Eine neue Art Wissenschaft
Die Technik hat die Art und Weise verändert, wie Forscher neue Erkenntnisse gewinnen. Brauchen wir ein Update der Wissenschaftlichen Methode?
Newton hatte es noch relativ leicht: Fragen, ungeklärte Phänomene, widersprüchliche Erkenntnisse seiner wissenschaftlichen Vorfahren stellten sich ihm beinahe auf Schritt und Tritt. In der Folge musste er nur einer bestimmten Prozedur folgen, der so genannten Wissenschaftlichen Methode, die aus dem Sammeln von Daten, dem Aufstellen einer Hypothese und schließlich deren Überprüfung durch das Experiment bestand. Heute funktioniert Wissenschaft in der Regel in größerem Maßstab. Riesige Experimente sammeln Gigabytes an Daten, die für sich genommen noch gar nichts aussagen.
Ein Beispiel dafür ist etwa das Human Genom Project (siehe Neue Methoden zur genauen und schnellen Genomanalyse), das sich rein auf die Datensammlung beschränkt hat. Der Wissenschaftsphilosoph Gary Nabel von den amerikanischen National Institutes of Health beschreibt in einem Science-Artikel die Folgerungen aus dieser Entwicklung und fordert eine qualifizierte Betrachtung der Art und Weise, wie wir heute Hypothesen entwickeln. Telepolis stellte er sich zu einem E-Mail-Interview.
Für viele ist der Begriff “Wissenschaft” gleichbedeutend mit “Wissenschaftliche Methode”. Warum machen wir einen Unterschied?
Gary Nabel: Die Wissenschaftliche Methode bezieht sich auf die Art und Weise, wie wir neue Prinzipien erkennen und neue Entdeckungen machen. Wissenschaft hingegen bezieht sich auf die kollektive Menge des Wissens, das wir mit Hilfe der Wissenschaftlichen Methode gesammelt haben, um die Welt rational zu erklären.
Sie beschreiben in ihrem Artikel eine Vorgehensweise von Wissenschaftlern, die ohne Hypothese auf Datenjagd gehen. Kann auch dieser Weg zu „richtiger“ Wissenschaft führen?
Gary Nabel: Durchaus - Wissenschaft wird durch das Stellen von Fragen vorangetrieben. Im Bemühen, eine Frage zu beantworten, sammelt der Forscher Informationen und beginnt über Wege zur Antwort nachzudenken. Die so entstehenden Hypothesen kann man dann testen – der Prozess der Erzeugung von Hypothesen ist also kritisch für den Fortschritt.
Und was treibt den Prozess der Informationsbeschaffung an?
Gary Nabel: Ganz einfach, je mehr Hintergrundinformationen wir haben, desto wahrscheinlicher ist es, dass wir daraus eine gute und wirksame Hypothese generieren können – und umso wahrscheinlicher wird Fortschritt.
Für welche Bereiche der Wissenschaft ist es denn derzeit besonders wichtig, den Prozess der Erzeugung von Hypothesen zu ergründen?
Gary Nabel: In der biomedizinischen Forschung ist das unverzichtbar. Das hilft uns dabei herauszufinden, wie das menschliche Gehirn funktioniert, warum komplexe und weit verbreitete Krankheiten auftreten, wie man neue Impfungen entwickelt oder worin die genetische Basis von Wachstum und Entwicklung besteht. Aber andere Gebiete will ich nicht ausnehmen, etwa Chemie oder Physik – in meinem Paper gehe ich speziell auf den neuen Teilchenbeschleuniger am CERN ein.
Was muss man dabei beachten, wenn man den hypothesen-generierenden Teil des Wissenschaftlichen Prozesses evaluiert?
Gary Nabel: Vor allem, wie wichtig ist die Frage und wie relevant und detailliert sind die diese Frage betreffenden Daten. Manchmal kommen wir zu dem Punkt, wo uns Computer dabei helfen müssen, Muster zu erkennen, aus denen sich sinnvolle Hypothesen ableiten lassen. Am allerwichtigsten ist aber, dass die gesammelten Daten sich auf die spezielle Frage beziehen, sonst lenken sie mehr ab, als uns zu informieren.
Vor welchen speziellen Problemen steht die Wissenschaft hier?
Gary Nabel: Die hauptsächliche Spannung resultiert aus der Frage, wie wir das Erzeugen und das Testen von Hypothesen gegeneinander abwägen. In einer Welt limitierter Ressourcen müssen wir bei beiden Teilprozessen das richtige Maß finden, insbesondere, weil zur Generierung von Hypothesen heute immer teurere Technik nötig ist. Aber gleichzeitig müssen wir bei jedem Teilprozess konsequent vorgehen.