Ersetzt Data-Mining wissenschaftliche Forschung?

Gepostet am Aktualisiert am

Die Neue Zürcher Zeitung problematisiert die heute vorherrschende Forschungsmethode, in riesigen Datenbeständen Korrelationen zu finden. Dabei sollte es in der Wissenschaft um Kausalitäten gehen.

Hier ein paar Zitate daraus:

Der Epidemiologe John Ioannidis hat eine Arbeit veröffentlicht mit dem Titel «Warum die meisten Forschungsresultate falsch sind». Er bezog sich auf Biomedizin, das Problem, das er anspricht, ist aber von allgemeiner Bedeutung.

Die Verlockung erscheint heute gross, mit statistischen Erntemaschinen über die immensen Datenfelder zu rasen, in der Erwartung eines signifikanten Befundes. Das Forschungsklima begünstigt einen Forschungsstil, der sich mit dem Etikett «evidenzbasiert» schmückt.

Korrelation tritt an die Stelle von Kausalität. . . . Wir können aufhören, nach Modellen zu suchen (. . .).

Wollen wir Ereignisse voraussagen, oder wollen wir sie verstehen?

In der Pharmaforschung, wo man Erfahrung mit falsch positiven Resultaten hat, kursiert der inoffizielle «Erste Hauptsatz der Pharmakologie»: Jedes Arzneimittel hat zwei Wirkungen – jene, die man kennt, und die andere.

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