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5. Juli 2025
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In der Ausgabe 4/2025 (Juni 2025) lesen Sie u.a.:

  • Neue Anforderungen an Führungs­kompetenz in wissenschaftlichen Bibliotheken
  • KI in der Katalogisierung: Drei Chatbots auf dem Prüfstand
  • Mehr als nur eine ID: Warum Forscher ORCID nutzen und warum nicht
  • Anxiety in der Hochschullehre: zögerlicher Einsatz von ChatGPT
  • Smart Reading in Bibliotheken: Aktive Beteiligung von Leser:innen
  • Kinder im digitalen Zeitalter:
    OECD-Bericht zeigt Handlungsbedarf für Politik und Bildungseinrichtungen
  • Bibliotheken und ihre Rolle beim Klimaschutz
  • Initiative für eine unabhängige Infrastruktur biomedizinischer Literatur –
    ZB MED entwickelt PubMed Alternative
  • Leiterin der Library Of Congress entlassen
  • Data Citations –
    Datenauswertung in Bibliotheken
  • Unternehmen investieren gezielt
    in künstliche Intelligenz
  • Springer Nature spendet KI-Werkzeug „Geppetto“ an die Verlagsbranche zur Bekämpfung betrügerischer Einreichungen
  • Die San José State University
    setzt auf Ihren ersten KI-Bibliothekar
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Qualität wissenschaftlicher Software nicht immer gut

In fast allen wissenschaftlichen Disziplinen sind digitale Werkzeuge unerlässlich. Besonders wo große Mengen Forschungsdaten anfallen und schnell verarbeitet werden müssen, ist zuverlässige, sorgfältig entwickelte Software entscheidend, um sie zu analysieren und richtig zu interpretieren – etwa in der Biologie, der Physik oder ganz aktuell auch in der Epidemiologie. Jedoch ist das Entwickeln und Warten wissenschaftlicher Software oft von unsicherer Finanzierung und Zeitdruck geprägt, was zu Qualitätsmängeln führen kann. Um die Softwarequalität automatisiert zu bewerten, haben Informatiker des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) sowie des Heidelberger Instituts für Theoretische Studien (HITS) das Tool SoftWipe entworfen. Ihre Ergebnisse haben sie im Nature Scientific Reports Journal veröffentlicht.

„Das Einhalten von Codierungsstandards wird bei wissenschaftlicher Software viel zu selten berücksichtigt, obwohl das sogar zu falschen wissenschaftlichen Ergebnissen führen kann“, sagt Professor Alexandros Stamatakis, der sowohl am HITS als auch am Institut für Theoretische Informatik (ITI) des KIT tätig ist. Das Open-Source-Tool SoftWipe bietet einen schnellen, zuverlässigen und kostengünstigen Lösungsansatz, indem es Software-Entwicklungsstandards automatisiert bewertet. Neben dem Tool selbst haben die Informatiker ein Ranking von 48 wissenschaftlichen Softwares aus verschiedenen Forschungsbereichen erstellt und dabei bewertet, ob die Codierungsstandards eingehalten wurden.

„SoftWipe kann auch im Begutachtungsprozess von wissenschaftlicher Software verwendet werden und den Auswahlprozess unterstützen“, ergänzt Adrian Zapletal. Der Masterstudent und sein Kommilitone Dimitri Höhler haben maßgeblich zur Entwicklung von SoftWipe beigetragen. Bei der Auswahl der Bewertungskriterien orientierten sie sich an bereits bestehenden Standards, die in sicherheitskritischen Bereichen, wie beispielsweise bei der NASA oder am CERN, eingesetzt werden.

„In unseren Untersuchungen haben wir enorme Unterschiede in der Softwarequalität festgestellt“, sagt Mitautor Professor Carsten Sinz vom ITI. Viele Programme, wie beispielsweise covid-sim, das in Großbritannien zur mathematischen Modellierung der Infektionskrankheit COVID-19 eingesetzt wird, wiesen einen sehr niedrigen Qualitätsscore auf und schnitten so im Ranking schlecht ab. Die Wissenschaftler empfehlen, dass Programme wie SoftWipe standardmäßig im Auswahl- und Begutachtungsprozess für Software im wissenschaftlichen Bereich eingesetzt werden sollten.

So funktioniert SoftWipe

SoftWipe ist eine in der Programmiersprache Python3 geschriebene Pipeline, die mehrere überwiegend frei verfügbare statische und dynamische Code-Analyzer verwendet, um die Codequalität von in C/C++ geschriebener Software zu bewerten. Dabei kompiliert SoftWipe die Software und führt diese aus, um auch Programmierfehler während der Ausführung zu erkennen. Anhand der Ausgabe der verwendeten Tools zur Code-Analyse berechnet SoftWipe einen Qualitätsscore zwischen 0 (schlecht) und 10 (sehr gut) und erstellt daraus eine Gesamtbewertung. (mex/ses)

Originalpublikation:

Zapletal, A., Höhler, D., Sinz, C. et al.: The SoftWipe tool and benchmark for assessing coding standards adherence of scientific software. Sci Rep 11, 10015 (2021).

https://doi.org/10.1038/s41598-021-89495-8