Fake Science in der Wissenschaft

Die Gründe für das Entstehen von Fake Science in der Wissenschaft sind vielfältig. Einige Forschende oder Institutionen könnten versucht sein, Daten zu manipulieren, um Forschungs­ergebnisse zu verbessern, Fördergelder zu sichern oder Karrierevorteile zu erlangen. Andere könnten politische oder wirtschaft­liche Interessen verfolgen, indem sie gezielt falsche Informationen verbreiten, um bestimmte Agenden zu unter­stützen. In vielen Fach­disziplinen herrscht zudem in allen Phasen der wissenschaft­lichen Karriere ein enormer Publikations­druck. Dieser Druck kann Wissenschaft­ler*innen zur Manipulation von Forschungs­ergebnissen oder einer Veröffentlichung ohne Qualitätsprügungs­prozess verleiten.

Die Wirkungs­kraft von Fake Science geschieht auf verschiedenen Ebenen. Sie überzeugt uns vor allem dadurch, dass sie sich äußerlich stark an echte Wissenschaft anlehnt. Manipulierte oder selektiv ausgewählte Forschungs­erbenisse sind oft nur schwer als solche zu erkennen.

Fake Science nutzt zudem geschickt gesellschaft­liche Bias aus, die sich in der Folge auch auf uns als Individuum auswirken und unser Verständnis von Information entscheidend prägen:

• Confirmation Bias: Menschen neigen dazu, Informationen eher zu glauben, die ihre bestehenden Über­zeugungen oder Weltbilder bestätigen.
• Authority Bias: Informationen, die von scheinbar seriösen bzw. autoritären Personen (z. B. vermeintliche Expert*innen aus der Wissenschaft) stammen, werden eher geglaubt.

Wissenschaft­liche Täuschung hat viele Gesichter. Auf der einen Seite steht prominent der klassische Betrug. Durch manipulierte oder erfundene Daten werden Studien­ergebnisse verfälscht und so umgedeutet, bis die gestellte Hypothese positiv beantwortbar erscheint. Auf der anderen Seite bietet die wissenschaft­liche Arbeit an sich viele Punkte und Momente an denen wissenschaft­liche Ergebnisse auch ohne eine Fälschung von Daten beeinflusst werden können:

• P-Hacking: In einer Studie wird so lange getestet, bis ein signifikantes Ergebnis auftaucht.
• HARKing (Hypothesizing After Results are Known): In einer Studie werden die Hypothesen nachträglich an die erarbeiteten Ergebnisse angepasst. 

Der Druck positive Ergebnisse zu erzielen ist hierbei häufig größer als die eigene wissenschaft­liche Integrität, was sich wiederum im sogenannten Publication Bias auswirkt. Positive und vor allem besonders innovative Ergebnisse werden veröffentlicht während negative Ergebnisse oder gescheiterte Projekte nicht an die Öffentlichkeit gelangen.

Im Schatten bekannter Wissenschafts­skandale hat sich in den letzten Jahren ein Markt für gefälschte Studien, manipulierte Peer-Reviews und verkaufte Autor*innenschaften entwickelt. In sogenannten Paper Mills entstehen jährlich tausende fingierte wissenschaft­liche Veröffentlichungen, die teils auch in Fach­zeitschriften großer Wissenschafts­verlage erscheinen.

Paper Mills erfinden oder plagiieren Texte, Daten und Ergebnisse und platz­ieren die Artikel anschließend in eigenen Predatory Journals oder in etablierten Fach­zeitschriften. Das Geschäfts­modell basiert unter anderem auf dem Verkauf von Co-Autor*innenschaften. Zusätzlich werden Zitationen gefördert, indem sich gefälschte Veröffentlichungen gegenseitig zitieren.

Ein zentraler Bestandteil des kommerziellen Wissenschafts­betrugs ist die Manipulation des Peer-Review-Verfahrens, etwa durch gefälschte Gutachten oder vorgeschlagene Reviewer aus dem Umfeld der Paper Mills.

Fake Science verbreitet sich in der Wissenschaft nicht nur durch einzelne Fälschungen, sondern über ein Zusammenspiel aus Publikations­druck, unzureichender Qualitätskontrolle und gezielter Manipulation wissenschaft­licher Prozesse. 

Ein zentraler Verbreitungs­weg sind unzuverlässige oder manipulierte Publikations­prozesse. In sogenannten „Predatory Journals“ wird die Veröffentlichung von Artikeln kaum oder gar nicht überprüft. Einige Wissenschaft­ler*innen veröffentlichen versehentlich in solchen Zeitschriften. Andere entscheiden sich bewusst dafür, ihre Artikel dort zu veröffentlichen, zum Beispiel, um die Anzahl ihrer Veröffentlichungen schnell zu steigern, den langen Peer-Review-Prozess zu umgehen oder weil sie befürchten, dass ihr Artikel die Qualitäts­prüfung in einer seriösen Zeitschrift nicht bestehen würde.

Hinzu kommt, dass problematische oder falsche Ergebnisse oft weiter zitiert und in Über­sichtsarbeiten übernommen werden. So können sie sich in der Fach­literatur verfestigen, selbst wenn die zugrunde liegende Studie später zurückgezogen oder kritisiert wird. Auch die mediale Aufbereitung verstärkt diesen Effekt: Einzelne Veröffentlichungen werden vereinfacht dargestellt und erreichen über Pressemitteilungen und soziale Medien schnell eine große Öffentlichkeit. Ein weiteres Problem ist die unbewusste Verbreitung von Fehl­informationen. Studierende oder Forschende könnten unwissentlich falsche Daten oder Interpretationen weitergeben, weil sie diese nicht ausreichend überprüft haben.

Fake Science hat weitreichende Folgen für Wissenschaft, Gesellschaft und Politik. Werden gefälschte oder stark verzerrte Forschungs­ergebnisse veröffentlicht, können sie wissenschaft­liche Er­kenntnisprozesse stören, da andere Forschende auf falschen Grundlagen aufbauen oder Ressourcen in die Über­prüfung und Widerlegung investieren müssen. Das führt zu Zeitverlust, finanz­iellen Schäden und einer Verzerrung wissenschaft­licher Debatten. 

In der Folge beinflusst Fake Science gesellschaft­liche und politische Entscheidungs­prozesse. Die Risiken reichen von ineffektiven oder schädlichen Anwendungen bis hin zu langfristigen Fehlsteuerungen in Forschung und Versorgung.

Auch die Reputation wissenschaft­licher Institutionen leidet. Wenn Manipulationen bekannt werden oder die Anzahl zurückgezogener Forschungs­ergebnisse zunimmt, schwindet das Vertrauen in wissenschaft­liche Institutionen und Forschungs­ergebnisse, was langfristig die Glaubwürdigkeit der Wissenschaft als Ganzes gefährdet. Dies begünstigt wiederum Des­information und die politische Instrumentalisierung wissenschaft­licher Unsicherheit.
Fake Science wirkt sich zudem auf die Finanzierungs­möglichkeiten des gesamten Wissenschafts­systems aus: Eine Gesellschaft, die der Wissenschaft generell eher misstraut wird, diese auch immer weniger fördern.

Um Fake Science zu erkennen, ist es wichtig, kritisch zu hinterfragen und sorgfältig zu recherchieren. Hier sind einige Schritte, die helfen können:

1. Quellen­prüfung: Über­prüfen Sie die Quelle der Information. Wurde das Buch oder der Artikel in einem seriösen Verlag oder einer Fach­zeitschrift veröffentlicht? Gibt es eine ISBN oder einen anderen Identifier? Existiert ein Impressum?
2. Autor*innenrecherche: Wer hat den Artikel oder die Studie verfasst? Gibt es Hinweise auf die Expertise und Glaubwürdigkeit der Autor*innen?
3. Layout und Gestaltung: Ist die Website oder die Quelle professionell gestaltet? Gibt es Rechts­chreib- oder Grammatikfehler, die auf mangelnde Seriosität hinweisen?
4. Vernetzung: Welche Links sind auf der Website zu finden? Verweisen sie auf vertrauenswürdige Quellen, oder sind sie fragwürdig?
5. Aktualität: Wie aktuell ist die Information? Wurde der Artikel oder die Studie kürzlich veröffentlicht, oder handelt es sich um veraltete Daten?
6. Inhalts­prüfung: Sind die Fakten, Daten oder Zahlen korrekt? Sind die Daten mitveröffentlicht? Können sie durch andere Quellen bestätigt werden? Wurden die Forschungs­ergebnisse durch andere Wissenschaft­ler*innern zitiert?

Sie sind sich bei einer Quelle nicht sicher? Die Fach­referent*innen der UB können ebenfalls eine wertvolle Ressource sein, um bei der Identifikation von Fake Science zu helfen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um gegen Fake Science vorzugehen:

1. Kritische Prüfung: Bevor Sie Informationen weitergeben, überprüfen Sie deren Richtigkeit. Nutzen Sie vertrauenswürdige Quellen und recherchieren Sie gründlich.
2. Aufklärung und Bildung: Nehmen Sie an Workshops oder Schulungen teil, die den Umgang mit Quellen und die Erkennung von Fake Science fördern. Die Universitäts­bibliothek Mannheim bietet regelmäßig Workshops zur Thematik Fake Science an. Tragen Sie Ihr Wissen zu Fake Science in Ihre wissenschaft­lichen Communities und klären Sie über die Gefahren und Formen von Fake Science auf.
3. Meldung von Fake Science: Wenn Sie auf Social-Media-Plattformen, in Fach­zeitschriften oder in wissenschaft­lichen Netzwerken auf Fake Science stoßen, melden Sie diese bei den Betreibern oder Verlegern.
4. Peer-Review: Bevor etwas publiziert wird, sollte ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen werden. Hierbei handelt es sich um eine Form der Begutachtung von Aufsätzen, die bei einer Zeitschrift eingereicht und deren Inhalte und Qualität geprüft und bewertet werden, bevor sie veröffentlicht werden. Die meisten wissenschaft­lichen Zeitschriften machen kenntlich, ob der eingereichte Aufsatz ein solches Verfahren durchlaufen hat.
5. Open Science: Implementieren Sie Open Science Praktiken in Ihren Forschungs­alltag und nutzen Sie die weitereichenden Unter­stützungs­möglichkeiten des Open Science Office der Universität Mannheim und des Forschungs­datenzentrums der Universitäts­bibliothek.
6. Forschung und Projekte: Unter­stützen Sie Projekte, die sich mit der Bekämpfung von Fake Science befassen. Ein Beispiel ist das Projekt „Retraction Watch“, das zum einem Daten zu zurückgezogenen wissenschaft­lichen Veröffentlichungen sammelt und sich zum anderen mit dem Thema wissenschaft­licher Integrität auseinander setzt. Ein weiteres Projekt ist „Fake-ID“, das sich mit gefälschten Bildern beschäftigt und darauf abzielt, diese mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu erkennen.