Thread by @DrLutzBoehm

Ein #WissKomm|experiment
Der #CircularTweet zum Thema Korrelation versus Kausalität.
Folgt mir durch diese @twitter Experiment zusammen mit @michael_gerloff

Fangen wir mal an mit einem klassiches Beispiel: ...

#Wissenschaftskommunikation #SciComm
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Langer 🧵, dabei bleiben 😀

Leute, die häufig Eis essen haben eine höhere Sonnenbrandwahrscheinlichkeit.
Trägt man in ein Diagramm an der x-Achse das eine und an der y-Achse das andere auf, wird man zwar Ausreißer sehen aber trotzdem einen Trend erkennen,
nämlich wenig Eis, seltener Sonnenbrand...

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...viel Eis, häufiger Sonnebrand. Ich kann eine Korrelation zwischen den Größen herstellen.
Was ist eine Korrelation? Das ist eine Gleichung, ein mathematisches Modell, mit dem ich möglichst gut meine Messwerte treffen möchte.

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Das ist nicht unbedingt so kompliziert, wie es vielleicht klingt (kann es aber sein).
Reihen sich die Messwerte auf einer Linie in meinem Diagramm auf, kann ich eine Geradengleichung zur Beschreibung nutzen.

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Die Formel könnte dann so aussehen:
Sonnebrandhäufigkeit = Steigung m * Eiskonsum + Achsenabschnitt n
also y=m * x + n
Hier muss ich dann die zwei Parameter m und n so bestimmen, dass meine Messwerte möglichst gut getroffen werden, Stichwort: Regression

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Okay, Eis ist so gesundheitsschädlich, dass ich davon nicht nur Diabetes sondern auch Sonnebrand bekomme? Och nö.
Keine Angst, zumindest für Sonnebrand ist das natürlich Quatsch. Es liegt keine plausible Kausaität vor. Warum sollte Eisessen zu Sonnebrand führen?

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Was ist hier passiert?
Es liegt noch ein vergleichsweise einfacher Fall von Korrelation statt Kausalität vor, der in der Wissenschaft
1. häufiger vorkommt, als es uns lieb ist und
2. nicht immer so einfach zu erkennen ist, wie hier.

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Beide Dinge, Sonnenbrandhäufigkeit und Eiskonsum sind auf warmes, sonniges Wetter zurück zu führen. Es ist warm und die Sonne scheint intensiv (Ursache), folglich ist es wahrscheinlicher, dass wir Eis essen (Folge 1) UND dass wir einen Sonnenbrand bekommen (Folge 2)

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Es liegt eine Kausalität und Korrelation zwischen Ursache und Folge 1 UND Ursache und Folge 2 vor. Es liegt aber eben auch eine Korrelation zwischen Folge 1 und Folge 2 vor.
Das ist, wissenschaftlich gesehen, gefährlich, da man daraus falsche Schlüsse ziehen kann.

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Mal zwei Beispiele, mehr oder weniger aus meinem Bereich
1. In der #Verfahrenstechnik bilanzieren wir häufig, zum Beispiel berechnen wir damit Konzentrationen von bestimmten Stoffen in definierten Bereichen.
Mein Kollege @KriegelMartin von der @TUBerlin...

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...untersucht u.a. wie wahrscheinlich es ist, sich in Innenräumen mit #Covid19 zu infizieren.
Er hat festgestellt, dass bei hohen CO2 Konzentrationen im Raum, die Wahrscheinlichkeit, sich mit Covid zu infizieren vergleichsweise hoch ist.
Halt! Wie bitte? Nicht so schnell.

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Es gibt einen Zusammenhang zw. der CO2 Konzentration in der Luft und der Infektionswahrscheinlichkeit? Naja, schon irgendwie, aber wir müssen Ursache und Folgen trennen.
Denken wir an die Sonne, den Eiskonsum und die Sonnebrandhäufigkeit...

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Ursache: Ausatmen von CO2 und virusbeladenen Aerosolen
Folge 1: CO2 Konzentration steigt
Folge 2: mehr virusbeladene Aerosole und somit höheres Infektionsrisiko

Man kann Folge 1 und 2 korrelieren, aber die Ursache (Kausalität) ist etwas anderes.

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Was er aber sagt: die Aerosolkonzentration ist schwer zu messen, messt doch die CO2 Konzentration!
Das geht einfach und ist billig. Ein perfekter Indikator, wann wieder gelüftet werden sollte. Man kann die Korrelation von Folge 1 und 2 also durchaus sinnvoll nutzen.

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Beispiel 2:
Das Antibiotikum Penicillin wird mittels Kultivierung von Pilzen häufig in sogenannten begasten Rührkesseln hergestellt.
Was heißt das: Die Pilze wachsen in großen Behältern (~200m³), die gut durchmischt und mittels Belüftung mit Sauerstoff versorgt werden

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Man stellt nun fest: je mehr Sauerstoff in das System eingebracht wird, desto eher gehen die Pilze im Kessel kaputt.
Beides korreliert miteinander. Ist es aber auch der Grund? Kausalität? Nein!

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Die Belüftung sorgt für die gewünschte Sauerstoffzufuhr, nötig für Biomassewachstum.
Sie erzeugt aber auch zusätzliche Strömungen der Flüssigkeit. Je "wilder" die Strömungen, desto eher können die Pilze zerreißen und kaputt gehen.

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Ursache: Intensität der Sauerstoffbegasung des Rührkessels
Folge 1: O2 Konzentration steigt
Folge 2: mehr Strömung und mehr Pilze gehen kaputt

Man kann Folge 1 und 2 korrelieren, aber die Ursache (Kausalität) ist etwas anderes.

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Ich denke,das Prinzip ist klar geworden. Nun gebe ich ab an @michael_gerloff,
der noch ein anspruchsvolleres, medizinisches Bsp bringt und "Sensationslust", die manchmal aus falschen Korrelationen resultiert auch in den #IchBinHanna Kontext einordnet.
Link im nächsten Tweet
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Hier geht es weiter mit @michael_gerloff 👋. Das Ganze nennt sich #CircularTweet,
weil ich hier auf seinen Thread verweise, der an der Stelle weitermacht und er am Ende auf meinen ersten Tweet verlinkt.
So wird es ein Kreis :-)

20/hier Ende, dort weiter

https://twitter.com/michael_gerloff/status/1526899211211575296?s=20&t=gc5mNaI-GLx0eQB6rQJo3A