Wissenschaft

Ersetzt Data-Mining wissenschaftliche Forschung?

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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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So geht Forschung: menschengemachter Klimawandel und eine korrupte Wissenschaft

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Ulrich Schödlbauer erklärt, warum die Hypothese vom menschengemachten Klimawandel zur Klimareligion werden konnte.

Was Schödlbauer in essayistischer Form komprimiert, belegt Klimaforscher Timothy (Tim) Ball in The Deliberate Corruption Of Climate Science akribisch.

Das Folgende ist ein Nachtrag am 1.9.17

Mir war aufgefallen, dass der IPCC-Bericht über den menschengemachten Klimawandel an keiner Stelle eine wissenschaftliche Studie nennt, die einen kausalen Zusammenhang zwischen einem einzelnen Klimaphänomen wie dem von Menschen verursachten CO2-Ausstoß und der Erderwärmung nennt. Stattdessen wimmelt es von vorsichtigen Formulierungen wie „könnte sein“, „möglicherweise“, „wahrscheinlich“. Den Rest des Beitrags lesen »