dl039: was sind natürliche experimente?

dl039: was sind natürliche experimente?

Experimente sind eine wichtige Methode, um Erkenntnisse über uns und die Welt in der wir leben, zu gewinnen. Aber nicht alles lässt sich mit planbaren Experimenten im Labor untersuchen. Dann müssen wir auf Beobachtungen zurückgreifen. Wir reden darüber, was Experimente sind und wann sie warum u.a. nicht möglich sind. Und wir gehen der Frage nach: Was sind natürliche Experimente und wie können mit ihnen Erkenntnisse gewonnen werden? ... und wie nicht? Weitere wichtige Schlagworte dieser Folge sind: Korrelation & Kausalität und Ethik.

Links und Quellen

Schlagworte zur Folge

Experiment, Forschung, Erkenntnis, Natürliche Experimente, Korrelation, Kausalität, Wissenschaft, Ethik, Ethikrat

Intro (00:00:00)

Thema des Podcasts (00:00:18)

Helena: Willkommen zu unserer neununddreißigsten Folge beim datenleben Podcast, dem Podcast über Data Science. Wir sind Helena

Janine: und Janine

Helena: und möchten mit euch die Welt der Daten erkunden. Unser ganzes Leben lässt sich über Daten beschreiben, wir finden sie überall um uns herum. Was für Daten sind das, wie können wir sie analysieren und was lernen wir aus ihnen? Diesen Fragen gehen wir nach und erklären dabei Data Science anhand von vielfältigen Themen.

Thema der Folge (00:00:43)

Janine: Und dieses Mal geht es um natürliche Experimente, wir haben nämlich eine Frage ausgegraben und zwar folgende, wie lässt sich Forschung betreiben, wenn geplante Experimente nicht möglich sind? Experimente sind deswegen wichtig, weil sie zu Erkenntnissen führen können. Eine gute Beobachtung unserer Umgebung kann das allerdings auch leisten und ja, was halt im Labor nicht getestet werden kann, kann eventuell in der freien Wildbahn, sag ich mal so, beobachtet werden. Was das für Dinge sein können und wie sich das anstellen lässt, darum geht es heute. Natürlich nicht nur, weil dieses Thema noch so ein paar Randthemen aufmacht, deswegen gibt es auch noch einen kleinen Exkurs zu der beliebten Wortkombination Korrelation und Kausalität und über die Frage, was ein Experiment ausmacht, werden wir auch kurz sprechen, bis hin eben dazu, wie konkret natürliche Experimente aussehen, was Beispiele dafür sind und ein bisschen Ethik wird es hier auch geben müssen, aus Gründen, zu denen wir dann kommen.

Warum ist das Thema wichtig? (00:01:51)

Helena: Ja und wir finden das Thema deswegen wichtig, weil ja, wir wollen eben herausfinden, warum Dinge passieren und um Erkenntnisse zu schaffen, zum Beispiel um Krankheiten besser behandeln zu können, brauchen wir eben so etwas wie Experimente und da diese nicht immer möglich sind, brauchen wir Alternativen und das, warum die nicht immer möglich sind, ist dann eben auch ein sehr ethisch aufgeladenes Thema, deswegen gehen wir auch darauf ein, weil auch dieser Aspekt sehr wichtig ist.

Einspieler: Was beudeten die Begriffe Korrelation und Kausalität? (00:02:26)

Janine: Was bedeuten die Begriffe Korrelation und Kausalität? Das wurde natürlich schon häufig erklärt, aber wir machen das jetzt trotzdem nochmal, nicht weil, das wurde bereits gesagt, aber noch nicht von jedem so gut funktioniert, sondern weil es wichtig ist, das zu unterscheiden. Aber warum ist das so wichtig? Menschen möchten die Welt um sich herum verstehen, sie untersuchen sie, sie wollen Erkenntnisse schaffen. Um gesicherte Erkenntnisse über die Welt um uns herum zu gewinnen, müssen wir zwei wichtige Dinge unterscheiden können. Erstens, zwei beobachtete Zustände treten in einem Zusammenhang auf, gleich Korrelation. Zweitens, ein beobachteter Zustand ist die direkte Konsequenz eines zuvor beobachteten Zustandes, gleich Kausalität. Das Digitale Wörterbuch der deutschen Sprache gibt folgende Bedeutungen an. Korrelation, wechselseitige Beziehung. Kausalität, Zusammenhang von Ursache und Wirkung. Gucken wir uns doch mal Beziehungen und Ursachen vor Gericht an. Auf der Anklagebank sitzen ein Virus, ein Bakterium und ein Parasit. Alle drei wurden verdächtigerweise am Tatort aufgefunden. Alle drei können sehr ähnliche Symptome auslösen, die die kranke Person gerade zu spüren bekommt. Es besteht also bei allen drei eine wechselseitige Beziehung zur ausgelösten Krankheit. Vor Gericht gilt aber die Unschuldsvermutung, wir können jetzt nicht alle drei verurteilen, wenn es vielleicht nur einer war. Das heißt, wir müssen nicht nur die Korrelation, den Zusammenhang erkennen, sondern die Ursache, also die Kausalität, nachweisen. Und nur dann können wir ein Urteil fällen, wer die Krankheit verursacht hat. Was übrigens wichtig ist, denn das Virus muss anders behandelt werden als das Bakterium oder der Parasit. Zusammengefasst, während also Korrelation eine Beziehung beschreibt, beschreibt Kausalität eine Ursache. Experimente können, wenn sie richtig aufgebaut werden, dabei helfen, zwischen Korrelation und Kausalität zu unterscheiden. Damit können wir dann gesicherte Erkenntnisse gewinnen. Und das ist der kleine, feine, aber extrem wichtige Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität.

Was ist ein Experiment? (00:04:52)

Helena: Was ist ein Experiment? Der Goldstandard in der Wissenschaft, um Erkenntnisgewinn zu bekommen, ist das Experiment. Bei einem Experiment werden möglichst viele Einflüsse auf den zu untersuchenden Aufbau ausgeschlossen, sodass die Experimentator*innen aktiv die Einflüsse aus- beziehungsweise einschalten können, die dann eben das Ergebnis beeinflussen. Und dadurch, dass eben diese Einflüsse aktiv herbeigeführt werden, lassen sich eben Kausalitäten nachweisen.

Janine: Das war nicht ganz immer so. Also, Experimente gibt es schon lange, Menschen sind sehr experimentierfreudig, aber es gibt einen gewissen Punkt in der Historie, wo tatsächlich das Experiment, ich sage mal, geschärft wurde sodass wir dazu kommen konnten, wie heutzutage Experimente stattfinden. Und zwar beginnt sozusagen diese moderne Naturwissenschaft etwa im 17. Jahrhundert, und eine der Personen, die hier immer wieder genannt wird als Urheber des wissenschaftlicher gestalteten Experimentes, um es mal vorsichtig auszudrücken, ist Francis Bacon. Francis Bacon ist dabei selbst nicht in dem Sinne Wissenschaftler gewesen, eigentlich war er hauptsächlich Politiker, und hat sich aber sehr für die Wissenschaft interessiert und auch selbst irgendwelche Versuche praktiziert. Diese Anekdote gibt es gleich zum Ende über Francis Bacon noch. Nun, ja, Francis Bacon hat sich, wie gesagt, für Wissenschaft interessiert und sich dabei damit auseinandergesetzt, wie Erkenntnisse entstehen können, und zwar über erst mal Kritik hinaus, denn er hat kritisiert, dass sich seit der Antike nicht viel getan hat und nicht viele Erfindungen oder neue Erkenntnisse systematisch hinzugekommen sind, sondern Sachen, die tatsächlich entdeckt oder erfunden wurden, hauptsächlich dem Zufall überlassen waren. Also jeder kennt ja vermutlich die Geschichte vom Penicillin, dass das so ein Unfall war und plötzlich ein hilfreiches Medikament in so einer Petrischale auftauchte, weil sich da Bakterien ausgebreitet haben, nee, gar nicht wahr, Pilze, die gegen Bakterien eingesetzt werden konnten, soll ein Zufallsfund gewesen sein, und Francis Bacon hat gesagt, das ist doch doof, wir könnten schon viel weiter sein als Menschheit, und deswegen müssen wir das irgendwie systematisieren, und er hat sich darüber Gedanken gemacht. Teil seiner Gedanken war, dass Erfahrung wichtig ist, und zwar die Erfahrung, die über die Sinne stattfindet. Also wir können sehen, beobachten, riechen und alles Mögliche, die sinnliche Erfahrung ist sozusagen der Ausgangspunkt für Erkenntnisse, und... aber diese Sinne allein reichen eben nicht aus. Wir können nicht nur beobachten und dann plötzlich alles wissen, sondern wir müssen aktiv damit umgehen und es aktiv benutzen, um Erkenntnisse zu schaffen. Und ja, ich habe dazu einen Artikel von Siegfried Gehrmann gelesen, der sagte das so, also fasste Francis Bacons Ansatz schon so zusammen, das heißt, durch gezielte Veränderungen der Bedingungen, unter denen sich ein Naturvorgang vollzieht, und das war dann eben auch Francis Bacons Ansatz, die Beobachtung selbst annehmen und wahrnehmen, und dann aber Veränderungen herbeiführen und die Beobachtung darunter fortsetzen. So, und diesen Erfahrungstyp hat Francis Bacon dann Experimentum genannt. So, unter anderem, gab da noch andere Begriffe für, aber das war einer dieser Begriffe, die er da benutzt hat, und ja, wie auch Gehrmann in seinem Aufsatz festhält, damit begründete Bacon eben den modernen Begriff des Experiments, und das darunter seit Bacon zu verstehen ist, dass auf der Grundlage einer bestimmten Versuchsanordnung ein willkürlich herbeigeführter Naturvorgang untersucht wird, der sich dann aber theoretisch beliebig oft wiederholen und beobachten lässt. Und erst aus dieser Wiederholbarkeit der Beobachtung durch das Eingreifen in diesen Naturvorgang lässt sich dann gesicherte Erkenntnis ableiten, und das ist sozusagen, was Francis Bacon mit seinen ganzen Schriften und Gedanken rund um Wissenschaft und Erkenntnisgewinn geleistet hat. Was er auch geleistet hat, ist, sein Leben für die Wissenschaft zu geben, das ist nämlich die Anekdote. Er hat selbst geforscht und sich die Frage gestellt, zum Beispiel, ob sich durch Schnee, also durch Einfrieren, der Verwesungsprozess von Fleisch aufhalten lässt, und hat dazu ein Huhn genommen, das er mit Schnee ausstopfte, und in den Schnee gestopft hat, weil es war nämlich Winter, und er war ein bisschen, ich glaube, recht eingeschlossen in der Zeit, und hat das dann eben beobachtet und immer weiter beobachtet, und durch seine Beobachtungen viel Kontakt mit diesem kalten Winter gehabt, sich eine Erkältung zugezogen, die wuchs sich zu einer Lungenentzündung aus, und letztendlich war es dann diese Versuchsreihe mit gefrorenem Hühnchen, die sein Leben beschlossen hat.

Helena: Ja, nun, immerhin ist er nicht an dem Hühnchen selbst gestorben.

Janine: Nein. Moment, ein Datum noch, damit man das nochmal zeitlich etwas besser einordnen kann. Das war das Jahr 1626, in dem er verstarb. Geboren wurde er 1561, also noch im 16. Jahrhundert, und hat dann im 17. Jahrhundert eben diese Grundlage für das, was wir heute als Experiment kennen, geschaffen.

Helena: Ja, und ein Zeitgenosse von Francis Bacon, der selber auch für seine Experimente am Schiefentum von Pisa bekannt geworden ist, war Galileo Galilei, der hat das dann quasi gleich angewendet, eben auf physikalische Themen.

Janine: Genau. Es heißt auch nicht, dass Francis Bacon überhaupt das Experimentieren erfunden hat. Wie gesagt, die Menschheit war schon immer neugierig und hat Experimente gemacht. Es gab auch ausreichend Versuche an sich selbst, bei verschiedenen, aber er hat eben die Methode des Experimentierens konkretisiert und dadurch eben mit das moderne Zeitalter des Forschens eingeleitet.

Helena: Genau, und das Experiment ist eben der Goldstandard in der Wissenschaft, weil eben dadurch die Kausalität überprüfbar ist, und ja, eine der Eingangsvoraussetzungen ist eben, dass man nur bestimmte Eigenschaften des Systems verändert und dieses aktive Verändern eben für diese Kausalitätsüberprüfung nötig ist, und dadurch, dass man die meisten Parameter festhält und nur einzeln entändert, ist eben auch die Wiederholbarkeit gegeben. Also ein Experiment, das nicht wiederholbar ist, also reproduzierbar, da hat man wahrscheinlich irgendwelche Einflüsse übersehen. Das ist ja durchaus auch ein Ergebnis, aber wahrscheinlich hat man dann eben einen Einfluss übersehen und muss dann nochmal darüber nachdenken, was man denn übersehen hat. Ja, zum Beispiel in der Medizin werden Experimente dadurch gemacht, also vor allem dieser Zustand herbeigeführt, dass man nur einen einzigen Aspekt ändert, dadurch erreicht, dass man Menschen in zwei Gruppen einteilt, und eine Gruppe bekommt eben zum Beispiel das Medikament, wenn man ein Medikament untersucht auf Wirksamkeit, und die andere Gruppe bekommt eben den Placebo. Das macht man dann auch so, dass auch die behandelnden Ärzt*innen nicht wissen, ob ein konkreter Patient, eine Patientin, den Placebo bekommt oder nicht, weil würden die Ärzt *innen das wissen, ob sie gerade den Patienten wirklich behandeln oder nicht, würden sie sich ja auch anders gegenüber der Person verhalten, das heißt, das wäre ein weiterer Einfluss, der eine Rolle spielt, und um den auszuschließen, macht man eben diese doppelte Verblindung, Doppelblind-Versuche, und um sicherzustellen, dass die beiden Personengruppen möglichst identische Eigenschaften haben, weil man hat ja nicht dieselben Menschen zweimal, wird dann auch noch, wer in welche Gruppe kommt, ausgelost, sodass das eben wirklich niemand weiß, wer in welcher Gruppe ist, und die möglichst sich ähnlich sind. Das hat sich in der Medizin eben so etabliert, weil es technisch umsetzbar ist, und das ist das, was jetzt typischerweise da dem Experiment an sich am nächsten kommt.

Wann ist ein Experiment nicht möglich? (00:13:49)

Janine: Jetzt ist nur die Frage, wir hatten ja eingangs gesagt, wie lässt sich Forschung betreiben, wenn geplante Experimente nicht möglich sind? Aber da schließt sich ja natürlich noch die andere Frage vorweg an, warum ist es denn manchmal nicht möglich, oder warum ist das nicht immer umsetzbar, und welche Situationen führen dazu, dass das nicht möglich ist? Ja, Helena, sag mal.

Helena: Ja, also, ich meine, es gibt verschiedene Experimente, die einfach technisch unmöglich sind. Das kann zum Beispiel sein, ja, man möchte beobachten, was passiert, wenn Sterne explodieren. Ja, wir können jetzt nicht zu einem Stern hinfliegen und den zum Explodieren bringen. Das heißt, man kann das zwar beobachten, aber wann das passiert und wo, das weiß man nicht. Das heißt, man muss möglichst viel beobachten in der Astronomie, weil man eben keine Experimente in dem Sinne machen kann. Man kann Hypothesen aufstellen, dann kann man vielleicht auch andere Messgeräte bauen, aber auch die beobachten letztendlich nur. Aber wenn man das geschickt macht, kann man ja trotzdem durch Beobachtung Erkenntnisse ableiten.

Janine: Hat ja auch schon Francis Bacon gesagt.

Helena: Ja, und ein anderes Beispiel wäre, wenn man zum Beispiel herausfinden will, ob sich ein bestimmtes Gesetz auf die wirtschaftliche Entwicklung eines Landes auswirkt, oder wie es sich auswirkt. Und ein Experiment wäre dann, wenn man einfach die Erde verdoppelt, das heißt, man hat unseren Planeten doppelt, wo alles identisch ist, alle Staaten sind identisch, und nur auf dem einen Planeten gibt es dieses Gesetz in diesem Land und in dem anderen Planeten eben nicht, auf dem Kontrollplaneten. Und dann kann man die beiden vergleichen nach ein paar Jahren und gucken, wie sich das wirtschaftlich entwickelt hat. Und das Ergebnis ist dann, ja, das geht halt nicht, weil wir haben halt nur einen Planeten. Und man kann entweder ein Gesetz haben oder es nicht haben, aber irgendwie diesen Vergleich herstellen geht nicht, weil man kann auch nicht vorher-nachher vergleichen, weil ja die Welt um uns herum sich mit verändert. Das heißt, irgendwie man kann eine gute Idee haben, etwas zu verändern, aber dann ändern sich die Gegebenheiten und dann passiert doch etwas Unerwartetes, also... das heißt, es ist gar nicht so einfach möglich, da wirklich was herauszuziehen. Ein anderes Beispiel für ein Experiment, das nicht möglich ist, aber aus einem anderen Grund, wäre es zum Beispiel, wenn sich eine neue Krankheit ausbreitet und man dann ein Experiment machen würde, dass man irgendwie tausend Leute nimmt und die dann einfach auf verschiedene Art und Weise versucht, mit dieser neuen Krankheit zu infizieren, mit verschiedenen Dosis von Viren oder was auch immer und keine Ahnung, über Atemwege, über Blut und dann einfach gucken, wie sich die Krankheit entwickelt. Ja, dieses Experiment könnte man technisch schon durchführen, aber das ist unethisch, weil man das Risiko für die Menschen, die mitmachen, gar nicht einschätzen kann. Also man weiß überhaupt nicht, wie groß das Risiko ist, das heißt, kein Mensch könnte eine informierte Entscheidung darüber treffen, ob die Person mitmachen möchte oder nicht. Das heißt, es gibt viele Dinge, die aus ethischen Gründen nicht umsetzbar sind.

Janine: Genau. Niemand kann darüber entscheiden und die Frage ist dann, ja, vielleicht will die Person selbst ja das einfach machen, vielleicht denkt sie, das ist der richtige Weg und gibt sich deswegen... stellt sich zur Verfügung. Aber auch da ist halt die Frage, wie ethisch ist das überhaupt, so Erkenntnisse zu gewinnen?

Helena: Ja, und das Problem an Experimenten ist ja auch, wenn Leute sich freiwillig melden, hat man ja nicht mal eine zufällige Stichprobe der Menschheit, das heißt, es ist nicht mehr repräsentativ. Völlig unabhängig von der Ethik daran.

Janine: Ja, auch das könnte eine Rolle spielen. Ja, ich hatte die Aufgabe, mich ein bisschen mit der Ethik zu beschäftigen und ihr wisst ja vielleicht inzwischen, dass ich mich gerne mit diesen etwas abstrakteren Themen beschäftige, wobei mir wahrscheinlich manche Menschen auf die Finger schlagen würden, Ethik ist nicht abstrakt, Ethik ist sehr nützlich und sinnvoll. Aber ja, ich versuche mich mal dem Thema auch so ein bisschen wieder assoziativ zu nähern und zwar, wenn man jetzt zum Beispiel an Filme und Bücher denkt, an fiktive Geschichten, darin wird oft ein vergleichbares ethisches Dilemma beschrieben in manchen Dingen. Mein Gehirn springt da gern mal zurück zu den 90ern und greift da so verschiedene Katastrophenfilm und Szenarien einfach mal so auf. Vielleicht erinnern sich Menschen daran. Wenn nicht, ist auch nicht schlimm. Jedenfalls gab es damals zum Beispiel die beiden Filme Armageddon und Deep Impact, die jeweils einen nahenden Asteroideneinschlag auf der Erde behandelt haben, der das Potenzial hat, die Menschheit auszulöschen. Independence Day gab es damals auch und was alle drei Filme gewissermaßen gemeinsam haben, ist sich mit der Frage auseinanderzusetzen, wenn jetzt jemand die Menschheit rettet und dabei sein Leben riskiert oder sogar geplant sein Leben dafür hingibt, ist die Frage, wie hoch muss eigentlich die Wahrscheinlichkeit sein, dass das Ergebnis einen positiven Ausgang hat, Klammer auf, die Menschheit gerettet wird, Klammer zu, damit es ethisch richtig ist zu riskieren, eine kleinere Gruppe zu opfern oder einzelne Individuen. Und diese Fragen werden in diesen Filmen teilweise mitdiskutiert, da sind aber auch eben diese Individualentscheidungen immer mit drin. Einzelne Menschen werden irgendwie zu Helden stilisiert, weil sie eben bereit sind, ihr Leben zu opfern oder tatsächlich ihr Leben opfern, um nicht nur die ihnen am nächsten stehenden Menschen zu retten, sondern die gesamte Menschheit. Das wird immer sehr aufgeladen mit großen Idealen, mit der Freiwilligkeit und gewissermaßen wird so eine Form von Heldentod zelebriert und es steht eben immer diese Rechnung individuelles Schicksal versus das Schicksal der Gemeinschaft, Schrägstrich der Menschheit. Ja, manchmal gehen die Filme gut aus und die Menschen überleben, manchmal aber auch nicht und dann wird eben auch das aufgeladen, zelebriert, also das Thema ist halt sehr groß und sehr emotional aufgeladen, auf jeden Fall immer in diesen Filmen. Und dann gibt es aber natürlich auch noch Filme, die sich damit anders auseinandersetzen, nämlich zum Beispiel 2012, das war dieser Film, der das Ende der Welt anhand des Maya-Kalenders voraussagt, beziehungsweise diese Voraussage des Maya-Kalenders, der 2012 endete, darum dazu benutzt, eine Apokalypse durchzuführen, cineastisch. Und da kommt die Fragestellung auch noch mal besonders zweifelhaft drin vor, denn dort geht es auch darum, Deep Impact hat das auch mit drin tatsächlich, zu überlegen, welche Menschen retten wir denn, wenn wir nur einen Teil der Menschheit retten können? Und ja, da geht es eben dann darum, wer darf unter die Erde, um den nuklearen Winter zu überstehen oder auf die Archeschiffe, um gerettet werden zu können und das alles zu überleben. Und immer wieder ist die Frage, wen nehmen wir mit? Und meistens ist die Antwort, jemand, der etwas Großartiges für die Menschheit leisten kann, die danach dann weiter existieren muss. Das sind meistens Forschende, Kunstschaffende sind auch dabei, führende Köpfe in ihren Positionen, Expert*innen aller Bereiche und meistens halt eben nicht der Durchschnittsmensch, der sozusagen nichts zur Rettung der Menschheit beitragen kann. Und was eben dahinter steckt, ist so diese Frage, welches Leben ist es wert, gerettet zu werden und welches nicht? Also nicht nur die Frage, wie viele müssen oder sollen sterben, damit die Menschheit als Ganzes überlebt, sondern auch die Frage, welche Menschen dürfen leben? Und da kommt man dann ganz schnell in Bereiche, die aufzeigen, wie schwierig diese ethische Fragestellung ist, auch wenn es zum Beispiel darum geht, Kollateralschäden zu berechnen. Also eine Bedrohung steht an und würde zu einem gesicherten Teil so und so viele Menschenleben kosten, wenn sie nicht verhindert würde. Wenn wir sie aber verhindern wollen, könnten wir einen geringeren Teil an Menschenleben opfern, damit der größere Teil gerettet wird. Und da beginnen dann ganz schnell so Rechnungen, die irgendwo den Wert des Lebens aufmachen und das ist eine ethisch ganz schwierige Konstellation. Letztendlich sind es aber meistens Bücher und Filme und die kann man zuschlagen oder nach dem Abspannen einfach aufstehen und weggehen und nichts ist passiert, denn es war Fiktion. Und am Ende des Tages hat dann niemand darunter gelitten. In der Realität müssen wir uns aber ganz anders mit solchen Fragestellungen auseinandersetzen, wenn es darum geht, bestimmte Entscheidungen zu treffen. Und was eben wichtig ist, auch gerade wenn man in die Geschichte zurückguckt, die leider auch in Deutschland gar nicht allzu weit weg ist, wo Menschen politische Macht missbraucht haben, um mit anderen Leben Experimente durchzuführen, so wenn man jetzt in die Zeit des Nationalsozialismus zurückreicht, die dann auch tatsächlich Menschen das Leben gekostet haben und viel Leid verursacht haben, dann ist halt vorstellbar, dass es Prinzipien geben muss, auf deren Basis überhaupt ethisches Handeln sichergestellt werden kann. Und ja, was vielleicht einfach grundsätzlich zu sagen ist, solche Entscheidungen dürfen nicht aufgrund von Machtverhältnissen passieren, sie dürfen nicht von Korruption gesteuert sein und auch nicht aufgrund von Idealismus oder Ausgrenzung von Minderheiten passieren. Deswegen ist es wichtig, sich darüber Gedanken zu machen, wie setzen wir eigentlich Ethik um in der Gesellschaft, wenn es auch um Wissenschaft und Forschung geht und auch darum geht, Wissenschaft und Forschung im Sinne der Menschheit zu vollziehen. Ja, kurzes Luftholen. Also deswegen braucht es eben feste Leitlinien, an denen sich orientiert werden kann, die auch immer wieder neu betrachtet und geprüft werden müssen. Und ja, da kommen dann wieder Gremien ins Spiel, wir kennen sie alle, irgendwelche Kommissionen, Räte oder sonst was und da gibt es verschiedene Institutionen, beispielsweise gibt es den Deutschen Ethikrat, der hat einen gesetzlichen Auftrag, in dieser Form besteht er seit 2008, das Vorgängergremium ist 2001, glaube ich, ins Leben gerufen worden. Und das Ziel des Deutschen Ethikrates ist es, ein Gremium zu sein, in dem unabhängige Mitglieder sitzen, die nicht der Regierung angehören und den gesetzlichen Auftrag zu erfüllen, nämlich sowohl die Politik als auch die Öffentlichkeit zu informieren, zu beraten und Empfehlungen auszusprechen. Und sie müssen auch mit internationalen Ethikgremien zusammenarbeiten, damit da ein Austausch und Netzwerk vorhanden ist. Also es geht darum, die ethischen, gesellschaftlichen, naturwissenschaftlichen, medizinischen und rechtlichen Fragen sowie die voraussichtlichen Folgen für Individuum und Gesellschaft, die sich im Zusammenhang mit der Forschung, den Entwicklungen, insbesondere auf dem Gebiet der Lebenswissenschaften und ihrer Anwendung auf den Menschen ergeben. Das ist ein Zitat aus dem Ethikratgesetz gewesen und was da auffällt, und vielleicht dann den Zusammenhang mit meinen vorherigen Ausführungen zu Filmen, wiedergibt, es geht um Individuum und Gesellschaft. Es geht an keiner Stelle darum, das Individuum losgelöst von der Gesellschaft oder andersrum zu betrachten oder das gegeneinander auszuspielen. Beide sind wichtig an der Stelle. Was der Deutsche Ethikrat macht, ist nicht nur medizinische Forschung, sondern auch Stellungnahmen zu KI, Genetik, Pandemie und so weiter, waren da alles mit drin, lässt sich auf der Seite nachlesen. Ja, da kann man gerne mal hingucken. Kritik an solchen Gremien gibt es manchmal auch, und zwar vor allem, was die Zusammensetzung der Menschen betrifft und wie divers die Meinungsbildung tatsächlich sein kann. Also, das sind auch Dinge, die es sich lohnt anzugucken. Und ich glaube, deswegen finde ich es auch wichtig, wenn solche Gremien untereinander vernetzt sind, um eben mehr Austausch zu ermöglichen und vielleicht auch dadurch mehr Diversität. Was Medizin angeht, in Deutschland gibt es die Zentrale Ethikkommission. Das ist die Ethikkommission der Bundesärztekammer, und die hat auch eine auf die medizinische Forschung ausgerichtete Werteordnung und hat da vor allem den Fokus auf Unantastbarkeit der Menschenwürde und den Schutz des Lebens und kümmert sich auch um die ärztliche Tätigkeit oder die biomedizinische Forschung, dass da ethische Grundsätze eingehalten werden. Damit lehnen sie sich an den Weltärztebund an, also das ist auch wiederum eingebettet in ein höheres Netz. Es gibt auch noch Landesärztekammern und überall, wo Forschung stattfindet, läuft, meine ich, auch eine Kontrollinstanz über Ethik. Und wenn jetzt zum Beispiel eine Universität eine Forschung nicht einwandfrei ethisch entscheiden kann, also inwieweit das ethisch vertretbar ist, dann können sie sich auch jeweils an die Zentrale Ethikkommission wenden, um da Feedback einzuholen und Empfehlungen. Und die Ethikkommission kann auch Richtlinien rausgeben. So, und dann gibt es natürlich sowas auch noch auf EU-Ebene mit der Ethikkommission auf der Seite. Und wie gesagt, größeres Netzwerk, verschiedene Institutionen, das habe ich selbst noch nicht ganz so geblickt, aber das ist sozusagen der große Überblick über das, wo Entscheidungen darüber getroffen werden, was aktuell der ethische Standard ist. Und ja, ich denke, das ist sehr wichtig, wie vielleicht auch schon rübergekommen ist, und deswegen sind manche Experimente einfach nicht möglich, weil die Entscheidung ist, das ist keine ethisch vertretbare Forschung, und es ist gut, dass wir solche Instanzen haben. Klammer auf, siehe Vergangenheit, Klammer zu.

Was ist jetzt ein natürliches Experiment? (00:28:25)

Helena: Gut, jetzt wissen wir, warum manche Experimente technisch und nicht umsetzbar sind, beziehungsweis warum manche auch aus ethischen Gründen nicht umsetzbar sind. Eine Lösung, was man da tun kann, ist eben das sogenannte natürliche Experiment. Aber was ist das überhaupt? Ein natürliches Experiment liegt dann vor, wenn die Wissenschaftler*innen selbst keinerlei Experiment durchführen, aber in unserer Welt Bedingungen vorfinden, die einem experimentellen Aufbau ähneln. Das heißt, die Reproduzierbarkeit ist hier leider nicht möglich, weil man es ja nicht selber aktiv machen kann, das Experiment, aber man kann auf Basis der Daten, die man zur Verfügung hat und dessen, wo die Daten herkommen, hinterher sagen, ah, okay, wenn wir die auf diese Art und Weise auswerten, dann entspricht das ja im Grunde einem experimentellen Aufbau. Das ist dann auch genau der Grund, weshalb das in das Data Science-Feld reinfällt, weil man muss halt diese Bedingungen, die man vorfindet, eben auch in Form von Daten haben. Man kann dann eventuell die Daten auch selber noch erheben, wenn ansonsten die Bedingungen schon vorhanden sind, aber man hat sie ja nicht aktiv herbeigeführt. Gut, dafür haben wir jetzt Beispiele.

Was macht eine Cholera-Epedemie zu einem natürlichen Experiment? (00:29:43)

Helena: Ein Beispiel für ein natürliches Experiment ist die Cholera-Epidemie im 19. Jahrhundert in London. Und zwar war es Mitte des 19. Jahrhunderts noch nicht, hatte sich noch nicht durchgesetzt, dass Mikroorganismen für viele Krankheiten verantwortlich sind. Das lag unter anderem daran, dass Mikroskope damals noch nicht, ja, diese noch nicht sichtbar gemacht haben und etwas, was man nicht sehen kann, irgendwie für existierend zu halten, ist halt sehr schwer für uns Menschen. Ja, es gab im Grunde zwei Theorien zu dem Zeitpunkt. Das eine war eben, dass es irgendwas mikroorganismusartiges geben müsste, was potenziell für Krankheiten verantwortlich ist, auch wenn man das nicht gesehen oder verstanden hat. Und die Alternativhypothese war das sogenannte Miasma, was auch mit übler Dunst übersetzt werden kann und besagt im Wesentlichen, dass sogenannte faule Dämpfe für Krankheitsübertragung verantwortlich wären. Ich meine, wie man auf die Idee kommt, ist auch relativ klar, weil viele Krankheiten werden ja wirklich über die Luft übertragen, zum Beispiel durch Tröpfcheninfektionen, wenn man sich gegenseitig anhustet. Und es gibt ja auch Dämpfe, die einfach sehr unangenehm sind und giftig. Also das heißt, es existiert ja durchaus sehr viel, was es naheliegend macht, wenn man nicht mehr weiß, auf die Idee zu kommen, dass im Grunde einfach die Umgebung oder die Luft schuld an Krankheiten ist. Ja, das war auch die vorherrschende und dominierende Theorie während der Cholera von 1849 bis 1854, weil eben die Leute, ja die offiziellen Stellen, die Behörden zu der Zeit waren halt von dieser Theorie geprägt. Es gab aber auch noch davon unabhängige Leute, insbesondere John Snow, der sich eben die Daten angeguckt hat zu diesen Ausbrüchen und versucht hat, irgendwie da ein Schema zu verstehen und der fand, diese Miasma-Theorie passte nicht wirklich rein. Und dann gab es im Jahr 54 ganz konkret in London Soho einen Cholera-Ausbruch, der hatte die besondere Eigenschaft, dass er sich auf eine bestimmte Wasserstelle zurückführen ließ. Bei der Datenanalyse hat sich John Snow insbesondere auf die Teile Londons konzentriert, die zu diesem Zeitpunkt von zwei bestimmten Londoner Wasserversorgungsunternehmen versorgt wurden. Diese Wasserversorgungsunternehmen hatten eben beide das Wasser einfach aus der Themse entnommen und dann eben an verschiedene Orte in London gepumpt und dieser Ausbruch war eben von einer Wasserentnahmestelle, die halt zu einer dieser Firmen gehörte. Gut, die hatten im Wesentlichen alles gleich gemacht, die Firmen. Es gab allerdings einen Unterschied, die haben das Wasser nicht an derselben Stelle entnommen, weil da war ja schon die andere Firma, also musste eine der Firmen das Wasser etwas weiter flussabwärts entnehmen. Das hatte John Snow auch schon von diesem konkreten Ausbruch gesehen. Leute, die von der einen Firma eher das Wasser entnommen haben, waren eher von diesem Ausbruch oder von der Cholera-Epidemie betroffen, als die, die in Gebieten lagen, wo man eher von der anderen Firma das Wasser bekommen hat. Ja, das war jetzt Beobachtung. John Snow hat jetzt niemandem gesagt, ja, hier, trink mal das Wasser von der Firma und dann schauen wir mal, was passiert, sondern es war einfach das natürliche Verhalten der Leute, die dann festgestellt haben, okay, hier ist jetzt der Ausbruch, wir hauen jetzt ab und dann haben sie wieder anderes Wasser getrunken. Aber niemand hat beeinflusst, wer welches Wasser trinkt. Dann hat man eben diese verschiedenen Wasserstellen und da, wo die Leute erkrankt waren, gab es einen wesentlichen Unterschied bei der Firma zu der anderen und dieser Unterschied war, dass die eben weiter flussabwärts lag, also an einer anderen Stelle entnommen hat das Wasser und zwischen den beiden Wasserentnahmestellen der beiden Firmen floss Wasser aus der Kanalisation in die Themse. Das heißt, die eine Firma hat deutlich saubereres Wasser gehabt und die andere Firma hatte halt, ja, mit Kanalisationswasser vermischtes Wasser letztlich bereitgestellt und das wird uns jetzt nicht überraschen, aber die Firma, die flussabwärts das Wasser entnommen hat, das dreckigere Wasser, in deren Gebieten waren deutlich mehr Cholera-Fälle. Daraus hat eben John Snow geschlossen, dass es offensichtlich nicht an der Luft lag, sondern an dem Wasser, was die Leute getrunken haben, dass sie krank werden und hat eben die These aufgestellt, dass es irgendeine Form von Entität oder Partikel in dem Wasser gibt, was diese Krankheiten verursacht. Es hat dann noch zwei Jahrzehnte gedauert, bis Louis Pasteur dann wirklich Nachweise erbringen konnte, die dann eben die Mikroorganismenthese endgültig etabliert hat, aber ihm war das in diesem Zeitpunkt auch schon im Wesentlichen klar und was John Snow auch begründet hat damit, war eben die Epidemiologie, also dass man mit mathematischen Methoden durch Beobachtung von Ausbruchverhalten eben Krankheiten untersuchen kann und das war ein natürliches Experiment, weil er hat nicht beeinflusst, wie die Leute sich verhalten, sondern die Daten genommen und analysiert.

Janine: Also sozusagen die wissenschaftliche Beobachtung nach Francis Bacon auch durchgeführt, also die Sinne eingesetzt, etwas wahrgenommen, die Beobachtung verschärft und dadurch halt genauere Hinweise erhalten und weil es eben, wie du gesagt hast, diesen markanten einzigen Unterschied gab, konnte das ziemlich sicher dann darauf zurückgeführt werden, also ein Erkenntnisgewinn erzeugt werden durch die konkrete Beobachtung kombiniert mit der Analyse der vorliegenden, wie nennt sich das, Zustände.

Helena: Genau. Bei diesem einen Cholera-Ausbruch in Soho, wo eigentlich alle, die betroffen waren, eben von dieser Wasserquelle Wasser genommen hatte, gab es dann noch ein kleines Funfact, denn es gab auch noch eine Gruppe Menschen, die auch von da Wasser entnommen hat, die aber gar nicht betroffen war und das waren die Leute, die in der Brauerei gearbeitet haben, bei der das Wasser so weit erhitzt wurde, dass offensichtlich die Cholera-Bakterien alle getötet wurden und deswegen nicht betroffen waren. Das ist ja durchaus auch eine Erkenntnis, dass man Wasser erhitzt, um was auch immer da drin ist abzutöten. Viele Kulturen haben ja sowas wie Tee-Kultur oder so entwickelt, einfach weil es eben sicherer ist, abgekochtes Wasser zu trinken. In anderen Kulturen mag es dann eher so gewesen sein, dass man Alkohol als Möglichkeit zur Desinfektion sich entwickelt hat und man dann mit Alkohol versetzte Getränke getrunken hat eher. Das erklärt nur im Nachhinein, warum sich diese Sachen in verschiedenen Teilen der Welt entwickelt haben. Nicht, dass irgendwer das absichtlich mit diesem Ziel gemacht hätte, weil die verstanden hätten, warum man das tut. Das ist erst im Nachhinein möglich gewesen.

Janine: Ja, ich glaube, es gibt ja diese Sache auch über das geringalkoholische Bier in Ägypten, das auch eingesetzt wurde, sozusagen semi-bewusst als Medikament, weil die Menschen es getrunken haben, aber da eben auch Penicillin drin enthalten gewesen sein soll. Aber ich weiß nicht, ob mein Gehirn einfach zu viele Dokus geguckt hat und Sachen durcheinander bringt. Also lieber nochmal nachgucken. Aber das fällt mir gerade noch dazu ein. Und das ist vielleicht aber auch nochmal ein guter Punkt für den Unterschied zwischen ich beobachte etwas und denke, dass es gut ist, so zu machen, weil scheinbar hilft es bisher und dem, was Francis Bacon dann eher als Methode eingesetzt hat, nämlich es wirklich mit Absicht zu beobachten und auf den Prüfstand zu stellen, dadurch, dass Bedingungen verändert werden und dann eben gesichert daraus mitzunehmen, das ist eine Erkenntnis, die ich habe und nicht nur, ich mache das jetzt so, weil das funktioniert schon länger so.

Helena: Ja.

Was wäre ein natürliches Experiment in der Wirtschaft? (00:38:06)

Janine: Ja. Das war ein Beispiel. Ich weiß, du hast noch mehr.

Helena: Genau. Ich hatte ja bei den Beispielen gesagt, ja, die wirtschaftliche Entwicklung eines Landes aufgrund von zum Beispiel Gesetzen oder anderen Sachen ist halt schwer durch Experimente zu verifizieren, weil man ja nicht die gleichen Bedingungen mehrmals herstellen kann. Und das ist ein generelles Problem in den Wirtschaftswissenschaften, also in der Ökonomie. Deswegen sind natürliche Experimente dort durchaus mittlerweile ein beliebtes Forschungsfeld. Ein plakatives Beispiel hier wurde 1990 von Joshua Angrist veröffentlicht, der hat auch eben natürliche Experimente als Methode der Ökonomie geprägt. Seine Fragestellung war, wie wirkt sich das Einkommen aus, wenn Mann, also wahrscheinlich vor allen Dingen Männer, beziehungsweise untersucht wurden nur Männer, wenn Männer ein paar Jahre beim Militär gedient haben und das wurde dann in den USA untersucht. Die Frage ist insofern schwer zu beantworten, als dass, wenn man jetzt einfach nur sich anguckt, was verdienen die Leute, die beim Militär waren und die nicht da waren, auf ihr gesamtes Leben betrachtet, dann sieht man erstmal, dass Leute, die beim Militär waren, weniger verdienen, bezogen auf das US-Militär. Ich habe jetzt keine Informationen über irgendwie den Stand irgendwie in Deutschland oder so, wo das Konzept ja ein bisschen anders funktioniert, wie die Leute ausgewählt werden, aber die These ist jetzt einfach, dass Leute, die weniger Optionen in ihrem Leben haben, zu gestalten, was sie eigentlich in ihrem beruflichen Leben machen wollen, eher dann auch zum Militär gehen und Leute, die eher weniger Optionen haben, potenziell auch die Leute sind, die eher weniger verdienen. Und deswegen liegt es nicht unbedingt daran, dass die Leute, weil sie zum Militär gehen, weniger verdienen, sondern vielleicht hätten die auch eh nicht so viel verdient, weil es eine bestimmte Gruppe Menschen angezogen hat. Das ist eine sehr typische Korrelation. Es gibt die Korrelation, Leute, die beim Militär waren in den USA, verdienen in ihrem gesamten Leben weniger Geld als der Durchschnitt. So, Korrelation. Aber das ist ja keine Kausalität, denn was hier reinspielt, ist dann der sogenannte Selection Bias. Die Wikipedia übersetzt das mit Stichprobenverzerrung, was ich jetzt nicht unbedingt verständliche finde, wenn man nicht gerade in der Statistik arbeitet, also letztlich eine Form von Verzerrung dadurch, dass die Gruppen sich selber verzerren. Also die eine Gruppe sind halt Leute, die eher zum Militär gehen und das sind vielleicht schon Leute, die eh nicht so viel verdienen würden, weil sie keine Optionen haben, was anderes zu machen. Und diese Verzerrung macht es halt schwierig, das zu untersuchen. So, wo kommt jetzt das natürliche Experiment herein? Ja, die USA hat ja in den 70er Jahren in Vietnam Krieg geführt. Und das war ein sehr langer Krieg und daher brauchten sie auch sehr viele Soldaten. Und was man damals gemacht hatte, ist, dass man für bestimmte Jahrgänge, die in einem aus deren Sicht guten, wehrfähigen Alter waren, ausgelost haben, wer hin muss. Das hat man so gemacht, dass man dann Zahlen von 1 bis 366 gezogen hat, also 366 als die Tage im Jahr, weil da auch ein Schaltjahr mit bei war. Und je nachdem, welche Zahl gezogen wurde, die Leute, die an diesem Tag geboren wurden, wurden dann zur Musterung herangezogen und alle Leute, die dann irgendwie körperlich geeignet waren, mussten dann halt auch hin. Das heißt, es gab kein Herauswinden. Also es gab mit Sicherheit die ein oder andere Methode, sich herauszuwinden, wenn man sich dann absichtlich, keine Ahnung, irgendwie ins Bein schießt oder so, solche Storys meine ich mal gehört zu haben. Aber das sind dann schon nur Methoden mit sehr drastischen Maßnahmen, dass sie eher selten vorgekommen sind. Das heißt, man hat jetzt hier zwei Gruppen, die jetzt nicht durch den Experimentator Joshua Angrist herbeigeführt wurden, sondern eher politisch herbeigeführt wurden und diese zwei Gruppen waren dann quasi die Leute, die an einem Tag Geburtstag hatten und hin mussten und die, die am nächsten Tag Geburtstag hatten, die nicht hin mussten, sodass man dann auch wirklich Leute exakt aus dem gleichen Jahrgang hatte, die dann auch das gleiche Potenzial hatten wie die andere Gruppe für, ja, was sie in ihrem Leben so verdienen werden. So, das Ganze wurde jetzt von ihm analysiert und er hat das in zwei Gruppen aufgeteilt, die Analyse. Das eine waren eben weiße Veteranen, das andere waren nicht weiße Veteranen, die er dann verglichen hat. Und heraus kam, dass weiße Veteranen 3.500 US-Dollar in 1990er-Währung weniger pro Jahr verdient haben, zehn Jahre nach dem Militärdienst, als die nicht Veteranen aus dem selben Jahrgang aus der Vergleichsgruppe. Gleichzeitig kommt aber nicht das gleiche Ergebnis heraus, wenn man sich nicht weiße Veteranen sich anguckt, sondern da kam dann keine statistisch sinnvolle Aussage raus. Also es kam nicht heraus, dass sie deutlich weniger verdient haben, sondern es war deutlich unklarer. So, jetzt gab es dann eben auch die These, woran das liegen könnte und für die weißen Veteranen war dann die These, ja, man lernt zwar Dinge, während man beim Militär ist, aber das sind Dinge, die man im Berufsleben anschließend in vielen Berufen gar nicht braucht. Also wenn man jetzt nicht gerade irgendwie Pilot geworden ist und danach weiter Pilot ist, dann macht man ja wahrscheinlich etwas völlig anderes. Und wenn man sich jetzt angeguckt hat bei den weißen Veteranen, wie lange sind sie denn in diesem aktuellen Job und das nicht mehr mit dem gleichen Jahrgang vergleicht, sondern mit Leuten, die gleich lange in diesem Job arbeiten, dann haben sie das Gleiche verdient. Das heißt, es liegt nur daran, dass sie einfach Zeit verlieren beim Erfahrungen sammeln im Job, um dann Gehaltserhöhungen entsprechend zu bekommen. Bei nicht weißen Leuten gab es ja diesen Effekt nicht und das könnte daran liegen, das wurde jetzt in dem Paper nicht so ausgeführt, dass generell nicht weiße Menschen in den USA weniger Optionen in ihrem Leben haben und deswegen eh schon öfter zum Militär gegangen sind, weil woanders auch nicht mehr zu verdienen ist und weil sie dann nicht diese Jobs haben, nicht die gleichen Jobs hatten wie weiße Leute, wo man mehr verdient, gab es auch diese Differenz wahrscheinlich nicht, aber das wurde da nicht so genau ausgeführt.

Janine: Könnte man eigentlich quasi das Ergebnis so ein bisschen zweiteilen und sagen, dadurch, dass das für den ersten Teil der Aussage des Ergebnisses relativ eindeutig auf der Hand liegt und sehr klar aussieht, könnte man sagen, dass hier tatsächlich Kausalität nachgewiesen werden konnte, dass weiße Veteranen weniger verdienen als Menschen des gleichen Alters, die nicht im Militär waren, sondern frei ihre Berufe wählen konnten...

Helena: Ja.

Janine: ...und gleichzeitig könnte man sagen, beim zweiten Teil, ja, da gibt es Theorien zu, es wurde jetzt nicht näher untersucht, also ist das eigentlich mehr bloß so ein Ergebnis von Korrelation, was da entstanden ist?

Helena: Das würde ich jetzt auch nicht unbedingt sagen, weil es muss ja auch einen Effekt geben, es muss ja überhaupt zwischen den beiden Gruppen einen Unterschied geben, also zwischen den Veteranen...

Janine: Ja.

Helena: ...und Nicht-Veteranen und bei nicht-weißen Leuten gibt es diesen Unterschied nicht. Das heißt, wenn es diesen Unterschied nicht gibt, kann es ja auch keinen Grund für einen Unterschied geben.

Janine: Ich lege den Kopf schief und versuche nachzudenken. Ja, aber es liegt ja trotzdem nicht auf der Hand, warum es bei den Nicht-Weißen so ist, dass es sich zwischen den Veteranen und Nicht-Veteranen der nicht-weißen Menschen, dass es da so wenig Unterschiede gibt, dafür gibt es kein klares Ergebnis, also das kann nicht ganz kausal hergezeigt werden, es kann nur kausal hergezeigt werden, dass es diesen Unterschied zwischen weißen Veteranen und nicht-weißen Veteranen gibt.

Helena: Genau, aber es muss ja erst überhaupt einen Unterschied geben, um die Gründe für den existierenden Unterschied kausal überprüfen zu können, wenn es gar keinen Unterschied zwischen den beiden Gruppen gibt, also den nicht-weißen Nicht-Veteranen und den nicht-weißen Veteranen, die keinen Unterschied haben, wenn es darum geht, was sie verdienen in einem Jahr, dann wird das nicht durchs Militär beeinflusst, jedenfalls, das kann man sagen.

Janine: Okay.

Helena: Und das ist durchaus auch eine kausale Aussage, auch wenn es keinen Unterschied gibt.

Janine: Und das wäre dann sozusagen etwas, was dann eben einfach noch feiner zu überprüfen wäre, wo man weiter forschen könnte, um die konkreten Gründe herauszuarbeiten.

Helena: Ja, warum es bei der einen Gruppe einen Unterschied gibt und in der anderen Gruppe nicht.

Janine: Okay.

Helena: Ja, Angrist hat auch noch, weil er das Ganze etabliert hat, auch noch andere Sachen untersucht und eine Untersuchung, die er gemacht hatte, war die Frage, ja, wirkt sich die Klassengröße von Grundschulen auf den Lernerfolg der Leute aus, also der Kinder. Und ich meine, man würde ja erstmal sagen, ja, natürlich, kleine Klassen sind immer besser. Ich glaube aus verschiedenen Gründen ist das auch unabhängig, was bei dieser konkreten Frage rauskommt, relevant, kleinere Klassen zu haben. Aber das zu untersuchen ist halt schwer, weil typischerweise ist es ja so, dass der Lernerfolg von Kindern in wohlhabenderen Gegenden ist in der Regel auch größer als in nicht wohlhabenden Gegenden. Und das verzerrt schon mal komplett auch das Thema Klassengröße. Und was deswegen hier untersucht wurde, war dem Umstand geschuldet, dass in Israel Klassengrößen maximal 40 Leute betragen dürfen und sobald es 41 Leute sind, musste die Klasse in zwei Klassen gespalten werden. Deswegen wurden dann Klassen, die 40 Leute enthielten und Klassen, die quasi aufgespalten gerade so 41 enthielten, aber dann in Wirklichkeit zwei Klassen waren, miteinander verglichen, weil eben diese Regel sehr strikt ist, konnte man das einfach machen. Und da kam dann heraus, ja, der Lernerfolg von den kleineren Klassen war definitiv größer. Es gibt allerdings einen Bug daran, der dann ein paar Jahre später immerhin von der gleichen Arbeitsgruppe auch gefunden wurde. Und zwar, wenn man sich die Daten anguckt, sieht man, ja, es gibt auch viel mehr Klassen, die theoretisch 41 Personen gehabt hätten als 40. Warum soll das denn passieren, wenn irgendwo zufällig eine bestimmte Anzahl Kinder existiert? Warum gibt es dann irgendwie mehrmals den Fall 41 als 40? Und die Antwort ist, dass natürlich wohlhabendere Gegenden wiederum sehr viel Wert darauf gelegt haben, Klassen möglichst klein zu bekommen. Das heißt, die haben sich sehr bemüht oder häufiger bemüht, noch eine weitere Person zu finden, um über diese Grenze drüber zu kommen. Dann ist man wieder dabei, dass Schulen in wohlhabenderen Gegenden mehr Lernerfolg produzieren. Und dann ist doch die Aussage zur Klassengröße nicht mehr aus dieser Studie möglich. Und das ist eben ein Beispiel dafür, ja, man hat versucht, möglichst alles bei einem natürlichen Experiment an Einflussfaktoren erstmal herauszurechnen, hat aber einen Punkt vergessen. Und dann ist die Aussage, die man gemacht hat, doch nicht wirklich möglich, weil, ja, das Problem ist, Reproduzierbarkeit ist schwierig, in diesem Fall vielleicht schon eher noch. Das wurde nämlich bei einer Nachuntersuchung von darauffolgenden Jahren festgestellt, dass auch die ursprüngliche Untersuchung diesen Fehler hatte. Aber nicht jedes dieser natürlichen Experimente ist halt wiederholbar. Und in diesem Fall hat die Wiederholung eben dazu geführt, dass man einen Fehler gefunden hat. Das heißt, natürliche Experimente sind zwar ein sehr gutes Mittel, um Sachen zu untersuchen, die sonst schwer zu untersuchen sind, man muss aber immer damit rechnen, dass man einen Einflussfaktor vergessen hat. Und weil man sie halt nicht gut wiederholen kann, weil die meisten dieser Situation kommen halt nicht wieder, ist das nicht, ja, ganz so eine starke Aussage möglich am Ende, wie bei einem richtigen Experiment. Also, es ist eine gute Näherung, aber es ist auch nur eine Näherung.

Janine: Ja, Thema fertig.

Fazit (00:50:54)

Helena: Ja, dann kommen wir zum Fazit. Ja, mein Fazit ist, Experimente sind wichtig, um Erkenntnisse gewinnen zu können, Experimente brauchen eben Wiederholbarkeit und Bedingungen, bei denen man eben bestimmte Einflussfaktoren aktiv herbeiführen kann. Und ein natürliches Experiment ist dann eben der Fall, wo man das nicht selber aktiv herbeiführen kann, aber wo aufgrund von anderen Gründen Zustände erreicht werden, die im Prinzip einem Experiment so sehr ähneln, dass man trotzdem die Daten so auswerten kann, als wäre das ein Experiment gewesen.

Janine: Das ist ein ziemlich knackiges Fazit, glaube ich, über die ganze Folge schon. So, wichtig war halt Reproduzierbarkeit, beziehungsweise die Nichtreproduzierbarkeit des natürlichen Experiments, aber eben die Beobachtung und zwar auf die experimentelle Art und Weise, sodass eben am Ende eine kausale Erklärung stehen kann und relativ gesichert gesagt werden kann, dieses Ergebnis ist unsere Erkenntnis. Aber wie an dem letzten Beispiel gesehen, kann sich das ja auch noch mal ändern, wenn eben neue Fakten auftauchen oder neue Beobachtungen das Ergebnis tatsächlich verändern.

Helena: Ja.

Janine: Aber ein wichtiger Faktor, um überhaupt sich mit der Welt auseinanderzusetzen und deswegen eine gute Grundlage für neue Erkenntnisse, so oder so.

Helena: Ja, definitiv.

Nächste Folge: Whisper im Juli (00:52:20)

Helena: Ja, in unserer nächsten Folge wird es um Whisper gehen. Seit der Jahresrückblicksfolge benutzen wir Whisper, um Transkripte unserer Folgen zu erstellen. Whisper ist dabei ein neuronales Netz, also eine KI, die sich unsere Folgen anhört und dann aufschreibt. Und das ist letztes Jahr veröffentlicht worden und wir benutzen das inzwischen für jede Folge und haben da ein paar Erfahrungen gesammelt. Ja, und über die wollen wir in der nächsten Folge reden.

Call to Action (00:52:54)

Janine: Genau. Wenn ihr das nicht verpassen wollt und unsere Folgen nicht im Podcatcher eurer Wahl habt, sorgt gern dafür, sucht nach uns, datenleben müsste reichen, um zu einem Ergebnis zu kommen. Ihr könnt uns auch auf Mastodon folgen unter at datenleben at podcast.social oder auf Twitter unter at datenleben. Ihr könnt auch unsere Webseite besuchen, www.datenleben.de, da könnt ihr uns auch gerne Kommentare und Feedback unter den Folgen hinterlassen, darüber freuen wir uns immer sehr. Und falls euch unsere Herangehensweise an die Welt und die Wissenschaft gefällt, könnt ihr uns auch als Data Scientist buchen für Analysen oder Projekte. Und falls ihr Fragen oder Themenvorschläge habt, die euch interessieren, dann schreibt uns gerne auch an die genannten Orte.

Helena: Ja, dann bleibt mir nur noch für eure Aufmerksamkeit zu danken und bis zum nächsten Mal. Ciao!

Janine: Tschüss.

Outro (00:53:49)

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