Bagi peneliti, bekerja pada pembangunan
berarti berbicara dan bekerja lebih dari biasanya dengan rekan-rekan sesama
peneliti. Kerangka baru dari Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) harus
membantu menghidupkan kembali perdebatan lama mengenai keuntungan yang dari
kolaborasi dan antar disiplin ilmu sebagai dasar untuk program aksi dan
pembuatan kebijakan. Namun, perdebatan tersebut masih berkutat pada pembicaraaan
dibanding program aksi di lapang. Seharusnya menjadi inti dari upaya strategis
pelaksanaan SDG dan terus melangkah maju baik ke tingkat tertinggi dari
kebijakan maupun tingkat terendah dalam pelaksanaannya. Apa yang jelas hilang tidak hanya perihal pendanaan dan kelembagaan untuk
riset yang lebih kolaboratif guna menjawab pertanyaan kompleks dalam
pembangunan maupun perhatian yang tepat untuk insentif, format dan alat-alat
yang dapat mendorong peneliti untuk lebih berkolaborasi - tanpa harus memilih antara kerja
kolaboratif dan pekerjaan yang akan memajukan karir akademis mereka.
Kolaborasi vs Spesialisasi
Kolaborasi bukanlah standar dalam dunia riset:
pelatihan akademis, kemajuan karir dan penerbitan semua yang ditetapkan oleh
spesialisasi yang lebih besar. Hal
ini khususnya pada kasus jurnal yang berganti menjadi jurnal online, yang
dengan mudah menghubungkan para peneliti dengan agenda riset serupa di seluruh dunia. Hanya sedikit bidang riset yang
dibangun sebagai antar disiplin ilmu, seperti halnya dalam ilmu sosial, contoh
yang paling jelas adalah geografi. Meningkatnya kompetisi antar akademik
internasional adalah alasan lain. Ternyata kebalikannya dengan riset kolaborasi,
riset generalis menjadikan para peneliti hanya berpengalaman musiman. Namun,
inisiatif eksperimental dari seluruh dunia menunjukkan bahwa sesuatu dapat
berubah - tanpa harus mengubah aturan akademik. Secara khusus, inovasi dalam penggunaan insentif, format dan
alat-alat dapat menjadi kunci untuk mempromosikan riset kolaboratif.
Kolaborasi
pada pekerjaan pemodelan
Alexis Drogoul, seorang peneliti informatika
di Institut de Recherche pour le
Développement, mengklaim bahwa kecerdasan buatan, latihan modeling khusus,
dapat mendorong riset kolaboratif pada program pembangunan. Menurut Drogoul, yang telah menulis
pada topik tersebut selama lebih dari dua dekade, jumlah pengetahuan yang
dibutuhkan untuk membangun sebuah model komputasi dari skenario pembangunan -
seperti dampak perubahan iklim di delta Sungai Mekong - menawarkan kesempatan
yang ideal untuk memiliki ekonom, sosiolog, ahli hukum dan para ilmuwan
perubahan iklim duduk di meja yang sama.
Dia berpendapat bahwa kurangnya kontrol atas pelaksanaan -khususnya di sisi
teknis pemodelan (coding dijalankan oleh para ahli informatika) - pasti membawa
para akademisi dari berbagai disiplin ilmu untuk fokus pada pengetahuan
dibanding berdebat masalah disiplin ilmu. Melalui latihan seperti itu, ia
berpendapat, akademisi akan memilih dan memberikan kontribusi pengetahuan yang
bermakna dan yang paling relevan dari bidangnya masing-masing untuk
menginformasikan model desain. Mereka kemudian menerjemahkannya bahwa
pengetahuan merupakan kelompok multidisiplin dan para ahli coding dapat
memahaminya. Dalam proses ini, mereka mengeksplorasi bagaimana riset yan berbeda aliran dapat berinteraksi.
Drogul menyajikan ide-ide tersebut pada pertemuan ke sepuluh yang
diselenggarakan di Da Nang, Vietnam, eksperimen dalam pelatihan riset
interdisipliner. Pada acara tersebut melaksanakan lokakarya tentang modeling,
yang diikuti oleh peneliti muda dari disiplin ilmu-ilmu sosial dan praktisi
pembangunan.
Platform IFS
Percobaan lain yang menarik, kali ini fokus
pada insentif, yang dilakukan oleh International Foundation for Science (IFS)
di Swedia. Mandat IFS adalah untuk mendukung para peneliti muda dari perguruan
tinggi di negara-negara berkembang, termasuk mendorong kerja sama dengan
peneliti negara maju. Kegiatan tersebut akan memberi anggaran riset dan
mengundang para penelti muda yang ingin bergabung pada sebuah platform online
di mana mereka dapat berinteraksi, membuat tim dan mengembangkan proposal riset
kolaboratif, dalam forum tertutup untuk ide-ide dan kompetensi. Sebagai bagian dari proses pengembangan
proposal riset bersama, tim harus memilih salah satu dari lima organograms
(bagan organisasi) yang sesuai untuk mengelola tim kerja mereka. Proses ini
memungkinkan perbedaan insentif individu dan institusi untuk kolaborasi yang
timbul, ditangani bersama dan mungkin dicarikan solusinya, bahkan sebelum
dimulainya riset. Hal ini akan menurunkan risiko dan biaya transaksi untuk
riset kolaborasi. Model tersebut menghadapai masalah serius tentang adanya
perbedaan struktur insentif bagi peneliti dari negara bagian Utara dan Selatan
ketika berkolaborasi dengan satu sama lain. Hal ini juga menyebabkan implikasi
potensial untuk menjalankan kolaborasi yang setara, menjaga asa untuk penghargaan
hibah riset sebagai tujuan bersama.
Memanfaatkan
Media Sosial
Contoh terakhir datang dari riset medis. Platform
online gratis MyExperiment.Org memanfaatkan alat media sosial. Melalui aturan
yang jelas mengenai konten yang diposting, sifat dan kepemilikannya,
memungkinkan peneliti bidang genetika dapat berbagi dengan komunitas global tentang
"alur kerja" rekan-rekan mereka - prosedur yang mereka gunakan untuk
mencari urutan gen tertentu dalam rantai DNA. Kemudahan pengguna dan fungsi
yang jelas dari platform yang cukup untuk membalikkan kecenderungan peneliti
guna menjaga privasi toolbox dan eksklusif, dan hanya mengungkapkan metodologi
mereka dalam makalah yang diterbitkan. Penyelenggara memperkirakan sekitar 30
persen dari semua alur kerja riset genetika saat ini dibagikan dan mudah
diakses pada platform. Manfaat bagi masyarakat ilmiah dan peneliti perorangan
sangat besar.
Peran
pemain lainnya
Ketiga kasus memiliki suatu kesamaan yaitu:
desain yang hati-hati tentang insentif individu, format kolaborasi dan alat
membalikkan dugaan beberapa insentif kelembagaan yang menetapkan biaya profesional
yang tinggi bagi para peneliti yang bekerja sama. Mereka juga menunjukkan bahwa
ada masalah negatif dalam rincian, yaitu dalam desain, manajemen dan moderasi
kolaborasi. Memanfaatkan dan menggabungkan hal ini dengan untaian serupa
lainnya dari pekerjaan akan memerlukan pekerjaan penyelarasan. Lembaga
internasional memiliki peran yang jelas untuk bermain di sini: mereka membutuhkan
dukungan eksperimen dalam memproduksi pengetahuan untuk pengembangan, termasuk pada
skala lintas negara. Lembaga riset dan lembaga pemberi hibah harus
mengeksplorasi penggunaan kriteria terkait dengan dampak sosial dari riset. Hal
ini harus diterapkan untuk penilaian track record akademik individu, alokasi
sumber daya dan progres karir - untuk menghargai kerja kolaboratif di seluruh
disiplin ilmu sebanyak yang mereka lakukan pada pekerjaan disiplin ilmunya, terutama
jika didorong oleh minat agar risetnya memiliki dalam dampak sosial. Akhirnya,
para peneliti harus siap sedia seperti biasanya untuk mengambil risiko guna mengatasi
masalah dampak sosial yang mendesak, dan bekerja di luar zona kenyamanan
mereka. Mengingat substansi SDGs yang mendukung format baru untuk riset
kolaboratif dalam dekade berikutnya akan menjadi esensi.
Sumber:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar