Zehnmal #Forscherfrust

28. Februar 2019 von Laborjournal

In der vergangenen Woche eröffneten wir auf Twitter den Hashtag #Forscherfrust. Unsere zehn Beispiele für entsprechende Frusterlebnisse rund um das Forscher-Dasein sind hier nochmals zusammengetragen:

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Wenn jemand noch weitere Beispiele loswerden will — entweder hier unten im Kommentarfenster oder unter dem Hashtag #Forscherfrust auf Twitter.

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Muss man wirklich alle Daten zeigen?

18. Februar 2019 von Laborjournal

Hat es überhaupt jemand gemerkt: Heimlich, still und leise ist ein lange Zeit durchaus gängiger Ausdruck aus den Papern verschwunden: „Data not shown“.

Bevor das Internet so richtig aufblühte, war Platz eben knapp im gedruckten Journal — und so verzichtete man gerne auf die Abbildung nicht allzu entscheidender Experimente, frei nach dem Motto: „Vertraut uns, wir haben die Daten!“ Und da das damals meistens auch stimmte, machten in der Regel auch die Reviewer kein Problem.

Seit einiger Zeit ist es vorbei damit. Seitdem Paper zumindest parallel online erscheinen, gibt es kaum noch Platzbeschränkungen. Was natürlich jede Menge naheliegender Verbesserungen nach sich zog. Zum Beispiel können Verhaltensforscher seitdem ganze Videos ihrer Experimente als „virtuellen Anhang“ online präsentieren. Ebenso umfangreiche Omics-Rohdaten, seitenlange Spezies-Listen, Computercodes — jede Menge sinnvolle Masse, die den räumlichen Rahmen des gedruckten Papers sprengen würde, konnte nun dem geneigten Leser als „Supplementary Material“ online vorgelegt werden.

Dummerweise jedoch erzeugen neue Möglichkeiten oft auch neue Zwänge. Vernachlässigbare Daten nicht aufarbeiten und zeigen zu müssen, konnte nun nicht mehr hinter Platzproblemen versteckt werden. Sind Daten showable — egal, wie unwichtig sie auch sein mögen —, so sollen sie auch als „Supplementary Online Material“ präsentiert werden. Und weil es keine Beschränkungen mehr gibt, verlangen die Reviewer nun auch ganz automatisch, pro Paper immer mehr solche Daten zu zeigen. Im „Online Supplement“ ist ja jede Menge Platz. Und schon sind — schwuppdiwupp — die Standards hochgeschraubt, welche Datenmengen tatsächlich für ein Paper „reichen“.

Die Folge jedoch ist, dass in den Tiefen des Internet die erwähnte Population sinnvoller Online-Anhänge von einem ziemlichen Geschwür eher unbedeutender „Supplemental Data“ durchwuchert wird, die sich allenfalls ein paar Desperados anschauen. Tatsächlich findet man inzwischen durchaus runde und schlüssige „Kern-Paper“, die dennoch auf mehr als 50 (!) „Supplementary Figures“ verweisen.

In solchen Fällen behaupten wir einfach mal: Dürften die Autoren noch das gute, alte „Data not shown“ verwenden, hätte man ihnen viel Zeit für Wichtigeres geschenkt — ohne dass deren Paper an echter Qualität verlören und ohne dass auch nur irgendjemand die Daten vermissen würde. Denn die „Supplements“ machen viele dieser Paper nicht besser — sondern einfach nur „dicker“.

Ralf Neumann

Die Crux mit dem Projekt

7. Februar 2019 von Laborjournal

Wer Geld für seine Forschung haben will, muss einen Projektantrag stellen. Sicher, wenn es ein bisschen größer sein soll, heißt das Ganze auch mal „Programm“ oder „Initiative“. Aber woraus setzen sich diese in aller Regel zusammen? Genau, aus lauter Einzel-Projekten! Schon lange ist Forschung auf diese Weise nahezu ausschließlich in Projekten organisiert. Das Projekt ist die Keimzelle einer jeden Forschungsförderung.

Paradox ist das schon. Denn zumindest in der reinen Grundlagenforschung kann nur „projektiert“ werden, was noch unbekannt ist. Andernfalls wäre es keine. Oder anders gesagt: Sonst wäre das Projekt kein Forschungsprojekt. Zugleich muss das Unbekannte aber bekannt genug sein, um ein Forschungsvorhaben überhaupt in Form eines Projektes organisieren zu können. Schließlich lässt sich nur mit einem hinreichenden Maß an Bekanntem vorweg eine klare Forschungsplanung hinsichtlich Zielvorgaben, zeitlichem Ablaufen, finanzieller und personeller Ressourcen et cetera entwerfen. Dummerweise gilt aber ohne solch einen klaren Plan nix als Projekt — und wird auch nicht gefördert.

Es passt also nicht wirklich zusammen: Das Ideal von Forschung als offener, durch reine Neugier gelenkter Prozess einerseits — und die Projektierung von Forschung andererseits. Zumal in der Forschung auch anfängliche Zielvorgaben schnell und flexibel umformuliert werden können müssen, wie auch ein beträchtliches Risiko zu scheitern bewusst eingeschlossen ist.

Für ein Projekt dagegen ist das Vorwegnehmen von offensichtlich Neuem zu Beginn eines Prozesses unvermeidbar. Der Vorstellung von Wissenschaft als Prozess fortlaufender Entdeckungen widerspricht dies jedoch fundamental. In Projekten kann man naturgemäß nicht einfach nur von irgendwelchen Prämissen ausgehen — und dann durch fortlaufende Exploration schauen, was daraus wird. Ebenso wenig, wie sich Änderungen leicht hinnehmen lassen. Wie könnten Projekte sonst auf die ihnen innewohnende Art alle möglichen Unsicherheiten minimieren?

Daher stellen sich zwei Fragen: Wie kann man etwas vorweg bestimmen, das man gerade durch die Forschungstätigkeit entdecken will? Und welche Art Wissenschaft könnte überhaupt projektierbar sein? Letzteres mag funktionieren, wenn man ganz konkrete Fälle analysiert und auf jegliche Form der Generalisierung verzichtet. Forschung, die allerdings genau dieses Ziel verfolgt — nämlich ein generalisierendes Modell oder eine übergeordnete Theorie zu entwerfen —, ist in der Organisationsform „Projekt“ denkbar schlecht aufgehoben.

             Ralf Neumann

 

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