfehlungen und eigene Indikatoren.

Der Lock-In II wäre – im Unterschied zum Lock-In I auf Publikationsebene – tiefer in den Workflows der Institution verankert, da er in miteinander verknüpften Anwendungen manifestiert wäre. Letztere verweisen durch ihre inhaltlichen Überlappungen zwischen Forschung und Wissenschaftsverwaltung, Förderung und Personalentwicklung aufeinander. So lassen sich die Bereiche nicht mehr klar voneinander trennen. Diese Überlappung schafft eine gewisse Redundanz innerhalb der Produktpalette (z. B. zwischen Pure und Interfolio), so dass mehrere Konstellationen von Elsevier-Anwendungen hinreichend wären, die „critical junction“ des Drei-Phasen-Modells (Schreyögg & Sydow, 2011) zu beschleunigen.

Zur organisatorischen Abhängigkeit käme erschwerend hinzu, dass Elsevier selbst diejenigen Metriken mitgeneriert, aufgrund derer Elseviers Anwendungen Empfehlungen für Entscheidungen erstellen. Das darin implizite Potenzial einer Institution, ihre eigene Stellung in Rankings zu verbessern, bringt Erpressbarkeit mit sich, eben diese Anwendungen (weiterhin) zu nutzen. Elsevier gibt Beispiele für Ranking-‚Aufstiege‘ derjenigen Institutionen, die ihre Dienste verwenden. Rankings üben Druck auf den gesamten Wissenschaftsbetrieb aus, aber die Aussicht auf schnelle Erfolge durch Datenanalyse ist für Institutionen im globalen Süden bzw. ressourcenarme Universitäten besonders verlockend:

Elsevier showcases how Arizona State University (ASU) identifying opioids research as a priority collaboration topic internally through the use of the Prominence indicator […]. The tools promise to bring algorithmic-based analytics to universities in an integrated package. Pure is promoted as being able to suggest collaboration partners […] while the algorithmically-generated grant recommendations of funding bodies can be directly imported into the Pure workflow […]. According to the Pure website, the tool ‘facilitates an evidence-based execution of strategy to unlock your full research potential, leading to increased funding, improved international collaboration and greater visibility.’ […] Elsevier sees universities in other parts of the world as ripe for their marketing. They have promoted its Fingerprint Engine, a text-mining algorithm that generates smart keywords, in their products Pure and Expert Lookup […], to National Cheng Kung University (NCKU) in Taiwan. Their promotional material shows how NCKU uses the algorithmically-generated keyword feature in Pure to search for international collaborators and to increase international visibility […]. In another example, Elsevier showcases how Covenant University (Nigeria) uses Scopus and Scival to guide their research decisions […]. In Egypt, Elsevier took part in the creation of a national rankings committee to assist universities in the country with visibility in world rankings. (Chen & Chan, 2021, 14-16)

Der Wissensvorsprung wird auch auf eine andere Weise erzielt und aufrechterhalten, die eine technische Fortsetzung der bereits beschriebenen Zugangsformen zu Informationen darstellt. Damit ist umfassendes Tracking gemeint, das auch diejenigen Personen und Institutionen erfasst, die keine der genannten Anwendungen nutzen. Die bisher beschriebenen Abhängigkeitseffekte und Asymmetrien werden so auf einer tieferen Stufe fundiert. Diese im wissenschaftlichen Alltag ubiquitäre Problematik bringt Brembs scharf auf den Punkt: „Nutzen Sie beispielsweise Scopus oder Web of Science für die Literaturrecherche, Mendeley zum Zitieren, Authorea zum Schreiben, FigShare, um Ihre Daten zugänglich zu machen, oder LabGuru für Ihr Labormanagement? Vielleicht nutzt ja Ihre Uni-Leitung Plum Analytics, Pure oder Elements, um die Forschungsleistung Ihrer Fakultät mit der von anderen Fakultäten zu vergleichen? Alle diese Werkzeuge sind mittlerweile Überwachungstools für die Data-Analytics-Konzerne, die sich früher ‚Verlage‘ nannten.“ (Brembs, 2023a) Dieser Themenkomplex wird im nächsten Kapitel besprochen. In diesem Zusammenhang treten andere Geschäftsfelder und -praktiken des RELX-Konzerns in den Vordergrund.

Anmerkungen

  1. 73https://www.relx.com/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  2. 74https://www.relx.com/media/press-releases/year-2024/annual-report-2023. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  3. 75https://evolve.elsevier.com/education/sherpath/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  4. 76https://evolve.elsevier.com/education/simulations/shadow-health/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  5. 77https://3d4medical.com/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  6. 78https://www.osmosis.org/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  7. 79https://www.clinicalkey.com. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  8. 80https://www.clinicpass.net/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  9. 81https://risk.lexisnexis.com/healthcare. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  10. 82https://www.elsevier.com/products/hesi. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  11. 83https://www.scopus.com/search/form.uri?display=basic#basic. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  12. 84https://www.scival.com/landing. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  13. 85https://www.science-metrix.com/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  14. 86https://www.elsevier.com/products/pure. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  15. 87https://www.interfolio.com/news-and-events/press/elsevier-interfolio-acquisition/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  16. 88https://www.fundinginstitutional.com. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  17. 89https://www.elsevier.com/de-de/products/analytical-services. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  18. 90https://web.archive.org/web/20240111121817/https://www.elsevier.com/products/data-monitor. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  19. 91https://www.elsevier.com/solutions/datasets. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  20. 92https://www.elsevier.com/industry/ai-in-rd. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  21. 93https://scibite.com/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  22. 94https://www.elsevier.com/industry/ai-in-rd. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  23. 95“We believe in particular that the differing expansion paths for the two companies may be a form of oligopolistic behavior to not only leverage competencies but also enhance monopoly power within each lifecycle, whether being education or academic production.” (Posada & Chen, 2018, Absatz 44)
  24. 96http://thecostofknowledge.com/. [zuletzt geprüft am 27.07.2024]
  25. 97“Promoting the use of metrics in the decision making process under the promises of efficiency [...], Elsevier, as the generator of data analytics, entrenches itself in the process of university decision making.” (Posada & Chen, 2018, Absatz 36)
  26. 98https://www.elsevier.com/academic-and-government/why-you-need-cris. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  27. 99https://www.interfolio.com/news-and-events/press/elsevier-interfolio-acquisition/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  28. 100“Given Elsevier’s history of bundling other products, the acquisition raises the possibility of predatory pricing by increasing the incentives to and improving the company’s position for doing so. Unlike its academic journals, Elsevier’s research analytics and Faculty Information Systems (FIS) products have direct substitutes, making predatory pricing a potentially tempting strategy for cementing market share in these areas. For example, Elsevier may choose to bundle its analytics tools with Interfolio’s Faculty Information System at a below-market price. This discounting would disincentivize Interfolio customers from using a competitor like Clarivate. Once its competitors are weakened, Elsevier would face significantly reduced constraints to increase prices to above-market rates.” (SPARC, 2022b)
  29. 101Zitiert von https://www.fundinginstitutional.com/. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  30. 102https://research-and-innovation.ec.europa.eu/strategy/strategy-2020-2024/our-digital-future/open-science/open-science-monitor/about-open-science-monitor_en#documents. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  31. 103Verlinkung im Original auf: https://www.techdirt.com/articles/20180402/09131239544/hated-science-publisher-elsevier-to-help-eu-monitor-open-science-including-open-access.shtml. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  32. 104Vgl. Schedule 5, Section 1, 1.2 und 1.3.
  33. 105“‘Elsevier is the owner of several data sources that are widely used in research assessment (for example, SciVal, Scopus and PlumX Metrics),’ explained Andrew Plume, Chair of the ICSR Advisory Board, and Senior Director Research Evaluation at Elsevier.” (PRNewswire, 2020)
  34. 106“By allowing the sharing of summary results alongside publications without a license the ICSR demonstrates its support of open research and open science. ICSR Lab also explicitly supports replication studies. ICSR Lab is powered by the platform Databricks in which analyses are coded in Python or SQL, allowing researchers complete control over their calculations.” (PRNewswire, 2020)
  35. 107https://www.elsevier.com/connect/advancing-responsible-research-assessment-elseviers-story. [zuletzt geprüft am 27.07.2024]
  36. 108https://www.elsevier.com/legal/privacy-policy. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  37. 109https://elsevier.international/icsr/responsible-research-evaluation.html. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  38. 110https://researchcollaborations.elsevier.com/en/organisations/international-center-for-the-study-of-research. [zuletzt geprüft am 25.07.2024]
  39. 111Mehr dazu im nächsten Kapitel.
  40. 112“The vertical integration of both firms have the effect of influencing university decision making, with the adoption of Elsevier products, especially Bepress, Pure, Plum, SciVal influencing university decision making through their promotion of data analytics [...]” (Posada & Chen, 2018, 35)

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