Hypothesen im Herz

15. Januar 2020 von Laborjournal

Was ist wichtiger in der Forschung: Antworten zu finden oder die richtigen Fragen zu stellen? Viele favorisieren Letzteres, da sie Fragenstellen in einem Aufwasch sehen mit dem nach­fol­gen­den Formulieren testbarer Hypothesen. Und Hypothesen gelten ja schließlich als das Kernstück der Forschung schlechthin.

Hand auf’s Herz, wie oft sind Sie tatsächlich zu diesem Kern vorgestoßen? Wie oft haben Sie tatsächlich eine Hypothese formuliert?

Anhand dieser Frage lassen sich womöglich grob vier Klassen von Forscherinnen und Forschern einteilen:

1) Diejenigen, die erstmal gar keine Hypothesen aufstellen wollen. Stattdessen sammeln sie blind (sie selber sprechen lieber von vorurteilsfrei) Daten, einfach weil es technisch geht. Siehe etwa Metagenom-Projekte und Co. Standard-Spruch dieser Spezies: „Wir liefern Daten, aus denen man dann charakteristische Muster herauslesen kann — und mit denen kann man dann wiederum Hypothesen aufstellen.“ „Hypothesen-generierende Forschung“ nennt sie das Ganze dann.

2) Diejenigen, die sich an gängige Hypothesen dranhängen. Sie bestätigen hier ein Detail oder fügen dort eines hinzu, entwickeln kaum eigene Hypothesen, machen noch weniger Vorhersagen und testen am Ende praktisch gar nichts.

3) Diejenigen, die sich Hypothesen förmlich abringen. Diese erlauben sogar einige testbare Voraussagen, jedoch reicht dies gerade, um die eigene Forschung am Laufen zu halten. Deshalb werden sie eifersüchtig gehortet — und man bekommt sie erst nach vielen Tests glatt poliert im fertigen Paper präsentiert.

4) Diejenigen, die mehr gute Hypothesen samt testbarer Vorhersagen aufstellen, als sie selbst bearbeiten können — und diese daher auch mitteilen. Diese seltene Spezies beginnt dann auch mal einen Vortrag mit: „Hört zu, ich hab’ mir die Literatur zum Thema X angeschaut, darüber nachgedacht und ein paar vorläufige Experimente gemacht. Von daher scheint mir, dass die ganze Story so und so geht. Allerdings, sicher bin ich mir natürlich nicht — also lasst uns das mal gemeinsam durchdenken…“ Oder macht es wie der Zürcher Entwicklungsbiologe Konrad Basler, der vor einigen Jahren in der PLoS Biology-Rubrik „Unsolved Mysteries“ für alle Kollegen eine umfassende Arbeitshypothese zur Evolution des Hedgehog-Signalwegs samt einer ganzen Reihe abgeleiteter und testbarer Vorhersagen vorgestellt hat (Bd. 7(6): e1000146).

Keine Frage, sind es Momente wie die letzteren, in denen deutlich wird, dass das Hypothesen­aufstellen tatsächlich das Herzstück der Wissenschaft ausmacht.

Ralf Neumann

(Zeichnung: Peter Kapper)

 

Verstehen wir uns noch?

9. Januar 2018 von Laborjournal

Denn sie wissen nicht, was sie tun. — Viele dürfte diese Zeile unmittelbar an den gleichnamigen Filmklassiker mit James Dean erinnern. Heute könnte sie jedoch auch für einen großen Teil biomedizinischer Forschung gelten.

Wobei man hier ein klein wenig wie folgt präzisieren müsste: „Denn sie wissen nicht mehr, was der andere tut.“ Bittere Konsequenz dessen, dass in vielen Gebieten die einzelnen Veröffentlichungen immer komplexer werden.

Ein besonders eindrückliches Beispiel dafür schilderte kürzlich Dorothy Bishop von der Oxford University in ihrem „BishopBlog“. In dem entsprechenden Beitrag klagt sie, dass sie die Publika­tionen ihrer Kollegen immer weniger versteht, sobald sie auch nur ein klein wenig über ihren eigenen Tellerrand hinausschaut. Sie schreibt:

Für eine Art Meta-Analyse über die Anwendung bestimmter statistischer Methoden studierte ich zuletzt eine Reihe von neurowissenschaftlichen Artikeln“, schreibt sie. „Einige davon musste ich stundenlang lesen und wieder lesen, bis ich endlich verstan­den hatte, welches überhaupt die statistisch relevantesten Ergebnisse waren.

Und dann schwenkt sie auf den eigentlich beunruhigenden Punkt um:

Mir scheint daher, dass in manchen Feldern die Zahl der Kollegen, die derart komplexe Paper überhaupt noch umfassend und kompetent begutachten können, extrem zusammenschnurrt.

Selbst gute und engagierte Editoren würden daher irgendwann kaum noch Reviewer mit voll­um­fäng­lich ausreichender Expertise auftreiben können. Und umgekehrt würde es den meisten immer stärker widerstreben, solch hochkomplexe Studien zu prüfen, wenn sie derart viel Substanz jenseits der eigenen Expertise enthalten.

Und Frau Bishop ist mit solchen Befürchtungen keineswegs allein. Bereits 2013 fragte Diethard Tautz, Direktor am Plöner Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie, in einem Essay für Labor­journal:

Lesen wir noch, was andere schreiben? Ja, verstehen wir uns überhaupt noch?

Und er erzählte folgendes Beispiel:

Ich musste kürzlich so ein „Big Data“-Paper für ein angesehenes Journal begutachten. Es hatte 60 Autoren und präsentierte ein Feuerwerk an intelligenten Auswertungen, Statistiken und Modellierungen. Etwas seltsam war der modulare Aufbau. Die einzelnen Teile des Papers waren offensichtlich von unterschiedlichen Autoren geschrieben worden, jeder ein Spezialist für sein Feld mit einem eigenen Sprachstil und wenig Bezug zu den anderen Modulen. An ein paar ‚Kleinigkeiten‘ wie fehlenden Übergängen und unvollständigen Sätzen war zu erkennen, dass die meisten der Autoren offen­sicht­lich ihr eigenes Paper nicht vollständig gelesen haben konnten — denn zumindest einem von den 60 hätte so etwas doch auffallen müssen. Haben auch Autoren gar keine Zeit mehr zum Lesen oder ist das der Beginn der Sprachverwirrung? Auch als Gutachter konnte ich nur einen Teil kompetent begutachten, den Rest nur auf Plausibilität prüfen. Und ich vermute, dass es den anderen Gutachtern ebenso ging.

Und er schloss:

Natürlich wurde es publiziert — und ich darf annehmen, dass es so gut wie keinen Leser mehr gibt, der wirklich alles davon versteht. Wenn das so weiter geht, dann sind wir bald nahe an dem Punkt,… dass keiner des andern Sprache verstehe!

Wobei das letztere Zitat jetzt nicht aus der Filmwelt kommt.

Ralf Neumann

 

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