Man kennt das ja, ein Diagramm wird gezeigt und irgendwer dem das nicht in’n Kram passt (oder der’s nicht versteht sich aber (pseudo) intellektuell geben will) sagt dann sowas wie „nur weil es auf dem Land mehr Størche gibt und auf dem Land mehr Kinder geboren werden, heiszt das nicht, dass Størche die Kinder bringen“ … oder „die Dinosaurier konnten nicht lesen und jetzt sind sie ausgestorben, das bedeutet aber nicht, dass sie ausgestorben sind, weil sie nicht lesen konnten“ … oder „der Wind weht kraeftiger, wenn die Windturbinen sich schneller drehen, das bedeutet aber nicht, dass Windturbinen Wind produzieren“ … oder „je mehr Eis am Strand verkauft wird umso mehr Menschen ertrinken, das bedeutet aber nicht, dass Eis dafuer verantwortlich ist, dass Leute ertrinken“ … usw. usf.
Und bei diesen Beispielen gebe ich den erwaehnten Personen sogar Recht … es sind aber alles reichlich bekloppte (wenn auch sehr illustrative, den Punkt der Kritik klar machende) Beispiele die mir in die Haende spielen bzgl. dessen, was ich mit diesem Beitrag ausdruecken will.
Zunaechst sollte ich sagen, dass es richtig und voll gut ist, dass Leute sich bewusst sind, dass man bei Diagrammen gut aufpassen muss. Leider werden (pseudo)wissenchafltiche Resultate oft genug derart verpackt, sodass sie authoritaer aussehen um damit Menschen ohne wissenschaftliche (Grund)Ausbildung (und oft genug auch solche mit; ich mag mich davon nicht ausnehmen) von bestimmten (meist falschen) Behauptungen zu ueberzeugen. Dagegen ist zurecht die Aussage cum hoc ergo propter hoc — Obacht! Scheinkausalitaet! — anzufuehren!
Was in den Faellen in denen die Kritik berechtigt ist fehlt, sind plausible (und ehrliche!) Modelle, die den behaupteten Zusammenhang erklaeren kønnten. In ernsthaften (und ehrlichen) wissenschaftlichen Publikationen wird so’n Quatsch aber gar nicht erst gezeigt, eben weil man kein plausibles Modell dafuer finden wuerde. Vielmehr werden Diagramme erst dann verøffentlicht, wenn andere, unabhaengige Variablen gefunden sind, die dann einen (modellabhaengigen) Kausalzusammenhang plausibel machen.
Das bedeutet NICHT, dass ein Modell welches die Daten plausibel erklaeren wuerde auch richtig ist. Und selbst wenn es das ist, so bedeutet das dennoch NICHT, dass ein einziges Diagramm ausreicht um die Richtigkeit zu beweisen. Aber ich will hier nicht abschweifen.
Worauf ich hinaus will ist, dass man, wenn man ein Diagramm sieht und ein Kausalzusammenhang behauptet wird, sehr oft erstmal davon ausgehen sollte, dass das so stimmt.
Es sei denn wenn man:
– ein besseres Modell hat, welches die Daten besser erklaeren wuerde (bspw. dass mehr Leute an heiszen Tagen Eis essen UND baden gehen, wenn aber mehr Leute baden gehen, dann ertrinken auch mehr Menschen),
– bessere Daten hat (bspw. Windmessungen in Gebieten ohne Windturbinen ODER ausgeschaltete Windturbinen bei all zu starkem Wind), oder
– ein Schwurbler die (zu kritisierende) Behauptung aufstellt … Schwurbler (Klimaspinner, Impfspinner, Scheisz-Nazis etc. pp.) benutzen aber leider oft genug richtige Daten, interpretieren die aber dann nur so, wie es denen in den Kram passt (haben also ein Modell, das nur in derem Weltbild richtig ist … was (schon wieder) eine gute Ueberleitung zu einer massiv Abschweifung waere).
Andererseits bin ich auch verwøhnt mit dem was ich aus der Physik kenne … ich hoffe aber, dass die Wissenschaftler bspw. in der Psychologie oder der Soziologie einem aehnlichen, wissenschaftlichen Ethos unterliegen … bzw. weisz ich, dass der Mechanismus der wissenschaftlichen Selbstkorrektur ueber laengere Zeitraeume ganz gut funktioniert (und davon ist die Physik (trotz i.A. guter Daten und Modelle) nicht ausgenommen).
… … …
Jetzt aergert’s mich, dass ich hier mehr bzgl. dessen schreibe was ich eigtl. kritisiere. Das liegt natuerlich daran, weil heutzutage so urst viel Quark behauptet wird und man bei Daten und Diagrammen aufpassen muss.
Deswegen schliesze ich so ab: die Person von ganz oben hat einen durchaus berechtigten Punkt; aber dieser muss natuerlich ebenso mit einer Begruendung (bspw. ein besseres Modell) untermauert werden, bevor der Warnung gefolgt und das urspruengliche Ergebniss verworfen wird.
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