Der König ist tot, es lebe das Feld

4. September 2019 von Laborjournal

Es gilt als eines der berühmtesten Zitate von Max Planck — nicht zuletzt, weil es einige gar zu „Plancks Prinzip“ der Wissenschaftstheorie erhoben:

Eine neue wissenschaftliche Wahrheit pflegt sich nicht in der Weise durchzusetzen, daß ihre Gegner überzeugt werden und sich als belehrt erklären, sondern vielmehr dadurch, dass die Gegner allmählich aussterben und dass die heranwachsende Generation von vornherein mit der Wahrheit vertraut gemacht ist.

Drei US-amerikanische Wirtschaftswissenschaftler nahmen das mit dem „Sterben“ jetzt wörtlich — und haben Plancks Einsicht, dass der Tod prominenter Figuren oftmals die Bremsen für neue wissenschaftliche Wahrheiten löst, durch eine bibliometrische Analyse ansatzweise bestätigt.

Unter dem Titel „Does Science Advance One Funeral at a Time?“ veröffentlichten sie in American Economic Re­view (109(8): 2889-2920) ihre Nachforschungen darüber, was die Todesfälle von insgesamt 452 noch aktiven Biomedizinern, die ihr jeweiliges Forschungsfeld stark geprägt hatten, nachfolgend mit ebendiesen Feldern machten.

Fassen wir deren Ergebnisse kurz zusammen. Diejenigen, die bereits mit den „Starforschern“ kooperiert hatten und demnach eher in deren Strom schwammen, mussten nach deren Tod bezüg­lich der Zahl ihrer nachfolgenden Veröffentlichungen eine durchschnittliche Einbuße von neun Prozent hinnehmen. Was jetzt nicht gerade die Welt ist. Etwas stärker beeindru­cken die Verschiebungen auf der „anderen Seite“: Forscher, die bislang nicht mit dem jeweiligen „Promi“ kollaboriert hatten, konnten nach dessen Beerdigung im Schnitt um zwanzig Prozent mehr Artikel in dem jeweiligen Feld veröffentlichen.

Interessanterweise waren es jedoch weniger die „ewigen Konkurrenten“, die das Vakuum auf diese Weise mehr als ausfüllten. Vielmehr stiegen auffällig oft mehr oder weniger junge Kollegen aus anderen Gebieten neu ein — und brachten nicht nur eine frische und unvoreingenommene Denke ins Feld, sondern wurden mit ihren resultierenden Erkenntnissen auch bald überpro­por­tio­nal häufiger zitiert. Die Autoren der Studie schreiben dazu wörtlich:

To our surprise, it is not competitors from within a subfield who assume the mantle of leadership, but rather entrants from other fields who step in to fill the void created by a star’s absence. Importantly, this surge in contributions from outsiders draws upon a different scientific corpus and is disproportionately likely to be highly cited.

Jetzt kann man natürlich trefflich spekulieren, worin die Ursachen für solche Bremswirkung von Forscher-Lichtgestalten liegen könnten. Sitzen sie selbst mit ihrer „Anhängerschaft“ zu fett auf Schlüsselpositionen im Rahmen von Antrags- und Manuskript-Begutachtungen, sodass Neulinge mit alternativen inhaltlichen Konzepte viel schwerer „durchkommen“? Oder schreckt ein gut vernetz­ter Block von Anhängern rund um eine solche Lichtgestalt viele „Frischlinge“ schon von vorn­herein davon ab, den Versuch zu wagen, sich daneben im gleichen Feld zu etablieren?

Die Studienautoren jedenfalls halten sich klar davon fern, den Starforschern und ihren Gemeinden zu unterstellen, sie würden alternative Ideen mit bewusster Absicht blockieren. Vielmehr tendieren sie eher zu letzterer Erklärung:

It does not appear to be the case that stars use their influence over financial or editorial resources to block entry into their fields, but rather that the very prospect of challenging a luminary in the field serves as a deterrent for entry by outsiders.

Womöglich ist das aber auch einfach der ganz normale Lauf der Forschung, wie einer der Autoren im Interview sinniert. Denn wahrscheinlich waren die schwerfälligen alten Platzhirsche von heute selbst einmal vor neuen Ideen sprühende Jungforscher, die sich damals ihrerseits solch einer alten Garde gegenüber sahen.

Max Planck wird da vielleicht selbst keine Ausnahme gewesen sein.

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Zeigt her eure Ideen!

28. März 2019 von Laborjournal

Was macht einen guten Forscher generell aus? Mal ganz plakativ: Er sollte offene Probleme erkennen, die richtigen Fragen sowie plausible Hypothesen dazu formulieren — und insbesondere Ideen generieren, wie man dieHypothesen und Fragen auf elegante Weise testen und beantworten könnte.

Das Dumme dabei ist: Jemand, der wirklich gut in alledem ist, wird viel mehr Ideen produzieren, als er tatsächlich in konkreten Projekten verfolgen — geschweige denn zur „Erkenntnisreife“ bringen kann. Das ist die Kehrseite der immer engeren, zugleich aber immer aufwendigeren Spezialisierung der letzten Jahrzehnte. (Nicht umsonst kursiert zu diesem Dilemma schon lange der Spruch: „Wir erfahren immer mehr über immer weniger — und das wiederum mit immer höherem Aufwand.“)

Nehmen wir etwa Max Perutz, der bekanntlich die allermeiste Zeit seines Forscherlebens ausschließlich — und sehr erfolgreich — an Hämoglobin arbeitete. Glaubt jemand tatsächlich, dieser brillante Forscher hätte nur gute „Hämoglobin-Ideen“ gehabt? Sicher nicht. Die meisten davon hat er jedoch nicht weiter verfolgen können, weil sein Hämoglobin-Projekt schon sämtliche finanziellen, technischen und personellen Ressourcen komplett beanspruchte. Also wird Perutz die große Mehrheit seiner guten Ideen wie Sand zwischen den Fingern zerronnen sein — sofern er nicht mit der einen oder anderen davon jemand anderen anstecken konnte.

Und so wird es womöglich auch heute vielen gehen. Sie werden selbst erfahren haben, dass nur wenige ihrer initialen Ideen am Ende tatsächlich in ein Projektmünden — weil es unter den Zwängen des aktuellen Systems „gerade einfach nicht realisierbar ist“. Schade eigentlich! Und nicht auszudenken, wie viele überaus fruchtbare Körner da heranwachsen, die dann doch unbemerkt vertrocknen.

Der US-Physiker David Harris sah es vor vier Jahren offenbar genauso, als er sagte: „Gute Wissenschaftler haben in der Regel viel mehr Ideen, als sie verwerten können. Es wäre besser, wenn sie diese mit anderen teilen könnten.“ Zu eben diesem Zweck gründete er 2015 das Journal of Brief Ideas. „Citable ideas in fewer than 200 words“ sollte man dort wenigstens zur Diskussion stellen können.

Sicher keine schlechte Idee. Leider scheint es, als hätte sie bis heute nicht wirklich gezündet. Oder vielleicht doch? Woanders und auf andere Weise?

Ralf Neumann

Grafik: iStock / kutubQ

Nur nicht zu viel riskieren

4. Mai 2018 von Laborjournal

Damit die Karriere nicht stockt, brauchen Postdocs und End-Doktoranden zwingend Paper. Und für Paper brauchen sie Ergebnisse.

Sichere Ergebnisse liefern jedoch in aller Regel nur risikoarme Projekte. Risikoarm insofern, als dass gewisse Vorarbeiten schon gezeigt haben, dass das Projekt solide ist und die nächsten Ergebnisse nur darauf warten, hinter der nächsten Ecke abgeholt zu werden.

Ob das dann noch aufregende Ergebnisse sind, ist eine andere Frage. Denn die erhält man in aller Regel, wenn man eben nicht nur hinter die nächste Ecke schaut — sondern sich eher auf Reisen weit über den Horizont hinaus begibt. Was einen dort genau erwartet, weiß man nicht und ist demnach hochgradig unsicher — schließlich ist es ja gerade das Unbekannte, das man erforschen will. Logisch daher, dass das Risiko, am Ende mit leeren Händen dazustehen, nicht gerade klein ist.

Die erwähnten Postdocs und End-Doktoranden können es meist kaum eingehen. Doch wer testet dann wirklich neue Ideen mit entsprechend hohem Fehlschlag-Risiko? Wem ist nicht gleich die Karriere versaut, wenn die Projektidee letztlich in einen „Satz mit X“ mündet? Wer braucht (noch) nicht die ganz runde Story?

Richtig, die „Anfänger“ — Bachelor/Master-Studenten und vielleicht mancher Doktoranden-Frischling.

Ob das aber der Sache gerecht wird? Denn nach welchem Schema das Neue-Ideen-Testen dann ablaufen kann, erzählte uns ein Gruppenleiter vor einiger Zeit an folgendem, selbst erlebten Beispiel…

Demnach erhielt Bachelor A im vierten Anlauf endlich ein halbwegs aussagekräftiges Basisergebnis; die nächsten zwei Mal scheiterte er wieder — danach verließ er das Labor. Später berichtete Master B, er habe zwei von sechs Mal ein positives Ergebnis erhalten und schrieb das auch in seiner Arbeit. Allerdings fiel den Kollegen daraufhin ein, dass niemand ihn derart oft an den Geräten gesehen hatte. Von der Gewissheit, ob die Idee was taugt und ein „richtiges“ Projekt mit vernünftigem Ergebnispotenzial tragen könnte, war man also weiterhin weit entfernt.

In den Händen des etwas erfahreneren Doktoranden C lieferte das vermeintliche Kernexperiment sofort ein positives Ergebnis. Allerdings konnte er es danach mehrere Male nicht wieder bestätigen — bis ihm Kollegin D beichtete, dass sie vor Wochen das empfindliche Schlüssel-Reagenz Z tagelang aufgetaut auf ihrer Laborbank vergessen hatte. Mit frischem Reagenz Z reproduzierte C sein Startergebnis zwar sofort wieder; allerdings verließ er das Labor zwei Wochen später überraschend zugunsten eines Bioinformatik-Jobs in der Industrie, ohne dass er die Ergebnisse je abschließend aufgeschrieben hatte.

Dennoch hielt der Chef den Basisbefund jetzt von A bis C für ausreichend solide belegt — und übergab „das Projekt“ einem neuen Postdoc. Ein knappes Jahr kam er wegen ungeahnter Schwierigkeiten mehr schlecht als recht voran — bis er schließlich befürchten musste, auf dem „Projekt“ nicht rechtzeitig die notwendigen Veröffentlichungen für den nächsten Antrag zusammenzubekommen. Also schmiss er es hin und wechselte aus „Karrieregründen“ doch wieder auf ein sicheres „Just around the Corner“-Projekt.

Nur ein Beispiel, wie schwer das derzeitige System das robuste Testen von wirklich neuen Ideen macht. Es gibt sicher noch mehr.

(Illustr.: Fotolia / pict rider)
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