Konnte nun Wissen erfolgreich generiert werden, ist es wichtig, dass wir dieses Wissen prüfen. Es soll als immer wieder mit der Realität abgeglichen werden. Das erfolgt zum einen durch die Wiederholung des Erzeugungsprozesses. Konnte also im Labor gezeigt werden, dass reiner Sauerstoff und reiner Wasserstoff in einer bestimmten Mischung zur Explosion gebracht werden können, sollte dies von anderen Wissenschaftlern in einem anderen Labor wiederholt werden. Dies sind sogenannte Replikationen. Falls uns das nicht konsequent gelingt ist das Wissen falsch oder zumindest unvollständig.
Zum anderen werden aus dem bisherigen Wissen neue Schlussfolgerungen gezogen und Vorhersagen entwickelt. Beides lässt sich an der Realität prüfen. Hierzu werden sogenannte Hypothesen gebildet. Das sind Aussagen, die überprüfbar sind. Und auch hier schießen wir aus dem Misslingen, dass das Wissen so nicht (ganz) richtig war.
Jetzt steht die Frage im Raum, wie oft wir Replikationen und Hypothesenprüfungen durchführen müssen, bis wir sagen können, dass es etwas tatsächlich so ist. Um genau zu sein, geht das niemals. In der Knowledge Science gehen wir bei Allem immer davon aus, dass das Wissen nur vorübergehendes Wissen ist und wir vielleicht irgendwann einmal herausfinden, dass es doch anders funktioniert als wir uns gedacht haben. Und so suchen wir immer einen Weg zu zeigen, dass das bisherige Wissen vielleicht falsch ist. Erst, wenn uns das nicht gelingt, sollten wir es als vorläufig gesichert ansehen.