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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.

Wurzeln

Von der Vorläufigkeit der Erkenntisse

Ich habe vor zwei Wochen, im Rahmen eines Oberseminars, für das ich eine neue Idee zu einer neuen Studie vorbereitethatte, mal wieder festgestellt, wie extrem man sich vertun kann, wenn man ohne groß nachzudenken, drauf los programmiert und sich wenig Gedanken darum macht, was einzelne Blöcke im Code, den man über längere Zeiträume geschrieben hat, eigentlich bedeuten. Am Ende hatte ich zwar nicht durch Null geteilt (wenn das passiert, streiken Computer ohnehin freundlicherweise sofort), aber eben doch vollkommen falsche Ergebnisse zu einer neuen Idee vorgestellt, an der ich im Laufe der letzten Jahre eher halbherzlich gearbeitet hatte.

Während ich die Probleme in meinem Computercode inzwischen beheben konnte, und mir derartige Fehler auch gut verzeihen kann, ohne mich zu sehr darüber zu schämen oder zu grämen, wurde mir im Zusammenhang mit diesem Fauxpas wieder einmal klar, wie vorläufig die Erkenntnisse in der Wissenschaft eigentlich sind. Verantwortlich für diese Vorläufigkeit wissenschaftlicher Erkenntnisse sind zwei grundlegende Aspekte. Zum einen gehen wir ja davon aus, dass wir in unseren Erkenntnissen immer weiter voranschreiten. Solange ein Wissensfeld nicht komplett abgegrast ist, werden wir immer die Möglichkeit finden, Erkenntnisse präziser zu fassen, oder differenzierter zu sehen. Das ist in dem heutigen Verständnis wissenschaftlicher Forschung ja direkt so angelegt. Zum anderen sind wir als Menschen auch einfach fehlbar. Wir gehen von falschen Grundannahmen aus, verallgemeinern auf falsche Weise, oder schauen nicht mehr nach rechts und links, wenn wir der Meinung sind, den Weg zu kennen.

Unserer Fehlbarkeit und unserem Anspruch, dass wir unser Wissen verbessern und weiterentwickeln, ist kein Peer-Review-Verfahren gewachsen. Es gibt aus dieser langfristigen Perspektive tatsächlich keine gesicherten Kenntnisse, wie sie von unbedachten Menschen oft propagiert oder gefordert werden. Dies heißt jedoch auch nicht, das alle wissenschaftlichen Kenntnisse falsch sind, oder man sie pauschal in Zweifel ziehen kann. In vielen Bereichen sind die Erkenntnisse, die wir im Moment haben, so gut gesichert, dass es sehr unwahrscheinlich wäre, davon auszugehen, dass sie sich in den nächsten Jahrzehnten radikal ändern werden. Im Bereich der Medizin haben wir eine Vielzahl von Behandlungsmethoden oder Präventionsverfahren, die in den meisten Fällen die beste Wahl sind, weshalb es sehr dumm wäre, sie anzuzweifeln und das Vertrauen in sie systematisch zu zerstören. Wenn wir Gebäude bauen, dann gehen wir auch davon aus, dass die Schwerkraft und die allgemeinen Eigenschaften von Materialien wissenschaftlich gut genug beschrieben sind, um zu verhindern, dass alles binnen kürzester Zeit in sich zusammenfällt. Wenn wir eine Sprache lernen wollen, dann tun wir gut daran, der Lernergrammatik, die wissenschaftlich geschulte Linguisten erstellt haben, erst mal unser Vertrauen zu schenken, bevor wir anfangen, Kasusendungen und Satzbau, die dort beschrieben werden, mit Misstrauen zu behandeln.

Natürlich trifft diese relativ große Sicherheit, die wir sicher in allen wissenschaftlichen Disziplinen antreffen können, nicht auf alle Fragestellungen zu. Ich würde um keinen Preis eine Wette auf das Alter der indogermanischen Ursprache abgeben, nicht nur, weil es in den letzten 20 Jahren zahlreiche Studien gab, die mit Computermethoden zu unterschiedlichen Ergebnissen gekommen sind (vgl. bspw. Gray und Atkinson 2003 mit Bouckaert et al. 2012, Chang et al. 2015 und Heggarty2023), sondern auch weil ich selbst an Studien beteiligt war, die zeigen, dass es eine ganze Menge an Faktoren gibt, die diese Analysen mitunter recht stark beeinflussen können (vgl. Geisler und List 2010 und Snee et al. 2025).

Ich verzichte in meiner Arbeit auf die Nutzung von Sprachmodellen, die mir meine Texte generieren könnten, nicht nur aus wissenschaftsethischen Gründen, oder weil ich an der Qualität generierter Texte zweifle, sondern auch deshalb, weil ich denke, dass uns gesicherte Erkenntnisse fehlen, um die Wirkung dieser Tools auf unseren Geist abzuschätzen (vgl. die noch nicht begutachtete Studie von Kosmyna et al. 2025 zum Einfluss intensiver Chatbotnutzung auf unsere mentalen Fähigkeiten).

Ich halte auch alle Debatten um die sogenannte linguistische Relativität, insbesondere die starke Sapir-Whorf-Hypothese (Whorf 1950), für grundlegend sinnlos. Denn die Hypothese, dass unsere Sprachen in ihrer Unterschiedlichkeit oder ihren spezifischen Strukturen unser Denken so sehr beeinflussen, dass sie zu Verhaltensweisen der Sprecherinnen und Sprecher führen, die mit anders strukturierten Sprachen nicht auftreten würden, wurde bisher vorwiegend fern von jeglichen Daten zu den Sprachen der Welt diskutiert. Neuere Studien haben zwar gezeigt, dass bestimmte Aspekte menschlicher Kognition, wie die Farbwahrnehmung, auf komplexe Wechselwirkungen mit Umgebung und Sprache zurückgehen können (Dediu et al. 2023, Twomey et al. 2021), aber in welche Richtung die Wechselwirkung geht, ist dabei alles andere als klar. Es scheint vielmehr so zu sein, dass Sprachen sich in bestimmten Aspekten (wie zum Beispiel der Benennung von primären Farben, vgl. Berlin und Kay 1969) relativ klar ähneln, egal wo und von wem sie gesprochen werden, während wir in anderen Fällen, wie zum Beispiel in den Ausdrücken für Emotionen (Jackson et al. 2019) oder der Benennung von Körperteilen (Tjuka et al. 2024) relativ große Unterschiede vorfinden können. Sprache kann das Denken beeinflussen, ja, aber genauso kann unser Denken auch unsere Sprachen beeinflussen. Eine klare Richtung gibt es hier wohl einfach nicht und wir stochern, was die individuellen Wechselwirkungen zwischen Sprache und Denken betrifft, weitestgehend im Trüben.

Wenn wir den Erkenntnisstand zum Alter und Ursprung des Indogermanischen, zu den Folgen der exzessiven Verwendung von Sprachmodellen, oder zur Plausibilität der Hypothese, dass Sprache unser Denken unmittelbar beeinflusst, wissenschaftlich bewerten wollen, so kann man wohl sagen, dass bei der Evidenzlage, die zu diesen Fragen vorliegt, keine Kommission eine Handlungsempfehlung für die Politik aussprechen würde. Impfstoffe, deren Wirkung und Nebenwirkung so gut verstanden werden, wie diese drei umstrittenen Forschungsfragen, würden wohl nicht über das Stadium der Tierversuche hinauskommen, vielleicht würde man Tierversuche nicht mal gestatten.

Im Zusammenhang mit dem, was die Wissenschaftlichkeit von Forschung ausmacht, wurden in den letzten Jahren, insbesondere seit der Pandemie, hitzige Diskussionen geführt. Der Tenor in diesen Diskussionen stört mich persönlich extrem. Auf der einen Seite haben wir die Wissenschaftler oder auch die Journalisten, die die Wissenschaft als eine Methode darstellen, die über jeden Zweifel erhaben ist. Wer es wagt, bestimmte Erkenntnisse, von denen behauptet wird, sie seien durch Studien gesichert oder gar wissenschaftlich erwiesen, in Zweifel zu ziehen, wird von diesen Menschen hart angegangen und mit Personen, die jede Verschwörungstheorie und jede Falschnachricht für unbestreitbare Wahrheiten halten, in einen Topf geworfen. Auf der anderen Seite haben wir die Demagogen, Populisten, und von Internet und sozialen Medien mental geschädigten Menschen, welche die Fehlbarkeit und Vorläufigkeit wissenschaftlicher Erkenntnisse, aus denen redliche Vertreter der Wissenschaft nie einen Hehl gemacht haben, als Anlass nehmen, um die Wissenschaft an sich zu diskreditieren.

Während es sicher nicht so schwer wäre, sich freundlich mit den Wissenschaftsgläubigen und den Wissenschaftsleugnern getrennt voneinander auseinanderzusetzen, hat die Rhetorik zwischen beiden Lagern eine Dynamik entfacht, welche die wissenschaftliche Forschung im Ganzen zu bedrohen beginnt und sie zum Spielball politischer Interessen degenieriert.

Den absurdesten Auswuchs dieser unheilvollen Dynamik stellt für mich die unlängst geäußerte Kritik an Wissenschaftlern und Studien dar, die in der Vergangenheit versucht haben, Schwächen in der wissenschaftlichen Praxis aufzuzeigen. Dass Forscher im Zusammenhang mit der Replikationskrise in der Psychologie (Muthukrishna and Henrich 2019) rigoros versucht haben, alte Studien zu wiederholen und Verfahren zu entwickeln, die Fehler in psychologischen Studien minimieren, wird nun als der Grund angeführt, warum das Vertrauen in die Wissenschaft in den letzten Jahren erodiert sei (O’Grady 2025). Das absurde Argument der Verfechter dieser Idee ist, dass das offene Zurschaustellen der Schwächen des wissenschaftlichen Systems und der Vorläufigkeit wissenschaftlicher Erkenntnisse demagogischen Populisten die argumentatorischen Waffen geliefert hätte, mit den verhassten Eliten in ihren Elfenbeintürmen überhaupt erst abzurechnen.

Diese Argumentation macht mich unglaublich wütend, da sie in ihrer argumentatorischen Struktur selbst einen der Hauptgründe für den Vertrauensverlust in die Wissenschaft liefert. Denn die arrogante Haltung einiger Wissenschaft betreibender oder rezipierender Personen, dass nur die Wissenschaft wahre Erkenntnisse liefern könne, und wissenschaftliche Erkenntnisse scheinbar absolut über jeglichen Zweifel erhaben seien, hat doch erst dazu geführt, dass sich ein von Populisten angetriebenes Gegenlager gegen diese religiös anmutende Haltung formieren konnte. Diese Haltung besagt ja eigentlich nichts anderes, als dass es besser gewesen wäre, diese Erkenntnisse — dass man vielen Studien in der Psychologie besser nicht trauen sollte — unter dem Tisch zu halten. Wenn man Forschungsergebnisse zurückhält, die der eigenen Theorie zuwiderlaufen, dann macht man sich jedoch des wissenschaftlichen Fehlverhaltens schuldig.

Wer solches Handeln für die Wissenschaft propagiert, zieht der Wissenschaft ihre eigenen Grundprinzipien unter den Füßen weg. Wissenschaft beruht auf dem Zweifeln, Wissenschaft beruht auf dem Vertrauen in die Vorläufigkeit der Erkenntnisse, Wissenschaft beruht auf absoluter Transparenz und Offenheit. Wer davon ausgeht, dass es bestimmte Wahrheiten gibt, die man den “normalen Menschen” besser vorenthalten sollte, um ihr Vertrauen in die Wissenschaft nicht zu sehr zu erschüttern, der nimmt der wissenschaftlichen Methode das Fundament, auf dem sie steht: das Recht, an der Endgültigkeit von Erkenntnissen zu zweifeln und sie aktiv zu überprüfen. Aus diesem Recht leitet sich die Pflicht ab, alles das, was zu den Erkenntnissen, die man wissenschaftlich vertritt, offenzulegen, damit es rigoros von der Wissenschaftsgemeinschaft überprüft werden kann. Wer meint, die Wissenschaft habe dies nicht nötig, legitimiert die Behandlung, die sie durch die autoritären Regime im Moment erfährt.

Literatur

Brent Berlin and Paul Kay (1969): Basic color terms: Their universality and their evolution. Berkeley: University of California Press.

Bouckaert, Remco and Lemey, Philippe and Dunn, Michael and Greenhill, Simon J. and Alekseyenko, Aalexander V. and Drummond, Alexei J. and Gray, Russell D. and Suchard, Marc A. and Atkinson, Quentin D. (2012): Mapping the origins and expansion of the Indo-European language family. Science 337.6097. 957-960. https://doi.org/10.1126/science.1219669

Chang, Will and Cathcart, Chundra and Hall, David and Garret, Andrew (2015): Ancestry-constrained phylogenetic analysis ssupport the Indo-European steppe hypothesis. Language 91.1. 194-244.

Dan Dediu (2023): Ultraviolet light affects the color vocabulary: evidence from 834 languages. Frontiers in Psychology 14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1143283

Geisler, Hans and List, Johann-Mattis (2010): Beautiful trees on unstable ground. Notes on the data problem in lexicostatistics. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01298493

Gray, Russell D. and Atkinson, Quentin D. (2003): Language-tree divergence times support the Anatolian theory of Indo-European origin. Nature 426.6965. 435-439.

Paul Heggarty and Cormac Anderson and Matthew Scarborough and Benedict King and Remco Bouckaert and Lechos\law Jocz and Martin Joachim Kümmel and Thomas Jügel and Britta Irslinger and Roland Pooth and Henrik Liljegren and Richard F. Strand and Geoffrey Haig and Martin Mac\’ak and Ronald I. Kim and Erik Anonby and Tijmen Pronk and Oleg Belyaev and Tonya Kim Dewey-Findell and Matthew Boutilier and Cassandra Freiberg and Robert Tegethoff and Matilde Serangeli and Nikos Liosis and Krzysztof Stro\’nski and Kim Schulte and Ganesh Kumar Gupta and Wolfgang Haak and Johannes Krause and Quentin D. Atkinson and Simon J. Greenhill and Denise Kühnert and Russell D. Gray (2023): Language trees with sampled ancestors support a hybrid model for the origin of Indo-European languages. Science 381.6656. https://doi.org/10.1126/science.abg0818

Joshua Conrad Jackson and Joseph Watts and Teague R. Henry and List, Johann-Mattis and Peter J. Mucha and Robert Forkel and Simon J. Greenhill and Russell D. Gray and Kristen Lindquist (2019): Emotion semantics show both cultural variation and universal structure. Science 366.6472. 1517-1522. https://doi.org/10.1126/science.aaw8160

Nataliya Kosmyna and Eugene Hauptmann and Ye Tong Yuan and Jessica Situ and Xian-Hao Liao and Ashly Vivian Beresnitzky and Iris Braunstein and Pattie Maes (2025): Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. arXiv 2506.08872. 1-206. https://arxiv.org/abs/2506.08872

Michael Muthukrishna and Joseph Henrich (2019): A problem in theory. Nature Human Behaviour . 1-9. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0522-1

O’Grady, Cathleen (2025): Science’s reform movement should have seen Trump’s call for ‘gold standard science’ coming, critics say. Science June.10. https://doi.org/10.1126/science.zlwoaxz

Snee, David and Ciucci, Luca and Rubehn, Arne and van Dam, Kellen Parker and List, Johann-Mattis (2025): Unstable Grounds for Beautiful Trees? Testing the Robustness of Concept Translations in the Compilation of Multilingual Wordlists. In: Proceedings of the 7th Workshop on Research in Computational Linguistic Typology and Multilingual NLP (SIGTYP 2025). 1-12. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.00464

Tjuka, Annika and Forkel, Robert and List, Johann-Mattis (2024): Universal and cultural factors shape body part vocabularies. Scientific Reports 14.10486. 1-12. https://doi.org/10.1038/s41598-024-61140-0

Twomey, C. R. and Roberts, G. and Brainard, D. H. and Plotkin, J. B. (2021): What we talk about when we talk about colors. Proceedings of the National Academy of Sciences United States of America 118.39. . Benjamin Lee Whorf (1950): An American Indian Model of the Universe. International Journal of American Linguistics 16.2. 67-72. https://doi.org/10.1073/pnas.2109237118

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Ankerpunkte des Vertrauens in den Fluten digitaler Information

Je mehr ich in meiner neuen Rolle als Universitätsprofessor in den aktiven Unterricht junger Menschen, die bei uns studieren, eingebunden bin, desto mehr fällt mir auf, wie schwierig der Umgang mit Wissen in diesen “neuen” Zeiten geworden ist, die ja nun schon eine ganze Weile anhalten. Während ich in meinem Studium noch klassischen Bücherregalstaub einatmen durfte und die meisten der Texte, die ich zitierte, in handgeschriebenen Exzerpten mit mir herumschleppte, ist es wohl keine Übertreibung, anzunehmen, dass die meisten Studierenden, die heute ihren Abschluss machen, die Bibliothek nur in den seltensten Fällen aufsuchen mussten und aufgesucht haben. Während ich mich selbst vor mehr als zehn Jahren in meiner Zeit als Doktorand, der ein bis zwei Kurse pro Semester unterrichtete, über Studenten aufgeregt hatte, die nicht wussten, was eine Buchsignatur ist, frage ich heute gar nicht mehr nach, ob dieses Konzept den jungen Menschen in meinen Kursen bekannt ist. Stattdessen stelle ich ihnen das Konzept von “Open-Access”-Publikationen vor, erkläre, was ein Digital Object Identifier ist, und zeige, wie man auf die Vielzahl der Onlineresourcen zurückgreifen kann, die einem die Unibibliothek im Speziellen und das Internet im Allgemeinen zur Verfügung stellt.

Die Bedingungen für das Studieren sind dabei nicht schlechter geworden. Im Gegenteil. Ich habe auf meinem Computer jederzeit Zugang zu über 10000 Texten, die ich als PDF gespeichert und mit einem kleinen Programm so verlinkt habe, dass ich sie nach Titel jederzeit über den Terminal aufrufen und aufschlagen kann. Wenn ich neue Titel haben möchte, melde ich mich bei der Fernleihe, und man schickt sie mir von dort als PDF-Scan zu, dank des [Subito]-Services, der einen digitalen Austausch unter Bibliotheken ermöglicht. Wenn sich Texte wirklich einmal auf diesen direkten Wegen nicht finden lassen, findet man oftmals zumindest einen Preprint, der zwar nicht vollständig zitierfähig ist, aber doch zumindest einen Überblick gibt, ob man den Text wirklich braucht oder nicht (und dies sind lediglich die offiziellen Methoden, mit denen man sich Literatur beschaffen kann).

Auch meine Studierenden profitieren von der geänderten Verfügbarkeit von Texten. Zum einen erlaubt mir meine ständig wachsende Datenbank an Zitaten, meine Studierenen mit unterschiedlichsten Texten vertraut zu machen, zu denen ich in der analogen Vergangenheit nie einen so umfassenden Zugang erlangt hätte (List 2022), zum anderen ist die Recherche nach Texten im Internet und das Erstellen von Bibliographien durch die Vielzahl an Hilfsmitteln und Tools, die entweder frei zur Verfügung stehen, oder von den Unibibliotheken lizenziert werden, um ein Vielfaches einfacher geworden, als dies zu Beginn meines eigenen Studiums noch der Fall war.

Während ich gegen Ende meines Studiums (egen Ende des ersten Jahrzehnts der 2000er) noch unheimlich stolz war auf meine umfangreiche private Bibliothek, die damals vielleicht 10 bis 15 Bücherkisten umfasste und vor allem durch den Aufenthalt in China noch mal stark angewachsen war (ich hatte dort unzählige Bücher billig gekauft und weitere kopiert und billig binden lassen und alles per Post nach Deutschland verschifft), habe ich Bücher, die nicht als Scan vor liegen, mit jedem weiteren Umzug seit Ende meines Doktorstudiums immer mehr zu hassen gelernt. Während ich den dicken Wälzer zur Shellprogrammierung (Wolf 2007), der mich viele Jahre als Nachtlektüre begleitet und mir wegen seines Gewichts an manchen Abenden fast physisch den Atem geraubt hatte, noch lange Zeit voller Stolz in meinem Regal präsentierte, war ich am Ende froh, also irgendwann von irgendwem vergessen wurde, ihn nach dem Ausleihen wieder zurückzubringen.

Bücher in physischer Form fehlen mir nicht mehr. Ich kann Romane wunderbar auf dem Smartphone lesen und wissenschaftliche Texte als PDF am Computer. Ich vermisse den Buchstaub nicht, und bin froh, dass ich beim Exzerpieren schon vor Jahren auf digitale Formate umgestiegen bin. Vor allem beim Programmieren denke ich auch, dass ich viel mehr von der großen Verfügbarkeit von Antworten auf Stack Overflow profitiert habe, also von den manchmal doch recht teuren Einführungsbüchern, die nach einem Jahr schon nicht mehr aktuell sind.

Den Studierenden geht es wohl ähnlich. Ich habe seit Jahren nicht mehr erlebt dass jemand mich bei der Literatursuche für Hausarbeiten auf dicke Wälzer im Präsenzbestand der Unibibliothek hingewiesen hätte. Beim Programmierenlernen erweisen sich für viele darüber hinaus die Chatprogramme als äußerst hilfreich, die sich schamlos aus dem Fundus an Forennachrichten und den unzähligen Programmzeilen bedienen, zu denen ich selbst meinen Teil beigetragen habe, indem ich meine Software Open Source veröffentliche und dann sogar noch auf dem zu Microsoft gehörenden Portal GitHub kuratiere.

Im Gegensatz zu mir, der ich den Übergang von der analogen in die digitale Welt selbst aktiv miterlebt und in gewisser Weise durch meine Tätigkeit auch mitgestaltet habe, scheint es mir häufig, dass die, die heute studieren, viel zu wenig um die großen Vorteile wissen, die ihnen die digitale Welt bietet. Im Gegenteil, zuweilen kommen mir viele Menschen, die ich als Kolleginnen und Kollegen oder Studentinnen und Studenten in meinen Kursen erlebe, fast verloren vor, wenn es um den richtigen Umgang mit den digitalen Informationsfluten geht, auf denen wir surfen müssen.

Vor allem bei jüngeren Studierenden ist mir aufgefallen, dass ihnen die Ankerpunkte zu fehlen scheinen, die es ihnen erlauben würden, auf ihrer Reise durch die unendlichen Weiten der Information nach Inseln des Wissens zu suchen. Für mich sind diese Ankerpunkte klar, vor allem in Bezug auf das Fach, welches ich vertrete, und liegen in Form von Büchern vor, die entweder virtuell als PDF auf meinem Computer gespeichert sind, oder in physischer Form in verschiedensten Bibliotheken in die Hand genommen und studiert werden können. Ankerpunkte des Wissens sind für mich all die Formen von Information, die ich mit einer Seitenzahl versehen kann. Denn wenn ich zitiere, worauf sich mein Wissen bezieht, muss ich auch zeigen können, wo dieses Wissen gefunden werden kann, und das heißt in letzter Konsequenz, dass ich auch in der Lage sein muss, aufzuzeigen, auf welcher Seite, oder sogar in welcher Zeile das steht, was kritisieren, diskutiere, oder hervorhebe in meiner Arbeit.

Aus diesem Grunde mag ich es nicht, mir Vorlesungen online anzuschauen, oder die Folien von Vorträgen, die nur halbherzig auf Literatur verweisen und selten rigoros erklären, wo sie das Wissen hernehmen, auf das sie sich beziehen. Ich mag keine Lehrvideos, auch nicht für das Programmieren, da ich kaum sichergehen kann, dass Portale wie YouTube oder Vimeo auch in zehn oder zwanzig Jahren noch bestehen und die Inhalte zur Verfügung stellen werden. Ich brauche für das Selbstverständnis der Forschung, welches ich mir in den Jahren als Student, Doktorand, Post-Doc, Gruppenleiter und nun auch Professor aufgebaut habe, das Gefühl, dass das, worauf ich mich beziehe, irgendwo dauerhaft abrufbar ist (was immer auch Dauerhaft in Zeiten dauerhafter Krisen heißen mag). Die Seitenzahl, die ich mir für jedes Zitat, dass ich in meine Bibliographie aufnehme, notiere, versinnbildlicht diesen Ankerpunkt, diesen Verweis auf diese eine — winzig kleine — Insel der Ordnung in dem riesigen Ozean des Chaos, in dem wir uns als Wissenschaftler bewegen.

Ich habe das Gefühl, dass vielen Menschen diese Ankerpunkte fehlen, weil wir über die zunehmende Digitalisierung vergessen haben, wie wichtig es ist, sie aufzubauen. In vielen Aspekten des täglichen Lebens ist es egal, woher ich mein Wissen beziehe und ob ich das Wissen in dieser Form auch dauerhaft abrufen kann. Vielleicht ärgere ich mich, wenn ich ein Rezept nicht mehr finde, dass ich ein mal erfolgreich gekocht habe, und vielleicht bedauere ich es, wenn irgendein Livehack oder irgendeine Anleitung zum Programmieren, die hilfreich bar, nicht mehr von den Suchmaschinen an die Oberfläche gespült wird, aber ich habe mich — wie sicher viele — schon so sehr daran gewöhnt, dass ich alternative Rezepte und Livehacks binnen kürzester Zeit finden werde, dass mir der Verlust von Stabilität nichts mehr ausmacht.

Beim wissenschaftlichen Arbeiten im Speziellen und beim Aufbauen von Wissen im Allgemeinen ist diese spontane Form des Wissensabrufens, also das Bemühen von Suchmaschinen oder das Befragen von künstlichen Intelligenzen, jedoch fatal. Wenn wir etwas Komplexes über einen langen Zeitraum hinweg erlernen und durchdringen wollen, dann können und sollten wir uns nicht auf Google oder ChatGPT verlassen. Wir müssen unsere Anker auswerfen, um Halt zu bekommen, auch wenn es uns unmöglich erscheinen mag, dass wir jemals stabilen Grund im digitalen Informationsmeer finden werden. Es ist dabei ganz egal, ob das konkrete Wissen, welches wir dabei aus fest verortbaren Quellen beziehen, für lange Zeit Bestand haben wird, oder vielleicht schon überholt ist. Jede Quelle, die wir verorten können, hilft uns bei der Orientierung und dabei, uns weiter fortzubewegen und unser Wissen auszubauen.

Ich selbst habe erstes Wissen um die Linguistik aus dem hoffnungslos überholten populärwissenschaftlichen Werk von Bodmer (1944) in einer deutschen Übersetzung von 1955 in einer Auflage von 1997 erworben. Egal wie falsch das sein mag, was Bodmer behauptete, das Buch steht als Zeuge meiner Wissensentwicklung in meinem Regal, ich habe einen Scan der englischen Erstausgabe in meiner digitalen Artikelsammlung, und ich kenne inzwischen einen Großteil der Literatur, auf die Bodmer sich selbst bezogen hatte und kann genau sagen, warum das, was Bodmer sagte, nach meinem besten Wissen als falsch angesehen werden muss.

Wenn sich mein Wissen um die Grundlagen der Linguistik jedoch nur auf Googleanfragen, auf Chatsessions mit ChatGPT oder Bard, oder auf Tictoc-Videos stützen würde, dann würde mir die konkrete Referenz fehlen, der Ankerpunkt des Wissens, den es jedoch meinem Gefühl nach (ich kann das nämlich nicht beweisen und weiß auch nicht, ob ich es jemals werde gut begründen können) braucht, um sich im Ozean der digitalen Information zurechtfinden zu können.

Eine sehr bedauerliche Entwicklung, die ich seit Beginn meiner Dozententätigkeit beobachten konnte, ist, dass die Bereitschaft von Menschen, längere Texte zu lesen, die man irgendwo direkt verorten kann, immer mehr abnimmt. Ich vermute, dass dies in einem direkten Zusammenhang mit dem Einzug der Digitalisierung steht, deren unreflektierte Einführung in Schulen in Schweden ja anscheinend zu großen Problemen bei den jungen Schülern geführt hat (Rühle und Volkert 2023).

Ich weiß gut, dass ich mich irren kann wie eine Eintagsfliege (List 2018), wenn es um die Einschätzung von Trends geht, und ich habe weder das spontane noch das verankerte Wissen, welches es mir erlauben würde, die These, dass weniger gelesen wird, wissenschaftlich ernsthaft zu verteidigen. Aber wenn ich mich auf mein Bauchgefühl verlasse, dann sagt mir dieses, dass es die fehlenden Ankerpunkte des Wissens sind, die den Menschen in heutigen Zeiten fehlen.

Denn wenn ohne große Schranken jede Art von Wissen in jeder Form irgendwie ins Netz gestellt werden kann, dann ist es in der Ausbildung junger Menschen nicht mehr — wie noch zu meinen Studienzeiten — wichtig, zu vermitteln, wie man etwas findet. Noch wichtiger ist es geworden, zu vermitteln, wie man das, was man gefunden hat, überprüft, kritisch bewertet, und verankert, um zu einem späteren Zeitpunkt, wieder darauf zurückgreifen zu können. Zum Verankern gehört dabei nicht nur, zu wissen, wie man klassische Literatur zitiert, die physisch präsent in einer Bibliothek eingesehen kann, sondern eben auch, wie man die unzähligen Formen von grauer Literatur, wozu Preprints, Projektberichte, aber in gewisser Weise auch Berichte in Blogs, Onlinezeitungen und -zeitschriften gehören, zitiert und auch für den weiteren Zugriff bewahrt.

Ich speichere zum Beispiel inzwischen jeden Zeitungsartikel und Blogpost, den ich im Internet lese und von dem ich denke, dass er interessant sein könnte, als PDF, um sichergehen zu können, dass ich ihn auch noch abrufen kann, wenn er nicht mehr verfügbar ist. Seit vier Jahren pflege ich neber meiner EvoBib-Zitatedatenbank ein eigenes privates Wiki, in dem ich alle möglichen Inhalte zu gesellschaftlichen und wissenschaftlichen Themen verlinke, die mir wichtig sind. Ich verwende dafür die äußerst praktische TiddlyWiki-Software, die perfekt für private Notizen geeignet ist und so transparent aufgebaut ist, dass man sie jederzeit in neue Formate exportieren kann. Während ich meine Sammlung von Zitaten und meine Bibliographie in regelmäßigen Abständen veröffentliche, lasse ich meinen Wiki privat, um einen Raum zu haben, in dem ich meine Gedanken frei entfalten kann.

Die Sammlung kommt mir vor allem in der Lehre zu gute, weil ich viele kleine Zeitungsartikel und andere Blogs dort speichere und verlinke, die sich nicht so einfach zitieren lassen, aber als kleine Ankerpunkte meines persönlichen Wissens dienen. Während graue Literatur in meinen Studienzeiten noch die Ausnahme dessen war, worauf man in seinen Arbeiten verwies, sind vor allem Blogs inzwischen zu einer so reichhaltigen aber auch aufgrund ihrer Unstetigkeit schwer einschätzbaren Quelle des Wissens geworden, dass es nicht mehr reicht, eine URL zu speichern und sie in irgendeiner Google-Datei abzuspeichern.

Stattdessen ist es wichtig, grundlegende Kenntnisse über die Struktur von URLs zu besitzen, man sollte in der Lage sein, abschätzen zu können, ob eine URL stabil auf einen Inhalt verweist, oder die Inhalte ständig wechselt. Im Fall von alten Seiten, sollte man um Services wie die Wayback Machine wissen, mit deren Hilfe man alte Webseiten zum Teil noch aufrufen kann, und es schadet auch auf keinen Fall, zu verstehen, wie man auf ältere Versionen von einzelnen Wikipediaseiten zurückgreifen kann, die ja ständig wechseln, weil sie ständig editiert werden. Und wenn man etwas, was einem die Suchmaschinen an den persönlichen Strand des Wissens anspülen, wichtig und merkenswert erscheint, dann bietet es sich immer an, es konkret abzuspeichern und digital aufzubewahren, genauso wie man sich Rezepte, die einem gut gefallen haben, vielleicht sogar aufschreibt, um sie zu einem späteren Zeitpunkt in der Zukunft noch ein mal kochen zu können.

Ich weiß nicht ob die Art, wie ich durch die Informationsfluten des Internets navigiere, sinnvoll oder nachahmenswert ist. Ich merke jedoch, vor allem auch im Kontakt mit vielen Menschen, die sich von dem Digitalen überfordert fühlen, wie wichtig es für mich selbst ist, mir klare Strategien zum Umgang mit Informationen zurechtzulegen — und diese selbstverständliche immer wieder zu hinterfrage und zu optimieren. Ich bin nicht so naiv, zu denken, dass dies die Meinungen, die ich mir bilde, unangreifbar macht, oder meine wissenschaftlichen Erkenntnisse so sehr verfestigt, dass sie mich überdauern. Aber es beruhigt mich, zu wissen, dass ich in meinen persönlichen Wissensdatenbanken Dinge rasch nachschlagen kann, die mir wichtig sind, seien es Rezepte, kleine Programmierbefehle, oder Zitate aus der Literatur. Dieses kleine bisschen Kontrolle, das ich über meine eigenen Wissensquellen habe, nimmt mir die Angst, mich vollständig in den Fluten der digitalen Information zu verlieren.

Literatur

Bodmer, Frederick (1944): The loom of language. A guide to foreign languages for the home student. London: George Allen & Unwin Ltd.

Bodmer, Frederick (1997[1955]): Die Sprachen der Welt. Geschichte,Grammatik, Wortschatz in vergleichender Darstellung. Übersetzt von Rudolf Keller. Köln: Parkland.

List, Johann-Mattis (2022): EvoBib: A bibliographic database and quote collection for historical linguistics [Dataset, Version 1.6]. Jena: Max Planck Institute for the Science of Human History. https://digling.org/evobib/

List, Johann-Mattis (2018): Eintagsfliegen. Von Wörtern und Bäumen 3.1. 181. https://wub.hypotheses.org/181

Rühle, Alex und Lilith Volkert (2023): Was kann Deutschland von Schwedens Schulen lernen? Süddeutsche Zeitung 79.22.12. https://www.sz.de/1.6323950

Wolf, Jürgen (2007): Shellprogrammierung. Das umfassende Handbuch. Galileo Computing: Bonn.