Skeptiker zu sein ist eine ziemlich einsame Kunst. Die Leute verwirren dich oft für einen Zyniker, und ich benutze natürlich keinen Begriff im klassischen philosophischen Sinne. Im antiken Griechenland waren die Zyniker Menschen, die im Einklang mit der Natur leben wollten und materielle Güter ablehnten (die Wortwurzel bedeutet "hundsähnlich", und es gibt verschiedene Interpretationen hinsichtlich ihrer Herkunft). Das westliche Äquivalent buddhistischer Mönche, wenn Sie so wollen. Die Skeptiker andererseits waren Philosophen, die behaupteten, dass, da nichts sicher bekannt sein kann, das einzige vernünftige Ding ist, das Urteil über alles auszusetzen. Davon rede ich nicht.
Ein Skeptiker im modernen Sinne des Wortes, sagen wir von Hume, ist jemand, der glaubt, dass der Glaube an X proportional zu der Menge an Beweisen sein sollte, die X unterstützen. Oder, in Carl Sagans berühmter Popularisierung des gleichen Prinzips, außergewöhnliche Ansprüche erfordern außergewöhnliche Beweise. In diesem Sinne lehnen dann, was ich positive Skeptiker nennen will, neue Ansprüche nicht automatisch ab, sie wägen sie nach den Beweisen ab. Und natürlich sind wir auch keine Zyniker im modernen Sinne, dh wir folgen Groucho Marx nicht, als er "Was auch immer es ist, ich bin dagegen!" (Natürlich scherzt er aber das scheint das Motto der aktuellen republikanischen Partei zu sein.)
Nun würden Sie denken, dass nur wenige Leute gegen die ziemlich einfache Idee (die tatsächlich unter Verwendung eines Bayesschen statistischen Rahmens formalisiert werden kann) Einwände erheben würden, dass die Überzeugungen an die verfügbaren Beweise angepasst werden sollten. Sie würden es auch für schwer halten, die Folgerung abzulehnen, dass – da sich die Beweise ständig ändern und unsere Einschätzung davon dauerhaft unvollkommen ist – man keine absoluten Überzeugungen irgendwelcher Art subsumieren sollte (außer in Logik und Mathematik: 2 + 2 = 4 unabhängig von "Beweis"). Junge, würdest du falsch liegen?
Zum einen findet sich die positive Skeptikerin häufiger (tatsächlich viel häufiger) als nicht in der Lage, eine bestimmte Forderung (provisorisch) abzulehnen, anstatt sie (vorläufig) zu akzeptieren. Warum fragst du? Sollte nicht die erwartete Wahrscheinlichkeit der Wahrheit einer Behauptung a priori 50-50 sein, in welchem Fall der Skeptiker Überzeugungen in ungefähr gleicher Weise akzeptieren und ablehnen sollte? Nein, die Dinge sind nicht ganz so symmetrisch.
Eine Möglichkeit, dies zu verstehen, besteht darin, über ein einfaches Konzept nachzudenken, das jeder in der Statistik 101 lernt (jeder, der Statistik 101 nimmt): der Unterschied zwischen Typ-I- und Typ-II-Fehlern. Ein Fehler vom Typ I ist derjenige, den Sie machen, wenn Sie eine Nullhypothese ablehnen, obwohl sie tatsächlich wahr ist. In der Medizin wird dies als falsch-positiv bezeichnet: Sie werden zum Beispiel auf HIV getestet und Ihr Arzt lehnt aufgrund der Ergebnisse des Tests die Standard-Null-Hypothese ab, dass Sie gesund sind. Wenn Sie tatsächlich gesund sind, hat der gute Arzt einen Typ-I-Fehler begangen. Es passiert (und Sie werden viele schlaflose Nächte als Konsequenz verbringen).
Ein Typ-II-Fehler ist das Gegenteil: Er findet statt, wenn man eine Nullhypothese akzeptiert, die in Wirklichkeit nicht wahr ist. In unserem obigen Beispiel kommt der Arzt zu dem Schluss, dass Sie gesund sind, aber in Wirklichkeit haben Sie die Krankheit. Sie können sich die schlimmen Folgen vorstellen, wenn Sie in einer solchen Situation einen Typ-II-Fehler machen, der auch als falsch-negativ bezeichnet wird. (Die schlauen Esel unter uns fügen gewöhnlich hinzu, dass es auch einen Typ-III-Fehler gibt: sich nicht zu erinnern, welcher Typ I und welcher Typ II … ist)
Was hat das mit Skepsis zu tun? Wann immer mit einer neuen Behauptung konfrontiert wird, ist es vernünftig zu denken, dass die Nullhypothese ist, dass die Behauptung nicht wahr ist. Das heißt, die Standardposition ist skeptisch. Nun ist der schwierige Teil, dass Typ I und Typ II Fehler umgekehrt proportional sind: Wenn Sie Ihren Schwellenwert für einen senken, erhöhen Sie automatisch Ihre Schwelle für den anderen (es gibt nur einen Ausweg aus diesem Kompromiss, und das ist der harte Arbeit des Sammelns von mehr Daten). Wenn Sie also entscheiden, konservativ zu sein (statistisch, nicht politisch), werden Sie die Messlatte höher legen und damit die Chancen verringern, die Nullhypothese abzulehnen und die neue Annahme zu akzeptieren, wenn sie nicht wahr ist. Unglücklicherweise erhöhen Sie gleichzeitig auch Ihre Chancen, die Null zu akzeptieren und die neue Überzeugung abzulehnen, obwohl diese tatsächlich wahr ist.
Die Menschen müssen sich also zwischen Scylla und Charybdis in den tückischen Gewässern bewegen, zwischen zu skeptisch und zu leichtgläubig sein. Und dennoch sind die beiden Monster nicht von gleicher Stärke: Wenn wir die Annahme akzeptieren, dass es nur eine Realität gibt, dann muss die Anzahl der falschen Hypothesen unangemessen höher sein als die Anzahl der richtigen. Mit anderen Worten, es muss viel mehr Möglichkeiten geben, falsch zu liegen als richtig. Nehmen Sie die Entdeckung, dass DNA eine Doppelhelix ist (die wahre Antwort, soweit wir wissen). Es könnte eine einzelne Helix (wie RNA) oder eine dreifache sein (wie Linus Pauling vorgeschlagen hat, bevor Watson und Crick es richtig verstanden haben). Oder es könnte ein viel komplizierteres Molekül mit 20 Helices oder 50 gewesen sein. Oder es war vielleicht gar keine Helixstruktur. Und so weiter.
Wenn man also versucht, den Kurs zwischen Skepsis und Leichtgläubigkeit zu steuern, ist es sinnvoll, der Skylla des Skeptizismus viel näher zu bleiben, als unser Schiff der Überzeugungen in Reichweite der viel größeren und bedrohlicheren Charybdis der Leichtgläubigkeit zu bringen. Das Ergebnis dieser vorsichtigen Politik ist jedoch, dass selbst positive Skeptiker viele Überzeugungen ablehnen müssen, mit dem Nebeneffekt, dass ihre Popularität sinkt. Wie ich schon sagte, es ist eine einsame Kunst, aber Sie können Trost in der psychologischen Befriedigung finden, viel öfter recht zu haben als nicht. Das wird dir aber nicht viele Mädchen und Trinkkumpels bringen.
(Vorbehalt: Ich habe tatsächlich in einem technischen Papier argumentiert, dass wir die ganze Idee von Nullhypothesen aufgeben und ausgefeiltere Ansätze zum Vergleich von konkurrierenden Erklärungen annehmen sollten. Aber das ist eine andere Geschichte, und es ändert nichts an der Grundüberlegung dieses Beitrags .)
