Hilft Training gegen unethische Forschungspraxis?

16. März 2022 von Laborjournal

Letzte Woche ist unser neues Heft 3/2022 erschienen – und darin ab Seite 21 der Artikel „Gute wissenschaftliche Praxis – ein alter Hut, oder!?“ von Henrik Müller.

Im Vorspann des Artikels heißt es:

Wissenschaftsskandale entstammen häufig den Lebenswissenschaften. Mangelt es Biologen und Medizinern an Integrität? Oder existieren einfach nur keine guten wissenschaftsethischen Fortbildungsver­an­stal­tun­gen?

Es geht also um folgendes:

Nachdem inzwischen schon lange Richtlinien, Regeln und Verhaltenskodizes für Integrität in der Forschung formuliert und ausgegeben sind, könnte man doch meinen, dass man der Forscherzunft die entsprechenden Inhalte nur eindringlich beibringen müsste – und schon wären Forschungsfälschung und Reproduzierbarkeitskrise samt zugehörigem Vertrauensverlust weitgehend Geschichte. Und so wurden für den wissenschaftlichen Nachwuchs an vielen Orten verpflichtende Lehrveranstaltungen über Integrität in der Forschung aus dem Boden gestampft.

Soweit also die Theorie! Aber wie sieht die Praxis aus? Wie kann wissenschaftliche Integrität erfolgreich gelehrt werden? Genau das hat sich unser Autor Henrik Müller für seinen Artikel anhand konkreter Beispiele einmal genauer angeschaut …

Doch kaum war das Heft mit dem Artikel in der Druckerei, stieß unser Chefredakteur in Times Higher Education auf einen Artikel mit dem Titel „Around one in 12 postgraduate researchers would publish fraudulent results if it helped them get ahead, says study“. Darin wurde eine internationale Studie zusammengefasst, die gerade in Frontiers of Psychology (doi: 10.3389/fpsyg.2021.621547) erschienen war – und in deren Abstract die Autoren sinngemäß schreiben:

Betrügerische oder unethische Forschungspraktiken haben über die wissenschaftliche Welt hinaus für viel Aufsehen gesorgt. Will man die Wissenschaft indes verbessern, muss man in der Ausbildung von der Doktoranden damit beginnen. Schließlich sind sie die Wissenschaftler von morgen.

In vier Studien mit 765 Doktoranden untersuchten wir daher, ob Doktoranden zwischen ethischen und unethischen oder sogar betrügerischen Forschungspraktiken unterscheiden können. Überdies prüften wir die Bereitschaft der Doktoranden, Forschungsergebnisse aus zweifelhaften Praktiken zu veröffentlichen – und testeten, ob die Entscheidung durch Druck von Vorgesetzten oder Kollegen beeinflusst wird. Parallel befragten wir 36 akademische Führungskräfte (Dekane, Prodekane und AG-Leiter) und baten sie vorherzusagen, wie sich die Doktoranden in den hypothetischen Szenarien verhalten würden.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass einige Doktoranden relativ schnell bereit sind, Ergebnisse zu veröffentlichen, die durch offenkundigen Betrug und Datenfälschung zustandekommen. Alarmierend dabei ist, dass einige Hochschullehrer dieses Verhalten unterschätzen. Offenbar müssen diese stärker im Blick haben, dass Doktoranden unter größerem Druck stehen können, als ihnen bewusst ist – und dass sie daher besonders anfällig für die Anwendung von fragwürdigen Forschungspraktiken sein können.

In konkreten Zahlen kam bei der Umfrage heraus, dass etwa jede zwölfte Doktorandin oder Doktorand bereit wären, unsaubere Daten zu veröffentlichen, wenn dies für die weitere akademische Karriere von Nutzen wäre.

Die Frage ist nun, ob man diesen Anteil durch besseres Research Integrity Training noch weiter nach unten drücken könnte? Dazu bemerkte der belgische Erstautor Rens van de Schoot in dem Times-Higher-Education-Artikel mit Blick auf die eigenen Umfrageergebnisse ziemlich ernüchternd:

Sicher, man hätte erwarten können, dass eine Schulung oder Fortbildung in Forschungsethik einen Unterschied macht – aber das war nicht der Fall.

Auch in unserem Artikel berichtete ein Veranstalter von Research-Integrity-Kursen, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer hinterher zwar besser über gute und schlechte Forschungspraxis bescheid wüssten. Ob damit auch deren eigene moralische Urteilskraft gereift sei, wagte er allerdings nicht zu beurteilen. Um dies zu ermöglichen, wäre es vor allem wünschenswert, wenn die Dozenten solcher Kurse sich öfter als bisher die Mühe machen würden, den Lehrerfolg ihrer Veranstaltungen zu evaluieren.

Ralf Neumann

 

Forschungsbetrug im eigenen Labor vermeiden? — Ein paar Daumenregeln.

26. Mai 2021 von Laborjournal

Kürzlich fragte der Zürcher Neuropathologe und Prionen-Spezialist Adriano Aguzzi auf seiner Facebook-Seite:

Können wir bitte eine aufgeschlossene, ehrliche und tabufreie Diskussion über wissenschaftlichen Betrug führen? Wie man ihn verhindern kann, und wie man damit umgehen sollte?

Und er startete gleich selbst:

Ich fange mal selber an und behaupte, dass jeder, der denkt, so etwas könne in seinem Labor nicht passieren, sich besser auf böse Überraschungen gefasst machen soll. In meinem Labor ist es jedenfalls passiert.

Insgesamt kamen unter dem Posting noch 50 weitere Kommentare zusammen, die wir hier natürlich weder alle referieren noch zusammenfassen wollen. Einer allerdings gefiel uns besonders gut. Giovanni Giuliano, Forschungsdirektor an der Nationalen Agentur für neue Technologien, Energie und nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (ENEA) in Rom, gab folgendes zu bedenken:

Ein paar Daumenregeln, die in meinem Fall funktioniert haben:

a) Datenmanipulation ist üblich (das Löschen „fehlgeschlagener Proben“ oder gänzlich „gescheiterter Experimente“ aus einem Datensatz ist die Norm, und keineswegs die Ausnahme).

b) Ein veröffentlichter Datensatz kann definitionsgemäß nicht das Universum aller möglichen Variationen repräsentieren, sondern nur diejenigen der Replikationen, die von einer bestimmten Person in einem bestimmten Labor durchgeführt werden.

c) Diese Variation sollte zumindest von einer anderen Person im selben Labor reproduzierbar sein, idealerweise jedoch von einer anderen Person in einem anderen Labor.

d) Wenn die Daten nicht zu deiner Hypothese passen, sei klug: Finde eine bessere Hypothese!

e) Sichere dir Kopien der Primärdaten und lasse sie von neuen Mitarbeitern in deinem Labor bei deren Projektstart erneut analysieren. Dies wirkt eine starke Abschreckung gegen Manipulation.

f) Biologie ist komplex. Egal wie klug du bist, keine biologische Hypothese passt zu all deinen Daten. Versuche demnach unabhängig davon das zu veröffentlichen, was du für gute Daten hältst – auch wenn sie nicht zu deiner Hypothese passen. Jemand anders wird dann entweder zeigen, dass deine Methodik falsch ist, oder eine bessere Erklärung für die Daten finden.

g) Wir sind alle Sünder: Wenn du jemanden dabei erwischst, wie er das Datenpolieren übertreibt, lasse sie oder ihn wissen, dass es um mehr geht als nur um eine Frage der Moral – es geht um Intelligenz! Wie es auf dem Apollo-Tempel in Delphi geschrieben steht: Μηδὲν ἄγαν (Nichts im Übermaß!).

Das lassen wir jetzt mal so stehen. Aber vielleicht weiß ja jemand noch die eine oder andere weitere „Daumenregel“…

Ralf Neumann