Vorsicht, wissenschaftlich bewiesen!
Auf Social Media reicht oft der Screenshot eines Abstracts, um vermeintlich jede Diskussion zu beenden als vermeintlicher Beleg. Doch wissenschaftliches Denken ist komplexer: Es stellt einzelne Studienergebnisse infrage, prüft Methoden und Schlussfolgerungen kritisch und bleibt offen für neue Erkenntnisse. Eine Kolumne.
Pythagoras musste noch einen Geheimbund gründen, um wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen und zu bewahren. Später brauchte man dafür eine Universitätsbibliothek und ziemlich teure Zeitschriftenabonnements. Heute genügt meist ein Internetzugang. Viele Studien sind frei zugänglich. Künstliche Intelligenz fasst uns die neuesten Ergebnisse zusammen und erklärt sie auf Wunsch auch noch. Es war vermutlich nie so leicht, sich für wissenschaftlich bewandert zu halten.
Das ist zweifellos ein Fortschritt. Gleichzeitig hat sich seit einiger Zeit eine neue Form der Argumentation etabliert: „Dazu gibt es eine Studie.“ Der Satz wird zunehmend so verwendet, als wäre damit eine Diskussion beendet. Jetzt weiß man doch, was richtig ist! Ausgerechnet das ist aber ziemlich unwissenschaftlich. Und es passiert nicht nur im Alltag und in den Medien: Wir in der Medizin und in der Wissenschaft tun es genauso. Als würde eine Studie, am besten in Science oder Nature veröffentlicht, automatisch die Wahrheit abbilden.
Dabei ist das gar nicht der Anspruch von Wissenschaft. Sie stellt Hypothesen auf, überprüft sie, verwirft sie oder verändert sie. Im besten Fall nähern wir uns damit der Wahrheit immer weiter an.Vielleicht irritiert mich deshalb der überstrapazierte Satz „Studien haben bewiesen …“ so sehr. In sozialen Medien reicht inzwischen oft ein Screenshot aus einem Abstract, um die eigene Meinung „wissenschaftlich“ zu begründen. Auch in Zeitungsartikeln lesen wir regelmäßig, Forschende hätten dieses oder jenes „bewiesen“. Dabei fangen die interessanten Fragen dort erst an. Wie gut war die Studie? Wie groß war der Effekt? Passt die untersuchte Gruppe überhaupt zur Fragestellung? Und gibt es andere Studien mit ähnlichen Ergebnissen?
Signifikanz ist nicht gleich Relevanz
Eine Studie kann hervorragend gemacht sein und trotzdem ein Ergebnis liefern, das sich später nicht bestätigt. Ein Ergebnis kann statistisch signifikant und klinisch bedeutungslos sein. Eine Studie ist deshalb kein endgültiger Beweis. Sie ist ein Baustein in einer wissenschaftlichen Diskussion, die niemals ganz beendet ist. Auch eine Metaanalyse produziert nicht automatisch Wahrheit. Ihre Aussagekraft hängt vom Umfang und der Qualität der eingeschlossenen Studien ab. Und auch eine Leitlinie ist keine Sammlung wissenschaftlicher Wahrheiten. Sie bewertet die Evidenz zu einem bestimmten Zeitpunkt. Kommen neue Daten hinzu, können sich Empfehlungen ändern. Das ist kein Fehler im System, sondern eben gerade das System.
Lange galten Stress, Lebensstil und Magensäure als wesentliche Erklärungen für Magengeschwüre, bis Helicobacter pylori unser Verständnis grundlegend veränderte. Warum sollten ausgerechnet wir die Generation sein, die endgültig weiß, was wahr ist? Vielleicht ist eine Studie deshalb ein bisschen wie ein Palantír aus dem Herrn der Ringe. Was man darin sieht, muss nicht falsch sein. Aber es ist nicht die ganze Wahrheit. Es ist ein Ausschnitt. Und wer diesen für das Ganze hält, kann zu ziemlich falschen Schlussfolgerungen kommen.
Wir haben den Zugang zur Wissenschaft demokratisiert, aber nicht automatisch auch das wissenschaftliche Denken. Dieses bedeutet auch, Unsicherheit auszuhalten. Sie ist keine Schwäche der Wissenschaft, sondern eines ihrer Qualitätsmerkmale. Und genau das müssen wir auch in der Öffentlichkeit vermitteln. Wer aus Wahrscheinlichkeiten Gewissheiten und aus einzelnen Ergebnissen Wahrheiten macht, vermittelt Forschung vielleicht griffiger, aber nicht besser.
Wir sollten deshalb immer dann besonders vorsichtig werden, wenn etwas als „wissenschaftlich bewiesen“ präsentiert wird. Nicht weil wir der Wissenschaft misstrauen sollten, sondern weil gute Wissenschaft ihre eigenen Erkenntnisse infrage stellt. Ihre größte Stärke ist nicht, dass sie niemals irrt, sondern dass sie ihre Irrtümer immer wieder korrigiert.
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