Das Hinterfragen

In den letzten Tagen wurde ich regelrecht zugeschmissen mit neuen und alten Studien über die verschiedensten Themen: Milch, Diäten, Arbeitslosigkeit von Akademikern, Ernährung, Glück, Sport usw.


Natürlich wird schnell auf Studien oder Statistiken gepocht, wenn es um Diskussionen geht, da Studien und Statistiken etwas wissenschaftliches sind und dementsprechend Gewicht haben (sollten).

An sich ist das auch verständlich, denn schließlich erforschen wir Menschen so gut wie alles. Das Universum, den Meeresboden, Urwälder oder wir forschen danach, warum das Forschen so viel Geld kostet und um dem noch einen drauf zu setzen forschen wir nach, warum das Forschen nach dem Forschen so viel Geld kostet.


Hört sich komisch an, ist aber vor einigen Jahren mal durch die Medien gegeistert.

Erst wurde etwas erforscht, dann wollte jemand wissen, warum das denn so viel kostet und hat eine neue Studie ins Leben gerufen, um genau das herauszufinden. Diese Studie hat jedoch auch eine Menge Geld eingenommen und somit wurde eine weitere Studie geschaffen, die wiederum das herausfinden sollte.


Früher nannte man so etwas Arbeitsbeschaffungsmaßnahme. Was am Ende herausgekommen ist weiß ich nicht, aber wahrscheinlich, dass es einfach nur Unmengen an Geld gekostet haben wird.

Hätte man auch ohne Studie herausfinden können...


Doch können wir Studien immer blind vertrauen? Wenn der Moderator aus dem Fernseher uns das einfach so nebenbei erzählt oder uns die Zeitung wahrmachen möchte?


Als Philosoph betrachte ich oftmals viele Dinge kritisch.

Mal weil ich mit der Antwort nicht zufrieden bin und mal weil ich mit der Antwort zufrieden bin. Außerdem ist es die Neugier die den Philosophen hinterfragen lässt.


Aber was sagen uns Studien und Statistiken eigentlich? Können wir ihnen trauen oder sollen wir sie gänzlich ignorieren?

Oftmals geben sie nur einen Zustand wieder der zeitlich und faktisch begrenzt ist.


Nehmen wir mal eine theoretische Statistik: Es werden 1000 Menschen, die willkürlich ausgewählt wurden) zum Thema Schlafverhalten befragt. 60% davon geben an, dass sie immer wieder Schlafstörungen haben, 20% haben sogar einen Schlafmangel und die restlichen 20% schlafen ausgewogen.


Als Ergebnis könnte man auf folgendes kommen: 80% der Menschen haben Schlafstörungen, davon sogar 20% einen Schlafmangel. Das heißt 80% beziehen sich dann nicht mehr nur auf die Befragten, sondern werden verallgemeinert auf alle Menschen (z. B. In Deutschland) bezogen.


Da tritt schon das erste Problem auf – es wurden nur 1000 Menschen befragt. Selbst wenn es 20.000 Menschen wären, hat man immer noch keine Garantie dafür, dass man auch durch alle Gesellschaftsschichten Menschen befragen konnte.

Die gleiche Befragung könnte auch ergeben, dass 80% der Befragten sehr gut schlafen. Es kommt immer darauf an wen man trifft und befragt.


Zugegeben, das ist ein recht simples Beispiel; aber es soll eigentlich nur verdeutlichen, dass Statistiken und Studien nicht immer das aussagen, was auch wirklich der Wahrheitsnähe entspricht.

Manchmal kommt es auch darauf an, wer die Studie oder Statistik in Auftrag gegeben hat und welches Ergebnis man haben möchte.


Nehmen wir ein anderes Beispiel, womit letztens versucht hat, mir gegenüber, zu argumentieren.


Laut einem Artikel der Zeitung „Die Zeit“ soll die Arbeitslosigkeit von Akademikern bei 2,4% liegen.

Hört sich ja erst mal wahnsinnig gut an und animiert ja fast dazu, sich gleich in einer Uni einzuschreiben und los zu studieren. 2,4% hört sich fast zu schön an um wahr zu sein.


Doch was passiert eigentlich, wenn man sich diese Statistik mal genauer anschaut?

Wer gilt denn als offiziell arbeitslos? Es sind die Menschen, die sich bei den jeweiligen Behörden als arbeitslos melden. Man muss also aktiv werden. Das machen jedoch nicht alle und die Gründe können unterschiedlich sein. Der eine möchte nicht als arbeitslos gelten, der andere hat Angst vor Repressalien oder ihm ist der Aufwand zu viel.


Dann haben wir die Personen, die z. B. Hartz4 empfangen. Nicht jeder der diese Zuwendung bekommt, gilt auch gleich als arbeitslos. Einige sind „formal“ nicht arbeitslos; das geschieht bspw. wenn jemand eine Weiterbildung oder Umschulung macht (das kann man auch schon als Empfänger von ALG I). Das kann bei Akademikern ganz schnell mal passieren, weil viele als eher schwer vermittelbar gelten.


Auch darf man nicht vergessen, dass der eine oder andere krank werden kann und dementsprechend nicht in der Statistik auftaucht. Gerade bei Akademikern ist das Potential höher an einer „Gemüts- oder Geisteskrankheit“ zu erkranken, als es bei Nicht-Akademikern der Fall ist, wie eine Studie herausgefunden hat.

Das heißt, ein Akademiker der z.B. an Depressionen leidet und sich in Behandlung befindet, kann daher als für den Arbeitsmarkt nicht verfügbar gelten und fällt somit ebenso aus der Statistik.


Wobei man alleine bei diesem Thema noch einiges dafür und dagegen schreiben kann. Aber darauf kann ich vielleicht in einem späteren Artikel drauf eingehen.


Wenn man sich nun die verschiedenen Gründe anschaut, warum jemand nicht als arbeitslos deklariert werden kann, so wird einem schnell klar, dass es sich dabei um keine 2,4% mehr handeln kann, sondern wahrscheinlich viel höher liegt. Um wie viel dieser Wert abweicht lässt sich nur erahnen.

Plötzlich haben die 2,4% einen faden Beigeschmack bekommen, weil sie gar nicht mehr dem entsprechen, was uns suggeriert wurde.


Philosophen und Philosophiebegeisterte haben daher die Aufgabe alles zu hinterfragen, oftmals geschieht das ganz automatisch. (In diesem Fall war es etwas simples wie Statistiken und Studien.)

Jedoch kann das an sich jeder einfach mal tun, indem er sich einfach mal in seiner Umgebung umschaut und überlegt von wo z. B. die meisten Informationen bezogen werden; um diese dann einfach mal genauer anzuschauen und zu überlegen, ob die Informationen einfach so ungefiltert den eigenen Geist erreichen.

Vor einigen Monaten sagte bspw. der Moderator in den Nachrichten „[...] potentiell waren es die und die ...“

Das heißt übersetzt, dass man es nicht wirklich weiß, aber erst mal auf blauen Dunst etwas vermutet und notfalls kann man die Zuschauer schon mal auf die Theorie einstimmen.


Daher: hinterfragen, überlegen, denken, forschen. Man muss nicht gleich schlussfolgern, sondern es reicht erst mal, wenn man sich die Gegebenheiten ansieht und möglicherweise neue Theorien entwickelt. Wobei letzteres aber nicht immer zwingend notwendig ist.


In einem meiner späteren Artikel werde ich auf dieses Thema noch einmal zurückkehren.


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