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Kurator'in für: Europa Volk und Wirtschaft
Jahrgang 1953
Studium der Elektrotechnik und Elektronik
Forschung / Lehre auf dem Gebiet der Wissenschafts- und Innovationstheorie
Entwicklung von Forschungsprogrammen im IKT-Sektor für verschiedene Bundesministerien und Begleitung der Programme und Projekte - darunter Smart Energy, Elektromobilität, netzbasiertes Lernen, Industrie 4.0
Nun im Un-Ruhestand
Der Wunsch in die Zukunft zu schauen ist wohl so alt wie der Mensch selbst. Viele Techniken wurden mit unterschiedlichen Erfolgen erprobt, vom Vogelflug über die Astronomie bis zur Wissenschaft. Mit der modernen Wissenschaft kommen neue Begriffe auf - Komplexität, Systemhaftigkeit, Kausalität und Voraussagbarkeit sowie Wahrscheinlichkeit und Zufall. Das aktuell wichtigste Instrument für die Beschreibung vom Werden und der Fortentwicklung unserer Umwelten, ist das Modell.
Dabei handelt es sich heute faktisch immer um mathematische Modelle: Die Realität wird in Größen beschrieben, die sich in Zahlenwerten ausdrücken lassen und für die sich mathematische Formeln finden lassen, die beschreiben, wie sich diese Größen mit der Zeit verändern. Die Formeln werden dabei von wissenschaftlichen Theorien bereitgestellt, die Berechnung erfolgt zumeist durch Computersimulationen.
Der limitierende Faktor für die Prognose scheint dabei die Komplexität und die schwer abschätzbare Wahrscheinlichkeit einzelner Faktoren im endlosen Wechselspiel von Theorie und empirischer Forschung.
Beispiel Klimawandel: Die Gleichungen, die für Klimamodelle besonders wichtig sind, sind den Wissenschaftlern schon lange bekannt; die Theorien, die dafür benötigt werden, sind, soweit sie die Strömungen in der Atmosphäre und im Ozean sowie die Strahlungs- und Wärmeaustauschprozesse betreffen, vor mehr als einem Jahrhundert entwickelt worden. Allerdings braucht ein Klimamodell noch mehr, es benötigt auch mathematische Beschreibungen für die Ausbreitung und den Rückgang der Vegetation, der Gletscher, am besten auch der Bebauung. Für all dies kann man Gleichungen ansetzen und in die Modelle einbauen, allerdings sind diese Gleichungen nicht ganz so sicher theoretisch und experimentell fundiert wie die Strömungs- und Strahlungsgleichungen der Physik. Parameter müssen durch plausible Annahmen geschätzt oder durch den Vergleich mit der Realität angepasst werden.
Daher ist die Wissenschaft bei der Abbildung, Erklärung und Vorhersage Umfassender Prozesse in Natur und Gesellschaft eben nicht so erfolgreich wie im Laborexperiment.
Die Wettervorhersage stimmt nicht immer, ein Impfstoff erweist fatale Nebenwirkungen erst im Gebrauch und eine genetisch veränderte Pflanze bringt mit ihrer höheren Widerstandskraft auf ungeahnte Weise ein Ökosystem ins Wanken. Die Dinge scheinen, wenn sie der strengen technischen Kontrolle entzogen sind, schnell so kompliziert zu werden, dass die Wissenschaft sie nicht mehr so sicher beherrschen und vorhersagen kann.So schwindet oft das Vertrauen in die Experten, in die Wissenschaft. Erschwerend kommt hinzu, dass u.U. Wissenschaftler oder auch Medien Ergebnisse als Vorhersagen postulieren, die die Modelle noch gar nicht sicher leisten können.
Hier entsteht zunächst vor allem ein Kommunikationsproblem zwischen Wissenschaft und Öffentlichkeit. Auf der einen Seite gründet dieses Problem in überzogenen Erwartungen auf der Seite der Politik, der Medien und des Publikums. Andererseits haben aber auch Wissenschaftler aus ihrem herkömmlichen Selbstverständnis heraus falsche Vorstellungen über den Status des Wissens, das sie zu Ereignissen wie Pandemien und Prozessen wie dem Klimawandel bereitstellen können.
Wie genau die Klimamodelle das Klima prognostiziert haben, werden wir erst in der prognostizierten Zukunft wissen. Die größte Unbekannte ist das sich ändernde Verhalten der Menschen, sind neue Technologien oder unvorhergesehene Naturprozesse.
Modelle erzeugen eher Orientierungswissen. Die Wissenschaft muss erklären und die Öffentlichkeit muss bereit sein zu verstehen, welche Annahmen in den Modellen stecken, welche Prozesse überhaupt modelliert werden und welche gar nicht im Modell enthalten sind. In den vergangenen Monaten der Pandemie ist vielleicht zu viel über genaue Zahlen gesprochen worden, die von Modellen prognostiziert worden sind, und zu wenig über die Annahmen, die die Modelle gemacht haben, und die Prozesse, die nicht berücksichtigt werden konnten.Wissenschaft und Politik sollten also keine Sicherheiten/Gewißheiten vortäuschen, die sie nicht rechtfertigen kann.
Sie muss ihre Unsicherheiten mit benennen, muss die Unwägbarkeiten offen aussprechen, auch wenn sie damit das Image der fast allwissenden Kraft verliert. Sie muss zugeben, dass sie nicht mehr hat als Modelle, die nur ein schwaches Abbild der Realität sind.
Klar ist aber auch, wir haben nichts besseres als unsere Modelle, unseren Verstand, unsere Kreativität und die Schaffenskraft.
Quelle: Jörg Phil Friedrich www.zeit.de
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