In diesem Beitrag soll es darum gehen, wie ich aus meiner Sicht versuche, der "Wahrheit" im unermesslichen Informationsreichtum unserer Medienlandschaft etwas näher zu kommen.
Was ist eigentlich Wahrheit?
Gemeinhin wird die Übereinstimmung von Aussagen oder Urteilen mit einem Sachverhalt, einer Tatsache oder der Wirklichkeit im Sinne einer korrekten Wiedergabe als Wahrheit bezeichnet. Diesen Satz habe ich von Wikipedia übernommen. Hier der Artikel zum Thema Wahrheit ebendort.
Im Grunde genommen ist es ganz einfach :-) und dann auch wieder nicht :-(
Zu Beginn gestatten Sie mir einige Bemerkungen: wenn man sich mit Wahrheit beschäftigt, bzw. der Wahrheit etwas näher kommen möchte, ist es aus meiner Sicht wichtig zu bestimmen, wo man Daten finden kann und wo es unmöglich ist, stimmige Fakten zu erhalten. Überall da, wo es um nüchterne Zahlen oder Rohdaten geht, wird man schnell faktenbasierte Informationen bekommen, von denen man ausgehen kann, dass diese korrekt sind. Ein Beispiel wäre die Einwohner eines Landes, Namen von wichtigen Persönlichkeiten und dazugehörige Daten (Geschlecht, Alter, Ehepartner, Kinder …), Regierungsformen, Machthaber, Größe von klar definierten Gegenständen etc.. Sie können mir folgen, hier ist es klar. Es gibt Informationsquellen, die belastbare Daten und Fakten zu den oben genannten Punkten liefern können.
Unklar wird es sofort dann, wenn es zusätzlich zu belastbaren Zahlen auch um Einschätzungen, Ergebnissen, Schlussfolgerungen und ähnliches geht. Hier gilt es meiner Meinung nach dringend zu berücksichtigen, dass es immer auf die "Perspektive" ankommt, aus der man einen Gegenstand, eine Begebenheit oder eine Schlussfolgerung betrachtet. Wie bereits Friedrich Nietzsche gesagt hat:
Es gibt nur ein perspektivisches Sehen, ein perspektivisches Erkennen
Damit ist im Allgemeinen zum Ausdruck gebracht, dass ein und das selbe Ding aus verschiedenen Richtungen betrachtet, unterschiedlich erscheinen kann und wird. Bei abstrakten Zusammenhängen und/oder Schlussfolgerungen, Ergebnissen oder Indikatoren ist damit gemeint, dass Ergebnisse unterschiedlich ausfallen können und werden, je nachdem wer die Schlussfolgerung zu welchem Zweck zieht.
Hier möchte ich nun mit einem Beispiel beginnen, um meine oben getroffenen Aussagen zu verdeutlichen.
Ich persönlich bin ein Fan von Zahlen
Von frühester Jugend an habe ich mich lieber mit Rechnen, Mathematik und Geometrie beschäftigt, als mit Sprachen oder Literatur. Unschwer zu vermuten, dass ich hier einige Zahlenbeispiele etablieren möchte. Nehmen wir ganz einfach belastbare Zahlen einer Informationsquelle, die ich sehr schätze und die wie ich meine absolut seriöse Daten liefert: die Statistik Austria
Es ist verhältnismäßig einfach, die Anzahl der Einwohner Österreichs zu ermitteln, die mit höchster Wahrscheinlichkeit der Wahrheit entsprechen. Das heißt es ist ein Fakt, dass in Österreich zum Stichtag 31.10.2018 8.851.417 Einwohner gezählt wurden. Das war leicht. Hier könnten wir problemlos weitere Zahlenspiele anstellen. Wieviel weibliche bzw. männliche Einwohner hatte Österreich zu diesem Zeitpunkt. Wie war die demographische Verteilung - also wie vielen Menschen waren zum Stichtag wie alt. Sämtliche dieser Daten bekommt man bei der Statistik Austria und kann damit selbst Auswertungen vornehmen. Eine unendliche Spielwiese.
Jetzt möchte ich einen Schritt weiter gehen und die durchschnittliche Lebenserwartung berechnen. Macht man sich kurz einige Gedanken, wie diese Zahl berechnet werden soll, dann kommt man sehr schnell drauf, dass dies nicht so trivial ist, wie es im ersten Moment erscheint. Nach welcher Formel berechnet man die durchschnittliche Lebenserwartung?
Summe des Alters sämtlicher gestorbener Menschen in Ö / Anzahl der gestorbenen Menschen in Ö
Soweit - sogut. Nun wird schnell klar, dass es hier noch einen weiteren Parameter benötigt. Ahnen Sie es schon? Glücklicherweise sterben weder in Österreich noch sonst wo auf der Welt alle Menschen zur gleichen Zeit. Daher ist es bei obiger Formel unbedingt notwendig, dass wir einen Zeitrahmen festlegen, in dem wir die gestorbenen Menschen erfassen. In der Regel ist das ein Kalenderjahr. Laut Statistik Austria lag die durchschnittliche Lebenserwartung im Jahre 2019 bei 84,21 bei den Frauen und 79,54 bei den Männern. Das zusammengenommen gibt eine grundsätzliche geschlechterunabhängige Lebenserwartung von 81,875 Jahren (ironischerweise ist das fast genau das selbe Durchschnittsalter unserer "Corona-Toten" der Pandemie von 2020. So ein Zufall aber auch).
Wenn man nun aber, nur zum Spaß, eine kleine Verzerrung dieser Lebenserwartung erreichen möchte - aus welchem Grund auch immer - dann braucht man nur die Verstorbenen in einem Zeitraum erfassen, in dem besonders viele ältere Personen verschieden sind. Voilá - die durchschnittliche Lebenserwartung steigt. Das funktioniert selbstredend auch in die andere Richtung. Ich kann also allein mit dem Erfassungszeitraum das Durchschnittsalter einer Bevölkerung manipulieren, wohin ich möchte, ohne dass sich an der Realität irgendetwas verändert hat - selbstverständlich mit gewissen Einschränkungen. Ich werde weder auf 30 noch auf 130 Jahre kommen. Aber für bestimmte Manipulationsversuche genügen oft schon wenige Prozentpunkte um eine Statistik etwas zu "frisieren".
Korrelationen
Ein weiteres Beispiel möchte ich hier noch in aller Kürze präsentieren. Ich habe dieses aus einer ARD-Dokumentation mit dem Titel "Im Land der Lügen - warum Zahlen uns täuschen können" über Zahlenspielereien in Statistiken genommen. Selbige Doku ist in diesem Zusammenhang aus meiner Sicht sehr empfehlenswert.
Studenten haben an einer Schule diverse Auswertungen vorgenommen. Dabei sind sie zu dem Ergebnis gekommen, dass Schüler mit einer kleineren Körpergröße öfter den Arzt besuchen. Das Ergebnis ist ein Fakt und keine Erfindung, wohl gemerkt. Das würde jetzt suggerieren, dass die Anzahl der Arztbesuche mit der Körpergröße abnimmt. Diese Schlussfolgerung wiederum ist vollkommen falsch. Da es sich beim Fakt der Übereinstimmung von Körpergröße und Arztbesuche nicht um einen kausalen Zusammenhang handelt, sondern lediglich um eine Korrelation.
Was meine ich damit?
In den Auswertungen der Studenten ist sehr wohl kausal festgestellt worden, dass Mädchen öfter zum Arzt gehen als ihre männlichen Mitschüler. Das hat jedenfalls mit dem regelmäßigen Besuch beim Gynäkologen zu tun. Gleichzeitig waren die Jungs aber größer gewachsen als die Mädchen. Diesen Umstand haben die Studenten bei ihrer Auswertung bewusst aus dem Zusammenhang gerissen, nur um zu veranschaulichen, dass man mit Zahlen und Statistiken sehr einfach manipulieren kann.
Zahlen ohne Relation
Ein weiteres Beispiel möchte ich hier noch aus gegebenem Anlass ausführen: nehmen wir einmal an, es wird von einer politischen Partei, sagen wir der FPÖ - es könnte auch jede andere Partei sein, die Farbe oder Gesinnung ist hierbei unerheblich - eine Umfrage in Auftrag gegeben, wer denn aktuell diese Partei wählen würde. Ein Meinungsforschungsinstitut kümmert sich darum und hat nach einer Woche bereits die ersten Ergebnisse. Das Institut gibt bekannt, dass 100 Menschen aktuell FPÖ Wähler seien. Eine Woche später berichtet das Institut, dass jetzt 200 Menschen die entsprechende Partei wählen würden. Also innerhalb einer Woche eine Steigerung um 100%. Das klingt erst einmal gut, ABER. Sie wissen natürlich, dass diese Zahlen rein gar nichts aussagen und auch nie und nimmer so in irgendeiner Kampagne, Umfrage oder Studie präsentiert werden würden. Jeder würde sich an den Kopf greifen und fragen, ja wieviel Menschen habt ihr denn befragt? Die Zahlen müssen doch in Relation zu etwas gesetzt werden. Stimmt.
Das Institut gibt also nach dieser Urgenz an, dass sie in der ersten Woche 1000 Menschen befragt hätten. Das würde bedeuten, dass der Anteil der FPÖ-Wähler in dieser Menge 10% beträgt. In der zweiten Woche - wir erinnern uns, die Steigerung um 100% - wurden laut dem Institut aber 2000 Menschen befragt. Das heißt, der Anteil ist gleich geblieben, nämlich 10%.
Dieses sehr banale Beispiel sollte nur verdeutlichen, dass Zahlen ohne Relation rein gar nichts aussagen und auch meist so nicht präsentiert werden. Mit einer großen Ausnahme, die Corona-Pandemie von 2020. Ich möchte viel später, wenn noch mehr Daten darüber vorhanden sind, einige Artikel zu dieser Causa hier veröffentlichen. Hier nur ein kurzer Einstieg. Es wurden der Bevölkerung immer nur die mit SARS-CoV-2-Infizierten in Form absoluter Zahlen präsentiert. Weder wurden diese Zahlen in Relation zur Anzahl der Tests gesetzt (verdoppelt man die Tests zeitnah in einem bestimmten Zeitraum, dann bekommt man vermutlich auch doppelt so viele Infizierte, wie im vorangegangenem mit halb so vielen Tests). Genauso wenig setzt man die Infizierten in Relation zu der Bevölkerung eines Landes. 80.000 Infizierte in China sind ein Reiskorn in einem riesigen Getreidespeicher mit 20 Tonnen Reis. 80.000 Infizierte in Österreich hingegen wären dann schon vier oder fünf Schubkarren (Radlgrutten, wie wir bei uns sagen) voll Reis. Besser wäre gewesen, die Zahl der Infizierten in Prozent der durchgeführten Tests und weiters die Anzahl der Test-Positiven pro 100.000 Einwohner eines Landes darzustellen. Dann könnte man die Zahlen miteinander vergleichen und diese wären wesentlich aussagekräftiger. Später hat man das auch so gestaltet. Aber zu Beginn, als es darum ging, die einschneidensten Maßnahmen weltweit in fast allen Staaten der Erde über die Bevölkerung zu verhängen, da hat man lediglich Rohdaten präsentiert zusammen mit schockierenden, angstmachenden Bilder aus Bergamo und Brescia in Italien.
Menschen, auch hochgebildete, sehr erfolgreiche und angesehene Ärzte, Epidemiologen, Immunologen, Virologen, Hygieniker und andere Wissenschaftler, die diese oder ähnliche Ungereimtheiten angesprochen haben oder einfach nur Fragen stellten, wurden sofort auf das schärfste kritisiert und zurückgewiesen, ja oftmals sogar richtig diffamiert. Es wurde relativ schnell der Kampfbegriff Verschwörungstheoretiker ins Gefecht geworfen, zusammen mit Begriffen wie unsensibel, herzlos gegenüber unseren Alten und Kranken. Ja sogar als Massenmörder musste man sich hie und dar bezeichnen lassen. Aber dazu später mehr.
Mit diesem Wissen bewaffnet, ist man nicht mehr ganz so einfach durch Grafiken und Diagramme zu täuschen. Ich sage nicht, dass eine Täuschung unmöglich wird, aber es ist in jedem Fall eine gute Idee, besonders wichtige Statistiken und Auswertungen, die unter Umständen sehr weitreichende Folgen nach sich ziehen, genauestens zu durchleuchten. Zurück zum perspektivischen Sehen von Friedrich Nietzsche. Damit ist für mich auch gemeint, dass Ergebnisse und Schlussfolgerungen aus den verschiedensten Blickwinkeln betrachtet werden sollten, man sollte präsentierte Zahlen, ihre Relationen und ihre Herkunft sehr kritisch hinterfragen.
Soweit ein sehr kurzer Ausflug in meine Sicht der Dinge, wie man mit etwas erweiterter Kompetenz nicht mehr so leicht durch Charts, Balken und Diagramme getäuscht werden kann. Seien Sie wachsam! Vielen Dank für das aufmerksame Studieren meiner Ausführungen.
