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Wie funktioniert Wissenschaft?

Jonas Ebbecke 0

Zuletzt aktualisiert am 7. September 2020

… Die Wissenschaft wird ständig überprüft. Sehen Sie, wenn wir etwas wie irgendeine Fiktion, irgendein heiliges Buch nehmen und es in tausend Jahren vernichten würden, dann käme es nicht wieder so zurück, wie es einmal war. Wenn wir hingegen jedes wissenschaftliche Buch und jede Tatsache nehmen und sie alle vernichten würden, dann kämen sie in tausend Jahren alle wieder zurück, weil all die gleichen Tests das gleiche Ergebnis bringen würden.

– Ricky Dene Gervais

 

  1. Wissenschaft als fortlaufender Prozess

  2. Beobachtungen in der Wissenschaft

  3. Wissenschaftliche Fragestellungen

  4. Hypothesen

  5. Überprüfbare Vorhersagen

  6. Sammeln von Daten

  7. Entwicklung einer Theorie

  8. Referenzen

  9.  

1. Wissenschaft als fortlaufender Prozess

Die wissenschaftliche Methode kann im Allgemeinen als die Gesamtheit der Techniken beschrieben werden, die zur Untersuchung von Phänomenen, zum Erwerb neuer Kenntnisse oder zur Korrektur von Vorkenntnissen eingesetzt werden. Die verwendeten Untersuchungsmethoden basieren in der Regel auf empirischen oder messbaren Beweisen. Die Wissenschaft als Ganzes ist ein fortlaufender Prozess, der in der Regel mit Beobachtungen in der Umwelt beginnt.

Der Mensch ist von Natur aus neugierig. Jeder, der ein Kind aufgezogen hat oder der mit Kindern im Alter von 3-4 Jahren zu tun hatte, kennt es: „Warum gibt es die Sonne? Warum geht sie unter? Warum scheinen die Sterne in der Nacht? … Warum… Warum… Warum…“ Zumindest in der Kindheit war jeder Mensch ein kleiner Entdecker. Und es ist äußerst wichtig, diese Neugierde aufrechtzuerhalten, denn das ist es, was die Wissenschaft vorantreibt.

Auch bei erwachsenen Wissenschaftlern beginnt der Zyklus damit, dass sie Fragen zu Dingen stellen, die sie sehen oder hören, und dann Ideen (Hypothesen) darüber entwickeln, warum die Dinge so sind, wie sie sind. Diese Hypothesen werden dann auf verschiedene Weise getestet. Im Allgemeinen kommen die stärksten Tests von Hypothesen aus sorgfältig kontrollierten und wiederholten Experimenten, in denen empirische Daten gesammelt wurden. Je nachdem, wie gut die Tests mit den Vorhersagen übereinstimmen, muss die ursprüngliche Hypothese möglicherweise verfeinert, modifiziert, erweitert oder sogar verworfen werden. Wenn eine Hypothese stark unterstützt wird, kann sogar eine allgemeine Theorie entwickelt werden.

Abb. 1: Wissenschaft als fortlaufender Prozess

2. Beobachtungen in der Wissenschaft

Beobachtung beschreibt die aktive Beschaffung von Informationen aus einer Primärquelle. Dies kann entweder durch Sinneswahrnehmungen oder durch die Aufzeichnung von Daten mit Hilfe von Technik geschehen. Die menschlichen Sinne sind jedoch meist Subjektivität sowie Wahrnehmungsfehlern ausgesetzt und sind eher qualitativer Natur, was ihre Erfassung und Vergleichbarkeit erschwert. Für sie ist es schwierig, die drei Hauptqualitätskriterien der wissenschaftlichen Forschung zu erfüllen:

  • Objektivität (Ist die Beobachtung unabhängig vom Beobachter?)
  • Validität (Wird die richtige Eigenschaft gemessen?)
  • Reliabilität (Werden bei der Wiederholung von Beobachtungen die gleichen Ergebnisse erzielt?).

Bei Messungen ist die Situation anders. Diese reduzieren die Beobachtung auf eine numerische Zahl, die aufgezeichnet und verglichen werden kann. Zwei Beobachtungen, die die gleiche Zahl herausgeben, sind innerhalb der Auflösung des Prozesses identisch. Wissenschaftliche Instrumente und Geräte sind darauf ausgerichtet, Beobachtungen so objektiv, so valide und so zuverlässig wie möglich zu messen.

3. Wissenschaftliche Fragestellungen

Wissenschaftliche Fragen können auf zwei verschiedene Arten gestellt werden. In einem Ansatz versucht die Frage, eine bestimmte Beobachtung zu erklären: „Warum ist das Risiko einer medialen Kniearthrose bei Patienten mit Varusfehlstellung erhöht?“ Der andere Ansatz ist eine eher offene Frage: „Welche Einflüsse hat die Varusfehlstellung auf den menschlichen Körper?“

In die Frage werden jedoch nicht nur unsere eigenen Beobachtungen, sondern auch Ergebnisse aus früheren Experimenten einbezogen. Eine genaue Recherche zum entsprechenden Problem in spezifischen Datenbanken ist daher in dieser Phase der wissenschaftlichen Methode unerlässlich. Ist die Antwort bereits untersucht worden, kann eine andere Frage darauf aufbauen. Die Bestimmung einer guten wissenschaftlichen Frage kann manchmal äusserst schwierig sein, ist aber sehr wichtig, weil das Endergebnis der Forschung davon in hohem Masse beeinflusst wird.

4. Hypothesen

Eine Hypothese ist eine Annahme, die als Antwort auf die wissenschaftliche Frage dient. Diese Annahmen sind jedoch keineswegs aus der Luft gegriffen, sondern beruhen auf früheren Beobachtungen und Erkenntnissen sowie logischen Schlussfolgerungen. Hypothesen können im Allgemeinen recht spezifisch sein, z.B. „Das Risiko einer medialen Kniearthrose bei Patienten mit Varusfehlstellung ist durch ein hohes externes Knieadduktionsmoment erhöht“ oder sie können breit gefasst sein, z.B. „…wird durch auf den menschlichen Körper einwirkende externe Belastungen beeinflusst“.

Es ist wichtig, dass die Hypothese so formuliert wird, dass sie falsifiziert werden kann. Dies hat den theoretischen Hintergrund, dass im wissenschaftlichen und statistischen Sinne eine Hypothese nie endgültig bestätigt werden kann. Da es in der Wissenschaft nie möglich ist, die gesamte Bevölkerung zu untersuchen, ist es nicht ausgeschlossen, dass mit einer anderen Stichprobenauswahl ein anderes Ergebnis erzielt werden kann. Statistische Methoden verwenden daher immer eine sogenannte Nullhypothese (H0) und eine Alternativhypothese (H1), die sich genau entgegengesetzt sind. H0 ist die Annahme, dass die wissenschaftliche Hypothese falsch ist (z.B. „Das Risiko einer medialen Kniearthrose bei Patienten mit Varusfehlstellung ist durch ein hohes externes Knieadduktionsmoment nicht erhöht“). Aus früheren Studien vermutet der Wissenschaftler jedoch, dass die Alternativhypothese („… ist durch ein hohes externes Knieadduktionsmoment erhöht“) richtig ist und versucht daher durch ein Experiment zu zeigen, dass H0 falsch ist. Wenn das Ergebnis dieses Experiments signifikant ist, wird H0 abgelehnt und H1 für die Stichprobe akzeptiert. Streng genommen ist dies jedoch kein endgültiger Beweis dafür, dass H1 auf die gesamte Population zutrifft.

5. Überprüfbare Vorhersagen

Jede nützliche Hypothese macht Vorhersagen möglich. Diese können zum Beispiel das Ergebnis eines Experiments in einem Labor oder die Beobachtung eines Phänomens in der Umwelt sein. Die Vorhersage kann auch statistischer Art sein und sich nur mit Wahrscheinlichkeiten befassen.

Es ist fundamental wichtig, dass das Ergebnis der Prüfung einer solchen Vorhersage derzeit unbekannt ist. Wenn dieses bereits bekannt ist, wurden die Anforderungen einer wissenschaftlichen Hypothese vorher nicht erfüllt und das Ergebnis kann als Konsequenz bezeichnet werden. In diesem Fall wäre eine Untersuchung sinnlos und hätte bereits bei der Formulierung der Hypothese berücksichtigt werden müssen.

Wenn die Vorhersagen nicht durch Beobachtung oder Experimente zugänglich sind, ist die Hypothese noch nicht verifizierbar und bleibt somit unwissenschaftlich. Eine neue Technologie könnte die notwendigen Experimente in der Zukunft möglich machen. Damit wären überprüfbare Vorhersagen möglich und die Hypothese könnte der Wissenschaft zugeordnet werden.

6. Sammeln von Daten

„Ohne Daten bist Du nur eine weitere Person mit einer Meinung“ – William Edwards Deming

Um die Vorhersagen zu überprüfen, müssen relevante Daten gesammelt werden, wobei die Quellen dieser Daten sehr unterschiedlich sein können. Sie können entweder aus der Literatur (z.B. für Reviews), aus neuen Beobachtungen oder aus neuen Experimenten entnommen werden. Eine gründliche Prüfung erfordert jedoch eine Replikation, um die Ergebnisse zu verifizieren.

Beobachtung und Experiment unterscheiden sich grundlegend voneinander. Beobachtungen und auch Messungen in der Wissenschaft sind gezielte Aufzeichnungen von Phänomenen in der Umwelt. Daraus können Schlussfolgerungen gezogen werden, um Systeme und Beziehungen zu beschreiben. Ebenso können grundlegende wissenschaftliche Gesetze bestimmt werden, aber Beobachtungen können diese Gesetze letztlich nicht beweisen. Das klassische Storchen-Baby-Beispiel veranschaulicht dies: Beobachtungen zeigen, dass die Zahl der Neugeborenen pro Jahr in Regionen zunimmt, in denen auch viele Störche gesehen wurden. Als Fazit könnte man daraus schließen, dass die Störche für die Geburtenraten verantwortlich sind. Das ist natürlich ein Trugschluss, denn beide erhöhten Raten hängen von geographischen Parametern ab, aber das lässt sich mit Beobachtungen nicht beweisen. Dieser so genannte Ursache-Wirkungs-Zusammenhang kann nur durch Experimente untersucht werden.

Abb. 2: Simulierte Beziehung zwischen Geburtenrate und Storchenbeobachtungen.

Wie das Storchen-Baby-Beispiel zeigt, haben in der Regel viele verschiedene Faktoren einen Einfluss auf das System, das Du untersuchen möchtest. Diese Faktoren werden als unabhängige Variablen bezeichnet und beeinflussen die so genannte abhängige Variable, die im Beispiel die Geburtenrate ist.

Das Ziel eines Experiments ist es, den Einfluss einer der vielen unabhängigen Variablen zu bestimmen, indem diese verändert wird, während die anderen unabhängigen Variablen kontrolliert und so konstant wie möglich gehalten werden. Die Veränderung der abhängigen Variable wird dann gemessen, und es kann eine Aussage über den Einfluss der unabhängigen Variable auf das Gesamtsystem getroffen werden.

Abb. 2: Simulierte Beziehung zwischen Geburtenrate und Storchenbeobachtungen.

Es gibt unglaublich viele Arten und Designs experimenteller Studien in der Wissenschaft. Diese unterscheiden sich in ihrer Anwendbarkeit und Qualität. Darüber werden wir in einem separaten Artikel über Studiendesigns diskutieren.

Wenn in einem Experiment oder einer Beobachtung genügend Daten gesammelt worden sind, um eine Aussage über die Hypothese treffen zu können, muss sie nun akzeptiert oder abgelehnt werden. In diesem Schritt kann es auch vorkommen, dass die zuvor formulierten Hypothesen geändert oder gar erweitert werden müssen und neue Datensammlungen unzugänglich werden. Konnte eine Hypothese mehrfach bestätigt werden, eröffnet dies die Möglichkeit, eine wissenschaftliche Theorie zu entwickeln.

7. Entwicklung einer Theorie

Wenn eine bestimmte Hypothese durch die Ergebnisse vieler hochwertiger Studien sehr gut unterstützt wird, kann eine wissenschaftliche Theorie entwickelt werden, um einen bestimmten Aspekt der Natur zu beschreiben. Dabei sind einfachere Theorien den komplexeren vorzuziehen, weil sie leichter zu prüfen sind, was ein besonders wichtiger Teil der Wissenschaft ist. Theorien müssen im Laufe der Zeit ständig bewiesen werden, weshalb eine Theorie ebenso wie eine Hypothese falsifizierbar sein muss. Selbst wenn eine Theorie mehrmals getestet und verifiziert wurde, kann es dennoch vorkommen, dass die Ergebnisse neuer wissenschaftlicher Studien nicht mit ihr übereinstimmen. In diesem Fall muss eine Theorie überarbeitet und angepasst oder sogar ganz verworfen werden. Nun beginnt der wissenschaftliche Zyklus von neuem.

Das wohl berühmteste Beispiel für eine widerlegte wissenschaftliche Theorie ist das geozentrische Modell, das von Aristoteles im 4. Jahrhundert v. Chr. entwickelt und erst im 16. Jahrhundert n. Chr. durch den Heliozentrismus von Kopernikus abgelöst wurde. Jahrhundert n. Chr. abgelöst wurde. Der Heliozentrismus wurde dann von Kepler mathematisch definiert und durch die Beobachtungen Galileis gestützt. Heute ist er eine anerkannte Theorie, die unendlich oft getestet wurde und als Grundlage für Forschung wie Raumfahrt und Meteorologie, aber auch für den Gebrauch von Alltagstechnik dient.

Referenzen

Kisak, P. F. (2015). The Scientific Method: The Method to Scientific Proof. CreateSpace Independent Publishing Platform, Scotts Valley, California, US.

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