10 maart 2008
De editie van 6 maart van Science bevat een artikel van Ben Shneiderman, een hoogleraar computerwetenschap van de University Of Maryland. In het artikel stelt hij 'that it's time for a new kind of science', hoewel zijn visie over de vervanging van 'Science 1.0.' (zoals hij de huidige wetenschap noemt) niets gemeen heeft met die van Stephen Wolfram, zoals hij die in 2002 publiceerde in A new kind of science. Shneiderman baseert zich op de groei van sociale netwerken en Web 2.0.. Zijn visie echter blijft nogal vaag. Na het artikel gelezen te hebben blijft het moeilijk om te bepalen wat het nu eigenlijk bevat, en nog veel minder is helder wat het nu verschilt van de voorganger, 'Science 1.0.' Shneiderman specificeert in ieder geval wel 'that both forms of science will have several things in common, namely, hypothesis testing, predictive models, and the need for validity, replicability, and generalizability'. Zijn start argument lijkt te zijn dat Science 2.0. nodig is 'to study online communities such as Wikipedia and YouTube. Science 2.0 [is] needed to study the integrated interdisciplinary problems at the heart of sociotechnical systems', zo stelt hij. 'There is an enormous success story for Science 1.0. But the Internet is changing both the methods we use and the things we need to study. The challenge for the next 400 years is to understand how trust and empathy work'.
Shneiderman argumenteert 'that studying the interactions between people will be more important than studying the interactions between particles in bringing scientific solutions to big problems like disaster response, health care and energy sustainability'. Shneiderman wil niet alleen de manier transformeren dat wetenschappelijke informatie publiekelijk gemaakt wordt, maar ook de manier waarop wetenschappers te werk gaan. 'How do we measure the progress of society not by megahertz but by contribs and collabs?', stelt hij, vervallend in wiki-slang. 'What is it that made Wikipedia so successful? How do we make sure the wave of Wikipedias are successful, not failures? … The internet is providing access to vast amounts of data about human behavior that provide the opportunity to study our interactions with the rigor seen in the natural sciences'. Hij verwijst naar het succes van ontwerptesten bij prominente websites als Facebook. 'Design science looks at how to make the world a better place', zo zegt hij. 'How do we do sustainable energy? We are going to design a world where the right things happen'. Het probleem is dat deze online communities nu wel een grote sociale impact hebben, maar dat het de vraag is of het een langdurige kracht is of dat ze opgaan in iedt anders. Het is ook niet helemaal duidelijk waarom er een heruitvinding van de wetenschap voor nodig is. Shneiderman heeft dat zelf ook in de gaten en probeert de scope van wat Science 2.0. nu eigenlijk is te vergroten. 'Science 2.0 leaders are studying trust, empathy, responsibility, and privacy'. Een commentaar van John Timmer gaat daar uitgebreid op in: 'That claim seems to ignore the actual history of scientific studies in those areas; our understanding of these human properties is largely based on old-school approaches such as controlled laboratory studies and neuroimaging. If anything, these fields have been revolutionized of late by the application of truly old ideas, namely the application of the evolutionary concept that features like trust and altruism are adaptive and have been selected for'. Shneiderman's methode is eveneens niet echt revolutionair en bestaat voornamelijk uit case studies. Het onderwerp van de case studies kan anders zijn, maar dat maakt de onderliggende wetenschap niet anders. Een andere commenator stelt: 'Here and there, the perspective hints at things that might be a bit different. For example, the piece contains a graphic suggesting that network analysis tools can play key roles in enabling new studies, and there is a section that possibly suggests that scientists should be creating their own, user-generated social sites to foster interdisciplinary studies. Unfortunately, neither of these ideas is spelled out explicitly, making them difficult to evaluate. In the absence of a concrete argument, we're left to look at what scientists have done with network analysis and user-generated content: explore and share the data generated by standard Science 1.0 methods'. Shneiderman heeft derhalve gesteld (en dat is niets nieuws) dat de groei van de online sociale content interessante onderzoeksperspectieven biedt, maar hij is er niet in geslaagd om een indicatie te geven waarom die mogelijkheden een totaal nieuwe vorm van wetenschap vereisen. Hij blijft derhalve verre van de interessante en (soms) meeslepende visie van Stephen Wolfram.
