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Was macht Knowledge Science so wichtig?

Wissen wird benutzt, um Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen sind aber nur gut, insoweit das Wissen auch korrekt ist.

Das letztendliche Ziel aller wissenschaftlichen Forschungen ist es Entscheidungen zu verbessern. Nehme ich für diese Brücke Holz oder Stahl als Material, soll der Patient Medikament A oder B bekommen, welches Frühstück unterstützt mich beim Abnehmen am meisten, nehme ich jetzt einen Schirm mit oder nicht, soll ich diesen Bewerber nun einstellen oder nicht?

Es gibt drei Stufen wissenschaftlicher Erkenntnis und damit auch der wissenschaftlichen Arbeit. Die erste und unterste Stufe ist die Beschreibung, die zweite die Erklärung und die dritte die Anwendung. Die Anwendung ist dabei immer ein Wetten auf Vorhersagen. Wir sagen vorher, dass die Brücke länger hält, wenn sie aus Stahl gebaut wird, dass der Patient mit Medikament B schneller gesund wird, dass das Frühstück B die Fettverbrennung ankurbelt, dass es heute nicht regnen wird und dass der Bewerber auch später engagiert ist.

Das Schwierigkeit liegt nun darin, dass wenn die Beschreibung der Welt, ungenau, verzerrt oder gar falsch ist, dann sind notwendiger Weise sowohl die Erklärungen dafür als auch die Anwendungen ebenfalls nicht richtig sind. Dieses wird besonders dann zum Problem, wenn die einzelnen Stufen gar nicht systematisch durchlaufen werden. Daher ist eines der wesentlichen Ziele der Knowledge Science die Sicherstellung der Korrektheit auf jeder einzelnen Stufe.

Wissenserzeugung im Alltag

Dies lässt sich an einem (vielleicht überspitzten) Beispiel verdeutlichen: Angenommen Bianka beobachtet, dass in ihrem Freundeskreis fünf Meschen beginnen eine Diät zu machen. Alle fünf sind dabei recht erfolgreich und nun fragt Bianka alle fünf, wie sie dabei vorgehen. Dabei stellt sich heraus, dass alle begonnen haben, morgens einen Apfel zu essen. Aus dieser Beschreibung leitet Bianka nun ab, dass der Apfel grundsätzlich bei der Diät nützlich ist. Sie findet das auch unmittelbar einleuchtend, weil sie an sich schon erlebt hat, dass sie wegen der Säure des Apfels nach dem Verzehr keine große Lust mehr auf Süßes, wie Nutellabrot oder Schokobrötchen etc. hat. Damit hat sie schon eine Erklärung gefunden. Jetzt gibt sie allen Menschen den Tipp, für eine Diät morgens einen Apfel zu essen, denn dieser wird bei jedem helfen (Vorhersage). Dieser Tipp kann andere Menschen in ihrer Entscheidung beeinflussen.

Beurteilung aus Sicht der Knowledge Science

Im besten Fall trägt der Apfel tatsächlich zum Diäterfolg bei, im ungünstigsten Fall aber ist der Apfel das Element, was einen noch größeren Erfolg der Freundinnen bei der Diät verhindert. Das Thema Diät ist so vielschichtig, dass diese kurze Beobachtung und die unsystematische Verarbeitung dazu führen, dass das Wissen das Bianka nun hat, nicht der realistisch ist.

Die Frage, die sich ein Knowledgescientist nun stellen muss, ist, wo in dieser Kette denn genau Fehler sind bzw. sein könnten. Daran schließt sich dann die Frage an, wie man diese Fehler vermeiden kann, um an die Wahrheit zu kommen. Und nicht zuletzt, wie man Bianka die Wahrheit beibringen kann, wo sie jetzt doch überzeugt von dem ist, was sie zu wissen meint.

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