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137Moczek, Hecker & Voigt-Heucke
Zusammenfassung
Citizen Science tritt mit dem Anspruch an, nicht
nur aus Gründen der Nützlichkeit, sondern auch
aus ethischem Bewusstsein Perspektivenvielfalt in
die Forschung einzubringen. Im Jahr 2020 fand
unter 140 Citizen-Science-Projekten der deut-
schen Plattform "Bürger schaffen Wissen" eine
Umfrage statt (Beteiligungsquote 56%). Die Pro-
jekte gaben unter anderem Auskunft über organi-
satorische Rahmenbedingungen und Merkmale,
wie über das beteiligte wissenschaftliche Personal
und die (freiwillig mitforschenden) Bürgerwis-
senschaftler*innen (CSV). Ein überraschendes
Ergebnis der Umfrage war, dass über die weit
60.000 Freiwilligen insgesamt sehr wenig be-
kannt war. Viele Projektleitungen erfassten keine
oder nur wenige soziodemographische Variablen
und noch seltener Einstellungen, Wissen und
Verhalten. Ein Matching zwischen Anforderun-
gen der vielfältigen Tätigkeiten und den Kompe-
tenzen der Freiwilligen beruhte daher meist auf
Selbsteinschätzung und setzte somit ein hohes
Maß an Vertrauen zwischen den Beteiligten vor-
aus. Im Artikel wird die Komplexität veranschau-
licht. An die Studie anschließende informelle Ge-
spräche mit Projektleitungen zeigten weitere
Dilemmata zwischen theoretischen Ansprüchen
und den pragmatischen Realitäten. Zur zukünfti-
gen Begleitforschung und zur Evaluation der Per-
spektivenvielfalt werden neben repräsentativen
Längs- und Querschnittstudien auf der Projekt-
ebene auch ko-kreative und qualitative Ansätze
empfohlen.
Schlagwörter: Citizen Science, Diversität, Frei-
willigenmanagement, Perspektivenvielfalt, Be-
gleitforschung
Vertraute Fremde:
Unklarheiten über die Perspektivenvielfalt in
deutschen Citizen-Science-Projekten (Kurzbericht)
Nicola Moczek, Susanne Hecker & Silke L. Voigt-Heucke
Nicola Moczek
(Dr. rer. nat., Psychologie); 1997 Gründung von PSY:PLAN, seit-
her Selbständigkeit; 2004-2008 Bundesgeschäftsführerin
BUNDjugend e.V.; 2009-2011 Geschäftsführerin Bundesverband
Geothermie; 2019 Promotion mit einer Arbeit zu Citizen Science
im Naturschutz; 2020-2021 wissenschaftliche Koordinatorin der
Citizen-Science-Plattform buergerschaffenwissen.de am
Museum für Naturkunde Berlin.
Susanne Hecker
(Dr. rer. soc., Kommunikationswissenschaften); seit 2021
Leitung des Forschungsbereichs „Gesellschaft und Natur“ am
Museum für Naturkunde Berlin. Gründungsmitglied, erste Vor-
sitzende des europäischen Citizen-Science-Vereins ECSA, stell-
vertretende Vorsitzende der Gesellschaft für transdisziplinäre
und partizipative Forschung.
Silke L. Voigt-Heucke
(Mag. rer. nat, Biologie) baut derzeit das Kompetenzzentrum für
Citizen Science am Museum für Naturkunde Berlin auf. Sie war
Koordinatorin des Projekts zur Schaffung der Europäischen
Plattform EU-Citizen.Science und ist derzeit wissenschaftliche
Projektleiterin von buergerschaffenwissen.de, der nationalen
Citizen-Science-Plattform in Deutschland.
Schwerpunkt
138 Vertraute Fremde
Familiar Strangers:
Ambiguities about diversity of perspec-
tives in German citizen science projects
(short notice)
Abstract
Citizen Science aims to promote the diversity of
perspectives in research for reasons of not only
utility, but also ethical awareness. In 2020, a sur-
vey was conducted among 140 citizen science
projects of the German national platform "Bür-
ger schaffen Wissen" (response rate 56%). The
project leaders provided information on the or-
ganisational framework and characteristics, such
as the scientific staff and citizen science volun-
teers (CSV) involved. A surprising result of the
survey was that very little was known about the
well over 60,000 CSV. Many project leaders re-
corded no or only a few socio-demographic vari-
ables and even fewer asked for attitudes, knowl-
edge and behaviour. Matching the requirements
of the diverse activities with the skills of the vol-
unteers was therefore mostly based on self-assess-
ment and thus required a high degree of trust
between the participants. The article illustrates
the complexity of these issues. Informal conver-
sations with project leaders following the study
revealed further dilemmas that arose between
theoretical aspirations and the pragmatic reali-
ties. Finally, for future accompanying research
and evaluation of the diversity of perspectives,
co-creative and qualitative approaches at the
project level are recommended in addition to
representative longitudinal and cross-sectional
studies.
Key Words: Citizen Science, Diversity, Volunteer
Management, Diversity of Perspectives, Accom-
panying Research
1 Zusammenarbeit von
Wissenschaft und
Gesellschaft
Akademische Forschung öffnet sich der Öffent-
lichkeit und bietet verschiedene Formen der For-
schungsbeteiligung an. Umgekehrt setzen Bür-
ger*innen und zivilgesellschaftliche Initiativen
eigene Forschungsthemen und bearbeiten diese
mit oder ohne professionelle Unterstützung
(Bonn et al., 2016). Dieser wechselseitige Aus-
tausch zwischen Wissenschaft und Gesellschaft,
auch Citizen Science genannt, spielt – ganz im
Sinne der Umweltpsychologie – eine Schlüssel-
rolle bei der gemeinsamen Entwicklung von Lö-
sungen für die großen gesellschaftlichen Heraus-
forderungen unserer Zeit und wurde im aktuel-
len Koalitionsvertrag verankert (Bundesregierung,
2021, S. 24).
Gemäß den "10 Principles of Citizen Science"
(Robinson, Cawthray, West, Bohn & Ansine,
2018) und den "Characteristics of Citizen Sci-
ence" (European Citizen Science Association
[ECSA], 2020); Haklay et al., 2021) können aka-
demische Forschende (im Folgenden "wissen-
schaftliches Personal"), Bürger*innen (im Fol-
genden "Bürgerwissenschaftler*innen", "Citizen
Science Volunteers" oder CSV) und weitere Pro-
jektteilnehmende unterschiedliche Rollen und
Verantwortlichkeiten einnehmen (Hecker &
Taddicken, 2022). Sie reichen von der Bereitstel-
lung von Ressourcen oder Daten bis hin zur
gleichberechtigten Partnerschaft.
Es herrscht Konsens darüber, dass über diese Bei-
tragenden möglichst vielfältige Perspektiven ein-
gebracht werden sollten. Das soll zu einer höhe-
ren Zuverlässigkeit und Akzeptanz wissenschaft-
licher Erkenntnisse führen, welche Grundlage für
Entscheidungen und Politikgestaltung werden
(z.B. Cooper et al., 2021; Pateman, Dyke &
West, 2021; Hermoso, Martin, Stotz, Gelcich &
Thiel, 2019). Gespiegelt wird dieser Anspruch
unter anderem durch die Sustainable Develop-
139Moczek, Hecker & Voigt-Heucke
ment Goals (SDGs) der Vereinten Nationen und
das Prinzip "leaving no one behind" (LNOB,
United Nation Sustainable Development Group,
n.d.).
In der akademischen Forschung gibt es unter-
schiedliche Auffassungen und unterschiedliche
Wege, Diversität und Inklusion zu definieren
und zu operationalisieren. Sie kann "entlang ver-
schiedener Achsen wie Geschlecht, ethnischer
Zugehörigkeit, sozioökonomischem und sozio-
kulturellem Status, Standort und Bildungsniveau
untersucht werden, ebenso wie die Art und Wei-
se, wie sich diese Achsen überschneiden, um Hie-
rarchien und Machtverhältnisse zu definieren"
(Paleco, García Peter, Salas Seoane, Kaufmann &
Argyri, 2021, S. 262). Während das Thema auf
europäischer Ebene diskutiert wird (Robinson,
Cawthray, West, Bonn & Ansine, 2018), wird es
in deutschen Citizen-Science-Projekten selten
explizit behandelt. Ein Bewusstsein für die Be-
deutung von Diversität ist zwar vorhanden, aber
im aktuellen "Weißbuch" wird Diversität nur im
Kontext des Freiwilligenmanagements genannt
(Bonn et al., 2021, S. 25, 42, 46), nicht in Bezug
auf die anderen Akteure.
Bisherige Studien deuten überwiegend darauf
hin, dass aktive CSV hinsichtlich ihrer demogra-
fischen Merkmale recht homogen sind, es über-
wiegen akademisch gebildete über-50-Jährige
(Davis, Ramírez-Andreotta & Buxner, 2020;
Moczek, Hecker & Voigt-Heucke, 2021). Die
Bedeutung von Diversität für Citizen-Science-
Projekte hängt auch von den Forschungsfragen
und -tätigkeiten ab. Es gibt Aufgaben, die unab-
hängig von der individuellen Person zum glei-
chen Ergebnis kommen können, wie das Ablesen
eines Messwertes, beispielsweise des Wasserstands
eines Flusses. Aber wer die vollen Potenziale eines
Citizen-Science-Projektes ausschöpfen möchte,
wird Wert darauflegen, dass durch die Beteili-
gung vielfältiger Gruppen in die Arbeit der wis-
senschaftlichen Gemeinschaft neue Perspektiven
auf Forschungsfragen, Interpretationen und Me-
thoden entwickelt werden können (Davis et al.,
2020) – oder anders ausgedrückt: Das Einbezie-
hen unterschiedlicher Perspektiven offenbart
eventuell, dass der Messwert "Wasserstand" allein
nicht ausreicht, um ein umfassendes Bild vom
Zustand des Flusses zu gewinnen. Die vorliegen-
de Arbeit zielt darauf ab, das Wissen um die Viel-
falt der Freiwilligen in deutschen Citizen-Scien-
ce-Projekten und die ihnen zugeteilten Aufgaben
näher zu beleuchten.
2 Methoden
Im Rahmen der wissenschaftlichen Koordination
der deutschen Citizen-Science-Plattform "Bürger
schaffen Wissen" wurde im Sommer 2020 eine
Online-Befragung der damals 140 aktiven Pro-
jekte durchgeführt, vertreten jeweils durch die
Projektleitung oder Hauptansprechperson. Es
wurden projektbezogene Merkmale erhoben,
auch um die Projektberatung zu optimieren, die
inhaltliche Weiterentwicklung der Plattform vor-
anzutreiben und weitere Forschungsperspektiven
zu identifizieren. Da die Umfrage nicht anonym
war, wurde weitgehend auf persönliche Einschät-
zungen verzichtet. Die meisten Fragen konnten
durch die Auswahl vorformulierter Antworten
beantwortet werden, oft waren Mehrfachantwor-
ten möglich. Zusätzlich gab es Textfelder für er-
gänzende Antworten.
Eine ausführliche Darstellung der Studie wurde
veröffentlicht, für alle weitergehenden Informa-
tionen wird darauf verwiesen (Moczek, Hecker
& Voigt-Heucke, 2021). In diesem Artikel wird
auf zwei Forschungsfragen fokussiert: Was wissen
die Projektleitungen über die Vielfalt der Freiwil-
ligen? Wie organisieren und verteilen sie die ver-
schiedenen wissenschaftlichen Aufgaben?
Schwerpunkt
140 Vertraute Fremde
3 Ergebnisse
3.1 Stichprobenbeschreibung
In die Auswertung wurden 79 Projekte aufge-
nommen (Rücklaufquote 56 %). Die folgenden
Angaben beruhen auf den Angaben der befragten
Projektleitungen. Zwei Drittel dieser Projekte
wurden von Forschungseinrichtungen, Universi-
täten oder Hochschulen initiiert, ein Drittel von
Vereinen, Interessengruppen, Stiftungen, Behör-
den oder Privatpersonen. Fast zwei Drittel erhiel-
ten Fördermittel aus verschiedenen Quellen.
Rund zwei Drittel führten eine interne Begleit-
forschung und Evaluation durch, zwei Projekte
haben damit Externe beauftragt. Zwei Drittel der
Projekte ordneten sich mehr als einer Einzelwis-
senschaft zu (M = 2.31 genannte Disziplinen,
SD = 1.51; Mehrfachnennungen waren mög-
lich). Dabei dominierten die Naturwissenschaf-
ten (112 Nennungen, 67 aus verschiedenen Fä-
chern der Biologie). An zweiter Stelle standen
Kulturwissenschaften (24), gefolgt von Sozial-
und Geisteswissenschaften (22), Ingenieur- und
Planungswissenschaften (13) sowie Mathematik
und Informatik (9). Kein Projekt wählte Wirt-
schafts- oder Rechtswissenschaften. In fast zwei
Dritteln der Projekte wurden die Tätigkeiten für
die CSV seitens der Projektleitung definiert, oft
gab es unterschiedliche Aufgaben für verschiede-
ne Interessen und Kompetenzniveaus. Bei den
anderen Projekten hatten die CSV mehr Gestal-
tungsspielraum (im Sinne von höherer Autono-
mie), was sie wann mit welcher Methode ma-
chen. Ein Drittel bot spezielle Schulungen für die
Freiwilligen an.
60 Projektleitungen machten Angaben zum wis-
senschaftlichen Personal. Durchschnittlich be-
schäftigten sie drei Wissenschaftler*innen, diese
teilten sich im Mittel etwas mehr als eine Stelle
(Vollzeitäquivalent). Vier Projekte arbeiteten
ohne (angestelltes) wissenschaftliches Personal.
56 Projekte (71 %) arbeiteten ohne Freiwilligen-
koordination. 65 Projekte dokumentierten zu-
sammen 63.339 teilnehmende CSV im Jahr
2019. Das reichte von zwei bis 30.000 Personen.
Fünfzig Projekte (77 %) berichteten von bis zu
300 CSV. Für denselben Zeitraum stuften 15 %
die Beteiligung als "geringer als erwartet/erfor-
derlich" ein, während 17 % sie als "höher als er-
wartet/erforderlich" bewerteten. Bei 50 % der
Projekte entsprach die Beteiligung den Erwar-
tungen.
3.2 Kenntnisse über die Demografie
und die Merkmale der CSV
Auf die Frage, welche von 17 möglichen Merk-
malen der CSV sie erfassten, wählten die Projekt-
leitungen ein bis 14 Merkmale aus (M = 3.30;
SD = 3.76; siehe Abbildung 1). 61 % erhoben
personenbezogene Daten, darunter Kontaktan-
gaben. Mit großem Abstand folgte die Erfassung
der Zufriedenheit (mit dem Projekt, mit der Teil-
nahme oder mit den Ergebnissen; 26 %). Eben-
falls rund ein Viertel der Projekte erfasste Alter,
Geschlecht oder Wohnort, noch weniger fragten
nach der Zugehörigkeit zu spezifischen Zielgrup-
pen (z.B. Nationalitäten, Ethnien, Einkommens-
oder Berufsgruppen.)
Nur selten wurde Vorwissen in Bezug auf die
Themen des Projekts, Bildungsstand, Kompe-
tenzniveau, Wissenszuwachs oder "Erwartungen
an das Projekt", "Einstellungen, Meinungen zu
projektrelevanten Aspekten", "Erfahrungen"
(z.B. bei der Durchführung) oder "Motivationen
für die Teilnahme am Projekt" systematisch er-
fasst.
Um auszuwerten, ob die Erfassung von Informa-
tionen über die Teilnehmenden in einem Zusam-
menhang mit dem Gestaltungsspielraum bei der
Ausführung der Tätigkeiten stehen könnte, wur-
den zwei Gruppen gebildet. Dabei diente das
Item "Die CSV können selbst entscheiden,
wann, wo, wie und mit welcher Methode sie wel-
141Moczek, Hecker & Voigt-Heucke
che Aufgaben erledigen" als Unterscheidungskri-
terium. In Gruppe 1 (keine Zustimmung, "gerin-
ge Autonomie", 59%) lag die mittlere Anzahl
erfasster Teilnehmendenmerkmale bei 2.89
(SD = 3.35). In Gruppe 2 (Zustimmung, "hohe
Autonomie", 41%) bei 3.88 (SD = 4.33). Dieses
Ergebnis widerspricht der Erwartung, dass Pro-
jekte mit einem aufgabenorientierten Ansatz
mehr Informationen über ihre Freiwilligen benö-
tigen (Moczek, Hecker & Voigt-Heucke, 2021).
3.3 Arbeitsteilung der verschiedenen
wissenschaftlichen Aufgaben
Die Analyse der Aufgabenverteilung zwischen
dem wissenschaftlichen Personal und den CSV
ermöglicht einen Einblick in den Forschungspro-
zess (Abbildung 2). Es wurden im Fragebogen 17
verschiedene Tätigkeiten präsentiert (und stich-
punktartig beschrieben). Für jede konnte zuge-
ordnet werden, ob diese vom wissenschaftlichen
Personal, von Bürgerwissenschaftler*innen oder
von beiden erledigt wurden. Dadurch zeigen sich
5,1
10,3
12,8
12,8
12,8
14,1
14,1
15,4
15,4
16,7
17,9
20,5
24,4
24,4
25,6
25,6
61,5
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0
Genetische Daten, Gesundhei tsdaten
Kompetenzniveaus in Bezug auf die im Projekt
anstehenden Aufgaben
Bildung (Schulabschluss, Bildu ngsabschluss)
Wissenszuwachs
Themenrelevantes Verhalten
Zugehörigkeit zu Zielgruppen ( z.B. auch Nationalitäten,
Ethnizitäten, Einkommens- od er Berufsgruppen)
Vorwissen
Erwartungen an das Projekt
Einstellungen, Meinungen zu projektrelevanten Aspekten
Erfahrungen (z.B. während d er Durchführung)
Motivationen zur Teilnahme a m Projekt
Bereitschaft zu zukünftigem (od er weiterem) Engagement
Geschlecht
Wohnort
Alter
Zufriedenheit (mit dem Projekt, d er Beteiligung, den
Ergebnissen)
Personenbezogene Daten (Kon taktdaten, etc.)
Abbildung 1: Kenntnisse über die Merkmale der beteiligten Bürgerwissenschaftler*innen,
N = 78. Angaben in Prozent, in absteigender Reihenfolge sortiert.
Schwerpunkt
142 Vertraute Fremde
auch unterschiedliche Häu-
figkeiten: Handwerken (z.B.
Anwenden alter Techniken,
etwas Nachbauen, Repliken)
wurde nur in sehr wenigen
Projekten ausgeführt, Daten-
auswerten in fast allen. Die
17 Aufgaben wurden insge-
samt 1.164 Mal ausgewählt,
davon übernahm das wissenschaftliche Personal
den größten Anteil allein (54%), die CSV erle-
digten 19% der Aufgaben allein und in 27%
wurden die Aufgaben von beiden Gruppen erle-
digt.
Grüne Balken repräsentieren Tätigkeiten, die von
"beiden Gruppen" (gemeinsam oder getrennt)
übernommen wurden. Der Umgang mit Daten
hat die Spitzenposition: Diskutieren von Ergeb-
nissen (in 47 % der Projekte), Interpretieren von
Daten, Auswerten von Daten, Sammeln von
Die Analyse der Aufga-
benverteilung zwischen
dem wissenschaftlichen
Personal und den Citizen
Science Volunteers (CSV)
ermöglicht einen Einblick
in den Forschungsprozess.
5,1
6,4
7,7
9,0
10,3
12,8
14,1
15,4
15,4
15,4
20,5
21,8
21,8
26,9
30,8
35,9
47,4
6,4
6,4
6,4
15,4
3,8
6,4
15,4
51,3
5,1
9,0
6,4
25,6
6,4
37,2
5,1
5,1
6,4
2,6
71,8
76,9
6,4
46,2
7,7
24,4
0,0
65,4
65,4
57,7
14,1
61,5
3,8
59,0
52,6
25,6
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0
Handwerken
Forschungs-Methoden auswählen
Administrative und organisatorisch e Aufgaben
Spielen
Effekte evaluieren
Maßnahmen umsetzen
Digitalisieren, einscannen, archiviere n
Datenerhebung: Beobachten
Methoden entwickeln
(Wissenschaftliche) Fragestellunge n entwickeln
Daten auf Qualität prüfen
Sortieren, kategorisieren, beschreibe n,
verschlagworten
Ergebnisse verbreiten
Datenerhebung: Messen
Daten auswerten
Daten interpretieren
Ergebnisse diskutieren
beide Gruppen
Bürgerwissenschaftler*innen alleine
Wissenschaftler*innen alleine
Abbildung 2: Ausführung der wissenschaftlichen Aufgaben durch Wissenschaftler*innen
oder Bürgerwissenschaftler*innen, N = 78 Projekte. Prozent, absteigend sortiert nach
„beide Gruppen“ (mittelgraue Balken, vorne).
143Moczek, Hecker & Voigt-Heucke
Messdaten, Verbreiten von Ergebnissen. In ei-
nem Fünftel der Projekte führten beide Gruppen
auch die Qualitätskontrolle durch.
Gelbe Balken stehen für Tätigkeiten, die von den
"Bürgerwissenschaftler*innen allein" durchge-
führt wurden. Für die Datenerhebung wurden
zwei Antwortmöglichkeiten angeboten, Beob-
achten (51 %) und Messen (37 %). Die Tätig-
keitsgruppe "Sortieren, kategorisieren, beschrei-
ben, indexieren" beschreibt eine zeitaufwändige
Auswertung bereits erhobener Daten. Diese drei
Tätigkeiten wurden überwiegend von CSV aus-
geführt.
Blaue Balken zeigen die Tätigkeiten des wissen-
schaftlichen Personals. Administrative und orga-
nisatorische Aufgaben führen die Liste an. In
72% der Projekte waren sie für die Entwicklung
und Auswahl der Methoden und der wissen-
schaftlichen Fragestellungen zuständig (jeweils
65 %). Auch die Analyse der Daten (59 %), die
Interpretation der Daten (53 %), die Verbreitung
der Ergebnisse (62 %) und die Überprüfung der
Datenqualität (58 %) lagen überwiegend in den
Händen des wissenschaftlichen Personals.
4 Diskussion
4.1 Unklarheiten über Perspektiven-
vielfalt in deutschen Citizen-
Science-Projekten
Die Ergebnisse zeigen ein Spannungsfeld zwi-
schen den mit Citizen Science verbundenen the-
oretischen Ansprüchen und Hoffnungen und
den pragmatischen und prozeduralen Realitäten
der Praxis.
Erneut wurde die Dominanz der Naturwissen-
schaften innerhalb der Citizen-Science-Projekte
belegt, auch die Häufigkeiten der anderen Diszi-
plinen sind vergleichbar zur Vorläuferstudie von
Pettibone, Vohland & Ziegler (2017). Neu ist der
Beleg über die inter- oder transdisziplinäre Zu-
sammenarbeit. 65 % der Projekte ordneten sich
mehr als einer Einzelwissen-
schaft zu. Das betraf nicht
nur Kooperationen innerhalb
der gleichen Klassifikationen
(beispielsweise in den Natur-
wissenschaften zwischen Bo-
tanik und Geografie), son-
dern auch übergreifend.
22 % kooperieren mit min-
destens einer weiteren, 12 %
sogar mit zwei weiteren Wis-
senschaftsgruppen (beispielsweise Geologie mit
Soziologie und Medien- und Kommunikations-
wissenschaften).
Festzuhalten bleibt, dass nicht alle Einzelwissen-
schaften gleichermaßen stark vertreten waren.
Allerdings präsentierten sich auch nicht alle Pro-
jekte auf der nationalen Citizen-Science-Platt-
form. Es gab und gibt einen nicht genau zu be-
stimmenden Selbstselektionseffekt, da über die
Gesamtanzahl aller Projekte in Deutschland kei-
ne Daten vorliegen.
Anhand der Ergebnisse muss auch festgestellt
werden, dass insgesamt wenig über die beschrie-
benen 63.339 CSV bekannt ist. Es können daher
keine verlässlichen Aussagen über Diversität und
Repräsentativität der Bürgerwissenschaftler*in-
nen in deutschen Citizen-Science-Projekten ge-
macht werden. Jeder Versuch, aus den unvoll-
ständigen Informationen auf die Gesamtheit zu
schließen, führt zu Fehleinschätzungen in die
eine oder andere Richtung. Darüber hinaus ist
noch viel weniger über die anderen Beteiligten an
Citizen-Science-Projekten bekannt, wie z.B. über
die Diversität des akademischen Personals und
weiterer Unterstützenden (Moczek & Köhler,
2020; Salmon, Rammell, Emeny & Hartley,
2021).
Die Ergebnisse zeigen ein
Spannungsfeld zwischen
den mit Citizen Science
verbundenen theoreti-
schen Ansprüchen und
Hoffnungen und den
pragmatischen und
prozeduralen Realitäten
der Praxis.
Schwerpunkt
144 Vertraute Fremde
4.2 Mögliche Gründe für den Mangel
an Daten zur Vielfalt der Teilneh-
menden
Da die Beteiligung von Freiwilligen an der For-
schung in Deutschland eine sehr lange Tradition
hat und Citizen Science seit etwa fünfzehn Jah-
ren etabliert ist, war es überraschend, dass die
Projekte so wenige Informationen systematisch
erfassten. Welche möglichen Gründe könnten
eine Rolle spielen? Die nun folgenden Vermu-
tungen beruhen auf Erfahrungen der Autorinnen
aus informellen Gesprächen mit den Projektlei-
tungen, Diskussionsrunden, Beratungen und Li-
teraturrecherchen.
4.2.1 Freiwilligengewinnung über
bestehende Gruppen, Vertrauen
und Auswahlprozess
Vor dem Hintergrund der oft stark einschrän-
kenden organisatorischen Rahmenbedingungen
ist es eine Herausforderung, Freiwillige zu akqui-
rieren und längerfristig zu binden (vgl. West &
Pateman, 2016). Aus pragmatischen Gründen
wandten sich viele Forschungseinrichtungen an
bestehende Gruppen, Vereine und Organisatio-
nen mit thematischem Bezug. Hier wurde die
Wahrscheinlichkeit einer Beteiligung als groß
eingeschätzt. Daraus ergab sich eine mögliche
Selbstselektion.
Ein Drittel der Projekte wurde von Vereinen, In-
teressengruppen, Stiftungen, Behörden oder Pri-
vatpersonen initiiert und koordiniert. Ihre Ange-
bote adressierten schwerpunktmäßig die Mitglie-
der. In diesem oft über Jahre gewachsenen
Vertrauensverhältnis wurden vor Aufnahme einer
Freiwilligentätigkeit selten systematisch Informa-
tionen über z.B. ethnische Zugehörigkeit, sozio-
ökonomischen und soziokulturellen Status, Bil-
dungsstand oder gesellschaftspolitische Einstel-
lungen erhoben.
Anders als bei der unternehmerischen Personal-
akquise gab es offenbar für Freiwilligenarbeit sel-
ten einen systematischen Auswahlprozess. In ei-
ner Mehrzahl der beschriebenen Fälle wurden die
Tätigkeiten für die CSV klar definiert, es gab
demnach bei der Ausführung keinen großen Ge-
staltungsspielraum bzw. kein hohes Maß an Au-
tonomie. Etwa zwei Drittel der Projekte baten
um eine Registrierung und verfügen somit über
Kontaktdaten. Über soziodemografische Infor-
mationen oder weitere Merkmale, die Rück-
schlüsse auf die Vielfalt und Repräsentativität der
Teilnehmenden zulassen würden, war offenbar
sehr wenig bekannt; ebenso wenig über die
Kenntnisse oder Fähigkeiten, die die Bürger*in-
nen mitbringen oder erlernen wollen. Die Pas-
sung (im Sinne eines Matchings) zwischen den
Anforderungen der Tätigkeiten und den Kompe-
tenzen wurde offenbar weder bei den Projekten
mit hoher noch mit niedriger Autonomie über
Nachweise geprüft, sondern beruhte in der Regel
auf der Selbsteinschätzung der Freiwilligen und
setzte somit ein hohes Maß an Vertrauen zwi-
schen den Beteiligten voraus. Das kennzeichnet
die besondere Art von sozialen Beziehungen in
der Forschungskooperation (Bromme, 2020).
4.2.2 Überlastung durch
Aufgabenvielfalt
Hauptaufgabe in Citizen-Science-Projekten ist
das Beantworten oft komplexer wissenschaftli-
cher Forschungsfragen in gesellschaftlich relevan-
ten Bereichen mit dazu passender Wissenschafts-
kommunikation. Die Koordination einer For-
schungszusammenarbeit von (in unserer Studie)
78 Personen des wissenschaftlichen Personals
und 63.339 CSV wurde von den Projektleitun-
gen als enorme Herausforderung erfahren und so
auch in anderen Veröffentlichungen beschrieben
(z.B. Sorensen et al., 2019, Hecker et al., 2018)
und bereits im Hinblick auf eine Überlastung
kritisch diskutiert (Vohland, Weißpflug & Petti-
bone, 2019). Angesichts dieser Aufgabenfülle
scheint es auch nachvollziehbar, dass ein eher
145Moczek, Hecker & Voigt-Heucke
aufwändiger Prozess des Datenerfassens und
Matching nicht umgesetzt wurde.
4.2.3 Herausforderung bei der
Datenerhebung
Wie schon bei der Freiwilligengewinnung (Kap.
4.1.1) gibt es auch bei der Begleitforschung
Selbstselektionseffekte, auch hohe Rückmelde-
quoten repräsentieren nur einen Ausschnitt. In
einer Fokusgruppendiskussion (N = 60 CSV) be-
richtete rund die Hälfte, dass sie sich "grundsätz-
lich nicht an Umfragen beteiligen" (Moczek,
Nuß & Köhler, 2021). Bürgerforschende eman-
zipieren sich vom Objekt der Wissenschaft zu
selbstbestimmten Mitforschenden (ECSA, 2020;
Haklay et al., 2021). Das könnte dazu führen,
dass sie Begleitforschung zu Effekten auf die Teil-
nehmenden (also auf sich selbst) möglicherweise
nicht unterstützen möchten oder können: Insbe-
sondere experimentelle Studiendesigns, welche
die Befragten als Forschungsobjekte im Unklaren
über die Forschungsfragen lassen (wie z.B. bei
Vorher-Nachher-Designs zur Einstellungsfor-
schung), konfligieren mit dem neuen Verständnis
von Transparenz. Sind die Befragten jedoch über
die zu prüfenden Annahmen informiert, könn-
ten reaktive Selbstauskünfte die Validität gefähr-
den (Döring & Bortz, 2016).
Die Datenschutzgrundverordnung (GDPR) re-
gelt die Speicherung personenbezogener Daten,
die nicht alle Projekte gewährleisten können.
Sensible Daten sollten so wenig wie möglich er-
fasst werden. Auch in Bezug auf nicht perso-
nengebundene Informationen nannten Projekt-
leitungen in informellen Gesprächen und
Workshops Unsicherheiten über geeignete Erhe-
bungsmethoden. Dies galt selbst für Projekte, die
sich explizit an bestimmte Zielgruppen wenden.
4.3 Ausblick
Citizen Science tritt mit dem Anspruch an, nicht
nur aus Gründen der Nützlichkeit, sondern vor
allem aus ethischem Bewusstsein Perspektiven-
vielfalt in die Forschung einzubringen. Um die-
sem Anspruch gerecht zu werden, sollte schon in
der Projektplanungsphase die Zielgruppenbe-
schreibung möglichst differenziert erfolgen und
relevante soziodemografische und kulturelle
Merkmale berücksichtigen. Dabei ist eine hohe
Vielfalt per se kein Selbstzweck, sie sollte zum
Projektgegenstand und -ziel passen. Auf dieser
Analyse aufbauend können Strategien entwickelt
werden, um die Vielfalt der Teilnehmenden zu
ermöglichen (Cooper et al., 2021). Die tatsäch-
liche Erreichung wird idealerweise überprüft. Für
ein solches Monitoring sind ko-kreative und qua-
litative Ansätze besonders gut geeignet.
Falls mit der Projektteilnahme auf Seiten der
Teilnehmenden auch Veränderungen in deren
Einstellungen, Wissen und Verhalten angestrebt
werden, sollten zusätzlich der Grad der Problem-
wahrnehmung, der persönlichen Betroffenheit,
soziale und subjektive persönliche Normen sowie
der wahrgenommene und zugeschriebene Ver-
haltensspielraum (Matthies,
2005) erfasst werden. Eine
solche Begleitforschung und
Evaluation kann nicht allein
von den Projekten getragen
werden. Neben externen,
idealerweise formativen, Eva-
luationen auf der Projektebe-
ne (wie bspw. in den Biodi-
versitätsprojekten des Bun-
desamts für Naturschutz,
Flinkerbusch & Nowack,
2017) gibt es einen Bedarf an
einer nationalen, übergrei-
fenden Strategie und an der
Durchführung repräsentati-
ver Querschnitts- und Langzeitstudien. Die
deutschen Freiwilligensurveys (Simonson, Kelle,
Eine solche Begleitfor-
schung und Evaluation
kann nicht allein von den
Projekten getragen
werden. Neben externen,
idealerweise formativen,
Evaluationen auf der
Projektebene gibt es
einen Bedarf an einer
nationalen, übergreifen-
den Strategie und an der
Durchführung repräsen-
tativer Querschnitts-
und Langzeitstudien.
Schwerpunkt
146 Vertraute Fremde
Kausmann & Tesch-Römer, 2021) könnten bei-
spielsweise standardmäßig um Fragen zu Citizen
Science ergänzt werden oder es werden Studien
in Anlehnung an Beispielen aus Großbritannien
(Pateman et al., 2021) und der Schweiz (Seifert,
Yang, Tönsmann & Schäfer, 2021) initiiert.
Kontakt
Nicola Moczek
PSY:PLAN GbR
Institut für Architektur- und
Umweltpsychologie
Libauer Straße 14
10245 Berlin
moczek@psyplan.de
www.psyplan.de
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