Atheisten etikettieren Christen oft als wissenschaftsfeindlich. Kerby Anderson spricht von einem komplett falschen Mantra. «Oft wird gesagt, dass wir der Wissenschaft vertrauen müssen.» Fragen müssen dennoch erlaubt sein, so Anderson.«Ich habe oft festgestellt, dass 'der Wissenschaft vertrauen' oft in Wirklichkeit 'dem Modell vertrauen' bedeutet, was nicht dasselbe ist. Computermodelle werden benutzt, um alles vorherzusagen, vom Klima bis zur Wirtschaft.» Oftmals sind diese Ausgangsparameter aber ungenau. «Legitime Fragen zu diesen Modellen und ihren Annahmen zu stellen, ist angemessen und nicht 'wissenschaftsfeindlich'», erklärt Kerby Anderson, der über einen Masters-Abschluss in Wissenschaftsforschung an der Yale University verfügt, sowie einen über Regierungsstudien an der Georgtown University. Heute doziert er an verschiedenen Universitäten und er ist Gastgeber der Radiosendung «Point of View».
Wertvolle Lektionen
«Als ich im Graduiertenkolleg (Anm. d. Red.: Programm für ausgewählte Doktoranden) der Universität Yale war, arbeiteten viele von uns mit Professoren zusammen, die Computermodelle entwickelt hatten, und versuchten, mehr über ihre Umwelt zu verstehen.»
Anderson erinnert sich: «Diese Modelle lehrten mich zwei Dinge. Erstens: Man braucht gute Daten für das Modell, um die Zukunft genau vorherzusagen. Zweifellos kennen Sie das Wort 'GIGO', das für 'garbage in, garbage out' («Müll rein, Müll raus») steht. Wenn die Daten, die Sie für ein Pandemie-Modell haben, aus China oder dem Iran stammen, haben Sie vielleicht keine guten Daten. Zweitens muss ein gutes Modell auch auf genauen Annahmen beruhen. Wenn Sie die Auswirkungen von Massnahmen zur Eindämmung der Pandemie nicht berücksichtigen, werden Sie zu beängstigenden Schlussfolgerungen über die Infektions- und Todesrate kommen.»
«Der Wissenschaft vertrauen»
In jeder Diskussion über den Klimawandel höre man jemanden sagen, wir müssten «der Wissenschaft vertrauen». «Gemeint ist aber normalerweise, dass man dem wissenschaftlichen Modell glauben sollte.» Fragen zu den Modellen dürfen – eigentlich wissenschaftsunüblich – kaum gestellt werden, da sonst sofort die «Klimaleugner»-Keule geschwungen würde.
«Während meines Studiums an der Georgetown University habe ich gelernt, wie die Ausgabenrechnungen des Kongresses funktionieren, um die Auswirkungen neuer Gesetze auf die Bundeseinnahmen abzuschätzen. Aber dabei ist man oft in den Annahmen, die verwendet werden können, eingeschränkt. Wenn zum Beispiel durch ein Steuerreformgesetz die Steuern gesenkt werden, wird davon ausgegangen, dass niedrigere Steuern geringere Steuereinnahmen bedeuten. Aber einzelne Investoren und Verbraucher reagieren auf niedrigere Steuern, indem sie mehr investieren und mehr ausgeben. Niedrigere Steuern könnten tatsächlich zu mehr Einnahmen führen.»
Fragen dürfen gestellt werden
Diese Beispiele erinnern laut Kerby Anderson daran, dass Modelle falsche Vorhersagen liefern können. «Es ist nicht 'wissenschaftsfeindlich', Fragen zu Modellen zu stellen, mit denen gerechtfertigt wurde, unser Leben und unsere Wirtschaft einzuschränken. Als das Modell des 'Imperial College' aus London voraussagte, dass es allein in den USA 2,2 Millionen Todesfälle durch das Coronavirus geben könnte, reagierten Politiker und Gesundheitsbehörden entsprechend.»
Weiter beobachtete Kerby Anderson: «Doch als sich dieses Modell aufgrund schlechter Daten und schlechter Annahmen als ungenau erwies, begannen Menschen – einschliesslich Christen – , die Modelle in Frage zu stellen. Das Infragestellen der Modelle und ihrer Annahmen ist nicht 'wissenschaftsfeindlich'.»
Inhalt prüfen
Neue Atheisten erklären nicht selten, dass sie «der Wissenschaft vertrauen», in der Haltung, sich dadurch von Christen abzugrenzen und diese als unwissenschaftlich darzustellen.
Eigentlich ist es wissenschaftlicher Konsens, dass auch kritische Fragen zu Modellen gestellt werden müssen, um diese zu verbessern.
Wenn diese von Christen kommen, sollte folglich nicht der «Überbringer der Botschaft» wie in der Antike angegriffen werden – besser wäre es, den Inhalt zu prüfen.
