Wetenschap en vrije, open-source software

Ik ben een wetenschapper en een groot fan van de wetenschappelijke methode.¹ Ook ben ik FOSS-gebruiker en bejubelaar van vrije open-source software. Naar mijn mening is het tweede een logisch gevolg van het eerste.

Immers, de wetenschap behoort eerlijk, correct, onafhankelijk, open en transparant te zijn. Die laatste drie zijn noodzakelijk voor de eerste twee. Wetenschappers doen onderzoek en publiceren hun methode en resultaten. Maar misschien ben ik wel een oplichter en belazer ik de boel. Of ik ben te goeder trouw, maar maak een fout. In beide gevallen moet dat te achterhalen zijn door anderen die het gevoel hebben dat er iets niet klopt aan mijn resultaten. Om dat te doen moet wetenschappelijk onderzoek reproduceerbaar zijn; als een ander hetzelfde experiment of dezelfde analyse doet, moet er hetzelfde uitkomen. En daarvoor is het noodzakelijk dat de data en analysemethode openbaar zijn.

Veel onderzoeksprojecten beginnen zelfs met het reproduceren van eerdere resultaten, om vervolgens iets aan te passen aan de hand van nieuwe of betere inzichten. Natuurlijk kan ik een commercieel, closed-sourceprogramma gebruiken voor mijn data-analyse. Maar dan stuit ik op een aantal problemen. Wat als dit pakket de methode van een ander niet kan reproduceren? Dan zal ik mijn eigen software moeten schrijven die dat wel kan. En natuurlijk wil ik checken dat het programma doet wat het belooft. Net als wetenschappers kunnen ook commerciële software-ontwikkelaars fouten maken, en daarvan mag de uitkomst niet afhangen. Maar ik kan niet in de broncode kijken. Dan zit er dus niets anders op dan zelf een versie van het programma te schrijven en te kijken of daar hetzelfde uitkomt. Maar als ik dat toch al moet doen, hoef ik de software niet te kopen. Een laatste optie is de leverancier op haar bolle ogen geloven, mijn vingers kruisen en haar pakket gebruiken als een black box.² Los van het feit dat ik dan een dubieuze wetenschapper ben, komt de reproduceerbaarheid van mijn werk in gevaar. Wat als een ander vijf jaar later mijn werk wil overdoen, maar de leverancier is failliet, die specifieke versie is niet meer beschikbaar, de firma weigert het te verkopen of die wetenschapper kan het pakket niet betalen? Voor de transparantie had ik beter een open-sourcepakket kunnen gebruiken of zelf een code kunnen schrijven en publiceren.

Een ander contrast tussen commercie en wetenschap is de marketing. Als ik code schrijf voor data-analyse, schrijf ik alleen het noodzakelijke. Bij de aanschaf van een softwarepakket is de kans groot dat het veel uitgebreider is dan dat, en dat ik maar 10% van de functionaliteit nodig heb. Dan is 90% van het geld weggegooid. En mogelijk heeft het programma een grafische gebruikersinterface (GUI), dat verkoopt beter. Mijn ervaring is dat minstens 90% van de code van zo'n programma in de GUI gaat zitten en hooguit 10% in de functionaliteit.³ Dan is al 99% van het geld verkwist. En mocht het programma allerlei toeters en bellen hebben die veel gebruikers geinig vinden maar niets toevoegen,⁴ geld steken in reclame of zelfs aandeelhouders hebben waar de winst naartoe moet, dan is minder dan 1% van de aanschafprijs nuttig geïnvesteerd. En dat is een probleem, want onafhankelijk wetenschappelijk onderzoek wordt gefinancierd door de belastingbetaler. En er zijn weinig burgers die vinden dat de belastingen best een factor 100 omhoog kunnen.

---

Dit artikel is geschreven als column voor de Nederlandse Linux GebruikersGroep.