In diesen Tagen hört man in Washington die Begriffe „gute Wissenschaft“, „Evidenz“ und „Daten“ sehr oft. Eines der Schlagworte in Politikerkreisen ist „evidenzbasiert“, angewandt auf eine Vielzahl von Inhalten, einschließlich Bildung, Politik, Praxis, Medizin und sogar Architektur. Man sollte meinen, dass dies uns alle ziemlich glücklich machen würde – zumindest diejenigen, die dafür eintreten, dass Entscheidungen über Politik, soziale Interventionen und zukünftige Richtungen auf Daten basieren. Aber ironischerweise wurde die neue Betonung von evidenzbasierten Erkenntnissen gleichzeitig begrüßt und mit erhöhter Besorgnis und roten Fahnen begrüßt.
Warum ist das so?
Ein Grund ist, dass die Definition der „guten“ Wissenschaft, die die Politik informieren soll, manchmal mit politischen Untertönen versehen zu sein scheint. So haben sich zum Beispiel einige Wissenschaftler darüber beschwert, dass der Kongress und die Verwaltung zwar regelmäßig dazu aufrufen, sich auf die beste Wissenschaft zu verlassen, diese Wissenschaft aber manipulieren – sie wählen die Wissenschaft aus, die ihnen gefällt, stellen sie in einer Weise dar, die kein Wissenschaftler verstehen würde, oder legen die Messlatte so hoch, dass keine wissenschaftliche Studie sie erfüllen kann. Die wahrscheinlich besten Beispiele sind der Klimawandel, die Evolution und Umweltfragen – obwohl die solide Wissenschaft (eine Definition von „guter Wissenschaft“) einen Konsens über Daten und politische Implikationen erreicht hat, führt die Existenz einiger weniger, die anders argumentieren, zu einer Politik, die zu sagen scheint, dass die Fakten immer noch im Zweifel sind.
Lassen Sie mich nun zu den Verhaltens- und Sozialwissenschaften kommen. Obwohl einige der Themen, mit denen sich die Verhaltens- und Sozialwissenschaften befassen, sicherlich politische Untertöne haben (siehe die jüngsten Anfragen zur Wissenschaft des Sexualverhaltens oder zu gesundheitlichen Ungleichheiten), gibt es andere Bedenken gegenüber der „evidenzbasierten“ Bewegung außerhalb der politischen Arena. Die Themen reichen von Bedenken über die Art und Weise, wie Evidenz definiert wird, bis hin zu Bedenken, dass experimentelle Designs unangemessen als die Methodik verdinglicht werden, die automatisch die „beste“ Evidenz liefert.
Ein gewisses Unbehagen mit der aktuellen evidenzbasierten Bewegung mag aus einer verständlichen Umstellung resultieren, wenn Veränderungen in der Finanzierungs- und Politiklandschaft deutlicher werden (ein gutes Beispiel ist das neue Forschungsportfolio des Institute of Education Sciences). Aber ein Großteil des Unbehagens scheint auf grundlegenderen Fragen zu beruhen, die sich darauf beziehen, was wir unter Forschung, der Welt und der Wissenschaft verstehen.
Lassen Sie mich nur ein paar dieser grundlegenden Fragen ansprechen.
In einigen Diskussionen darüber, was es bedeutet, „evidenzbasiert“ zu sein, werden zufällige Zuweisung und experimentelle Kontrolle (auch bekannt als randomisierte kontrollierte Studien) als der Goldstandard angesehen. Das weckt bei vielen, die Forschung betreiben, die nicht in diese Richtung geht, rote Fahnen. Wissenschaftler, die qualitative, quasi-experimentelle oder historische Forschung betreiben, sind verständlicherweise beunruhigt über den Vorschlag, dass nur Experimente als echte Wissenschaft gelten. Ein gängiges Argument gegen die Verdinglichung von Experimenten ist, dass viele der Beweise, die wir als unumstößlich ansehen, nicht experimentell sind – Beweise aus Disziplinen wie der Epidemiologie oder der Astronomie zum Beispiel. Und viele vernünftige politische Entscheidungen basieren auf korrelativen, nicht auf experimentellen Daten, wie z. B. Daten über den Zusammenhang zwischen Tabakkonsum und Krebs. Obwohl die Wissenschaft, auf die sich diese Argumente gegen die Verdinglichung der Zufallskontrolle beziehen, solide ist, glaube ich, dass diese Argumente dennoch am Thema vorbeigehen. Mein Verständnis war schon immer, dass, wenn experimentelles Design (einschließlich zufälliger Zuweisung) als Goldstandard gilt, dies nicht für die gesamte Wissenschaft gilt, sondern für Interventionsstudien – wenn das Ziel im einfachsten Fall darin besteht, „alles konstant zu halten“, außer einer Variable, um klare kausale Rückschlüsse zu ermöglichen. Bei vielen verhaltens- und sozialwissenschaftlichen Fragestellungen kann die Variable sehr viel komplexer sein – ein Programm, eine soziale Intervention und so weiter. Dass dieser Goldstandard eindeutige Kausalschlüsse ermöglichen kann (und der einzige Standard für eindeutige Kausalschlüsse ist), bedeutet nicht, dass andere Methoden nicht auch wichtige Erkenntnisse liefern können, insbesondere systematische Beschreibung, Kategorisierung oder Korrelation.
Ein weiterer Bereich der Besorgnis ist, dass, selbst wenn man einen solchen Standard anwenden wollte, experimentelle Designs in vielen der komplexen, multidimensionalen Kontexte, in denen man Antworten braucht, unangemessen oder unmöglich sein können, weil solche Methoden unmöglich, unpraktisch oder unethisch zu erfüllen wären. In vielen Kontexten ist zum Beispiel die zufällige Zuordnung von Einzelpersonen zu Programmen, Klassenräumen, Nachbarschaften, Familien oder Behandlungssettings oft nicht möglich und die zufällige Zuordnung von Programmen zu Gruppen wie Schulen oder Teams oder Behandlungssettings ist möglicherweise nicht machbar. Ist dies ein Grund zur Besorgnis? Es ist natürlich ein Beispiel für den klassischen Unterschied zwischen Wirksamkeit und Effizienz – zwischen dem Herausfinden, ob etwas im Labor oder unter gut kontrollierten Bedingungen funktioniert, und ob es in der Praxis in der chaotischen, alltäglichen Welt funktioniert. Im Gesundheitswesen, einem Bereich, in dem die Fragen der Evidenzbasis am gründlichsten diskutiert wurden, lautet die Schlussfolgerung, dass beides notwendig ist und dass man bei der Abstimmung von Schlussfolgerung und Design sorgfältig vorgehen muss. Und in der Medizin, wie auch in der Psychologie, muss die Anwendung von Wissen auf die Praxis immer ein Tanz der besten verfügbaren Informationen und des Expertenurteils sein.
Wenn man sich außerhalb der Psychologie bewegt, gibt es noch weitere Bedenken – die Standardmethoden der Schwesterdisziplinen der Sozialwissenschaften sind normalerweise nicht experimentell. Nehmen Sie die Anthropologie oder die Wirtschaftswissenschaften oder die Umfrageforschung. Die Daten, die von Ökonomen, Anthropologen oder Soziologen gesammelt werden, fließen oft in politische Entscheidungen ein. Dennoch sind diese Daten selten experimentell. Die Lehre aus der Betrachtung verschiedener Disziplinen, Fragestellungen und Kontexte ist, dass unterschiedliche Designs für unterschiedliche Fragestellungen, Verhaltensweisen oder Situationen angemessen sein können. Wichtig ist natürlich, dass wir danach streben, das rigoroseste Design zu verwenden, das für die jeweilige Fragestellung geeignet und möglich ist, und dass wir den politischen Entscheidungsträgern die Bedeutung dieser Rigorosität vermitteln.
Da die Fragen der Evidenzbasierung so aktuell und wichtig für alle Psychologen sind, von den Forschern bis zu den Praktikern, ist es besonders erfreulich zu sehen, dass die Nationale Akademie der Wissenschaften eine Initiative startet, die helfen soll, Standards für die Evidenzbasierung in den Verhaltens- und Sozialwissenschaften zu definieren, die helfen soll, die Frage zu stellen, wie man die Evidenz an die Fragestellung und den Kontext anpasst, und die helfen soll, die Umsetzung von Forschung in Politik zu verbessern. Diese Initiative beginnt diesen Monat mit einem „Workshop on Policy Making: How Behavioral and Cognitive Scientists can Contribute…“ und wird mit Fragen fortgesetzt, die sich mit den evidenzbasierten Grundlagen der Verhaltens- und Sozialwissenschaften und dem Ausmaß, in dem Diskussionen über Evidenz in anderen Disziplinen (z.B.,
Es ist klar, dass uns Diskussionen über Definitionen von Evidenz, Unterscheidungen zwischen verschiedenen Arten von Evidenz (einschließlich wissenschaftlicher Daten, Expertenurteile, Beobachtung und Theorie) und Konsens darüber, wann was zu verwenden ist, noch einige Zeit beschäftigen werden. Die Psychologie muss ein aktiver Teilnehmer an der Diskussion sein. Sie muss ihre einzigartigen Erkenntnisse als eine Disziplin einbringen, die ihre Grundlagenwissenschaft auf soliden experimentellen Methoden aufgebaut hat, die sich ständig mit dem Übergang von der Grundlagenwissenschaft im Labor zur angewandten Wissenschaft auseinandersetzt, die die Übersetzung von der Wissenschaft in die Anwendung und in die Praxis versucht und die die Bedeutung einer grundlagenwissenschaftlichen Basis fördert, die für die Anwendung relevant ist.