Fact Checking: Es gibt keine theoriefreien Fakten

Edgar L. Gärtner
Das in den letzten Jahren in Mode gekommene Fact Checking hat mit Wissenschaft nichts zu tun. Denn spätestens seit Immanuel Kant (1724-1804) sollten wir wissen, dass isolierte Beobachtungsdaten nichts besagen. Aussagekraft bekommen sie erst als Bestandteil eines nachvollziehbaren Erklärungsversuchs. Durch Real- und Gedankenexperimente testen und vergleichen können wir nur unterschiedliche Hypothesen bzw. Modelle über reale Zusammenhänge. Wir haben, außer in der begnadeten Mystik, keinen direkten Zugang zum „Ding an sich“.
In der nüchternen wissenschaftlichen Forschung arbeiten wir stattdessen mit mehr oder weniger übersichtlichen Modellen. Das können schlichte Gedanken-Konstrukte, aber auch mathematische Formeln, Versuchstiere oder Computersimulation sein, die mithilfe von Gedanken- und/oder physischen Experimenten überprüft werden können. Dabei geht es nicht primär um die naive Gegenüberstellung von Modell und Beobachtungsdaten, sondern um den Vergleich verschiedener Erklärungsversuche. Weiterlesen

Kritizistische Wissenschaftstheorie und Klimaforschung

Eine Buchbesprechung

Edgar L. Gärtner

Kritizistische Wissenschaftstheorie
Der Begriff „Klima“ bezieht sich ursprünglich auf ein Abstraktum, nämlich den regionalen Mittelwert des Jahresgangs von Temperatur und Niederschlag. Ob es so etwas wie ein globales „Klimasystem“ im Gleichgewicht gibt, ist umstritten. Jedenfalls hat es die Klimaforschung – auf welchen Klimabegriff sie sich auch beziehen mag – mit höchst komplexen Zusammenhängen zu tun. Aufgabe der wissenschaftlichen Forschung ist es, Hypothesen über wesentliche Zusammenhänge so klar zu formulieren, dass sie durch störungsfreie Beobachtung und/oder Experimente überprüfbar werden. An die Stelle von Real-Experimenten treten allgemein und insbesondere auch in der Klimaforschung heute immer mehr formalisierte Modelle und deren Überprüfung durch Computersimulationen. Widersprechen die Simulationen bekannten Zeitreihen von Wetterdaten, gelten die ihnen zugrunde liegenden Modelle als irrig. Wenn die Simulationen jedoch die Datenreihen zufriedenstellend reproduzieren, können die ihnen zugrundeliegenden Modell-Annahmen dann schon als bestätigt gelten?
Der liberale, an der Universität Trier lehrende Philosoph und Wissenschaftstheoretiker Hardy Bouillon wird da abwinken. Ausgehend von dem in der Wissenschaftsgeschichte gut untersuchten Fall der Aufklärung der Ursache des oft tödlichen Kindbettfiebers durch den Wiener Chirurgen und Geburtshelfer Ignaz Semmelweis (1818-1885) demonstriert Hardy Bouillon, dass man aus falschen Prämissen durchaus auch richtige Schlussfolgerungen ziehen kann. Die gute Übereinstimmung einer Simulation mit der Datenlage ist also noch kein Beweis für die Richtigkeit einer theoretischen Annahme. Auch falsche Theorien können zu richtigen Vorhersagen führen. Weiterlesen