S1-213 – Die Kartografie des Unbekannten

Praktische Strategien, um zu erkennen, wie viel wir nicht wissen

Fragt man jemanden, was Diabetes ist, geben die meisten eine umfassendere Antwort, als man ihnen zutraut. Sie wissen, dass damit ein zu hoher Blutzuckerspiegel gemeint ist. Sie wissen, dass Diabetes, wenn er unbehandelt bleibt, den Körper, die Augen, die Nerven und die Nieren langsam schädigt. Sie wissen, dass Menschen mit Diabetes möglicherweise Insulin spritzen müssen, um den Blutzucker zu senken, und sie bei Kohlenhydraten Zurückhaltung üben sollten. Das ist ein einfaches Bild, aber ein realistisches, und es ist umfassender, als die meisten von uns es für die meisten Krankheiten geben könnten.

Und dennoch handelt es sich um das Bild einer einzigen Krankheit, obwohl Diabetes eigentlich aus mindestens zweien besteht, die fast gegensätzlich sind. Bei Typ-1-Diabetes zerstört das Immunsystem die insulinproduzierenden Zellen der Bauchspeicheldrüse, die Langerhans-Inseln, sodass der Körper kein Insulin mehr produzieren kann und das injizierte Insulin etwas ersetzt, das einfach nicht mehr vorhanden ist. Bei Typ-2-Diabetes funktionieren diese Zellen in der Regel, oft sogar übermäßig, aber der Rest des Körpers reagiert nicht mehr auf das von ihnen produzierte Insulin, sodass das Problem keineswegs in einem Mangel besteht. Ein Wort deckt beide Fälle ab. Und Insulin, das man spritzt, um den Blutzucker zu senken, ist im Grunde kein Mittel gegen Zucker. Es ist das Hauptsignal des Körpers, Energie zu speichern – unter anderem als Fett. Deshalb reicht die Empfehlung bezüglich Kohlenhydraten bis in eine aktuelle wissenschaftliche Debatte über Fettleibigkeit hinein, und deshalb ist „geh sparsam mit Kohlenhydraten um“ eine tiefgreifendere Anweisung, als es klingt. Nichts davon ist verborgen. Es liegt knapp jenseits des Randes des kompetenten, alltäglichen Bildes, in dem Bereich, den der vorherige Artikel abgesteckt hat: der Abstand zwischen dem Wissen um den Namen einer Sache und dem Wissen um die Sache selbst.

Das ist die Situation, um die es in diesem Artikel geht. Jeder Bereich, den wir nur halb kennen, zeigt uns einen beleuchteten Vordergrund und eine unbeleuchtete Ferne dahinter, und das Gefühl eines soliden, greifbaren Bildes sagt uns nichts darüber, wie weit diese Ferne reicht. Die oben genannte Person mit der kompetenten Einschätzung von Diabetes kann die wahre Ausdehnung des Feldes nicht einschätzen – aus demselben Grund, aus dem ein Wanderer am Fuße eines Berges dessen obere Hänge nicht sehen kann: nicht aufgrund eines persönlichen Mangels, sondern als einfache Tatsache darüber, wo sie sich befindet. Was folgt, ist eine Reihe praktischer Hilfsmittel, um diese Entfernung von außen abzuschätzen, um eine grobe Karte eines Gebiets zu erhalten, bevor und während man es betritt.

Das Problem und warum es fortbesteht

Man könnte erwarten, dass dies die Frage nach dem Dunning-Kruger-Effekt wieder aufwirft, die in Artikel S1-205 beiseitegelassen wurde, doch worum es in diesem Artikel geht, ist etwas anderes, und dieser Unterschied ist von Bedeutung. Bei jenem Effekt geht es um Selbsteinschätzung: darum, ob wir unsere eigene Kompetenz in einem Bereich beurteilen können, den wir bereits betreten haben. Hier geht es um einen früheren Zeitpunkt. Es geht darum, ob wir uns vor und während des Betretens eines Fachgebiets ein genaues Bild von dessen Terrain machen können. Die Frage lautet nicht „Bin ich gut darin?“, sondern „Wie viel gibt es da?“ und „Wo liegen die Grenzen?“, und dafür ist ein anderes Instrumentarium erforderlich.

Diese Werkzeuge sind das Thema dieses Artikels. Sie sind nicht im strengen Sinne zuverlässig; keines von ihnen garantiert, dass wir das unbekannte Terrain eines Fachgebiets genau kartieren werden. Sie sind im schwächeren Sinne zuverlässig: Sie liefern durchweg genauere Karten als das bloße Gefühl der Wiedererkennung, da sie jeweils eine andere Dimension der Lücke zwischen dem, was man weiß, und dem, was es zu wissen gibt, zutage fördern.

Das erste Werkzeug: Wissenskarten von Fachgebieten

Der direkteste Weg, die Struktur eines Fachgebiets zu verstehen, besteht darin, zu betrachten, wie seine Fachleute es organisieren. Jede etablierte Disziplin verfügt über eine interne Architektur: eine Reihe von Teilgebieten, Problemen, Methoden und grundlegenden Fragen, die organisieren, was als Fachgebiet gilt und wie seine Teile zueinander in Beziehung stehen. Diese Architektur ist von außen nicht immer sichtbar (Einführungswerke präsentieren typischerweise eine vereinfachte und vereinheitlichte Oberfläche), steht aber in verschiedenen Formen jedem zur Verfügung, der danach sucht.

Eine praktische Form ist die Wissenskarte: eine visuelle Darstellung der inneren Organisation einer Disziplin, die die Teilgebiete, ihre Beziehungen und ihren relativen Entwicklungsstand zeigt. Dominic Wallimans „The Map of Mathematics“, die für seinen YouTube-Kanal „Domain of Science“ erstellt wurde, ist ein Beispiel, das ein breites Publikum erreicht hat: ein einziges Bild, das die Hauptzweige der Mathematik, ihre Verbindungen, die historische Abfolge ihrer Entwicklung und die Grenzprobleme am Rande des aktuellen Wissens zeigt. Ähnliche Karten gibt es für Physik, Chemie, Biologie, Informatik und viele andere Disziplinen.¹

Der Wert dieser Karten liegt nicht darin, dass sie uns den Inhalt der Fachrichtung vermitteln. Das tun sie nicht. Der Wert liegt darin, dass sie uns die Form dessen zeigen, was wir nicht wissen. Wer sich die „Karte der Mathematik“ ansieht und erkennt, dass er nur einige Räume in einem Flügel eines großen Gebäudes kennt, dass seine schulischen Erfahrungen nur einen kleinen Teil des Bauwerks abdecken, hat ein genaueres Bild von seiner Position als jemand, der das Gebäude noch nie gesehen hat. Das Gefühl der Vertrautheit, das mit den bekannten Räumen einhergeht, wird nicht ausgelöscht. Aber es wird in einen Kontext gestellt. Die unbekannten Räume sind nun als unbekannt erkennbar, anstatt einfach unsichtbar zu sein.

Das zweite Werkzeug: die Prüfung offener Probleme

Jede ausgereifte Disziplin verfügt über eine Reihe offener Probleme: Fragen, die derzeit unbeantwortet sind, die von den Fachleuten der Disziplin als wichtig erachtet werden und die sich trotz anhaltender Bemühungen einer Lösung entziehen. Diese offenen Probleme sind keine unbedeutenden Lücken. Sie sind die Stellen, an denen das aktuelle Verständnis der Disziplin an seine Grenzen stößt, an denen die Modelle keine verlässlichen Vorhersagen mehr liefern, an denen die Rahmenkonzepte die Beobachtungen noch nicht erfassen können und an denen die Grenzen des Wissens aktiv neu verhandelt werden.

Die „Prüfung auf offene Probleme“ ist einfach: Können wir in jedem Fachgebiet, von dem wir glauben, es zu verstehen, ein bedeutendes ungelöstes Problem benennen, das von den Fachleuten als wichtig angesehen wird? Nicht ein Problem, über das wir persönlich zufällig rätseln, sondern ein Problem, das die Disziplin selbst als offen anerkennt, zu dem es Literatur gibt und das trotz anhaltender Bemühungen noch keine Lösung gefunden hat.

In der Mathematik ist die Riemannsche Hypothese (ob alle nichttrivialen Nullstellen der Riemannschen Zeta-Funktion auf der kritischen Geraden liegen) seit über 160 Jahren ungelöst, obwohl sie zu den Millennium-Preis-Problemen zählt und viele der begabtesten lebenden Mathematiker dazu veranlasst hat, sich damit zu beschäftigen. In der Physik bleibt die Vereinbarkeit von allgemeiner Relativitätstheorie und Quantenmechanik trotz jahrzehntelanger Bemühungen ungelöst. In der Biologie wird das komplexe Problem des Bewusstseins (warum physikalische Prozesse im Gehirn subjektive Erfahrungen hervorrufen) in Artikel S1-503 dieser Reihe untersucht und bleibt nach wie vor wirklich ungelöst. In der Wirtschaftswissenschaft hat sich die zuverlässige Vorhersage von Finanzkrisen jedem versuchten systematischen Ansatz widersetzt.

Wenn wir glauben, ein Fachgebiet zu verstehen, aber kein bedeutendes offenes Problem darin benennen können, verstehen wir das Fachgebiet wahrscheinlich auf der ersten Ebene – also auf der Ebene der Bezeichnungen und Assoziationen – und nicht auf der zweiten oder dritten Ebene. Die offenen Probleme sind kein Nebenaspekt einer Disziplin. Sie sind ihr Wachstumsrand. Zu wissen, dass sie existieren und wo sie sich in etwa befinden, ist Teil des Verständnisses der Fachdisziplin.

Das dritte Instrument: der Test der Meinungsverschiedenheiten unter Experten

Jede Fachdisziplin hat auch eine Reihe umstrittener Fragen: Fragen, bei denen die Meinungen der Experten auseinandergehen, bei denen die Belege zwar echt, aber wirklich mehrdeutig sind, bei denen methodische Annahmen und Interpretationsrahmen zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen aus denselben Daten führen. Diese umstrittenen Fragen unterscheiden sich von den offenen Problemen: Es handelt sich nicht um Fragen, auf die es noch keine Antwort gibt, sondern um Fragen, bei denen Fachleute unterschiedliche Antworten haben und sich nicht darüber einig sind, welche richtig ist.

Der „Experten-Meinungsverschiedenheitstest“ fragt: Können wir in jedem Bereich, von dem wir glauben, ihn zu verstehen, die wesentlichen Kontroversen identifizieren – jene Fragen, bei denen die Meinungen der Experten auseinandergehen und die Beweislage tatsächlich umstritten ist? Nicht die Kontroversen, die von Industrieinteressen oder politischen Akteuren inszeniert werden, um den falschen Eindruck einer Uneinigkeit der Experten bei bereits geklärten Fragen zu erwecken (die Kampagne zur Leugnung des Klimawandels ist das am besten dokumentierte Beispiel hierfür), sondern echte methodische und interpretative Meinungsverschiedenheiten innerhalb der Disziplin selbst.²

In der Ernährungswissenschaft ist die optimale Makronährstoffzusammensetzung für die menschliche Gesundheit seit Jahrzehnten Gegenstand einer echten und anhaltenden Uneinigkeit unter Experten, wobei unterschiedliche Forschungstraditionen zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen führen, die sich nicht ohne Weiteres miteinander in Einklang bringen lassen. In der Wirtschaftswissenschaft ist die Größenordnung der fiskalischen Multiplikatoren (wie viel wirtschaftliche Aktivität durch eine Einheit staatlicher Ausgaben generiert wird) tatsächlich umstritten, wobei unterschiedliche methodische Ansätze Schätzungen liefern, die sich um den Faktor drei oder vier unterscheiden. In der Psychologie ist die Zuverlässigkeit und Gültigkeit bestimmter diagnostischer Kategorien innerhalb des DSM eine echte, anhaltende Kontroverse unter Fachleuten.

Wer glaubt, Ernährung, Wirtschaftswissenschaften oder psychiatrische Diagnostik zu verstehen, sich dieser internen Kontroversen jedoch nicht bewusst ist, hat die zweite Ebene des Verständnisses noch nicht erreicht. Diese Person verfügt zwar über ein Modell, doch handelt es sich dabei um das in der einführenden Darstellung vorgestellte Modell (die vereinfachte Oberfläche, die geglättet wurde, um eine konsistente Erzählung zu liefern) und nicht um das Modell, das den tatsächlichen Stand der Disziplin widerspiegelt. In den Kontroversen liegt das eigentliche epistemische Geschehen.

Das vierte Werkzeug: der Feynman-Erklärungstest

Der Feynman-Erklärungstest wurde in Artikel S1-212 ausführlich behandelt und bedarf hier im Zusammenhang mit den praktischen Werkzeugen zur Kartierung des Unbekannten nur einer kurzen Wiederholung. Der Test lautet: Versuchen Sie, den Kernmechanismus eines beliebigen Bereichs, von dem wir glauben, ihn zu verstehen, in einfachen Worten und ohne Fachvokabular einer interessierten Person zu erklären, die noch nie damit in Berührung gekommen ist. Wenn die Erklärung ins Stocken gerät, wenn Fachjargon als Ersatz für den Mechanismus einschleicht, wenn die Analogie sofort zusammenbricht, wenn es kein konkretes Beispiel gibt, haben wir die Grenze unseres Verständnisses erreicht.

Der spezifische Wert des Feynman-Tests als Werkzeug zur Kartierung des Unbekannten – und nicht als allgemeine erkenntnistheoretische Praxis – liegt darin, dass er die Kluft zwischen dem, was wir benennen können, und dem, was wir erklären können, offenbart. Der Begriff lässt sich fließend verwenden, noch bevor die Erklärung vorliegt. Die Erklärung erfordert den Mechanismus. Und die Stelle, an der es nicht mehr weitergeht – der konkrete Punkt, an dem die flüssige Benennung dem Fehlen eines Mechanismus weicht – ist eine Information darüber, wo unsere Karte der zweiten Ebene endet und das unerforschte Gebiet beginnt.

Der Test ist am wertvollsten, wenn er auf die Konzepte angewendet wird, die uns am vertrautesten erscheinen – jene, die schon so oft verwendet wurden, dass der Name das Gefühl vermittelt, vollen Zugang zu der ihm zugrunde liegenden Struktur zu haben. Wer das Wort „Inflation“ seit Jahren verwendet, ohne jemals versucht zu haben, den Mechanismus zu erklären, durch den eine Erhöhung der Geldmenge zu steigenden Preisen führt, oder durch den Störungen in der Lieferkette über einen anderen Mechanismus denselben Effekt hervorrufen, steht in einer Beziehung der ersten Ebene zu einem Konzept, von dem er vielleicht glaubt, es auf der zweiten Ebene zu verstehen. Der Moment des Stockens ist der Moment der ehrlichen Kartierung.

Das fünfte Werkzeug: der Test der angrenzenden Fachgebiete

Jede Disziplin steht in Beziehung zu anderen Disziplinen: Sie entlehnt Methoden von einigen, liefert Erkenntnisse für andere und teilt Grenzprobleme mit anderen, die keine von ihnen allein lösen kann. Diese Nachbarschaften sind für die Identität der Disziplin nicht nebensächlich. Sie offenbaren, was die Disziplin leisten kann und was nicht, wo ihre Methoden zuverlässig funktionieren und wo sie ergänzt werden müssen, und wofür sie konzipiert ist und wofür nicht.

Der Test des angrenzenden Fachgebiets fragt: Können wir für jeden Bereich, von dem wir glauben, ihn zu verstehen, die Disziplinen identifizieren, aus denen er schöpft, und die Disziplinen, zu denen er beiträgt? Können wir zumindest grob die Fragen beschreiben, die an den Grenzen liegen, die Probleme, die zwischen den Disziplinen liegen, die Methoden aus mehr als einer Tradition erfordern und die keine der Traditionen allein lösen kann?

Die Verhaltensökonomie befindet sich zwischen Wirtschaftswissenschaft und Psychologie: Sie entstand durch die Einbeziehung der Erkenntnisse der kognitiven Psychologie in das ökonomische Modell des menschlichen Verhaltens, und sie war notwendig, weil die Annahmen des ökonomischen Modells über die menschliche Rationalität in Bereichen, in denen die psychologischen Erkenntnisse direkt relevant waren, systematisch falsche Vorhersagen lieferten. Die computergestützte Neurowissenschaft befindet sich zwischen Informatik und Neurowissenschaft: Sie wendet die für künstliche neuronale Netze entwickelten mathematischen Werkzeuge auf die Erforschung biologischer neuronaler Netze an und hat Erkenntnisse hervorgebracht, zu denen keine der beiden Traditionen allein hätte gelangen können. Die Epidemiologie befindet sich zwischen Medizin und Statistik: Sie wendet statistische Methoden auf die Untersuchung von Krankheitsmustern in Populationen an und ist notwendig, weil die auf Einzelfallstudien basierenden Methoden der klinischen Medizin individuelle Variationen nicht von systematischen Mustern unterscheiden können.

Wer eine Disziplin versteht, ohne ihre angrenzenden Bereiche zu kennen, verfügt über ein Modell, das das eigene Bewusstsein der Disziplin für ihre Grenzen nicht einbezieht. In diesen angrenzenden Bereichen sagt die Fachdisziplin selbst: Hier reichen unsere Methoden nicht aus, hier benötigen wir Hilfe von anderswo, hier erstreckt sich das Gebiet über das hinaus, was wir allein abbilden können.

Das sechste Werkzeug: der Test der historischen Tiefe

Jede Disziplin hat eine Geschichte: eine Abfolge von Rahmenkonzepten, Paradigmen, Kontroversen und Revolutionen, durch die ihr heutiges Verständnis erreicht wurde. Diese Geschichte ist nicht nur als Erzählung interessant. Sie ist erkenntnistheoretisch wichtig, weil sie festhält, in welcher spezifischen Weise frühere Modelle der Disziplin falsch waren, welche spezifischen Beobachtungen diese Fehler aufdeckten und durch welchen spezifischen Prozess die heutigen Rahmenkonzepte die früheren ersetzten.

Der historische Tiefentest fragt: Wissen wir für jeden Bereich, von dem wir glauben, ihn zu verstehen, ungefähr, wann der aktuelle Rahmen etabliert wurde, was er ersetzt hat und welche konkreten Erkenntnisse oder Argumente den Ersatz notwendig machten? Können wir eine Periode in der Geschichte der Disziplin benennen, in der sich etwas, an das man fest glaubte, als falsch herausstellte, und beschreiben, welche Art von Beweisen den Konsens verändert hat?

In der Medizin ersetzte die Keimtheorie der Krankheiten in der zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts die Miasmatheorie (die Überzeugung, dass Krankheiten durch „schlechte Luft“ verursacht würden), unter anderem durch die Arbeiten von Pasteur, Koch und Lister. Die Ablösung erfolgte nicht sofort und war nicht unumstritten: Semmelweis’ Nachweis, dass Händewaschen das Wochenbettfieber in Entbindungsstationen drastisch reduzierte, stieß jahrelang auf Widerstand bei Ärzten, die zwar über die entsprechenden Beweise verfügten, ihr Denkmodell jedoch nicht revidierten. In der Geologie ersetzte die Plattentektonik Mitte des 20. Jahrhunderts das statische Erdmodell, und zwar durch die Anhäufung von Beweisen aus der Kartierung des Meeresbodens, dem Paläomagnetismus und seismischen Untersuchungen. In der Physik ersetzte die Quantenrevolution zu Beginn des 20. Jahrhunderts das klassische mechanische Rahmenkonzept für Phänomene auf atomarer Ebene und schuf ein Rahmenkonzept, das so kontraintuitiv war, dass selbst seine Schöpfer Schwierigkeiten hatten, daran zu glauben.

Das Wissen, dass eine Disziplin Revolutionen erlebt hat und dass sich herausgestellt hat, dass das, woran man einst fest glaubte, falsch war, ist kein Argument für Skepsis gegenüber dem aktuellen Rahmenkonzept. Es ist ein Kalibrierungsinstrument. Es zeigt, dass die Disziplin in einer Weise falsch sein kann, die ihre Vertreter damals nicht erkannt haben, und es vermittelt ein konkretes Verständnis für die Mechanismen, durch die Fehler korrigiert werden. Wer diese Geschichte kennt, betrachtet das aktuelle Rahmenwerk anders – mit größerem Respekt vor seinen Errungenschaften und größerer Ehrlichkeit hinsichtlich seiner Grenzen – als jemand, der es als nahtlose und vollständige Darstellung wahrnimmt.

Vertrauen durch Kalibrierung in Engagement umwandeln

Die sechs Werkzeuge liefern zusammen eine Karte dessen, was wir nicht wissen, die wesentlich genauer ist als das bloße Gefühl der Wiedererkennung. Sie schaffen keine Gewissheit, und sie liefern keine vollständigen Karten. Sie liefern etwas Bescheideneres und Nützlicheres: ein ehrliches Gespür dafür, wo die von uns gezeichnete Karte endet und das Gebiet weitergeht.

Die Anwendung der Werkzeuge ist selbst ein Beweis für das, was sie verdeutlichen. Wer die „Open Problems“-Sonde durcharbeitet und feststellt, dass er kein bedeutendes ungelöstes Problem in einem Fachgebiet benennen kann, von dem er glaubte, es zu verstehen, hat etwas Wesentliches gelernt: dass sein Modell des Fachgebiets ein Modell der feststehenden, einführenden Oberfläche des Fachgebiets war, nicht der Disziplin, wie sie tatsächlich praktiziert wird. Diese Erkenntnis ist unangenehm. Sie ist aber auch der Beginn einer genaueren Orientierung, bei der die Ränder des Bekannten als Ränder sichtbar sind, anstatt einfach unsichtbar zu bleiben.

Es gibt eine spezifische und wichtige Anwendung dieser Werkzeuge auf den öffentlichen Diskurs und die demokratische Deliberation. Die Bereiche, die für die kollektive Entscheidungsfindung am wichtigsten sind (Wirtschaft, öffentliche Gesundheit, Klimawissenschaft, Bildungspolitik, Strafrecht), sind auch jene Bereiche, in denen die Kluft zwischen Verständnis der ersten und der zweiten Ebene am folgenreichsten ist und am konsequentesten übersehen wird. Der Wähler, der feste Ansichten über die wirtschaftlichen Auswirkungen von Einwanderung, die epidemiologischen Grundlagen der Impfpolitik oder die kriminologischen Belege zur Abschreckung vertritt, ohne sich mit einem der sechs Werkzeuge auseinandergesetzt zu haben, vertritt Überzeugungen der ersten Ebene mit der Gewissheit der zweiten Ebene. Dies ist kein Grund, die demokratische Teilhabe auf Experten zu beschränken; dieser Vorschlag beruht auf einer Verwechslung hinsichtlich des Wesens von Fachwissen und des Zwecks der Demokratie, die im Rahmen des Themensäulenbereichs „Gesellschaft und Politik“ dieser Reihe ausführlich untersucht wird. Es ist vielmehr ein Grund, unsere eigenen politischen Überzeugungen mit größerer epistemischer Ehrlichkeit zu vertreten: anzuerkennen, dass selbstbewusste Intuitionen über komplexe Systeme nicht dasselbe sind wie Wissen über diese Systeme, und dass diejenigen, die anderer Meinung sind, möglicherweise Zugang zu Informationen oder Erkenntnissen haben, die diese Intuition nicht umfasst.

Der „bewusste Blick“, angewandt auf die Frage, wie viel wir nicht wissen, ist die Praxis, diese Werkzeuge regelmäßig und ehrlich einzusetzen und sich in jedem Bereich, in dem man versucht ist, mit Zuversicht zu sprechen, regelmäßig zu fragen, ob diese Zuversicht auf echtes Verständnis abgestimmt ist oder auf das Gefühl der Wiedererkennung, das die erste Ebene zuverlässig hervorruft. Das Gefühl der Wiedererkennung ist nicht das Problem. Das Problem ist die Verwechslung dieses Gefühls mit Verständnis. Und die sechs Werkzeuge sind letztlich sechs verschiedene Wege, das eine vom anderen zu unterscheiden.

Weiterführende Literatur

Dominic Wallimans „Map of Mathematics“ und verwandte Fachgebietskarten, die auf dem YouTube-Kanal „Domain of Science“ verfügbar sind, sind die derzeit zugänglichsten Darstellungen des Ansatzes des architektonischen Überblicks: der Blick von oben auf ein Fachgebiet, der dessen interne Struktur, seine Teilgebiete und seine Grenzprobleme in einem einzigen Bild zeigt. Sie vermitteln zwar nicht den Inhalt der Fachgebiete, bieten aber die Karte der Karte, was ein guter Anfang ist.

Richard Feynmans The Character of Physical Law (1965) zeigt in sieben Vorlesungen, wie die Grenze einer Disziplin von innen aussieht: Was es bedeutet, an der Grenze des Verständnisses in der Physik zu stehen, wie sich offene Probleme für denjenigen anfühlen, der an ihnen arbeitet, und warum das Unbehagen des Nichtwissens die spezifische Erfahrung ist, sich in der richtigen Position relativ zu diesem Gebiet zu befinden. Es ist das beste verfügbare Modell dafür, wie man eine Disziplin ehrlich betrachtet.

Stuart Firesteins „Ignorance: How It Drives Science“ (2012) ist die direkteste Auseinandersetzung mit den Werkzeugen „offene Probleme“ und „Meinungsverschiedenheiten unter Experten“ im Kontext der wissenschaftlichen Praxis. Das Buch argumentiert, dass Wissenschaft nicht in erster Linie die Anhäufung von Wissen ist, sondern die Pflege produktiver Unwissenheit, und dass das Wichtigste, was ein Wissenschaftler tun kann, darin besteht, bessere Fragen zu finden statt mehr Antworten. Es ist kurz, gut lesbar und epistemologisch anspruchsvoller, als seine leicht zugängliche Darstellung vermuten lässt.

Thomas Kuhns The Structure of Scientific Revolutions (1962) liefert die grundlegende Darstellung des Instruments der historischen Tiefe: wie sich wissenschaftliche Disziplinen durch Phasen „normaler Wissenschaft“ entwickeln, die von Paradigmenwechseln unterbrochen werden, und was der Übergang von einem Rahmen zum anderen über die Grenzen des vorhergehenden Rahmens offenbart. Es ist die unverzichtbare Grundlage, um zu verstehen, warum der Test der historischen Tiefe nicht nur interessant, sondern auch aufschlussreich ist.

Philip Tetlock und Dan Gardners „Superforecasting: The Art and Science of Prediction“ (2015) liefert die fundierteste Darstellung dessen, wie kalibriertes Selbstvertrauen tatsächlich aussieht: Wie sich Menschen, die in komplexen Bereichen konsistent genaue Vorhersagen treffen, von denen unterscheiden, die lediglich selbstbewusst sind, und welche spezifischen Praktiken kalibrierte Unsicherheit von übertriebenem Selbstvertrauen oder falscher Bescheidenheit unterscheiden.

Anmerkungen

¹ Walliman, D. (2017). The Map of Mathematics. Domain of Science, YouTube. Das Video und das dazugehörige Poster haben ein breites Publikum erreicht und wurden im Bildungsbereich als Einführung in den Umfang der jeweiligen Disziplin genutzt. Ähnliche Karten gibt es für die Physik („Map of Physics“, 2017), die Chemie („Map of Chemistry“, 2019), die Biologie („Map of Biology“, 2020) und die Informatik („Map of Computer Science“, 2019); alle sind auf demselben Kanal verfügbar. Die Karten sind keine technisch präzisen Darstellungen der internen Struktur der Disziplin (professionelle Mathematiker und Physiker werden Vereinfachungen und Ungenauigkeiten feststellen), aber sie erfüllen ihren Zweck, einem Außenstehenden die allgemeine Architektur einer Disziplin sichtbar zu machen, die andernfalls als undifferenzierte Ansammlung von Inhalten erscheinen würde.

² Die Unterscheidung zwischen künstlich geschürten Meinungsverschiedenheiten unter Experten – die von Industrieinteressen geschaffen werden, um geklärte Fragen zu verschleiern – und echten Meinungsverschiedenheiten unter Experten innerhalb einer Disziplin ist wichtig und nicht immer leicht zu ziehen. Oreskes, N., und Conway, E. M. (2010). Merchants of Doubt: How a Handful of Scientists Obscured the Truth on Issues from Tobacco Smoke to Global Warming. Bloomsbury Press. Oreskes und Conway dokumentieren ausführlich, wie die Strategie, scheinbare Meinungsverschiedenheiten unter Experten zu erzeugen – durch die Finanzierung von Minderheitspositionen, die Verstärkung heterodoxer Stimmen und die Schaffung des Eindrucks, dass die wissenschaftliche Gemeinschaft in bereits geklärten Fragen gespalten ist –, in der Tabakindustrie entwickelt und anschließend auf sauren Regen, das Ozonloch und den Klimawandel angewendet wurde. Der „Expertenmeinungsunterschiedstest“ dient dazu, echte fachliche Kontroversen zu identifizieren, nicht künstlich geschaffene, und diese Unterscheidung erfordert ausreichende Kenntnisse der jeweiligen Disziplin, um den Unterschied erkennen zu können – was wiederum ein Grund dafür ist, sich mit der internen Fachliteratur auseinanderzusetzen, anstatt sich auf Sekundärquellen zu verlassen, die möglicherweise ein Interesse am Ergebnis haben.