Wissenschaftliches Denken (2)

(1) Es gibt unterschiedliche Perspektiven, wie man das, was wir als ‚Denken‘ bezeichnen, betrachten kann. Je nachdem, welche dieser Perspektiven wir wählen, ergibt sich ein ganz unterschiedliches Bild von diesem ‚Denken‘.

(2) Neben dem ALLTAGSDENKEN gibt es seit ein paar hundert Jahren auch das sogenannten WISSENSCHAFTLICHE DENKEN. Das wissenschaftliche Denken setzt das alltägliche Denken gewissermassen als primären Bezugspunkt voraus, hebt sich aber dennoch von ihm ab und widerspricht ihm letztlich in vielen Punkten. Dies liegt daran, dass das ALLTAGSDENKEN eine Reihe von ANNAHMEN macht, die FALSCH sind, aber im Alltag meistens sehr NÜTZLICH.

(3) Wie das Alltagsdenken nimmt auch das wissenschaftliche Denken an, dass es eine gemeinsam geteilte EXTERNE WELT gibt, in der vielfältigste EREIGNISSE VORKOMMEN. Im Unterschied zum ALLTAGSDENKEN akzeptiert das WISSENCHAFTLICHE DENKEN aber nur jene DATEN von der externen Welt, die nach klar vereinbarten MESSMETHODEN REPRODUZIERBAR von JEDEM MENSCHEN GEMESSEN werden  können.

(4) Zum MESSEN gehört die Einführung einer geeigneten NORM (STANDARD), die für alle, die Messen wollen, an allen Orten und zu jedem Zeitpunkt innerhalb einer bestimmten GENAUIGKEIT GLEICH sein muss (z.B. ‚kg‘, ‚m‘, ’s’…). Diese Stanbdards werden von einer internationalen Behörde verwaltet.

(5) MESSUNGEN sind immer PUNKTUELL an einem BESTIMMTEN ORT zu einer BESTIMMTEN ZEIT, durchgeführt mit einem BESTIMMTEN MESSGERÄT von bestimmten Personen nach einem BESTIMMTEN VERFAHREN unter BESTIMMTEN BEDINGUNGEN. Das ERGEBNIS von MESSUNGEN sind MESSWERTE, nämlich die Angabe der gemessenen NORM (EINHEIT) sowie eine Zahl bezogen auf die Norm (z.B. (3.5, m) oder (4.333, s) usw.).

(6) Messwerte werden in einer geeigneten DATENSPRACHE L_data aufgeschrieben in Form von MESSPROTOKOLLEN. Ein Messwert wird hier auch DATUM genannt und eine Menge von Messerten DATEN.

(7) Nur das, was als reproduzierbarer  Messwert vorliegt gilt als eine Eigenschaft der EXTERNEN (=EMPIRISCHEN) WELT. Alles andere existiert für die Wissenschaft NICHT.

(8) Bevor FORSCHER Messen können müssen Sie natürlich ein VORVERSTÄNDNIS darüber besitzen, was sie überhaupt messen wollen. Sofern es ihnen gelingt, sich solch ein Vorverständnis zu erarbeiten verfügen sie über einen MÖGLICHEN BLICK (VIEW) auf die externe Welt. Unter Voraussetzung eines solchen VORVERSTÄNDNISSES können sie dann überlegen und planen, was sie wie MESSEN wollen. Unter Umständen müssen sie auch erst neue Messverfahren ERFINDEN, um das messen zu können, was sie als WICHTIG VERMUTEN.

(9) Das, WAS MAN MESSEN KANN und das, WAS MAN AUFGRUND EINES VORVERSTÄNDNISSES INS AUGE FASSEN KANN muss NICHT DECKUNGSGLEICH sein. In der Regel kann man immer nur einen Teil von dem messen, was man im Vorverständnis ‚vor Augen hat‘.

(10) DATEN als solche sagen nahezu nichts aus über die externe Welt. Interessant werden Daten erst dann, wenn man sie in ZUSAMMENHÄNGE einordnen kann. Beispiele für solche Zusammenhänge sind ZEITLICHE (TEMPORAL) oder RÄUMLICHE (SPATIAL) MUSTER (PATTERN). Wenn also z.B. bestimmte  Farben immer nur in bestimmten gleichen räumlichen Anordnungen auftreten, dann spricht dies für einen OBJEKTZUSAMMENHANG; gehen andererseits bestimmte Ereignisse zeitlich immer bestimmten anderen Ereignissen voraus, spricht dies für einen KAUSALZUSAMMENHANG. Usw.

(11) Solche ZUSAMMENHÄNGE kann man NICHT DIREKT WAHRNEHMEN, sondern diese müssen SEKUNDÄR KONSTRUIERT werden, um dann AKTIV ZU SCHAUEN, WELCHE DATEN sich in welche ZUSAMMENHÄNGE EINORDNEN lassen. Dies ist eine EXPLORATIVE Tätigkeit.

(12) Um über diese explorative Tätigkeit des Konstruierens von Zusamenhängen und über das tentative Einordnen der Daten in Zusammenhänge SPRECHEN zu können, benötigt man eine geeignete THEORIESPRACHE L_theory. In der Regel benutzt man dafür heute FORMALE SPRACHEN (MATHEMATIK, LOGIK, MENGENLEHRE). Mit solch einer THEORIESPRACHE kann man dann beliebige KÜNSTLICHE MENGEN, BEZIEHUNGEN ZWISCHEN MENGEN sowie PROZESSE mit OBJEKTEN dieser Mengen definieren und mit Hilfe von geeigneten LOGISCHEN FOLGERUNGSBEGRIFFEN BEWEISE (ABLEITUNGEN, PROOFs) konstruieren, die dann zeigen, ob aus einer GEGEBENEN KONSTELLATION sich eine bestimmte FOLGEKONSTELLATION ABLEITEN (BEWEISEN) lässt oder nicht. Im Zeitalter des Computers kann vieles davon auch COMPUTERGESTÜTZT (COMPUTERAIDED) getan werden, z.B. das MODELLIEREN bzw. THORIE FROMULIEREN wie auch das SIMULIEREN (automatisierte Beweise) wie auch das automatische VERIFIZIEREN (Überprüfen bestimmter Eigenschaften im Raum ALLER theoretischen Möglichkeiten mittels z.B. MODEL-CHECKING).

(13) Sofern Messverfahren verfügbar sind und erste theoretische Modelle samt all den formalen Hilfswerkzeugen (Beweisbegriff usw.) kann man mögliche ABLEITUNGEN von möglichen ZUKÜNFTIGEN ZUSTÄNDEN auch dazu benutzen, um gezielt EXPERIMENTE zu machen. Wenn ein theoretisches Modell die PROGNOSE erlaubt, dass bei Vorliegen einer bestimmten KONSTELLATION K ein ganz bestimmter FOLGEZUSTAND F mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit P eintritt, dann kann man versuchen, in der realen Welt eine VERSUCHSANORDNUNG aufzubauen, in der man die Konstellation K bewusst HERSTELLT und man dann BEOBACHTET (MISST), welche Daten auftreten. Liegen Daten vor, kann gefragt werden, ob diese im Sinne des theoretisch prognostizierten FOLGEZUSTANDES F interpretiert werden können. Ist dies der Fall, wird dies als BESTÄTIGUNG der Theorie gewertet. Im anderen Fall ist unklar, wie dies zu interpretieren ist: War der Versuchsaufbau falsch? Gelingt es wiederholt nicht, die Prognose zu bestätigen wird das theoretische Modell auf jeden Fall an GLAUBWÜRDIGKEIT verlieren.

(14) Das KONSTRUIEREN VON MODELLEN mittels formaler THEORIESPRACHERN sowie die UNTERSUCHUNG DER EIGENSCHAFTEN dieser formalen Strukturen findet sich so im alltäglichen Denken NICHT; es wäre auch garnicht möglich, da im Alltagsdenken normalerweise nicht immer ganz klar ist, was denn genau die Daten sind. Ferner ist die Alltagssprache in ihrer GRAMMATIK und BEDEUTUNGSSTRUKTUR so unscharf, dass FORMALE LOGISCHE BEWEISE damit nicht geführt werden können. Während der unscharfe Charakter der Alltagssprache und das alltägliche –grundlegend intuitive– Denken für die Zwecke des Alltags sehr gut geeignet ist, ist sie für die Konstruktion wissenschaftlicher Theorien vollständig unzulänglich. Nichtsdestotrotz bildet das alltägliche Denken mit der Alltagssprache die unumgängliche Basis für jedes wissenschaftliches Denken.

(15) WISSENSCHAFTLICHE THEORIEN stellen von daher einerseits einen grossen FORTSCHRITT im Denken dar, zugleich sind sie aber bislang reduziert auf geringe Ausschnitte der insgesamt zur Erklärung anstehenden erfahrbaren Welt. Der menschliche Körper kann in manchen Bereichen partiell sicher mehr von der Welt erfahren als es das wissenschaftliche Messen bislang gestattet (umgekehrt aber auch: in der Wissenschaft kann man sehr viele Eigenschaften messen, die der menschlichen Wahrnehmung völlig unzugänglich sind), aber die Unschärfe der körpereigenen Wahrnehmung sowie die Unschärfe des intuitiven Alltagsdenkens laufen beständig Gefahr, Strukturen zu sehen, die es so garnicht gibt (das subjektive ‚Wohlfühlen‘ im Rahmen bestimmter Denkvorstellungen ist kein Garant dafür, dass diese Vorstellungen ‚wahr‘ sind).

(16) Es sollte auch darauf hingewiesen werden dass es nunmehr zwar schon seit einigen hundert Jahren eine EXPERIMENTELLE (EMPIRISCHE) WISSENSCHAFT gibt, dass es aber bis heute nicht gelungen ist, einen einheitlichen THEORIEBEGRIFF in den verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen zu verankern. Während es bzgl. des MESSENS eine einigermassen Übereinstimmung zu geben scheint findet sich dies im Bereich Modell- bzw. THEORIEBILDUNG eher nicht. Zwar gab es im 20.Jh. interessante Ansätze zu einer einheitlichen WISSENSCHAFTSTHEORIE, doch nach Aufdeckung grundlegender Probleme im Aufbau von Theorien sind diese Ansätze wieder zerfallen. Man begnügt sich jetzt mit vielen HISTORISCHEN Untersuchungen zur Wissenschaftsgeschichte oder mit der Untersuchung SPEZIELLEER FORMALISMEN, aber ein einheitliches THEORIEKONZEPT kann man in den Disziplinen nicht finden. Vielmals  kann man sogar den Eindruck haben, dass ausser einer  Unmenge von Messwerten keinerlei ernsthafte theoretische Ansätze vorliegen (statistische Modelle sind keine vollen Theorien).

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Struktur des wissenschaftlichen Denkens (Überblick)

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