Conformisme tot het niet anders kan

Onderzoekers die hun data interpreteren, zoeken al dan niet bewust aansluiting bij eerdere resultaten van collega's. Die functioneren als miniparadigma's, ook al zijn ze soms fout.

Bij de interpretatie van hun nieuwe onderzoeksresultaten baseren wetenschappers zich niet alleen op het onderzoek zelf. Door te veel de bestaande consensus over het onderwerp aan te houden, bestaat de kans dat ze in het wetenschappelijke proces steeds verder van de waarheid wegdrijven. Bijvoorbeeld als een ouder, reeds gepubliceerd onderzoeksresultaat in feite onjuist was, maar wetenschappers zich er toch door laten leiden bij de interpretatie van hun data en zich al dan niet bewust conformeren aan 'wat al bekend is'.

Dit is geen louter wetenschapsfilosofische gedachte meer: biologen van Columbia University (New York) en Yale University (New Haven) hebben met statistische modellen weten aan te tonen hoe gepubliceerde onderzoeksresultaten in hun eigen vakgebied de publicatie van volgende data op dat gebied beïnvloeden. Het onderzoek verscheen gisteren in het tijdschrift Proceedings of the National Academy of Sciences (early edition).

De biologen maakten gebruik van een omvangrijke database, het 'GeneWays text mining project', met miljoenen onderzoeksresultaten uit 78 wetenschappelijke tijdschriften. Text mining is een intelligente zoektechniek waarmee nieuwe informatie uit grote, ongestructureerde tekstbestanden kan worden gehaald.

De onderzoekers richtten zich op simpele uitspraken van het type 'molecuul A bindt eiwit B' of 'eiwit C activeert gen D'. Per uitspraak onderzochten ze hoe een gepubliceerd resultaat latere publicaties over de relatie tussen die twee moleculen beïnvloedde, en dat dan weer de daarop volgende publicaties, enzovoort.

Daarbij corrigeerden ze statistisch voor een reeks aan factoren die vertekening kunnen opleveren. Bijvoorbeeld het feit dat onderzoekers negatieve resultaten vaak niet publiceren, dat op regels soms uitzonderingen mogelijk zijn (molecuul A bindt eiwit B in weefsel X niet) en dat experimenten ook wel eens onjuiste resultaten kunnen opleveren. Met behulp van 'text mining' is dit soort fuzzy verbanden te onderzoeken.

De biologen toonden aan dat wetenschappers zich bij de interpretatie van hun resultaten inderdaad lieten beïnvloeden door reeds gepubliceerde onderzoeksresultaten in hun vakgebied. De wetenschappers hadden de neiging zich aan bestaand onderzoek te conformeren, vooral aan de meerderheidsstandpunten. Wel was het zo dat ze hun eigen resultaten minstens tien keer zo belangrijk vonden als die van een willekeurige ander. 'Mild scepticism', noemden de biologen dit.

Reeds gepubliceerde resultaten kunnen dus werken als 'microparadigma's', schrijven de biologen, net als dominante theorieën dat kunnen. Elk nieuw onderzoeksresultaat wordt ingepast, totdat er plotseling overtuigend bewijs komt dat er toch echt een heel andere kant uit gedacht moet worden - wat de wetenschapsfilosoof Thomas Kuhn een wetenschappelijke revolutie noemde.

Soms vonden de onderzoekers ook andere patronen. Bij 'super-conformism' werd nooit meer van een eenmaal gepubliceerde relatie tussen twee moleculen afgeweken, terwijl bij 'super-anti-conformism' juist telkens het tegenovergestelde werd gepubliceerd van wat al bekend was. En bij 'trust nobody' werd even helemaal geen rekening gehouden met de literatuur. Maar 'mild scepticism' kwam het meest voor.

Wetenschapsfilosofisch gezien weten we natuurlijk nooit of wat wetenschappers ontdekken 'écht waar' is.