Vor Kurzem habe ich ein Interview mit Stewart Brand gelesen (Klein, 2026), in dem dieser unter anderem auch von seinem Buch Maintenance of Everything sprach, welches vor Kurzem erschienen ist (Brand, 2025). Das Buch befasst sich mit dem Warten, oder genauer gesagt, der Wartung von Dingen, die Brand als einen wichtigen Aspekt des Menschseins ansieht.
Maintenance, in this larger sense, has nothing optional about it. The necessity of maintenance doesn’t accumulate invisibly; it is understood as a given. When you take responsibility for something, you enter into a contract to take care of it. If it’s a child, to keep it fed. If it’s a knife, to keep it sharp (Brand, 2025, Kap. 1)
Auch wenn ich selbst nicht sehr gut darin bin, Dinge zu reparieren, bin ich doch ein Fan davon. Vor allem, wenn die Dinge, die kaputt gehen, mich schon lange begleitet haben, trenne ich mich nur ungern von ihnen, und versuche es meist, zu vermeiden, sie durch etwas Neues zu ersetzen. Das kann sich auf bequeme Kleidung beziehen, auf Taschen, Portmonnees, oder auch Computer. Erst vor Kurzem habe ich bei meinem Thinkpad X280, welchen ich im August 2018 gekauft habe, erst den Akku und dann die Tastatur ausgewechselt. Es hat mich erstaunt, dass dies auch so gut geklappt hat. Jetzt kann ich darauf hoffen, dass mich dieser kleine handliche und leichte Computer mir noch weitere Jahre zu Hause und auf Reisen die Treue hält.
Wenn es um das Reparieren oder Warten geht, ist es jedoch nicht nur wichtig, zu wissen, wie man etwas repariert, das kaputtgegangen ist. Man muss sich meist schon beim Erwerb der Dinge Gedanken machen, wie wartbar sie eigentlich sind, wie gut man sie reparieren und pflegen kann. Es hat mich zum Beispiel geschockt, dass ein Macbook nach mehr als sieben Jahren nur noch genutzt werden kann, um darauf Linux zu installieren, weil die Software nicht mehr richtig läuft und keine Updates mehr zur Verfügung gestellt werden. Das Recht auf Reparatur, für das sich die Europäische Union jetzt endlich einsetzt – hoffentlich ohne dabei, wie in so vielen anderen Dingen, vor irgendwelchen Großkonzernen einzuknicken – war absolut überfällig, wenn es Wartbarkeit von Geräten auch nur begrenzt garantiert (Right to Repair, 2024).
Die Reparierbarkeit betrifft aber nicht nur materielle Dinge, wir können sie auch in den immateriellen Dingen wiederfinden, welche unser Leben oder unser berufliches Handeln bestimmen. Bei mir betrifft das zum Beispiel die Entwicklung von Ideen in der Wissenschaft, das Erstellen von Programmiercode, oder die Kuratierung von Forschungsdaten Wenn ich als Wissenschaftler Texte schreibe, dann ist es wichtig, sie so zu verfassen, dass ich sie selbst auch in ein paar Jahren noch verstehen kann. Nur so kann ich die Gedanken, die darin geäußert wurden, warten, prüfen, und schauen, ob ich weiterhin gut mit ihnen fahren kann.
Auch in Bezug auf die Computerprogramme, die ich schreibe, um Daten zu analysieren, ist es wichtig, zu gewährleisten, dass sie noch in ein paar Jahren verstanden werden können. Denn nur so kann ich sie weiter entwickeln, ohne irgendwann von Null anfangen zu müssen. Nur so können auch andere darauf zugreifen und die Programme selbst weiter ausbauen, sie auf Fehler durchsuchen, oder sie eigenständig verbessern.
Auch die Daten, die ich in meiner täglichen Forschungsarbeit kuratiere, müssen ordentlich gewartet werden. So muss ich darauf achten, dass mein persönliches Wissensnetzwerk, das ich erstelle, auch in Zukunft noch effizient durchsucht werden kann. Daher muss ich beim Taggen, Einsortieren, und Beurteilen von Daten und Literatur, immer auf eine saubere Annotation achten, um sicherzustellen, dass ich das, was ich in meine Wissensdatenbank eingebe, in Zukunft am Ende auch wiederfinden und in mein Schreiben und Programmieren einbauen kann.
Ein wichtiger Aspekt der Kuratierung von Wissen ist die Referenz. Denn Wissen hat ja immer einen Ursprung, wir leiten es aus Artikeln oder Büchern ab, die wir gesehen haben, oder aus Gesprächen, die wir geführt haben. Mehr und mehr greifen wir dabei auch auf Abkürzungen zurück. Zu Beginn einer Recherche schlagen wir erst mal eine Wikipediaseite auf, um uns einen Überblick über ein uns wenig bekanntes Thema zu verschaffen. Wer gern gründlich arbeitet, greift auch auf Fachwörterbücher oder Fachenzyklopädien zurück, oder durchsucht Bibliothekskataloge, um neuere Werke zu dem Thema zu identifizieren.
Während Abkürzungen wie klassische Suchmaschinen oder Wikipedia bis vor einigen Jahren noch verpönt waren unter Wissenschaftlern, sind sie inzwischen einer der wichtigsten Ankerpunkte wissenschaftlicher Arbeit geworden. Eine Vielzahl von Recherchen, die ich führe, beginnen mit einer Suchmaschine und Wikipedia. Dort verschaffe ich mir einen ersten Überblick, suche, wenn ich das Thema verfolgen möchte, die Originalliteratur heraus, und versuche dann, mein Wissen mit Hilfe dieser Originalliteratur so gut wie möglich auszubauen, so dass ich im Idealfall mehr weiß, als was im Wikipediaartikel ursprünglich geboten wurde.
Dieses Vorgehen ist wichtig, da die Wikipedia selbst oftmals sehr heterogene Quellen zusammenfasst, die häufig nicht einheitlich zitiert werden können und recht häufig auch selbst auf Werken beruhen, die sie nicht weiter zitieren. Wenn man sich zum Beispiel mit Pearson’s Chi-Quadrat-Test beschäftigen möchte, dann sollte man die ursprüngliche Arbeit von Pearson (Pearson, 1900) dazu nicht blind aus Wikipedia zitieren, sondern sie im Idealfall auch im Original anschauen, um sicherzustellen, dass diese Arbeit wirklich den Chi-Quadrat-Test vorstellt. Wenn man sich stattdessen auf eine Einführung in die Statistik berufen möchte, da der Test so verbreitet ist, dass Pearsons ursprüngliche Arbeit selten von denen zitiert wird, die den Test anwenden, dann sollte man nicht auf die Wikipedia-Seite verweisen, sondern die Quellen konsultieren, die von Wikipedia zitiert werden. Denn die Wikipedia aggregiert ihr Wissen ja schließlich auch aus der Originalliteratur, häufig aus anderen Enzyklopädien, und die sollte man unmittelbar prüfen, um sicherzustellen, dass sie korrekt wiedergegeben wurden.
Es stellt sich jedoch immer die Frage, bis zu welchem Zeitpunkt man zurückgehen soll, wenn man sein Wissen wartet. Wann tritt der Punkt ein, an dem ich mich einfach auf das verlasse, was mir ein Werkt bietet, ohne dass mich der Ehrgeiz packt, es weiter zu hinterfragen? Wann kann ich mich auf einem Stück Wissen ausruhen, ohne mich weiter auf die Suche nach der Quelle zu begeben, aus dem es gespeist wurde? Die Antwort darauf kann beträchtlich variieren, je nachdem, in welcher Situation man sich befindet, in welchem Fach man forscht, und wie zentral das Thema für eine bestimmte Arbeit ist.
Klare Grenzen habe ich mir meist selbst gesetzt. Dazu gehört es, Wikipedia nicht explizit zu zitieren, sondern mir immer ein eigenes Bild zu machen, indem ich zu einem Thema – auch mit Hilfe von Wikipedia – unabhängige Literatur zu finden versuche. Diesen Anspruch habe ich auch an Studienarbeiten und weise Studierende meist explizit darauf hin, dass es in unserem Fach nicht ausreicht, eine Wikipedia-Seite als Referenz für bestimmtes Wissen zu zitieren.
Das Vorgehen von Wissenschaft Betreibenden ist dabei jedoch selten konsequent und fällt in der Praxis meist sehr unterschiedlich aus. Zitate und Verweise sekundär zu übernehmen, ohne sie im Original nachzuprüfen, ist leider sehr weit verbreitet, und scheint in vielen Wissenschaftsbereichen gar nicht kritisch gesehen zu werden (auch wenn Plagiatejäger diese Fälle meist stolz auflisten und kategorisieren). Zitate aus eigenen Werken Artikel um Artikel wiederzuverwerten ist auch weit verbreitet und wird selten als wissenschaftliches Fehlverhalten betrachtet, auch wenn es aus Perspektive der Wartung von Wissensstrukturen fatal sein kann, da eine neue Auseinandersetzung mit den eigenen Äußerungen durch eine blinde Wiederverwertung ja kaum zustande kommen. Verweise auf scheinbar gesicherte Fakten, die keiner mehr nachprüfen muss, gibt es in nahezu allen Wissenschaftsbereichen.
Es gibt jedoch erhebliche Unterschiede, was als gesichert und was als nicht gesichert angesehen werden muss. Während man es in vielen statistisch ausgerichteten Bereichen zum Beispiel kaum als wichtig ansehen wird, den Chi-Quadrat-Test zu zitieren, halte ich es in der Linguistik für sinnvoll, da man den Test dort nicht als Allgemeinwissen voraussetzen kann. Während ich die Lebensdaten von Personen meist blind von anderen Quellen übernehme, oft auch, ohne die Quellen selbst zu zitieren, gibt es sicher Kontexte und Forschungsbereiche, in denen das ein Fehlverhalten wäre.
Ein weiterer Fall, der mir schwer missfällt, ist die unsägliche Praxis, graue Literatur zu zitieren, die nicht frei verfügbar ist. Da werden Handreichungen von berühmten Linguisten als unpublizierte Materialien zitiert, die am Ende keine einsehen kann, außer dem erlauchten Kreis derer, die die Handreichung im Original oder hinter vorgehaltener Hand digital erhalten haben.
Von einem Kontinuum zu sprechen, welches das Spektrum wissenschaftlichen Arbeitens abdeckt, das von ignoranter und bösartiger Übernahme bis hin zu penibelster Quellendokumentation reicht, wäre wohl zu viel des Guten. Aber wir haben es – was die Wartbarkeit unseres Wissens angeht – mit Abstufungen zu tun, welche dem Anspruch, eine vollständige Referenz bis zum Originalgedanken zu bilden, unterschiedlich gut gerecht werden und von Wissenschaftsbereich zu Wissenschaftsbereich mitunter beträchtlich variieren. Eine vollständige Referenzkette – wie sie Latour (auf den mich Alexander Werth aufmerksam gemacht hat) mit seiner circulating reference (Latour, 1999, 214–279) vorschwebt – gibt es wohl einfach nicht. Wie beim Warten und Reparieren von Gegenständen können wir es einander jedoch unterschiedlich schwer machen, die Referenzkette zu rekonstruieren.
Eine Frage bleibt in diesem Zusammenhang leider noch: Was passiert, wenn wir einen Schritt weiter gehen und die Gedanken nicht einmal mehr selbst formulieren, sondern nur noch nachbessern, weil wir sie von einer Sprachmaschine im Sinne von Simanowski (2025) haben vorgenerieren lassen? Wie wartbar sind diese Gedanken eigentlich? Wie gut können wir auf ihnen aufbauen, sie ausbessern, sie weiterverwerten?
Genügt es, wenn wir sie genauso wie die Wikipediaquellen behandeln und alles rigoros nachprüfen, was uns die Bots vorgenerieren? Die großartige von Menschen gemachte Enzyklopädie ordnet Wissen für uns ein, wir bereiten in der Wissenschaft auf. Was aber macht die Maschine, die das Internet leergesaugt hat und sich aus allen Äußerungen speist, die Menschen jemals im Netz gemacht haben?
Aber wenn wir dies weniger und weniger tun, wie gut können wir dann unsere Gedanken mit zeitlichem Abstand einordnen, verstehen, und zu ihnen stehen, oder sie kritisch prüfen? Ich weiß es leider einfach nicht. Genauso wie jemand basierend auf Wikipedia gute und neue Ideen entwickeln kann, bei denen ein Chi-Quadrat-Test zum Einsatz kommt, ohne jemals die Referenzkette bis zu Pearson oder sogar über ihn hinaus vollendet zu haben, kann es sein, dass jemand Sprache von einem Sprachmodell generieren lässt und daraus neue Methoden oder Verfahren entwickelt, die unser Wissen über die Welt entscheidend erweitern.
Wissenschaft ist aber trotz ihrer Betonung des Genies niemals ein Einzelsport. Wir bauen immer auf den Gedanken anderer auf, spinnen sie fort, teilen sie, damit sie fortgesponnen werden können. Es kann daher auch sein, dass der von Gerlach & Lange (2026) in Bezug auf das Wissen von Betrieben befürchtete Effekt auch global in unseren gesellschaftlichen Wissenssystemen eintritt und dazu führt, dass wir unsere Erkenntnisse am Ende nicht mehr warten können. Mit dem Warten von Wissen und Erkenntnissen ist es am Ende genauso wie mit der Wartung von öffentlichen Gegenständen: Wenn wir sie nicht pflegen, bleiben verwüstete, vermüllte Landschaften zurück, in denen sich keiner mehr aufhalten möchte.
Literatur
Brand, S. (2025). Maintenance: Of everything. Part one. Stripe Press.
Gerlach, J. P., & Lange, D. (2026). Fading Memories: The Role of Machine Learning in Organizational Knowledge Depreciation. Academy of Management Review [published online before print]. https://doi.org/10.5465/amr.2024.0408
Klein, E. (2026). A dose of wisdom from Silicon Valley’s favorite prophet. New York Times, 175(4). https://www.nytimes.com/2026/04/24/opinion/ezra-klein-podcast-stewart-brand.html
Latour, B. (1999). Pandora’s hope. Essays on the reality of science studies. Harvard University Press.
Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 50(302), 157–175. https://doi.org/10.1080/14786440009463897
Right to Repair Europe (2024). The current state of Right to Repair in the EU. Right to Repair Europe. https://repair.eu/wp-content/uploads/2024/10/Current-State-of-EU-Right-to-Repair_v3_2.pdf
Simanowski, R. (2025). Sprachmaschinen. Eine Philosophie der künstlichen Intelligenz. C. H. Beck.