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Q&A mit Daniel Sarewitz: Welche Rolle spielt die Wissenschaft in einer postnormalen Welt?

Wir sprachen mit Daniel Sarewitz, Professor für Wissenschaft und Gesellschaft an der Arizona State University, über postnormale Wissenschaft und darüber, was Unsicherheit für Wissenschaftler bedeutet, die politische Entscheidungsträger beraten. Dieses Interview fand am Rande der 2. Konferenz zur wissenschaftlichen Beratung von Regierungen in Brüssel, Belgien, vom 28.–29. September 2016 statt.

Die Debatte über postnormale Wissenschaft beginnt mit einer Beobachtung: dass wir in einer Welt leben, in der die Fakten nicht sicher sind, der Einsatz für Entscheidungen hoch ist und diese Entscheidungen dringend sind. Was bedeutet das für die Wissenschaft, und was bedeutet das, wenn die Wissenschaft die Politik informieren will?

Sarwitz: Was auch immer Sie an einem postnormalen Problem wissenschaftlich betreiben, es wird immer unvollständig sein, und es wird immer Gegenstand von Überarbeitungen und höchst ungewiss sein. Es kann aus zahlreichen wissenschaftlichen Perspektiven betrachtet werden. So können mehrere wissenschaftliche Studien zu mehreren Ergebnissen kommen, was zu einer Fülle von Wahrheiten führt, die für verschiedene Wertegruppen mobilisiert werden können. Werte und Fakten können sich auf unterschiedliche Weise paaren.

Ein Beispiel, das ich liebe, ist, wie alle darüber sprechen, dass es einen Konsens über GVO gibt. Nun, es gibt einen Konsens über einen engen Teil der GVO-Frage, so wie es einen Konsens über einen kleinen Teil des Klimawandels gibt. Aber die wirklichen Probleme haben mit dem „Was könnte getan werden?“ zu tun. Fragen. Wenn zum Beispiel GVO von einem Konsens sprechen, meinen sie damit „wir wissen, dass sie kein Gesundheitsrisiko darstellen“. Also werde ich es auf Gesundheitsrisiko akzeptieren, ich habe kein Problem damit. Aber dann sagen Sie: „Und wir wissen, dass sie ein wesentlicher Teil der wirtschaftlichen Zukunft Afrikas sein werden“. Nun, vielleicht stimmt das – wessen Modell verwenden Sie? Welche Art von Daten haben Sie verwendet, um das zu generieren? Was sind Ihre Annahmen? Ich meine alles, was mit Zukunftsprojektionen und Behauptungen darüber zu tun hat, wie die Welt in einem multivariaten, offenen System aussehen wird, wird von verschiedenen Personen mit unterschiedlichen Behauptungen und Schlussfolgerungen beeinflusst. Und genau das passiert.

Und wenn Sie die Wissenschaft in die politische Debatte einbringen, Sie haben zu wählen und zu wählen, welche Wissenschaft Sie verwenden möchten. Sie müssen dies mit bestimmten Prioritäten in Bezug auf die politischen Probleme abgleichen, die Sie lösen möchten. Ich denke, Wissenschaft ist wirklich wichtig, ich denke, wir wollen sachlich sein, ich denke, wir wollen die Realität im Griff haben, und ich denke, die Wissenschaft kann uns dabei helfen. Aber bei Problemen, bei denen es so viele Wege nach vorne gibt, so viele konkurrierende Werte, die Systeme selbst so kompliziert sind, glaube ich nicht, dass die Wissenschaft ein privilegierter Teil der Lösung ist.

Aber andererseits kann die Wissenschaft sehr gute Dienste leisten, wenn man eine politische Einigung darüber erzielen kann, was getan werden sollte. Weil Sie dann wissen, wie Sie das Problem eingrenzen können, und die Leute werden nicht so viel über die Ergebnisse streiten. Und deshalb ist es viel einfacher, mit einem Notfall fertig zu werden, als mit einem langwierigen, chronischen Problem. Denn in einem Notfall gibt es eine Wertekonvergenz, jeder will den Notfall lösen, und er ist sehr genau definiert. Außerdem bekommt man Rückmeldungen. Wenn die Wissenschaft nicht gut ist, wirst du es herausfinden, richtig? Keines dieser Dinge betrifft diese größeren, chronischen, länger andauernden Probleme.

Wenn Sie eine Einzelperson oder eine Organisation sind, die an der Grenze zwischen Wissenschaft und Politik arbeiten, wie können Sie mit diesem Missverhältnis umgehen, bei dem die Wissenschaft keine endgültigen Antworten liefern kann, die Politik aber genau das verlangt?

Sarwitz: Durch den Aufbau von Prozessen, in denen viel regelmäßiger zwischen Wissensproduzenten und Wissensnutzern kommuniziert wird. Ein Beispiel, das ich gerne verwende, ist diese Umweltforschungsgruppe des US-Verteidigungsministeriums. Was erfolgreich alle möglichen Umweltprobleme löste, die die zivile Seite nicht lösen konnte. Und der Grund war, dass das Verteidigungsministerium nicht politisiert ist, es ist sehr missionsorientiert, es hat nicht versucht, Grundlagenforschung in Auftrag zu geben, um alle Aspekte des Problems zu verstehen, es brauchte einfach eine Lösung des Problems. Bei Dingen wie dem Artenschutz, womit wir uns im zivilen Bereich sehr schwer tun, waren sie bemerkenswert effektiv. Es ist ein Fall, in dem die Wissenschaft und die Nutzer der Wissenschaft wirklich den gleichen institutionellen Rahmen einnehmen, sie arbeiten zusammen auf das gleiche Ziel hin.

Aber das klingt ein bisschen so, als könnte ich bei meiner Entscheidungsfindung nur Wissenschaft nutzen, die ich selbst in Auftrag gegeben habe.

Sarwitz: An meiner Universität haben wir so etwas wie das ‚Entscheidungszentrum für eine Wüstenstadt'. ASU liegt mitten in der Wüste, es regnet fast nicht, es gibt vier Millionen Menschen, die viel Wasser brauchen. Dahinter stehen viele wirtschaftliche Interessen und das Überleben der Menschen, die dort leben. Ich denke, dieses Zentrum war erfolgreich, weil es im Laufe der Jahre Beziehungen zu Wassermanagern aufgebaut hat. Das hat ihnen ermöglicht, ihre Unabhängigkeit als akademische Forscher zu bewahren, aber auch den Nutzungskontext zu verstehen, mit dem die Wassermanager konfrontiert sind.

Ein weiteres Beispiel: Die National Oceanographic and Atmospheric Administration (NOAA) betreibt ein Programm namens Regionale integrierte Wissenschaften und Bewertungen, RISA, und die Idee ist, dass in Gebieten mit Problemen mit natürlichen Ressourcen, zum Beispiel Wasserproblemen, Landnutzungsproblemen, Naturgefahrenproblemen, die von den Regierungsbehörden finanzierten Wissenschaftler mit Entscheidungsträgern zusammenarbeiten sollten, um ihre Forschung zu gestalten Agenden. Und noch einmal, die Wissenschaftler sind immer noch unabhängig, sie arbeiten nicht in den Büros der Entscheidungsträger und die Forschung wird nicht von ihnen bezahlt, aber sie können die Zwänge der Entscheidungsträger und die Art ihres Problems verinnerlichen und gestalten ihre Recherchen so, dass sie nützliche Informationen liefern. Man könnte es sich also als eine Art Versöhnung zwischen der Nachfragefunktion und der Angebotsfunktion vorstellen, durch das Zusammenleben, durch das Kennenlernen.

Durch viel engere Verbindungen und häufigere Kommunikation.

Sarwitz: Ja, und kontinuierliche Kommunikation. Aber ich denke, Ihr Argument, ob die Organisation dafür bezahlen muss, ist großartig, denn um die Unabhängigkeit zu wahren, ist es vielleicht besser, wenn sie es oft nicht tun. Ich denke, der RISA-Fall und der ASU-Wüste/Wasser-Fall sind Beispiele, wo die Forscher politisch isoliert sind. Ihr Geld kommt nicht von Entscheidungsträgern, aber sie hängen regelmäßig miteinander ab. Ich denke, es gibt allerlei gute, kleine Beispiele wie dieses, aber sie erfordern wirklich konzentrierte Aufmerksamkeit und angemessene institutionelle Strukturen.

Geht es also auch darum, die großen Probleme viel lokaler zu verankern?

Sarwitz: Das ist eine großartige Frage. Denn offensichtlich gibt es einige Probleme, die große Probleme sind. Ich denke, wenn Dinge auf lokaler oder regionaler Ebene kontextsensitiv gemacht werden können, ist das oft sehr hilfreich. Doch oft sind Wissenschaftsförderungsverfahren nicht darauf ausgerichtet. Aber ich glaube nicht, dass es unmöglich ist, diese Ideen in größerem Maßstab anzuwenden. Sie können zum Beispiel auf nationaler Ebene über Themen wie Innovation in der Energietechnologie nachdenken, ein wirklich umstrittenes Thema, alle möglichen unterschiedlichen Ansichten darüber, welche Technologien wir verwenden und wie wir sie verwenden sollten, aber Sie können immer noch auf nationaler Ebene arbeiten. Vergleichen Sie die USA und Deutschland und ihre unterschiedlichen Ansätze zur Energieinnovation. Also ich denke nicht, dass es lokal sein muss. Es kommt auf das Problem an.

Trotz dieser Anerkennung, in einem postnormalen Modus zu leben, scheint es vielen Menschen immer noch schwer zu fallen, das sogenannte Defizitmodell der Wissenschaftskommunikation loszulassen. Die Idee ist, dass wenn nur Wissenschaft besser kommuniziert würde, die Öffentlichkeit ihr Verhalten verstehen und ändern würde. Aber es gibt überwältigende Beweise dafür, dass dieses Modell einfach nicht funktioniert. Warum halten Sie diese Idee für so belastbar?

Sarwitz: Nun, und ich sollte auch sagen, dass ich nicht glaube, dass die meisten Leute das postnormale Modell glauben. Und es ist nicht so, dass sie nicht dazu in der Lage wären, vielleicht waren sie dem noch nie ausgesetzt. Die postnormale Wissenschaftsidee stellt wirklich die Vorstellung von Wissenschaft als einer einheitlichen Sache in Frage, die uns sagt, was wir tun sollen, PNS sagt wirklich, dass wir in diesen umkämpften Kontexten anders über Wissenschaft denken müssen, und ich glaube nicht am meisten Wissenschaftler wollen dorthin. Das Defizitmodell gibt ihnen die Verantwortung: „Wir kommunizieren die Fakten, Sie hören zu und handeln.“ Wenn das Problem also nicht gelöst wird, ist es nicht das Problem der Wissenschaft. Dies ist ein eigennütziger Aberglaube, an dem die wissenschaftliche Gemeinschaft im Allgemeinen festhält. Und Aberglauben sind schwer zu destabilisieren.

Gleichzeitig, auch aus meiner eigenen persönlichen Erfahrung, wenn ich mit Wissenschaftlern spreche, denen es wirklich wichtig ist, einen gesellschaftlichen Einfluss zu nehmen, wissen sie einfach nicht, was die Alternative ist. Ich frage mich, ob Sie eine Idee haben.

Sarwitz: Nun, die Antwort ist vielleicht nicht immer, dass Wissenschaftler etwas tun. Es könnte sein, dass wir andere Arten von Institutionen brauchen. Ich denke, es gibt bestimmte Dinge, die Wissenschaftler nicht tun sollten, nämlich Behauptungen über Fachwissen aufstellen, wo sie es nicht haben, und sich der Öffentlichkeit gegenüber abweisend zu verhalten. Ich denke nur, dass diese Dinge nicht hilfreich sind und diese Vorstellung von Privilegien verstärken, auch wenn Einzelpersonen nicht anders können, als auf die Welt zu schauen und zu sehen, dass die Wissenschaft keine kohärente Sache ist, die eine Wahrheit über all diese Themen sagt. Eine Sache, die wir also tun könnten, wäre zunächst einmal, unser Unternehmen reflektierter, ehrlicher und bescheidener zu betrachten.

Aber darüber hinaus denke ich, dass wir enorme institutionelle Probleme rund um die Wissenschaft haben, und sie werden nicht von einzelnen Wissenschaftlern angegangen werden. Die Führer der wissenschaftlichen Gemeinschaft müssen sich wirklich intensiver mit diesen Fragen befassen. Entscheidungsträger, die es ernst meinen mit der Wissenschaftspolitik, müssen sich diesen Themen annehmen. Und ich würde eigentlich sagen, wir sollten aufhören, so viel von einzelnen Wissenschaftlern zu erwarten, denn das ist ein Teil des Problems, dieses Modell, dass wenn nur jeder einzelne Wissenschaftler das, was er tut, der Welt klar mitteilen würde, dann würde jeder die Dinge verstehen und wir wäre alles vernünftiger und unsere Probleme würden verschwinden.

Sie sprechen hier einige der Probleme an, über die Sie in geschrieben haben Ihr Artikel „Saving Science“ auch darüber, wie die Art und Weise, wie Wissenschaftssysteme aufgebaut sind, Forschung fördert, die mittelmäßig ist, keine Anwendung findet oder einfach falsch ist. Ich habe mich also nur gefragt, was Ihrer Meinung nach die wichtigsten Dinge sind, die im heutigen Wissenschaftssystem falsch laufen.

Sarwitz: Nun, ich habe vierzehntausend Worte darüber geschrieben, also …

Könnten Sie die auf hundert reduzieren?

Sarwitz: Nun, zunächst ist die Idee, dass Wissenschaft frei ist, sein kann und sein sollte, ziemlich bedeutungslos. Ich finde es auch gefährlich, weil es zu der Vorstellung geführt hat, dass Rechenschaftspflicht für die Wissenschaft nur eine interne Angelegenheit der wissenschaftlichen Gemeinschaft selbst ist, dass man nach außen nicht Rechenschaft ablegen muss. Das bedeutet wirklich, dass Sie nicht auf Feedback von der Außenwelt angewiesen sind, um zu überprüfen, ob die Wissenschaft, die Sie betreiben, entweder sinnvoll oder gut ist. Einer der Gründe, warum all diese qualitativ schlechte Wissenschaft ans Licht gekommen ist, ist, dass die Industrie, wissen Sie, die wir verteufeln, anfing, sich einige der Ergebnisse in der biomedizinischen Wissenschaft anzusehen, die sie benutzten, um zu versuchen, Medikamente zu entwickeln, und die sie nicht replizieren konnten Sie. Dieser Mangel an Verantwortlichkeit leitet sich, glaube ich, von diesem Ideal einer reinen, isolierten Wissenschaft ab.

Ein weiterer Teil des Problems besteht darin, dass so viel Wissenschaft an diesen großen, offenen Problemen betrieben wird, bei denen es wirklich keine Möglichkeit gibt, zu wissen, was gute Wissenschaft ist, was ein sinnvolles Ergebnis ist. Es gibt keine Möglichkeit zu testen. Es gibt keine Möglichkeit, Rückmeldungen vom realen System zu erhalten. In gewisser Weise stellen wir Fragen, die von der Wissenschaft nicht beantwortet werden können. Das bedeutet nicht, dass Sie keine Nachforschungen anstellen sollten. Aber nehmen Sie das Thema Ernährungsratschläge, das ständig schwankt, sollten Sie Koffein haben oder sollten Sie nicht, sollten Sie Rotwein haben oder sollten Sie nicht. Ich denke, die wahre Lektion ist, dass wir nicht die richtigen Fragen stellen. Auf diese Fragen gibt es keine Antworten. Es hängt davon ab, ob. Es ist kontextbezogen.

Es gibt also Probleme im Zusammenhang mit Isolation und interner Rechenschaftspflicht. Es gibt auch immer mehr Wissenschaft, die sich auf transwissenschaftliche oder postnormale wissenschaftliche Probleme konzentriert, bei denen es sehr, sehr schwierig ist, überhaupt etwas über Qualität zu sagen, und es für Wissenschaftler wirklich einfach ist, Ergebnisse zu erzielen, die sinnvoll aussehen, es aber nicht sind .

Und dann gibt es natürlich noch das schreckliche Anreizsystem, einfach zu veröffentlichen, zu veröffentlichen, zu veröffentlichen, Stipendien zu bekommen, Stipendien zu bekommen, Stipendien zu bekommen. All dies führt zu diesem systemischen positiven Vorurteil, und wenn Sie diese Anreize mit den anderen Problemen der Isolation und Rechenschaftspflicht kombinieren, haben Sie im Grunde ein System außer Kontrolle.

Sie haben bereits gesagt, dass wir vielleicht nicht einzelne Wissenschaftler bitten sollten, das System zu ändern. Wer kann es ändern?

Sarwitz: Rechts. Sehr schwierig. Ich denke, es müssen viele Dinge passieren. Wie ich schon sagte, eine Sache ist, dass die Führung wirklich aufstehen und sagen muss, dass wir ein wirklich ernstes Problem haben und wir es ernst nehmen müssen. Politiker dürfen das nicht politisieren, was ihnen sehr schwer fällt, oder? Ältere Wissenschaftler können zurücktreten, sie müssen sich nicht wie Rennmäuse auf einem Rad benehmen, sie können sagen, dass ich keine schlechte Wissenschaft mehr betreiben werde. Oder ich werde unbeantwortbare Fragen nicht beantworten. Oder ich werde bescheidener mit meinen Ergebnissen umgehen, oder ich werde weniger Artikel veröffentlichen. Ich werde aufhören, so viele Doktoranden zu produzieren, die später keine Jobs bekommen werden.

Ich denke, die wissenschaftliche Gemeinschaft könnte sich von einigen der Stereotypen der idealisierten, platonischen Vorstellung von Wissenschaft als etwas, das uns die vollkommene Wahrheit liefert, zurückziehen. Sie alle wissen, dass es nicht stimmt, aber es ist eine bequeme Art von Mythos. Etwas mehr Ehrlichkeit über die Natur des Unternehmens. Es gibt also eine Menge Dinge, die passieren müssen.

Und dann denke ich auch – das habe ich auf meine eigene kleine bescheidene Art versucht – lasst uns nach Orten suchen, wo es wirklich gut läuft. Und lassen Sie uns beide verstehen, warum sie gut funktionieren, damit wir das als Modell verwenden, aber auch diese besonderen Dinge feiern können. Sie sind eher klein und marginal, oft gegenkulturell und gegen den Strich.

Ich möchte nur noch einmal auf das zurückkommen, was Sie Transwissenschaft nennen: die großen Fragen, wo Sie sagen, dass dies vielleicht keine Fragen sind, die wir der Wissenschaft stellen sollten, oder nur der Wissenschaft. Denken Sie, dass sich die gesellschaftliche Antwort auf diese Fragen vielleicht weg von dem, was das Richtige ist, und hin zu dem, was wir tun wollen, verlagern muss?

Sarwitz: Nun, die Frage, was wir tun wollen, muss politisch gestellt werden. Und ich glaube, es hat keinen Sinn, weiterhin Fakten darüber zu sammeln, was zu tun ist, bis wir einen Abschluss darüber haben, was wir tun sollten. Jetzt sind diese nicht ganz verschieden. Aber sie sind bei weitem nicht so miteinander verbunden, wie wir sagen. Es gab viele gute Daten zum Klimawandel im Jahr 1990, die darauf hindeuteten, dass Dinge getan werden sollten, und die Leute fingen damals an, darüber zu sprechen. Aus Gründen, über die ich jetzt nicht sprechen möchte, brauchten wir keine weiteren 20 Jahre Klimamodelle, in denen die Unsicherheiten und die Politik immer schlimmer und nicht besser und besser wurden.

Aber ich denke, eine Sache, die wir aufgeben müssen, weil ich sie für falsch halte, ist die Idee, dass wir zuerst die Wissenschaft richtig machen können und dann wissen, was zu tun ist und wie es zu tun ist. Ich denke, zuerst müssen wir uns darüber im Klaren sein, welche Werte auf dem Spiel stehen. Wer sind die potenziellen Gewinner und Verlierer der verschiedenen Arten von Optionen? Und nutzen Sie dies dann, um sowohl die politische Debatte als auch die Wissensgenerierung im Namen verschiedener Arten von Optionen zu informieren, in dem Wissen, dass sie politisch ausgefochten werden. Und ich denke, es gibt Dinge, für die wir das tun. Aber allzu oft – und ich meine, Politiker sind daran mitschuldig, was würden sie lieber tun, jemanden recherchieren lassen oder eine schwierige Entscheidung treffen müssen, richtig? Sie können also sagen, recherchieren Sie und sagen uns, was zu tun ist, und Wissenschaftler können sagen, großartig!

Wir wissen es noch nicht.

Sarwitz. Ja. Es ist eine Art stillschweigende Verschwörung.

In Ihrem Artikel sprechen Sie Big Data als etwas an, das Gefahr läuft, die Probleme der Wissenschaft eher zu verschlimmern als zu verbessern. Jeder betrachtet es als diesen unglaublichen riesigen Pool an wissenschaftlichen Entdeckungen, die wir machen können.

Sarwitz: Ja. Ich denke, es wird für einige Dinge wie selbstfahrende Autos wirklich nützlich sein, man braucht unendliche Mengen an Geodaten und all das. Für diese Art von technologischen Anwendungen, bei denen Sie schnelle Rückmeldungen erhalten, ist Big Data fantastisch. Aber bei transwissenschaftlichen Problemen, bei denen Sie in die Daten eintauchen, nach der kausalen Beziehung suchen können, von der Sie glauben, dass sie es wert ist, getestet zu werden, und einige statistische Tests damit durchführen, denke ich, dass wir am Ende dieses Rauschen sehen werden rund um diese Probleme wird immer schlimmer. Wissenschaftler werden in diesen komplexen Themen noch viel mehr kleine Wahrheiten finden können, die noch immer nicht zu einer bestimmten kohärenten Sicht auf sie führen. Es wird das Problem verschlimmern und nicht verbessern, weil es den Wissenschaftlern ein größeres Reservoir bietet, in dem sie bei der Suche nach kausalen Zusammenhängen herumspielen können. Aber wir wissen, dass es für komplexe Probleme keine einzelnen kausalen Zusammenhänge gibt. Es sei denn, Sie können ganze Netzwerke aus ihnen zusammenstellen, um zu verstehen, wie sie funktionieren …

Aber wäre das nicht das ultimative Endziel von Big Data?

Sarwitz: Es könnte sein, aber das ist das ultimative Endziel dessen, was als Laplace-Dämon bekannt ist, nämlich ein umfassendes Modell von allem, aber denken Sie daran, dass ein umfassendes Modell von allem das Ding selbst ist. Jedes Mal, wenn Sie darunter gehen, müssen Sie Annahmen treffen. Jedes Mal, wenn Sie Annahmen treffen, sind Vorurteile enthalten. Daher können wir bei bestimmten Arten von Modellen ziemlich gut abschneiden, insbesondere bei denen, bei denen wir Feedback erhalten, Wettervorhersagen, jeden Tag können Sie herausfinden, ob Ihre Vorhersage gut war. Aber für Dinge, bei denen wir diese Art von Rückmeldungen nicht erhalten, halte ich die Vorstellung, dass umfassende Modellierung Vorhersagen und sicheres Wissen liefern kann, für illusorisch.

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