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Vom Konsumieren von Information

Ich konsumiere Informationen in der Form von Zeitungsartikeln meist genauso routiniert und auch schnell, wie ich mit Fastfoodgerichten umgehe: ich ziehe sie mir rein. Wenn man sich etwas reinzieht, dann tut man das prototypischerweise im Stehen oder sogar im Gehen. Das, was man sich reinzieht, wird routinemäßig verarbeitet, indem es vom Mund oder vom Gehirn in mittelgroße bis klein Brösel zerkaut wird, die klein genug sind, um in den Tiefen von Speiseröhre und grauer Substanz verschwinden zu können. Dort vereinen sie sich mit den anderen Dingen, die man sich zuvor reingezogen hat, und liefern dem Körper die nötige Grundlage, um den Tag erfolgreich durchzustehen. Das Essen liefert Kalorien, Nachrichten liefern mir Zerstreuung. Beide setzen bestimmte Gefühle von Glück und Zufriedenheit frei.

Während ich beim Konsumieren von Nachrichten selten über die Form der Nachrichten selbst reflektiere, genausowenig, wie ich mir bei einer Bratwurst selten Gedanken über ihre Konsistenz oder Würzung mache, brachte mich ein Artikel über den ZDF-Intendanten Norbert Himmler (Tieschky, 2026), den ich mir vor Kurzem reinziehen wollte, dann aber doch überraschenderweise erst zum Stutzen und später dann auch zum Nachdenken.

Was an dem Artikel meine Aufmerksamkeit erregte, waren die ersten beiden Absätze, die dazu dienten, locker und flocking in die Thematik einzuführen, und sich der typischen anekdotenhaften Form bedienten, die man in so vielen Zeitungsartikeln wiederfindet. Anstatt direkt zu berichten, dass Himmler als Intendant des ZDF wiedergewählt werden möchte und der einzige Kandidat sei, ging der Artikel auf einen komischen Kasten mit Sand am ZDF-Gebäude in Mainz ein, den man zur Entspannung mit einem Rechen durchziehen kann, um irgendwelche Muster zu formen. Dann schwenkte der Artikel auf Norbert Himmler über und erklärte, dass Himmler den Kasten nach der Wahl wohl kaum benutzen würde.

Diesen Freitag will Intendant Norbert Himmler für eine zweite Amtszeit vom Fernsehrat bestätigt werden, und auch wenn das filmisch eine arg interessante Szene wäre: eher unwahrscheinlich, dass Himmler mit dem Hölzchen in der Hand spätabends die Sorgen um seine Wiederwahl im Sand besänftigen muss. Schon deshalb, weil er der einzige Kandidat ist. (Tieschky 2026, Absatz 2)

Während mich diese typischen Einleitungen, die in so vielen Zeitungsartikeln verwendet werden, um in ein Thema auf eine scheinbar interessante Art einzuführen, selten stören, da ich sie einfach geistig mitnehme und ignoriere, genauso wie ich die Alufolie akzeptiere, in die oftmals Döner eingewickelt werden, schien mir diese Anleitung das Prinzip der freundlich und unterhaltsam aufbereiteten Information dann doch gewaltig übertrieben zu haben.

Was interessiert mich ein Sandrechen in einem Artikel über die geplante Wiederwahl des ZDF-Intendanten? Warum muss jeder zweite Zeitungsartikel ohnehin mit einer dieser Mini-Anekdoten beginnen, die dann am Ende – die Ringkomposition der antiken Rhetorik lässt grüßen – wieder aufgegriffen werden, um die große virtuelle Klammer zu schließen, die zu Beginn geöffnet worden war? Brauchen wir diese Struktur wirklich, um Information zu vermitteln?

Es ist klar, dass wir sie nicht brauchen. Es handelt sich eher um eine Marotte von Journalisten, als um eine rhetorische Form, die durch die Inhalte oder die Ziele der Informationsvermittlung begründet werden kann.

Was aber weniger klar ist, und hier kommt dann auch die Wissenschaft ins Spiel, ist, inwiefern wir bereit wären, Information zu konsumieren, wenn sie nicht mit ein bisschen Liebe aufbereitet worden wäre. Beim Essen ist die Situation ja ähnlich. Wir konsumieren gerne Dinge, die ansprechend aussehen. Was wir ansprechend finden, ist zum Teil sicher kulturell begründet, aber zum Teil eben auch durch unser Menschsein und durch unsere menschlichen Körpert mit ihren menschlichen Bedürfnissen im Allgemeinen.

Wir sprechen auf Süßes an und auf Fettiges, sehr gerne auch auf die Kombination der beiden. Die Erscheinung des Essens gibt uns Vertrauen in dessen Qualität. Wenn bei einem Streetfoodladen im Sommer das Fleisch grünlich schimmert, wartet man lieber auf die kältere Jahreszeit, die den fehlenden Kühlschrank ersetzt und die Wahrscheinlichkeit, sich eine deftige Fleischvergiftung einzufangen, sicherlich reduziert. Wenn man in einem Restaurant sitzt, in dem die Tischdecke aussieht und sich anfühlt, als hätte sie bei den vorangegangenen Gästen als Serviette gedient, dann hegt man sicher auch zurecht gewisse Zweifel an der Hygiene in der Küche. Wenn Dubai-Schokolade visuell und haptisch als Knödel konzipiert worden wäre, der an frische Berliner Hundehaufen erinnert, dann hätte sie sicherlich viel weniger Abnehmer gefunden, national wie international.

Das Auge isst also immer mit, wenn wir etwas zu uns nehmen. Genauso liest das Auge aber eben auch mit, wenn wir Informationen konsumieren. Je nachdem, wie wir kulinarisch und literarisch sozialisiert worden sind, neigen wir unterschiedlichen Formen von Speisen und Nachrichten zu. Ich selbst liebe ja die Zeitung, genauso wie ich sauber beschmierte Butterbrote mit Käse mag. Andere stehen eher auf lustige Videos oder Burger von Fastfoodketten. Wieder andere gehen zum Sternerestaurant und lesen Derrida zur Entspannung.

In jedem Fall machen wir die Qualität dessen, was wir konsumieren, davon abhängig, wie wir dessen Form wahrnehmen. Die oben erwähnte Ringkomposition beglückt leicht zu beeindruckende Leser wie mich normalerweise gehörig, genauso wie ein Leberkäsestückchen im Kaiserbrötchen mit wahlweise Senf oder Ketchup anderen Menschen kulinarische Freudensprünge bescheren kann. Nur in dem erwähnten Artikel wirkte sie dann doch so fehlplatziert, dass sie mir in Erinnerung rief, dass ich sie eigentlich gar nicht brauche, um den Inhalt zu rezipieren, genauso, wie man die Salatgarnitur nicht braucht, um das Schnitzel zu verzehren.

Die Frage ist nun aber, wie es sich denn mit der Gestaltung von Information in der Wissenschaft verhält? Denn wenn man von ihren zwei Grundprinzipien, dem transparenten Erkenntnisgewinn und dem Kampf um die besten Ideen ausgeht (List, 2025), dann könnte man zumindest auf den ersten Blick erwarten, dass die Aufbereitung von Information für die Wissenschaft nebensächlich sein sollte, solange Information nur so aufbereitet wird, dass sie transparent erfasst werden kann. Da der Kampf um Ideen jedoch voraussetzt, dass Menschen von diesen überzeugt werden müssen, kann sich kein Bereich der Wissenschaft vollkommen von dem Vorwurf freisprechen, im Ideenkampf auf rhetorische Mittel zurückzugreifen.

Denn wer andere davon überzeugen möchte, dass bestimmte Ideen besser als andere sind, wird sich in der Praxis nie allein darauf verlassen, dass der Kampf durch allwissende Schiedsrichter entschieden wird, welche den Inhalt von Argumenten ohne deren Form bewerten. Die Form, in der Argumente vorgetragen werden, spielt in der Wissenschaft eigentlich immer eine Rolle, auch wenn Wissenschaft Betreibende das ungern zugeben möchten. Wir stützen uns auf eingängige Terminologie, auf visuell ansprechende Graphiken und auf klare Argumente, um mit unseren Ideen zu überzeugen. Wir lernen dabei sehr früh in unserer Ausbildung, dass es gerade diese formalen Punkte sind, die über den Erfolg von Ideen, die in Artikeln geteilt werden, entscheiden können. Genauso wie saubere – unseren Erwartungen entsprechende – Formen beim Essen unser Vertrauen darin steigern, dass dieses uns schmecken und guttun wird, so ist es auch die Form, in der man uns Information vermittelt, die entscheidet, ob wir ihr vertrauen.

Während die Zubereitung von Informationen im Journalismus dabei ihren eigenen Regeln folgt – welche durch soziale Medien im Umbruch begriffen sind – haben sich auch in den einzelnen Zweigen der Wissenschaft spezifische Regeln etabliert, an die man sich halten muss, wenn man zu den Kolleginnen und Kollegen durchdringen will. Natürlich sind Abweichungen von der Regel in der Wissenschaft genauso möglich wie im Journalismus und der gehobenen Kochkunst. Kreatives Abweichen vom Mainstream ist in jedem Bereich möglich. Sie ist aber die Ausnahme und nicht die Regel, und selbst das bewusste Abweichen von etablierten Regeln stellt ja eine explizite Auseinandersetzung mit denselben dar.

Die Rhetorik jedenfalls zieht sich durch alle wissenschaftlichen Prozesse. Schon beim Einreichen von Artikeln kann sie entscheiden, wie lange es dauert, bis ein Artikel veröffentlicht wird, da Artikel mit guten Illustrationen und klaren Argumenten, Strukturen und Ergebnissen in den meisten Fällen erfolgreicher sind, als Artikel, deren Erkenntnisse in der Begutachtung mühsam entschlüsselt werden müssen.

Nach der Begutachtung muss man sich taktischer Rhetorik bedienen und dafür sorgen, die Gutachterinnen und Gutachter nicht zu vergrätzen, selbst wenn man diesen nicht glaubt und ihnen nicht vollkommen folgen will. Allein der Umgang mit Gutachtern ringt Wissenschaftlern zuweilen rhetorische Höchstleistungen ab, die an Sophismus grenzen können.

Da Rhetorik es aber auch ermöglicht, die Inhalte zu verfälschen, genauso wie man Essen aus verschimmelten Zutaten so anrichten kann, dass keiner imstande wäre dessen Verdorbenheit zu erschmecken, würde man in der Wissenschaft eigentlich gern auf sie verzichten. Denn wir wollen ja schließlich wissen, was drin ist, in dem Argument. Da die ästhetische Aufbereitung von Information aber anscheinend essentiell für unsere kognitive Architektur ist, und vielfältige Funktionen erfüllt, die über die bloße Schönheit von Argumenten hinausgeht, denke ich nicht, dass wir etwas erreichen, wenn wir die Rhetorik aus der Wissenschaft verbannen.  Es bringt nichts, wenn wir anfangen, nur noch zwei, vier, oder mehr Beispiele aufzuzählen, wenn unser ästhetischer Appetit nach einem Trikolon lechzt (vgl. Miller 2019 zur rhetorischen Rolle der Zahl drei, sowie Carlson & Shu 2007 zu psychologischen Aspekten). Auch scheint es mir durchaus wichtig, die Rolle von Titeln in wissenschaftlichen Arbeiten klar zu kommunizieren, zu analysieren, und eine entsprechende Zeit in gute Titel zu investieren (vgl. Haggan, 2004 zu Titeln in wissenschaftlichen Publikationen).

Klar ist auch, dass wir eine klare Diskussion über die Rolle, die die Form für wissenschaftliche Argumente, spielt, führen müssen, und uns in der Verwendung von Sprache im wissenschaftlichen Schreiben gut über grob manipulierende Sprache informieren, um sie zu vermeiden (vgl. dazu Corneille et al., 2023). Noch wichtiger scheint es mir allerdings, in Kombination mit einem bewussten Bekenntnis zu bestimmten ästhetischen Zielen in wissenschaftlichen Publikationen darauf zu achten, dass wir transparent bleiben in unserem Handeln.

Gute Küchen liefern eine Liste der Zutaten mit Hinweisen zu deren Herkunft und lassen die Menschen beim Kochen zuschauen. Dass immer noch so viel Wissenschaft betrieben wird, die sich diesen einfachen Regeln der Transparenz im Rahmen einer offenen Forschung versperrt, schmerzt mich noch viel mehr, als wenn ich schlecht formatierte und schlampig formulierte Texte lesen muss, deren Autoren sich hochnäsig auf die Genialität ihrer Inhalte verlassen.

Literatur

Carlson, K. A., & Shu, S. B. (2007). The rule of three: How the third event signals the emergence of a streak. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 104(1), 113–121. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2007.03.004

Corneille, O., Havemann, J., Henderson, E. L., IJzerman, H., Hussey, I., Xivry, J.-J. O. de, Jussim, L., Holmes, N. P., Pilacinski, A., Beffara, B., Carroll, H., Outa, N. O., Lush, P., & Lotter, L. D. (2023). Beware “persuasive communication devices” when writing and reading scientific articles. eLife, 12. https://doi.org/10.7554/elife.88654

Haggan, M. (2004). Research paper titles in literature, linguistics and science: dimensions of attraction. Journal of Pragmatics, 36(2), 293–317. https://doi.org/10.1016/s0378-2166(03)00090-0

List, J.-M. (2025). Kann man verantwortungsvolle Wissenschaft mit KI betreiben? Von Wörtern Und Bäumen, 9(12). https://doi.org/10.58079/15cdq

Miller, J. L. (2019). Rhyme, reason, and rhetoric. Physics Today, 2019(8). https://doi.org/10.1063/PT.6.3.20190815a

Tieschky, C. (2026). Öffentlich-Rechtliche ,,Wir sind Teil dessen, was zuerst angegriffen wird”. Süddeutsche Zeitung, 82. https://www.sz.de/li.3395500

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Kann man verantwortungsvolle Wissenschaft mit KI betreiben?

Wir blicken auf ungefähr drei Jahre zurück, in denen der Hype um Chatbots und die sogenannte “künstliche Intelligenz” angehalten hat, ohne einen sichtbaren Schaden zu nehmen. In dieser Zeit habe ich erlebt, wie die Anzahl von Menschen, die regelmäßig mit Chatbots über ihre Arbeit sprechen, in meinem Kollegenkreis beständig zugenommen hat. Es gibt einige Poweruser, die kaum noch eine Arbeit ohne Zuhilfenahme von Chatbots betreiben, und anscheinend immer weniger Menschen, die es so machen, wie ich, und einfach darauf verzichten, sich von Sprachsimulationsmaschinen die Welt erklären zu lassen.

Chatbots drehen die wissenschaftliche Welt, wie wir sie kannten, auf den Kopf. Die Wissenschaft, wie ich sie kenne, zielt darauf ab, Erkenntnisse auf möglichst transparente Art zu gewinnen. Die Grundidee der Transparenz ist es, zu gewährleisten, dass die Erkenntnisse einerseits überprüft werden können und andererseits anderen Menschen zur Verfügung stehen, um auf ihnen aufzubauen und eigene neue Erkenntnisse auf transparente Art zu gewinnen. Die Grundidee dieser Art von Wissenschaft ist eine Welt, in der Erkenntnisse allen Menschen frei zur Verfügung stehen und Wissenschaft betreibende Menschen die Quellen ihres Wissens frei mit anderen Menschen teilen.

Widersprüche in der Wissenschaft

Die Wissenschaft weist dabei in der Art, wie sie von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt betrieben wird, grundlegende Widersprüche auf. Denn Wissenschaft wird organisiert als ein Wettkampf der Ideen. Menschen, die an diesem Wettkampf teilnehmen, treten den Wettkampf mit individuellen Ambitionen an. Sie wollen die Ersten sein, die eine neue Methode entwickeln, oder die Ersten, die ein neues archäologisches Artefakt entdecken. Es geht den Individuen, die Wissenschaft betreiben, aufgrund dieser Wettbewerbshaltung oftmals nicht einfach nur darum, eine neue Erkenntnis zu gewinnen, sondern sie wollen meist auch die sein, die den entscheidenden Beitrag zum Gewinn dieser Erkenntnis leisten.

Ich bekenne mich selbst dazu, diesen Kampf der Ideen als Teil meiner Arbeit zu genießen und auch als einen grundlegenden Aspekt anzusehen, der mich antreibt, meine Arbeit zu tun. Ich sehe mich dabei selten in direkten Konkurrenzsituationen mit den Menschen um mich herum und strebe es kaum an, meine Wissenschaft als einsamer Wolf zu betreiben, der in seiner Kammer sitzt und über die Welt nachdenkt, bis ihm der Geist auf bahnbrechenden Weise blitzt. Die wissenschaftliche Arbeit, die ich betreibe, ist in großen Teilen Teamarbeit. Wir arbeiten in Teams von unterschiedlicher Größe zusammen und ergänzen uns bei der Durchführung von Projekten so gut es geht. Meine Rolle unterscheidet sich von der Rolle, die meinen Doktorandinnen und Doktoranden zukommt, aber auch der Rolle, welche die Kolleginnen oder Kollegen einnehmen, die nach individuellen neuen Erkenntnissen streben. Denn ich sehe meine Stärke selbst vor allem in der Methodologie, die ich entwickeln möchte, um Sprachen systematisch vergleichen zu können. Dabei leite ich mal die Leute in meinem Team an, mal steuere ich Expertise oder Datensätze bei, und relativ selten entwickle ich neue Methoden und Ideen komplett eigenständig.

In dieser Arbeit habe ich natürlich meinen Ehrgeiz. Ich bin sehr froh, dass ich nicht in direkter Konkurrenz zu Menschen stehe, die die gleichen Forschungsinteressen haben, wie ich. Denn, wenn es die gäbe, weiß ich nicht, wie ich reagieren würde. Vielleicht würde ich mich in Konkurrenzkämpfen abarbeiten und dabei sogar sehr gemeine Aspekte meines Charakters zutage befördern, die ich froh bin, die meiste Zeit über unter Verschluss halten zu können.

Die Konkurrenz und der Wettkampf stehen im Widerspruch zu den hehren Zielen der Wissenschaft. Wenn es nur um die Erkenntnis geht, kann es mir ja egal sein, wer die beste Methode zur Sequenzalinierung in der Linguistik entwickelt. Wenn es aber um die Konkurrenz geht und die Rolle, die man selbst dabei spielt, so muss ich sagen, dass es mich nach wie vor freut, dass die Methoden zur Sequenzalinierung, die ich in meiner Dissertation vorgestellt habe, nach wie vor zu den besten Methoden gehören, die derzeit auf dem Markt der Computerlinguistik verfügbar sind (List 2014).

Man kann die Konkurrenz natürlich als Motor der Wissenschaft ansehen, welche die Menschen dazu bringt, Höchstleistungen in ihren wissenschaftlichen Teildisziplinen zu erbringen, um im Wettbewerb der Ideen an erster Stelle zu stehen. Die Konkurrenz und die Individualisierung wissenschaftlichen Schaffens sind jedoch nicht Teil der Hochglanzbroschüre, mit der sich die Wissenschaft nach außen hin gerne präsentiert. Denn nach außen wird zum einen von Vertretern der Wissenschaft selbst, mehr aber noch von denen, die über Wissenschaft reden und schreiben, gern ein Bild vom wissenschaftlichen Betrieb erzeugt, das diesen als den Garanten der Wahrheit erscheinen lässt, als einzige Bastion gegenüber Desinformation und Fake News.

Was dabei jedoch übersehen wird, ist, dass Wissenschaft selbst ja nach dem Selbstverständnis der wissenschaftlichen Methoden, wie sie von Popper (1935) und anderen propagiert wurden, keine endgültigen Wahrheiten produzieren kann. Ein Grundzug dessen, was wir als wissenschaftlich ansehen, besteht darin, dass Erkenntnisse vorläufig sind und der Revision unterworfen werden müssen (Russell and Patterson 2025, 64f). Wissenschaft liefert nie endgültige Erkenntnisse.

Wissenschaft liefert uns, wenn sie ehrlich und ohne böswillige Absichten betrieben wird, die Möglichkeit, unseren Erkenntnisstand zu einem spezifischen Thema in transparenter Weise aufzuzeigen und unterschiedliche Erklärungsansätze gegeneinander abzuwägen. Wir können dann basierend auf dieser transparenten Aufstellung feststellen, dass bestimmte Szenarien wahrscheinlicher zu sein scheinen als andere. Wir können zum Beispiel sagen, dass bestimmte Modelle wohl die Laufbahn von Planeten besser vorhersagen als andere, oder dass die meisten Klimamodelle darauf hinweisen, dass die Durchschnittstemperaturen auf der Erde weiter ansteigen werden (und dass fast alles darauf hinweist, dass der Mensch dafür verantwortlich ist). Wir können uns aber streng genommen als Wissenschaftler nie hinstellen und sagen, dass etwas wissenschaftlich erwiesen sei. Das Erfolgsprinzip der wissenschaftlichen Methode, wie sie von Wissenschaftlern so vehement vertreten wird, besteht im Zweifel an bestehenden Erkenntnissen und in der Ablehnung, dass Erkenntnisse endgültig sind. Die Beweise sollten wir als Wissenschaftler den Detektiven überlassen.

Zitate und Plagiate

Der Widerspruch zwischen der Wissenschaft, die wir individuell als Ideenwettkampf betreiben und der Wissenschaft, wie wir sie als transparentes Ideal des Erkenntnisgewinns propagieren, zeigt sich auch in der Verwendung von Zitaten. Das Zitieren hat in dieser Widersprüchlichkeit zwei grundlegende Funktionen. Zum einen dient es dazu, Erkenntniswege transparent abzubilden, damit die Prüfung neuer Ideen möglichst lückenlos und effizient durchgeführt werden kann. Wie beim Beweis in der Mathematik, bei dem man sich auf bereits bewiesen Teilbereiche stützt, dient das Zitat in dieser Funktion, auf bestehende Erkenntnisse zu verweisen, auf denen dann neue Erkenntnisse aufgebaut werden.

Zum anderen dient das Zitat jedoch auch dazu, die Egos von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zu bedienen, indem Erkenntnisse an einzelne Personen gebunden werden. Wenn es nur um die Erkenntnisse ginge, wäre es ja streng genommen vollkommen egal, wer einen Artikel oder ein Buch geschrieben hat. Es würde dann ja genügen, dass man Teilerkenntnisse oder Teilmodelle transparent referenziert, ohne dass man sich darum kümmert, wer diese zum ersten Mal geäußert hat. Aber da Wissenschaft ja in der Praxis darauf aufbaut, durch die Konkurrenzsituation Menschen dazu zu bringen, um ihre Ideen zu streiten, nutzen wir die Zitate eben auch als Nachweis für die Leistung einzelner Geister, einschließlich unserer eigenen. Das Zitat markiert die Urheberschaft, und wer unsere Ideen wiederholt, ohne sie zu zitieren, dem werfen wir Ideenklau vor. Das fehlende Zitat gilt als wissenschaftliches Fehlverhalten, welches der guten wissenschaftlichen Praxis widerspricht (DFG Team Wissenschaftliche Integrität 2024).

Ich will diese Doppelfunktion der Zitate in der Wissenschaft nicht kritisieren. Ich selbst lebe ja von ihr und ich ärgere mich wie alle anderen Kolleginnen und Kollegen sich ärgern, wenn man meine Arbeiten plagiiert oder nicht ausreichend würdigt, was vor allem die Grauzonen wissenschaftlichen Fehlverhaltens betrifft (List 2023, 2022). Aber ich halte es für wichtig, dass wir uns als Wissenschaftler dieser Zweischneidigkeit der wissenschaftlichen Praxis bewusst sind. Wer Wissenschaft betreibt, tut dies nicht nur aus selbstlosen Erkenntniszielen. Es schwingt immer auch das egoistische Motiv mit, im Ideenkampf unterschiedlicher Teildisziplinen einen Platz auf dem Treppchen zu erreichen.

Das Ende der Urheberschaft

Die steigende Nutzung von Chatbots beim Schreiben von Texten und beim Generieren von Ideen legt die Widersprüche in der Wissenschaft nicht nur offen, sie bringt das System, wie es relativ lange Zeit ohne größere Probleme von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern betrieben wurde, an seine Grenzen. Denn da Chatbots von großen Sprachmodellen angetrieben werden, die dadurch trainiert wurden, dass sie so ziemlich alles, was an wissenschaftlicher und nichtwissenschaftlicher Literatur zur Verfügung steht, in internen Gewichten abgespeichert haben, die weder Urheberschaft noch Transparenz kennen, haben sie die zwei grundlegenden Säulen umgeworfen, die unsere Wissenschaft bisher getragen haben, also die Transparenz der Herkunft von Erkenntnissen und die Urheberschaft von Ideen.

Denn wenn Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ihre Texte zunehmend direkt von Chatbots schreiben lassen oder ihre Ideen zum Forschungsdesign mit Chatbots durchsprechen und sich im Dialog mit den Maschinen lob, Kritik und scheinbar neue Ideen abholen, dann verschwimmen die Grenzen zwischen den eigenen Arbeiten und den Vorarbeiten anderer. Wenn diese Grenzen aber verschwimmen, wird es nicht nur viel schwieriger für uns, den Arbeiten unserer Kolleginnen und Kollegen den ihnen gebührenden Respekt zu zollen, es wird auch immer schwerer werden, die Arbeiten in der Welt in konkreten vorangegangenen Werken zu verankern (List 2024), und somit die Transparenz des Prozesses zu gewährleisten, mit dem wir neue Erkenntnisse gewinnen.

Wie sich dieses Problem lösen lässt, weiß ich nicht. Auf der einen Seite sehe ich keinen Grund, warum neue Erkenntnisse nicht auch ohne den Ideenkampf in der modernen Wissenschaft erlangt werden können sollten. Ich frage mich auch vor allem in Bezug auf die für viele Menschen so wichtigen wissenschaftlichen Entdeckungen, inwiefern es nicht vollkommen egal ist, ob diese von einem Menschen, oder einer Maschine gemacht worden sind. Der neue Planet oder die neue Spezies wäre ja nicht weniger real, wenn sie von einem Computerprogramm identifiziert worden wären. Für mich persönlich, als jemand, der sich durch die eigene Arbeit ja frei zu dem Wettbewerb in der Wissenschaft bekennt, wäre es natürlich ein Unterschied, aber ich sehe keine sachlichen Gründe, die Qualität von Erkenntnissen aus der Rolle, welche die Urheberschaft spielt, abzuleiten.

Auf der anderen Seite scheint es mir jedoch, dass wir Gefahr laufen, die Transparenz der wissenschaftlichen Forschung noch weiter zu verwässern, wenn wir unsere Forschung so unreflektiert auf stochastische Papageien ausrichten, wie man das inzwischen schon in vielen Fällen beobachten kann. Ich halte mich persönlich ohnehin fern von Chatbots, wie ich auch soziale Medien weitestgehend meide, da ich deren Nutzung für Zeitverschwendung halte und auch mit den ethischen Aspekten und der Auswirkung von Chatbots auf einzelne Arbeiter, die Umwelt und unsere Gesellschaft als sehr problematisch ansehe (vgl. dazu vor allem Bender and Hanna 2025).

Aus diesem Grunde habe ich auch, obwohl ich mich nur absolut ungern öffentlich zu Themen äußere, die nichts mit meiner Arbeit zu tun haben, öffentlich gegen die unkritische Nutzung von sogenannten KI-Tools in Bildung und Forschung ausgesprochen (Guest et al. 2025). Solange Chatbots nicht vollkommen transparent betrieben werde, was vor allem auch die Daten betrifft, die zum Training der Sprachmodelle, die ihnen zugrunde liegen, Verwendung fanden (Liesenfeld et al. 2023), und solange nicht eine klare Verankerung generierter Texte in bestehenden Daten von den Bots vorgenommen wird, sehen ich einen zu großen Widerspruch mit dem, was ich unter guter wissenschaftlicher Praxis verstehe.

Literatur

Bender, Emily M., and Alex Hanna. 2025. “The AI Con. How to Fight Big Tech’s Hype and Create the Future We Want.”

DFG Team Wissenschaftliche Integrität. 2024. “Leitlinien Zur Guten Wissenschaftlichen Praxis [Report, Version 2].” Leitlinien. Bonn: Deutsche Forschungsgemeinschaft. https://doi.org/10.5281/zenodo.14281892.

Guest, Olivia, Marcela Suarez, Barbara Müller, Edwin van Meerkerk, Arnoud Oude Groote Beverborg, Ronald de Haan, Andrea Reyes Elizondo, et al. 2025. Against the Uncritical Adoption of “AI” Technologies in Academia. Geneva: Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17065099.

Liesenfeld, Andreas, Alianda Lopez, and Mark Dingemanse. 2023. “Opening up ChatGPT: Tracking Openness, Transparency, and Accountability in Instruction-Tuned Text Generators.” In Proceedings of the 5th International Conference on Conversational User Interfaces, 1–6. CUI ’23. Eindhoven: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3571884.3604316.

List, Johann-Mattis. 2014. Sequence Comparison in Historical Linguistics. Düsseldorf: Düsseldorf University Press. https://doi.org/10.1515/9783110720082.

———. 2022. “Über Schattierungen Wissenschaftlichen Fehlverhaltens.”Von Wörtern Und Bäumen 6 (6). https://doi.org/10.58079/vbra.

———. 2023. “Etiquetten.”Von Wörtern Und Bäumen 7 (9). https://doi.org/10.58079/vbrp.

———. 2024. “Ankerpunkte Des Vertrauens in Den Fluten Digitaler Information.”Von Wörtern Und Bäumen 8 (1). https://doi.org/10.58079/vn3l.

Popper, Karl. 1935. Logik Der Forschung. Zur Erkenntnistheorie Der Modernen Naturwissenschaft. Wien: Springer.

Russell, Jacob Hale, and Dennis Patterson. 2025. The Weaponization of Expertise. How Elites Fuel Populism. Cambridge; London: MIT Press.

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Von der Einstellung

Von meiner Grundeinstellung her bin ich eigentlich immer ein gut gelaunter Mensch gewesen. Es gibt Tage, an denen ich ein bisschen mies drauf bin, aber meist freue ich mich beim Aufstehen, egal wie früh das ist, einfach darauf, eine Tasse Kaffee trinken zu können, und beim Schlafen gehen freue ich mich dann oft auf die nächste Tasse Kaffee am Morgen. Was mir Freude macht ist dabei nicht beschränkt auf den Kaffee allein. Auch ein Morgen ohne Kaffee muss nicht zwangsläufig meine Stimmung senken. Vielmehr sind es die vielen kleinen und etwas größeren Probleme, die mir der Tag in Form von wissenschaftlichen Problemchen bereithält, von denen ich hoffe, dass ich sie wenigstens in Teilen lösen kann.

Ich habe diese Freude eigentlich immer für meine Arbeit empfunden, auch wenn es nicht einfach war, diesem Karriereweg zu folgen. Als ich begann, Indogermanistik zu studieren, da verkündete der Lehrstuhlleiter, dass der Lehrstuhl mit seiner Pensionierung in einigen Jahren geschlossen werden würde. Dies gefährdete meinen Abschluss nicht, aber es war klar, dass das Studium eines Faches, welches die Universität nicht weiter fortführen möchte, vielleicht nicht die beste Idee ist, wenn man den Wunsch hegt, eine wissenschaftliche Karriere darauf zu begründen.

Gleich mit dem Beginn meines Studiums wurde mir also schon sehr deutlich vor Augen geführt, dass die Welt an den Erkenntnissen in diesem Bereich — mögen sie nun von mir oder anderen Menschen gemacht werden — im Moment zumindest nicht besonders viel Interesse zu haben schien. Dass kaum jemand verstehen konnte, was ich eigentlich erforschte, wenn ich zu den Sanskritkursen der Indologen ging, oder versuchte, bei den Gräzisten Inschriften uralter griechischer Dialekte zu übersetzen, machte die Situation für mich nicht unbedingt leichter. Ich sah mich viel zu oft dem Zwang ausgesetzt, zu rechtfertigen, warum ich mich für etwas so Abgehobenes und Unsinniges interessierte, wie die Geschichte von Sprachen. Hätte ich nicht nebenbei noch Sinologie studiert und in Shànghǎi Chinesisch gelernt — ein Fach, das damals einen relativen Boom erlebte, weil alle fasziniert waren von den schönen Schriftzeichen und der endlos wachsenden chinesischen Wirtschaft — dann wäre es mir wohl wirklich schlecht ergangen als Student eines Fachs, das als Berufsperspektive nur die wissenschaftliche Karriere anzubieten hat und dazu im Begriff ist, aus den Universitäten zu verschwinden.

Auch nach dem Studium wurde es zunächst nicht leichter für mich. Trotz einer Vielzahl von Bewerbungen, die ich versandte, schaffte ich es einfach nicht, eine Stelle zu finden, um meinen Doktor zu machen. So musste ich mich ein halbes Jahr mit Lektorenjobs in einer Übersetzungsagentur und Jonglierauftritten auf Weihnachstmärkten über Wasser halten, bis ich dann über reichlich Umwege eine Doktorstelle in Düsseldorf fand, die mein wissenschaftliches Leben entscheidend verändern sollte. Denn für diese Stelle wurde zum ersten Mal wirklich jemand gesucht, der nicht schon am selben Lehrstuhl studiert hatte. Zuvor hatte ich rasch bemerkt, dass viele Stellene einfach nur ausgeschrieben worden waren, um interne Kandidaten zu besetzen. Da war es am Ende ganz egal, wie viel Mühe man sich gab, oder wie gut man sich in die chinesische Dialektologie eingelesen hatte. In Düsseldorf war der interne Kandidate aber anderweitig eingestellt worden, weshalb die Stelle plötzlich wirklich frei war. Darüber hinaus suchte man eine Person, die sich mit Sprachgeschichte auskannte, und dabei vor allem wusste, wie man methodologisch vorgehen muss, um Sprachen zu vergleichen. Das war genau das Thema, mit dem ich mich in meiner Magisterarbeit auseinandergesetzt hatte (List 2008).

Als ich die Stelle in Düsseldorf nach einigem Hin-und-Her am Ende dann doch mit großer Freude annahm und mich dort auch begeistert in meine Arbeit stürzte, änderte sich mein Leben als Forscher auf entscheidende Art. Nicht nur fühlte ich mich in meinen Fähigkeiten, die ich mitbrachte, endlich anerkannt, ich lernte auch, diese rasch auf eine ganz entscheidende Art weiter auszubauen: ich lernte, zu programmieren. Während meine ersten Versuche noch holprig waren und ich — zum Schock meines programmiererfahrenen Cousins — Codezeilen redundant mehrere tausende Male leicht verändert in dasselbe Skript schrieb, weil ich nicht wusste, wie man einen Loop schreibt, so merkte ich doch rasch, wie sehr mich die Welt der Bits und Bytes faszinierte. Bald schlief ich mit dicken Lehrbüchern zur Shellprogrammierung auf dem Bauch ein, die man heute — wenn überhaupt — wohl nur noch auf dem Tablet lesen würde. Ich las Einführungsbücher zur Datenbankprogrammierung, beschäftigte mich mit dem Terminal und begann vor allem meine Fähigkeiten in der Programmiersprache Python immer weiter auszubauen.

Meine erste wirkliche Publikation, die ich im Jahr 2010 veröffentlichte, beinhaltete schon die Grundlagen des Codes, der später in die LingPy-Bibliothek einfließen sollte, die zum Kernbeitrag meiner Dissertation wurde (List 2014) und inzwischen in Version 2.6.13 erschienen ist (List und Forkel 2024). Aber trotz des vermeintlichen Tempos, das ich beim Programmierenlernen vorlegte, sind meine Kenntnisse eigentlich immer noch gefühlt sehr rudimentär geblieben. Zumindest gibt es noch immer eine Menge Menschen, zu denen ich voller Ehrfurcht aufschaue, weil sie so viel mehr vom Programmieren verstehen als ich. Dieses Gefühl ist aber im Grunde ein sehr Schönes, denn es heißt, dass es für mich noch viel zu lernen gibt, und die faszinierende Reise in die Welt des Programmierens noch nicht am Ende angekommen ist. Es heißt auch, dass ich trotz meines wachsenden akademischen Alters immer noch Mentoren finden kann, die mir in meiner Arbeit helfen und denen ich vertrauen kann, dass sie mehr wissen als ich.

Das Programmieren lehrte mich, anders zu denken. Ich begann meine Studien anders zu strukturieren, ich orientierte mich mehr daran, auf die Lösung von Problemen in meiner Forschung abzuzielen, anstatt Probleme lediglich zu beschreiben oder zu zerreden. Ich habe — zumindest für meine eigene Arbeit — eine gewisse Abneigung gegenüber dem entwickelt, was man in der Linguistik zuweilen als “theoretische Arbeiten” bezeichnet. Wenn etwas nur scheinbar formal ist und theoretische Arbeiten die konkrete Umsetzung in Code nicht anstreben, sondern sich ihr zuweilen sogar sperren, dann erinnert es mich einfach viel zu sehr an die Besinnungsaufsätze, die wir in der Schule schreiben mussten. Auch denen, die bei mir studieren und eine Hausarbeit schreiben sollten, rate ich seitdem grundlegend, ein empirisches Thema zu wählen, in dessen Rahmen sie selbst etwas tun können, anstatt mir nur den langweiligen Forschungsstand zu einem Thema zusammenzutragen.

Was mich zusätzlich prägte in dieser Zeit, war, dass ich begann, Vertrauen in meine Forschung aufzubauen. Während meines Studiums hatte mich immer die Angst geplagt, es vielleicht nicht zu schaffen, mein Ziel, eine Doktorarbeit zu schreiben und Wissenschaftler zu werden, zu verwirklichen. In den Monaten der inoffiziellen Arbeitslosigkeit nach der Beendigung meines Studiums, die geprägt waren von Absagen auf gefühlt unzählige Bewerbungen, hatte ich die Hoffnung, Wissenschaftler werden und bleiben zu können, zwar nicht aufgegeben, ich war jedoch sehr ernüchtert von meinen eigenen Fähigkeiten und fühlte mich grundlegend nutzlos. Im Studium hatte ich zwar gelernt, Russisch und Chinesisch zu sprechen und die Aussprache des Altchinesischen zu rekonstruieren. Ich hatte es aber eben nicht geschafft, mich für einen normalen Job jenseits der Wissenschaft zu qualifizieren. Nicht mal ein wirklicher Übersetzer war ich, und als Straßenkünstler konnte man in Berlin kaum etwas verdienen. Durch das Programmieren hatte ich das Gefühl, endlich etwas zu lernen, was man vielleicht auch außerhalb der Wissenschaft würde nutzen können (auch wenn ich das gar nicht wollte).

Als Doktorand in Düsseldorf fiel mir allmählich auf, dass ich nicht der einzige Linguist war, der sich zeitweise nutzlos fühlte. Es zeigte sich, dass fast alle, die zu dem Zeitpunkt an ihren Doktorarbeiten arbeiteten, eine relativ große Skepsis gegenüber der eigenen Disziplin hatten. Die Frage, warum man bestimmte linguistische und philosophische Probleme untersuchen sollte, verfolgte viele von uns. Sie schwebte über uns im Raum und zeigte sich immer dann, wenn mal wieder jemand beim Eintippen von Daten oder beim Lesen von Artikeln neidisch auf die Bauarbeiter oder Gärtner vor dem Fenster schaute und frustriert und manchmal auch feierlich und sehnsuchtsvoll anmerkte, dass die am Ende des Tages ja viel glücklicher sein müssten, da sie sehen könnten, was sie geschafft haben.

Da unser Projekt aber interdisziplinär ausgerichtet war und ich im Team mit Biologen arbeitete, die uns helfen sollten, Computermethoden aus der Bioinformatik auf die Linguistik anzuwenden, lernte ich gleichzeitig eine ganz andere Seite der Wissenschaft kennen. Während die Linguisten mit ihren Theorien haderten, schienen mir die Biologen eigentlich immer fröhlich zu sein. Obwohl sie sich mit Fragen beschäftigten, deren Potenzial, Konsequenzen für die Welt zu haben, sicher genauso gering war, wie das Potenzial der Fragen der Sprachwissenschaftler, schien sie das eigentlich nie wirklich zu jucken. Sie zweifelten nicht an sich. Sie programmierten fröhlich vor sich hin, lachten über ihren Code, grillten den ganzen Sommer auf dem Balkon ihres Instituts und tranken dabei Bier, und freuten sich, wenn jemand einen Artikel in einer großen Zeitschrift landen konnte.

Ich weiß nicht woran es lag, dass die Biologen immer so fröhlich waren, aber als ich nach meiner ersten Post-Doc-Stelle ein Stipendium in Paris antrat, wo ich in zwei “Labs” arbeitete, einem linguistischen und einem biologischen, da war es nicht groß anders. Wenn jemand eine ernste Miene machte, über die Arbeit stöhnte und unzufrieden herumlief, dann war es mit großer Wahrscheinlichkeit eine Linguistin oder ein Linguist. Wenn jemand fröhlich pfeifend im viel zu engen Büro vor seinem Computer saß und die Kolleginnen und Kollegen zur Seite mit nerdigen Witzen ablenkte, dann war es mit großer Wahrscheinlichkeit eine Biologin oder ein Biologe.

Heute denke ich, dass der Unterschied zwischen Biologen und Linguisten (oder allgemeiner vielleicht sogar der Unterschied zwischen Natur- und Geisteswissenschaftlern) im Selbstverständnis der Disziplinen liegt. In den Naturwissenschaften zweifelt man selten daran, dass das, was man tut, sinnvoll ist. Man scheint auf die Kumulativität von Wissen zu vertrauen. Wer eine Amöbe erforscht, rettet damit keine Elefanten, aber das Wissen trägt dazu bei, unser Wissen um Lebewesen zu steigern und kann indirekt oder direkt nicht nur zu neuen Erkenntnissen, sondern auch zu neuen Innovationen führen. In den Geisteswissenschaften, die ja oft weniger Forschungsgelder einwerben, weniger prominent publizieren, und auch von der Geselleschaft weniger wohlwollend beobachtet werden, scheinen die Zweifel am eigenen Tun dagegen besonders ausgeprägt zu sein. Man zweifelt an sich selbst, man zweifelt am Tun der anderen, und man hadert darüber hinaus mit der Ungerechtigkeit des deutschen Wissenschaftssystems, welches sich bharrlich weigert, die geisteswissenschaftlichen Zweifler und Nörgler angemessen zu fördern.

Dank meiner Begegnungen in Düsseldorf ist mir dieser Weg der Zweifel am eigenen Tun weitestgehend erspart geblieben. Ich habe mich von der guten Laune, die die Biologen verbreiteten, einfach mittreiben lassen und schon im ersten Jahr meiner Doktorarbeit mit mir persönlich vereinbart, dass ich mir fortan meine Forschung von niemandem mehr kaputtmachen lasse, ganz besonders nicht von mir selbst.

In meinem Werdegang hat mir das unwahrscheinlich geholfen. Da ich auch nach meiner Doktorarbeit mit meinem komischen Forschungsprofil, das Bioinformatik, Sprachtypologie und historische Linguistik vereinte, kaum an normale linguistische Institute vermittelt werden konnte, musste ich die Gelder selbst einwerben, um mich zu finanzieren. Dies gelang mir dann zunächst über ein Forschungsstipendium der DFG in den Jahren 2015 und 2016, dem sich ein ERC Starting Grant anschloss, der es mir erlaubte, von 2017 bis 2022 meine eigene Nachwuchsgruppe zu leiten (List 2017). Dem Schloss sich ein Forschungsgrant der Max-Planck-Gesellschaft von 2022 bis 2024 an, und schließlich ein ERC Consolidator Grant, an dem ich seit 2023 forsche (List 2023).

Dies mag den Anschein erwecken, als wäre ich vom Erfolg verwöhnt worden. Meine Erfolgsrate beim Einwerben von Projekten liegt aber wohl nicht höher als 20%. Ich habe also pro gefördertem Projekt im Schnitt mindestens fünf Projekte beantragt, zuweilen sogar mehr, immer zu unterschiedlichen Themen. Dass ich nie in den Genuss der berüchtigten Kettenverträge kam, die einen an derselben Universität verharren lassen, mit Verträgen, die selten länger als 12 Monate dauern, war am Ende vielleicht sogar ein Vorteil. Wenn man mit dem Rücken zur Wand steht, und nicht einmal auf die nächste Verlängerung des Vertrages um einige Monate hoffen kann, dann setzt man eben alles daran, sich aus eigener Kraft oben zu halten und lernt, sich auf so gut wie niemanden wirklich zu verlassen.

Dass ich mich einmal mit meiner Forschung um die kompetitivsten Fördermittel des Europäischen Forschungsrats würde erfolgreich bewerben können, hätte ich direkt nach dem Abschluss meines Magisterstudiums wohl kaum geglaubt. Ich bin sicher, dass es am Ende die Stimmung bei den Biologen war, die mir half, meine wissenschaftliche Karriere auf meine ganz individuelle Weise zu verfolgen. Ich hatte einfach gelernt, zu vertrauen, dass das, was ich tue, ein grundlegendes Potenzial hat, das ich nicht ständig selbst anzweifeln müsste. Ohne diese positive Grundeinstellung hätte ich mit meinem Außenseiterstatus und meinem ungewöhnlichen Forschungsprofil wohl nie in der Wissenschaft bleiben können. Sie trägt mich heute noch immer.

Literatur

List, Johann-Mattis and Forkel, Robert (2023): LingPy. A Python library for quantitative tasks in historical linguistics [Software Library, Version 2.6.13]. Passau: MCL Chair at the University of Passau. https://pypi.org/project/lingpy

List, Johann-Mattis (2008): Rekonstruktion der Aussprache des Mittel- und Altchinesischen. Vergleich der Rekonstruktionsmethoden der indogermanischen und der chinesischen Sprachwissenschaft [Reconstruction of the pronunciation of Middle and Old Chinese. Comparison of reconstruction methods in Indo-European and Chinese linguistics]. Magister thesis. Freie Universität Berlin: Berlin. https://hal-hprints.archives-ouvertes.fr/hprints-00742552/file/list-2008-magisterarbeit.pdf

List, Johann-Mattis (2014): Sequence comparison in historical linguistics. Düsseldorf:Düsseldorf University Press. https://sequencecomparison.github.io

List, Johann-Mattis (2017): Computer-Assisted Language Comparison. Reconciling computational and classical approaches in historical linguistics [Research Project, 2017–2022]. Leipzig:Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology. https://cordis.europa.eu/project/rcn/206320_en.html

List, Johann-Mattis (2023): Productive Signs. A Computer-Assisted Analysis of Evolutionary, Typological, and Cognitive Dimensions of Word Families. Passau:Chair of Multilingual Computational Linguistics. https://cordis.europa.eu/project/id/101044282/de