(40) Wissenschaft und Wissenschaftsbetrug
Letzte Änderung dieser Seite am: 31.07.2026.
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„We follow the Science“. Wer kennt nicht diesen berühmten Satz aus dem Jahr der Pandemie-Ausrufung. Er sollte bedeuten, dass sich das Rettungsteam voll und ganz der Wissenschaft unterwirft und daher immer auf der richtigen Seite ist. Dieses Glaubens- und Folgschaftsbekenntnis bekam aber sehr schnell Risse, nachdem Lügen, Kehrtwendungen, schlampiges Arbeiten und unwissenschaftliche Vorgaben (z.B. „Inzidenzen“; unkoordinierte Massentestungen bei ausschließlicher Erfassung der Absolutzahlen) aufgedeckt wurden.
Innerhalb der letzten Jahre wurden immer wieder Dr. Titel bekannter Politiker als überführte Plagiatoren aberkannt. Ich frage mich schon lange, warum solche reinrassigen Ziertitel überhaupt vergeben werden. Der Titel sollte Leuten vorbehalten sein, die wissenschaftlich arbeiten. Ein Freund von mir musste volle acht Jahre Frondienst ableisten, um den ersehnten Dr. Titel in einem MINT Fach zu bekommen. Meine Nachbarin bekam ihn für sechs Monate Nebentätigkeit während ihres Medizinstudiums. Hier fehlt jegliche Verhältnismäßigkeit.
Frage an Chat GPT:
Wie viele Gender-Lehrstühle und wie viele für Kernphysik gibt es in Deutschland?
Antwort von Chat GPT:
Professuren mit explizitem Bezug zu Gender-, Frauen- oder Geschlechterforschung: 170 bis 190.
Professuren mit explizitem Bezug zur angewandten Kernphysik: 9
Professuren in Kernphysik einschließlich universitärer Institute für Kern- und Teilchenphysik: vermutlich mehrere Dutzend.
Aus diesen Zahlen kann ganz spontan erkennen, welche „Wissenschaft in Deutschland wirklich wichtig ist und welche nicht.
Der berühmte Professor John Ioannidis von der Stanford Universität hat im Jahr 2005 ein sehr bekanntes Essay (Webseite) mit dem Titel „Why Most Published Research Findings Are False“ (PDF Download) veröffentlicht. Mit seiner Veröffentlichung wurde die Reproduzierbarkeitskrise der Wissenschaft in der ganzen Welt öffentlich bekannt. Es bedeutet, dass die in wissenschaftlichen Arbeiten beschriebenen Versuche und deren Ergebnisse von anderen Wissenschaftlern nicht wiederholt werden können bzw. zu stark abweichenden Ergebnissen führen. Ich wiederhole ein paar Aussagen aus einer KI-Zusammenfassung:
Er zeigt, dass bereits bei moderater Power und typischen Bedingungen der PPV < 50 % fällt. Bei niedriger Power, hohem Bias oder vielen getesteten Hypothesen (z. B. in Genomik oder explorativer Forschung) wird die Wahrscheinlichkeit, dass ein signifikanter Befund wahr ist, sehr gering.
Bei sehr vielen getesteten Hypothesen und niedriger Pre-Study-Wahrscheinlichkeit kann der PPV trotz signifikanter Ergebnisse bei ca. 12 % oder darunter liegen.
Unter realistischen Bedingungen vieler Felder ist es wahrscheinlicher, dass ein publizierter Befund falsch als wahr ist.
Die Wissenschaft ist ohne jeden Zweifel in der Krise.
Mir gefällt die nachfolgende Tabelle zu den Qualitätsstufen von Forschung besonders gut. Sie entstammt einer Veröffentlichung des Zentrums für Evidenzbasierte Medizin. Die Grafik bietet eine Möglichkeit oder zumindest eine Hilfestellung bei der Einordnung von Gefälligkeitsstudien. Diese Pyramide hat eine Menge Charme.
Es gibt auch ein Verfahren, um wissenschaftliche Übersichtsarbeiten zu bewerten. Es heißt AMSTAR-2. Frage an Chat GPT: Was ist eigentlich Amstar-2? Antwort von Chat GPT in Kursivschrift:
AMSTAR 2 (Abkürzung für A MeaSurement Tool to Assess Systematic Reviews 2) ist kein medizinisches Verfahren, sondern ein Bewertungsinstrument für wissenschaftliche Übersichtsarbeiten (systematische Reviews). Es wurde 2017 als Nachfolger des ursprünglichen AMSTAR veröffentlicht.
Vereinfacht gesagt:
Stellen Sie sich vor, es gibt 50 Studien zur Frage, ob eine bestimmte Augenoperation oder ein Medikament wirkt. Ein Wissenschaftler fasst diese 50 Studien in einem systematischen Review zusammen. Mit AMSTAR 2 kann anschließend beurteilt werden, wie sorgfältig und vertrauenswürdig dieser Review erstellt wurde – unabhängig davon, ob das Ergebnis positiv oder negativ ausfällt.
AMSTAR 2 prüft unter anderem:
Wurde vor Beginn ein Studienprotokoll festgelegt?
Wurde systematisch nach allen relevanten Studien gesucht?
Wurden die Studien nach klaren Kriterien ausgewählt?
Wurde die Qualität der einzelnen Studien bewertet?
Wurde das Risiko von Verzerrungen (Bias) berücksichtigt?
Wurden Interessenkonflikte offengelegt?
Das Instrument umfasst 16 Prüfpunkte. Am Ende wird keine Punktzahl berechnet, sondern die Gesamtvertrauenswürdigkeit des Reviews eingestuft, beispielsweise als:
Hohe Qualität
Mittlere Qualität
Niedrige Qualität
Kritisch niedrige Qualität
Wenn Sie beispielsweise nach der Wirksamkeit von EDOF-Linsen, einer Femto-LASIK oder einer Hüftprothese suchen, finden Sie oft systematische Reviews. Zwei Reviews können zu ähnlichen oder unterschiedlichen Ergebnissen kommen – aber einer kann methodisch hervorragend sein, der andere erhebliche Mängel aufweisen. AMSTAR 2 hilft Forschern, Ärzten und Leitlinienautoren zu beurteilen, welchem Review man eher vertrauen kann.
Kurz gesagt: AMSTAR 2 bewertet nicht die Qualität einer Behandlung, sondern die Qualität der wissenschaftlichen Übersichtsarbeit, die diese Behandlung untersucht.
Mit Bezug auf die aktuelle Qualität wissenschaftlicher Studien tippe ich persönlich auf 75% Bullshit (Kuhscheiße), weil es das Ergebnis des Asch Experiments im Jahr 1951 war. Rund 75 Prozent der echten Testpersonen (die übrigen waren Schauspieler) schlossen sich in mindestens einem Durchgang der falschen Mehrheit an, obwohl die richtige Antwort immer völlig klar und leicht zu erkennen war. Für 75% der Teilnehmer ist es auch heute am allerwichtigsten, zur Herde zu gehören.
Ich bin auch ein großer Anhänger der Peer Reviews, weil die wissenschaftlichen Machthaber einfach nur zusammenhalten müssen, um die Veröffentlichung von unerwünschten Ergebnissen zu verhindern.
Zum Abschluss noch einige Anmerkung zur Künstlichen Intelligenz KI. Ich bin seit 2024 ein starker und überzeugter Nutzer der KI. Ich programmiere relativ viel in mehreren Sprachen (meistens C++, Python und VBA). Ich kann mir eine Programmiertätigkeit ohne KI fast gar nicht mehr vorstellen. Sie bietet mir eine grandiose Unterstützung (z.B. Analyse meines VBA-Codes, wo der Microsoft Debugger/Interpreter nur vollkommen unbrauchbare Allgemeinplätze von sich gibt). Die KI bietet mir punktgenaue Unterstützung, wo ich bei Google Suchen nur sehr allgemeine Informationen bekomme. Ich möchte die KIs nicht mehr missen.
Allerdings hat KI nicht das Geringste mit Intelligenz zu tun. Sie kann nur nachplappern, was schlaue Leute irgendwann von sich gegeben haben (man sagt dazu: Trainieren). Sie kann auch Dummes nachplappern, wenn man ihr Dummes beigebracht hat. Sie ist so weit von der Übernahme der Weltherrschaft entfernt wie die Erde vom Mond. Null Grips. Dumm wie Brot und trotzdem außerordentlich nützlich. Ich weiß, es klingt wie der totale Widerspruch.
Ich habe nennenswert Zeit darin investiert, wie KI funktioniert und habe meine Erkenntnisse aufgeschrieben, was ich häufig tue. Meine Ausarbeitung ist 394 Seiten lang und 7 MByte groß, wobei man allerdings nur die ersten sechs Seiten lesen sollte. Danach kommt Mathematik (plagiiert von einem Dr. Michael Stal) sowie meine Fragen und Antworten an die KI über die KI. Meine Fragen sind im Nachhinein betrachtet vielleicht etwas stümperhaft, weil ich eben so gut wie nichts von dem Thema wusste. Aber ich bin jetzt deutlich schlauer als vorher.
Ich werde mit Vorliebe kritische Artikel zum Thema sammeln, weil unsere blitzgescheiten Politiker so vortrefflich über die Chancen und Zukunftsaussichten der KI schwadronieren. Wie von allen anderen Themen, haben sie auch hiervon keine Ahnung.
Ich habe mittlerweile auch eine selbst-programmierte Suche (mit JavaScript) zum Durchsuchen meiner kompletten Linksammlung eingebaut. Ohne die Hilfe von Chat GPT hätte das ziemlich lange gedauert.
Die gewohnte Linkliste am unteren Ende jeder Unterseite ist ab Juli 2026 auf der per VBA-Code automatisch erzeugten Seite https://cBote.de/B-Linksammlungen-nach-Kategorien zu finden.