Vorgehen

Die Grundlage der Szenarien bilden in akademischer und grauer Literatur identifizierte Trends zur „Zukunft des Transfers“. Diese Trendrecherche befähigte das Team neben den großen Megatrends, wie z.B. Globalisierung oder Nachhaltigkeit, auch Subtrends zu identifizieren. Dabei wurde insbesondere mit visuellen Tools gearbeitet, die das Team dabei unterstützten, die abgeleiteten Trends in Cluster überführen zu können. Unser Team hat diese Szenariencluster mit explorativen, spekulativen und transformativen Elementen angereichert und in Zusammenarbeit mit ExpertInnen und PraktikerInnen ergänzt.

Am Ende dieses Prozesses stehen drei spekulative Szenarien, die als Diskussionsgrundlage über Funktion, Herausforderungen und Entwicklungspfade des Wissens- und Technologietransfers fungieren. Die Szenarien treffen in ihrem Kern spekulative Aussagen, indem sie explorative mit transformativen Aspekten kombinieren und sie auf einen Zeithorizont ab 2030 und darüber hinaus, weiterdenken. In sich homogen skizziert jedes Szenario eine mögliche Zukunft und grenzt sich in seiner Ausgestaltung heterogen in vielfacher Hinsicht von Alternativszenarien innerhalb des Möglichkeitsraums ab.

Das Ergebnis: Die drei Szenarien im Überblick

Die Broschüre stellt die Forschungsmethodik und alle drei entwickelten Szenarien in spekulativen Narrativen und Illustrationen vor. Die Kurztexte präsentieren die Highlights und Schlüsselelemente der Szenarien während die detaillierten Beschreibungen einen vertieften Einblick in mögliche Dynamiken geben.

Die Broschüre können Sie hier kostenlos herunterladen. Die Audiobeiträge zu den drei Szenarien wurden von Mai Horlemann eingesprochen.

Szenario 1: Big Data, Big Science – Neue Arbeitsteilung im Wissenschaftssystem

Bit für Bit zum Datenozean: Politische Regulierungen fordern die Bereitstellung der Datens(ch)ätze aller Akteure. DatenschützerInnen beobachten diese Entwicklung kritisch. Jeden Tag entsteht so ein gigantischer Pool an frei nutzbaren, wissenschaftlich verwertbaren Daten. Über digitale Bibliotheken oder andere zertifizierte Plattformen stehen diese frei zur Verfügung.

Die Zahl von Forschenden und Studienergebnissen explodiert: Die neue Datenoffenheit ermöglicht es jedem mit dem passenden Skill Set, institutionsunabhängig zu forschen. Mit dieser Datenmobilität lässt sich der Forschungsprozess in unabhängige Arbeitsschritte – von Datenerhebung bis Datenanalyse und -visualisierung – aufteilen. Spezialisierte Science Agenturen und Freelancer stehen hoch im Kurs.

So entstandene Forschungsergebnisse werden Open Access veröffentlicht. Die Qualitätssicherung erfolgt durch die gesamte Wissenschaftscommunity. Zitationsrekorde und Preise etablierter Institutionen gelten als die höchsten Auszeichnungen. Mehr ist mehr.

Die Suche nach Anwendungsmöglichkeiten ist nicht Aufgabe der Forschenden. Stattdessen finden Ergebnisverwertung und Transfer nach dem Pull-Prinzip durch Dritte statt. Staatliche, wirtschaftliche und gesellschaftliche Akteure wählen auf Open-Access-Plattformen relevante Forschungsergebnisse entsprechend ihrer Bedürfnisse und Zielstellungen aus. Unterstützt werden sie dabei durch einen intelligenten Matching-Mechanismus.

Verstärkte Vernetzung und internationale Kooperationen schaffen ein globales Lehrangebot, das jederzeit zugänglich und nutzbar ist. Dieses zielt vor allem auf den Aufbau von Kompetenzen im Bereich Data Science ab. Die Verwertung von Daten und der souveräne Umgang mit Komplexität sind Schlüsselkompetenzen in der Datengesellschaft.

Szenario 2: Crowd Science – Wissenschaft im Dienst der Gesellschaft

Forschungsgelder per Like: Öffentliche Fördermittel werden entsprechend gesellschaftlicher Prioritäten und Werte verteilt. Für Leuchtturmprojekte werden Wettbewerbe ausgeschrieben – die breite Gesellschaft stimmt ab, welche Projektvorschläge gefördert werden. Gesellschaftlicher Impact und Nutzen von Forschung rücken in den Fokus und sind wichtige Bewertungsparameter. Die Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen wie Klimawandel und Armut wird zum erklärten Forschungsziel, die Missionsorientierung rückt ins Zentrum von Transferaktivitäten.

Das öffentliche Interesse an Forschung und ihrer Anwendung verschafft der Wissenschaftskommunikation neuen Aufwind. Mittels innovativer Kanäle und Formate – vom 3D-Druck bis zu interaktiven Websites – werden Wissenschaftsthemen anschaulich vermittelt.

Die Forschung hat den Elfenbeinturm verlassen, Silos sind aufgebrochen. Die Gesellschaft ist zunehmend in Forschungsaktivitäten eingebunden und gestaltet Wissenschaft aktiv mit. Ob bei der Generierung von Daten und Wissen oder der Co-Kreation von Forschungsergebnissen: Living Labs, Reallabore oder Prototyping-Werkstätten sind Teil des wissenschaftlichen Alltags. Die kollaborative Forschungspraxis bringt neue partizipative Prozesse und Methoden hervor, die fortan in Lehrpläne integriert werden. Sektorübergreifendes Denken, Lernen und Zusammenarbeiten wird gefördert. Die Vermittlung kollaborativer Arbeitsweisen und Ansätze zur Förderung nachhaltiger Innovation wird als Querschnittsthema in die Lehre integriert.

Wirtschaft, Wissenschaft, Politik und Gesellschaft kollaborieren in Innovationsökosystemen, um neue Lösungen in die Umsetzung zu bringen. Da Innovationsprozesse von Beginn an vielfältige Perspektiven und Bedarfe berücksichtigen, finden deren Ergebnisse in Form neuartiger Lösungsideen schnell Verbreitung und Akzeptanz.

Szenario 3: Science sells – Forschungseinrichtungen im Wettbewerb

Es gilt das Gesetz von Angebot und Nachfrage: Erforscht wird, was sich monetarisieren lässt. Das Wissenschaftssystem unterliegt vollends den Prinzipien des Marktes. Forschung muss marktfähig und verwertbar sein. Aus dem Druck zu Publizieren wird der Druck zu Innovieren: Forschungsergebnisse werden nicht mehr veröffentlicht, sondern zeitnah in Ausgründungen oder Patente verwandelt. Zahlreiche Unterstützungsangebote, wie Company Builder und Innovation Labs, die Start-ups auf ihrem Weg in den Markt begleiten, gewinnen an Bedeutung. Der Return- on-Investment wird zu einem Indikator wissenschaftlicher Exzellenz und karriereentscheidendes Kriterium für Forschende an staatlichen und privaten Institutionen.

Forschung wird primär durch den Privatsektor finanziert. Große Unternehmen forschen verstärkt intern, anstatt mit etablierten Forschungsinstitutionen zu kooperieren. Neue Silos entstehen, kleinere Forschungseinrichtungen werden von größeren Institutionen verdrängt. Forschungsinstitutionen finden sich in einem globalen Wettbewerb um qualifizierte Fachkräfte, Ressourcen und Wissensvorsprung wieder. Der Konkurrenzdruck steigt.

Der Staat kann die Richtung von ökonomisch getriebener Forschung durch Unterstützung bestimmter Forschungsgebiete teilweise lenken, zum Beispiel indem er teure Infrastruktur bereitstellt, oder Subventionen und Steuererleichterungen bietet. Alternative Forschungsvorhaben werden vor allem durch gemeinwohlorientierte oder nachhaltig ausgerichtete NGOs und Stiftungen gefördert – diese haben jedoch Schwierigkeiten im vorherrschenden Wettbewerbsklima zu bestehen. Grundlagenforschung und die Erforschung gesellschaftlich relevanter Gebiete, deren Ergebnisse jedoch nicht unmittelbar monetär verwertbar sind, haben somit sehr eingeschränkte Finanzierungsmöglichkeiten.

Von Unternehmen gefördert und nachgefragt: Hochschulen fokussieren sich auf die lukrative Ausbildung von Fachkräften und das Vermitteln marktrelevanter Schlüsselkompetenzen. Die Studierendenzahlen bei privaten Bildungsanbietern und an Fachhochschulen steigen besonders, da ihre Ausbildungskonzepte auf die speziellen Bedarfe von Unternehmen abgestimmt sind und eine hohe Anschlussfähigkeit an den Arbeitsmarkt gewährleisten.