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Wissenschaft und Öffentlichkeit

28 April 2005 One Comment

Universität Hannover
Institut für Politische Wissenschaft
Seminar: Wissenschaft und Öffentlichkeit II
Dozent: Raimond Reiter
Roy Gündel
Diplom-Sozialwissenschaften
7.Fachsemester
Sommersemester 2003

WISSENSCHAFT & ÖFFENTLICHKEIT

Statistiken in der Präsentation von Forschungsergebnissen

INHALTSVERZEICHNIS

Abstract

Red. Umfragen.info (Ingo Friepoertner)

Wissenschaft und Öffentlichkeit – unterschiedliche Intentionen von Wissenschaft, Journalismus und Öffentlichkeit
erfordern ein hohes Maß an wissenschaftlichem Verständnis seitens der Wissenschaftsjournalisten und eine gesunde Spur Skepsis
des Einzelnen gegenüber den in der Öffentlichkeit präsentierten Statistiken.

Die Frageformulierung in der Erhebung ist entscheidend für die Qualität und Aussagekraft eines erhobenen Interviews. Daher
werden systematische Probleme beim Befragungsentwurf und der anschliessenden Interpretation der Ergebnisse aufgezeigt und
anhand eines Praxisbeispiels erläutert.

Dieser Artikel entstand als Hausarbeit im Seminar Wissenschaft und Öffentlichkeit II von Raimond Reiter und wurde
freundlicherweise vom Autor Roy Gündel zur Verfügung gestellt.

1. EINLEITUNG

Die Bedeutung der Wissenschaft als Motor für die Entwicklung des menschlichen Zusammenlebens ist wohl weitestgehend unumstritten. Die sozialwissenschaftlichen Disziplinen können heute mehr den je gerade durch ihren interdisziplinären Charakter Licht ins Dunkel bringen, wenn es um die Hintergründe und Zusammenhänge geht, die mit den großen und kleinen Problemen in unserer heutigen komplexen Gesellschaft einher gehen. Dies gilt nicht nur für die Entscheidungsträger in Politik, Wirtschaft, Kultur und den sozial engagierten Einrichtungen – auch und besonders die allgemeine Öffentlichkeit ist in einer Demokratie ein wichtiger Stützpfeiler, der auf das Wissen angewiesen ist.

Wissenschaftler sind jedoch in der Regel geprägt von einer berufsbedingten Denk- und Ausdrucksweise, die schwer überwindbare Hürden aufbaut, wenn es um die Kommunikation mit dem gesellschaftlichen Umfeld geht. Hier kommt in besonderer Weise der Wissenschaftsjournalismus ins Spiel, dessen Vertreter die schwierige Aufgabe einer Brückenfunktion zwischen Wissenschaft und Öffentlichkeit haben, für deren Erfüllung fachübergreifende Fähigkeiten notwendig sind.

In dieser Arbeit soll der Fragestellung nachgegangen werden, wie wissenschaftliche Erkenntnisse so aufbereitet werden können, dass sie für die Öffentlichkeit brauchbar werden. Am Beispiel der wissenschaftlichen Statistik sollen Chancen und Schwierigkeiten innerhalb dieses Prozesses aufgezeigt werden, anschaulich verdeutlicht mit diversen Beispielen aus der Praxis.

Nach dieser Prämisse richtet sich auch die Vorgehensweise aus. Von wichtigen Aspekten bei der Erlangung von Daten im Wissenschaftsbetrieb ausgehend wird das Augenmerk auf das Wesentliche in Hinblick auf die Interpretation und schließlich den Transfer aus der Wissenschaft hinaus über den Journalismus zur Öffentlichkeit. So sollte ein Einblick in die damit verbundenen Schwierigkeiten und Anforderungen gegeben werden können.

Methodisch liegt es darum auch nahe, mit einem skizzierten Überblick über die Disziplin der Statistik zu beginnen. Anschließend steht die Auswertung und Deutung der gewonnenen Daten im Mittelpunkt. Die Präsentation in der Öffentlichkeit und einige anschließende Schlußbemerkungen sollen den Argumenatationsverlauf abrunden.

Dabei sind natürlich gewisse inhaltliche Grenzen gesetzt. Es handelt sich hierbei weder um eine Statistik-Arbeit, noch um eine allgemein gültige und umfassende Abhandlung zum obengenannten Thema. Zu beachten ist vor allem, dass jede Wissenschaft ihre Besonderheiten hat. Folgend soll es vorwiegend um die Sozialwissenschaften gehen, wenngleich einige Aspekte nicht fachspezifisch sind und etwa die Naturwissenschaften ebenso betreffen. Darüber hinaus bestehen Forschungsergebnisse nicht nur aus Statistiken, welche hier lediglich beispielhaft ausgewählt wurden.

Ziel ist es, Verständnis für die Spannungen zu wecken, die sich aus den unterschiedlichen Intentionen von Wissenschaft, Journalismus und Öffentlichkeit ergeben und darzulegen, wie diese methodologisch minimiert werden können.

2. STATISTIK ALS WISSENSCHAFTLICHE DISZIPLIN

Um Verständnis zu wecken für den Argumentationsstrang dieser Arbeit ist es zunächst notwendig, das Bedeutungsspektrum des Begriffs der Statistik in dessen Grundzügen zu skizzieren.

Statistik ist, so könnte die allgemeinste Formel lauten, eine mathematische Disziplin, die mit einer philosophischen Komponente versucht, die Unberechenbarkeit des Prinzips »Zufall« zu überwinden. In der Wissenschaft stellt die Statistik eine Methodenlehre zur Gewinnung von Daten dar, die beschreibend und schlussfolgernd analysiert werden (vgl. Kremser 2000, 646).

Zwischen Voll- und Teilerhebungen kann unterschieden werden, wenn es um die Erlangung von Daten geht. Das vielleicht bekannteste Beispiel für eine Vollerhebung ist die Volkszählung. Meist jedoch greift die Forschung aus Gründen des Aufwands und der Finanzierung zur Teilerhebung, bei der lediglich ein geringer Prozentsatz der möglichen Untersuchungseinheiten für die Erhebung herangezogen wird, von welchen dann auf die Gesamtheit geschlossen wird (vgl. Kremser 2000, 646f.).

Gerade in den Sozialwissenschaften haben Teilerhebungen zudem die wichtige Funktion, theoretische Modelle in ihrer Aussage zu stützen oder zu schwächen (vgl. Blasch/Mittelstraß 1996, 81). Häufig können solche Modelle nicht durch Experimente verifiziert beziehungsweise falsifiziert werden (Beispiel: Modell über den Einfluss der elterlichen Erziehung auf die Affinität der Kinder zum Rechtsextremismus), so dass die wissenschaftliche Argumentation auf Stichprobendaten angewiesen ist.

Verfahren, um das erhobene Datenmaterial zu ordnen, darzustellen und wesentliche Aussagen summarisch zu beschreiben, stellt die deskriptive (beschreibende) Statistik zur Verfügung (vgl. u.a. Kriz 2002, 917). Sie dient also dazu, dem Forscher und der Öffentlichkeit einen Überblick über einen begrenzten Gegenstandsbereich zu verschaffen.

Weitergehende Untersuchungen bedienen sich oft Methoden der induktiven (schließenden) Statistik. „Mit dem Repräsentationsschluss wird, von diesen empirischen Beobachtungen beziehungsweise Daten ausgehend, unter Beachtung bestimmter theoretischer Bedingungen auf „zugrundeliegende“ Strukturen geschlossen.“ (Endruweit/Tromsdorff 2002, 575). Dieses Verfahren bezieht sich auf den Begriff der Wahrscheinlichkeit (vgl. Kremser 2000, 649). Die Grafik 1 stellt diesbezüglich ein Beispiel aus der Rechtsextremismusforschung dar. Von weniger als 4000 für repräsentativ erachteten Befragten (N) schließen die Wissenschaftler auf die Gesamtbevölkerung der Bundesrepublik.

Die Methodenlehre der induktiven Statistik spielt in den Sozialwissenschaften eine besonders große Rolle bei der Bewertung von theoretischen Modellen und Hypothesen.

3. PROBLEME BEI DER ERHEBUNG UND KRITISCHE INTERPRETATION

Nachdem der Begriff der Statistik kurz umrissen wurde, soll es nun um wesentliche Punkte bei der wissenschaftlichen Verarbeitung von erhobenem Datenmaterial gehen. Hier lassen sich zwei Problemfelder unterscheiden. Zum einen bedarf es einer kritischen Betrachtung der Erhebung als solche, denn hier verbergen sich bereits mögliche Fehlerquellen (vgl. u.a. Esser 1997, 263). Auch über die Möglichkeiten und Grenzen der Aussagekraft von Statistiken finden sich hier unter Umständen wichtige Hinweise.

Zum anderen ist es für den wissenschaftlichen Umgang mit statistischem Material als Argumentationsgrundlage oder –stütze oft unentbehrlich, sich mit einschlägiger Literatur zum entsprechendem Thema vertraut zu machen. Viele fehlerhafte oder zumindest problematische Interpretationen lassen sich auf diese Weise entlarven.

3.1 Systematische Probleme bei der Datenerhebung

Natürlich kann und soll an dieser Stelle keine Anleitung für die Arbeit eines Statistikers gegeben werden. Doch es kann für die Verwendung und Interpretation von Daten durchaus interessant sein, um einige methodologische Schwierigkeiten aus diesem Fachgebiet zu wissen. Diese können sowohl auf der Seite des Wissenschaftlers als auch auf der des Subjektes gefunden werden.

Bei der Befragung lässt sich besonders gut verdeutlichen, welche methodologischen Grenzen dem Forscher gesetzt sind. In der Sozialforschung wird zwischen der „geschlossenen“ und der „offenen“ Fragestellung unterschieden (vgl. Lamnek 1995, 58f.). Geschlossene Fragen schränken die Antwortmöglichkeiten ein, indem sie diese entweder bereits selbst vorgeben (implizit), oder indem mit der Frage verschiedene Antwortkategorien aufgeführt werden (explizit). Offene Fragen dagegen lassen dem Befragten freien Raum für die eigene Meinung und deren Begründung, weil sie keine Antworten vorgeben:

Beispiel für eine impliziert geschlossene Frage: Sind Sie für oder gegen ein NPD-Verbot?

Beispiel für eine explizit geschlossene Frage: Wie stehen Sie zum möglichen NPD-Verbot? Antwortkategorien: 1. Ich bin dafür. 2. Ich bin eher dafür. 3. Ich bin eher dagegen. 4. Ich bin dagegen.

Beispiel für eine offene Frage: Was halten sie vom möglichen NPD-Verbot?

Während geschlossene Fragen den Vorteil haben, besser, schneller, zuverlässiger und auch bei sehr großen Befragtenzahlen analysiert werden zu können, liefern Antworten auf offene Fragen mehr Informationen über die Hintergründe und das Selbstverständnis der Befragten und verhindern eine Verzerrung des Ergebnisses etwa durch unterschiedliche Interpretationen der Antwortkategorien (vgl. u.a. Lamnek 1995, 36ff.).

In der Konsequenz muss bei der Verwendung von Statistiken, die aus Erhebungen mit geschlossenen Fragen hervorgegangen sind , also mit einer gewissen Verzerrung durch Vereinfachung gerechnet werden. Wurde sie über Interviews mit offenen Fragen erstellt, können Fehlinterpretationen der Antworten durch die Forscher das Ergebnis verzerren (vgl. Diekmann 1997, 45ff.).

Eine weitere mögliche Fehlerquelle findet sich auf Seiten des Befragten. Zwei Punkte sind dabei von besonderer Relevanz: die Zustimmungstendenz und die soziale Erwünschtheit.

Die Zustimmungstendenz ist ein vom eigentlichen Frageinhalt unabhängiges Phänomen (vgl. Esser 1997, 263). Es gibt unterschiedliche Erklärungsansätze hierfür. Fest steht wohl aber, dass sie als systematische Reaktion in Situationen hoher Diffusität bei Personen auftritt, die solche Situationen nicht auf andere Weise zu steuern gewohnt sind (vgl. ebd., 264). Die Zustimmungstendenz tritt naturgemäß in erster Linie bei geschlossenen Fragestellungen auf.

Das Phänomen der sozialen Erwünschtheit macht sich besonders bei gesellschaftlich heiklen Fragen bemerkbar. „Die Frage »Wie viele Porno-Hefte haben Sie im vergangenen Monat gekauft?« ist vermutlich heikler als die Frage nach dem Lebensalter oder Familienstand.“ (Diekmann 1997, 383f.). Es ist deshalb davon auszugehen, dass bei derartigen Fragen häufig falsche Antworten gegeben werden, die sich an dem ausrichten, was subjektiv als „sozial erwünscht“ wahrgenommen wird (vgl. ebd., 382f.). Die moderne empirische Sozialforschung hält allerdings Techniken bereit, diese Verzerrungen annähernd zu berechnen und in die Analyse einzubeziehen.

3.2 Kritische Interpretation von Statistiken

Nicht nur bei der Erhebung als solche müssen zahlreiche Schwierigkeiten gemeistert werden, auch die Interpretation von aufbereitetem Datenmaterial birgt mögliche Fehlerquellen in sich. Fort folgend sollen exemplarisch einige wichtige Aspekte in bezug auf den Umgang mit Statistiken aufgeführt werden.

Naheliegend und schnell zu erkennen sind die Grenzen der statistischen Aussagekraft, die sich aus der simplen Anzahl und Auswahl der untersuchten Merkmalsträger ergeben. „Niemand käme auf den Gedanken, nach fünfmaligem Würfeln, wobei zufällig fünfmal eine Sechs herauskam, zu behaupten, dieser Würfel würfele stets nur Sechsen.“ (Göpfert/Ruß-Mohl 2000, 131). Um einigermaßen gesicherte Aussagen über die Gesamtheit der durch Stichproben untersuchten Einheiten machen zu können, muss die Stichprobe repräsentativ sein. Dazu ist neben einer geeigneten Auswahl der zu Untersuchenden auch eine gewisse Mindestanzahl erforderlich. Besonders bei Forschungsergebnissen, die aus längeren Interviews mit offenen Fragestellungen hervorgehen, stehen Wissenschaftler vor dem Problem, gewonnene Daten nicht einfach verallgemeinern zu können, da die Zahl der Befragten wegen des großen Aufwandes meist sehr gering ist (vgl. Kudera 1992, 194). Je größer die Zahl der untersuchten Einheiten ist, desto niedriger ist die Fehlerquote. Bei Wahlen werden zum Beispiel traditionell 1000 Wahlberechtigte befragt, die Fehlerquote beträgt für die beiden großen Parteien SPD und CDU dann immerhin noch +/- 3 Prozent (vgl. Göpfert/Ruß-Mohl 2000, 123).

Auch die Definition von zentralen Begriffen kann für die Interpretation von Statistiken wichtig sein. Ein bekanntes Beispiel ist hier die „Arbeitslosigkeit“. Die Aussagekraft der offiziellen Arbeitslosenstatistik ergibt sich erst aus der zugrunde liegenden Auffassung des Begriffs. Die OECD rechnete für denselben Zeitraum Quoten von 6,6 bis 8,9 Prozent aus – je nach Definition (vgl. ebd., 123). Tückisch können unterschiedliche Auslegungen desselben Begriffs besonders in Hinblick auf Vergleiche sein.

Von besonders großer Bedeutung bei der Interpretation von Datenmaterial ist der Blick in die wissenschaftliche Debatte zum jeweiligen Thema. Neben möglicher weiterführender Argumente können durchaus auch die vorliegende Statistik relativierende Aspekte auftauchen, selbst wenn die Erhebungsmethode und die Ergebnisse als solche nicht direkt betroffen sein müssen. Beispielhaft soll daher der Blick noch einmal auf die Rechtsextremismusforschung gelenkt werden.

Die Grafik 2 beschreibt prozentual die Einstellungspotentiale hinsichtlich der aufgeführten Dimensionen des Rechtsextremismus in bezug auf die Gesamtbevölkerung Deutschlands.

Die Zahlen gelten als repräsentativ und sind Ergebnis einer Untersuchung renommierter Forscher an der Freien Universität Berlin (vgl. dazu Stöss 2000, 29). Weshalb sollte dieses Ergebnis also in Frage gestellt werden? Die Antwort darauf erschließt sich erst, wenn die laufende Debatte um den Themenkomplex Rechtsextremismus eingehender studiert wird oder stellvertretend verschiedene (Sozial-)Wissenschaftler und Institute befragt werden:

unächst sollte festgehalten werden, dass die einzelnen Dimensionen des Rechtsextremismus nicht völlig losgelöst voneinander analysiert werden können, weil sie sich gegenseitig beeinflussen und in ihrer Bedeutung überlagern (vgl. u.a. Butterwegge 2002, 26). Die Unterteilung von Richard Stöss wird im Zuge seiner Ausführungen näher erklärt. Zudem erfolgt eine Ausdifferenzierung des Begriffs „Fremdenfeindlichkeit“ in die Ausprägungen „ethnisch“, „sozioökonomisch“ und „rassistisch“ (vgl. Stöss 2000, 22). Hier widersprechen ihm jedoch viele Forscher. Zwar wurde bei Stöss der unhaltbare Begriff „Ausländerfeindlichkeit“ durch „Fremdenfeindlichkeit“ ersetzt, doch plädieren viele einflussreiche Gegensprecher statt dessen für „(Kultur-)Rassismus“ (vgl. u.a. Kalpaka/Räthzel 2000, 177ff. und Balibar 1990, 23ff.). Hintergrund sind Überlegungen, die den Rassismus als die dem Rechtsextremismus zugrunde liegende Ideologie sehen. In diesen Theorien wird der Rassismus quasi als Zentrum aller hier relevanten Phänomene verstanden. Diese Argumentation wird bei Richard Stöss insbesondere in den Statistiken völlig unter den Tisch gekehrt.

Unabhängig davon welche Ansichten man eher vertritt wird hier deutlich, dass manchmal erst ein Blick hinter die Kulissen den Stellenwert einer Statistik klärt und darüber hinaus wichtige Hinweise für die Interpretation und Kritik liefert. Auch hinsichtlich des Transfers von Wissenschaft zu Öffentlichkeit ist diese (arbeitsintensive) Vorgehensweise sicherlich mit einem höheren qualitativen Standard verbunden und kann mit dem Vorurteil aufräumen, wissenschaftliche Aussagen seien immer „gesicherte Erkenntnisse“ (vgl. Göpfert/Ruß-Mohl 2000, 24f.).

Nicht zu unterschätzen ist schließlich auch die Möglichkeit (bzw. die Gefahr), mit Vergleichen zwischen Zahlen zu „lügen“. Wie oft wurde der hohe Ausländeranteil im Deutschland der frühen 90er Jahre angeprangert! Laut OECD lag dieser 1990 bei 8,4%, mehr als in den meisten anderen Staaten der EU (vgl. SOPEMI de l’OECD 1995, 204). Die Werte sind allerdings für eine Interpretation nutzlos, solange nicht nach dem jeweiligen Staatsbürgerschaftsrecht gefragt wird. Die damals im Vergleich zu den anderen westlichen Industriestaaten extrem hohen Hemmnisse hinsichtlich der Einbürgerung erklären jedoch den hohen Ausländeranteil in einem großen Maße. Sogar in Deutschland geborene und aufgewachsene Kinder galten als Ausländer, was die Zahl völlig verzerrte.

Es ließen sich noch weitere Aspekte anführen, die für den Umgang mit Statistiken von Bedeutung sein können. Statt die Aufzählung fortzuführen soll jedoch lieber ein praktisches Beispiel für die kritische Auseinandersetzung mit Statistiken gegeben werden.

3.3 Praxisbeispiel aus der NS-Forschung

In seinem Buch „Empirie und Methode in der Erforschung des „Dritten Reiches““ nimmt Autor Reimond Reiter eine kritische Haltung zu Schlussfolgerungen ein, die auf der Basis von Vergleichen zwischen Statistiken über ein Polizeibataillon während der NS-Zeit und der damaligen deutschen Gesamtgesellschaft gemacht wurden (vgl. Reiter 2000, 77ff.). Die diesbezüglich zentrale Aussage von Daniel Goldhagen in seinem umstrittenen Buch „Hitlers willige Vollstrecker“ wird zunächst wiedergegeben:

Während der NS-Zeit lebten in Deutschland Menschen, die von Vorstellungen beherrscht waren, die sehr viele von ihnen bereitwillig und bedenkenlos zu Massenmördern und Folterknechten werden ließen. Die nähere Beschäftigung mit den Tätern, insbesondere mit denen in den Polizeibataillonen, die einen repräsentativen Querschnitt durch die deutsche männliche Bevölkerung darstellen, zwingt uns zu dieser Schlussfolgerung. Ein ganz gewöhnlicher Bürger jenes Deutschlands zu sein, das sich dem Nationalsozialismus überantwortet hatte, bedeutete auch, einer politischen Kultur des Todes anzugehören.“ (Goldhagen zit. n. Reiter 2000, 78).

Goldhagens Grundannahme, dass sich die soziale Zusammensetzung des herangezogenen Polizeibataillons „nicht wesentlich von der der deutschen Gesamtbevölkerung unterschied“ (Reiter 2000, 79), wird bestritten. Der Anteil der unteren Mittelschicht war bei der Polizei 19,3% höher als in der Gesamtbevölkerung, worin Reiter eine sehr wohl eklatanten Unterschied sieht. Zudem sind die Bezugsgrößen ungeeignet, weil die Bevölkerungsstatistik von 1933, jedoch die Polizeistatistik aus der Anfangszeit des Zweiten Weltkrieges benutzt werden, obwohl sich die Struktur der (Arbeits-)Bevölkerung bis dahin dramatisch änderte (vgl. Reiter 2000, 79f.).

Auch die subjektive Seite der beruflichen Merkmale muss nach ihm mehr berücksichtigt werden. Immerhin zeigt der Berufswechsel hin zum Polizisten, dass die Betreffenden in dieser Tätigkeit einen positiven Sinn sahen (vgl. ebd., 79). Die früheren beruflichen Merkmale spielen verglichen mit der damals aktuellen Karriere als Polizist eine weniger große Rolle. Dies unterscheidet sie von der restlichen deutschen Bevölkerung, was Goldhagen jedoch nicht zur Kenntnis nimmt, als er eben diese früheren Tätigkeiten für einen Vergleich heranzieht.

Einen gravierenden methodischen Mangel wird Goldhagen auch bezüglich der Größe des untersuchten Polizeibataillons bescheinigt. Von einigen Hundert Polizisten schließt dieser auf eine Gesellschaft von über 60 Millionen Menschen. „Die Relevanz der vergleichsweise unbedeutend kleinen Bezugsgruppe tritt bei Goldhagen überdeterminiert auf.“ (ebd., 79).

Insgesamt hält Reiter die Rückschlüsse Goldhagens aus den obengenannten Gründen für relativ „willkürlich“ (Reiter 2000, 80). Ein kritischer Umgang mit Statistiken und deren Interpretationen kann hier exemplarisch nachvollzogen werden. Das Beispiel stößt an seine Grenzen, wenn es um allgemeine Aussagen über ein systematisches Hinterfragen von Daten und ihre Aussagekraft geht. Jede Statistik hat ihre eigenen Fallstricke und darum konnten hier lediglich einige ausgesuchte praxisnahe Hinweise gegeben werden.

4. DIE PRÄSENTATION VON STATISTIKEN IN DER ÖFFENTLICHKEIT

Mit der Auswertung und Einordnung von wissenschaftlichen Statistiken in ihren Möglichkeiten und Grenzen ist der Prozess, um den es hier geht, noch lange nicht beendet. Das erlangte Wissen soll ja schließlich einer bestimmten Zielgruppe vermittelt werden. Am leichtesten dürfte sich dies bei der wissenschaftsinternen Präsentation gestalten, denn hier kann ein gewisses Know-how und die zum Verständnis notwendigen Grundlagen vorausgesetzt werden. Schwieriger wird es, wenn Wissenschaft der allgemeinen Öffentlichkeit näher gebracht werden soll. Die Transfermedien haben dafür den Beruf des Wissenschaftsjournalisten entwickelt. Dessen besondere Aufgabe und diverse zu meisternde Herausforderungen bei der Arbeit mit Wissenschaftlern und den von ihnen erforschten Statistiken sollen nun näher betrachtet werden.

4.1 Wissenschaft und Journalismus

Das Verhältnis zwischen Wissenschaft und Journalismus ist schon aufgrund der höchst unterschiedlichen Vorgehensweise spannungsreich. Der Wissenschaftler ist es gewöhnt, die jeweilige Fragestellung umfassend und bis ins Detail nachprüfbar zu bearbeiten (vgl. Göpfert/Peters 2000, 25). Diese Methode stellt einen Grundpfeiler des Wertes von wissenschaftlicher Erkenntnis dar, denn so werden zum Beispiel Verfälschungen durch Vereinfachungen vermieden. Der Journalist dagegen wird dafür bezahlt, über Sensationen kurz und bündig zu berichten, wofür es auch standardisierte Kommunikationsmuster gibt (vgl. Göpfert/Peters, 25). Zudem ist ihr Interesse eher an aktuellen aus dem gesellschaftlichen Alltag entspringenden Problemen ausgerichtet und weniger an langfristigen Entwicklungen. Trotz dieser Gegenläufigkeit sind beide Berufsfelder aufeinander angewiesen. Der Journalist braucht den Wissenschaftler für die Substanz seiner Informationen, der Wissenschaftler braucht den Journalisten für seine Verbindung zum gesellschaftlichen Umfeld (vgl. ebd., 27).

Das moderne Verständnis des Wissenschaftsjournalismus richtet sich genau an diesen Bedürfnissen aus. Anders als die veralteten Auffassung, die lediglich die Vermittlung von Wissenschaftsergebnissen an ein Laienpublikum vorsah, unterscheidet die neue Definition zwischen drei Dimensionen (Grafik 3): Wissenschaft als Thema, als Dienstleistung und als Methode.

Wird Wissenschaft als Nachricht oder Thema herangezogen, sollte sie in einen Alltagskontext eingebunden werden, ein wichtige Aufgabe des Wissenschaftsjournalismus (vgl. Haller 2000, 18). Wissenschaft als Dienstleistung hält Erklärungshilfen und Expertenwissen über ein aktuell gesellschaftlich relevantes Problemfeld bereit. Wissenschaftliche Methodik zumindest in Grundzügen zu beherrschen ist eine für den Journalisten schwierige aber wichtige Kompetenz. Zum einen für die Recherche, zum anderen aber auch zum Verständnis des Geltungsspektrums wissenschaftlicher Erkenntnisse muss „analytisches Methodenwissen“ (Haller 2000, 20) angewandt werden – dies gilt in besonderer Weise für die Einschätzung von Statistiken, wie im Folgenden schnell klar wird.

4.2 Wissenschaftsjournalistischer Umgang mit Statistiken

Sollen die wesentlichen Aussagen einer wissenschaftlichen Statistik auch den Fachlaien unter den Lesern verständlich gemacht werden, muss sich zunächst der betreffende Journalist ein fundiertes Wissen darüber verschaffen. Wie bereits erwähnt besteht seine Aufgabe ja schließlich nicht in der bloßen und unkritischen Wiedergabe von Erkenntnissen, darum braucht er Grundkenntnisse und ein gewissen Gespür für das, was in Kapitel 3 dargelegt wurde.

So müssen statistische Fachbegriffe erstens verstanden werden, zweitens so umformuliert beziehungsweise aufbereitet werden, dass auch der Leser etwas damit anfangen kann. Nicht jeder weiß etwas mit dem arithmetischen Mittelwert anzufangen, er kann jedoch eine große Aussagekraft haben (vgl. Rager/Weber 2000, 125).

Viele Zahlen jedoch sind trotz ihrer eventuellen wissenschaftlichen Bedeutung für die Öffentlichkeit mehr oder weniger nutzlose Daten. Bestätigt eine Statistik, dass ein See mit Schadstoffen belastet ist, so kann das auch ohne eine Konzentrationsangabe beschrieben werden, die sowieso nur wenige einschätzen können (vgl. ebd., 122).

Unentbehrlich für eine gute Präsentation von statistischen Werten ist dagegen die Angabe der methodischen Grundlagen der Erhebung. Dazu gehört neben zeitlichen Angaben zum Beispiel die Anzahl der befragten Personen oder das Auswahlverfahren und die Art der Befragung (vgl. ebd., 123). Immerhin können diese Daten und Fakten Hinweise auf die Aussagekraft und ihre Grenzen geben. Auch die Fragestellung und vorgegebene Antwortmöglichkeiten sind von Belang. Das Fernsehmagazin „Panorama“ veranlasste 1983 ein Emnid-Erhebung mit der Frage „Wenn die Verhandlungen zwischen den Vereinigten Staaten und der Sowjetunion erfolglos bleiben, sollen demnächst auch bei uns neue Raketen aufgestellt werden. Sind Sie für oder gegen die Aufstellung neuer Raketen?“ (vgl. Rager/Weber 2000, 124). Nur 14% der Befragten waren dafür. Eine knappe Woche später erfolgte eine andere Emnid-Umfrage, die zustimmend oder ablehnend beantwortet werden sollte: „Der Westen muss gegenüber der Sowjetunion stark genug bleiben. Deshalb ist es nötig in Westeuropa moderne Atomwaffen aufzustellen, wenn die Sowjetunion ihre neuen Mittelstreckenraketen nicht abbaut.“ Das Ergebnis: 58% stimmten dieser Aussage zu. Die Fragestellung wirkt sich also direkt auf das Ergebnis aus. Sie ist daher von großer Bedeutung. Dahinter stehen unter anderem auch die Interessenslagen der Auftraggeber, sie zu nennen kann also auch hilfreich sein (vgl. ebd., 128). Daneben sind auch die Quellen der Erhebungen nicht unwichtig, Meinungsinstitute stehen zum Beispiel nicht selten bestimmten Parteien nahe.

Unter dem Gesichtspunkt der Risikobewertung ist weithin bekannt, dass es einen eklatanten Unterschied zwischen Experten und Laien in der Wahrnehmung eines Risikos beziehungsweise des Stellenwerts einer Problematik gibt (vgl. Bellach 2000, 134). Die Medien beeinflussen die Risikowahrnehmung der Öffentlichkeit, die wiederum die Themenauswahl in den Redaktionen beeinflusst. Dadurch entsteht immer wieder ein Zerrbild der tatsächlichen Bedeutung von Phänomenen. Hier stoßen die Möglichkeiten des Journalisten allerdings an Grenzen, weil er sich gegenüber der Öffentlichkeit ebenso in einem Abhängigkeitsverhältnis befindet, wie gegenüber der Wissenschaft. Die Praxis der „Sensationswut“ wird deshalb wohl ein Übel bleiben, mit den man leben muss. Dennoch sollte zumindest die Glaubwürdigkeit und die wissenschaftliche Risikoeinschätzung überprüft beziehungsweise erfragt werden. Viele Studien liefern beispielsweise völlig unsinnige Befunde zu Gesundheitsrisiken (vgl. dazu ebd.,135ff.). Grundsätzlich sollten nach Möglichkeit die Ergebnisse mehrerer Statistiken miteinander verglichen werden.

5. ABSCHLIEßENDE BEMERKUNGEN

Vergegenwärtigt man sich noch einmal das zentrale Anliegen dieser Arbeit, so bleibt festzuhalten, dass insbesondere das Gegeneinander von Wissenschaft und Journalismus lediglich auf den ersten Blick auf der Hand liegt. Blickt man genauer hin, so zeigt sich, dass die beiden Berufszweige im Dienste der Öffentlichkeit und der Gesellschaft aufeinander angewiesen sind und nur durch einen funktionierenden Prozess des Wissenstransfers eine hohe Qualität und Effizienz gewährleisten können.

Exemplarisch anhand von Statistiken wurde aufgezeigt, welche Chancen und Hürden mit diesem Prozess verbunden sind. Insbesondere spielen dabei besondere Anforderungen an Wissenschaftsjournalisten hinsichtlich der Fähigkeiten eine große Rolle, wissenschaftliches Denken nachzuvollziehen, um Forschungsergebnisse in ihren Stärken und Schwächen deuten zu können. Dabei stand der methodologische Aspekt im Umgang mit Statistiken im Vordergrund. Gleichwohl können sich auch Wissenschaftler nicht aus ihrer Verantwortung stehlen, sich auf die journalistische Denk- und Arbeitsweise insofern einzulassen, als dass ein konstruktiver Informationasfluss möglich wird, der auch eine Vereinfachung und Umformung von wissenschaftlichen Erkenntnissen beinhaltet, die für die Aufbereitung für die Öffentlichkeit notwendig ist.

6. LITERATURVERZEICHNIS

Balibar, Etienne (1990): Gibt es einen Neo-Rassismus?. in: Balibar, Etienne/Wallenstein, Immanuel: Rasse Klasse Nation. Ambivalente Identitäten. Hamburg. S. 23-39

Bellach, Bärbel-Maria (2000): Risiken der Statistik. in: Göpfert, Winfried/Ruß-Mohl, Stephan (Hg.): Wissenschaftsjournalismus. Ein Handbuch für Ausbildung und Praxis. 4.Auflage. München. S. 131-143

Blasche, Siegfried/Mittelstraß, Jürgen (Hg.) (1996): Enzyklopädie Philosophie und Wissenschaftstheorie. Stuttgart; Weimar

Butterwegge, Christoph (2002): Rechtsextremismus. Freiburg

Diekmann, Andreas (1997): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. 5.Auflage. Reinbek bei Hamburg

Endruweit, Günter/Tromsdorff, Gisela (2002): Wörterbuch der Soziologie. 2.Auflage. Stuttgart

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Göpfert, Winfried/Peters, Hans Peter (2000): Wissenschaftler und Journalisten – ein spannungsreiches Verhältnis. in: Göpfert, Winfried/Ruß-Mohl, Stephan (Hg.): Wissenschaftsjournalismus. Ein Handbuch für Ausbildung und Praxis. 4.Auflage. München. S. 21-27

Göpfert, Winfried/Ruß-Mohl, Stephan (2000): Wissenschaftsjournalismus. Ein Handbuch für Ausbildung und Praxis. 4.Auflage. München

Haller, Michael (2000): Defizite im Wissenschaftsjournalismus, in: Göpfert, Winfried/Ruß-Mohl, Stephan (Hg.): Wissenschaftsjournalismus. Ein Handbuch für Ausbildung und Praxis. 4.Auflage. München. S. 13-21

Kalpaka, Annita/Räthzel, Nora (2000): Die Schwierigkeit, nicht rassistisch zu sein, in: Räthzel, Nora (Hg.): Theorien über Rassismus. Hamburg. S. 177-191

Kremser, P. (2000): Statistik, in: Holtmann, Everhard (Hg.): Politik-Lexikon. 2.Auflage. München u.a.O.

Kriz, Jürgen (2002): Statistik, in: Endruweit, Günter/Tromsdorff, Gisela: Wörterbuch der Soziologie. 2.Auflage. Stuttgart

Kudera, Werner (1992): Die Crux mit den kleinen Zahlen – zum Generalisierungsproblem bei qualitativer Sozialforschung. in: Lehner, Franz/Schmidt, Josef (Hg.): Technik – Arbeit – Betrieb – Gesellschaft: Beiträge der Industriesoziologie und Organisationsforschung. Opladen. S.191-204

Lamnek, Siegfried (1995): Qualitative Sozialforschung. Band 2. Methoden und Techniken. Weinheim

Rager, Günther/Weber, Bernd (2000): Zahlenspiele, in: Göpfert, Winfried/Ruß-Mohl, Stephan (Hg.): Wissenschaftsjournalismus. Ein Handbuch für Ausbildung und Praxis. 4.Auflage. München. S. 121-131

Reiter, Reimond (2000): Empirie und Methode in der Erforschung des „Dritten Reiches“. Frankfurt am Main u.a.O.

SOPEMI de l’OECD (Hg.) (1995): Tendences des Migrations Internationales (rapport annuel 1994). Paris. S. 204

Stöss, Richard (2000): Rechtsextremismus im wiedervereinten Deutschland. Friedrich-Ebert-Stiftung. Abteilung Dialog Ostdeutschland. 3.Auflage. Berlin

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