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Herausforderung Motivation – Wie Partizipierende am Ball bleiben (oder auch nicht)

Hinweis: Dieser Blogpost erschien zuerst auf dem Blog Public Humanities, herausgegeben von Lisa Kolodzie, Mareike Schumacher, Melanie Seltmann und Daniel Brenn.

Diesen Artikel zitieren: Seltmann, Melanie (2021): „Herausforderung Motivation – Wie Partizipierende am Ball bleiben (oder auch nicht)“. In: Kolodzie, Lisa, Schumacher, Mareike, Seltmann, Melanie und Brenn, Daniel (Hrsg.): Public Humanitieshttps://publicdh.hypotheses.org/67.

Citizen Science – oder in unserem Fall Citizen Humanities – lebt von den Citizens1, die sich an Projekten beteiligen. Diese zu einer Teilnahme an selbigen zu motivieren, ist jedoch gar nicht so einfach. Daher gibt dieser Blogpost einen kleinen Einblick in bisherige Studien zur Motivation von Citizen Scientists einerseits, berichtet aber vor allem auch von persönlichen Erfahrungen in linguistischen Citizen Science-Projekten.

Sind diese persönlichen Erfahrungen überhaupt aussagekräftig, mag sich die eine oder der andere fragen. Nun, so aussagekräftig wie eine Studie ganz klar nicht. Da ich aber seit sechs Jahren in verschiedenen Citizen Science-Projekten mitgearbeitet habe und mit anderen kooperiert habe, mag das vielleicht für einen Einblick, der nicht umsonst als persönliche Erfahrungen tituliert ist, reichen.

Exkurs: Was ist Citizen Science und wenn ja, wieviele

Bevor wir uns aber mit der Motivation an Citizen Science-Projekten zu partizipieren beschäftigen, wollen wir erst einmal einen kurzen Exkurs machen, was Citizen Science und Citizen Humanities eigentlich sind. Doch direkt am Anfang muss hier leider eine Enttäuschung kommen: Es gibt nicht DIE eine Definition von Citizen Science. Hierin läge auch das Problem, dass bestimmte Citizen Science-Projekte und -Aktivitäten ausgeschlossen werden würden – und damit auch keine Finanzierung erhalten würden (vgl. Haklay et al., 2021: 19).

Haklay et al. (2021) haben jüngst einen recht ausführlichen Überblick über verschiedene Definitionen gegeben. Sie vergleichen dabei die unterschiedlichen Definitionen und setzen sie zueinander in Beziehung. Dabei beziehen sie sich auf unterschiedliche Faktoren. Unter anderem erstellen sie eine Matrix verschiedener Funktionen der Definitionen von Citizen Science. 

Eine Definition ist nicht trivial. Für diesen Beitrag wollen wir es dennoch auf eine Definition herunterbrechen und übernehmen die Definition aus dem Grünbuch Citizen Science Strategie 2020 für Deutschland (Bonn et al., 2016: 14): 

Citizen Science beschreibt die Beteiligung von Personen an wissenschaftlichen Prozessen, die nicht in diesem Wissenschaftsbereich institutionell gebunden sind. Dabei kann die Beteiligung in der kurzzeitigen Erhebung von Daten bis hin zu einem intensiven Einsatz von Freizeit bestehen, um sich gemeinsam mit Wissenschaftlerinnen bzw. Wissenschaftlern und/oder anderen Ehrenamtlichen in ein Forschungsthema zu vertiefen. Obwohl viele ehrenamtliche Forscherinnen und Forscher eine akademische Ausbildung aufweisen, ist dies keine Voraussetzung für die Teilnahme an Forschungsprojekten. Wichtig ist allerdings die Einhaltung wissenschaftlicher Standards, wozu vor allem Transparenz im Hinblick auf die Methodik der Datenerhebung und die öffentliche Diskussion der Ergebnisse gehören.

Die vier Stufen von Citizen Science-Projekten

Der Einbezug von Citizens in Projekte kann dabei nach Haklay (2013) in vier Stufen unterteilt werden. Auf einer ersten, der niedrigsten Stufe partizipieren Citizens lediglich mit geringem kognitivem Aufwand, indem sie Ressourcen bereitstellen. Diese Stufe wird als Crowdsourcing bezeichnet. Auf einer zweiten Stufe besteht die Partizipation des Citizens in ihren kognitiven Fähigkeiten. Hier sammeln Teilnehmende Daten oder führen einfache Interpretationsaufgaben durch, nachdem sie ein grundlegendes Training erhalten haben. Diese Stufe nennt sich verteilte Intelligenz (distributed intelligence). Die nächsthöhere Stufe ist die der Community Science (participatory science). Citizens werden bereits beim Finden einer Forschungsmethode einbezogen und führen die Datensammlung selbständig durch. Bei der Interpretation stehen ihnen Wissenschaftler*innen unterstützend zur Seite. In der letzten Stufe schließlich können Teilnehmende den Grad ihres Engagements eigenständig bestimmen und potenziell bei der Analyse und Veröffentlichung der Forschungsergebnisse beteiligt werden. Sie wird Extreme Citizen Science genannt. Hier fungieren Wissenschaftler*innen nicht nur als Expert*innen, sondern auch als Vermittler*innen und Moderator*innen (vgl. Haklay, 2013: 116f.).

Nun betrachten wir hier aber den Bereich der Humanities und nicht alle wissenschaftlichen Bereiche. Da die Humanities immer ein bisschen anders sind als die Naturwissenschaften, gibt es auch im Bereich der Citizen Science das Unterfeld der Citizen Humanities. Der Term selbst ist noch gar nicht so alt, steht aber in einer langen Forschungspraxis (vgl. Heinisch et al., 2021: 98). In der Linguistik hat beispielsweise bereits im 19. Jahrhundert Georg Wenker Citizens dazu aufgefordert, die örtliche Bevölkerung zu befragen. Auf Grundlage dieser Befragungen hat er seinen Sprachatlas des Deutschen Reichs (oder auch Wenkeratlas) erstellt. Durch die Entwicklung der Digital Humanities kommen allerdings noch viele weitere Möglichkeiten der Einbeziehung von Citizens hinzu (vgl. Heinisch et al., 2021: 97).

Phasen der Motivation

Nachdem wir nun wissen, worum es sich bei Citizen Humanities handelt, wollen wir uns endlich der Motivation der Citizens widmen, an solchen Projekten zu partizipieren. In den bisherigen wissenschaftlichen Untersuchungen zur Motivation werden vor allem naturwissenschaftliche Citizen Science-Projekte betrachtet. Dies korreliert damit, dass geistes- und sozialwissenschaftliche Citizen Science-Projekte generell eher unbekannter sind.

In der Literatur wird von unterschiedlichen Phasen der Motivation ausgegangen. Rotman et al. (2014) beschreiben eine Phase der initialen Partizipation sowie eine der langfristigen Partizipation (vgl. Rotman et al., 2014: 231). Im Leitfaden des UK Environmental Observation Framework (UKEOF 2016) wird eine Veränderung der Motivation über die Teilnahmezeit beschrieben (vgl. UKEOF, 2016: 3). Land-Zandstra et al. (2021) unterscheiden gleich drei Phasen, in denen etwas für die Motivation der Citizens getan werden kann: Die Rekrutierung, die Bindung (ans Projekt) sowie die Auswertungs- und Abschlussphase (vgl. Land-Zandstra et al., 2021: 253). West/Pateman (2016) sehen sogar vier Phasen: die Entscheidung, am Projekt teilzunehmen, die initiale Partizipation, die nachhaltige Partizipation sowie die Endphase (West/Pateman, 2016: 2).

Für die initiale Phase beschreiben Rotman et al. (2014) insbesondere persönliches Interesse als Motivation. Des Weiteren finden sie Selbstdarstellung, Selbstwirksamkeit (im Sinne von Einfluss auf die wissenschaftliche Arbeit und Bekanntheit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft) sowie soziale Verantwortung als weitere Faktoren (vgl. Rotman et al., 2014: 230). UKEOF (2016) stellen außerdem den Willen, zur Wissenschaft beitragen zu können, als Hauptmotivation fest, daneben aber auch „dispositionelle Gründe wie Enthusiasmus, Freude und Entwicklung von Skills“ (UKEOF, 2016: 2). Land-Zandstra et al. (2021) listen eine ganze Reihe an Kategorien für Motivation auf, die auf Levontin et al. (2018) basieren. Hierunter fallen etwa der Wille, etwas zu lernen, sich herauszufordern, Spaß zu haben, Erfolg, sich einen Namen zu machen, seine Reputation zu verbessern, Sicherheit (als Output für spezifische Projekte), die Teilnahme, weil Bekannte auch teilnehmen, Altruismus, die Gesellschaft und Umwelt zu verbessern, weil sie ohnehin die Aufgabe ausführen würden, weil sie die Gemeinschaft suchen, an Wissenschaft teilhaben wollen oder auch einfach ihr Wissen und ihre Erfahrung teilen wollen (vgl. Land-Zandstra et al., 2021: 249). West/Pateman (2016) fassen zusammen, dass sich die Teilnehmenden für eine Beteiligung an Citizen Science-Projekten fähig fühlen müssen, zu der entsprechenden Forschung überhaupt etwas beitragen zu können (vgl. West/Pateman, 2016: 2).

Herausforderung des Am-Ball-Bleibens

Den meisten Projekten gelingt eine initiale Teilnahme ganz gut. Schwieriger ist es, dass die Teilnehmenden am Ball bleiben, im besten Fall die Motivation sogar konstant hoch bleibt (vgl. u.a. Kunzmann/Mutter, 2020: 36). Die Motivationen für diese Phase sind komplexer und stark von interpersonalen, formellen wie auch informellen Beziehungen beeinflusst (vgl. Rotman et al., 2014: 232). Rotman et al. (2014) führen gleich eine ganze Reihe an Bedingungen, die eine anhaltende Teilnahme begünstigen, an: Vertrauen in Datenqualität, Erhebungsmethoden sowie in die von Teilnehmenden selbst angewandten Praktiken sind unabdinglich und werden zunehmend wichtiger. Zudem wird eine klare Kommunikation der gemeinsamen Ziele von Wissenschaftler*innen und Citizen Scientists geschätzt. Auch eine Anerkennung der Beiträge der Citizens begünstigt eine anhaltende Motivation. Schließlich kann eine zusätzliche Motivation aus Mentorenprogrammen erwachsen (vgl. Rotman et al., 2014: 231). Auch UKEOF (2016) führen „organisatorische Faktoren wie Feedback und gutes Projektmanagement“ (UKEOF, 2016: 2) als motivationsanhaltend oder gar -fördernd an. Zudem sollten „Schlüsselmotivationen von Teilnehmenden und Stakeholdern aufeinander abgestimmt“ (UKEOF, 2016: 2) sein. 

Und wie ist das in der Linguistik?

Kommen wir nun weg von Studien zu den eher persönlichen Erfahrungen in linguistischen Citizen Science-Projekten. Als erstes betrachten wir das Crowdsourcing-Projekt VerbaAlpina (Krefeld/Lücke, 2014), das an der LMU München angesiedelt ist. Ziel des Projektes ist es, „die zahlreichen Sprachen und Dialekte, die im Alpenraum gesprochen werden, zu untersuchen“ (Kunzmann/Mutter, 2020: 32). Citizens können über ein Internetportal Dialektbegriffe aus ihrer jeweiligen Gemeinde beisteuern und damit Begriffe aus traditionellen Sprachatlanten und Wörterbüchern ergänzen oder aktualisieren (vgl. Kunzmann/Mutter, 2020: 35f.). Für den Erfolg dieses Ansatzes ist selbstredend die anhaltende Partizipation der Citizens ausschlaggebend. Dafür haben sich insbesondere „gezielte Publicity-Aktionen“ geeignet (Kunzmann/Mutter, 2020: 36). Besonders wirksam waren hierbei „ein Beitrag auf der Webseite des Bayerischen Rundfunks (BR) im Rahmen der Dialekt-Themenwoche des BR vom 27.4.2018 bis 4.5.2018. […] Am wenigsten Erfolg hatten hingegen Radiointerviews und populärwissenschaftliche Vorträge“ (Kunzmann/Mutter, 2020: 36). Besonders schwierig ist auch hier, die Motivation aufrecht zu erhalten. Hierfür nutzt VerbaAlpina einen Gamification-Ansatz, indem sie „u.a. eine Rangliste über die aktivsten Gemeinden“ (Kunzmann/Mutter, 2020: 37) führen.

Als zweites Projekt schauen wir uns Lingscape (Purschke/Gilles, 2016ff.) an der Universität Luxemburg an. Hierbei handelt es sich um ein Linguistic Landscaping-Projekt, das Teilnehmenden eine App zur Verfügung stellt, mit der sie Schrift im öffentlichen Raum sammeln und annotieren können. Für Lingscape selbst ist insbesondere die Annotation von Sprachen, die auf den Bildern zu sehen sind, interessant. Das Hochladen kann entweder in einem allgemeinen Bereich geschehen oder in einem extra angelegten Projekt. Wenn Teilnehmende eigene Projekte anlegen, können sie über eine Webseite die hochgeladenen Daten auswerten. Bei Lingscape handelt es sich um ein Co-Creation-Projekt, das Aspekte des Crowdsourcings, Outreach-Aktivitäten und gemeinsame Projektarbeit kombiniert. So werden beispielsweise auch bei der Weiterentwicklung des Frameworks Wünsche der Teilnehmenden einbezogen (vgl. Purschke, 2021: 8). Auf Gamification-Aspekte wie Rankings oder Highscores wird in Lingscape explizit verzichtet, denn die Motivation soll nicht aus diesen Belohnungen erwachsen, sondern im Schaffen von Bewusstsein für die semiotische Komplexität und den sozialen Reichtum der öffentlichen Beschilderung. Das Hinzufügen von solchen Elementen würde die Motivation von intrinsisch und aufgabenorientiert zu extrinsisch und belohnungsorientiert verändern. Des Weiteren spielen hier Datenschutzgründe eine Rolle (vgl. Purschke, 2021: 9f.). In Lingscape können Citizens ohne Anmeldung und weitestgehend anonym partizipieren. Lediglich eine device-spezifische ID wird gespeichert. Damit sehen Benutzende auch selbst, das wievielte Foto sie hochladen. Inzwischen gibt es eine ganze Reihe von Projekten in Lingscape, insbesondere von verschiedenen Universitäten und Schulen.

Linguistic Landscaping in Salzburg

Das dritte Projekt, das wir betrachten möchten, ist schließlich IamDiÖ – Erforsche Deutsch in Österreich (Seltmann/Heinisch, 2018). Es ist an der Universität Wien angesiedelt. Es befasst sich mit der Vielfalt und dem Wandel der deutschen Sprache in Österreich über die drei Aspekte Variation, Kontakt und Wahrnehmung und untersucht dabei Art und Weise der Verwendung und Wahrnehmung der deutschen Sprache in Österreich. Zudem zeigt es den Einfluss anderer Sprachen auf die deutsche Sprache in Österreich (vgl. Heinisch, 2020: 166). IamDiÖ verfolgt einen Extreme Citizen Science-Ansatz. Dafür werden verschiedene Teilnahmemöglichkeiten im Projekt angeboten. Zum einen gibt es die Forschungsfrage des Monats (FM). Hier können Citizens Fragen über ein Onlinetool zu Deutsch in Österreich stellen. Zudem wurden etliche Fragen auf Vor-Ort-Veranstaltungen wie der Langen Nacht der Forschung 2018 oder dem FWF Wissenschaftsfestival „Be Open“ 2018 im persönlichen Dialog gesammelt. Über Facebook werden jeweils zwei Fragen zur Abstimmung gestellt, von denen die höher bewertete als nächstes im Projekt beantwortet wird. Ziel ist es, dass Citizens selbst die gestellten Fragen beantworten. Allerdings ist dies bisher erst einmal vorgekommen (vgl. Heinisch et al., 2021: 101). 

Eine zweite Aktivität von IamDiÖ ist eine linguistische Schnitzeljagd nach Schrift im öffentlichen Raum. Hier wird mit Hilfe eines Projekts in der Lingscape-App ein Korpus erstellt, das von Citizens und Forschenden analysiert werden kann: nach Anzahl der Sprachen in Abhängigkeit von ihrem Ort einerseits, nach der Verwendung von Annotationen sowie nach der Auswahl der Motive und Inhalte andererseits (vgl. Seltmann/Heinisch, 2018). Hier konnten sich Citizens sowohl selbst auf die Suche machen, es wurden aber auch mehrere organisierte Schnitzeljagden angeboten – sowohl für Studierende als auch für die Allgemeinheit. Diese Aktivität war ebenso Teil des Mitmachtags der Österreichischen Citizen Science Konferenz 2018 in Salzburg sowie des Österreichischen Citizen Science Awards 2019.

Linguistic Landscaping in Wien mit IamDiÖ

Eine dritte Aktivität von IamDiÖ ist der Meme-Generator samt Meme-Wettbewerb. Im Generator werden Bilder zur Verfügung gestellt, die von Teilnehmenden mit Text versehen werden können. Zur Motivation wurde zu verschiedenen Meme-Wettbewerben aufgerufen. Die neueste Projektaktivität ist die Erstellung eines Wörterbuchs. Hier legen Citizens, z.B. Dialektwörter und ihre standarddeutsche Entsprechung im Tool „Wortgut“ ab. Diese Aktivität wird insbesondere im Rahmen des diesjährigen Österreichischen Citizen Science Awards veranstaltet.

Als zusätzliche Aktivität von IamDiÖ wurden auf verschiedenen Vor-Ort-Veranstaltungen Comics erstellt (fertige Comicstrips wurden mit Text gefüllt) und hinterher gemeinsam mit Anleitung auf einem Koordinatensystem aus Standard- oder Nonstandard-Sprache auf der x-Achse sowie Nähe-Distanz auf der y-Achse angebracht. Hiermit kann nicht nur untersucht werden, wie verschiedene Formen von Nonstandard verschriftet werden, sondern auch die Wahrnehmung von Standardnähe sowie die Verwendung der verschiedenen Sprechformen.

Obwohl das Team insbesondere auf Facebook sehr aktiv ist, eine gute Reichweite aufbauen konnte und auch eine ausführliche Webseite mit Anleitungen und Blogposts zum Projekt betreut, so funktionierten die Aktivitäten mit persönlicher Interaktion deutlich besser (vgl. auch Heinisch et al., 2021: 101). Erst durch die persönliche Interaktion mit den Citizens konnte echte Motivation erreicht werden. Außer der persönlichen Interaktion haben Wettbewerbe oder andere Belohnungen (wie Anerkennung als Leistung in einer Lehrveranstaltung) dazu beigetragen, dass Citizens an den Aktivitäten partizipiert haben. Allerdings ging diese Partizipation meist nicht über den Zeitpunkt der Belohnung hinaus. 

Und die Moral aus der Geschicht

Was lernen wir nun aus den Ergebnissen der Studien und den persönlichen Erfahrungen? Es ist schwierig, die Motivation von Citizens auf einem konstanten Level zu halten. Fundamentale Voraussetzung dafür ist, dass sie ein eigenes, intrinsisches Interesse an der Aufgabe oder Forschungsfrage haben, sich fähig fühlen, diese zu beantworten und sie mit den Forschenden in Interaktion stehen. Citizen Science lebt vom Austausch – zwischen Citizens und Forschenden (in beide Richtungen) und der Citizens untereinander. Man darf die Fähigkeiten der Citizens nicht unterschätzen und sollte Citizens einbeziehen in die Aktivitäten und Fragen, die sich im Laufe eines (Citizen Science-)Projektes stellen. Dann kann Citizen Science für beide Seiten ein vielversprechendes Unterfangen sein, das sowohl Citizens mündiger macht als auch Forschenden Unterstützung und Legitimierung der Forschung gibt.

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Literatur

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Haklay, Mordechai (Muki), Daniel Dörler, Florian Heigl, Marina Manzoni, Susanne Hecker & Katrin Vohland (2021): What Is Citizen Science? The Challenges of Definition. In Katrin Vohland, Anne Land-Zandstra, Luigi Ceccaroni, Rob Lemmens, Josep Perelló, Marisa Ponti, Roeland Samson & Katherin Wagenknecht (Hrsg.), The Science of Citizen Science, 13–33. Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-58278-4_2.

Haklay, Muki (2013): Citizen Science and Volunteered Geographic Information: Overview and Typology of Participation. In Daniel Sui, Sarah Elwood & Michael Goodchild (Hrsg.), Crowdsourcing Geographic Knowledge: Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice, 105–122. Dordrecht: Springer Netherlands. doi:10.1007/978-94-007-4587-2_7.

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Kunzmann, Markus & Christina Mutter (2020): Dialektdatenerhebung neu gedacht: vom Nutzen des Netzes für die Sprachwissenschaft. (2). 32–37. doi:10.14618/sr-2-2020-kun.

Land-Zandstra, Anne, Gaia Agnello & Yaşar Selman Gültekin (2021): Participants in Citizen Science. In Katrin Vohland, Anne Land-Zandstra, Luigi Ceccaroni, Rob Lemmens, Josep Perelló, Marisa Ponti, Roeland Samson & Katherin Wagenknecht (Hrsg.), The Science of Citizen Science, 243–259. Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-030-58278-4_13.

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West, Sarah & Rachel Pateman (2016): Recruiting and Retaining Participants in Citizen Science: What Can Be Learned from the Volunteering Literature? Citizen Science: Theory and Practice. Ubiquity Press. 1(2). 15. doi:10.5334/cstp.8.

  1. Der Begriff Citizen in Citizen Science ist keinesfalls unproblematisch, ebenso die häufig verwendete deutsche Version Bürger*innenwissenschaft. Diese könnte implizieren, dass nur Menschen mit bestimmten Bürgerrechten teilhaben dürften. Diese Problematik soll für diesen Beitrag ausgeklammert werden und Citizen als Weltbürger*in verstanden werden. []

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