Mit großer Macht kommt große Verantwortung. Das gilt nicht nur für Spidermenschen oder Personen, die Rootrechte für ihre Computer besitzen, sondern auch für diejenigen, die Wissenschaft betreiben. Was dabei immer ganz besonders wichtig ist, ist es, zu beachten, dass man nicht alles zwangsläufig tun muss, was man tun kann, und dass man auch — was manchmal noch wichtiger ist — nicht über alles berichten muss, was man getan hat.

Es gibt eben immer wieder Situationen, in denen man sich in diesen Grenzbereichen verfängt, — und die tauchen vielleicht am Ende sogar in jeder Wissenschaftsdisziplin auf — an denen man am Ende einer Frage nachforscht, über deren Erforschung man nicht unbedingt öffentlich sprechen muss, weil die Fragestellung zu verrückt, zu dumm, aber vielleicht auch zu verletzend sein kann, als dass man wirklich möchte, dass andere erfahren, dass man sie bearbeitet hat.

Ich denke da weniger an den Biologiestudenten, der eigene Zellkulturen in seiner Kaffeetasse züchtet oder fasziniert sein verschimmeltes Marmeladenbrot unterm Mikroskop betrachtet. Dieser wird auf dem nächsten Maskenball sicher einige Lacher für seine Story ernten. Ich denke auch nicht an die Linguistikstudentin, die sprachliche Ausdrücke für Tätigkeiten an stillen Orten sammelt und dann versucht, herauszufinden, ob es eine lautmalerische Tendenz zur Bezeichung dieser Tätigkeiten in den Sprachen der Welt gibt. Diese findet sicher leicht eine Fangemeinde in einem Redditforum und wird sich dann vor Angeboten aus der Conlang-Community (Menschen, die Sprachen selbst erfinden oder erfundene Sprachen lernen und erforschen) ihre Daten aufzufrischen und zu erweitern kaum retten können.

Ich denke eher an Fälle, in denen Forscher gedacht haben, dass es vielleicht eine gute Idee sei, mal zu schauen, inwiefern Sprachen, in denen aspirierte Konsonanten auftauchen (also Sprachen wie das Deutsche, in denen das t spuckt) vielleicht zu einem höhreren Ausstoß von Aerosolen in der Sprachgemeinschaft führen, die dann wiederum begründen, warum sich Covid-19 dort schneller verbreitet (Georgiou und Kilani 2020). Klar kann man darüber nachdenken, und klar kann man sich hinsetzen und mal schauen, ob es eine Korrelation ergibt. Aber abgesehen davon, dass man diesen Gedanken in geselliger Runde mit anderen Menschen austauschen kann, tut man den Gesellschaften in der Welt keinen Gefallen damit, wenn man diese Idee öffentlich publiziert. Denn zum einen sind unsere Erkenntnisse zu unterschiedlichen Aerosolausstößen in unterschiedlichen Sprachen gleich null, weshalb es gar nicht möglich ist, von der Aspiration auf eine Tendenz zum erhöhten Spucken beim Sprechen zu schließen, und zum anderen fehlen uns die Daten, diese Theorie zu untersuchen, sowohl in der Linguistik, als auch in Bezug auf die Entwicklung der Pandemie, die ja noch nicht vorüber ist.

Ich denke auch an Fälle, wo versucht wurde, nachzuweisen, dass es einen Zusammenhang zwischen der Tendenz, Personalpronomen am Verb auszudrücken, oder sie explizit auszusprechen und der ökonomischen Situation von Gesellschaften gibt (Feldmann 2019). Klar kann man sich fragen, inwiefern sich Sprachen dahingehend unterscheiden, ob sie es erlauben, das Personalpronomen wegzulassen, wie wir es im Russischen vorfinden, wo man понимаю ponimaju “verstehe” sagen kann, oder ob sie in fast allen Situationen fordern, dass man das Personalpronomen explizit verwendet, wie im Englischen, wo wir I understand sagen müssten, während understand einfach so, also ohne das I, komisch klingen würde. Allerdings ist diese Frage bereits linguistisch problematisch, da wir sehr gut wissen, dass es hier viele Grenzfälle gibt, wie zum Beispiel im Deutschen, wo wir uns häufig, abhängig vom Kontext, die Pronomen ersparen (ja, verstehe das gut…). Wenn wir es aber schon nicht schaffen, alle Sprachen unter zwei eindeutige Hüte zu bringen, dann sollte man nicht auf Teufel komm raus versuchen, diese doch sehr banale Einteilung von Sprachen in verschiedene Gruppen mit irgendwelchen ökonomischen Faktoren der Gesellschaften zu korrelieren, die die Sprachen sprechen.

Natürlich kann man alles miteinander korrelieren und sich wundern, was es für komische Zusammenhänge gibt. Aber man sollte dann auch so redlich sein in der Forschung, dass man sich gründlich über die Probleme und Gefahren informiert, die durch wilde Korrelationssuche (das sogenannte pi-hacking) entstehen können (Head et al. 2015). Außerdem finde ich, dass man sich insbesondere bei Forschungsthemen, von denen klar ist, dass sie leicht für politische Zwecke missbraucht werden können, auch ruhig mal ein bisschen zurückhalten darf.

Besonders gefährdet, Experimente durchzuführen, die man besser verschweigen sollte, ist neben den typischen Korrelationsversuchen die Forschung zur artifiziellen Intelligenz und zum maschinellen Lernen. Während man bei den Korrelationsversuchen wild irgendwelche Variablen miteinander vergleicht, versucht man beim maschinellen Lernen zu zeigen, dass man mit genügend Daten zum Trainieren bestimmte Voraussagen über bisher unbekannte Daten machen kann. Die Anwendung dieser Methoden ist dabei verhältnismäßig simpel und erfordert wenig fachliches Wissen über das, was in den eigentlichen Forschungsdisziplinen, die sich mit den ursprünglichen Probleme beschäftigen, am Ende diskutiert wird. Alles, was man braucht, ist ein Trainingsdatensatz, in dem Daten in Bezug auf eine Variable annotiert wurden — wie beispielsweise Bilder von Katzen und Hunden, die entsprechend gekennzeichnet wurden — und einen Testdatensatz, an dem man dann testen kann, wie gut die Methode voraussagt, ob zum Beispiel ein Bild eine Katze oder einen Hund aufweist.

Generell gibt es gegen diese Methoden nichts einzuwenden. Auch, wenn sie nicht immer so gut funktionieren, wie man sich das wünscht (wie wir in einem Experiment zur Erkennung von Lehnwörtern feststellen konnten, Miller et al. 2020), können sie mitunter sehr hilfreiche Ergebnisse liefern und uns helfen, wichtige Daten automatisch vorzuannotieren (zum Beispiel in der Optical Character Recognition, die uns hilft, Daten zu digitalisieren und uns damit sehr viel Arbeit erspart). Problematisch wird es aber, wenn Menschen wieder anfangen, blind alles zu testen, was ihnen so durch den Kopf geht, und diese virtuellen selbstgezüchteten Kaffeeschimmelkulturen dann auch noch mit einer breiten Öffentlichkeit im Rahmen von Publikationen teilen.

Das beste Beispiel, welches ich in diesem Zusammenhang bisher finden konnte, ist eine Studie, in der Forscher versuchten, Modelle zu entwickeln, die von dem Aussehen einer Person auf deren Vornamen schließen können (Chen et al. 2014). Als ich zum ersten Mal von dieser Idee hörte, musste ich an eine deutsche Komödie (oder Serie, ich kann mich nicht mehr erinnern) aus den Neunzigern denken, in der eine der Hauptfiguren ständig versuchte, vom Aussehen eines Menschen auf seinen Namen zu schließen (“du siehst aus wie ein Herbert”). Aber so absurd es auch klingen mag, war es genau das, was in dieser Studie am Ende wirklich untersucht wurde. Ein Datensatz wurde erstellt, in dem man Bilder mit den tatsächlichen Vornamen von Menschen verlinkte und dann daraufhin ein Modell “trainierte”, welches in der Lage sein sollte, einem neuen Bild sofort einen Personennamen zuzuordnen. Das Ganze, so betonten es die Autoren, funktionierte dann angeblich überraschend gut, auf jeden Fall besser, als wenn man einfach nur gewürfelt hätte.

Das Problem an dieser Studie ist nicht ihre Absurdität, sondern die Naivität, mit der Methoden des maschinellen Lernens hier angewendet wurden, um ein Problem zu lösen, das eigentlich keines ist, weshalb ich es mir auch lieber erspare, zu sehr ins Detail zu gehen, warum diese Studie bei mir nicht nur lachen, sondern auch ein mulmiges Gefühl ausgelöst hat.

Aber wer weiß? Vielleicht hat die Studie ja bald eine konkrete Anwendung, die die Welt zu einem sichereren Ort macht? Ich kann mir vorstellen, dass Geheimdienste oder Polizeibehörden die Methode anwenden könnten, um Menschen ausfindig zu machen, die unter falschem Vornamen unterwegs sind. Das wäre sicher auch toller Stoff für neue Fernsehserien, wenn der Geheimdienstler sag: “Sie sagen, dass sie Lars heißen, stimmt das? Geben Sie endlich zu, dass sie ein Peter sind!” Es würde auch vielen Actionfilmen in der Zukunft eine drastische neue Wendung geben können. Man stelle sich nur vor, was passiert, wenn Blofelds künstliche Intelligenz herausfindet, dass Peter Franks, David Somerset, Charles Morton und Richard Sterling mit falschen Vornamen herumlaufen, da es sich bei allen diesen Personen ja in Wirklichkeit um James — James Bond — handelt!

Literatur

Chen, Huizhong and Galagher, Andrew C. and Girod, Bernd (2014): The hidden sides of names. Face modeling with first name attributes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 36.9. 1860-1873.

Georgios P. Georgiou, Ahmad Kilani (2020). The use of aspirated consonants during speech may increase the transmission of COVID-19, Medical Hypotheses. 144. 2020.

Horst Feldmann (2019): Do linguistic structures affect human capital? The case of pronoun drop. Kyklos 72.1. 29-54.

Megan L. Head and Luke Holman and Rob Lanfear and Andrew T. Kahn and Michael D. Jennions (2015): The Extent and Consequences of P-Hacking in Science. PLOS Biology 13.3. e1002106.

Miller, John E. and Tresoldi, Tiago and Zariquiey, Roberto and Beltrán Castañón, César A. and Morozova, Natalia and List, Johann-Mattis (2020): Using lexical language models to detect borrowings in monolingual wordlists. PLOS One 15.12. e0242709.

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