Lecture held at the Technical University in Berlin 31.3.2000, at the
meeting of the Society for Science Studies (GeWiF
- Gesellschaft für Wissenschaftsforschung): Meeting title: Wissenschaft
und Innovation (Science and Innovation)
Knowledge Acquisition – Wissenserwerb
Umstätter, W.
Institut für Bibliothekswissenschaft der
Humboldt-Universität zu Berlin
Es gibt nur ein einziges Gut für den Menschen:
Die Wissenschaft.
Und nur ein einziges Übel:
Die Unwissenheit.
Sokrates
Zusammenfassung
Wissen erfordert im Gegensatz zu Information einer Begründung,
aus der heraus wir annehmen können, dass es zutreffend, verlässlich
oder zumindest wahrscheinlich ist. Diese Begründung kann auf sehr verschiedenen
Mechanismen beruhen, so kann es sich aus bereits vorhandenem Wissen
logisch ableiten lassen, es kann auf zum Teil langjähriger eigener Erfahrung
beruhen und es kann insbesondere in der Wissenschaft darauf beruhen,
dass wir das Wissen von Kollegen, die für uns bereits ein gewisses Renommee
besitzen, übernehmen. In gewisser Hinsicht hat diese Form des Wissenserwerbs
etwas mit dem sogenannten Matthäus-Effekt zu tun. Wobei wir allerdings
keinesfalls annehmen können, dass Publikationen, die oft zitiert werden
an Glaubwürdigkeit gewinnen. Im Gegenteil, oft zitierte Literatur zeichnet
sich nicht selten dadurch aus, dass sie besonders umstritten und damit
auch viel diskutiert ist. Der wahre "Matthäus-Effekt" liegt
vielmehr darin, dass Autoren mit wachsendem Publikationsaufkommen überproportional
häufig zitiert werden. Während eine Publikation, die im Science Citation
Index erscheint im Durchschnitt nur 1,2 mal zitiert wird, finden die
Publikationen von Autoren, von denen 30 und mehr Aufsätze pro Jahr zitiert
werden eine Zitationsrate von etwa 2,2. Wir verdoppeln somit unser Aufmerksamkeit
bei diesen produktiven Wissenschaftlern, auch wenn das nicht bedeuten
muss, dass wir deren Wissen weniger kritisch begutachten.
Summary
Knowledge requires a reason - in contrast to information
- wherefrom we can presume it's reliability or at least possibility.
The reason can be founded on several mechanisms: it can be deduced from
already gained knowledge, in can be founded - to a certain amount -
on personal experience and - especially in science - it can result from
adaption of knowledge by colleauges, who a got a competency at the certain
field, that we accept. In a way, this kind of knowledge acquisition
is connected to the socalled Matthäus-Effect. But it is not sure,
that often cited articles gain a bigger plausibility. Often it's quite
the contrary: the more often cited literature is not seldom very controversial
and therefore more discussed than the averagely cited literature.
The true "Matthäus-Effect" states, that authors with
an increasing publishing activity will be cited in a disporproportionate
way.
Whereas a publication, which is recorded at the SCI will be averagely
cited about 1.2 times, a publication written by an author who publishes
30 or more articles in a year will be cited averagely 2.2 times. The
attention paid to such an author is about twice as high as those, who
is paid normally.
----------------------------------------------------
Einleitung
Wissenschaftliche Bibliothek waren schon immer die wichtigste
Rationalisierungsmaßnahme in der Wissenschaft. Sie wurden durch die
moderne Dokumentation, insbesondere durch die Online-Dokumentation,
bei der Vermeidung von Doppelarbeit erheblich verbessert und zum Informationsmanagement
weiterentwickelt. Dieses hat inzwischen, über die Dokumentation von
Fakten- und Volltextbankenbanken, zum Knowledge management mit Wissensbanken
geführt, so dass sich zunehmend wissenschaftliche Bibliotheken als Knowledge
Management Centers betrachten und auch so bezeichnen.
Dieser Vorgang geht mit dem Wechsel von der Little Science
zur Big Science einher, in der sich inzwischen die internationale Fließbandproduktion
von Wissen im Internet etabliert (Umstätters, W. 2000). Wissen ist ebenso
wie Information unendlich, wenn es unendlich genau sein soll. Da wir
aber ein solches unendlich exaktes Wissen nicht erwerben können, ist
unser reales Wissen immer mit einer gewissen Ungenauigkeit behaftet,
dafür aber endlich. In erster Näherung gilt: Je unschärfer unser Wissen
ist, desto schwerer widerlegbar ist es auch. Wissenserwerb ist damit
immer an Wahrscheinlichkeiten gebunden.
Knowledge acquisition bedeutet die Einarbeitung eines
erworbenen Wissens in das bereits vorhandene Wissen. Entsprechend dem
mittleren Informationsgehalt ist der mittlere Gehalt an Wissen grundsätzlich
dadurch bestimmt, wie weit Informationen vorhergesagt werden kann. Bei
genauer Betrachtung unterscheidet sich Wissenschaft von Forschung darin,
dass die Ergebnisse dieser Forschung nicht vorhersehbar sind. Dies gilt
insbesondere für die Grundlagenforschung. Dagegen beschäftigt sich Wissenschaft,
und speziell die Big Science, mehr und mehr damit Vorhersagen, die die
Wissenschaft aus ihrem bereits vorhandenen Wissen abzuleiten vermag,
zu verifizieren bzw. zu falsifizieren.
Angewandte Wissenschaft konzentriert sich soweit als möglich
auf Innovationsprozesse, die den gesamten Vorgang von der Entstehung
einer Idee bis zu ihrer verbreiteten Anwendung in der Gesellschaft (National
Science Foundation) umfassen. Diese Definition der NSF entspricht im
Prinzip der von A. Schumpeter (1883-1950): "... that is the process
of finding economic application for the inventions...". Zum Vergleich
dazu bemüht man sich in Japan, nach Imai, Masaaki, (*1930 - ) weniger
um Innovationen im Sinne revolutionärer Neuerungen, als vielmehr um
das Kaizen, die kontinuierliche Verbesserung (jap. Kai = Veränderung,
Wandel, Zen = zum Besseren) der Weg der kleinen Schritte, die Innovation,
der Weg der großen Schritte.
So wie der finanzielle Wert von Informationen nichts mit
der Messbarkeit in Bit zu tun hat, wird auch der Marktwert des Wissens
durch Angebot und Nachfrage, und damit durch Geld bestimmt, und nicht
durch die Menge an Wissen, die im Prinzip einer Informationskompression
entspricht. Insofern ist die Nachfrage nach Wissen auch oft unabhängig
von dessen Qualität. Warenmärkte sind stark situationsbedingt, wie bereits
Shakespeare in seinem Trauerspiel "Richard III" deutlich machte,
als er den König ausrufen ließ: "mein Königreich für ein Pferd".
Wissenschaft sollte wegen dieser Situationsabhängigkeit dagegen weniger
auf Marktwerte achten, als vielmehr auf die Qualität, die nur durch
inhaltliche Prüfung feststellbar ist. Außerdem kommt es in der Wissenschaft
weitaus mehr darauf an, aus einer Begründung heraus möglichst viel Information
möglichst exakt vorhersagen zu können.
Der Science Citation Index gibt bekanntlich keine Auskunft
über die Qualität von Publikationen. Er zeigt vielmehr an, was man wissen
muss bzw. was in der Fachliteratur diskutiert wird.
Information kann empfangen oder gesendet werden, Wissen
dagegen, nur aus sich heraus wachsen. Es kann bei genauer Betrachtung
nicht konstruiert, nicht organisiert und auch nicht strukturiert werden.
Wissen organisiert sich ebenso wie das Leben aus sich selbst heraus.
Hier handelt es sich somit um Selbstorganisation im eigentlichen Sinne,
im Gegensatz zu einer Reihe von Erscheinungen, die als Selbstorganisation
bezeichnet werden, aber oft nur Musterbildungen sind.
Damit ergibt sich als erstes die Frage, wie wir Wachstum
und Selbstorganisation definieren. Wachstum ist eine Erscheinung, in
der ein System aus inneren Ursachen heraus eine Größenzunahme oder eine
Umgestaltung vornimmt. Die Biologie unterscheidet daher bei lebenden
Systemen zwischen Größen‑ und Differenzierungswachstum. Entsprechende
Beobachtungen lassen sich aber auch an Kristallen, die wir nicht zu
den Lebenden Systemen zählen, bei sozialen Systemen und ebenso beim
Wissen machen. Das Wissen der Welt, so wie es in den Bibliotheken gesammelt
wird, wächst unaufhaltsam in seinem Umfang (Größenwachstum), aber auch
in seiner permanenten Umgestaltung (Differenzierungswachstum), in der
fehlerhafte Theorien berichtigt und ergänzt werden.
Selbstorganisation beobachten wir, nicht zufällig, auch
nur in lebenden Systemen und bei der Entstehung von Wissen. Die Übertragung
solcher Überlegungen auch auf gesellschaftliche Analogien liegt nahe,
und ist auch durchaus mehr als nur eine Analogie, weil gesellschaftliche
Systeme Erscheinungen wie Irritabilität, Metabolismus, Reproduktion
und Wachstum aufweisen - Eigenschaften, die das Leben kennzeichnen.
Insofern gibt es nicht nur das individuelle Wissen des Einzelindividuums,
sondern auch ein Wissen im Sinne Poppers Welt 3.
Wenn wir Wissen als begründete Information definieren,
so übernehmen wir eine althergebrachte Definition. So definiert Platon
Wissen als „wahre, mit Begründung versehene Meinung“ (Brockhaus 1994).
Heute können wir die Definition allerdings auf das Fundament der Informationstheorie
stellen (Umstätter, W. 1992). Information ist hier nicht der Allerweltsbegriff,
der teilweise bis zur Inhaltslosigkeit verkommen ist, sie unterscheidet
sich eindeutig von Redundanz und Rauschen. Über das Rauschen können
wir nichts wissen, weil es gerade dadurch definiert ist, dass es den
unverständlichen Teil einer Nachricht enthält. Und Redundanz ist gerade
der Teil einer Nachricht, mit dem eine Information begründet werden
kann.
Begründung erfordert zwei Eigenschaften:
- die Redundanz, die zur jeweiligen Information gehört
- die Relationen, die die Informationen und ihre Redundanzen
verbinden.
Bei der Akquisition von Wissen bzw. acquisition of knowledge, müssen wir zunächst auf die homonyme Bedeutung
des Wortes Erwerb achten.
Wissen kann im Sinne des Goethe-Wortes:
Was du ererbt von deinen Vätern hast,
Erwirb es, um es zu besitzen.“ (Faust im nächtlichen Gespräch
mit Wagner)
erworben werden. Es kann aber auch mit der völlig anderen
finanziellen Vorstellung verbunden sein, auf die Papst Innozenz III.
(~1160 – 1216) mit den Worten hinwies:
„Des Reichtums Erwerb ist mit Mühe und Arbeit verbunden,
sein Besitz von Furcht und sein Verlust von Schmerzen
begleitet.
Immer ermüdet und beschwert er die Seele.
Dazu gehört auch der Erwerb von Büchern, in denen Wissen
enthalten ist, dessen Nutzungsrecht wir bezahlt haben, das aber noch
nicht in unseren Besitz (im Sinne Goethes) übergegangen sein muss. Im
juristischen Sinne erwerben Bibliotheken heute immer häufiger nur noch
Nutzungs- bzw. Besitzrechte, ohne ein Eigentumsrecht, was für die Langzeitarchivierung
nicht unproblematisch ist.
In Bibliotheken verstehen wir unter dem seit langem eingeführten
Begriff Akquisition die Auswahl, Bestellung, Erwerbung und Einarbeitung
von Bibliotheksmaterialien in den Bestand. Insofern müssen wir bei der
Wissensakquisition auch die Auswahl dessen, was wir erwerben wollen
und können berücksichtigen. Hinzu kommt die Einarbeitung eines erworbenen
Wissens in das bereits vorhandene Wissen.
In den meisten Fällen, und auch dies muss klar unterschieden
werden, erwerben wir Informationen, anstelle von Wissen, die wir in
unser bereits vorhandenes Wissen einfügen. Wir folgen damit dem, was
Alexander von Humboldt „ein frühes Ahnen“ nannte, das „dem späten Wissen
voraus“ geht. Dieses Ahnen besteht bei genauer Betrachtung aus unserem
bereits vorhandenen Wissen, das uns eine begrenzte Zahl an Möglichkeiten
der Weiterentwicklung dieses Wissens anbietet. Innerhalb dieser Möglichkeiten
suchen wir, oft unbewusst, Informationen, die diese Möglichkeiten in
ihrer Wahrscheinlichkeit erhöhen oder vermindern. Insofern ist Wissen
immer an bedingte Probabilitäten geknüpft.
Einstein ging noch einen Schritt weiter, als er behauptete:
„Phantasie ist wichtiger als Wissen.“, wobei wir hinzufügen müssen,
beim Erwerb neuen Wissens.
Wissen ist ebenso wie Information unendlich, wenn es unendlich
genau sein soll. Da wir aber ein solches unendlich exaktes Wissen nicht
erwerben können, ist unser reales Wissen immer mit einer gewissen Ungenauigkeit
behaftet, dafür aber endlich. In erster Näherung gilt: Je unschärfer
unser Wissen ist, desto schwerer widerlegbar ist es auch.
Bedenkt man, dass sich der mittlere Gehalt an Wissen grundsätzlich
dadurch bestimmen lässt, wie weit bestimmte Informationen vorhergesagt
werden können (Umstätter, W. 1998), so können diese Informationsmengen
groß sein, weil sie eine weiten Bereich abdecken, aber auch deshalb,
weil sie einen kleinen Bereich mit sehr hoher Präzision beschreiben.
Abb.1: Hyperbolische Abnahme der Häufigkeit, mit der Aufsätze
zitiert werden.
Folgt man den Beobachtungen von de Solla Price (1963),
so verteilt sich die Zahl an Publikationen pro Autor in charakteristischer
Weise nach Lotkas 1/x2-Funktion. Berücksichtigt man dagegen
nur die Publikationen, die jährlich zitiert werden, so zeigt Abb. 1
deutlich, dass dies einer hyperbolischen (1/x) Funktion entspricht.
Damit wird deutlich, dass Autoren, die vergleichsweise wenig publizieren,
weitaus seltener zitiert werden, als solche, die hohe Publikationszahlen
haben. Diese Bevorzugung der Autoren mit zahlreichen Publikationen steigt
gegenüber dem Lotkaschen Gesetz linear mit der Zahl an Publikationen
an (Abb. 2b).
Abb. 2a: Zunahme der Wahrscheinlichkeit, dass Arbeiten
von Autoren mit mehreren Publikationen häufiger zitiert werden.
Abb. 2b: Bei der Multiplikation der Ordinatenwerte von
Abb. 2a mit den entsprechenden Abszissenwerten erkennt man sehr schön,
dassein Autor die Wahrscheinlichkeit zitiert zu werden mit jeder neuen
Publikation linear erhöht.
Wie die Abbildung 2a zeigt, werden die Arbeiten von Autoren,
die über dreißig zitierte Publikationen pro Jahr (1999) hatten, doppelt
so häufig zitiert, wie die von Autoren, die 1999 nur einen zitierten
Aufsatz im Science Citation Index hatten. Dabei wurden immer zehn Werte
zusammengefasst, um die Streuung zu dämpfen.
Der lineare Anstieg in Abb. 2b macht deutlich, dass der
Matthäus-Effekt sich nicht, wie man annehmen sollte, auf bestimmte Publikationen
auswirkt, aber durchaus auf die Autoren. Je bekannter ein Autor im Laufe
der Zeit wird, desto wahrscheinlicher werden seine Publikationen zitiert.
Das bedeutet aber auch, dass ein Aufsatz, der bekannt wird, dazu führt,
dass andere Autoren, die auf dem gleichen Gebiet arbeiten, die Tätigkeit
des Autoren, der diesen Aufsatz schrieb, weiter verfolgen. Sie zitieren
somit nicht das was sie zitiert finden, wie es der Matthäus-Effekt nahelegt,
sondern das was sich daraus wissenschaftlich weiter entwickelt.
Diese Beobachtung deckt sich vermutlich auch mit den Ergebnissen
von M. Bonitz (2000), der den "Matthäus-Effekt" für Länder
seit 1994 wiederholt zeigen konnte. Dabei werden aber auch nicht bestimmte
Publikationen aus den einzelnen Ländern herangezogen, die im Laufe der
Zeit immer häufiger zitiert werden, vielmehr spiegelt das Ergebnis von
Bonitz das Renommee dieser Länder in den Wissenschaftsdisziplinen wider,
die im Science Citation Index eine Rolle spielen
Der eigentliche Matthäus-Effekt, bei dem man annehmen
sollte, dass eine bestimmte Publikation mit zunehmender Zitation immer
häufiger zitiert wird, weil immer mehr Leser davon Kenntnis bekommen,
wird von der Uncitedness III kompensiert (Umstätter, W. 1999), weil
allgemein bekannte Ergebnisse, wie z.B. die Evolutionstheorie Darwins,
die Bestimmung von Zucker mit der Fehlingschen Lösung oder auch der
"Matthäus-Effekt" oft nicht mehr im Original zitiert werden.
Literatur
- Price, D.J. de Solla:
Little Science, Big Science (1963)
- Umstätter, W.: Die
evolutionsstrategische Entstehung von Wissen. In: Fortschritte in
der Wissensorganisation Band 2 (FW-2) Hrsg. Deutsche Sektion der Internationalen
Gesellschaft für Wissensorganisation e.V. S.1-11, Indeks Verl., Frankfurt
a.M. (1992)
- Umstätter, W.: Die
Messung von Wissen. Nachr. f. Dok. 49 (4) S.221-224 (1998)
- Umstätter, W.: Bibliothekswissenschaft
als Teil der Wissenschaftswissenschaft - unter dem Aspekt der
Interdisziplinarität. S.146-160. In: Interdisziplinarität - Herausforderung
an die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler. Hrsg. Umstätter,
W. und Wessel, K.-F.; Ersch. in Berliner Studien zur Wissenschaftsphilosophie
& Humanontogenetik. Kleine Verlag Bielefeld (1999)
- Umstätters,
W. 2000)
Last update: 16.5.2001 © by Walther Umstaetter
