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Überzeugungsarbeit

Es ist immer wieder interessant zu sehen, was passiert, wenn man Geisteswissenschaft betreibende mit quantitativen, scheinbar harten, Argumenten konfrontiert. Während Forscher mit quantitativem Training oftmals schnell klein beigeben, wenn man ihnen Signifkanzwerte unter 0.05 präsentiert, sind die Geisteswissenschaftler, die sich jeder Quantifizierung widersetzen, und gern betonen, dass die Arbeit, die sie leisten, unmöglich von Computerprogrammen geleistet werden könnte, erstaunlich resistent gegenüber Fakten, die auf Zahlen basieren.

Ich habe das bei mir selbst beobachtet. Wenn ich überzeugt bin, aus welchem Grund auch immer, dass eine Analyse falsch ist, zum Beispiel weil mir die Grundannahmen zu banal vorkommen, dann ist es egal, welche Zahlen man mir präsentiert: ich werde sie solange abstreiten, bis ich den Grund gefunden habe, warum die Zahlen so gut aussehen. Eine meiner ersten Begegnungen mit Kolleginnen und Kollegen aus der Biologie verlief genau in diese Richtung: man präsentierte uns eine Methode, die scheinbar in der Lage war, Entlehungen in verschiedenen Sprachen mit sehr großer Genauigkeit zu entdecken, und belegte diese mit Signifikanzwerden, die in diesem Fall über 0.05 liegen mussten, da man eine Verteilung von Zahlen suchte, die gerade nicht signifikant unterschiedlich war. Ich hatte unheimlich viele Vorbehalte gegenüber der Methode, vor allem auch deshalb, weil — wie es in der Biologie oftmals üblich ist — keine direkten Evaluierungen vorgenommen wurden, um zu schauen, ob und wie viele bekannten Entlehnungen in den Daten nun wirklich festgestellt werden konnten. Der Signifikanzwert war mir vollkommen egal. Ich sollte ohnehin erst später verstehen, worauf der überhaupt basierte.

Nachdem ich später meine algorithmischen Kenntnisse erweitern konnte, und irgendwann in der Lage war, die Methode selbst neu zu programmieren, merkte ich schließlich, was eigentlich das Problem gewesen war: die Methode, die wir zur Entdeckung von Entlehungen verwendet hatten, hat keine hohe Präzision, sie schießt also oft daneben, sie hat aber dafür einen hohen Recall, das heißt, sie kann fast alle Entlehnungen in den Daten finden, die dort auftauchen (siehe List 2019 für eine Diskussion verschiedener Methoden zur automatischen Entdeckung von Entlehnungen). Das Problem ist nur, wie wir schon bei der Diskussion von den Grundlinien gesehen haben, dass eine solche Methode generell mit Vorsicht zu genießen ist. Wenn man als Polizeikommissar jeden Verdächtigen verhaftet, der einem über den Weg läuft, findet man sicher viele Mörder. Man wird aber auch viele Unschuldige verhaften, was man natürlich vermeiden will.

Als ich das erste Mal mit den Zahlen und Ergebnissen der Entlehnungsentdeckungsmethode konfrontiert wurde, konnte ich in keiner Weise beurteilen, wie gut oder wie schlecht diese eigentlich funktioniert. Ich konnte ja nicht einmal sehen, welche Ergebnisse die Methode denn liefert, weil die Ergebnisse lediglich in Zahlen und Visualisierungen bestanden, die auf viele Kolleginnen und Kollegen (vor allem diejenigen, die selbst quantitative arbeiten) einen sehr großen Eindruck machten. Ich konnte nur intuitiv sagen, dass irgendetwas mit dem Ansatz nicht stimmte, und dieses Unbehagen, dass ich spürte war sicherlich auch der Grund, warum ich die Methode später nachimplementierte und weiter erforschte, bis ich, vor nicht allzu langer Zeit, enttäuscht feststellen musste, dass der Ansatz im Grunde genommen wirklich nur mit großer Vorsicht zu verwenden ist.

Ich glaube, dass es vielen Geisteswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern so geht, wenn man ihnen die Ergebnisse quantitativer Methoden vorsetzt. Egal, wie überzeugend die Zahlen aussehen mögen: mit Zahlen allein kann man diejenigen, die Geisteswissenschaften mit Herz und Seele betreiben, selten überzeugen, vor allem nicht mit Experimenten, die auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen beruhen. Dies konnte man vor einiger Zeit wieder gut sehen, als Kassian et al. (2015) einen probabilistischen Test präsentierten, in dem sie nachzuweisen versuchten, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass die uralischen und die indogermanischen Sprachen urverwandt sind. In diesem Test werteten die Forscher Listen von rekonstruierten Formen für beide Sprachen aus, und zählten, wie viele ähnliche Wörter man in beiden Listen finden kann, und wie viele man zu finden erwarten würde, wenn beide Sprachen nicht verwandt sind.

Diese Art von Test selbst ist nicht neu und beruht auf einem sogenannten Permutationsverfahren. Zunächst schaut man sich die “attestierten Daten” an, also die Listen mit Wörtern (sortiert nach Bedeutung), wie man sie in beiden Sprachen vorfindet. Dann erzeugt man Zufallsverteilung, indem man eine der Listen immer wieder mischt, also am Ende, wenn man die Listen miteinander vergleicht, eben nicht mehr Wörter mit der gleichen Bedeutung, sondern mit verschiedenen Bedeutungen vergleicht, also Äpfel mit Birnen, Hände mit Füßen, Fische mit Fahrrädern. Die Grundannahme ist nun: wenn man im Durchschnitt sehr viel weniger ähnliche Wörter in den zufällig erstellten Listen findet, als in den attestierten Daten, dann ist das ein Hinweis auf eine hohe Wahrscheinlichkeit von Verwandtschaft (siehe vor allem Kessler 2001).

Tatsächlich scheint diese Analyse nun die Annahme, dass die uralischen (also bspw. Finnisch und Ungarisch) mit den indogermanischen Sprachen (bspw. Hindi, English, und Französisch) verwandt seien, zu bestätigen. Sieben ähnliche Wörter konnten in einer Liste von 50 Wortpaaren zwischen den beiden Sprachfamilien gefunden werden, während in den permutierten Listen nur zwischen einem und vier Treffern gefunden werden konnten, und es also extrem unwahrscheinlich ist, in unverwandten Sprachen sieben Treffer zu landen (vgl. Starostin 2018). Die schiere Unwahrscheinlichkeit, die so beeindruckend in Zahlen ausgedrückt werden kann, konnte die Fachwelt bisher jedoch noch nicht überzeugen. Nach wie vor gilt die indo-uralische Hypothese als spekulativ und nicht gesichert, und es wurde auch überraschend wenig über den Artikel diskutiert.

Um zu verstehen, aus welchen Gründen die Kollegen die Befunde ablehnen, genügt es, sich Kommentare zum Artikel von Kassian et al. in der gleichen Ausgabe der Zeitschrift anzuschauen. Hier finden wir nicht nur Kritik an den verwendeten Transkriptionen oder Kritik an der geringen Anzahl von Wortpaaren, die vergleichen wurden, sondern auch Hinweise auf alternative Erklärungen für die Treffer, wie frühen Kontakt der Sprachfamilien, oder puren Zufall. Man könnte sich fast an Kuhns (1962) Struktur wissenschaftlicher Revolutionen erinnert fühlen, wenn man sieht, mit welcher Hartnäckigkeit neue Hypothesen zur Sprachverwandtschaft in unserer Disziplin abgelehnt werden. Bevor wir unsere konservative Ansicht, dass es keine tieferen Verwandtschaften als Indogermanisch und Uralisch geben kann, aufgeben, werden wir mit aller Macht versuchen, alle möglichen Hinweise im Rahmen unseres derzeitigen Paradigmas zu deuten.

Diese Interpretation der Situation in der historischen Linguistik wäre allerdings irreführend. Obwohl es eine große Skepsis gegenüber neuen Verwandtschaftstheorien gibt, ist diese nicht der einzige Grund, warum das Experiment von Kassian und Kollegen nicht überzeugt. Der Hauptgrund für die mangelnde Überzeugungskraft liegt meiner Meinung nach vor allem im Experiment an sich und in der Vielzahl von Unsicherheiten, die dieses Begleiten. Zum Beispiel wurden keine modernen Sprachen verglichen, sondern rekonstruierte Versionen von Uralisch und Indogermanisch. Allein hier gibt es eine Unzahl an Entscheidungen, die getroffen wurden, und zu hitzigen Diskussionen unter Expertinnen und Experten führen, wenn man jede einzelne durchexerzieren würde. Das intuitive Argument der Zahlenskeptiker ist, dass es zu viele Unwägbarkeiten gibt, die in die Produktion der Daten eingegangen sind, als dass man von einem neutralen Experiment sprechen könnte.

Desweiteren wurden nur zwei Sprachen verglichen, wobei es bis zu 300 größere Sprachfamilien gibt, gegen die man die Methode ebenfalls vergleichen könnte und vielleicht sogar müsste, um die Frage, was denn nun eigentlich zufällig zu erwarten ist, und was man bekommt, ernsthaft beantworten zu können. Dass frühe Entlehnung zu großen Ähnlichkeiten führen kann, ist ein schwerwiegendes Argument, das man jedoch gut vergleichen könnte, indem man andere Sprachfamilien ebenfalls untersucht. Auch die Möglichkeit von Zufallstreffern, von der man allgemein annimmt, dass sie durch das Permutationsverfahren gut modelliert wird, sollte man nicht unterschätzen. Es gibt schließlich Hinweise, dass es Tendenzen in allen Sprachen der Welt gibt, bestimmte Laute für bestimmte Konzepte zu verwenden (Blasi et al. 2016). Wieder wäre es einfach, durch die Einbeziehung von mehr Sprachfamilien empirisch zu testen, wie viel Ähnlichkeit man erwarten könnte, die vom Permutationstest schlicht und einfach nicht abgedeckt werden kann.

Mich selbst nervt die Zahlenskepsis von klassischen Linguistinnen und Linguisten zuweilen selbst stark, vor allem, wenn sie sich in einer stark herablassenden Haltung gegenüber denjenigen äußert, die sich bemühen, unsere Wissenschaft wissenschaftlicher, transparenter, und eben auch ein Stück quantitativer zu machen. In vielen Fällen bin ich jedoch auch sehr froh, dass wir nach wie vor über eine so selbstbewusste Forschungsgemeinschaft verfügen, die sich nicht blind mit Zahlen ruhigstellen lässt, sondern stattdessen versucht, der Evidenz in ihrer Ganzheit gerecht zu werden, und Modellierungen kritisch zu hinterfragen.

Schade ist dabei jedoch, dass möglicherweise interessante, neue Theorien oftmals direkt zurückgewiesen werden, ohne ihnen eine Chance zu geben, sich zu bewähren. Die Zurückhaltung in Bezug auf Theorien zu tieferer Sprachverwandtschaft, die viele historische Linguisten teilen, stellt hier zum Teil wirklich ein Forschungsparadigma da, das hoffentlich irgendwann abgelöst und durch ein flexibleres Paradigma ersetzt wird, das unterschiedliche Stufen der Validität von Verwandtschaftshypothesen zulässt. Wenn man so weit zurück in die Vergangenheit geht, wie man das tun müsste, um die Verwandtschaft des Indogermanischen mit dem Uralischen zu postulieren, dann braucht man keine absolute Sicherheit, kein binäres “verwandt-oder-nicht-verwandt”, wie wir das für die kleineren Sprachfamilien kennen. Vielleicht genügt dann auch einfach ein “relativ wahrscheinlich”, oder ein “möglich”, je nachdem, wie viele Studien nun eigentlich die eine oder die andere Theorie stützen. Denn auch wenn es Vorbehalte gegenüber der Studie von Kassian und Kollegen geben mag, so wäre es doch interessant, sie weiter zu verfolgen, und zu schauen, ob sich mehr Hinweise finden lassen. Selbst wenn sich nicht mehr Hinweise finden lasse, es sich aber zeigen sollte, dass wir viel mehr mögliche Treffer zwischen Uralisch und Indogermanisch finden können, als zwischen Indogermanisch und Uralisch mit jeweils anderen Sprachfamilien, wäre das eine Erkenntnis, die es wert wäre, dokumentiert und ohne Vorbehalte diskutiert zu werden.

Das Unterscheiden von Fakten in Bezug auf ihren jeweiligen Erkenntnisstatus wäre ohnehin eine gute Idee, auch für die Wissenschaft im Allgemeinen. Vielleicht könnte das auf Dauer auch die Konflikte, die um Fake-News, alternative Fakten, und vermeintliche wissenschaftliche Erkenntnisse entbrennen, eindämmen helfen. Denn auch hier wird derzeit meist binär geurteilt, obwohl oftmals eine viel differenziertere Analyse vonnöten wäre. Denn nicht alle Erkenntnisse, die die Wissenschaft liefert, sind gleichermaßen gut gesichert, weshalb es wichtig wäre, nicht nur eine bestimmte Erkenntnis als “wissenschaftlich gesicherten Fakt” zu bezeichnen, sondern immer auch hinzuzufügen, wie sicher sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler selbst sind.

Literatur

  • Damián E. Blasi and Wichmann, Søren and Hammarström, Harald and Stadler, Peter and Christiansen, Morten H. (2016): Sound–meaning association biases evidenced across thousands of languages. Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America 113.39. 10818-10823.
  • Kassian, Alexei and Zhivlov, Mikhail and Starostin, George S. (2015): Proto-Indo-European-Uralic comparison from the probabilistic point of view. The Journal of Indo-European Studies 43.3-4. 301-347.
  • Kessler, Brett (2001): The significance of word lists. Statistical tests for investigating historical connections between languages. Stanford:CSLI Publications.
  • Thomas S. Kuhn (1996): The structure of scientific revolutions. Chicago:University of Chicago Press.
  • List, Johann-Mattis (2019): Automated methods for the investigation of language contact situations, with a focus on lexical borrowing. Language and Linguistics Compass 13.e12355. 1-16.
  • Starostin, George S. (2018): Typological expectations and historic reality: Once again on the issue of lexical cognates between Indo-European and Uralic. In: : Farnah. Indo-Iranian and Indo-European studies in honor of Sasha Lubotsky. Ann Arbor and New York:Beech Stave Press. 327-334.
Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Überzeugungsarbeit," in Von Wörtern und Bäumen, 06/09/2019, https://wub.hypotheses.org/949.

Von falschen Originalen und echten Kopien

Während meiner Zeit als Austauschstudent in China begleitete ich einmal ein paar russische Bekannte durch Shànghǎi, um ihnen dabei zu helfen, touristische Einkäufe zu erledigen, was in diesem Fall vor allem das Kaufen von Fakeprodukten, vor allem falschen Rolex-Uhren bedeutete. Es stellte sich schnell heraus, dass meine Bekannten meine Hilfe gar nicht nötig hatten. Mit Händen und Füßen konnten sie viel schneller mit den Händlern feilschen, als ich in der Lage war, vom Russischen ins Chinesische und zurück zu übersetzen.

Ich nutzte die Zeit dann, um mit den Händlern ein bisschen zu plaudern. Als ich einen Fake-Rolex-Verkäufer provokativ darauf ansprach, dass seine Rolex aber offensichtlich nicht echt sei, meinte der nur: «Aber meine sind die richtigen falschen Rolex». Das erinnerte mich dann direkt an eine andere Situation, einige Zeit vorher, als ich mich bereit erklärt hatte, mit chinesischen Kindern Englisch zu sprechen, und eines der Kinder mich dann in sehr süßer altkluger Manier fragte, ob ich jetzt eigentlich ein echter oder ein falscher Ausländer sei.

Auch wenn ich immer noch nicht weiß, was ein falscher Ausländer ist, so denke ich doch, dass ich das Konzept der echten Fake-Rolex-Uhren verstanden habe. Manche sind eben ein bisschen echter als andere. Wenn etwas so viel gefälscht wird, wie Rolex-Uhren, dann gibt es Abstufungen unter den Plagiaten.

Auch in Bezug auf gefälschte Doktorarbeiten werden inzwischen meist verschiedene Stufen der Fälschung unterschieden, die meist bei Guttenberg beginnen (als Paradebeispiel für ein dreistes Plagiat), und bei Steinmeier aufhören (als Paradebeispiel für einen, der noch mal davongekommen ist). Wo genau man Schavan ansiedeln soll, ist nach wie vor nicht ganz klar. Gleiches gilt hier wohl auch für die neuen Vorwürfe, die Franziska Giffey gemacht werden, und bekannt detailliert auf VroniPlag eingesehen werden können.

Die Suche nach Plagiaten und der Nachweis, dass eine ungekennzeichnete Fremdübernahme wirklich stattgefunden hat, hat viel mit der Arbeit von historischen Linguisten zu tun, die nachzuweisen versuchen, dass zwei oder mehr Sprachen verwandt sind. Ähnlich, wie bei einem vermeintlich plagiierten Text vor allem die Übernahme von Idiosynkrasien, seien es spezifische Schreibweisen oder Fehler, das Plagiat sehr überzeugend überführt, sind es in der historischen Linguistik die irregulären Formen, die zwei oder mehr Sprachen miteinander teilen. Wenn man Englisch good und Deutsch gut vergleicht, dann sagt das erstmal wenig aus, ob die Wörter nur zufällig ähnlich klingen, oder verwandt sind. Wenn man aber better und besser hinzufügt, dann ist das allein schon eine bemerkenswerte Ähnlichkeit.

Ein Problem bei sowohl der Plagiatserkennung als auch der Auffindung verwandter Sprachen ist es, schlüssig darzulegen, warum nur eine der vielen Möglichkeiten, die zu Ähnlichkeiten zwischen Originaltext und (vermeintlichem) Plagiatstext, oder zu Ähnlichkeiten zwischen Wörtern in verschiedenen Sprachen führen können, denn tatsächlich in Frage kommt. Warum muss es ein Plagiat in Form einer Verschleierung sein, wenn wir Ähnlichkeiten wie in der folgenden «Fundstelle» aus VroniPlag zwischen zwei Texten vorfinden?

Eine Fundstelle im VroniPlag-Wiki zur Dissertation von Giffey.

Während die Evidenz in diesem Falle erdrückend scheint, weil es einfach zu viele inhaltliche und formale Ähnlichkeiten zwischen den Texten gibt, frage ich mich doch, wie man diese Analysen, wie sie von VroniPlag und anderen Projekten erstellt werden, jeweils bewerten soll. Ist es wirklich so unwahrscheinlich, dass wir so eine Ähnlichkeit auch zwischen unabhängig entstandenen Texten vorfinden könnten? Wenn man die Textstelle (und viele andere in der Arbeit von Giffey) sieht, dann scheint es tatsächlich unwahrscheinlich, dass dies völlig unabhängig entstehen konnte. Aber so lange wir keine realistische Vorstellung davon haben, wie die Nullhypothese hier tatsächlich aussehen müsste, also wie sehr sich zwei unabhängig entstandene Texte, die über denselben Sachverhalt reden, voneinander unterscheiden, so lange habe ich immer ein mulmiges Gefühl im Bauch, wenn ich davon lese, dass wieder ein Politiker oder eine Politikerin unter Plagiatsverdacht stehen.

Aus Anlass der Verdachtsmomente gegen Giffey werden Plagiate in vorwiegend geisteswissenschaftlichen Arbeiten wieder vermehrt in der Presse besprochen, wobei wir oft das Argument finden, dass in Deutschland der Doktortitel mehr gelte als in anderen Ländern (vgl. Das Wunschabzeichen v. J. Joffe in der ZEIT). Während die Titelversessenheit der Deutschen hier durchaus eine Rolle spielen kann, frage ich mich allerdings in diesem Zusammenhang auch, inwiefern nicht die Ausbildung an der Universität und die Bedeutung des Zitierens in der Wissenschaft im Allgemeinen ein schlampiges Zitierverhalten nicht auch mitbegünstigt. Denn die Probleme, die wir in den Doktorarbeiten, die derzeit auf dem Prüfstand stehen, vorfinden, die können wir schon bei den Studentinnen und Studenten beobachten, die oftmals trotz ausführlicher Einführungsveranstaltungen in das Zitieren in ihrem spezifischen Fachbereich, doch erhebliche Problem haben, sauber wiederzugeben, wo ihr Wissen herkommt.

Als Dozent habe ich hier schon vieles erlebt, seien es Hausarbeiten, wo Links zu GoogleBooks anstelle von Zitaten eingefügt wurden, Bachelorarbeiten, in denen Originalquellen basierend auf einer Sekundärquelle zitiert wurden, ohne dies zu kennzeichnen, Zitate von Texten, die Studierende aufgrund fehlender Sprachkenntnisse allein nicht lesen konnten und lediglich aus meinen Seminarskripten übernommen hatten, wie auch naturwissenschaftliche Labore, in denen die Doktoranden die Einleitung und den State-of-the-Art ihrer individuellen Arbeiten in gewisser Weise gemeinsam verfassten oder voneinander nahezu wörtlich übernahmen, um Zeit zu sparen.

Je mehr ich darüber nachdenke, desto mehr scheint es mir, dass der Grund dafür, dass so viele Arbeiten einer rigorosen Prüfung nicht standhalten, nicht nur bei der schludrigen Begutachtung durch Doktormütter und -väter zu suchen ist, sondern eventuell auch darin, dass wir unseren Studentinnen und Studenten das Handwerkszeug von Geisteswissenschaftlern einfach unzureichend beibringen.

Ich selbst hatte das Glück, auf der Suche nach meinem idealen Studium ungefähr ein Jahr alte Geschichte in Tübingen zu studieren, wo wir einen gefürchteten Dozenten hatten, dessen Seminare kaum jemand besuchte, weil er so schlechte Noten gab, und von dem ich im Hinblick auf das wissenschaftliche Arbeiten sehr viel mehr lernen konnte — einfach auch weil er so streng in Bezug auf die Einhaltung der Regeln war — als im Standardtutorium zum wissenschaftlichen Arbeiten am gleichen Institut.

Dennoch ist es vorgekommen, dass ich Gedanken in Arbeiten verwendet habe, ohne ihre Herkunft zu kennzeichnen. In den Fällen, in denen dies geschah, hatte ich meist schlicht und einfach vergessen, dass ich eine bestimmte Idee oder Inspiration einem anderen Autoren verdankte. In einer Arbeit von 2013 (Geisler und List 2013), zum Beispiel, diskutierten wir Poppers Idee von den «Drei Welten» (Three worlds, Popper 1978), um auf wichtige Unterschiede zwischen biologischer und linguistischer Evolution hinzuweisen. Auf Poppers Dreiweltentheorie war ich selbst durch die Lektüre von Rudi Kellers Buch «Sprachwandel» aufmerksam geworden (Keller 1990). Zum Zeitpunkt des Verfassens der Arbeit von 2013 hatte ich die Tatsache, dass ich die Theorie von Popper durch Keller kennengelernt hatte, allerdings komplett vergessen, was mir erst später in einem Gespräch mit einem Kommilitonen klar wurde. In meiner Dissertation habe ich dies korrigiert, und verweise auf Keller als alternative Interpretation von Poppers Theorie in der Sprachwissenschaft (List 2014: 119). Ich ärgere mich immer noch ein bisschen darüber, dass mir dieser Fehler unterlaufen ist, ich würde aber auch sagen, dass man sich so etwas verzeihen kann, oder verzeihen können sollte. Denn wir sind keine Maschinen, und können, wenn wir viel Literatur lesen, und davon leben, uns eine Vielzahl von Gedanken über bestimmte Sachverhalte zu machen, zuweilen tatsächlich vergessen, was die Inspiration unseres Wissens in bestimmten Fällen war.

Wie aber verhält es sich mit Fällen wie denen von Schavan oder Giffey? Dort finden wir Fälle von erheblicher Ähnlichkeit zwischen Text und Quelle, und sicher auch viele Fälle, die die meisten Menschen als eindeutig beurteilen werden. Ich frage mich aber auch, inwiefern diese nicht sorgfältig oder überhaupt nicht zitierten Textstellen zum grundlegenden Gehalt der Arbeiten beitragen, also ob es sich um neue Erkenntnisse handelt, die ja in Doktorarbeiten aufgestellt werden sollen, oder lediglich um die Teile, die dazu dienen, den Forschungsstand zusammenzufassen. Denn hier gibt es in den unterschiedlichen Wissenschaftszweigen erhebliche Unterschiede in der Tradition des Zitierens, und nicht selten verwenden Naturwissenschaftler sehr ähnliche Formulierungen, um bestimmte Methoden vorzustellen, die sie verwenden und im Materials-and-Methods-Teil ihrer Arbeit vorstellen müssen.

In den Geisteswissenschaften wird leider selten zwischen den unterschiedlichen Themenblöcken einer Arbeit (Forschungsstand, Methoden, Daten, Ergebnisse) unterschieden. Geisteswissenschaftler versperren sich oft bewusst gegen die Normierung und sehen ihre Artikel immer auch zu einem Gutteil als literarische Werke an, die durch Standardisierungsversuche an Qualität verlieren würden. Wenn wir nun eine stärkere Normierung in den Geisteswissenschaften hätten, und feststellen, dass jemand seinen Forschungsstand nahezu komplett aus einem Handbuch abgekupfert hat, aber im Hauptteil kreative, neue, und eigene Erkenntnisse präsentiert, würden wir dann sagen, dass diese Person gefälscht hat?

Genauso wie man die Qualität einer jeden Fälschung einer Rolex individuell bewerten kann, so denke ich, dass wir das Thema Plagiate ein bisschen differenzierter angehen müssen. Leider haben wir keine Möglichkeit, die Beweggründe zu erfahren, warum Menschen nicht zitieren, aber ich denke, dass wir es da mit einer großen Bandbreite zu tun haben, die von Unwissenheit über Schludrigkeit bis hin zu Vorsatz reicht, was aber duch das Wort Plagiat leider nicht differenziert ausgedrückt wird. Ich glaube nicht, dass alles durch das Setzen von Fußnoten getan ist. Wir haben — vor allem wissenschaftsintern — einen erheblichen Nachholbedarf an Diskussionen zum wirklichen Gehalt unserer Forschung, zum Mehrwert von Arbeiten, zu den Standards, denen wir uns verpflichten, und zur Frage, wie wir diese Standards unserem wissenschaftlichen Nachwuchs vermitteln. Darüber hinaus ist es wichtig, dass wir uns Gedanken machen, wie wir mit Fehlern umgehen wollen, und ab wann wir uns weigern wollen, diese zu verzeihen.

Literatur

  • Geisler, H. and List, J.-M. (2013): Do languages grow on trees? The tree metaphor in the history of linguistics. In: Heiner Fangerau and Hans Geisler and Thorsten Halling and William Martin (eds.): Classification and evolution in biology, linguistics and the history of science. Concepts – methods – visualization. Stuttgart:Franz Steiner Verlag. 111-124.
  • Keller, Rudi (1990): Sprachwandel. Von der unsichtbaren Hand in der Sprache. Tübingen:Francke.
  • List, Johann-Mattis (2014): Sequence comparison in historical linguistics. Düsseldorf:Düsseldorf University Press.
  • Popper, Karl Raimund (1978): Three worlds. The Tanner Lectures on Human Values . 143-167.

Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Von falschen Originalen und echten Kopien," in Von Wörtern und Bäumen, 10/03/2019, https://wub.hypotheses.org/854.

Von hupenden Radlern und schludrigen Forschern

Eigentlich mag ich Jena, diese kleine, gemütliche, von so viel Wissenschaftsgeschichte und aktiv betriebener Wissenschaft geprägte Stadt, die dazu noch so wunderschön gelegen ist. Aber eine Sache stört mich hier, und das ist weder der hässliche Turm, der sich durch Jenas Zentrum bohrt, noch der Mangel an Spezialitäten in einer von eingedeutschter asiatischer Küche geprägten kulinarischen Niemandslandschaft. Mit dem hässlichen Turm ist es nämlich genauso wie mit den schönen Schlössern in Tübingen oder Marburg: Man sieht sie nur, wenn man nicht dort wohnt, und genauso, wie ich nach einem Jahr Tübingen und zwei Jahren Marburg die Schönheit der Schlösser schnell vergessen habe, fällt mir auch nicht mehr auf, wie hässlich der Jentower ist, die wunderschöne Natur macht es umso leichter, dies zu vergessen. Mit dem Essen ist es noch einfacher, vor allem wenn man sich nicht so viel draus macht, weil man sich meist was selber macht.

Nein, was mich an Jena stört, sind die Radfahrer. Bestimmte Radfahrer, genauer gesagt, nämlich die, die auf dem Bürgersteig fahren, ihr Tempo aber nicht drosseln, und jedesmal wie die Weltmeister klingeln, wenn sie an einem Fußgänger vorbeiwollen. Schon die Kinder fangen hier damit an. Während Papa auf der Straße fährt, darf sein Kleiner auf dem Bürgersteig langpreschen und klingelt fröhlich aggressiv vor sich hin, wenn immer vor ihm eine Person auftaucht, die nicht so schnell ist wie er.

Schuld hat hier vor allem eine unglückliche Verkehrsplanung, die dazu führt, dass manche Bürgersteige auch für Radfahrer freigegeben werden. Dass dies laut der gängigen Verkehrshierarchie in Deutschland allerdings nicht dazu führt, dass die Radfahrer Vorfahrt haben und die Fußgänger einfach frech zur Seite klingeln können, scheint den Menschen, die hier leben, nicht klar zu sein, weshalb sie auch, wenn sie eigentlich gar nicht auf dem Bürgersteig fahren dürften, zuweilen — jung und alt — fröhlich und energisch auf die Klingel und die Tube drücken.

Mir ist aufgefallen, dass die Leute gar nicht merken, dass ihr Verhalten unverschämt und rücksichtslos ist. Aber ich bin zu dem Schluss gekommen, dass das dieses Verhalten nicht automatisch entschuldigt, und ich mich deshalb trotzdem gelegentlich darüber ärgern darf. Das ist so ähnlich wie mit Kolleginnen und Kollegen aus der Wissenschaft, die Artikel um Artikel veröffentlichen, ohne die ihrem Artikel zugrunde liegenden Daten oder den Programmierkode zur Verfügung zu stellen. Das mag in Zeiten, wo so viel über die freie Verfügbarkeit von Forschungsergebnissen im Rahmen von Open Access die Rede ist, sicherlich verwundern, entspricht aber leider immer noch der in vielen Forschungskreisen gängigen Praxis: Man schreibt einen Artikel, der beispielsweise neue Daten zu einer bisher nicht so stark erforschten Sprachfamilie auswertet, veröffentlicht das Ergebnis in Form eines Stammbaums der Sprachen, aber weder die Programme, mit deren Hilfe die Daten bearbeitet wurden, noch die Daten, die mit den Programmen bearbeitet wurden, werden von den Verantwortlichen geteilt.

Mich regt diese Verhalten fast noch mehr auf, als das Verhalten der Radfahrer in Jena. Ich frage mich manchmal scherzhaft, ob ich nicht selbst einen Artikel schreiben sollte, in dem ich beschreibe, wie ich Wasser in Wein verwandelt habe. Das könnte man sicher bei den großen populärwissenschaftlichen Zeitschriften unter einem reißerischen Titel (bspw. “Die Kana-Formel: Forscher verwandeln erstmals Wasser in Wein”) hochtrabend einreichen. Wenn dann jemand nach den Daten fragt, also der chemischen Formel, die verwendet wurde, würde ich einfach sagen, dass ich die leider nicht teilen darf, weil ich so viel öffentliche Forschungsgelder investiert habe, um sie zu ermitteln, weshalb ich erst mal kräftig weitere Artikel schreiben muss, um auf einen grünen Zweig zu kommen.

Das mag jetzt ein bisschen übertrieben klingen, genau solche Antworten sind aber in unserer Forschung nach wie vor eher die Regel als die Ausnahme, wenn man Kolleginnen und Kollegen fragt, ob sie planen, Daten und Software öffentlich zugänglich zu machen. Noch schlimmer ist aber, dass die Zeitschriften selbst diese Verhalten zuweilen unterstützen. Im August wurde ich gleich drei mal als Gutachter zuerst ein- und dann wieder ausgeladen, nachdem ich den Herausgebern verschiedener Zeitschriften klar gemacht habe, dass ich mich weigere, Artikel zu begutachten, die Forschung nicht mit Daten und Kode belegen und mir schon während des Begutachtungsverfahrens zur Überprüfung zur Verfügung stellen, womit ich im Prinzip nichts anderes tat, als das auch von Nature in diesem Jahr noch mal offen proklamierte Recht, als Gutachter Einblick in Daten und Software zu bekommen, zu reklamieren (Nature 2018). Die Journals zogen es — nachdem die Verfasser der Artikel sich weigerten, die Daten zu teilen — jedoch vor, den Artikel weiter von anderen Menschen begutachten zu lassen, die keinen Anspruch auf Daten und Kode erheben, anstatt sie einfach abzulehnen.

Interessant sind in beiden Fällen — in der Forschung wie im Verkehr — die Reaktionen, wenn man Menschen irgendwann tatsächlich darauf anspricht. Meist ernte ich dann einfach nur Unverständnis, in der Wissenschaft (dort weise ich öfter darauf hin als im Straßenverkehr) werden Kolleginnen oder Kollegen zuweilen regelrecht aggressiv, und nur selten kommt es vor, dass das, was nach neuester Auffassung (zumindest des Europäischen Forschungsrats) ein problematisches wissenschaftliches Verhalten ist, korrigiert wird, indem Daten nachträglich über öffentliche Repositorien wie bspw. Zenodo oder Open Science Framework zur Verfügung gestellt werden.

Es wird in der letzten Zeit sehr viel über die freie Verfügbarkeit von Forschungsergebnissen diskutiert, und Open Access ist in fast allen Wissenschaftsbereichen auf dem Vormarsch. Nur selten aber wird auch über Offene Forschung geredet, also Forschung, die tatsächlich so gestaltet ist, dass die Forschungsgemeinschaft direkt auf ihr aufbauen kann. Für mich sollte offene Forschung auf drei Säulen stehen: Durchsichtigkeit, Nachhaltigkeit, und Zugänglichkeit. Durchsichtigkeit ermöglicht es der Forschungsgemeinschaft, Ergebnisse und Studien Punkt um Punkt zu überprüfen und dadurch gegebenenfalls auch Fehler aufzudecken. Nachhaltigkeit bezieht sich auf die Wiederverwendbarkeit von Forschungserkenntnissen, sei es in Form neuer Verfahren (beispielsweise Algorithmen, die durch Softwareimplementierungen zur Verfügung gestellt werden) oder in Form frei zugänglicher Daten, die dann von anderen Menschen weiterverwendet wrden können. Zugänglichkeit bezieht sich auf die Verfügbarkeit von Forschungsergebnissen, wobei ich darunter neben der freien Verfügbarkeit von Artikeln auch den Auftrag sehe, Forschungsergebnisse — zumindest in Teilen — auch Nichtspezialisten inhaltlich zugänglich zu machen.

Wahrscheinlich kann man das Ziel der Zugänglichkeit für Nichtspezialisten nicht immer vollständig erreichen. Auch in Bezug auf die Verfügbarkeit von Daten gibt es Grenzen, vor allem in Bereichen, wo mit personalisierten oder streng lizenzierten Daten gearbeitet wird. Aber dass wir als Forscher nicht nur an uns selbst denken sollten, sondern auch daran, dass wir dazu beitragen müssen, dass unsere Forschung allgemein voranschreitet, und damit auch hilft, neue Forschungspersönlichkeiten auszubilden, die auf unseren Ergebnissen aufbauen und diese dadurch eventuell auch ausbauen können, daran besteht für mich kein Zweifel. Durchsichtigkeit, Nachhaltigkeit, und Zugänglichkeit haben viele Facetten, und es gibt viele Punkte, in denen Forschungstreibende hier große Verantwortung tragen (und dieser leider zuweilen nur unzulänglich nachkommen).

Wie bei den klingelnden Radlern in Jena ist das Nicht-Teilen von Daten und Kode in der Forschung selten ein Ausdruck von Boshaftigkeit. Die Selbstverständlichkeit, mit der in Jena geklingelt wird, zeigt, dass sich die Radfahrer hier wirklich einfach im Recht sehen, und vielleicht gar nicht wahrnehmen, wie unangenehm es ist, als Fußgänger ständig von Radfahrern aufgeschreckt und zur Seite gedrängt zu werden, die genausogut absteigen und langsam und freundlich überholen könnten. Genauso denke ich auch, dass die meisten Forscher nicht mutwillig Daten und Kode verbergen, weil sie es ihren Kolleginnen und Kollegen nicht gönnen, dass diese damit neue Forschung betreiben, sondern dass es einfach Schludrigkeit ist, die Menschen dazu führt, gegen gute wissenschaftliche Praxis zu verstoßen. Vielleicht haben viele einfach nie direkt davon profitiert, dass jemand Daten und Kode offen teilt und kommen gar nicht auf die Idee, wie wertvoll und inspirierend es sein kann, wenn man an konkreten Daten- und Programmierbeispielen lernen, oder basierend auf der Vorarbeit anderer neue, eigene Methoden und Verfahren entwickeln kann. Ach ja, und wer weiß: Vielleicht sind die hupenden Radfahrer in Jena ja auch selbst nie zu Fuß aus dem Haus gegangen.

Literatur

  • Nature, Editorial Board (2018): Referees’ rights. Nature 560. 409.

Sie können diesen Artikel zitieren als: Johann-Mattis List, "Von hupenden Radlern und schludrigen Forschern," in Von Wörtern und Bäumen, 01/12/2018, https://wub.hypotheses.org/569.