العلم المفتوح يفتح الأبواب المغلقة

• ⁧⁩يكشف العلم المفتوح قيمة أصحاب الشأن المختلفين ⁧⁩
• ⁧⁩يقدم العلم المفتوح أفضل عائد على الاستثمار بالموارد ⁧⁩
• ⁧⁩ييسر العلم المفتوح الاكتشافات الكبيرة ⁧⁩

⁧⁩يتمثّل الوعد الأساسي لأي بحث علمي في جعل المجهول معلوما. تاريخياً، كان البحث يُنفَّذ في الغالب من قبل علماء يعملون لوحدهم أو في فرق صغيرة لتدارس قضية محدّدة بصورة معمقة. ويُعَّد هذا النموذج التقليدي واسع الانتشار حتى أن بعض رسامي الكاريكاتير يرسمون شخصاً واحداً يُحدّق بالمجهر للتعبير عن هذه الحالة. يبيّن هذا النموذج طريقة تفكير العديد من الناس عن العلوم: يطرحون السؤال، ويدرسونه جيداً⁧⁩⁧⁩⁧⁩ ثم ⁧⁩⁧⁩⁧⁩يشاركون نتائج دراستهم هذه. إن تشبيه المجهر – عينان تحدقان في جزء صغير من الكل بمعزل عن كل المؤثرات والمنبهات الأخرى- هي جزء من المشكلة.

⁧⁩ ⁧⁩على الرغم من أن الاكتشاف العلمي لا يزال يعتمد على الدراسة المتأنية، إلا أن تركيز مختبر واحد على مجال واحد فقط يُعتبر هدراً للموارد. في كثير من الأحيان، يؤدي الوصول المحدود إلى البيانات والأدوات إلى إبطاء عجلة الاكتشاف ويقود إلى الازدواجية المكلفة وغير الفعالة في الأبحاث. وتكون التكلفة عالية بالنسبة للباحثين والمرضى على وجه الخصوص، فقد تستغرق البيانات والنتائج سنوات طويلة لإنتاجها ونشرها، ومن ثم يأتي مشروع لا يختلف عنها إلا قليلاً ليطغى عليها.

 ⁧⁩ ⁧⁩ومن السهل رؤية الآثار المترتبة على هذا النموذج. في كثير من الأحيان، يصبح توليد البيانات تنافسياً بدل أن يكون تشاركياً، ممّا يخلق العقبات التي تعيق عملية الاكتشاف. كما تتطلب تحديات توليد مجموعات البيانات وإدارتها جهداً يُشابه الجهد المطلوب لتنفيذ البحث العلمي ذاته في كثير من الأحيان، وقد تتقلص مساهمات الباحثين الأفراد في هذه العملية. ودائماً ما تؤدي هذه العملية المغلقة إلى إنتاج مجموعات بيانات مُتفرقة ومعزولة عن بعضها البعض، والتي تكون تكلفة إنتاجها أكبر ومن ثم تكون عمليتا تحليلها ومقارنتها أكثر صعوبةً أيضاً. أما النتيجة الأسوأ من ذلك، فهي إمكانية تفويت الفرصة لاكتشافات هامة بسبب عدم إمكانية مقارنة مجموعات البيانات المنعزلة عن بعضها البعض بفعالية.

⁧⁩ ⁧⁩ويسمى البديل لهذا النموذج في كثير من الأحيان بـ«العلم المفتوح». وتتمثل إحدى طرق هذا العلم في بناء منصات مشاركة بيانات البحث وتطوير الطرق التي تتيح للعلماء العمل بالتزامن مع بعضهم البعض. وقد عرضت ائتلافات البحث مثل ENCODE Project ⁧⁩⁧⁩وGTEx⁧⁩⁧⁩ وغيرهما بشكل متزايد أهمية توليد البيانات التشاركية، وحققت نجاحاً طويل الأمد في تمكين البحث عالي الأثر. يستخدم الباحثون والعلماء ذوو الاهتمامات والخبرات المختلفة البيانات بشكل مستقل أو بشكل تعاوني بحسب حاجاتهم. ومن منظور توليد الموارد، يتيح هذا النموذج استغلال الموارد ذاتها (التمويل، والوقت والجهد) لإنشاء مجموعات بيانات أكبر وأكثر قيمةً.

⁧⁩ ⁧⁩إن من شأن مشاركة خطط البحث، والنتائج المبكرة والتحديات تعظيم مساهمات الأفراد في مشروع ما، ممّا يتيح للباحثين تفسير الأسئلة الأساسية التي تظهر أثناء البحث ومعالجتها. وهذا أمر مهم للباحثين في بداية مسيرتهم المهنية والمتدربين على وجه الخصوص، الذين يكتسبون فرصة الاطلاع على كل هذه الفرص والوصول إليها بفضل نموذج «العلم المفتوح». كما يعزز هذا النموذج الأعمال التشاركية العادلة، حيث يمكن للأفراد المساهمة في الأعمال القائمة، وهم يعرفون بأن جهودهم هذه سوف تحظى بالتقدير المناسب. علاوة على ذلك، فإن التركيز على مشاركة الأبحاث قيد العمل يشجع الممارسات النموذجية في تطوير الأدوات التشاركية والموارد لدعم العمل، ويزيد من عدد الباحثين المؤهلين للبحث في البيانات المتوفرة واستخدامها. ختاماً، كما يلتزم برنامج GP2 بضمان تحقيق المنفعة العادلة من المجموعات المتنوعة من المشاركين المشمولين، فإن التزامه بالعلم المفتوح يضمن أيضاً أن تدعم الموارد والفرص المتوفرة البحث والباحثين الذين ينضمون إلى هذا الجهد الرائد. ⁧⁩

⁧^⁩[1]⁧⁩ ⁧⁩ائتلاف ENCODE Project. موسوعة موحدة لعناصر الحمض النووي الوراثي DNA في الجينوم البشري. الطبيعة. 2012;489(7414):57-74. doi:10.1038/nature11247⁧⁩

⁧^⁩[2]⁧⁩ ⁧⁩http://www.gtexportal.org⁧⁩

⁧⁩ ⁧⁩ ⁧⁩ ⁧⁩