1/: Von der Unmöglichkeit der Wahrheit, den Grenzen des Wissens und dem Ende der Wissenschaft in der #Corona-Krise.

Ein (etwas längerer) Thread 🧵
2/: Angenommen, Galileo Galilei hätte die zu seiner Zeit wissenschaftliche Überzeugung, schwere Objekte fielen schneller zu Boden, nie experimentell überprüft. Er hätte nicht über das astronomische Weltbild gestritten, fundamentale Gesetze seiner Zeit nicht in Frage gestellt.
3/: Er hätte sich den Beifall der Mächtigen sichern, als angesehener Gelehrter in Wohlstand leben und sich eines Ruhmesplatzes in der Geschichte gewiss sein können. Die Inquisition und aller Unbill seiner letzten Lebensjahre wäre ihm erspart geblieben.
4/: Heute bekommen solche stromlinienförmigen Konformitätsgelehrten sogar das Bundesverdienstkreuz.
5/: Aber Galilei fühlte sich der Suche nach Erkenntnis verpflichtet. Zum Glück, denn wer weiß, wie lange es noch gedauert hätte, bis ein Universalgelehrter seines Formats der modernen Wissenschaft einen solch bahnbrechenden Schub verliehen hätte.
6/: #FollowTheScience ist Ausdruck einer geradezu kindlichen Vorstellung von Wahrheit, die auf einem fundamentalen Missverständnis der Erkenntismöglichkeit des Menschen fußt und sich letztlich in einer Wissenschaftsgläubigkeit manifestiert, die schier religiöse Züge annimmt.
7/: Die Wahrheitsinszenierung von Wissenschaftlern wie Christian #Drosten und Institutionen wie der #WHO während der #Corona-Krise, ist das Gegenteil von Wissenschaft und kommt de facto einer Aufkündigung über 300 Jahre alter Grundsätze wissenschaftlichen Arbeitens gleich.
8/: Die Methodik der modernen Wissenschaften gründet auf einem langen diskursiven Prozess der Erkenntnis- und Wissenschaftstheorie, der mit Galilei seinen Anfang nahm und durch bedeutende philosophische Strömungen, von der Aufklärung bis zum logischen Empirismus, geprägt wurde.
9/: Wissenschaft dient nicht der Suche nach Wahrheit, sondern nach Erkenntnis, die sich der Wahrheit annähern kann. Dabei müssen Thesen mindestens

- redlich,
- überprüfbar,
- und wiederholbar sein.

Wird nur einer dieser Grundsätze verletzt, werden sie zum wertlosen Selbstzweck.
10/: Vereinfacht gesagt, müssen wissenschaftliche Theorien beweisbar an der Erfahrung der Wirklichkeit scheitern können. Alles andere sind Dogmen. Keine Theorie kann in Anspruch nehmen, wahr zu sein. Absolute Wahrheit bleibt für menschliche Erkenntnis unerreichbar.
11/: Ein einfaches (viel zitiertes) Beispiel: Wir können evidenzbasiert, mit empirischen Methoden, eine These über die Farbe von Schwänen entwickeln und konstatieren: "Alle Schwäne sind weiß." Diese These ist überprüfbar und gültig, solange uns kein schwarzer Schwan begegnet.
12/: Wir hätten aber auch festlegen können: "Alle Schwäne sollen weiß sein." Dann wäre das erste Auftauchen eines schwarzen Vogels, der wie ein Schwan aussieht, kein Verstoß gegen unser Postulat, sondern lediglich das Auftauchen einer neuen Art.
13/: Dabei haben wir uns überhaupt nicht mit der Wahrheit beschäftigt, sondern nur mit der Frage, wie wir mit neuer Erkenntnis umgehen wollen. Dass es auch schwarze, schwanähnliche Vögel gibt, ändert sich dadurch nicht. Und ob auch pinke Schwäne existieren, wissen wir nicht.
14/: Wissenschaftliche Theorien sind also Modelle, mit deren Hilfe wir versuchen Teilaspekte unserer Wirklichkeit möglichst wahrheitsnah zu erklären. Sie können sogar geeignet sein, die Wirklichkeit zu beschreiben und dabei dennoch falsch sein.
15/: Die Newtonsche Physik bspw. ist geeignet große Teile unserer Lebenswirklichkeit zu beschreiben. Dennoch - und das wissen wir dank Einstein - ist sie falsch. Ihre Vereinfachungen sind unzureichend um Wechselwirkungen der größten und kleinsten Teile unserer Welt zu erklären.
16/: Was hat das mit #Corona zu tun? Einfach alles.

Im April 2020 stand die Wissenschaft neutral vor der Aufgabe zu beurteilen, ob es sich bei #SARSCOV2 um ein besonders gefährliches Virus handelte, dem man besondere Aufmerksamkeit schenken müsse. Nur das. Diese eine Aufgabe.
17/: Dabei hat sie so auf so umfassende und so unvorstellbare Weise versagt, dass es schwer fällt, dieses Versagen in wenige Twitter-Posts zu verpacken. Prüfen wir doch einfach jene drei Grundsätze, die jede wissenschaftliche Arbeit erfüllen sollte.
18/: Redlichkeit

Die WHO, Herr #Drosten, die Johns Hopkins University & viele weitere sind in ein so dichtes Geflecht an Interessenkonflikten verwoben, dass einem schwindelig werden kann.
rubikon.news/artikel/der-go…
19/: Nehmen wir nur die einmalige Posse um den Akt der Publikation des Corman-Drosten-Protokolls, den @goddeketal in seinem Thread hervorragend aufgearbeitet hat. Versuchen Sie ihn zu verstehen und fragen sich, was das mit Redlichkeit zu tun hat!
20/: Oder fragen Sie sich, warum es eine Johns Hopkins University eilig hatte, nackte Fallzahlenpanik mit dem unsäglichen Instrument ihres Dashboards zu verbreiten, anstatt wissenschaftlich Fallzahlen in Relation zu setzen. Redlichkeit?
21/: Hinterfragen Sie, warum #Corman, #Drosten und ihre Mitautoren ein #PCR-Protokoll publiziert haben, das einfachste und unter Molekularbiologen hinlänglich bekannte Grundregeln beim Design solcher Tests sträflich missachtete.
cormandrostenreview.com/report/
22/: Und Schließlich: Ist es redlich, wenn die tonangebenden Wissenschaftler, deren Modus Operandi in der dialektischen Auseinandersetzung von These und Antithese zur Synthese bestehen sollte, jeglichen Diskurs nicht nur meiden sondern bekämpfen?
23/: Überprüfbarkeit

Die Behauptung einer weltumspannenden Pandemie sollte sich dem strengstmöglichen Maß an Überprüfbarkeit unterwerfen. Umso mehr, gedenkt man der unfassbar schwerwiegenden Folgen, die den Menschen hieraus entstehen.
24/: Das Gegenteil aber ist passiert. Ein wichtiger Gradmesser für die Schwere einer Epidemie ist die Letalität der Krankheit. Um diese zu beurteilen, ermittelt man die sogenannte CFR/IFR. Absolut unerlässlich dafür, ist eine klare Erfassung der an einer Krankheit Verstorbenen.
25/: Wie geht man bei #Corona vor? Jeder, der innerhalb einer bestimmten Zeitspanne nach positivem Test verstirbt, geht in die Statistik ein. Völlig egal, ob man den Folgen eines Autounfalls erliegt oder ob man das Baden mit einem Fön für eine gute Idee hielt.
26/: Und wie testet man überhaupt? Unbekannt. Es gibt bis heute keine validierbaren Standards für Testlabore. Testen diese auf ein, zwei oder drei Genloki, mit welchem Ct-Wert und auf welche Gene? Alles mehr oder weniger unklar. Jedes Labor, jedes Land macht das anders.
27/: Sämtliche Grundlagen zur belastbaren Bewertung der Infektionsgefährlichkeit basieren auf unüberprüfbarer Zahlenmystik.

Vergessen wir die Überprüfbarkeit!
28/: Wiederholbarkeit

Wenn schon die Überprüfbarkeit scheitert, ist Wiederholbarkeit unmöglich. Wie soll repetitiv zuverlässig die CFR/IFR einer Kohorte überprüft werden, wenn schon deren Ermittlung unklar ist?
29/: Warum ergeben sich völlig disparate Bilder für Sterbe- und Fallzahlen weltweit? Weil überall unterschiedliche Maßnahmen ergriffen wurden? Dann sollten doch Länder mit härteren Maßnahmen besser abschneiden als jene mit geringeren. Nicht so schnell:
30/: Nichts, aber auch gar nichts ergibt einen Sinn und die in der Verpflichtung stehenden Wissenschaftler unternehmen auch keinen Versuch, sinnstiftende Daten zu erheben.
Womit wir wieder bei der Redlichkeit wären.
31/: Seit jeher weist die Medizin in punkto wissenschaftlichen Arbeitens gut begründbare Defizite auf. Der Anspruch an Prüfbarkeit und Wiederholbarkeit ist in vielen Fällen medizinischer Forschung aus ethischen Gründen nicht ganz einfach erfüllbar.
32/: Doch obwohl sich auch die medizinische Forschung dem evidenzbasierten Arbeiten verpflichtet und sich einer objektiven Überprüfung ihrer Thesen stellen muss, bestimmen immer noch erschreckend häufig eminenzbasierte Entscheidungen den medizinischen Betrieb.
33/: Erfahrung schlägt Erkenntnis? Das scheint ein weitläufiger Irrglaube zu sein. Dabei wusste schon Tucholsky:

»Laß dir von keinem Fachmann imponieren, der dir erzählt: Lieber Freund, das mache ich schon 20 Jahre so!
Man kann eine Sache auch 20 Jahre lang falsch machen.«
34/: Denken Sie daran, wenn wieder einmal sogenannte Faktenchecker mit infantilen Anekdoten versuchen, fundierten Thesen die Luft aus den Reifen zu lassen, anstatt mit wissenschaftlicher Sachwürdigung diese zu erörtern!
35/: Denken Sie an den jahrhundertealten Konsens wissenschaftlichen Arbeitens, wenn erbärmliche Journalisten, machthungrige Politiker und von Eigeninteressen gelenkte Wissenschaftler Ihnen etwas von der Wahrheit erzählen!
36/: Ja, bedauerlicherweise sterben Menschen an einer Vielzahl Krankheiten. Wir können uns glücklich schätzen, in einer Zeit zu leben, in der viele dieser Krankheiten dank erstklassiger Wissenschaft und Forschung weniger gefährlich, manchmal sogar heilbar sind.
37/: Aber den Tod der Wahrhaftigkeit, das Verkümmern des rationalen Geistes in Rekordgeschwindigkeit und das Ende der wissenschaftlichen Glaubwürdigkeit, das können nur wir selbst verhindern. Indem wir diese einfordern.
38/: Indem wir uns nicht von der Strahlkraft eines Titels oder der Stellung einer Institution beeindrucken lassen, sondern Fragen stellen. »Habe Mut, Dich Deines eigenen Verstandes zu bedienen!«, forderte Kant uns auf.

Dieser Imperativ ist aktueller und wichtiger denn je!

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More from @theotherphilipp

31 Jan
Upon multiple request, here’s my thread regarding the boundaries of epidemiological modeling in English.
1/22: #Models are simplified images of our world. They are useful until reality disproves them.

@ViolaPriesemann, a German physicist and government advisor, believes she can derive measures from her #Corona model with claim to truth that lacks any humility.

A thread 🧵.
2/22: The quality of a model is determined by two criteria:

1. How well does the model represent reality?
2. How good are the assumptions (parameters) with which the model is executed?

It is one of the core tasks of epidemiology to develop such models.
Read 24 tweets
29 Jan
1/22
#Modelle sind vereinfachte Abbilder unserer Welt. Sie sind brauchbar, bis die Wirklichkeit sie widerlegt.

@ViolaPriesemann glaubt aus ihrem #Corona-Modell Maßnahmen mit einem Wahrheitsanspruch ableiten zu können, der jeglichen Demut vermissen lässt.

Hierzu ein Thread.🧵
2/22

Über die Qualität eines Modells entscheidenden zwei Kriterien:

1. Wie gut bildet das Modell die Wirklichkeit ab?
2. Wie gut sind die Annahmen (Parameter) mit denen das Modell ausgeführt wird?

Es gehört zu den Kernaufgaben der Epidemiologie, solche Modelle zu entwickeln.
3/22

Die Priesemann-Gruppe schockt immer wieder Öffentlichkeit und Regierung mit Prognosen über den katastrophalen weiteren Verlauf der #Corona-Epidemie, sollten harte Maßnahmen, wie extrem strikte Lockdowns, unterbleiben und fordert gar eine #ZeroCovid-Strategie.
Read 22 tweets
31 Jul 20
#Corona Irrtum #5 - #SARSCoV2 verbreitet sich dauerhaft exponentiell (crescente insanias falsas)

Einer der Hauptgründe für die Übung "Kurve flachmachen" war die Behauptung, das Virus würde sich exponentiell ausbreiten & alsbald fast alle infiziert haben.

1/10
Bereits 1840 erkannte der britische Epidemiologe & Biostatistiker William Farr, dass die Infektionszahlen von Epidemien einer Glockenkurve (Normalverteilung) folgen.

Kurz: was hoch geht, muss auch wieder herunter kommen. cebm.net/covid-19/covid…

2/10
Präziser ausgedrückt, folgen die Infektionszahlen einer Epidemie immer einer symmetrischen Sättigungsfunktion, genannt Sigmoidfunktion (hier speziell: Logistische Funktion).

Epidemien wachsen niemals dauerhaft exponentiell! Nie!

3/10 Image
Read 11 tweets
30 Jul 20
#Corona Irrtum #4 - #SARSCoV2 ist vom Wildtiermarkt in Wuhan (Genesis Wuhansis)

Am 05. Januar vermeldete die WHO, dass der Ursprung einer Reihe von Pneumonien, damals noch unbekannter Ursache, ein Wildtiermarkt in Wuhan sei. Seither lebt der Mythos.

who.int/csr/don/05-jan…
1/6
Es kann mittlerweile als gesichert gelten, dass diese These ins Reich der Legenden gehört.

Weltweit haben Forschergruppen begonnen, archivierte Abwasserproben großer Städte mit PCR-Tests auf Viren-RNA zu untersuchen.

Mit faszinierenden Ergebnissen:

2/6
Das Virus fand sich bereits im Abwasser

(1) in Norditalien im Dezember 2019.

news.cgtn.com/news/2020-06-1…

doi.org/10.1101/2020.0…

3/6
Read 6 tweets
29 Jul 20
#Corona Irrtum #3 - #SARSCoV2, eine neues Virus (oder die Zoonose des Grauens)

Weil das Virus neu sei, hätten die Menschen keine Immunantwort, bräuchte es bis zu 80 % Ausbreitung bis zur sog. Herdenimmunität & gäbe es viele schwere Verläufe.

1/7
Es zeigt sich: Das Virus ist so neu, wie ein gut erhaltener Gebrauchtwagen:

(1) Das Virus hat große Ähnlichkeit mit dem bekannten SARS-Virus. De facto hat Drosten den ersten Nachweis sogar u.a. basierend auf Sequenzen d. alten SARS-Virus erstellt.

eurosurveillance.org/content/10.280…

2/7
(2) Phylogenetische Untersuchungen der Uni Calgary zeigen, dass #SARSCov2 vermutl. bereits seit 2013 eine starke Bindungsaffinität an den menschlichen ACE2 Rezeptor zeigt.

biorxiv.org/content/10.110…

3/7
Read 7 tweets
28 Jul 20
#Corona Irrtum #2 - Asymptomatische Übertragung (aka der unsichtbare Tod)

In einem Artikel im NEJM vom 05. März setzen Drosten & Kollegen den Mythos der asymptomatischen Übertragung in die Welt.

Eine außergewöhnliche, bei Atemwegsviren nie beobachtete Eigenschaft. 1/4
Masken tragen, Abstand halten, Plexiglasskulpturen. All das mach nur Sinn, wenn es echte asymptomatische Übertragung gibt.

Andernfalls genügt es, zu Hause zu bleiben wenn man krank ist, oder nur im Falle echter Symptome eine Maske zu tragen, falls man unter Leute muss. 2/4
Dumm nur, dass sich wenig später zeigte, dass der Mythos auf falschen Annahmen fusste. Gesunde können doch keinen Virus übertragen. Wer hätte das gedacht?

Die vermeintliche Indexpatientin war gar nicht symptomlos. Sie war krank und hatte sich mit Paracetamol aufgepäppelt. 3/4
Read 4 tweets

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