Frontiers in Marine Science

Die Begriffe „gute Wissenschaft“, „schlechte Wissenschaft“ und insbesondere „solide Wissenschaft“ werden in der Politik häufig verwendet. Meistens ist dies so, dass Parteien mit (in der Regel wirtschaftlichen) Interessen am Ergebnis einer politischen Entscheidung bestimmte Ergebnisse fördern und versuchen können, andere zu diskreditieren. Es wurde argumentiert, dass die Begriffe „solide Wissenschaft“ und „Junk Science“ von verschiedenen Branchen wie der Öl- und Gasindustrie und der Tabakindustrie übernommen wurden. „Junk Science“ ist der Begriff, der verwendet wird, um wissenschaftliche Studien zu beschreiben, die mit Positionen, die für die Industrie günstig sind, nicht übereinstimmen (Mooney, 2004, 2006; Oreskes und Conway, 2011; Macilwain, 2014). Aber kann Wissenschaft tatsächlich „gut“ oder „schlecht“ sein?

Wissenschaft ist ein Prozess. Es ist der Akt, Beobachtungen in der natürlichen Welt zu machen, um Hypothesen zu testen, vorzugsweise auf eine strenge, wiederholbare Weise. Die getesteten Hypothesen werden dann abgelehnt, wenn sie zu kurz kommen, anstatt akzeptiert zu werden, wenn die Daten kompatibel sind, und die Ergebnisse werden letztendlich von der wissenschaftlichen Gemeinschaft kritisch überprüft. Konzepte, die funktionieren, überleben, während diejenigen, die nicht zu den beobachteten Daten passen, absterben. Schließlich werden Konzepte, die die häufige und wiederholte Anwendung enormer Mengen an Beobachtungsdaten überleben, zur wissenschaftlichen Theorie. Solche Theorien kommen der wissenschaftlichen Tatsache so nahe wie möglich — nichts kann absolut bewiesen werden. Dieser Prozess gilt für die Sozialwissenschaften ebenso wie für die Chemie, Physik oder Biologie: dabei spielt es keine Rolle, ob die Daten aus Umfragen oder Beobachtungsdaten von Menschen stammen. Eine Studie folgt entweder diesem Protokoll oder nicht. Einfach gesagt, es ist Wissenschaft oder es ist keine Wissenschaft.

Das heißt, was manchmal als „schlechte Wissenschaft“ bezeichnet wird, ist die Verwendung eines schlechten experimentellen Designs. Dies ist in der Regel ein Setup, das keine Störvariablen berücksichtigt hat, so dass die Hypothese nicht angemessen getestet wurde und die auf dieser Arbeit basierenden Schlussfolgerungen fehlerhaft und falsch sind. Diese Fehler können die Verwendung eines ungeeigneten Stichprobenumfangs oder Zeitrahmens umfassen. Die Verwendung selektiver Daten ist ein weiteres Problem, bei dem Daten, die nicht passen, einfach als „Ausreißer“ aus statistischen Analysen herausgelassen werden.“ Kurz gesagt, „schlechte Wissenschaft“ ist eine Studie, die nicht dem wissenschaftlichen Prozess folgt. Es könnte auch verwendet werden, um Studien zu beschreiben, die Mängel und Einschränkungen aufweisen, die von Forschern nicht hervorgehoben werden. Der Begriff „schlechte Wissenschaft“ wurde auch auf unangemessene Interpretationen der Ergebnisse angewendet. Der oben erwähnte Grund dafür ist, dass die Wissenschaft niemals etwas beweist. So können persönliche Meinungen Interpretationen dessen, was Daten tatsächlich bedeuten, einfärben. Dies ist, wo die meisten der Debatte in der wissenschaftlichen Gemeinschaft wirklich liegt. Wir sind uns alle einig, dass eine bestimmte Hypothese noch nicht entkräftet ist, aber was ist, wenn alternative Erklärungen für die beobachteten Daten möglich sind? Oder, wie oben erwähnt, könnte es Einschränkungen und Vorbehalte in bestimmten Studien geben – zum Beispiel liefert eine Ex-situ-experimentelle Studie an einer kleinen Stichprobe einer einzelnen Art in einem Aquarium interessante Ergebnisse, aber diese Einschränkungen zu ignorieren und diese Ergebnisse zu extrapolieren, um Schlussfolgerungen über mehrere Arten in mehreren Ökosystemen in freier Wildbahn zu ziehen – erreicht die tatsächlichen Grenzen der fraglichen Studie (siehe Parsons et al., 2008 für ein Beispiel im Zusammenhang mit Studien zu gefangenen Walen und den Auswirkungen von Unterwasserschall). Wenn wissenschaftliche Studien jedoch jenseits von Übertreibungen interpretiert werden und absichtlich falsch interpretiert werden, um einer bestimmten Weltanschauung zu entsprechen oder spezielle Interessen zu bevorzugen, ist dies der Fall, wenn Wissenschaft nicht mehr nur „schlecht“ ist, sondern hässlich wird.

Regierungsentscheidungen in Bezug auf die Meeresumwelt müssen in der Regel auf der Grundlage der „besten verfügbaren Wissenschaft“ getroffen werden.“ Die typischen Entscheidungshilfen sind Umweltverträglichkeitsprüfungen (UVP). Solche UVP sind jedoch in der Regel durch einen Zeitplan und ein knappes Budget eingeschränkt und konzentrieren sich häufig auf einfache Artenbeschreibungen und Lebensraumbewertungen. Umgekehrt ist die Meeresumwelt logistisch schwierig, komplex und teuer zu untersuchen (Norse und Crowder, 2005). Es kommt häufig vor, dass der wissenschaftliche Inhalt einer UVP aufgrund dieser Einschränkungen nicht ausreicht, um die Auswirkungen eines Projekts vollständig zu ermitteln. In den Schlussfolgerungen der UVP werden die Mängel der Bewertung jedoch häufig nicht anerkannt. Diese „schlechte“ Wissenschaft kann außerdem hässlich werden, wenn Schlussfolgerungen einer UVP den Ergebnissen der tatsächlichen Bewertung widersprechen, um einem Projekt die Genehmigung zu ermöglichen. Wenn ein Umweltberater sagt, dass ein Projekt nicht weitergeführt werden kann, besteht die Gefahr, dass er keine weiteren Aufträge erhält. Daher besteht ein großer finanzieller Anreiz, die Grenzen einer UVP nicht hervorzuheben oder dem Kunden sogar die gewünschte Bestimmung zu geben, im Gegensatz zu den in der Bewertung gesammelten Daten (Wright et al., 2013a). Es sei darauf hingewiesen, dass die Daten in einer UVP tatsächlich sehr rigoros auf angemessene wissenschaftliche Weise gesammelt werden können, und somit technisch „gute Wissenschaft“ sein.“ Wenn die Interpretation der Wissenschaft jedoch nicht auf den Daten basiert, sondern auf den Interessen der Industrie, des Einzelnen oder der Politik, ist nicht mehr „gute Wissenschaft.“ In der Tat hört es überhaupt auf, Wissenschaft zu sein.

Ein prominentes Beispiel für eine unangemessene Interpretation von meereswissenschaftlichen Daten waren Untersuchungen zur Bewertung der Auswirkungen des Acoustic Thermometry of the Ocean Climate (ATOC) -Programms. Dieses Projekt wurde entwickelt, um Änderungen der ozeanischen Temperaturen mit einer hochintensiven, niederfrequenten Schallquelle zu erfassen. Nachdem Wissenschaftler und Nichtregierungsorganisationen ihre Besorgnis über die möglichen Auswirkungen des im Projekt verwendeten hochintensiven Schalls zum Ausdruck gebracht hatten, wurde 1991 ein Feldtest durchgeführt. Während die Schallquelle in Betrieb war, überwachten die Forscher fast 5000 km2 Meeresfläche akustisch. Sie fanden heraus, dass die akustische Detektion von Langflossen-Grindwalen (Globicephala melas) und Pottwalen (Physeter macrocephalus) bei Betrieb der Schallquelle wesentlich geringer war als bei Nichtbetrieb (Bowles et al., 1994). Trotz der Ergebnisse dieses Tests wurde das ATOC-Projekt fortgesetzt, wenn auch mit einem leiseren (~ 20 dB) Quellpegel als im Test verwendet. Mehrere Umwelt-NGOs leiteten daraufhin ein Gerichtsverfahren ein, das außergerichtlich beigelegt wurde, aber zu einem Programm meeressäugerorientierter Studien führte (McCarthy, 2004; Oreskes, 2004, 2014). Mehrere dieser Studien stellten signifikante Veränderungen im Verhalten / in der Verteilung von Walen um die ATOC-Schallquelle fest (Calambokidis, 1998; Frankel und Clark, 1998, 2000, 2002). Im Jahr 2000 wurde ein Entwurf einer Umweltverträglichkeitserklärung (Environmental Impact Statement, DEIS) veröffentlicht, der zu dem Schluss kam, dass die Schallquelle keine kurz- oder langfristigen biologisch signifikanten Auswirkungen hat, eine Haltung, die in einem Bericht des US National Research Council (National Research Council, 2003) kritisiert wurde. Die Kritik stellte fest, dass die Studien, auf die sich das DEIS stützte, nicht ausreichten, um angemessen zu testen, ob es kurz- oder langfristige Auswirkungen auf Meeressäuger gab oder nicht, und auch nicht die biologische Bedeutung solcher Effekte, wenn sie auftraten (National Research Council, 2003). Das heißt, die in den verschiedenen Meeressäugetierstudien getesteten Hypothesen stimmten nicht mit den gezogenen Schlussfolgerungen überein. Leider ist dies eine häufige Situation bei vielen UVP, die einen scheinbar unterstützenden Grund für eine Auswirkung in dem Teil des Dokuments haben, der wissenschaftliche Daten enthält, aber die Schlussfolgerung ist, dass es unabhängig von der vorgelegten Wissenschaft keine signifikanten Auswirkungen gibt (Wright et al., 2013a).

Eine weitere zweite Fallstudie über die Natur der Wissenschaft im Bereich der Meeresumwelt ist die des Einflusses von Marine-Sonar auf Wale. Viele Wissenschaftler waren zunächst davon überzeugt, dass das Hauptanliegen für Verletzungen von Walen durch hochintensiven Lärm vorübergehende oder dauerhafte Taubheit oder Schwellenwertverschiebungen (TTS bzw. PTS) waren. Andere Wissenschaftler befürchteten jedoch, dass Verhaltensänderungen, wie z. B. zu schnelles Auftauchen, zu Verletzungen durch „The Bends“ -ähnliche Effekte führen könnten (Jepson et al., 2003; Fernández et al., 2004, 2005; Cox et al., 2006; und siehe Rezension in Parsons et al., 2008). Diese Verhaltenseffekte könnten möglicherweise auf Ebenen auftreten, die viel niedriger sind als diejenigen, von denen bekannt war, dass sie TTS / PTS verursachen. Die letztere Hypothese wurde von mehreren als „schlecht“ oder „Junk Science“ kritisiert (pers. obs.), möglicherweise, weil die Hypothese nicht zu den damaligen Annahmen über die Auswirkungen von Schall auf Meeressäuger passte. Eine andere Möglichkeit besteht darin, dass die Annahme der Hypothese die Umsetzung eines vorsorglicheren Managementregimes mit strengeren Beschränkungen für lärmerzeugende Aktivitäten unterstützen würde. Die Hypothese wurde jedoch anschließend getestet. Schnabelwale und andere Wale wurden militärischem Sonar ausgesetzt, und potenziell problematische Verhaltensänderungen wurden beobachtet (Tyack et al., 2011). Dies war ein gutes Beispiel für die Anwendung der wissenschaftlichen Methode zur Untersuchung eines Problems. Infolgedessen wissen wir, dass es erhebliche Auswirkungen auf Wale geben kann, die viel niedriger sind als bisher angenommen, und die Bewirtschaftungsregime können entsprechend angepasst werden. Vor diesen Experimenten beklagten sich viele darüber, dass die Hypothese, wonach Verhaltensänderungen einen „Gehirn“ -ähnlichen Effekt induzierten, keine „fundierte Wissenschaft“ sei (Pers. obs.). Jedoch, Die Tatsache, dass die Mehrheit jetzt überarbeitete Hypothesen akzeptiert, die getestet wurden, und Managementempfehlungen werden auf der Grundlage des neuesten Verständnisses solider Auswirkungen vorgeschlagen, ist ein Beispiel dafür, was man als „gute Wissenschaft“ bezeichnen könnte.“

Dieses Beispiel führt uns zu einem anderen Aspekt der wissenschaftlichen Methode: Die Ablehnung zuvor akzeptierter Hypothesen als zusätzliche Daten zeigt, dass diese Hypothesen tatsächlich falsch sind. Wenn ein Wissenschaftler der wissenschaftlichen Methode folgt, ändert sich das Verständnis eines „guten“ Wissenschaftlers für die Umwelt, wenn zusätzliche Daten erfasst werden, während ein „schlechter“ Wissenschaftler hartnäckig an zuvor gehaltenen Überzeugungen festhält, obwohl er mit Daten konfrontiert wird, die ein alternatives Szenario vorschlagen. Es ist schließlich ein Grundprinzip der wissenschaftlichen Untersuchung, dass Hypothesen abgelehnt werden, wenn sie nicht durch Daten gestützt werden. Gute Wissenschaftler sind bereit, ihre Meinung angesichts neuer Beweise oder als Reaktion auf ein gutes gültiges Argument schnell zu ändern. Meinungen, die nicht auf datengetesteten Hypothesen beruhen, stellen jedoch keine gute oder schlechte Wissenschaft dar; Sie sind einfach überhaupt nicht wissenschaftlich.

Trotz gegenteiliger Beweise an einer Meinung oder Idee festzuhalten, ist in der Wissenschaft leider weit verbreitet. Man sieht „Wissenschaftler“, die sich hartnäckig neuen Ideen und Studien widersetzen, insbesondere solchen, die einem Papier widersprechen, das die „Wissenschaftler“ geschrieben haben, oder Konzepten, die sie öffentlich unterstützt haben oder sogar auf denen ihre Karriere basiert. Die Anpassung an neue Erkenntnisse ist jedoch ein Schlüsselkriterium der wissenschaftlichen Methode. Wenn sich Wissenschaftler hartnäckig neuen Beweisen widersetzen, die ihrer Meinung widersprechen, ist dies wirklich „schlechte Wissenschaft“, d. H. Sie weigern sich, eine Hypothese abzulehnen, die sich als falsch erwiesen hat.

Die Bekämpfung schlechter Wissenschaft sollte idealerweise durch wissenschaftliche Begutachtung erfolgen, da professionelle Wissenschaftler die Feinheiten der wissenschaftlichen Methode verstehen sollten, und in einer idealen Welt geschieht dies. Allerdings sind Gutachter mit Interessenkonflikten leider zu häufig. Darüber hinaus werden alle Probleme verschärft, wenn Wissenschaft auf Politik oder öffentliche Meinung trifft. Politische Entscheidungsträger und die breite Öffentlichkeit, die nicht in der wissenschaftlichen Methode geschult sind, verstehen möglicherweise nicht den Unterschied zwischen „guter“ und „schlechter“ Wissenschaft oder erkennen falsche Darstellungen der Wissenschaft an (siehe Wright et al., 2013b zur weiteren Diskussion). Dies wird nicht durch die Tatsache unterstützt, dass Wissenschaftler, die in der wissenschaftlichen Methode gut ausgebildet sind, möglicherweise nicht in der Kunst der Kommunikation ausgebildet sind (oder sogar sehr gut darin sind). Glücklicherweise verzichten einige Wissenschaftler auf Forschung, um sich in Politik und Management, Journalismus und / oder Lehre zu engagieren. Es gab jedoch Bedenken, dass der Wissenschaftsjournalismus in traditionellen Medien rückläufig ist (Brumfiel, 2009; Nature, 2009a, b), da nur wenige Zeitungen Journalisten mit wissenschaftlichem Hintergrund beschäftigen. Das Ergebnis ist, dass Artikel über die Wissenschaft zeigen oft einen schwachen Griff auf die wissenschaftliche Methode und die tatsächlichen Auswirkungen der Ergebnisse (Rose und Parsons, in der Presse). Brunning (2014) stellt eine Checkliste zur Verfügung, die dem Laien hilft, „schlechte Wissenschaft“ (Tabelle 1) zu erkennen, sei es in wissenschaftsbezogenen Artikeln, Regierungsberichten oder in UVP (ebenfalls empfohlen ist McConway und Spiegelhalter, 2012 und www.badscience.net ).

Meereswissenschaftler sollten versuchen, die befleckten Begriffe „solide“ oder „Junk“ -Wissenschaft zu vermeiden, da diese Begriffe von speziellen Interessen kooptiert wurden und nun, wie bereits erwähnt, durch Assoziationen etwas befleckt sind. Es kann „gute Wissenschaft“ oder „schlechte Wissenschaft“ geben, aber wohl nur, weil ein Projekt eine wissenschaftliche Methodik verwendet, in der das experimentelle Design gut durchdacht ist, potenzielle Störvariablen angesprochen werden, Schlussfolgerungen für die getesteten Hypothesen und die gesammelten Daten geeignet sind und Vorbehalte geäußert werden … oder dies ist nicht der Fall. Kurz gesagt, die Wissenschaft wurde richtig durchgeführt oder nicht durchgeführt. Es gibt keinen Mittelweg. Dann gibt es Situationen, in denen Lippenbekenntnisse oft an „Wissenschaft“ gezahlt werden, aber tatsächliche wissenschaftliche Daten aufgrund von Dogmen, besonderem Interesse oder Politik absichtlich ignoriert wurden. Dies ist oft der Bereich der Anbieter der Begriffe „solide Wissenschaft“ für Studien, die ihre Agenda unterstützen, und „Junk Science“ für diejenigen, die dies nicht tun. Aber um Yoda zu paraphrasieren, gibt es Studien, in denen Daten auf angemessene wissenschaftliche Weise gesammelt und angemessen interpretiert wurden, und diejenigen, die dies nicht getan haben, gibt es keine dazwischen.

Interessenkonflikterklärung

Die Autoren erklären, dass die Forschung in Abwesenheit von kommerziellen oder finanziellen Beziehungen durchgeführt wurde, die als potenzieller Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.

Danksagung

Wir danken Amy Bauer für die freundliche Bearbeitung von Entwurfsfassungen dieses Manuskripts und danken für die nützlichen Kommentare zweier Rezensenten.