Daten müssen ein offenes Buch sein, wenn die Wissenschaft zuverlässiger werden soll. Quinn Dombrowski / Flickr, CC BY-SA

Es war 1986, und die amerikanische Raumfahrtbehörde NASA war vom Verlust von sieben Leben betroffen. Die Raumfähre Challenger war etwa eine Minute nach dem Start auseinandergebrochen.

Eine Kongresskommission wurde gebildet, um über die Tragödie zu berichten. Der Physiker Richard Feynman gehörte zu seinen Mitgliedern. Vertreter der NASA hatten gegenüber dem Kongress ausgesagt, dass 1 in 100,000 die Chance auf einen Shuttle-Ausfall hatte. Feynman wollte über das offizielle Zeugnis hinaus auf die Zahlen und Daten schauen, die das bestätigten.

Nach Abschluss seiner Untersuchung fasste Feynman seine Ergebnisse in einem Anhang zum offiziellen Bericht der Kommission zusammen, in dem er , erklärt dass die NASA-Beamten sich "getäuscht" hatten zu denken, dass das Shuttle sicher sei.

Nach einem Start kamen die Shuttle-Teile manchmal beschädigt zurück oder verhielten sich auf unerwartete Weise. In vielen dieser Fälle hat die NASA bequeme Erklärungen gefunden, die die Bedeutung dieser roten Flaggen minimiert haben. Die Leute bei der NASA wollten unbedingt, dass das Shuttle in Sicherheit war, und das hat ihre Argumentation gefärbt.

Für Feynman war diese Art von Verhalten nicht überraschend. In seiner Karriere als Physiker hatte Feynman beobachtet, dass nicht nur Ingenieure und Manager, sondern auch grundlegende Wissenschaftler Vorurteile haben, die zur Selbsttäuschung führen können.

Feynman glaubte, dass sich Wissenschaftler ständig an ihre Vorurteile erinnern sollten. "Das erste Prinzip, ein guter Forscher zu sein, laut Feynman," ist, dass du dich nicht selbst betrügen darfst, und du bist die leichteste Person, die man täuschen kann.

Viele Augen

Eine Wissenschaftlerin kann aus einer Theorie eine Karriere machen und dann feststellen, dass sie viel davon hat, dass diese Theorie stimmt. Und selbst diejenigen unter uns, die weniger theoretisch gebunden sind, hoffen immer noch, dass jeder neue Datenpunkt unsere aktuelle Theorie unterstützen wird, auch wenn wir gestern nur an diese Theorie gedacht haben.

Im offiziellen Bericht an den Kongress empfahlen Feynman und seine Kollegen, eine unabhängige Aufsichtsgruppe einzurichten, die eine kontinuierliche Risikoanalyse liefern sollte, die weniger voreingenommen war als die NASA selbst. Die Agentur benötigte Informationen von Personen, die nicht an dem Shuttle beteiligt waren.

Einzelne Wissenschaftler brauchen diese Art von Input auch. Das Wissenschaftssystem sollte so aufgebaut sein, dass Forscher, die verschiedene Theorien vertreten, unabhängige Interpretationen desselben Datensatzes geben können.

Dies würde dazu beitragen, die wissenschaftliche Gemeinschaft vor der Tendenz zu schützen, sich selbst dazu zu bringen, Unterstützung für ihre Theorie zu finden, die nicht da ist.

Für mich ist klar: Forscher sollten routinemäßig rohe Daten anderer untersuchen. Aber in vielen Bereichen gibt es heute keine Möglichkeit dazu.

Wissenschaftler kommunizieren ihre Erkenntnisse über Zeitschriftenartikel miteinander. Diese Artikel bieten Zusammenfassungen der Daten, oft mit einer Menge Details, aber in vielen Bereichen werden die rohen Zahlen nicht geteilt. Und die Zusammenfassungen können kunstvoll arrangiert werden, um Widersprüche zu verbergen und die scheinbare Unterstützung für die Theorie des Autors zu maximieren.

Gelegentlich ist ein Artikel zu den Daten dahinter wahr, zeigt die Warzen und alle. Aber wir sollten uns nicht darauf verlassen. Wie der Chemiker Matthew Todd mir gesagt hat, wäre das so, als erwarte ich die Broschüre eines Immobilienmaklers für eine Immobilie, um die Mängel der Immobilie zu zeigen. Du würdest kein Haus kaufen, ohne es mit deinen eigenen Augen zu sehen. Es kann unklug sein, eine Theorie zu kaufen, ohne die ungefilterten Daten zu sehen.

Viele wissenschaftliche Gesellschaften erkennen dies an. Seit einigen Jahren verfolgen einige der von ihnen beaufsichtigten Zeitschriften die Richtlinie, Autoren zu verpflichten, die Rohdaten bereitzustellen, wenn andere Forscher sie anfordern.

Leider ist diese Politik zumindest in einigen Bereichen der Wissenschaft spektakulär gescheitert. Studien haben ergeben, dass wenn ein Forscher die Daten hinter einem Artikel anfordert, die Autoren des Artikels mit den Daten antworten in weniger als der Hälfte der Fälle. Dies ist ein großer Mangel im System der Wissenschaft, eine Peinlichkeit wirklich.

Die gut gemeinte Politik, Daten zur Verfügung zu stellen auf Anfrage hat sich als Formel für unbeantwortete E-Mails, Ausreden und Verzögerungen erwiesen. Eine Daten vor Anfrage Politik kann jedoch effektiv sein.

Einige Zeitschriften haben dies implementiert, erfordern Diese Daten werden bei der Veröffentlichung des Artikels online veröffentlicht.

Offene Datenwoche?

Die Verabschiedung dieser neuen Richtlinie zur Datenspeicherung erfolgte nur langsam und wurde durch einen zweiten Fehler im Wissenschaftssystem gebremst. Gegenwärtig werden Forscher für ihre Artikel, die ihre Ergebnisse ankündigen, jedoch nicht für die Daten, die hinter den Artikeln stehen, in Form von Stellenpromotionen und Zuschüssen belohnt.

Infolgedessen horten einige Wissenschaftler Daten. Mit jedem Datensatz veröffentlichen sie so viele Artikel wie sie können, widerstehen jedoch der Veröffentlichung der Daten selbst.

Um die Wissenschaft zu reparieren, müssen wir diese Anreize ändern: Der Austausch von Daten sollte belohnt werden; eine kritische Neuanalyse der Daten sollte belohnt werden; Löcher in die Behauptungen anderer über einen Datensatz zu stecken, sollte belohnt werden.

Wenn die Rückkehr der professionellen Skepsis gesteigert werden kann, wird die Wissenschaft weniger Zeit damit verschwenden, falsche Theorien zu verfolgen.

Während ich dies schreibe, nähern wir uns dem Ende der achten internationalen Open Access Woche. Dies ist eine Woche, um zu feiern, dass immer mehr wissenschaftliche Artikel kostenlos zur Verfügung stehen, anstatt hinter Paywalls veröffentlicht zu werden, und eine Zeit, sich für mehr zu engagieren.

Open access zu Artikeln ist wichtig, aber wir müssen auch die Daten öffnen. Müssen wir eine internationale Open Data Week starten? In einem besseren Wissenschaftssystem wäre die gemeinsame Nutzung von Daten unverzichtbar.

Über den Autor

Alex O. Holcombe, außerordentlicher Professor, School of Psychology, Universität Sydney. Er untersucht, wie Signale von verschiedenen Neuronenblicken auf sich bewegende Objektbereiche kombiniert werden und wie zeitliche Grenzen die Verfolgung wichtiger Objekte in einer dynamischen Szene einschränken.

Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht am Das Gespräch.. Lies das Original Artikel.

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