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Freitag, 04.11.2016 05:54 Uhr Drucken Nutzungsrechte Feedback
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Alte Koryphäe oder junger Einstein: Forscher haben untersucht, in welchem Alter Wissenschaftlern am
ehesten bahnbrechende Veröffentlichungen gelingen. Das Ergebnis verblüfft.
Von Martin Pfaffenzeller
DPA
Absolventen der Universität Bonn (Archivbild)
In welcher Lebensphase kommen Wissenschaftler normalerweise auf ihre besten
Ideen? Der Medientheoretiker Friedrich Kittler hatte auf diese Frage eine einfache
Antwort: Während ihrer postpubertären Askese.
"Als Mann ist man heute mit 13 imstande, ein Kind zu
zeugen. In meiner Generation schlief man erst mit 20
oder 21 mit der ersten Frau." In den Jahren dazwischen
habe man seine schlagenden Ideen gehabt, " sagte
Kittler kurz vor seinem Tod 2011. Danach komme nicht
mehr allzu viel.
Umgekehrt ließe sich vermuten, dass wissenschaftliche
Exzellenz mit zunehmendem Alter steigt - erst gegen
Ende der Karriere weiß ein Forscher so viel, dass er
etwas wirklich Neues beitragen kann.
Keinerlei Regeln
Ganz so einfach ist es jedoch nicht. Die Netzwerk-
Forscher um " Roberta Sinatra von der Northeastern University in Boston haben
mehr als eine halbe Million wissenschaftliche Aufsätze oder Bücher von Physikern,
Biologen, Chemikern, Neurowissenschaftlern, Ökologen und Ökonomen "
analysiert und ausgewertet, wie oft andere Wissenschaftler diese zitiert haben. Der
Gedanke dahinter: Je öfter ein Werk zitiert wird, desto wichtiger ist es.
Dann betrachteten Sinatra und ihre Kollegen, zu
Wissenschaftliche Durchbrüche
Die Mär von der genialen Jugend
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meistzitiertes Werk entstanden ist und suchten nach
einem Muster. Und siehe da: Es gibt keins. Das Alter hat
offenbar keinen Einfluss auf den Zeitpunkt des
Geniestreichs.
Fenn war 71
Der Physik-Nobelpreisträger Frank Wilczek etwa schrieb
sein 2004 ausgezeichnetes Werk über Quarks zu Beginn
seiner Laufbahn 1973. Es war seine erste
Veröffentlichung - da war er gerade mal 22 Jahre alt.
Getty Images/ SPIEGEL ONLINE
Jung und Alt: Die Nobelpreisträger Frank Wilczek (l.) und John Fenn leisteten in ganz unterschiedlichenLebensphasen Großartiges.
Umgekehrt war der Biologe John Fenn schon 71 Jahre alt, als er seine
nobelpreisgekrönte Studie zu schwebenden Proteinen veröffentlichte - danach
folgten nicht mehr allzu viele Aufsätze.
Andere Wissenschaftler liefern in der Karrieremitte ihre besten Arbeiten ab. Dieses
Ergebnis gilt auch für frühere Jahrzehnte und unterschiedliche
Wissenschaftsdisziplinen, unabhängig davon, ob die Wissenschaftler alleine oder
im Team forschen.
Die Zahl der Veröffentlichungen allein bedeutet nicht viel
Zudem untersuchte das Team um Sinatra, welche Faktoren für wirklich bedeutende
Aufsätze entscheidend sind. Dazu analysierten sie die meistzitierten 5 Prozent der
Beiträge, also das beste Zwanzigstel. Die erste Vermutung war, dass Fleiß eine
wichtige Rolle spielt: Wer viel veröffentlicht, hätte demnach eine bessere Chance,
einen Durchbruch zu landen. Doch es gibt nur einen sehr schwachen
Zusammenhang: Das Prinzip Schleppnetzfischen allein funktioniert offenbar nicht.
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Viel bedeutender als die bloße Quantität seien laut den Rechenmodellen zwei
andere Faktoren. Den ersten nennen die Netzwerk-Forscher "Parameter Q": Q ist
für jeden Wissenschaftler bestimmbar und zeigt seine Fähigkeit, bestehendes
Wissen weiterzuentwickeln. Q bleibt über die gesamte Karriere mehr oder weniger
konstant. Der Parameter ist ein wichtiger Teil des von den Forschern entwickelten
Modells zur Vorhersage wissenschaftlichen Erfolgs.
Was ist der Q-Parameter?
Ein Wissenschaftler mit niedrigem Q kann so viel publizieren, wie er will - ein
bedeutender Beitrag wird ihm höchstwahrscheinlich trotzdem nicht gelingen. Wer
einen hohen Q-Parameter aufweist, hat höhere Chancen, einen wissenschaftlichen
Durchbruch zu schaffen. Q lässt sich für jeden Forscher aus seiner
Publikationshistorie berechnen.
Das einzige Problem: Noch weiß niemand, wovon der Q-Parameter abhängt. Ist es
Talent? Intelligenz? Die Ausbildung? Die Netzwerk-Forscher haben keine einfache
Erklärung. Trotzdem trauen sie der Kennzahl zu, in Zukunft wissenschaftliche
Karrieren vorherzusagen.
Eine Garantie ist ein hoher Q-Parameter freilich nicht. Der zweite und noch
wichtigere Faktor ist nämlich: Glück.
Is a scienti*c career predictable?
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Homepage: Roberta Sinatra
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