Folgende Episode ist sicher kein Einzelfall:
Die Masterstudentin ist bereit, das Schlüsselexperiment zu starten. Doch zuvor erklärt ihr der „Chef“ nochmals eindringlich „seine“ Hypothese. „Da müssen also folglich mehrere Signalwege zusammenlaufen“, schließt er. „Das heißt, du müsstest demnach gut mehrere Dutzend Kandidaten-Gene auf einen Streich fischen.“
Am Ende der langen Versuchsreihe erhält die Masterstudentin jedoch „nur“ schlappe drei Signale – und auch die ergeben nicht viel Sinn. „Chef“ ist enttäuscht, klar. Mit bösem Blick grummelt er ungläubig irgendwelches unzusammenhängendes Zeug. Seine Studentin versteht nur „Kann doch gar nicht sein!“ und „Schlampige Versuchsdurchführung“. Am Ende sagt er noch deutlich vernehmbar zu sich selbst: „Das hat man davon, wenn man ein gutes Projekt einer Anfängerin gibt.“ Und lässt sie einfach stehen.
Die Masterstudentin ist natürlich jetzt erst recht geknickt, dass sie „Chef“ nicht die „gewünschten“ Resultate liefern konnte – und zweifelt schließlich an sich selbst, ob sie überhaupt zur Forscherin tauge.
Dabei hat eigentlich ihr „Chef“ versagt!
Enttäuschung hin oder her, aber eines müsste doch klar sein: Negative Resultate sind eher selten die Folge davon, dass eine Studentin oder ein Student schlechte Forscher sind. Natürlich wäre es ein größerer Spaß gewesen, wenn „Chef“ positive Daten bekommen hätte. Aber so läuft nun mal das Geschäft, negative Daten kriegt man immer wieder. Allerdings wäre es jetzt umso mehr „Chefs“ Aufgabe, umgehend darüber nachzudenken, was die positiven und die negativen Daten für die gesamte Story bedeuten könnten – statt reflexartig an der Versuchsdurchführung seiner „Schülerin“ herumzumäkeln.
Natürlich kann auch mal ein Experiment schlampig durchgeführt sein. Aber was passiert, wenn „Chef“ bei Wiederholung wieder die gleichen „negativen“ Daten bekommt? Will er sie dann weglassen, wenn er „seine Story“ zusammenschreibt? Hoffentlich nicht!
Hoffentlich dämmert ihm wenigstens dann, dass eher mit seiner Hypothese und den damit verbundenen Vorhersagen etwas faul sein muss. Und dass er jetzt sein Hirn gefälligst so lange um die gesamten Daten wickeln muss, bis ihm eine neue und robustere Interpretation dazu einfällt. So funktioniert Wissenschaft – und genau so macht sie den meisten trotz allem auch Spaß.
Daher sollten „blöde“ Daten einem auch nur eher kurz aufs Gemüt schlagen. Und gleich gar nicht sollte man sie armen Studentinnen und Studenten um die Ohren prügeln. Denn egal ob sie einem gerade passen oder nicht, in den allermeisten Fällen sind sie vor allem eines: Echt!
Ralf Neumann
(Foto: Alex Proimos)
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