Voodoo-Korrelationen in den Neurowissenschaften?

Eine Forschergruppe zweifelt die diversen Studien an, die starke Zusammenhänge zwischen menschlichen Verhalten und Aktivitätsmustern im Gehirn nachgewiesen haben wollen

Seit einigen Jahren ist es möglich, dem Menschen mittels bildgebender Verfahren quasi beim Denken zuzusehen. Es entstand das Feld der sozialen Neurowissenschaften: Wissenschaftler bringen sichtbare Vorgänge im Gehirn in Zusammenhang mit Verhalten, Entscheidungen und Emotionen. Eine Forschergruppe um Edward Vul vom MIT und Harold Pashler von der Universität von Kalifornien in San Diego hat nun 54 der wichtigsten solcher Studien aus den vergangenen Jahren untersucht und behauptet in einem Aufsatz für die Perspectives on Psychological Science, der vorab online veröffentlicht wurde: Eine Vielzahl dieser Leitstudien beinhaltet statistisch unmögliche oder falsche Korrelationen, die Autoren sollten nachbessern.

Auf die Spur sind Vul und Pashler den Arbeiten gekommen, weil die angegebene Korrelationen zwischen Hirn-Scan und sozialen Output extrem hoch waren – sie schienen zu schön, um wahr zu sein. Nach ihrer Analyse wollen die Forscher den Fehler in der Verarbeitung und Interpretation der Scanner-Daten gefunden haben.

Dazu muss man wissen: Die Technik, die Darstellung menschlicher Denkprozesse ermöglicht, ist die funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRI). Von den Messdaten zu den bunten Bildern ist es ein weiter Weg: statistische Analysen sind notwendig, um Änderungen der Denkaktivität aus dem Hintergrundrauschen herauszufiltern. Für einen fMRI-Scan wird der Kopf in kleine Würfel unterteilt, so genannte Voxel, die jeweils einzeln über eine bestimmte Zeit beobachtet werden. Die Zeitreihe wird dann statistisch untersucht: Handelt es sich um Aktivität in dem Voxel oder nicht? Nicht nur aufgrund der Störquellen ist diese Entscheidung immer fehlerbehaftet. Die große Anzahl an Voxeln sorgt selbst bei kleiner Fehlerwahrscheinlichkeit dafür, dass immer eine gewisse Menge echter Signale übersehen oder Rauschen irrtümlich als Signal gedeutet wird. Um das zu vermeiden wird über Gruppen benachbarter Voxel gemittelt, Störsignale verschwinden und Aktivitäten über größere Bereiche verschmelzen zu einem stärkeren Signal.

Nach Ansicht von Vul und Pashler sind bei diesen Berechnungen in mindestens der Hälfte der Studien, die in so renommierten Fachmagazinen wie Nature und Science erschienen sind, Fehler unterlaufen. Man fordert die Kollegen daher auf, die Daten neu zu analysieren und die Korrekturen zu veröffentlichten.

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