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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

afang

Vom Modellieren

Ich bin seit 2023 Leiter des Lehrstuhls für Multilinguale Computerlinguistik an der Universität Passau. Unabhängige Forschung — im Sinne von Forschung, die ich eigenständig betreibe, weil ich die Forschungsgelder selbst in kompetitiven Verfahren eingeworben habe — betreibe ich seit inzwischen zehn Jahren. Seit mehr als 20 Jahren fasziniert mich die Wissenschaft, insbesondere die Sprachwissenschaft, aber seit langer Zeit auch alles, was man mit Computern machen kann. Was mich allerdings noch viel länger als die Wissenschaft in meinem Leben begleitet, ist die Jonglierkunst. Mit Bällen, Keulen, Ringen und anderen Gegenständen hantiere ich begeistert seit inzwischen 30 Jahren.

Von ersten zaghaften Versuchen mit 3 Bällen gelang es mir über 4 Bälle, 5 Bälle und 6 Bälle bis zum Üben von 7 Bällen heranzukommen. Mehr habe ich in den 30 Jahren dann aber auch nicht gelernt. Das zeigt zum einen, dass die Lernkurve in Bezug auf die Zunahme neuer Bälle beim Jonglieren unglaublich steil ist. Zum anderen zeigt es aber auch schön, dass es beim Jonglieren eben nicht immer nur auf dieses kapitalistische Element des “Größer”, “Weiter” und “Schneller” ankommt. Manche Dinge kann man auch 30 Jahre lang betreiben, ohne sich ungesunden Ambitionen nach Zuwachs jeder Art hinzugeben. Das Jonglieren gehört definitiv dazu.

Was am Jonglieren aber auch besonders ist, ist die allgemeine Geisteshaltung, die damit verbunden ist. Menschen, die jonglieren, teilen oft eine ganze Reihe von Eigenschaften. Sie lösen gern Geschicklichkeitsprobleme, sie treten gern vor anderen Menschen auf, sie widmen sich einem steten Kampf gegen die Schwerkraft. Es ist daher vielleicht nicht ganz verwunderlich, dass viele Menschen, die jonglieren, auch Physik, Mathematik, oder Informatik studieren oder studiert haben. Ich selbst bin da eher eine Ausnahme mit meinem Studium der Vergleichenden Sprachwissenschaften, auch wenn das Fach natürlich auch einige nerdhafte Züge aufweist.

Die große Dichte an Mathematik- und Informatikbegeisterten erklärt vielleicht auch, warum Jongleure schon vor mehr als zwei Jahrzehnten anfingen, sich Gedanken darum zu machen, wie man Jonglierkunststücke denn eigentlich modellieren könnte. Die Idee war, ein formales Modell zu entwerfen, das in der Lage sein sollte, eine Reihe von Tricks zu generieren. Durch die Implementierung eines solchen Modells wäre man dann in der Lage, kleine Programme zu schreiben, die Tricks simulieren und somit sichtbar machen könnten, an die vielleicht vorher keiner gedacht hatte.

Diese Idee fand ihre Realisierung in der Siteswap-Notation. Darunter versteht man unter Jongleuren eine spezifische Notation, die es erlaubt, bestimmte Jongliermuster (nicht alle), systematisch als eine Folge von Zahlen zu beschreiben, wobei eine Zahl jeweils für einen Wurf steht. Den Zahlen selbst liegt dabei eine Systematik zugrunde. Ungerade Zahlen stehen für Würfe von einer Hand zur anderen. Gerade stehen für Würfe, die nach oben gehen, ohne die Hand zu kreuzen (sogenannte Säulen). Eine 3 beschreibt dabei einen Wurf von einer Hand zur anderen mit der Höhe, die man benötigt, um drei Bälle zu jonglieren. Die Zahlenfolge 3 3 3 kodiert das klassische Dreiballmuster im Rahmen der Kaskade. Die Zahlenfolge 5 5 5 5 5 beschreibt das Muster für fünf Bälle, 4 4 4 4 steht für die klassische Vierballjonglage (wobei in jeder Hand zwei Bälle getrennt voneinander jongliert werden).

Meine erste Reaktion, als man mir von der Siteswap-Notation erzählte, war sehr ablehnend. Ich war der Meinung, dass es sich beim Jonglieren um eine gewisse Form von Kunst handelt und dachte, dass Zahlen und Notationssysteme daher dort nichts zu suchen haben. Tricks sollten auf Basis menschlicher Kreativität entwickelt werden. Die Idee, Jongliermuster mit Hilfe von Formel zu generieren, stieß mich ab. Sie war mir viel zu nerdig und ihr mangelte es auch das, was das Jonglieren für mich bedeutete: einen Raum, in dem ich meine eigenen Ideen ausleben konnte, die mir so kreativ zu sein schienen, dass sie nie in Zahlenfolgen passen würden.

Diese Einstellung hat sich — auch wenn ich selbst das System nur unzureichend verstehe — inzwischen jedoch stark geändert. Der Grund ist, dass die Siteswapmacher nicht nur geliefert haben, was sie versprachen, sondern eigentlich auch weit darüber hinausgegangen sind. Siteswaps, also Muster, die mit Hilfe der Notation generiert wurden oder sich in der Notation darstellen lassen, gehören inzwischen zum guten Ton, nicht nur in der Jonglierszene, sondern auch im Mainstream, in dem Jongleure im Varieté oder im Zirkus auftreten.

Das Versprechen, ein implementierbares Modell zu liefern im Sinne von Bröker und Ramscar (2021) haben die Siteswapmacher gehalten. Aus der informellen Notation, wie sie in einem Prosatext beschrieben wurde (Phillips 2001) haben Informatikbegeisterte Jongliernerds rasch ganze Computerprogramme implementiert, die es ermöglichen, eine Webseite zu öffnen und beliebige Tricks animiert jonglieren zu lassen. Das kann jede interessierte Person selbst ausprobieren, indem sie Muster wie 531 oder 441 auf den entsprechenden Webseiten eingibt, um dann die Ergebnisse direkt anschauen zu können.

Dadurch, dass Menschen heutzutage fünf Bälle und mehr um ein vielfaches besser jonglieren können also noch vor 20 Jahren, hat die Anzahl von ungewöhnlichen Mustern, die auch ästhetisch fein anzusehen sind, rapide zugenommen. Ob Straßenkünstler, Varietéjongleur, oder Zirkusartist. Wer ordentlich jonglieren kann, wird zwangsläufig den einen oder anderen Siteswap auf der Bühne zeigen. Als Beispiel für ein besonders schönes Muster, empfehle ich das Muster 97531 in der Simulation anzuschauen. Das ist ein Trick, der mit fünf Bällen jongliert wird, die man gestaffelt in die Höhe wirft. Der erste Ball auf die Höhe von neun Bällen, der zweite auf die Höhe von sieben Bällen, dann fünf, dann drei, und bei der eins muss man einfach von einer Hand in die andere übergeben. Ich denke, ich lehne mich nicht zu weit aus dem Fenster, wenn ich sage, dass vor der Einführung der Notation kaum einer daran gedacht hatte, solche Muster zu werfen.

Was die Popularität der Siteswaps betrifft, sind diese jedoch streng auf die Jonglierszene begrenzt. Normale Menschen, die Jongliermuster sehen, können oft den Unterschied zwischen einem einfachen 55555 mit fünf Bällen (normales Jongliermuster) und dem komplexeren 645 (einem Trick mit fünf Bällen, bei dem zwei Bälle jeweils senkrecht geworfen werden, und einer kreuzt) unterscheiden. Zumindest ernte ich auch nach 20 Jahren, in denen ich relativ regelmäßig Straßenauftritte durchgeführt habe, nach wie vor keine große Begeisterung, wenn ich einen 645 jongliere. Die richtige Stimmung kommt ohnehin erst dann auf, wenn man drei Fackeln anzündet. Ob man vorher fünf Bälle, sieben Bälle, oder komplexe Siteswaps geworfen hat, ist den meisten Menschen egal.

Ich finde, dass die Siteswaps auf eindrucksvolle Weise zeigen, warum wir in der Wissenschaft modellieren wollen und sollten. Wir können mit Hilfe formaler Modelle eben systematisch bestimmte Bereiche des Lebens und der Welt systematisch ausleuchten und durch die engen Vorgaben der Modelle dadurch Dinge entdecken, die uns beim modellunabhängigen Betrachten der Realität vielleicht nicht aufgefallen wären. Daher ist mir die Modellierung auch in meiner eigenen Forschung so wichtig geworden. Wie bei den Siteswaps erhoffe ich mir davon keineswegs, eine realistische Beschreibung von so komplexen Phänomenen wie dem Sprachwandel zu erlangen. Es geht vielmehr darum, durch die Modelle neue Aspekte an dem Untersuchungsbereich zu entdecken, die man ohne die Modelle nicht gesehen hätte.

Wissenschaft wie Kunst brauchen aber neben den Modellen auch zuweilen die kleinen Funken der Erleuchtung. Sei es, um das richtige Modell zu finden, oder um bestimmte Aspekte zu entdecken, die zuvor verborgen geblieben sind und daher nicht modelliert werden konnten. In Wissenschaft wie Kunst kommt es daher wohl am Ende auf das richtige Zusammenspiel zwischen dem Bilden von Modellen und dem Empfangen oder Erzeugen von Geistesblitzen an.

Ich habe mir den Hang zur Modellierung vor allem für die Wissenschaft aufgehoben. Beim Jonglieren bewundere ich die Siteswapnotation und Menschen, die damit nahezu spontan neue Muster jonglieren können, ohne selbst dazu in der Lage zu sein. In der Wissenschaft setze ich Modelle dafür an die erste Stelle.

Ein Trick, den ich mit großem Enthusiasmus seit einem Jahr übe, und der garantiert nicht mit Hilfe eines Zahlenmodells erzeugt wurde, beginnt damit, dass man fünf Bälle normal jongliert, bis dass ein Ball ein wenig höher in die Luft geworfen wird, während man die übrigen vier Bälle zu jeweils zwei Bällen in der linken und rechten Hand auffängt. Danach werden zwei Bälle aus der rechten Hand rasch in die linke Hand übergeben, wobei der zuerst hoch abgeworfene Ball noch immer in der Luft ist und sich langsam im Sinkflug befindet. Nach oder während der Übergabe dreht man sich dann rasch in einer halben Drehung um die eigene Achse und beugt sich nach vorn, um den fünften Ball mit der leeren rechten Hand zu fangen, die zwischen die Beine nach hinten greift. Er gelingt mir immer besser und es macht einfach nur Freude, diesen Trick zu werfen, weil er so viele unterschiedliche Elemente miteinander vereint. Jongleure nutzen keine Zahl, um ihn zu bezeichnen. Unter ihnen firmiert er einfach nur als Arschfang.

Literatur

Bröker, Franziska and Ramscar, Michael (2021): Representing absence of evidence: Why algorithms and representations matter in models of language and cognition. Language, Cognition and Neuroscience 37.1. 1-24.

Phillips, Greg (2001): Understanding Siteswap juggling patterns. A guide for the perplexed. https://www.jugglingedge.com/pdf/siteswap-notes-a4.pdf