Viele Narrative von Verschwörungserzählungen oder Fake News versuchen sich durch vermeintlich wissenschaftliche Belege in veröffentlichten Studien oder wissenschaftlich klingende Argumentationen zu stützen. Für Laien ist es oftmals schwierig, hier die Spreu vom Weizen zu trennen und beispielsweise die Qualität einer wissenschaftlichen Publikation zu beurteilen oder fachlichen Unsinn in der Aussage von vorgeblichen Experten zu erkennen. Je komplexer ein Thema ist, desto schwieriger bis manchmal unmöglich wird für unbedarfte Personen das Nachvollziehen, jedoch hilft ein grundlegendes Verständnis davon, wie die Wissenschaft sich durch ihre Arbeitsweise ständig selbst prüft, so manche Scharlatanerie zu entlarven, allzu offensichtliche Widersprüche aufzudecken und beliebte Argumentationsmethoden, wie beispielsweise das sogenannte Cherrypicking, zu erkennen. Diese Artikel (Teil 2 folgt) sollen einen Überblick verschaffen, wie die Wissenschaft eigentlich funktioniert.

Buchdruck und die Royal Society

Die moderne Wissenschaft und ihre Methodik hat einen sehr spannenden, jahrhundertelangen Weg hinter sich, auf dem sich das Prinzip, wie Wissen erlangt, geprüft und Theorien weiterentwickelt werden gefestigt und bewährt hat. Geforscht hat die Menschheit natürlich schon seit Anbeginn, aber ein weltweit strukturiertes System, wie heute wurde erst in der frühen Neuzeit allmählich etabliert. Dazu beigetragen hat in nicht unerheblichem Maße der Mitte des 15. Jahrhundert erfundene Buchdruck, der das Verbreiten von Publikationen einfacher machte. Als 1665 in Paris die erste Ausgabe des “Journal des Sçavans” erschien und nur drei Monate später mit der “Philosophical Transactions of the Royal Society” die nächste wissenschaftliche Fachzeitschrift verlegt wurde, war ein Grundstein für die moderne Wissenschaft gelegt. Es war die Zeit, in der sich Forscher wie Isaac Newton und Edmond Halley im berühmten “Grecian Coffee House” in London trafen und über Astronomie fachsimpelten. Die Royal Society war vor einigen Jahren gegründet worden und es herrschte eine wissenschaftliche Aufbruchstimmung.

Allerdings waren die ersten Artikel in den “Philosophical Transactions” aus heutiger Sicht teilweise eher bizarr bis belustigend. Was genau dort auf welche Weise publiziert werden sollte, darüber war man sich nicht unbedingt einig. Alles, was irgendwie interessant oder besonders erschien, fand Erwähnung. Das Dafürhalten eines ehrenwerten Gentleman war für manchen Bericht in der Zeitschrift Beleg genug, sowohl interessant, als auch korrekt genug zu sein – egal ob es sich um angeblich feuerspeiende Salamander oder “eine Ziege, die eine extrem ungewöhnliche Frisur hat” handelte. (Letzteres wurde in der Tat von keinem geringeren als dem großen Naturgelehrten, Mathematiker und Philosophen Gottfried Wilhelm Leibnitz im oben erwähnten Journal des Sçavans veröffentlicht…) In der damaligen Zeit war eben vieles neu und interessant und es gab noch viel Grundlegendes in der Welt zu erforschen.

Wissenschaftler wie Newton, Kepler und, wie schon erwähnt, Leibnitz publizierten in den neuen Journalen. Forscher wie Robert Boyle legten in ihnen die Grundlagen für die moderne Chemie. Astronomie, Mathematik, Physik, Medizin, Philosophie: Alles wurde publiziert. Die Ansprüche an Belege und Beweise haben sich im Laufe der Jahrhunderte natürlich geändert.

Der Grundgedanke aber, dass man neue Erkenntnisse in Fachzeitschriften veröffentlicht, die auch von fachkundigem Publikum gelesen und von Forschenden aus dem gleichen Fachgebiet geprüft, untersucht und mit diesem neu gewonnenen Wissen weiter geforscht wird, war damit gelegt.

Publizieren – und dann?

Das heute etablierte System von wissenschaftlichen Publikationen verteilt sich auf verschiedenste Journale, sowohl im Online- als auch Offlinebereich. Mit der Einführung des Internets wurde der Zugang zu aktuellen Forschungsergebnissen nochmals einfacher.

Aber was versetzt uns in die Lage, darauf bauen zu können, dass der so oft zitierte wissenschaftliche Konsens, die “best available science”, wirklich belastbar ist? Was ist dann mit der Studie XY, die beispielsweise genau das Gegenteil von solch einem Konsens behaupten möchte? In der Praxis haben wir aktuell in der Pandemie eine ganze Reihe von exakt solchen Fällen: Die Behauptung, man könne mit einem PCR-Test keine Viren erkennen wird damit begründet, dass Kary Mullis, der Erfinder des PCR-Verfahrens, dies behauptet hätte. Ein Virologe behauptet, Imfungen würden bei dem Coronavirus gefährliche Mutationen begünstigen. Beides steht in komplettem Gegensatz zum wissenschaftlichen Konsens, aber beides sind doch Wissenschaftler, Mullis sogar ein Nobelpreisträger? Müssen die nicht richtig liegen?

Ganz klare Antwort: Nein. Niemand muss richtig liegen, weil er oder sie das bisher tat, oder weil man einen Nobelpreis verliehen bekommen hat. Letzteres ist eine bemerkenswerte Auszeichnung, aber es verleiht den Aussagen der Person, die ihn verliehen bekommen hat, keine Wahrheit, Preise machen nicht immun gegen Fehler. Im konkreten Fall von Mullis ist das Zitat beispielsweise erstens unbelegt, es existiert kein Anhaltspunkt, dass er dies wirklich gesagt hat, und zweitens hat Mullis gegen Ende seines Lebens in der Tat einige Aussagen getätigt, die wissenschaftlich nicht haltbar sind, so leugnete er beispielsweise, dass das HI-Virus AIDS auslöse.

Aber was ist mit Geert Vanden Bossche, dem Virologen, der behauptet, dass man nicht “in eine Pandemie hineinimpfen” solle, weil man sonst mehr Mutationen riskiere? Ein Laie, der sich grundsätzlich nicht unbedingt mit Virologie, Epidemiologie und Immunologie auskennt – also quasi wir alle als breite Öffentlichkeit – vermag dies fachlich nicht unbedingt zu beurteilen. Aber warum können wir davon ausgehen, dass wenn jemand etwas behauptet, aber die gesamte restliche Fachwelt sagt, dass es Blödsinn ist, diese Aussage auch wirklich Blödsinn ist?

(Der Vollständigkeit halber: Mutationen sind Kopierfehler im Erbgut des Virus, die durch Zufall beim Vervielfältigen entstehen. Diese Fehler passieren dauernd, aber die meisten haben überhaupt keinen Effekt. Nur wenn zufälligerweise eine Stelle betroffen ist, die für etwas Wichtiges “zuständig” ist und sich das mutierte Virus besser durchsetzen kann, ist eine Mutation relevant. Je stärker sich also ein Virus verbreiten kann, desto höher auch die Chance auf zufällige Mutationen. Bremst man nun durch Impfungen die Verbreitung des Virus, verringert man auch die Chance auf Mutationen. Die Behauptung, eine Impfung würde Mutationen fördern, ist also schon deshalb unlogisch.)

Um aber eine wissenschaftliche Aussage einordnen zu können, ist es erst einmal wichtig zu verstehen, wie das System wissenschaftlichen Publizierens überhaupt funktioniert. Etwas vereinfacht zusammengefasst:

Wenn ich eine These habe, eine Idee, wie etwas funktionieren oder zusammenhängen könnte, führe ich beispielsweise eine Studie durch, um Daten zu sammeln, die meine These stützen. Dabei ist schon ganz am Anfang bei der Konzeption wichtig, dass das Studiendesign tauglich ist: Was sind beispielsweise Fehlerquellen, Messfehler oder andere Ungenauigkeiten, und wie kann ich durch geschicktes Studiendesign diese Fehler minimieren oder quantifizieren? Und wie viele Teilnehmende brauche ich für meine Studie, oder wie viele Proben muss ich untersuchen, um eine brauchbare Aussage zu bekommen? Wichtig ist auch, dass ich all diese Parameter auch dokumentiere, damit die Studie transparent und die Ergebnisse nachvollziehbar sind.

Habe ich dann schließlich meine Experimente abgeschlossen und die Daten gesammelt, müssen diese ausgewertet werden. Die Ergebnisse formuliere ich dann in einem Paper, einer wissenschaftlichen Publikation, die ich dann bei einem geeigneten Fachjournal einreiche. Dort wird sie einer Prüfung, einem sogenannten Peer-Review, unterzogen. Ein sogenannter Referee, ein Forschender aus dem gleichen Fachgebiet wie ich, prüft anonym meine Arbeit. Besteht die Arbeit diese Prüfung und wird als geeignet eingestuft, wird diese in dem Journal veröffentlicht. (In Pandemiezeiten wurde zusätzlich das “Pre-Print-Publishing”, das Veröffentlichen vor einem erfolgten Peer-Review, wichtig. Ein Review kann mehrere Monate dauern, diese Zeit hat man in der Pandemie nicht, hier ist es wichtig, dass neue Erkenntnisse schnell veröffentlicht werden können, die Fachwelt weiß auch durchaus mit solchen Pre-Prints umzugehen – die Medien leider oft nicht.) 

Dass meine Arbeit den Peer-Review überstanden hat, heißt jetzt aber noch nicht, dass meine Ergebnisse richtig sind. Es heißt vereinfacht gesagt nur, dass ich keinen groben Unfug abgeliefert habe. Der eigentliche Teil beginnt dann nämlich erst. Meine Publikation wird gelesen. Andere Forschende führen vielleicht ein besseres Experiment durch und erhalten genauere Daten. Dabei ist ganz wichtig, dass meine Studie auch falsifizierbar sein muss: Meine Hypothese, die ich eingangs aufgestellt habe, muss an der Erfahrung scheitern können. Dann muss ich eben zugeben, dass ich mich geirrt habe, was in der Wissenschaft überhaupt kein großes Ding ist: Forschung lebt vom Scheitern und vom Lernen aus diesen Misserfolgen.

Ein oft gesehenes Merkmal von pseudowissenschaftlichen Aussagen ist übrigens, dass sie eben nicht in wissenschaftlichen Publikationen nachzulesen sind, weil sie nicht dem wissenschaftlichen Diskurs zugeführt, sondern oftmals in Buchform monetarisiert werden. Als aktuelles Beispiel: Wenn Sucharit Bhakdi wirklich bahnbrechende Erkenntnisse zu vermelden hätte, würde er, der als ehemaliger C4-Professor ja durchaus wissen sollte, wie man publiziert, dies auch tun und kein Buch schreiben, das er dann gewinnbringend verkauft.

In jedem Fall wird meine Arbeit, wenn sie publiziert wurde, nun auf der wissenschaftlichen Bühne auf Herz und Nieren geprüft. Vielleicht ergänzen meine Ergebnisse die von anderen Publikationen, vielleicht kann man nun aus beiden Studien neue Schlüsse ziehen. Vielleicht ziehen andere Forschende meine Publikation für ihre eigene Forschung heran und zitieren mich. Forschung ist Teamwork, auch wenn das Team hier manchmal nur in den verwendeten Quellen “zusammentrifft”. Ab und an werden zu bestimmten Themen sogenannte “scientific reviews” verfasst. Dabei handelt es sich um einen Überblick über die aktuelle Studienlage aus verschiedenen Quellen zu einem bestimmten Thema. Hier werden teilweise hunderte von Publikationen analysiert, in Kontext gebracht und die Ergebnisse zusammengefasst.

Einzelmeinungen und wissenschaftlicher Konsens

Wenn man sich also fragt, warum man generell davon ausgehen kann, dass der wissenschaftliche Konsens belastbar ist, dann ist die Antwort eigentlich ganz einfach: Weil dieser ominöse wissenschaftliche Konsens nicht einfach das Ergebnis einer Abstimmung oder dergleichen ist, wie mancherorts offensichtlich geglaubt wird, sondern das Fazit der gesammelten Forschung, und zwar von Anbeginn an bis zum heutigen Tage. Alle Studien, alle Forschungen, Experimente, Daten und Ergebnisse. Alle Analysen, Meta-Studien und wissenschaftliche Reviews. Die Arbeit zehntausender Forschender, teilweise über Jahrzehnte hinweg. Wenn nun jemand aus dem Stegreif eine Behauptung tätigt, die diesem erworbenen Konsens entgegensteht, dann braucht es gewichtige Argumente, um dies zu untermauern, ganz getreu dem nach dem Astrophysiker Carl Sagan benannten Standard (“Extraordinary claims require extraordinary evidence” – “Außergewöhnliche Behauptungen erfordern außergewöhnliche Beweise”).  Quod gratis asseritur, gratis negatur: “Was grundlos behauptet wird, kann grundlos bestritten werden”, auch bekannt als Hitchens Rasiermesser.

Das heißt nicht, dass dies ganz und gar unmöglich ist. Als 1905 in den “Annalen der Physik” eine Arbeit mit dem unscheinbaren Titel “Zur Elektrodynamik bewegter Körper” erschien (Hier der Link zum digitalisierten Originaltext als PDF), stellten die darin getätigten Behauptungen die gesamte bisher bekannte Physik quasi auf den Kopf. Der Physiker, der diese Arbeit verfasst hat, war allerdings auch Albert Einstein und hat das Prinzip der Relativität nicht nur belegen können, sondern damit auch Erklärungsansätze für eine ganze Reihe anderer, bislang unerklärlicher Phänomene geliefert. Noch zu seinen Lebzeiten wurden sowohl die spezielle, als auch die allgemeine Relativitätstheorie mehrfach bewiesen, und auch Naturphänomene, die Einstein in der Theorie vorhergesagt hat, wie Gravitationswellen, hat man mittlerweile durch das LIGO-Interferometer im Jahre 2015 erstmals messen können.

Einzelmeinungen, und das können auch “100 Lungenärzte” sein, oder ein Verband von Kinderärzten, etc., sind zunächst jedoch Einzelmeinungen und ändern zunächst nichts am Konsens. Und wenn nicht gerade diese oft angeblich unterdrückte Einzelmeinung in allen Medien präsent ist und die Fachwelt sich dieser gegenüber positiv äußert, bleibt das auch so, und man kann davon ausgehen, dass man diese getrost ignorieren kann, erst recht, wenn dies auch noch ausführlich und für jeden verständlich und nachvollziehbar erklärt werden kann.

“Science. It works… Bitches!”

Dieses etwas deftig klingende Zitat stammt von dem Evolutionsbiologen und Autor Richard Dawkins, der dies als Antwort auf die Frage gab, warum man der Wissenschaft vertrauen kann: Weil sie funktioniert. Baut man Flugzeuge auf der Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnisse, können sie fliegen. Raketen fliegen zum Mond, wenn man sie auf wissenschaftlichen Berechnungen basiert. It works.

Um ein weiteres Zitat ins Spiel zu bringen:

“Science knows it doesn’t know everything; otherwise, it’d stop. But just because science doesn’t know everything it doesn’t mean you can fill in the gaps with whatever fairy tale most appeals to you.”

Der irische Standup-Comedian und Fernsehmoderator Dara Ó Briain bringt es in seinem Bühnenprogramm hier auf den Punkt: Die Wissenschaft weiß, dass sie nicht alles weiß, sonst würde sie ja aufhören. Aber nur weil die Wissenschaft nicht alles weiß, heißt das noch nicht, dass man die Lücken mit den Märchen füllen kann, die einem am meisten zusagen. Man muss dafür offen sein, auch Nichtwissen aushalten zu können, bis man es mit evidenzbasiertem Wissen füllen kann. Und wenn, wie in der Corona-Pandemie, diese Märchen auch noch teilweise elementaren biologischen Grundlagen widersprechen, sind diese erst recht keine akzeptable Antwort.

Genau auf diese “Lücke des Nichtwissens” zielten übrigens quasi alle Verschwörungserzählungen zur Corona-Pandemie ab: Wir hatten eine besondere Situation, ein neues, unbekanntes Virus, das noch kaum erforscht ist. Für viele Fragen hatten wir noch keine Antworten, die Wissenschaft braucht nun mal Zeit, um Wissen zu schaffen. Aber die Verschwörungserzählungen, die sich dann breit machten, waren schon parat. Bill Gates und sein Plan zum Verchippen der Menschheit stammt aus der Ebola-Epidemie 2014-2016, es wurde nur “Ebola” durch “Corona” ersetzt, um nur ein Beispiel zu nennen. Sie lieferten einfache Erklärungen für eine komplexe Situation und waren auch verlockend, weil sie gleichzeitig einen Schuldigen benannten.

Mit der wissenschaftlichen Arbeitsweise, mit dem System, wie der wissenschaftliche Konsens etabliert wird, ist der Menschheit ein Werkzeug gegeben, sich weiterzuentwickeln, was Wissen, Fortschritt und Entwicklung betrifft. Dass das Prinzip auf vielfältige Bereiche angewendet werden kann, zeigt folgendes Beispiel aus der PC-Gaming Szene.

Wissenschaft in der Gaming-Community: Star Citizen

Star Citizen ist eine momentan in der Entwicklung befindliche Sci-Fi-Simulation eines offenen Universums für den PC und spielt ca. 900 Jahre in der Zukunft. In die Schiffe, die man dort fliegen kann, kann man verschiedene Fabrikate von Antrieben (quantum drives) einbauen, die alle unterschiedlich schnell sind und dabei mehr oder weniger Treibstoff verbrauchen. Aus der Not heraus, dass es (noch) keine offizielle Dokumentation über die Geschwindigkeiten der verschiedenen Antriebe gibt, diese Information aber beim Kauf eines neuen Antriebs im Spiel sehr hilfreich wäre, hat sich ein versierter Spieler daran gemacht, dies herauszufinden: Er hat Flüge über eine feste Strecke mit verschiedenen Antrieben durchgeführt, diese als Video mitgeschnitten und konnte so per Einzelbildanalyse sehr präzise Zeitangaben festhalten. Aus den so gewonnenen Daten und Beschleunigungsdiagrammen konnte er dann Gemeinsamkeiten ableiten und mathematisch beschreiben. Am Ende war es ihm (nach einigen Seiten durchaus komplexer Integralrechnung) möglich, eine Formel zu entwickeln, die die Reisezeit für jeden Antrieb und jede Strecke auf nur wenige Sekundenbruchteile genau berechnet.

Ein klassisches Beispiel, wie man von der Beobachtung und Messung (inklusive Vorüberlegung und Minimierung der Messfehler durch Videoanalyse) über die Analyse zu einem für die Fragestellung allgemeingültigen Schluss kommt und das Ergebnis dann (hier durch Testflüge) überprüft. Wenn auch der Hintergrund hier Unterhaltungscharakter hat, das Prinzip und die Mathematik sind selbstverständlich anwendbar. Hier ist der Link zu der Studie auf GitLab. Ob der Autor dieser Studie vielleicht zuviel Freizeit hat, darüber mag man sich streiten, aber sicher ist eines: Science – it works.

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