Wissenschaft

Was ist Wissenschaft?

• Wissenschaft als Regelsystem
  • Reaktion auf menschliche Psychologie
  • Unser Denken ist nicht vollständig rational und auf Wahrheitsfindung ausgelegt
  • Es hat zahlreiche Voreingenommenheiten (bias)
  • z.B. die Neigung, an eigenen “Theorien” und Glaubenssätzen über die Welt festzuhalten (confirmation bias)
• Wissenschaft $=$ Hinterfragen von Theorien und Glaubenssätzen mit systematischen Methoden und empirischen Belegen
  • Testen unserer Theorien
  • Hoffnung: Wir können gemeinsam rationaler sein als einzeln

Definitionen (Elliott Sober)

Wissenschaft ist die Kunst des Testbaren

Es geht in der Wissenschaft darum, konkurrierende Kausalhypothesen oder Theorien, die unterschiedliche Vorhersagen treffen, gegeneinander zu testen

Geben Sie Elliott Sobers kurze Definition von Wissenschaft wieder.

Kausalhypothese

Zu testende Vermutung über Ursache-Wirkungs-Beziehung

Schema:

1. A führt zu B (deterministisch)
2. A erhöht die Wahrscheinlichkeit für B (probabilistisch)

Beispiel:

• Demokratien mit präsidentiellem Regierungssystem (z.B. USA) werden eher zu Autokratien als solche mit parlamentarischem Regierungssystem (z.B. Deutschland)
• Erklärende / unabhängige Variable: Regierungssystem
• Zu erklärende / abhängige Variable: Demokratiestabilität

Wir können Kausalität niemals beobachten

• Wir können empirische Daten nutzen, um auf Kausalität zu schließen
• Kausale Schlüsse (Inferenz) sind sehr anspruchsvoll
• Korrelation $\ne$ Kausalität (z.B. Richtung unklar oder dritter Faktor im Spiel | “Scheinkorrelation”)

Was ist eine Kausalhypothese?

Geben Sie ein Beispiel für eine Kausalhypothese.

Theorien

1. Eine Theorie ist ein System zusammenhängender Hypothesen
2. Theorien treffen Annahmen über die Welt
   • sie begründen Hypothesen
   • Antworten auf Wie- und Warum-Fragen (Warum führt A zu B?)
   • erklären kausale Mechanismen (häufig nicht direkt beobachtbar)
   • aus den Annahmen lassen sich Kausalhypothesen logisch ableiten

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Testen von Theorien

1. Falsifikation
2. Vergleichendes Testen (zwischen Theorien)
3. Testen einer allgemeineren Theorie mit neuen Daten

Falsifikation

• Nur mit falsifizierbaren Aussagen kann Wissenschaft etwas anfangen (Popper)
• Theorien müssen falsifizierbare Vorhersagen machen (Definition von Sober)
• Nicht falsifizierbar sind Aussagen, die immer wahr sind (Tautologien)
  • Definitionen, “Wenn der Hahn kräht auf dem Mist, dann ändert sich das Wetter oder es bleibt, wie es ist”, etc.
  • Häufiger als man denkt: z.B. zum “Schutz” von Theorien

Wenn die Vorhersagen / Implikationen einer Theorie falsch sind, dann muss die Theorie falsch sein:

• zumindest eine ihrer Annahmen stimmt nicht
• gilt nicht analog für Bestätigung von Theorien
  • verschiedene Theorien können dieselben Vorhersagen treffen
  • $\Rightarrow$ man kann eine einzelne Theorie durch Daten niemals “bestätigen” (confirm), sondern nur durch gescheiterte Falsifikation “stützen” oder “untermauern” (corroborate)

Ist eine falsifizierte Theorie falsch?

Warum kann eine Theorie durch Daten nicht bestätigt werden?

Vergleichendes Testen

Wenn wir konkurrierende Theorien oder Hypothesen direkt in den Test einbeziehen, können wir im besten Fall sagen, dass eine Theorie durch die Daten besser bestätigt / gestützt wird als eine bestimmte andere Theorie

Beispiel: Leistungssportlerinnen haben bessere Noten an der Uni, obwohl sie mehr Unterricht verpassen (Beobachtung)

• Arbeitsethik-Theorie: Sportlerinnen sind harte Arbeit gewöhnt $\to$ überträgt sich auf andere Lebensbereiche
• Gender-Theorie: Sport schafft Umfeld ohne Gender-Nachteile $\to$ überträgt sich auf Bereiche, wo es diese Nachteile geben könnte
• Kritischer Test: Verbessert Leistungssport die Noten von Männern weniger?
  • nach Gender-Theorie: JA
  • nach Arbeitsethik-Theorie: NEIN

Allgemeinere Theorien & Neue Daten

Wir sollten versuchen

1. Theorien möglichst allgemein zu fassen und
2. Mit anderen Daten zu testen als denjenigen, die man für die Entwicklung der Theorie gebraucht hat

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5 Schritte der wissenschaftlichen Methode

1. Fragestellung oder Rätsel (Beobachtung)
2. Theorie
3. Neue Implikationen (Hypothesen) logisch ableiten
   • möglichst viele | nicht das Ausgangsrätsel betreffend
4. Hypothesentest
   • neue Daten sammeln / Beobachtungen machen
   • kritische Tests im Vergleich mit alternativen Theorien
5. Bewertung

Nennen Sie die 5 Schritte der wissenschaftlichen Methode (Clark et al.).

Beispiel

1. Rätsel: Reiche Länder sind eher Demokratien. Warum?
2. Theorie (Adam Przeworski): Reiche riskieren ihren Lebensstandard nicht und akzeptieren die Demokratie deshalb weiterhin, auch wenn die Wahlen verlieren (Arme haben weniger zu verlieren)
3. Implikation: Reiche Demokratien sollten länger leben als arme Demokratien
   • kein Vergleich zwischen Diktaturen und Demokratien, sondern innerhalb von Demokratien
4. Test: Statistischer Vergleich der Lebensdauer von Demokratien
5. Bewertung

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Politikwissenschaft

Typen von Aussagen

• normativ: Land A sollte sich eine präsidentielle Verfassung geben
• positiv
  • beschreibend: Land A ist präsidentiell
  • erklärend / kausal: Präsidentielle Verfassungen machen Demokratien instabiler

Geben Sie je ein Beispiel für eine normative, eine beschreibende und eine erklärende Aussage!