Die Reproduzierbarkeitskrise: Verständnis und Lösungsansätze für die Zuverlässigkeit der Forschung

In den letzten Jahren ist in der wissenschaftlichen Gemeinschaft eine wachsende Besorgnis aufgekommen, die oft als „Reproduzierbarkeitskrise“ bezeichnet wird. Diese Krise unterstreicht die alarmierende Rate, mit der Forschungsergebnisse über verschiedene Disziplinen hinweg von unabhängigen Forschern nicht repliziert oder reproduziert werden können. Dies wirft grundlegende Fragen zur Zuverlässigkeit und Validität veröffentlichter Forschung auf und hat weitreichende Auswirkungen auf Wissenschaft, Politik und Gesellschaft.

Was ist die Reproduzierbarkeitskrise?

Die Reproduzierbarkeitskrise bezieht sich nicht nur auf vereinzelte Fälle gescheiterter Experimente. Sie stellt ein systemisches Problem dar, bei dem ein erheblicher Teil veröffentlichter Forschungsergebnisse nicht unabhängig überprüft werden kann. Dies kann sich auf verschiedene Weisen manifestieren:

• Scheitern der Replikation: Die Unfähigkeit, dieselben Ergebnisse zu erzielen, wenn eine Studie mit denselben Materialien und Methoden wie die ursprüngliche Studie wiederholt wird.
• Scheitern der Reproduzierbarkeit: Die Unfähigkeit, dieselben Ergebnisse zu erzielen, wenn die Originaldaten mit denselben Analysemethoden erneut analysiert werden.
• Generalisierungsprobleme: Wenn Ergebnisse aus einer spezifischen Studie nicht auf andere Populationen, Kontexte oder Umgebungen angewendet werden können.

Es ist wichtig, zwischen Replikation und Reproduzierbarkeit zu unterscheiden. Replikation beinhaltet die Durchführung einer komplett neuen Studie, um die ursprüngliche Hypothese zu testen, während sich die Reproduzierbarkeit auf die erneute Analyse der Originaldaten konzentriert, um die Ergebnisse zu verifizieren. Beide sind entscheidend, um die Robustheit wissenschaftlicher Erkenntnisse zu belegen.

Das Ausmaß des Problems: Betroffene Disziplinen

Die Reproduzierbarkeitskrise ist nicht auf ein einziges Fachgebiet beschränkt; sie betrifft ein breites Spektrum von Disziplinen, darunter:

• Psychologie: Dieses Fachgebiet war Vorreiter bei der Anerkennung der Krise, mit Studien, die niedrige Replikationsraten für klassische psychologische Experimente zeigten. Das Projekt „Open Science Collaboration“ beispielsweise versuchte, 100 in führenden psychologischen Fachzeitschriften veröffentlichte Studien zu replizieren, und stellte fest, dass nur 36 % der Replikationen statistisch signifikante Ergebnisse in die gleiche Richtung wie die Originalstudie erbrachten.
• Medizin und biomedizinische Forschung: Das Scheitern der Replikation von Ergebnissen in der präklinischen Forschung kann schwerwiegende Folgen für die Medikamentenentwicklung und klinische Studien haben. Studien haben gezeigt, dass ein signifikanter Prozentsatz präklinischer Ergebnisse in Bereichen wie der Krebsforschung nicht repliziert werden kann, was zu verschwendeten Ressourcen und potenziellen Schäden für Patienten führt. Eine Studie von Bayer aus dem Jahr 2011 berichtete, dass sie nur die Ergebnisse von 25 % der von ihnen untersuchten veröffentlichten präklinischen Studien replizieren konnten. Amgen stand vor einer ähnlichen Herausforderung und konnte nur 11 % der von ihnen überprüften „wegweisenden“ Studien in der Krebsforschung erfolgreich replizieren.
• Wirtschaftswissenschaften: Auch in den Wirtschaftswissenschaften wurden Bedenken hinsichtlich Datenmanipulation, selektiver Berichterstattung und mangelnder Transparenz geäußert. Forscher setzen sich zunehmend für die Präregistrierung von Studien und die offene gemeinsame Nutzung von Daten ein, um die Glaubwürdigkeit der Wirtschaftsforschung zu verbessern.
• Ingenieurwissenschaften: Obwohl weniger diskutiert, sind auch ingenieurwissenschaftliche Bereiche anfällig. Simulationsergebnisse und experimentelle Daten werden möglicherweise nicht vollständig dokumentiert oder zur Verfügung gestellt, was die unabhängige Überprüfung von Designansprüchen behindert.
• Sozialwissenschaften: Wie die Psychologie stehen auch andere Sozialwissenschaften wie Soziologie und Politikwissenschaft vor Herausforderungen bei der Replikation komplexer sozialer Phänomene und Umfrageergebnisse.

Ursachen der Reproduzierbarkeitskrise

Die Reproduzierbarkeitskrise ist ein vielschichtiges Problem mit mehreren beitragenden Faktoren:

• Publikationsbias: Fachzeitschriften bevorzugen oft die Veröffentlichung positiver oder statistisch signifikanter Ergebnisse, was zu einer Verzerrung (Bias) gegenüber negativen oder nicht schlüssigen Ergebnissen führt. Dieses „Schubladenproblem“ bedeutet, dass eine erhebliche Menge an Forschung, die eine Hypothese nicht stützt, unveröffentlicht bleibt und so das Gesamtbild verzerrt.
• Statistische Signifikanz und P-Hacking: Die übermäßige Abhängigkeit von p-Werten als einzigem Kriterium zur Beurteilung der Signifikanz von Ergebnissen kann zum „P-Hacking“ führen, bei dem Forscher Daten oder Analysemethoden manipulieren, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen, auch wenn diese unecht sind. Dies umfasst Techniken wie das Hinzufügen oder Entfernen von Datenpunkten, das Ändern des statistischen Tests oder die selektive Berichterstattung nur signifikanter Ergebnisse aus mehreren Analysen.
• Mangel an Transparenz und Datenteilung: Viele Forscher teilen ihre Daten, ihren Code oder ihre detaillierten Methoden nicht, was es anderen unmöglich macht, ihre Ergebnisse zu überprüfen. Dieser Mangel an Transparenz behindert unabhängige Replikations- und Reproduzierbarkeitsbemühungen. Proprietäre Daten oder Software sowie Vertraulichkeitsbedenken können ebenfalls dazu beitragen.
• Unzureichende Ausbildung in Forschungsmethoden und Statistik: Eine unzureichende Ausbildung in rigorosem Forschungsdesign, statistischer Analyse und Datenmanagement kann zu Fehlern und Verzerrungen in der Forschung führen. Forscher sind sich möglicherweise der besten Praktiken zur Gewährleistung der Reproduzierbarkeit nicht bewusst und wenden unbeabsichtigt Praktiken an, die die Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse untergraben.
• Anreize für Neuheit und Wirkung: Das akademische Belohnungssystem priorisiert oft neuartige und wirkungsvolle Ergebnisse gegenüber rigoroser und reproduzierbarer Forschung. Dies kann Forscher dazu anregen, Abkürzungen zu nehmen, fragwürdige Forschungspraktiken anzuwenden oder die Bedeutung ihrer Ergebnisse zu übertreiben, um in hochrangigen Fachzeitschriften zu veröffentlichen.
• Komplexität der Forschung: Einige Forschungsbereiche, insbesondere solche, die komplexe Systeme oder große Datensätze betreffen, sind von Natur aus schwer zu reproduzieren. Faktoren wie Variationen bei den experimentellen Bedingungen, subtile Unterschiede in der Datenverarbeitung und die inhärente Stochastizität komplexer Systeme können es schwierig machen, konsistente Ergebnisse über verschiedene Studien hinweg zu erzielen.
• Betrug und Fehlverhalten: Obwohl seltener, tragen auch Fälle von offenem Betrug oder der Fälschung von Daten zur Reproduzierbarkeitskrise bei. Obwohl relativ selten, untergraben diese Fälle das öffentliche Vertrauen in die Wissenschaft und unterstreichen die Bedeutung einer robusten Forschungsethik und -aufsicht.

Folgen der Reproduzierbarkeitskrise

Die Folgen der Reproduzierbarkeitskrise sind weitreichend und betreffen verschiedene Aspekte von Wissenschaft und Gesellschaft:

• Erosion des öffentlichen Vertrauens in die Wissenschaft: Wenn sich Forschungsergebnisse als unzuverlässig erweisen, kann dies das öffentliche Vertrauen in die Wissenschaft und in Wissenschaftler untergraben. Dies kann negative Folgen für die öffentliche Unterstützung der Forschungsförderung, die Akzeptanz wissenschaftlicher Evidenz und die Bereitschaft zur Umsetzung wissenschaftsbasierter Politik haben.
• Verschwendete Ressourcen: Nicht reproduzierbare Forschung stellt eine erhebliche Verschwendung von Ressourcen dar, einschließlich Zeit, Geld und Mühe. Wenn Studien nicht repliziert werden können, bedeutet dies, dass die ursprüngliche Investition in die Forschung im Wesentlichen verschwendet war und weitere Forschung, die auf diesen unzuverlässigen Ergebnissen basiert, ebenfalls fehlgeleitet sein kann.
• Verlangsamter wissenschaftlicher Fortschritt: Die Reproduzierbarkeitskrise kann das Tempo des wissenschaftlichen Fortschritts verlangsamen, indem sie Ressourcen und Aufmerksamkeit von zuverlässiger Forschung ablenkt. Wenn Forscher Zeit und Mühe darauf verwenden, unzuverlässige Ergebnisse zu replizieren, schmälert dies ihre Fähigkeit, neue Forschung zu betreiben und echte Fortschritte in ihrem Bereich zu erzielen.
• Schaden für Patienten und Gesellschaft: In Bereichen wie Medizin und öffentlicher Gesundheit kann nicht reproduzierbare Forschung direkte Folgen für Patienten und die Gesellschaft haben. Wenn beispielsweise ein Medikament oder eine Behandlung auf unzuverlässiger Forschung basiert, könnte es unwirksam oder sogar schädlich sein. Ebenso könnten gesundheitspolitische Maßnahmen, die auf fehlerhaften Daten beruhen, zu unbeabsichtigten Konsequenzen führen.
• Schaden für wissenschaftliche Karrieren: Forscher, die an nicht reproduzierbarer Forschung beteiligt sind, können Karriereschäden erleiden. Dies kann Schwierigkeiten bei der Einwerbung von Fördermitteln, der Veröffentlichung in hochrangigen Fachzeitschriften und der Sicherung akademischer Positionen umfassen. Der Publikationsdruck und der Wettbewerb in der akademischen Forschung können Forscher dazu verleiten, Abkürzungen zu nehmen und fragwürdige Forschungspraktiken anzuwenden, was letztendlich ihrer Karriere schaden kann.

Bewältigung der Reproduzierbarkeitskrise: Lösungen und Strategien

Die Bewältigung der Reproduzierbarkeitskrise erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der Änderungen in Forschungspraktiken, Anreizen und institutionellen Richtlinien umfasst:

• Förderung von Open-Science-Praktiken: Open-Science-Praktiken wie die gemeinsame Nutzung von Daten (Data Sharing), Code (Code Sharing) und die Präregistrierung von Studien sind für die Verbesserung der Reproduzierbarkeit unerlässlich. Offene Daten ermöglichen es anderen Forschern, die ursprünglichen Ergebnisse zu überprüfen und weitere Analysen durchzuführen. Die Präregistrierung hilft, P-Hacking und selektive Berichterstattung zu verhindern, indem sie von Forschern verlangt, ihre Hypothesen, Methoden und Analysepläne im Voraus festzulegen. Plattformen wie das Open Science Framework (OSF) bieten Ressourcen und Werkzeuge zur Umsetzung von Open-Science-Praktiken.
• Verbesserung der statistischen Ausbildung und Methoden: Eine bessere Ausbildung von Forschern in statistischen Methoden und Forschungsdesign ist entscheidend, um Fehler und Verzerrungen zu vermeiden. Dazu gehört, Forschern die Grenzen von p-Werten, die Bedeutung von Effektgrößen und das Potenzial für P-Hacking zu vermitteln. Es beinhaltet auch die Förderung der Nutzung robusterer statistischer Methoden wie Bayes-Statistik und Metaanalysen.
• Änderung der Anreizstruktur: Das akademische Belohnungssystem muss reformiert werden, um rigorose und reproduzierbare Forschung über Neuheit und Wirkung zu stellen. Dies schließt die Anerkennung und Belohnung von Forschern für die gemeinsame Nutzung von Daten, Replikationsstudien und Beiträge zu Open Science ein. Fachzeitschriften und Förderorganisationen sollten auch der methodischen Strenge von Forschungsanträgen und Veröffentlichungen mehr Gewicht beimessen.
• Stärkung des Peer-Reviews: Das Peer-Review spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Qualität und Zuverlässigkeit der Forschung. Der Peer-Review-Prozess ist jedoch oft fehlerhaft und kann anfällig für Verzerrungen sein. Um das Peer-Review zu verbessern, sollten Fachzeitschriften die Einführung transparenterer und strengerer Begutachtungsprozesse in Erwägung ziehen, z. B. indem sie von Gutachtern verlangen, die Qualität von Daten, Code und Methoden zu bewerten. Sie sollten Gutachter auch ermutigen, sich auf die methodische Strenge der Forschung zu konzentrieren und nicht nur auf die Neuheit der Ergebnisse.
• Förderung von Replikationsstudien: Replikationsstudien sind zur Überprüfung der Zuverlässigkeit von Forschungsergebnissen unerlässlich. Replikationsstudien werden jedoch oft unterbewertet und unterfinanziert. Um dies zu beheben, sollten Förderorganisationen mehr Mittel für Replikationsstudien bereitstellen, und Fachzeitschriften sollten bereiter sein, sie zu veröffentlichen. Forscher sollten auch ermutigt werden, Replikationsstudien durchzuführen und ihre Ergebnisse öffentlich zugänglich zu machen.
• Verbesserung von Forschungsethik und -integrität: Die Stärkung von Forschungsethik und -integrität ist entscheidend zur Verhinderung von Betrug und Fehlverhalten. Dazu gehört die Schulung von Forschern in ethischem Verhalten, die Förderung einer Kultur der Transparenz und Rechenschaftspflicht sowie die Festlegung klarer Verfahren zur Untersuchung von Vorwürfen des Fehlverhaltens. Institutionen sollten auch Richtlinien zum Schutz von Whistleblowern umsetzen und sicherstellen, dass Forscher für die Meldung von Fehlverhalten nicht bestraft werden.
• Entwicklung und Annahme von Berichtsleitlinien: Standardisierte Berichtsleitlinien wie die CONSORT-Leitlinien für klinische Studien und die PRISMA-Leitlinien für systematische Übersichtsarbeiten können dazu beitragen, die Transparenz und Vollständigkeit von Forschungsberichten zu verbessern. Diese Leitlinien bieten Checklisten mit Informationen, die in Forschungsberichten enthalten sein sollten, was es den Lesern erleichtert, die Qualität und Zuverlässigkeit der Forschung zu bewerten. Fachzeitschriften sollten Autoren ermutigen, diese Leitlinien zu befolgen, und Schulungen und Ressourcen bereitstellen, um sie dabei zu unterstützen.

Beispiele für Initiativen und Organisationen, die die Krise angehen

Mehrere Initiativen und Organisationen arbeiten aktiv an der Bewältigung der Reproduzierbarkeitskrise:

• Das Open Science Framework (OSF): Eine kostenlose Open-Source-Plattform, die Open-Science-Praktiken durch die Bereitstellung von Werkzeugen für die gemeinsame Nutzung von Daten, Code, Präregistrierung und Zusammenarbeit unterstützt.
• Das Center for Open Science (COS): Eine Organisation, die sich der Förderung von Open-Science-Praktiken und der Verbesserung der Reproduzierbarkeit von Forschung widmet. Das COS führt Forschung durch, entwickelt Werkzeuge und bietet Schulungen an, um Forschern bei der Einführung von Open-Science-Praktiken zu helfen.
• Registered Reports: Ein Publikationsformat, bei dem Studien vor der Datenerhebung einem Peer-Review unterzogen werden, wobei die Annahme auf dem Studiendesign und der Begründung basiert, nicht auf den Ergebnissen. Dies hilft, Publikationsbias und P-Hacking zu reduzieren.
• Many Labs Projects: Groß angelegte Kooperationsprojekte, die Studien in mehreren Laboren replizieren, um die Generalisierbarkeit von Ergebnissen zu bewerten.
• Das Reproducibility Project: Cancer Biology: Eine Initiative zur Replikation einer Auswahl von hochwirksamen Publikationen aus der Krebsbiologie, um die Reproduzierbarkeit der Krebsforschung zu bewerten.
• AllTrials: Eine Kampagne, die fordert, dass alle klinischen Studien registriert und ihre Ergebnisse gemeldet werden.

Globale Perspektiven auf die Reproduzierbarkeit

Die Reproduzierbarkeitskrise ist ein globales Problem, aber die Herausforderungen und Lösungen können sich je nach Land und Region unterscheiden. Faktoren wie Forschungsförderung, akademische Kultur und regulatorische Rahmenbedingungen können die Reproduzierbarkeit der Forschung beeinflussen. Zum Beispiel:

• Europa: Die Europäische Kommission hat Initiativen gestartet, um Open Science zu fördern und die Forschungsintegrität in der gesamten Europäischen Union zu verbessern. Diese Initiativen umfassen die Finanzierung von Open-Access-Veröffentlichungen, Datenteilung und Schulungen zur Forschungsethik.
• Nordamerika: Die National Institutes of Health (NIH) in den Vereinigten Staaten haben Richtlinien zur Förderung von Strenge und Reproduzierbarkeit in der biomedizinischen Forschung eingeführt. Diese Richtlinien umfassen Anforderungen zur gemeinsamen Nutzung von Daten, zur Präregistrierung klinischer Studien und zur Schulung in statistischen Methoden.
• Asien: Länder wie China und Indien investieren stark in Forschung und Entwicklung, stehen aber auch vor Herausforderungen bei der Gewährleistung der Qualität und Zuverlässigkeit der Forschung. In Asien wächst das Bewusstsein für die Reproduzierbarkeitskrise, und es werden Anstrengungen unternommen, um Open Science zu fördern und die Forschungsethik zu verbessern.
• Afrika: Afrikanische Länder stehen aufgrund begrenzter Ressourcen und Infrastruktur vor einzigartigen Herausforderungen bei der Durchführung und Replikation von Forschung. Es gibt jedoch eine wachsende Anerkennung der Bedeutung von Open Science und Datenteilung in Afrika, und Initiativen zur Förderung dieser Praktiken sind im Gange.

Die Zukunft der Forschungszuverlässigkeit

Die Bewältigung der Reproduzierbarkeitskrise ist ein fortlaufender Prozess, der nachhaltige Anstrengungen und die Zusammenarbeit von Forschern, Institutionen, Förderorganisationen und Fachzeitschriften erfordert. Indem wir Open-Science-Praktiken fördern, die statistische Ausbildung verbessern, die Anreizstruktur ändern, das Peer-Review stärken und die Forschungsethik verbessern, können wir die Zuverlässigkeit und Validität der Forschung steigern und ein vertrauenswürdigeres und wirkungsvolleres wissenschaftliches Unternehmen aufbauen.

Die Zukunft der Forschung hängt von unserer Fähigkeit ab, die Reproduzierbarkeitskrise zu bewältigen und sicherzustellen, dass wissenschaftliche Erkenntnisse robust, zuverlässig und generalisierbar sind. Dies erfordert einen kulturellen Wandel in der Art und Weise, wie wir Forschung durchführen und bewerten, aber die Vorteile eines solchen Wandels werden enorm sein und zu schnellerem wissenschaftlichen Fortschritt, besseren Ergebnissen für Patienten und Gesellschaft und einem größeren öffentlichen Vertrauen in das wissenschaftliche Unternehmen führen.

Handlungsempfehlungen für Forschende

Hier sind einige konkrete Schritte, die Forscher unternehmen können, um die Reproduzierbarkeit ihrer Arbeit zu verbessern:

• Präregistrieren Sie Ihre Studien: Nutzen Sie Plattformen wie das OSF, um Ihre Hypothesen, Methoden und Analysepläne vor der Datenerhebung zu präregistrieren.
• Teilen Sie Ihre Daten und Ihren Code: Machen Sie Ihre Daten, Ihren Code und Ihre Materialien öffentlich verfügbar, wann immer es möglich ist.
• Verwenden Sie rigorose statistische Methoden: Konsultieren Sie einen Statistiker und verwenden Sie geeignete statistische Methoden zur Analyse Ihrer Daten.
• Berichten Sie alle Ergebnisse: Vermeiden Sie selektive Berichterstattung und berichten Sie alle Ergebnisse, einschließlich negativer oder nicht schlüssiger Resultate.
• Führen Sie Replikationsstudien durch: Versuchen Sie, Ihre eigenen Ergebnisse zu replizieren, und ermutigen Sie andere, dies ebenfalls zu tun.
• Befolgen Sie Berichtsleitlinien: Halten Sie sich an Berichtsleitlinien wie CONSORT und PRISMA, um Transparenz und Vollständigkeit zu gewährleisten.
• Besuchen Sie Workshops und Schulungen: Verbessern Sie kontinuierlich Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten in Forschungsmethoden und Statistik.
• Setzen Sie sich für Open Science ein: Fördern Sie Open-Science-Praktiken innerhalb Ihrer Institution und Gemeinschaft.

Indem sie diese Schritte unternehmen, können Forscher zu einem zuverlässigeren und vertrauenswürdigeren wissenschaftlichen Unternehmen beitragen und helfen, die Reproduzierbarkeitskrise zu bewältigen.