Wirklich nur kleine Lügen?

24. Juni 2020 von Laborjournal

Forschung sei stets auf der Suche nach Wahrheit, heißt es ein wenig pathetisch. Dennoch greifen Forscherinnen und Forscher gerne zu kleinen Lügen — vor allem dann, wenn sie ihre Paper schreiben. Denn wären sie immer und überall grundehrlich, müssten sie die „Storys“ ihrer Erkenntnisse in den allermeisten Fällen nach ähnlichem Muster erzählen wie im Folgenden dieser Pflanzenforscher hier:

„Eigentlich hatten wir den Verdacht, dass Substanz X die Entwicklung von Wurzelhaaren beeinflusst. Doch als wir sie testeten, passierte nix mit den Wurzelhaaren. Zum Glück fiel uns bei älteren Pflanzen jedoch auf, dass mit den Blättern irgendetwas nicht stimmte: Die Leitbündel waren etwas weniger stark verzweigt als normal. Aus der Literatur weiß man nun aus völlig anderen Zusammenhängen, dass Substanz X die Aktivität einiger Kinasen blockiert. Zugegeben, wir hatten X getestet, weil wir ursprünglich vermuteten, dass Kinasen eine Rolle bei der Wurzelhaarbildung spielen. Jetzt scheint dies aber eher bei der Leitbündel-Differenzierung der Fall zu sein. Was ja auch nicht schlecht ist, oder?“

Klar, dieses hypothetische Szenario würde so nie in einem Journal stehen. Dort würde man eher eine „Story“ nach dem folgenden — verkürzten — Schema lesen:   

„Aus diesen und jenen Gründen fanden wir es durchaus plausibel, dass Kinasen eine regulatorische Rolle in der Leitbündel-Differenzierung spielen könnten. Also unterwarfen wir unseren Verdacht einem ersten Test, indem wir prüften, ob der Kinase-Hemmer X irgendwelche Auswirkungen auf die Leitbündel-Verzweigung hat. Dies war tatsächlich der Fall, womit unsere Ausgangshypothese vorläufig untermauert ist.“

Ein wenig gelogen also. Aber ist es nicht legitim, die Ergebnisse auf diese Art in einen logischen und nachvollziehbaren Zusammenhang zu bringen? Damit man sie besser versteht? Es scheint jedenfalls gemeinhin akzeptiert.

Doch Vorsicht: Allzu schnell wird aus solchen „kleinen Lügen“ eine große. Im obigen Beispiel lautete die Ausgangshypothese „X hemmt Wurzelhaarbildung“. Beobachtet man daraufhin etwas ganz anderes, kann das zwar durchaus interessant sein — aber man muss es zwingend in einem neuen Experiment mit neuer Hypothese testen. Nur dann kann man ausschließen, dass man im ursprünglichen Test einem zwar signifikanten, aber letztlich doch falsch-positiven Unterschied zwischen Experiment und Kontrolle aufgesessen ist.

Lässt man dies weg und konstruiert gleich um den Zufallsfund eine „passende“ Hypothese, führt man die Leserinnen und Leser an der Nase herum. Und nicht selten wahrscheinlich auch sich selbst.

(Übrigens: Auf diese Art eine Hypothese zu formulieren, nachdem man gewisse Ergebnisse hat, nennen die Spezialisten HARKing — von hypothesizing after the results are known. Der Sozialpsychologe Norbert Kerr charakterisierte den Begriffs bei bei seiner Einführung 1998 als „presenting a post hoc hypothesis in the introduction of a research report as if it were an a priori hypothesis“.)

Ralf Neumann

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