Wer hat hier eigentlich Talent?

23. Oktober 2019 von Laborjournal

Junge Talente. Wenn man sich so umhört, könnte man fast meinen, dass Wohl und Gedeih der Wissenschaft einzig von ihnen abhängen. Nicht zuletzt, da schon länger Programme zur Förderung besonders begabter Jungforscher wie Pilze aus dem feuchten Herbstboden schießen.

Das ist zwar sicher gut so, da gerade der wissenschaftliche Nachwuchs bis vor einiger Zeit doch arg vernachlässigt wurde — meist zugunsten der etablierten Platzhirsche. (Ganz abgesehen davon, dass er ja sowieso zu schlecht bezahlt wird.) Das Problem bei der ganzen Sache ist jedoch erstmal ein anderes: Bevor man Talent fördern kann, muss man es erkennen. Und zwar nicht erst, wenn jemand bereits seine ersten wissenschaftlichen Fußstapfen in irgendwelchen angesehenen Journalen hinterlassen hat. Nein, viel früher. Möglichst ganz am Anfang schon.

In einer idealen Welt müsste Chef oder Chefin jeden „Neuankömmling“ im Labor gerade in den ersten Monaten ganz besonders begleiten. Denn wenn da mit den richtigen Leuten nicht die richtigen Dinge passieren, nimmt der begabte Nachwuchs ganz schnell sein Talent und geht woanders spielen.

Doch die Welt ist nicht ideal — Chefs oftmals schon gar nicht. Und so ereignen sich immer wieder Fälle wie der folgende:

Eine Master-Studentin kommt frisch ins Labor und beginnt ein neues Projekt. „Zum Antesten“, steckt der Chef einem Kollegen. „Wäre zu riskant für unsere Docs und Postdocs, die brauchen doch was Sicheres, mit Ergebnisgarantie.“

Kaum hat die Studentin die ersten positiven Ergebnisse, nimmt der Chef ihr jedoch prompt das Projekt ab und übergibt es einem Postdoc. „Der kriegt das schneller hin, hat ja auch mehr Erfahrung“, sagt er seinem Kumpel. „Um der Wissenschaft willen“, sagt er der Studentin.

Mit dem nächsten „riskanten Projekt“ dasselbe: Die Studentin hat schnell erfolgsversprechende Ergebnisse — und Postdoc Nummer 2 übernimmt. Und man mag es kaum glauben, aber das Muster wiederholt sich ein drittes Mal — sehr zur Freude von Postdoc Nummer 3.

Wer hier wirklich Talent hat, erkennt der aufmerksame Leser schnell — der „Chef“ offenbar nicht. Das Ende vom Lied: Der Master-Studentin bleibt nichts anderes übrig, als eine fürchterliche Patchwork-Arbeit zu schreiben — und macht hernach Karriere in der Software-Branche.

Und die drei Postdocs? Sind heute immer noch Postdocs.

Ralf Neumann

(Eine etwas andere Version dieses Textes erschien bereits in unserer Printausgabe Laborjournal 11/2008.)

Foto: iStock / Imgorthand

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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

 

Zu spekulativ? — Na und!

17. Januar 2019 von Laborjournal

(Vor knapp vier Jahren erschien der folgende Text in unserer Print-Kolumne „Inkubiert“. Wir finden, er hat eine neuerliche Diskussion verdient.)

Zu den zentralen Aufgaben wissenschaftlichen Arbeitens gehört es, Modelle und Theorien zu entwickeln. So sollte man jedenfalls meinen.

Die Realität jedoch sieht anders aus. Seitdem Forschung zunehmend projektorientiert stattfindet und sich über Publikationsmetriken definiert, scheint „Theoriearbeit“ nicht mehr angesagt. Vor einiger Zeit bilanzierte etwa eine Studie zu exakt diesem Thema, dass von 500 untersuchten Forschungs­projekten nur etwa zehn Prozent „genuine Theoriearbeit“ beinhalteten. Der gewaltige Rest beschränkte sich laut den Autoren  größtenteils auf die punktuelle Analyse eines konkreten Falles und verzichtete schon im Ansatz auf jegliche Form der Generalisierung.

Welche Art Forschung auf diese Art herauskommt, ist klar: Überschaubare Projekte, die fest auf bekannten Theorien fußen und daraus abgeleitete Fragen mit bekannten Methoden bearbeiten — Forschung mit eingebauter Ergebnisgarantie, bei gleichsam dürftigem Erkenntnispotenzial.

Aber sollte Forschung nicht eigentlich Türen ins Unbekannte aufstoßen? Augenscheinlich muss man es sich wirklich wieder neu in Erinnerung rufen. Denn offenbar scheint der Löwenanteil aktueller Forschungsprojekte nicht wirklich daraufhin angelegt. Was natürlich auch dadurch unterstützt wird, dass das Klima gerade generell von einer Theorie-feindlichen Großwetterlage geprägt wird. Denn was passiert beispielsweise, wenn sich doch mal jemand traut, in einem Manuskript über den Tellerrand zu blicken und aus den vorgestellten Daten ein generalisierendes Modell entwickelt? Die Chance ist groß, mit der Totschlag-Floskel „zu spekulativ“ wieder zurück auf Start geschickt zu werden.

Doch warum ist „spekulativ“ heutzutage derart negativ besetzt? Natürlich sind Modelle und Theorien spekulativ — was denn sonst? Es wird ja auch kaum einer von Vorneherein behaupten, sein Modell sei korrekt. Weil Modelle und Theorien allenfalls nützlich sein können, das Unbekannte weiter zu entschlüsseln. Ganz in dem Sinne, wie Sydney Brenner es vor einiger Zeit formulierte:

„Die Hauptsache ist, sich mit Möglichkeiten befassen zu können. Dinge einfach auszusprechen, auch wenn sie falsch sein mögen. Indem ich sie ausspreche, kann ich besser erkennen, was daran falsch sein könnte. Und das kann wiederum zu einer robusteren Idee führen. Letztlich geht es also darum, die Dinge nicht zurückzuhalten.“

Oder vorschnell als „zu spekulativ“ abzuqualifizieren.

 

Von Daten, die in Schubladen verstauben

17. September 2018 von Laborjournal

Haben Sie auch noch jede Menge Daten in der sprichwörtlichen Schublade liegen? Daten, die schon lange eine nette, kleine „Story“ ergeben würden — wenn man sie nur mal in Manuskriptform bringen würde?

Wie bitte, in Ihrer Schublade schlummert Stoff für mehrere solcher kleinen, aber feinen Manuskripte? Oder in ihrem Regal?…

Keine Angst, Sie sind nicht allein.

Schon vor einiger Zeit stellte eine englische Forscherin den Kollegen in ihrem (leider nicht mehr existenten) Blog im Prinzip dieselbe Frage: „Stellt Euch vor, ihr bekommt keine Fördergelder mehr und könnt Euch einzig darauf konzentrieren, alle vorhandenen Daten zusammenzuschreiben — für wie lange hättet Ihr noch „Stoff“?“ Und sie meinte damit nicht das Umschreiben bereits eingereichter Manuskripte; es ging ihr vielmehr um die vielen, praktisch publikationssreif abgeschlossenen (Seiten-)Projekte, die bislang dennoch nie wirklich oben auf dem Schreibtisch gelandet waren.

Heraus kam, dass dieses Phänomen den meisten Forschern, die schon länger im Geschäft sind, offenbar wohlbekannt ist: Die Mehrzahl der Antworten lag zwischen drei und fünf Jahren.

Drei bis fünf Jahre lang könnte der Durchschnitts-Seniorforscher also noch Manuskripte schreiben — allein mit den Daten, die er längst schon hat. Da er diese Zeit aber beileibe nicht nur mit Paperschreiben verbringen kann, werden wohl jede Menge dieser interessanten kleinen (und hin und wieder vielleicht sogar großen) Geschichten niemals veröffentlicht. „Survival of the fittest results“ nennt die Autorin das treffend.

Woher aber kommt der entsprechende Selektionsdruck? Wohl daher, dass das Publikations-dominierte Belohnungssystem dem Forscher die folgende Zwickmühle beschert hat: Will er seinen Job gut machen, sollte er stets seine Resultate sorgfältig prüfen, hart nach alternativen Erklärungen fahnden und sie immer mit der aktuellen Literatur abgleichen. Das allerdings kostet Zeit. Wenn Forscher X aber zu viel Zeit mit diesen Dingen „vertrödelt“, riskiert er, als unproduktiv abgestempelt zu werden. Und dann kann es schnell schwer werden, weiterhin Fördergelder zu bekommen.

Also bunkert Forscher X das weniger dringende Material in der Schublade und schreibt lieber erstmal den nächsten Antrag — nicht zuletzt auch, um das Hauptprojekt der Gruppe weiter am Laufen zu halten. Wird dieser dann bewilligt, muss er natürlich umgehend die beantragten Projekte auch machen. Mit den resultierenden Daten muss er gleich wieder Paper schreiben, damit er frische Argumente für den nächsten Folgeantrag hat… — und so geht das Spiel in die nächste Runde

Und während diese Mühle unerbittlich weiter läuft, versinkt das, was er in der Schublade bunkert, tiefer und tiefer im Staub.

Wer weiß, wie viele kleine Schätze mit etwas weniger Antragsdruck von dort geborgen werden könnten..

Ralf Neumann

Foto: iStock / Paperkites

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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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