Narabo-Wie wir uns selbst betrügen-Philosophie-Politik-Betrug-Studie

Sind wir als Menschen überhaupt in der Lage objektive Urteile zu fällen?

Dieses Thema beschäftigt viele Menschen besonders in Anbetracht der Kommunikation zwischen Wissenschaft und Politik. Die großen Probleme entstehen dort, wo politische Überzeugungen mit wissenschaftlichen Tatsachen kollidieren. Man könnte glauben, dies sei einfach zu beheben, indem man den objektiven Tatsachen den Vortritt überlässt, doch eine unglaubliche Studie zeigt uns, warum dies sehr viel schwieriger ist als wir annehmen.

INHALT ÜBERBLICK
  1. Politik zerstört objektives Urteilsvermögen
  2. Allgemeine Beschreibung der Studie
  3. Abstract: Was hat die Studie angestrebt?
  4. Wie lief der Versuch genau ab?
  5. Das erschreckende Ergebnis der Studie
  6. Fazit: Gefahr der Selbsttäuschung ist groß
  1. Um welche Studie handelt es sich hier?
  2. Wie lauten die Rahmenbedingungen der Studie?
  3. Welche Methoden verwendete die Studie?
  4. Zu welchem Ergebnis kommt die Studie?
  5. Welches allgemeine Fazit lässt sich daraus ziehen?

Studie belegt: Politik zerstört objektives Urteilsvermögen

Im Jahr 2013 kursierte genau diese Überschrift in den Medien als Resultat einer Studie von Professor Dan Kahan und anderen von der Yale University, die erschreckenderweise zeigte, dass vorgefasste politische Meinungen einen gravierenden Einfluss auf das Urteilsvermögen haben.

Jetzt könnte man einwenden: Ja, das ist doch alles selbstverständlich! Natürlich würde ein Rechtsradikaler soundso und ein Linksradikaler eben soundso entscheiden! Aber das ist hier überhaupt nicht der Punkt. In dieser Studie ging es nicht darum, wie irgendjemand faktisch nach seinen Überzeugungen entscheiden würde, sondern darum, wie die Person entscheidet, wenn er oder sie objektiv entscheiden soll.

Die Leitfrage der Studie könnte man demnach wie folgt zusammenfassen: Warum bestehen öffentliche Konflikte über gesellschaftliche Risiken angesichts der überzeugenden und weithin allen zugänglichen wissenschaftlichen Evidenzen? [1, S.1]

Allgemeine Beschreibung der Studie

Bevor ich die Details der Studie erkläre, sollten wir mit einigen Daten beginnen, die alles in einen Rahmen packen:

  • Dan Kahans Studie wurde in Amerika durchgeführt
  • Es wurden in Summe 1111 Personen befragt
  • Die Probanden wurden nach politischer Orientierung sortiert
  • Außerdem wurden ihre mathematischen Fähigkeiten gemessen
  • Die erste Hälfte des Versuches verlangte die Beurteilung eines Mittels gegen Hautausschlag anhand von Daten, während die zweite Hälfte des Versuchs exakt dasselbe in Hinblick auf ein kontroverses Thema tat, nämlich Waffenverbot und dessen Auswirkungen auf Kriminalität.

Abstract: Was hat die Studie angestrebt?

Die Studie führte ein Experiment durch, um zwei alternative Antworten auf die obige Frage zu untersuchen: Erstens die „Science Comprehension Thesis“ (SCT), die Mängel in der Wissens- und Denkfähigkeit innerhalb der Bevölkerung als Quelle solcher Kontroversen identifiziert.

Und zweitens die „Identity-protective Cognition Thesis“ (ICT), die gerade den Kultur- und Identitätskonflikt als Ursache der Behinderung der Fähigkeiten betrachtet, die von der Bevölkerung sinnvoll genutzt werden, um relevante Wissenschaft zu beurteilen. [vgl. ebd.]

In einfachen Worten ausgedrückt heißt dies: Öffentliche Konflikte über gesellschaftliche Risiken trotz starker wissenschaftlicher Evidenzen könnten auf zwei Arten erklärt werden, nämlich …

  • … erstens anhand von fehlenden Fähigkeiten die Evidenzen zu verstehen
  • … und zweitens durch die Leugnung der Evidenzen, weil diese mit vorgefassten Vorstellungen kollidieren.

Wie wurde die Leitfrage untersucht?

In unserem Experiment haben wir den Probanden ein schwieriges Problem präsentiert, das sich ihrer Fähigkeit zuwandte, aus empirischen Daten gültige kausale Schlüsse zu ziehen. Wie erwartet, schnitten Probanden mit hohen Rechenkenntnissen – ein Maß für die Fähigkeit und Veranlagung, quantitative Informationen zu verwenden – wesentlich besser ab wie solche mit geringen Rechenkenntnissen, wenn die auszuwertenden Daten als Ergebnisse präsentiert wurden, die ein politisch neutrales Thema behandelten. [1]

Wie ebenfalls von all den Testern erwartet, wurden die Antworten der Teilnehmer bei der zweiten Beurteilung (Einfluss eines Waffenverbots auf Kriminalität), was in Amerika ein heißes Thema ist, politisch polarisiert – und noch weniger präzise – obwohl die exakt gleichen Daten als Ergebnisse aus einer Studie über den Einfluss von Waffenverbot auf Kriminalität stammte.

Dieselben Zahlen, aber eine plötzliche Wende in der Genauigkeit von über 40%!

Wie lief der Versuch genau ab?

Den jeweiligen Gruppen von Versuchspersonen wurden die folgenden Datensätze passend zugewiesen, welche sie objektiv beurteilen sollten. Die erste Hälfte fragte nach der Wirksamkeit eines Mittels gegen Hautausschlag (ein politisch unkontroverses Thema). Tabelle (A) zeigt, dass das Mittel funktioniert. Die Lösung dafür lautet wie folgt:

  • Für wie viele Tester wurde der Ausschlag schlechter? Erste Zeile: 223 / 298 (Gesamtzahl) = 75%
  • Für wie viele Tester wurde der Ausschlag besser? Zweite Zeile: 107 / 128 = 84%

Es ist offensichtlich, dass das Mittel in diesem Fall wirksam ist. Diese Rechnung funktioniert für alle vier Tabellen genau gleich. Fairerweise wurden immer beide Seiten (Pro/Contra) an verschiedene Gruppen verteilt:

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Dies sind die jeweiligen Datensätze, die es auszuwerten gilt [1, S.6]

Wie bereits erwähnt wurden zu Beginn noch die mathematischen Kenntnisse sowie die politische Orientierung erfasst. Hierfür sind im Grunde nur vier Unterscheidungen von Bedeutung, um den Versuch zu verstehen. Es ist wichtig zwischen guten und schlechten Mathefähigkeiten zu unterscheiden und zudem noch zwischen den zwei Tendenzen Republikaner und Demokrat. Mit diesen Grundlagen gelangt man zu einem erstaunlichen Fazit.

Das erschreckende Ergebnis der Studie

Die nachfolgenden Diagramme zeigen ein unfassbares Ergebnis. Beim unkontroversen Thema liegt die Beurteilung der Probanden mit geringen Mathefähigkeiten im Schnitt in circa 30% der Fälle richtig. Das ist nicht verwunderlich, weil sie die Daten einfach nicht auswerten konnten und damit mehr oder weniger geraten haben.

Bei entsprechend hohen Rechenkenntnissen sind die Trefferzahlen in allen Fällen deutlich höher (circa 65%) und erfüllt damit die Erwartungen. Schockieren sollte uns vielmehr die zweite Beurteilung. Zunächst liegen die Leute mit geringen Rechenkenntnissen wieder unter dem Durchschnitt, doch was ist mit der anderen Gruppe passiert?

  • Rot: konservative Republikaner
  • Blau: liberale Demokraten

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Bei einem politisch kontroversen Thema kommt es zu einer unglaublichen Spaltung [1, S.12]

Plötzlich kommt es zu einer drastischen Spaltung. Republikaner liegen nur noch in 20% der Fälle richtig, wenn es um die Konklusion geht, dass ein Waffenverbot Kriminalität verringert und in weit über 80% richtig, wenn es heißt, dass dadurch Kriminalität verstärkt wird. Für Demokraten verhält es sich ähnlich, nur eben andersherum.

Wenn also die vorgefasste Meinung den ersten Eindruck der Daten stützte, hörten die meisten Teilnehmer sofort auf nach Beweisen zu suchen, das heißt also, dass sie die Rechnung nicht weiter ausführten, weil sie der eigenen Meinung nach bereits im Recht waren. Falls jedoch das Gegenteil angezeigt wurde, begann man völlig aufgebracht sofort nach der Erklärung zu suchen.

Je nachdem wie die eigene politische Überzeugung bestätigt oder verletzt wurde, sah man so weniger oder mehr Anlass nach den Ursachen dafür zu suchen und die Zahlen zu überprüfen. Immer dann, wenn der eigenen Ansicht widersprochen wurde, war man sofort skeptisch und suchte nach einem Fehler im Datensatz. Doch je mehr man sich damit beschäftigte, desto schneller fand man nur heraus, dass alles korrekt war.

Fazit: Gefahr der Selbsttäuschung ist groß

Eine solche Studie zeigt uns somit sehr deutlich, dass man die Verknüpfung von Politik und Wissenschaft kritisch begutachten muss. Oftmals täuschen wir uns selbst und geben uns den eigenen Überzeugungen und Vorurteilen hin, ohne auf die Fakten einzugehen. Ganz allgemein formuliert kann man die Studie also mit folgender Warnung zusammenfassen:

Es gibt einige Leute, die Wissenschaft nicht verstehen, die Mathematik nicht verstehen, aber das ist nicht das einzige Problem. Es gibt auch Leute, die Wissenschaft einwandfrei verstehen, die aber trotzdem ihre Urteile von ihren Überzeugungen vernebeln lassen. [2]


Quellen und Verweise

[1] Kahan, Dan M. and Peters, Ellen and Dawson, Erica and Slovic, Paul, Motivated Numeracy and Enlightened Self-Government (September 3, 2013). Behavioural Public Policy, 1, 54-86; Yale Law School, Public Law Working Paper No. 307. Available at SSRN: or here | Literatur (ENG)

[2] Dr. James Grime in Politics and Numbers – Numberphile, 6.-7. Minute | YouTube (ENG)