Nie sądzę, że jest to przede wszystkim kwestia etyczna. Powtarzalność nie jest zagrożona przez wymóg, aby pieniądze musiały zostać wydane na zakup oprogramowania lub przygotowanie eksperymentu (lub czy istnieją akceleratory cząstek typu open source?).

Chociaż rozwiązania open source są preferowane z wielu powodów, istnieją wyraźnie przypadki, w których użycie zastrzeżonego oprogramowania P jest właściwe:

• Gdy wiadomo (i zostało zweryfikowane), że implementacja metody M w P jest poprawna, podczas gdy znane implementacje M o otwartym kodzie źródłowym nie zostały (jeszcze) uznane za wiarygodne. I odwrotnie, gdy wiadomo, że implementacja open source O daje prawidłowe wyniki, podczas gdy w przypadku P nie zostało to ustalone, wówczas oczywiście należy użyć O, gdy istnieje wybór.
• Gdy można rozsądnie oczekiwać, że P jest szeroko dostępne w instytucjach badawczych (a tym samym dla badaczy), jak na przykład niektóre pakiety matematyczne / obliczeniowe.
• Kiedy P pozwala na znacznie bardziej efektywne (czasowo / zasobowo) wykonanie eksperymentów.
• Kiedy P jest pakietem oprogramowania i tak potrzebnym do wyodrębnienia / przetwarzania danych z instrumentu o dużej przepustowości.

Zauważ, że zakładam, że P może faktycznie być kupowane przez kogokolwiek. Jeśli P nie jest dostępny na rynku, ale jest raczej wewnętrznym rozwiązaniem o zamkniętym kodzie źródłowym, preferowany jest pakiet open source.

To pytanie stało się ważne, ponieważ rośnie nacisk na większą powtarzalność badań obliczeniowych. Korzystanie z oprogramowania o zamkniętym kodzie źródłowym jest dopuszczalną częścią badań w większości dziedzin, niemniej jednak następujący punkt widzenia wyrażany przez Johna Claerbouta staje się coraz bardziej rozpowszechniony:

Artykuł o wynikiem obliczeniowym jest reklama, a nie stypendium. Rzeczywiste stypendium to pełne środowisko oprogramowania, kod i dane, które dały wynik.

Z tego punktu widzenia, jeśli polegasz na kodzie z zamkniętym kodem źródłowym, nie możesz całkowicie opublikować Twoje badania.

Problemy z oprogramowaniem zamkniętym w nauce

Istnieje wiele problemów:

• Jak wspomniałeś, jeśli ktoś inny spróbuje odtworzyć Twoje wynik i otrzyma inną odpowiedź , usunięcie rozbieżności może być niemożliwe.
• Implementacja oprogramowania może zawierać błędy . Rzeczywiście, każde oprogramowanie ma błędy i każde używane oprogramowanie open source będzie na nie podatne. Jednak w przypadku oprogramowania o zamkniętym kodzie źródłowym nie masz prawa do samodzielnego sprawdzania kodu w celu znalezienia błędów ani nie możesz ich naprawiać samodzielnie, jeśli je odkryjesz.

Obie te kwestie są kwestiami zasadniczymi; w praktyce rozwiązywanie rozbieżności i znajdowanie / naprawianie odpowiednich błędów jest również poważnym wyzwaniem w przypadku oprogramowania open source (ale przynajmniej jest to coś, co można sobie wyobrazić).

Sugestie dotyczące złagodzenia wpływ zamkniętego kodu źródłowego na odtwarzalność

1. Opublikuj cały swój własny kod . Prawdopodobnie masz jakieś skrypty, które wywołują zastrzeżone oprogramowanie lub przynajmniej kilka plików wejściowych, które konfigurują problem do rozwiązania. Zwykle te skrypty zawierają większość nowości w twoich badaniach, więc to, co w nich jest, jest często ważniejsze dla innych badaczy niż to, co znajduje się w zastrzeżonym źródle.

2. Skorzystaj z wielu niezależnych metod, aby potwierdzić swoje ustalenia . Zmniejsza to prawdopodobieństwo, że błąd wpłynie na Twoje wyniki. W moich własnych badaniach ta dodatkowa praca czasami opłaciła się, odkrywając błędy (które prowadziły do ​​błędnych wyników) w zastrzeżonym oprogramowaniu.

3. Zrozum algorytmy zakodowane w oprogramowanie i ich słabości . Nawet jeśli nie widzisz źródła, zwykle możesz dowiedzieć się, jakie metody obliczeniowe zawierają. Kiedy już znasz okoliczności, w których te metody są (lub nie są) niezawodne, możesz sprawdzić, czy prawdopodobnie dadzą wiarygodne wyniki dla twojego problemu (np. Sprawdzając numer warunku macierzy, którą wprowadzasz do jakiegoś oprogramowania do algebry liniowej ).

4. Pamiętaj, że niektóre programy komercyjne są po prostu ładnym interfejsem do kodu open source . Na przykład, funkcja MATLAB-a eigs do obliczania wartości własnych rzadkich macierzy jest tylko cienkim opakowaniem wokół pakietu open source ARPACK. Jeśli tego używasz, w rzeczywistości nie polegasz na zbyt dużej ilości (jeśli w ogóle) zamkniętego kodu źródłowego.

Oczywiście powinieneś również postępować zgodnie z najlepszymi praktykami opisanymi w literaturze (np. w tym artykule lub w wielu odnośnikach powiązanych tutaj) na temat powtarzalnych nauk obliczeniowych.

Prawo dotyczy tego, co robisz; etyka dotyczy bardziej tego, co jest lepszym wyborem i dlaczego jest lepsze. Odpowiedź na Twoje pytanie zależy od tego, dlaczego korzystasz z zastrzeżonego oprogramowania.

• Jeśli jest to jedyny sposób na osiągnięcie wyniku, to oczywiście możesz i powinieneś użyć to. Nie ma znaczenia, czy kod jest zastrzeżony - jeśli jest to jedyny sposób rozwiązania problemu, to każdy może go używać lub chcieć go używać. Jednak nie jestem pewien, czy takie oprogramowanie istnieje, więc może to jest modelowy przykład.
• Jeśli możesz wybrać między oprogramowaniem prawnie zastrzeżonym W a wolnym oprogramowaniem L o otwartym kodzie źródłowym, wybór należy do Ciebie. robić. Jeśli twoje metody są dobrze udokumentowane, twoi rówieśnicy mogą albo odtworzyć je w W (jeśli je mają), albo odtworzyć algorytm w oprogramowaniu L (zdarza się to często). Istnieją pewne korzyści z używania W, a niektóre z L. Dla naukowców jako dużej społeczności byłoby lepiej, gdyby wszyscy korzystali z tego samego oprogramowania open source i uczestniczyli w jego rozwoju. Jednak Twoje osobiste cele mogą być inne i stawianie ich na pierwszym miejscu nie jest nieetyczne. Możesz wybrać W, ponieważ jest to lepiej napisane oprogramowanie, działa szybciej, wygląda lepiej i jesteś z nim bardziej produktywny. To jest w porządku.
• Jeśli jednak wybrałeś W, ponieważ otrzymujesz wynagrodzenie od firmy M, która go produkuje, i nie mówisz tego, ale zamiast tego reklamujesz W w swoich gazetach i zachęcasz wszystkich do zakupu , to tak - to jest nieetyczne.
• Jeśli wybierzesz W, ponieważ wiesz, że Twoi konkurenci, którzy prawdopodobnie przejrzą Twoją pracę, pochodzą z kraju trzeciego świata, który nie ma dostępu do W, a Ty nie nie jest szczególnie podobny do W, ale użyj go do ukrycia jakiegoś brudnego statystycznego voodoo w kodzie, którego nikt nie może odtworzyć - tak, to jest nieetyczne.

Pamiętaj, że „Zastrzeżone” i „Zamknięte źródło” to nie to samo. Na przykład MATLAB (zastrzeżone komercyjne oprogramowanie) w rzeczywistości dostarcza czytelny kod dla większości funkcji, które implementuje. Nie możesz ponownie użyć tego kodu (stąd „Źródło zamknięte”), ale możesz go sprawdzić, jeśli masz rozbieżności w obliczeniach, które należy wyjaśnić.

Nawet jeśli kod źródłowy nie jest dostępny, jest zwykle udokumentowane, który algorytm jest implementowany przez daną funkcję zamkniętego źródła. Więc jeśli ktoś nie może odtworzyć twoich wyników za pomocą oprogramowania o zamkniętym kodzie źródłowym, może znaleźć implementacje algorytmu, który podejrzewa, że ​​jest niepoprawne w używanym oprogramowaniu, i porównać wyniki za pomocą tych implementacji. Jasne, jest to czasochłonne, ale nie spodziewaj się, że korzystanie z oprogramowania open source w jakiś sposób sprawi, że Twoje wyniki będą w 100% odtwarzalne bez żadnego wysiłku. Twoi koledzy nadal będą musieli uruchamiać dokładnie taką wersję oprogramowania na danym środowisku komputerowym, aby mieć pewność, że uzyskają dokładnie takie same wyniki, a te wersje i środowiska będą prawdopodobnie niedostępne za 10–20 lat. Następnie ten sam czasochłonny proces będzie dotyczył również oprogramowania open source.

Zakładam, że nie używasz pakietów oprogramowania, które utrzymują w tajemnicy algorytmy użyte do jego implementacji. Z pewnością będziesz chciał ich unikać, nie tylko ze względu na powtarzalne wyniki, ale dlatego, że wyniki uzyskane w nieznany sposób nie mają żadnej wartości naukowej.

Dodam tutaj jedną dodatkową perspektywę - jeśli uda Ci się uzyskać oszałamiający wynik w oparciu o analizę wykonaną w pakiecie o zamkniętym kodzie źródłowym, dla którego albo nie ma dostępnej implementacji typu open source, albo dla którego ta sama jest słabo rozwinięta, natychmiast dajesz silną zachętę programistom w społeczności naukowej bez dostępu do tego pakietu, ale z chęcią odtworzenia wyników, wyjścia i rozpoczęcia pracy nad ulepszeniem otwarte alternatywy dla wspomnianego oprogramowania komercyjnego.

To podwójna korzyść. W pierwszym przypadku pomagasz w zachęcaniu do opracowywania nowych narzędzi typu open source, a po drugie, równoległy rozwój takich narzędzi pomaga zapewnić wzajemne kontrole dla obu. Powiedziałbym, że używaj tego, co działa, co jest najbardziej odpowiednie i co pomoże ci wykonać pracę najlepiej w ramach twojego budżetu. Jeśli nie jesteś w stanie wnieść do społeczności lepszych narzędzi open source, pozwól innym wziąć tę pochodnię. Tworzenie użytecznych, unikalnych i interesujących wyników naukowych jest właśnie tym, co stymuluje ten rodzaj rozwoju w pierwszej kolejności.

W pewnym sensie korzystanie z pakietu o zamkniętym kodzie źródłowym może być katalizatorem rozwoju oprogramowania typu open source - więc nadal pomagasz w sposób pośredni. Jeśli jednak istnieją alternatywy open source dla pakietu zamkniętego kodu źródłowego, z którego korzystałeś, reprodukcja twoich wyników za pomocą własnych implementacji za pomocą bezpłatnych narzędzi powinna być trywialna, a zatem nie ma żadnego problemu etycznego. Jeśli już, daje możliwość przetestowania tego samego wyniku za pomocą dwóch różnych narzędzi, a w nauce jest to zawsze lepsze niż odtworzenie wyniku za pomocą tego samego narzędzia. Możesz jednocześnie sprawdzić narzędzia (ze sobą) i naukę. Bonus.

Jeśli napiszesz „wyniki zostały przetworzone za pomocą oprogramowania X v X.X przy użyciu następujących ustawień, a wydruk brzmiał”, przestaje to być nauką i staje się bardziej magiczne. Algorytmy muszą być w pełni gdzieś udokumentowane i zrozumiałe, aby badania były nauką.

Jest w pełni możliwe spełnienie tego wymogu dla oprogramowania prawnie zastrzeżonego, jeśli algorytmy są odpowiednio opisane w dokumentacji użytkownika lub autorskie oprogramowanie po prostu sprawia, że ​​platforma wykonawcza jest wykonywana, a same algorytmy są na niej kodowane (Matlab, zastrzeżony kompilator C itp.). Idealnie byłoby, gdyby zastrzeżony kod był dostępny do wglądu na restrykcyjnej licencji.

Niestety, bardzo często zastrzeżone narzędzia mają tendencję do ukrywania dokładnych szczegółów algorytmu, utrzymywania ważnych części kodu w tajemnicy, a ponieważ są nielubiane przez społeczność naukowa. Nikt nie chce publikować artykułu tylko po to, aby odkryć, że późniejsze wyniki można odtworzyć tylko za pomocą pojedynczej wersji jednego zastrzeżonego narzędzia, najprawdopodobniej z powodu trywialnego błędu.

Zdecyduj sam:

Na podstawie własnego doświadczenia mogę argumentować, że korzystanie z oprogramowania o zamkniętym kodzie źródłowym prowadzi do zamknięcia dużej liczby potencjalnych badaczy (lub zmuszenia ich do uzyskania nielegalnych kopii w szarej strefie) . Przez kilka lat pracowałem w obszarze, w którym Matlab jest standardowym narzędziem (nadal jest, po 20 latach :-(), a potem przyjąłem postdoc w miejscu, które nie miało licencji Matlab (nie wszystkie działy CS to mają nawet na dobrych uniwersytetach w Niemczech, ponieważ mogą nie mieć licencji obejmującej cały kampus, a podczas gdy w inżynierii z pewnością mają Matlab, jest to dość wątpliwe w CS).

Zasadniczo musiałem odkładać wszystkie bieżące Projekt związany z Matlabem (ponieważ zakup dostatecznie kompletnej licencji Matlab na pensji postdoc nie wchodził w grę ...)

(I kiedyś w zasadzie ukradłem licencję Mathematica na wydziale, który odwiedzałem, na z tego samego powodu. :-))

Innym, jeszcze trudniejszym przypadkiem jest Magma (mniej znana niż Matlab, ale wciąż prawie standardowa w dziedzinach związanych z algebraiczną teorią liczb i teorią grup i nie tylko), co sprawia, że ​​niezwykle trudno jest uzyskać licencję dla kogoś spoza ustalonego kręgu wybranych uniwersytetów, chyba że jesteś w USA (co być może musi a ich największym klientem jest NSA :-)).

EDYCJA: Powiedziano mi, że opowiadam się za podwójnym standardem (wspominając o drogich narzędziach do eksperymentów), ale tak nie jest. Oprogramowanie naukowe jest często dużo bliższe publikacjom naukowym niż narzędziom naukowym. W przypadku darmowej alternatywy dla drogiego narzędzia, rezygnacja z darmowej alternatywy jest podobna do wyboru kosztownego i ekskluzywnego wydawcy do swojej pracy, zamiast publikowania w sieci.

EDYCJA2: Również kwestie niezawodności oprogramowania badawczego o zamkniętym kodzie źródłowym są dobrze udokumentowane w literaturze; być może najbardziej znaną w tej chwili jest historia błędu w obliczeniach wyznacznika w Mathematica. Dopiero publikacja w tak głośnym źródle, jak Notices of the AMS, zajęła Wolfram Ic, aby to naprawić. W przypadku oprogramowania typu open source normalnie naprawianie takiego błędu następuje znacznie szybciej, a przynajmniej byłoby to publicznie widoczne w narzędziu do śledzenia błędów.

Tak, to jest nieetyczne ^* .

Istnieją cztery aspekty oprogramowania, o których wspomniałeś, które powodują problemy etyczne: bycie zamkniętym źródłem , bycie prawnie zastrzeżonymi i dwoma aspektami, o których nie wspomniałeś, ale które są charakterystyczne dla zastrzeżonego oprogramowania o zamkniętym kodzie źródłowym - wymagające (niezbywalnej) płatności i wymagające zgody na restrykcyjna licencja w celu użycia.

Problemy z oprogramowaniem o zamkniętym źródle :

• Jego użycie utrudnia odtwarzalność (patrz Odpowiedź @ DaveKetchesona).
• Jego użycie utrudnia rozwiązanie sprzecznych wyników badań / twierdzeń).
• Korzystanie z oprogramowania o zamkniętym kodzie źródłowym utrudnia tworzenie oprogramowania - konkretny rodzaj aplikacji, z której korzystasz i ogólnie. IMHO.
• To stawia dostawców oprogramowania na pozycji władzy nad nami, a tym samym bezpośrednio nad naszymi badaniami i społecznością zainteresowaną naszymi badaniami. Słynne przykłady obejmują szpiegostwo rządowe, sabotaż między stanami i powiązania sprzętowe.

Problemy z prawnie zastrzeżonym oprogramowaniem (i jego typowymi licencjami):

• Tworzy sztuczne ograniczenia naszych wolności jako badaczy i użytkowników:
  • Aby uruchamiać oprogramowanie w dowolny sposób i wszędzie tam, gdzie jest to korzystne dla naszych badań;
  • Aby zastosować wnioski wyciągnięte ze studiowania programu w naszej własnej pracy badawczej i ewentualnie zmodyfikować go, aby lepiej pasował do naszych badań (może to być technicznie możliwe w przypadku dostępu do źródła, ale prawnie zabronione);
  • Rozpowszechnianie kopii w celu powielania i dalszej pracy badaczom z naszej grupy / instytucji i innym;
  • W celu rozpowszechniania kopii naszych modyfikacji i adaptacji w ramach naszych grup badawczych i innych;
• Często wpływa na podobne relacje władzy między dostawcą a użytkownikami, nawet bez zamykania źródła. Na przykład dostawca wpływa na powiązanie sprzętu, zakazując legalnej instalacji na nieautoryzowanym sprzęcie.

Problemy z oprogramowaniem wymagającym opłaty za użytkowanie:

• Stwarza to nadmierne obciążenie dla innych badaczy, którzy chcą (1) ocenić / przejrzeć (2) zilustrować ograniczenia / flaws lub (3) rozszerz i popraw swoje wyniki.
• Jeśli zwiększa presję na innych badaczy, aby kupowali podobne oprogramowanie, aby nadążyć - i ma to pośredni wpływ na wszystkich badaczy w Twojej dziedzinie.
• Jeśli zmniejszy impet i dostępność funduszy na rozwój bezpłatnego (= gratis, libre) oprogramowania do robienia tego samego.

(*) ... ale z tym wszystkim Mówi się, że te nieetyczne aspekty są sprzeczne z potencjalnymi korzyściami publicznymi w zakresie uzyskiwania i publikowania wyników badań. Podejmując decyzję, upewnij się, że sprawiedliwie stawiasz obie strony skali - i myślisz zarówno o sobie, jak i innych.

Myślę, że musimy przejść do sedna pytania; odpowiedź na pytania etyczne zaczyna się od moralności (nauka o dobru i złu). W szczególności powinniśmy zadać sobie pytanie ... * czy popełniamy jakiekolwiek oszustwo wobec osoby zaangażowanej? (np. czy ujawniliśmy wszystko, co jest związane z badaniem, w tym wszystkie potencjalne konflikty interesów?) Postaw się w sytuacji innych: co chciałbym, aby ktoś inny zrobił w obliczu mojej sytuacji i miałbym udział w badaniu? * czy przywłaszczamy sobie coś, co nie należy do nas?

Jeśli nie możemy zidentyfikować konkretnego moralnego zastrzeżenia, przechodzimy do etyki specyficznej dla danej dziedziny, a mianowicie: * czy istnieje kodeks etyczny specyficzny dla danej dziedziny, do którego się zobowiązałeś i który mógłby naruszyć? (Np. Przysięga Hipokratesa, w medycynie, przywilej prawnika-klienta itp.) Czy podpisałeś umowę z pracodawcą?

Na koniec powinniśmy przejść do analiz „bezwartościowych”: koszty / korzyści, względne praktyczność i dostępność alternatyw, racjonalnie oczekiwane wyniki.

Pamiętaj, że umieszczenie tej ostatniej kategorii na najwyższej pozycji oznacza całkowite zignorowanie etyki i ryzyko uzasadnienia wątpliwych środków dobrymi celami - zawsze jest to niebezpieczeństwo podpis.

Mam nadzieję, że to pomoże!

12/08/16 EDYCJA: Powinienem dodać, że zgodnie z powyższymi kryteriami oraz informacjami i opiniami, które widziałem do tej pory (w tym ten wątek), odpowiedź brzmi: nie, nie jest to nieetyczne samo w sobie (tj. samo w sobie).

Istnieją okoliczności, w których może to stać się nieetyczne, ale jest inaczej. Na przykład, jeśli wybrałeś oprogramowanie o zamkniętym kodzie źródłowym, ponieważ wybór ten miał na celu osobistą korzyść finansową, byłoby to oczywiście nieetyczne. Albo gdybyś wiedział, że możesz wykorzystać funkcję lub błąd w tym oprogramowaniu, aby zaszkodzić naukowej konkurencji lub uzyskać korzystniejszy wynik. Innymi słowy, motywy się liczą.

Jako przykład, ktoś powyżej wspomniał o motywacji „marketingowej”. To wyraźnie zmniejszyłoby akceptację / zaufanie ludzi do twoich wyników, gdyby zostały ujawnione.

Podobnie jak w polityce, słońce jest najlepszym środkiem dezynfekującym. Oznacza to, że ujawnij wszystko, czego możesz racjonalnie oczekiwać, że wpłynie na akceptację twoich wyników przez nieufnych audytorów.

„Za darmo” nie zawsze oznacza „za darmo”, biorąc pod uwagę czas i wysiłek. Badania mogą być kosztowne. Jeśli ktoś może kupić pakiet, a ten pakiet ma dobre wsparcie i doskonałą dokumentację, która może zaoszczędzić mi czas w projekcie badawczym, trudno byłoby uwierzyć, że korzystanie z otwartego oprogramowania byłoby tańsze, gdyby zajęłoby to więcej czasu. Właściwie, posunąłbym się nawet do stwierdzenia, że ​​jeśli nie wydam 2 tysięcy dolarów na przyspieszenie mojej pracy, a moja agencja finansująca zapłaci taką samą kwotę za mniejszą wydajność, jest to bardziej wątpliwe etycznie niż korzystanie z pakietu zastrzeżonego. (Zakładając oczywiście, że open source jest mniej wygodne, a zamknięte źródło jest dostępne dla wszystkich, którzy mogą zapłacić - i tak, wiem, że to nie jedyne sytuacje, więc proszę nie przejmuj się wskazanie wyjątków, w których to nieprawda).

Uruchamiam Matlaba i Octave. Są podobne, ale mam bardziej bezproblemowe doświadczenie w korzystaniu z Matlab, więc to właśnie zwykle klikam dwukrotnie.

... i tak, używam DUŻO oprogramowania open source, gdzie moje życie jest łatwiejsze. Polecam również studentom TYLKO open source (... oprócz Matlaba, który ma hojną licencję studencką), ponieważ za każdym razem, gdy wspominam studentowi o drogim pakiecie, pojawiają się z piracką wersją następnego dnia, a ja nie chcą przyczynić się do kradzieży własności intelektualnej lub do niej zachęcać.

Nie sądzę, żeby to był problem. Na przykład wielu biologów naukowych używa programu Photoshop do przetwarzania swoich obrazów. Przypuszczam, że wiele osób preferuje oprogramowanie typu open source, ponieważ jest bardziej zgodne z zasadami otwartych badań, ale upewnienie się, że metodologia jest solidna i odtwarzalna, jest o wiele ważniejsze w prawie wszystkich sytuacjach.

To nie powinno mieć znaczenia. Większość kalkulatorów naukowych, ale nie wszystkie, oblicza sinusy w ten sam sposób. Czy wiesz, jak Twój kalkulator oblicza sinusy?

Niektóre darmowe programy są po prostu gorsze. Konkretnym przykładem jest OpenOffice. Choć jest cudowny, nie radzi sobie z niektórymi zadaniami, z którymi Microsoft Office radzi sobie dobrze, a innych nawet nie próbuje.

A jeśli użyję chromotografu gazowego Hewlett-Packard, ponieważ jest to jedyny, jaki kiedykolwiek używany i ktoś inny uzyskuje inne wyniki przy użyciu innej marki? Czy jestem odpowiedzialny?