Denkfabrik

Visualisierung von Konsens

Man findet immer mindestens einen Wissenschaftler, der willens ist, eine beliebige Behauptung zu bestreiten. Daher ist es wichtig, nicht nur zu wissen, was einzelne Wissenschaftler denken, sondern was die die Mehrheit der Wissenschaftler denkt. Doch wie lässt sich Konsens unter Wissenschaftlern messen? Traditionell wird eine Umfrage durchgeführt und das Ergebnis veröffentlicht. Diese Methode hat jedoch einige Nachteile: Sie kann viel Zeit in Anspruch nehmen, das Ergebnis kann, je nachdem, welche Wissenschaftler befragt werden, verzerrt sein und, selbst wenn die Meinung der meisten Wissenschaftler bekannt ist, weiß man nicht unbedingt automatisch, warum sie dieser speziellen Meinung sind. Es lässt sich nicht feststellen, auf welche Daten sie ihre Behauptungen gründen.

Abb. 8: Interaktive Übersicht basierend auf Artikeln zum Thema „Artensterben“, die zwischen 1981 und 2003 veröffentlicht wurden. Das Diagramm zeigt die Verbindung zwischen den Artikeln und die relative Bedeutung der einzelnen Artikel. Von Chaomei Chen.

Dr. Chaomei Chen, Professor an der Drexel University und Herausgeber des Journals Information Visualization, versucht, die Wissenschaft (oder zumindest wissenschaftliche Literatur) grafisch darzustellen. Er möchte auf diese Weise herausfinden, welche Auffassung Wissenschaftler vertreten und warum sie eine bestimmte Auffassung vertreten. Als Quelle dienen ihm Artikel aus wissenschaftlich überprüften Zeitschriften. Eine von Dr. Chen entwickelte Software visualisiert die Beziehung zwischen wissenschaftlichen Artikeln und den zitierten Quellen. In wissenschaftlichen Beiträgen wird nicht nur neues Material präsentiert, es werden auch frühere Artikel zitiert, die sich mit demselben oder einem ähnlichen Thema beschäftigen oder die der Verfasser für einflussreich und relevant hält.  Und da die Zeitschriften einer wissenschaftlichen Prüfung unterzogen wurden, müssen zumindest auch einige weitere Wissenschaftler der Meinung sein, dass der Artikel einer Veröffentlichung würdig ist. Die Software von Dr. Chen stellt die Beziehung zwischen einzelnen Artikeln zu einem bestimmten Thema her und stellt diese Beziehungen als Linien in verschiedenen Farben dar. Wenn z. B. ein Artikel über globale Erwärmung auf einen anderen Artikel verweist, der sich mit Kohlendioxidemissionen befasst, werden beide Artikel als Punkte dargestellt, die mit einer grünen Linie miteinander verbunden sind. Je öfter ein Artikel in anderen Artikeln zitiert wird, desto größer der Punkt, der diesen Artikel repräsentiert. So lässt sich bequem erkennen, welche Artikel am häufigsten zitiert werden. In der interaktiven Darstellung kann auf die Punkte geklickt werden, wodurch eine bibliografische Referenz zum Auffinden des betreffenden Artikels angezeigt wird.

Artikel mit ähnlichen Themen werden zu Clustern zusammengefasst. So lässt sich z. B. erkennen, dass Hunderte von Artikeln über die globale Erwärmung verfasst wurden, aber nur sehr wenige über eine Abnahme der weltweiten Temperaturen. „Man kann das als eine Art Abstimmungssystem betrachten“, sagt Chen. „Jedes Zitat ist eine Stimme für den Artikel. Beim Aufbau des Diagramms kann man die Entstehung eines Netzwerks verfolgen. Man erkennt, welcher wissenschaftliche Beitrag am häufigsten zitiert und damit für besonders wichtig gehalten wird. Dieses Netzwerk ist quasi eine Momentaufnahme der gängigen wissenschaftlichen Meinung, wie sie sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in der wissenschaftlichen Literatur niederschlägt.“

Wenn diese Artikel einer Zeitachse zugeordnet werden, wird ein Muster erkennbar, nach dem sich die Wissenschaft in den entsprechenden Fachgebieten gemeinhin entwickelt hat. Damit ist nicht nur erkennbar, worauf sich die besondere Aufmerksamkeit der Fachwelt richtet (Chen spricht hier von einer „Forschungsfront“), es lassen sich auch Bereiche ausmachen, die nur wenig Beachtung finden oder die zuvor einmal populär waren, aber zwischenzeitlich an Interesse eingebüßt haben. Je nach der ausgewählten X- und Y-Achse sieht man, dass sich der wissenschaftliche Fortschritt wie eine Treppe ausnimmt: Es gibt eine Abfolge von Durchbrüchen mit neuen Erkenntnissen anstelle einer langsamen, kontinuierlichen Ansammlung von Wissen, wie vielleicht gemeinhin angenommen wird. Manchmal kommt es zu den erwähnten Interessenverschiebungen, weil neue Daten verfügbar werden, manchmal ist die Ursache aber auch in externen Faktoren zu finden. Die Zerstörungen durch den Hurrikan Katrina haben beispielsweise zu einer wahren Flut von Artikeln über das Zusammenspiel von globaler Erwärmung und extremen Wetterphänomenen geführt. Diese Artikel verweisen vielleicht auf neueste Untersuchungen zu Hurrikans oder sie zitieren andere, die schon Jahre alt sind, deren Erkenntnisse aber durch aktuelle Ereignisse neue Bedeutung gewonnen haben.

Abb. 9: Darstellung von Artikeln, die zwischen 2000 und 2006 veröffentlicht wurden und sich auf den Klimawandel beziehen. Von Chaomei Chen.

Viele Artikel werden oft schon bald nach ihrer Veröffentlichung von anderen Forschungsarbeiten oder Methodologien überholt. Manche allerdings werden zu Klassikern und werden wieder und wieder zitiert. Dieses Phänomen ist in der obigen Grafik an den breiten Linien zu erkennen, die schleifenförmig in die Vergangenheit verweisen.

Diese Visualisierung lässt uns zwar erkennen, worüber sich Wissenschaftler unterhalten, aber sie lässt uns nicht erkennen, was sie eigentlich aussagen. Nur durch den Blick auf diese Darstellung wissen wir nicht, ob die Wissenschaft die Klimaerwärmung nun tatsächlich für ein Faktum hält oder nicht. Man müsste auf die einzelnen Punkte klicken und die wirklich maßgeblichen Artikel lesen.  „Wir wissen nicht, ob jeder Verfasser mit der Aussage des zitierten Artikels übereinstimmt. Wir wissen nur, dass der häufig zitierte Artikel einen bestimmten Stellenwert als Referenz oder Diskussionsgrundlage hat“, erläutert Chen.

In seinen neuesten Forschungen analysiert Chen Meinungen, die zueinander in Widerspruch stehen. Sein Ziel ist es, darstellen zu können, was genau ein Forschungsbeitrag zu einem Thema aussagt, so etwa: Welche Arbeiten unterstützen die These, dass der Mensch für den Klimawandel verantwortlich ist, und welche gehen davon aus, dass die Veränderungen Teil eines natürlichen Zyklus sind? „Wir werden in der Lage sein, die zu Grunde liegende Struktur der gesamten Debatte zu erkennen. Man weiß dann nicht nur, wie viele Artikel eine bestimmte Sichtweise unterstützen, sondern man sieht auch, welche Beweise die Gegenseite ins Feld führt, um ihre Auffassung zu untermauern.“ Wissenschaftler neigen eher zur Vorsicht und bringen ihre Schlussfolgerungen nur selten ungeschminkt und offen zum Ausdruck. Auch nach der sorgfältigen Lektüre eines Artikels lässt sich oft nur schwer sagen, welche Meinung der Autor nun eigentlich vertritt. Aus diesem Grunde nahm sich Chen Themenbereichen an, bei denen ganz klar entweder positive oder negative Meinungen vorherrschen. Als Ausgangspunkt nahm er die Diskussion über den Bestseller Sakrileg und zog dafür die bei Amazon.com veröffentlichten Kommentare heran.

Hauptgrund für diese überraschende Entscheidung war die Tatsache, dass das Buch ungewöhnlich polarisierte: Die 3000 Personen, die eine Stellungnahme abgaben, waren entweder von dem Buch begeistert oder sie hassten es. Zwischentöne gab es kaum. Ebenso wichtig: Bei Amazon.com kann nicht nur ein schriftlicher Kommentar hinterlegt, sondern auch eine Bewertung in Form von Sternen abgegeben werden. Fünf Sterne bedeuten: Das Buch ist großartig. Ein Stern bedeutet: Das Buch ist fürchterlich. Dieser Umstand war sehr wichtig, denn damit konnten Chen und sein Team die im Text ausgedrückten Meinungen mit der Bewertung in Zusammenhang setzen. Dann ermittelte Chen, welche Begriffe bei einer Fünf-Sterne-Bewertung und welche bei einer Ein-Stern-Bewertung in den schriftlichen Anmerkungen am häufigsten vorkamen.

Abb. 10: Darstellung des Clusters zum Themenbereich „Kunst von Leonardo da Vinci“ und umgebende Cluster aus den positiven Kritiken. Von Chaomei Chen.

Diese Untersuchungen sind von großer Bedeutung, denn sie ermöglichen es Chen letztendlich, nicht nur die Inhalte wissenschaftlicher Publikationen zueinander in Beziehung zu setzen, sondern auch zu ermitteln, ob die betreffenden Artikel einer bestimmten These zustimmen oder sie ablehnen. Auf einen Blick lassen sich damit die Forscher, die eine bestimmte Theorie unterstützen, miteinander vergleichen. Und mit nur einem Mausklick ist es möglich, die Forschungsergebnisse aufzurufen, die sie zur Untermauerung ihrer Meinung heranziehen. Mit etwas Glück kann diese Software die Debatte darüber beenden, ob die Mehrheit der Wissenschaftler eine bestimmte Theorie unterstützt oder nicht. Dadurch wird es Gegnern einer wissenschaftlichen Auffassung erschwert, die Öffentlichkeit zu verwirren und damit in Untätigkeit zu bannen.

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