Datenanalysen Forscher streiten über "Wissenschaftsschmarotzer"

In vielen Fachgebieten greifen Forscher auf Daten zu, die andere gesammelt haben - ein sinnvoller Prozess. Nun hat ein Leitartikel eines der wichtigsten Fachblätter einen heftigen Streit ausgelöst. Dort wurden die Daten-Auswerter als Parasiten bezeichnet.
Unter Beobachtung: Klage über schmarotzende Kollegen

Unter Beobachtung: Klage über schmarotzende Kollegen

Foto: Corbis

Niemand will Schmarotzer genannt werden. In einem Leitartikel  des renommierten "New England Journal of Medicine", kurz NEJM, ist jedoch genau das passiert. In dem Text geht es ums Teilen und Auswerten von Daten aus klinischen Studien. "Aus der Vogelperspektive ein wunderbares Konzept", schreiben Dan Longo und Jeffrey Drazen. Was könne besser sein, als dass hochwertige Information noch mal sorgfältig darauf geprüft werde, weil möglicherweise noch einige unentdeckte Schätze darin verborgen seien? Das fragen die beiden Autoren.

Um dann zum großen "aber" auszuholen. Die klinischen Forscher hätten nämlich Sorge, ob ihre Daten auch immer mit der nötigen Fachkunde ausgewertet würden. "Es gibt Bedenken unter einigen an der Front Forschenden, dass das System übernommen wird von - wie manche Wissenschaftler es bezeichnen - 'Forschungsparasiten'" (im Original "research parasites").

Longo und Drazen meinen, die Sorge sei, dass sich eine neue Klasse von Forschern entwickeln könne: Leute, die nichts mit der Vorarbeit und Durchführung einer Studie zu tun hätten, aber dann die Daten von anderen für ihre eigenen Zwecke nutzten und sich so auf Kosten der Produktivität der anderen schadfrei hielten. Oder sie könnten die Daten sogar für den Versuch nutzen, die von den ursprünglichen Forschern gezogenen Schlussfolgerungen zu widerlegen.

Das NEJM, darauf wiesen Kritiker des Leitartikels hin, hat häufiger mit den nun zu Schmarotzern ernannten Forschern zu tun. Sie entdecken immer wieder Unstimmigkeiten in veröffentlichten Daten. Deshalb gehört das Magazin zu den Fachblättern mit einer besonders hohen Quote von Studien, die zurückgezogen werden müssen .

Sinnvolle Übersichtsarbeiten

Nun ist es in der Medizin schon lange üblich, dass Forschergruppen die Daten anderer auswerten und zum Teil auch zusammenfassen. Diese Übersichtsarbeiten, auch Metastudien genannt, sind durchaus aufwendig und können verlässlichere Aussagen liefern als viele kleine Einzelstudien vor dieser Zusammenfassung. Wissenschaftler benötigen dafür die Rohdaten von Studien, die bislang nicht im Detail veröffentlicht werden. Aus Datenschutzgründen muss allerdings gewährleistet sein, dass einzelne Patienten darin nicht nachträglich identifiziert werden können. Ob also Bewegung vor Krebs schützt, ob Tamiflu wirklich Grippekranken nutzt oder in welcher Stärke sich ein Rauchstopp auf die Gesundheit auswirkt: Das alles lässt sich mithilfe späterer, größerer Analysen besser klären. Sie sind ein wichtiger Bestandteil der Forschung.

Ein paar Tage lang hielt das NEJM die heftige Kritik aus, dann ruderte es - ein Stückchen - zurück.

Man habe über das Veröffentlichen und Teilen von Daten mit klinischen Forschern weltweit gesprochen. Viele hätten Bedenken, dass der Prozess sie einen Teil ihrer ohnehin knappen Ressourcen kosten würde, aber ihnen kaum einen direkten Nutzen bringe. "Einige sprachen abwertend über Forscher, die die Daten von anderen analysieren. Damit das Teilen von Daten funktioniert, ist es wichtig, diese Sorgen anzuerkennen und öffentlich wiederzugeben." Forscher, die Daten von anderen auswerteten, könnten aber die Medizin deutlich voranbringen, heißt es in einem nachgeschobenen Leitartikel .

Dass es künftig zur Norm wird, dass klinische Forscher ihre Daten in einer Form veröffentlichen, die anderen eine genaue Analyse ermöglichen, ist indes wahrscheinlich. Ebenfalls in diesem Januar veröffentlichte das "International Committee of Medical Journal Editors" einen Vorschlag , wie der Prozess zur Routine werden könnte - zu dem Gremium gehören auch die NEJM-Verantwortlichen.

Für die Forschung und damit letztendlich für die Patienten, die sich eine fundierte Antwort auf die Frage wünschen, welche Behandlung ihnen hilft, wäre das ein großer Fortschritt.

Außer Frage steht, dass die Datenanalysen ebenso wie die ursprünglichen Studien wissenschaftlichen Standards genügen müssen. So wies etwa der schwedische Teilchenphysiker Jan Conrad in "Nature"  darauf hin, dass das Risiko steigt, dass jemand vermeintliche Signale entdecke, die am Rand der Nachweisgrenze des Messinstruments liegen - und eine bahnbrechende Entdeckung feiert, die sich später als falsch herausstellt. "Der Schaden ist da, wenn ein falsches Ergebnis veröffentlicht wurde", schreibt er.

wbr
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