Benjamin Franklin hat einmal gesagt, dass jeder Dummkopf kritisieren, beurteilen und sich beschweren kann - und die meisten Dummköpfe tun genau das. Richard Feynman hat einmal über den wissenschaftlichen Prozess gesagt: Das erste Prinzip ist, sich nicht selbst zu täuschen - und Sie sind am einfachsten zu täuschen. Skeptiker glauben, dass Wissenschaftler sich selbst täuschen können (entweder aus Unwissenheit oder um ihre Arbeit zu behalten) und sie oft dafür verantwortlich machen - Klimatologen, Kosmologen, jedermann. Grundsätzlich ist es leicht, solche Kritik als unbegründet abzutun, aber es stellt sich eine interessante Frage: Wie können wir sicherstellen, dass wir uns nicht selbst täuschen?
In der Wissenschaft herrscht die weit verbreitete Meinung vor, dass Experimente wiederholt und gefälscht werden sollten. Wenn Sie über ein wissenschaftliches Modell verfügen, sollte dieses Modell klare Vorhersagen treffen, und diese Vorhersagen sollten auf eine Weise testbar sein, die Ihr Modell bestätigt oder widerlegt. Manchmal verstehen Kritiker dies so, dass wahre Wissenschaft nur unter Laborbedingungen erreicht wird, aber dies ist nur ein Teil der Geschichte. Beobachtungswissenschaften wie die Kosmologie halten sich ebenfalls an diese Regel, da neue Beobachtungen möglicherweise unsere aktuellen Theorien widerlegen können. Wenn ich zum Beispiel tausend weiße Schwäne beobachte, kann ich davon ausgehen, dass alle Schwäne weiß sind. Einen schwarzen Schwan zu sehen, wird meine Spekulation ändern. Eine wissenschaftliche Theorie kann nicht absolut sein, sie ist immer vorläufig, sie ändert sich, wenn neue Beweise auftauchen.
Obwohl dies technisch korrekt ist, ist es etwas unfair, etablierte Theorien als „vorläufig“zu bezeichnen. Zum Beispiel existierte Newtons Theorie der universellen Gravitation mehrere Jahrhunderte, bevor sie durch Einsteins allgemeine Relativitätstheorie ersetzt wurde. Und wenn wir heute sagen können, dass die Newtonsche Schwerkraft falsch ist, funktioniert sie genauso wie immer. Wir wissen jetzt, dass Newton ein ungefähres Modell erstellt hat, das die Gravitationswechselwirkung von Massen beschreibt, aber der Realität so genau nahe ist, dass wir es weiterhin zur Berechnung von Bahnbahnen verwenden können. Nur wenn wir unsere Beobachtungen über den (sehr großen) Bereich von Situationen hinaus erweitern, in denen Newton Recht hatte, brauchen wir Einsteins Hilfe.
Wenn wir Beweise sammeln, um eine wissenschaftliche Theorie zu stützen, können wir sicher sein, dass sie mit einem kleinen Fenster für neue Beweise funktioniert. Mit anderen Worten, eine Theorie kann in dem Bereich, in dem sie qualitativ getestet wurde, als „wahr“angesehen werden, aber neue Bedingungen können unerwartet Verhaltensweisen aufzeigen, die zu einem breiteren und vollständigeren Bild führen. Unsere wissenschaftlichen Theorien sind von Natur aus vorläufig, aber nicht in dem Maße, in dem wir uns nicht auf ihre Genauigkeit verlassen können. Und das ist das Problem mit etablierten Theorien. Da wir nie sicher wissen können, dass unsere experimentellen Ergebnisse "echt" sind, woher wissen wir, dass wir die gewünschte Antwort einfach nicht als gültig weitergeben?
Messungen der Lichtgeschwindigkeit in verschiedenen Jahren
Diese Art des Denkens tritt bei Grundschülern auf. Sie haben die Aufgabe, einige experimentelle Werte wie die Erdbeschleunigung oder die Wellenlänge eines Lasers zu messen. Als Neulinge machen sie oft die einfachsten Fehler und erzielen Ergebnisse, die nicht der "allgemein akzeptierten" Bedeutung entsprechen. Wenn dies geschieht, gehen sie zurück und suchen nach Fehlern in ihrer Arbeit. Aber wenn sie Fehler so machen, dass sie sich ausgleichen oder sich als nicht offensichtlich herausstellen, werden sie ihre Arbeit nicht noch einmal überprüfen. Da ihr Ergebnis nahe am erwarteten Wert liegt, denken sie, dass sie alles richtig gemacht haben. Dieses Vorurteil wird von uns allen und manchmal von angesehenen Wissenschaftlern geteilt. Historisch gesehen geschah dies sowohl mit der Lichtgeschwindigkeit als auch mit der Ladung eines Elektrons.
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Derzeit gibt es in der Kosmologie ein Modell, das gut mit Beobachtungen übereinstimmt. Dies ist das ΛCDM-Modell, dessen Name aus dem griechischen Buchstaben "Lambda" und kalter dunkler Materie (CDM) besteht. Die meisten Verfeinerungen dieses Modells umfassen genauere Messungen der Parameter dieses Modells, wie z. B. des Alters des Universums, des Hubble-Parameters und der Dichte der Dunklen Materie. Wenn das Lambda-CDM-Modell das Universum wirklich genau beschreibt, muss eine unvoreingenommene Messung dieser Parameter einem statistischen Muster folgen. Indem wir die historischen Werte dieser Parameter untersuchen, können wir messen, wie voreingenommen die Messungen waren.
Stellen Sie sich ein Dutzend Schüler vor, die die Länge einer Kreidetafel messen, um zu verstehen, wie dies funktioniert. Statistisch gesehen erhalten einige Schüler einen Wert, der größer oder kleiner als die Gegenwart ist. Gemäß der üblichen Verteilung erhalten acht Schüler ein Ergebnis im Bereich von 182 bis 184 Zentimetern, wenn die tatsächliche Länge der Platte 183 Zentimeter mit einer Standardabweichung pro Zentimeter beträgt. Stellen Sie sich jedoch vor, dass sich alle Schüler in diesem Bereich befinden. In diesem Fall haben Sie das Recht, einige Messfehler zu vermuten. Zum Beispiel hörten die Schüler, dass die Tafel ungefähr zweiundachtzigeinhalb Meter groß war, also nahmen sie Messungen vor und rundeten das Ergebnis auf 183. Paradoxerweise kann man, wenn ihre experimentellen Ergebnisse zu gut waren, die anfängliche Verzerrung im Experiment vermuten.
In der Kosmologie sind verschiedene Parameter bekannt. Wenn eine Gruppe von Wissenschaftlern ein neues Experiment durchführt, wissen sie daher bereits, welches Ergebnis allgemein akzeptiert wird. Es stellt sich heraus, dass die Ergebnisse der Experimente mit den vorherigen Ergebnissen "infiziert" sind? Eine der neuesten Veröffentlichungen des Quarterly Physics Review befasst sich genau mit diesem Thema. Durch die Untersuchung von 637 Messungen von 12 verschiedenen kosmologischen Parametern fanden sie heraus, wie die Ergebnisse statistisch verteilt waren. Da die "realen" Werte dieser Parameter unbekannt sind, verwendeten die Autoren die WMAP 7-Ergebnisse als "wahr". Und sie fanden heraus, dass die Verteilung der Ergebnisse genauer war, als es hätte sein sollen. Der Effekt ist gering, so dass er auf eine voreingenommene Erwartung zurückgeführt werden könnte, er unterschied sich jedoch auch stark vom erwarteten Effekt, was auf eine Überschätzung der experimentellen Unsicherheiten hinweisen könnte.
Dies bedeutet nicht, dass unser aktuelles kosmologisches Modell falsch ist, aber es bedeutet, dass wir etwas vorsichtiger sein müssen, wenn wir auf die Genauigkeit unserer kosmologischen Parameter vertrauen. Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, die Messgenauigkeit zu verbessern. Kosmologen täuschen sich und uns nicht vor, es gibt einfach noch viel Raum, um die von ihnen verwendeten Daten, Methoden und Analysen zu verbessern und zu korrigieren.