Weniger als die Summe der Einzelteile

Schaut man sich das deutsche Wissenschaftssystem an, fällt einem sehr schnell auf, dass es sehr viele Doktorand*innen gibt und relativ wenig Post-docs. Dieser Zustand kann in vielfacher Hinsicht kritisiert werden, u. a. Machtkonzentration in (wenigen) Lehrstühlen sowie Unsicherheit für ebendiese Doktorand*innen, von denen die meisten das Wissenschaftssystem nach der Promotion wieder verlassen müssen. Doch darum wird es in einem späteren Beitrag mal gehen – heute möchte ich mich stattdessen einem eher „technischen“ Problem widmen, das mit dieser Masse an Promotionen einhergeht, nämlich der zu starken Fokussierung auf „neue“ Forschung.

Selbstverständlich ist die Suche nach neuer Erkenntnis essentiell für die Wissenschaft – eine Wissenschaft im Stillstand ist keine. Doch im Laufe der letzten 1–2 Jahrhunderte hat die Forschungsintensität enorm zugenommen – in unzähligen kleinteiligen (sub-)disziplinären Feldern werden in unzähligen Forschungsvorhaben unzählige Ergebnisse generiert und in einer völlig unübersichtlichen Masse an Publikationen „veröffentlicht“. Dabei sollen die Anführungszeichen verdeutlichen, dass in Wirklichkeit die allermeisten Forschungsergebnisse lediglich einen relativ kleinen Kreis von Menschen erreichen, die zu sehr ähnlichen Fragestellungen arbeiten, das gleiche Vokabular verwenden, die gleichen Zeitschriften lesen, zu den gleichen Konferenzen fahren… Und was vor fünf oder gar 10 Jahren veröffentlicht wurde, hat sowieso kaum noch jemand auf dem Schirm.

Damit könnte man ketzerischerweise argumentieren, dass Wissen heutzutage weniger ist als die Summe der Einzelteile (=Einzelerkenntnisse). Mit anderen Worten: die unglaublichen Mengen an Daten und Erkenntnissen „da draußen“ sind so groß und unübersichtlich, dass vieles mehrfach „erfahren“ und herausgefunden wird; sowie dass weiterführende Fragestellungen nicht oder „verspätet“ erforscht werden, weil den Akteuren nicht bekannt ist, dass die notwendigen grundlegenden Erkenntnisse bereits anderswo gewonnen wurden.

Natürlich gehört es zum Job einer Wissenschaftlerin dazu, sich ständig zu den für die eigene Forschung relevanten Fragen zu belesen und auf dem Laufenden zu bleiben – doch kaum jemand schafft es, „nebenbei“ den Überblick auch nur über das eigene, eng umgrenzte Feld zu behalten. Geschweige denn die vielen offensichtlichen und insbesondere weniger offensichtlichen Forschungsfelder, die sich mit ähnlichen Fragen beschäftigen, ähnliche oder schlicht für die eigene Fragestellung relevante Methoden verwenden oder Grundlagen dafür schaffen, womit man sich selbst befasst. Immer wieder stellt man überrascht fest: krass, das haben „die“ schon vor langer Zeit gemacht! Oder: krass, „die“ sind ja mit dem Wissen zu Frage X schon viel weiter!

Ein Faktor, der hier eine große Rolle spielt, ist die systemische Schnelllebigkeit des Systems – wer sich Zeit lässt, die Literatur gewissenhaft scannt und wirklich neue, relevante Fragestellungen zu identifizieren sucht, verliert schnell den Anschluss und wird vom System „ausgespuckt“. Aber die schiere Masse an Forschungsergebnissen ist der Hauptgrund, warum man sie nicht „nebenbei“ überblicken kann. Und die Schlussfolgerung daraus ist: es bedarf mehr systematischer Synthese-Arbeit. Die auch als wertvolle wissenschaftliche Arbeit anerkannt werden muss. Es gibt bereits durchaus Versuche, Evidenz systematisch zusammenzufassen; gerade in quantitativ orientierten Feldern wie Ökologie oder Psychologie sind beispielsweise Meta-Analysen recht verbreitet, also statistische Analysen von ähnlich erhobenen Daten aus (sehr) vielen Einzelstudien. Doch dafür braucht man standardisierte Ansätze zur Datenerhebung, damit die vielen Datensätze miteinander vergleichbar sind und integriert werden können. In vielen Feldern ist das so nicht gegeben, und wenn man Innovativität auch bei der Methodenwahl erwartet, ist das auch gut so. Hinzu kommt, dass Meta-Analysen zwangsläufig die Evidenz innerhalb eines Feldes zusammenfassen – in vielen Fällen ist es aber so, dass weitgehend voneinander isolierte Felder an verwandten Fragen arbeiten, und gerade da wären Synthesen besonders spannend und gewinnbringend.

Dafür sind aber Meta-Analysen nicht geeignet. Ein zunehmend populärer, flexiblerer Ansatz, der in die richtige Richtung geht, ist der des systematischen Reviews (obwohl der Begriff selbst – leider – sehr häufig irreführend verwendet wird), im Rahmen derer große Korpora an Literatur in einer strukturierten und systematischen Art und Weise analysiert und zusammengefasst werden:

A systematic review is a review of evidence relevant to a clearly formulated question that uses systematic and explicit methods to identify, select and critically appraise relevant research, and to collect and analyse data from the studies that are included within the review.

Im Umweltforschungskontext ist die Zeitschrift Environmental Evidence und die sie umgebende Community führend in dieser Hinsicht (von deren Website stammt auch die oben zitierte Definition eines systematischen Reviews). Sie orientiert sich an den ROSES-Standards, die ganz klar vorgeben, in welcher Art und Weise Literatur systematisch analysiert werden sollte, sodass die Ergebnisse nachvollziehbar und reproduzierbar sind. Dies geht auch, im Gegensatz zu Meta-Analysen, qualitativ – sei es, weil die an sich quantitativen Ergebnisse in der analysierten Literatur methodisch zu divers sind, um sie in das enge Korsett einer Meta-Analyse zu pressen; oder schlicht, weil das analysierte Feld (teilweise) qualitativ orientiert ist. Letzteres ist gerade bei sozialwissenschaftlichen Fragestellungen relevant.

Eine weitere Möglichkeit zur Zusammenfassung großer Literaturkorpora, allerdings mit etwas anderer Zielsetzung und Orientierung, ist das sogenannte Topic Modelling: hier werden statistische Methoden, meist maschinelles Lernen, verwendet, um aus sehr großen Artikelzahlen generelle Informationen über Trends, Forschungsschwerpunkte und Verbindungen zwischen ihnen herauszufiltern. Ein Beispiel, das sich mit der sehr umfangreichen Literatur zu Ökosystemdienstleistungen befasst (und von Kolleg*innen von mir geschrieben wurde), findet man hier. Dieser Ansatz erlaubt Gesamtaussagen über ganze Literaturkorpora, die dann gegebenenfalls in systematischen Reviews zu konkreten Teilfragen münden können.

Bisher sind weder systematische Reviews noch Literaturanalysen mit Topic-Modelling-Ansätzen besonders verbreitet. Gerade Erstere sind sehr zeitaufwendig und können bei umfangreicheren Fragestellungen eigentlich nur von größeren Autor*innen-Teams bewältigt werden. Natürlich gibt es schon länger in spezifischen, besonders gesellschaftlich relevanten Bereichen umfangreiche Projekte der Evidenz-Synthese – man denke nur an die IPCC-Berichte im Klimabereich oder neuerdings auch an die ähnlich angedachten Berichte des IPBES im Naturschutzbereich. Doch sogar diese Beispiele basieren primär auf Eigenmotivation der beteiligten Forscher*innen, deren Mitarbeit an IPCC- oder IPBES-Synthesen nicht entlohnt wird (immerhin verfügen die dahinter stehenden Organisationen über eigene Mittel, die strukturierte Koordination und Austausch erlauben). Evidenz-Synthese ist in den allermeisten Fällen ein „Nebenprojekt“ neben „richtiger“ Forschung.

Denn bisher ist der Fokus bei den Mittelgebern sowie die Erwartungen an Wissenschaftler*innen eher kompatibel damit, was man typischerweise von Doktorand*innen erwartet – neue Fragestellungen, neue Daten, neue Forschungsergebnisse… Dies sind die üblichen Wege zu neuen Erkenntnissen. Es wird weiterhin zu wenig anerkannt (bzw. schlicht verkannt), dass auch die Synthese vorhandener Forschungsergebnisse (wie übrigens auch die Analyse vorhandener Daten, vor allem wenn sie neuartig kombiniert werden) neue Erkenntnisse liefern kann. Angesichts des Umfanges, der Komplexität und des Spezialisierungsgrads moderner Wissenschaft ist Synthese geradezu imperativ! Und dafür reichen nicht halbherzige „Synthese-Pakete“ im Rahmen von klassischen, auf die Generierung neuer Ergebnisse orientierten Forschungsprojekten. Auch sind übrigens die Synthese-Leistungen von Doktorand*innen nicht ausreichend – zwar ist es durchaus üblich, dass man mit einem Literaturüberblick die Arbeit an der eigenen Dissertation beginnt. Doch sind und können diese Literaturüberblicke nicht systematisch und umfassend genug sein – schon allein, weil ein systematischer Review kein „Nebenprodukt“ von konventioneller Forschungsarbeit sein kann. Stattdessen muss Evidenz-Synthese als gleichwertige Forschungstätigkeit anerkannt werden, die mitunter auch den Kern eines Forschungsvorhabens ausmachen kann. Nur so kann die heutzutage so komplexe Forschungslandschaft zu mehr als der Summe ihrer Einzelteile gemacht werden.

P.S. Evidenz-Synthese muss übrigens mitnichten dröge sein, wie dieses außerordentlich kreative Literature Review von einigen meiner UFZ-Kollegen zeigt, das die Form eines entspannten Dialogs bei „zwei Tassen Espresso“ hat.

Viel Evidenz, die es zusammenzufassen gilt…

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