Freie Software

Info

Überblick

Stabile und zitierfähige Versionen meiner Software können entweder über die bequeme Subdomain code.seanfobbe.com oder durch einen direkten Link aufgerufen werden. Die aktive Entwicklung findet auf GitHub statt.

Interessierte können auch meine Linux-Konfiguration (z.B. dot files, package lists, install scripts) für Fedora und Debian in einem laufend aktualisierten GitHub repository herunterladen.

Prinzipien

Das Science in ‘Data Science’ nehme ich besonders ernst. Daher bin ich ein starker Befürworter von Open Source Software und bemühe mich, meine auf Software aufbauenden Publikationen vollständig reproduzierbar zu veröffentlichen. Ich stehe hinter dem berühmtem Diktum von Buckheit und Donoho (2010: 385):

An article about computational results is advertising, not scholarship. The actual scholarship is the full software environment, code and data, that produced the result.1

Natürlich ist dies einfacher gesagt denn getan. Um dem Ideal gerecht zu werden, veröffentliche ich alle meine Datensätze, den vollständigen Source Code (inklusive der verwendeten Softwarepakete und ihrer Versionsnummern) und stelle meine Ergebnisse mit stabilen Identifikatoren langfristig verfügbar auf Zenodo bereit, dem wissenschaftlichen Archiv des Kernforschungszentrums CERN.

Bevorzugte Open Source Tools

Meine Forschung wird erst möglich durch die unzähligen Open Source Tools, die ich glücklicherweise kostenlos herunterladen und nutzen kann. An dieser Stelle möchte ich ein paar meiner bevorzugten Tools erwähnen, einerseits als großes ‘Dankeschön’ an die Entwickler:innen und andererseits für den Fall, dass sie jemand anderes ebenso nützlich findet wie ich.

Note

  1. Der ursprüngliche Slogan wurde in Buckheit und Donoho 1995 — als Paraphrase einer Idee des Geophysikers Jon Claerbout — veröffentlicht, das exakte Zitat stammt allerdings aus Donoho 2010. Siehe: Buckheit, Jonathan B and David L Donoho. 1995. ‘WaveLab and Reproducible Research’. In Wavelets and Statistics, edited by Anestis Antoniadis and Georges Oppenheim, 55–81. New York: Springer, 1995. Siehe auch: Donoho, David L. 2010. ‘An Invitation to Reproducible Computational Research’. Biostatistics 11 (3): 385–388. ↩︎