Wien. Kenneth Rogoff und Carmen Reinhart (Harvard University) sind in der ganzen Welt anerkannt. Die beiden haben 2009 und 2010 in mehreren Publikationen festgestellt, dass eine Staatsschuldenquote von mehr als 90 Prozent (gemessen am BIP) sich sehr negativ auf das Wirtschaftswachstum auswirkt. Wenn anerkannte Autoritäten so etwas behaupten, dann wird das natürlich oft in den Medien zitiert und viele Politiker verwenden diese wissenschaftlichen Erkenntnisse als Rechtfertigung für ihre Forderungen nach mehr Sparanstrengungen zur Eindämmung der Staatsverschuldung.

Kollegen der beiden haben versucht, die Analyse nachzuvollziehen. Erst vor wenigen Wochen haben die drei Wissenschafter Herndon, Ash und Pollin von der University of Massachusetts die Daten von Rogoff und Reinhart (die zunächst nicht verfügbar waren) bekommen und versucht, die Analyse der beiden nachzuvollziehen. Dabei stießen sie auf drei Probleme.

Erstens: Aus nicht genau angegebenen Gründen wurde ein Teil der eigentlich verfügbaren Daten nicht in die Berechnungen einbezogen.

Zweitens: Die Gewichtung war etwas eigenwillig.

Drittens: Bei der Berechnung in Excel wurde eine falsche Formel verwendet.

Bereinigt man diese Probleme, dann bleibt das politisch so bedeutsame Ergebnis von Reinhart-Rogoff auf der Strecke, die Wachstumsrate der untersuchten Volkswirtschaften ist auch bei einer Verschuldungsrate von über 90 Prozent zwar niedriger, aber nicht dramatisch niedriger als bei geringeren Verschuldungsraten.

Warum hat niemand das früher entdeckt? Weil in vielen Wissenschaften derzeit Ergebnisse nicht so publiziert werden, dass Interessierte die Analyse so vollständig wie möglich nachvollziehen und überprüfen können. Man braucht dazu die Originaldaten, oder zumindest eine Beschreibung, die genau genug ist, genau diese Originaldaten selbst im Internet zu finden. Dabei wäre es ganz einfach gewesen. Die gesamten Ausgangsdaten samt Analyse sind eine eher kleine Excel-Datei. Die hätten die Autoren einfach ins Internet stellen und auf ihrer Website verlinken können, und schon wäre Forschung insgesamt wieder ein Stückchen transparenter geworden.

Wissenschafter wegen falscher Daten gefeuert

Ein Beispiel aus der Medizin: Anil Potti (Duke University) publizierte Erkenntnisse, für einzelne Patienten maßgeschneiderte Therapien für bestimmte Krebsformen zu entwickeln. Versuche, die Ergebnisse zu reproduzieren, scheiterten. Die Daten der Potti-Untersuchungen standen nicht komplett zur Verfügung.

Bereits in den verfügbaren Teilen der Daten ließen sich (mit relativ großer Mühe und statistischer Detektivarbeit) Inkonsistenzen und schwere Fehler nachweisen. Nach Veröffentlichung dieser Kritik wurden einige der medizinischen Arbeiten zurückgezogen und Anil Potti von der Universität entlassen. Die publizierten Ergebnisse waren nicht nachvollziehbar.

Auch in Österreich gab es ein Problem mit unvollständig publizierten Daten. Nach Pisa 2003 war in der gesamten Medienlandschaft von einem Absturz die Rede. Im Nachhinein stellte sich heraus, dass es bei Pisa 2000 eine systematische Verzerrung der österreichischen Ergebnisse durch falsche Gewichtung der Untergruppen nach Schultyp und Geschlecht gegeben hatte. Pisa publiziert sehr viele Daten, aber es war mit den veröffentlichten Daten nicht möglich, den Fehler zu entdecken und zu korrigieren, weil die Information über den Schultyp in diesen Daten "geschwärzt" war. Erst in einem aufwendigen Prozess konnten andere Forscher Zugang zu diesen Daten bekommen und die Fehler und ihre Ursachen so genau identifizieren, dass eine Korrektur möglich war.

In allen drei Fällen waren die behandelten Forschungsfragen von großem öffentlichen Interesse. Wären die Ergebnisse richtig gewesen, dann hätten sie entweder zu weitreichenden politischen Folgerungen oder zu einigermaßen dramatischen medizinischen Fortschritten führen können.

Wer hat geprüft?

Welche Daten lagen vor?

In allen drei Fällen war es für andere Forscher zunächst immens schwierig, die Ergebnisse zu überprüfen oder gar zu korrigieren. Man sollte daher in Zukunft bei Forschungsergebnissen von großer Tragweite immer zwei Fragen stellen: Wer hat das überprüft und welches Material stand dabei zur Verfügung? Und besser noch: Kann ich die Daten bekommen, damit ich mich selbst davon überzeugen kann, dass das, was da gesagt wird, auch stimmt?

Zur Person

Erich

Neuwirth (65)

ist außerordentlicher Universitätsprofessor im Ruhestand für Statistik und Informatik an der Universität Wien. Kerngebiete seiner Forschung sind Wählerstromanalysen, Kombinatorik, Mathematik und Musik und die Verwendung von Spreadsheets im Unterricht. Bei der Auswertung der Pisa-Studie aus dem Jahr 2003 zeigte er wesentliche Fehler auf. Seine Korrekturen wurden nachträglich übernommen.