Ein roter Fleck im Stirnlappen, ganz klar, das Gehirn denkt über eine Entscheidung nach. Ein gelbes Leuchten hinten im Schädel, hier werden optische Eindrücke verarbeitet. Ein blauer Mandelkern, offensichtlich sind die Emotionen gedämpft. Die Bilder aus dem Gehirn wirken so klar und überzeugend. Sie sind aber keine hoch wissenschaftlichen Schnappschüsse des arbeitenden Gehirns sondern in Wahrheit das Ergebnis komplexer mathematischer Verfahren. Die scheinbar so klare Zuordnung zwischen einzelnen Regionen und bestimmten Denkaufgaben entsteht erst, wenn die Forscher ihre Signale vielfältig vergleichen, verstärken und verarbeiten. Das ist meist auch kein Problem. Die Rechenverfahren sind etabliert und bewährt. Doch Nikolaus Kriegeskorte und Chris Baker von den amerikanischen Institutes of Health haben festgestellt, dass Forscher manchmal ungerechtfertigte Abkürzungen in der Analyse nehmen. Chris Baker.
"Wir haben uns die fünf wichtigsten Zeitschriften angesehen und alle Artikel zur Bildgebung im Jahr 2008 ausgewertet. Von den insgesamt 134 Artikeln enthielten 57 Zirkelschlüsse in der Analyse."
Dieses Problem nennt Baker den doppelten Blick auf dieselben Daten. Moderne Scanner messen die Nervenaktivität in 100.000 Orten im Gehirn gleichzeitig, diese Datenflut lässt sich selbst mit Hochleistungsrechnern nur schlecht verarbeiten. Die Analyse erfolgt deshalb in zwei Schritten. Der erste liefert einen groben Überblick über das Gehirn und verrät, welche Region etwas mit der untersuchten Aufgabe zu tun haben könnte. In einem zweiten Schritt wird dann nur dort die Reaktion des Gehirns im Detail verfolgt. Aus Bequemlichkeit verwenden viele Forscher offenbar dieselben Daten für beide Analyseschritte. Baker:
"Das Problem ist, dass die Daten statistisches Rauschen enthalten, zufällige Veränderungen die im Scanner entstehen und nichts mit der Hirnaktivität zu tun haben. Dieses Rauschen passt zufällig mal zu den eigenen Erwartungen und mal nicht."
Mit Hilfe der verrauschten Daten finden die Forscher die interessanten Regionen. So weit ist alles in Ordnung, die statistischen Verfahren zeigen dabei an, wie vertrauenswürdig das Ergebnis ist. Jetzt folgt aber der zweite Schritt, die Feinanalyse. Nutzt man dieselben Daten, addiert sich das statistische Rauschen. Chris Baker und sein Kollege haben in einer Simulation gezeigt, dass durch diesen doppelten Blick auf ein und dieselbe Messreihe zufällige Schwankungen in ein scheinbar deutliches Signal verwandelt werden. Im ungünstigsten Fall meint der Hirnforscher Effekte zu entdecken, die so gar nicht im Gehirn auftreten. Ob die Fehler in den veröffentlichten Artikeln tatsächlich so gravierend sind, oder ob nur das eine oder andere Ergebnis etwas aufgebauscht wurde, kann nur ein Blick in die Originaldaten verraten. Chris Baker behauptet denn auch nicht, dass man den bunten Bildern aus dem Gehirn generell misstrauen sollte.
"Ich glaube, Scanner gehören zu den besten Methoden, um das Gehirn zu untersuchen. Es gibt viele hervorragende Studien, die interessante Einsichten ins Gehirn ermöglicht haben. Aber ich glaube auch, dass man vorsichtig an jegliche Daten herangehen sollte."
Das gilt im übrigen nicht nur für die Neurowissenschaften. Ähnliche Fehler entstehen in der Genomforschung, wenn nur ein Teil der riesigen DNA-Daten im Detail analysiert wird. Das Problem des doppelten Blicks ist jetzt benannt. In Zukunft sollten ihn die Hirnforscher vermeiden, damit die bunten Bilder vom Gehirn echte Erkenntnisse und nicht etwa statistisches Rauschen repräsentieren.
"Wir haben uns die fünf wichtigsten Zeitschriften angesehen und alle Artikel zur Bildgebung im Jahr 2008 ausgewertet. Von den insgesamt 134 Artikeln enthielten 57 Zirkelschlüsse in der Analyse."
Dieses Problem nennt Baker den doppelten Blick auf dieselben Daten. Moderne Scanner messen die Nervenaktivität in 100.000 Orten im Gehirn gleichzeitig, diese Datenflut lässt sich selbst mit Hochleistungsrechnern nur schlecht verarbeiten. Die Analyse erfolgt deshalb in zwei Schritten. Der erste liefert einen groben Überblick über das Gehirn und verrät, welche Region etwas mit der untersuchten Aufgabe zu tun haben könnte. In einem zweiten Schritt wird dann nur dort die Reaktion des Gehirns im Detail verfolgt. Aus Bequemlichkeit verwenden viele Forscher offenbar dieselben Daten für beide Analyseschritte. Baker:
"Das Problem ist, dass die Daten statistisches Rauschen enthalten, zufällige Veränderungen die im Scanner entstehen und nichts mit der Hirnaktivität zu tun haben. Dieses Rauschen passt zufällig mal zu den eigenen Erwartungen und mal nicht."
Mit Hilfe der verrauschten Daten finden die Forscher die interessanten Regionen. So weit ist alles in Ordnung, die statistischen Verfahren zeigen dabei an, wie vertrauenswürdig das Ergebnis ist. Jetzt folgt aber der zweite Schritt, die Feinanalyse. Nutzt man dieselben Daten, addiert sich das statistische Rauschen. Chris Baker und sein Kollege haben in einer Simulation gezeigt, dass durch diesen doppelten Blick auf ein und dieselbe Messreihe zufällige Schwankungen in ein scheinbar deutliches Signal verwandelt werden. Im ungünstigsten Fall meint der Hirnforscher Effekte zu entdecken, die so gar nicht im Gehirn auftreten. Ob die Fehler in den veröffentlichten Artikeln tatsächlich so gravierend sind, oder ob nur das eine oder andere Ergebnis etwas aufgebauscht wurde, kann nur ein Blick in die Originaldaten verraten. Chris Baker behauptet denn auch nicht, dass man den bunten Bildern aus dem Gehirn generell misstrauen sollte.
"Ich glaube, Scanner gehören zu den besten Methoden, um das Gehirn zu untersuchen. Es gibt viele hervorragende Studien, die interessante Einsichten ins Gehirn ermöglicht haben. Aber ich glaube auch, dass man vorsichtig an jegliche Daten herangehen sollte."
Das gilt im übrigen nicht nur für die Neurowissenschaften. Ähnliche Fehler entstehen in der Genomforschung, wenn nur ein Teil der riesigen DNA-Daten im Detail analysiert wird. Das Problem des doppelten Blicks ist jetzt benannt. In Zukunft sollten ihn die Hirnforscher vermeiden, damit die bunten Bilder vom Gehirn echte Erkenntnisse und nicht etwa statistisches Rauschen repräsentieren.