Über eine Reform des Peer Review-Systems lässt sich trefflich streiten. Ein immer wieder ins Feld geführtes Argument gegen den klassischen Peer Review ist jedoch nicht ganz fair: Dass die Zunahme getürkter Paper in der Forschungsliteratur doch zeige, wie unzulänglich die Begutachtung funktioniert. Beispielsweise in diesem Blogbeitrag zu lesen.

Zum Glück findet man deutlich mehr Beiträge im Internet, die klar sagen, dass dies gar nicht die Aufgabe des klassischen Peer Review ist. Schließlich begutachten nicht irgendwelche FBI-Spezialisten oder Magier mit „sehenden Augen“ die Manuskripte — sondern ganz normale Forscherkollegen. Und die gehen zu Recht erst einmal davon aus, dass die Autoren eines Manuskripts sie weder belügen noch betrügen wollen. Peer Review würde unter einem solchen Generalverdacht wohl kaum vernünftig funktionieren — weder in der Prä-Publikations- noch in der Post-Publikations-Variante.

Denn was Peer Review leisten soll, ist doch vielmehr folgendes:

• das Manuskript auf Schlüssigkeit prüfen — vor allem hinsichtlich der Fragen „Unterstützen die Daten tatsächlich die Schlussfolgerungen?“ oder „Sind womöglich noch andere Interpretationen der Daten möglich?“;
• den tatsächlichen Erkenntniswert einschätzen und einordnen — also etwa beurteilen, ob die Arbeit dem Feld tatsächlich etwas Neues hinzufügt oder ob lediglich „alter Wein in neuen Schläuchen“ präsentiert wird;
• und natürlich die Autoren auf mögliche gedankliche und handwerkliche Fehler hinweisen — um das finale Paper mit Hilfe dieser Tipps und Hinweise so gut wie nur möglich zu machen.

Peer Review kann auf verschiedene Weise missbraucht werden, keine Frage. Das darf aber nicht überdecken, dass Gutachter idealerweise (!) die Aufgabe haben, die Arbeiten der Kollegen zwar kritisch, aber möglichst wohlwollend zu beurteilen — und eben nicht jeden Autoren von Vornherein des potentiellen Betrugs zu verdächtigen. Diese „Vor-Einstellung“ ist gut so, funktioniert offenbar mehrheitlich — und wird auf genau diese Weise auch weiterhin gebraucht.

Die damaligen Editoren des Journal of Laboratory Clinical Medicine, Dale Hammerschmidt und Michael Franklin, fassten dies vor einigen Jahren folgendermaßen zusammen:

Peer review, we believe, is good at detecting when scientists draw the wrong conclusions from empirical data as a result of errors in study design or analysis. The peer reviewer begins with the assumption that he’s not being lied to, and his charge is that of referee rather than sleuth. The question ‚Do the data support the conclusions?‘ comes more naturally than ‚Did this guy simply make this up?‘ One’s peers are often quite helpful at identifying flaws in experimental design or data analysis—honest mistakes or oversights on the part of the researcher. Scientific fraud of the sort involving deliberate fabrication of data or selective reporting of data is not as easy for journal editors or peer reviewers to detect.

Es kommt also noch dazu, dass man geplante Fälschung in aller Regel sowieso viel schwerer erkennt als unabsichtliche Fehler oder Irrtümer. Liegt auf der Hand, oder?

Als ich vor nunmehr 18 Jahren den ehemaligen Ulmer Klinikchef Vinzenz Hombach im Zusammenhang mit der Fälschungsaffäre um Friedhelm Herrmann auf dieses Dilemma ansprach, antwortete er nur:

Wenn mir ein Mitarbeiter oder ein Kollege manipulierte Daten unterschieben will, dann schafft er das. Ohne dass ich die Chance habe, es zu merken.“

Die sicherlich dringend notwendige Aufgabe, manipulierte Daten in eingereichten Manuskripten aufzuspüren, müssen folglich andere übernehmen. Auch, weil man sonst das Ideal des wohlwollend helfenden und verbessernden Peer Review womöglich gleich mit auskippt.

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