Englisch: Considering alternative explanations · auch: Konkurrierende Erklärungen prüfen, Schluss auf die beste Erklärung, Inference to the best explanation, Was könnte es sonst sein?, Abduktion
Bevor eine Ursache als erwiesen gilt, werden die naheliegenden Konkurrenten geprüft – Drittfaktor, umgekehrte Wirkungsrichtung, Zufall, Rückkehr zum Mittelwert, Auswahl der Fälle; den Schluss trägt die Erklärung, die sie alle schlägt.
Wer eine Ursache behauptet – „Seit der Reform sinkt die Arbeitslosigkeit, also wirkt sie“ –, schließt von einer Beobachtung auf ihre Erklärung. Das ist nötig und oft richtig, aber dieselbe Beobachtung lässt fast immer mehrere Erklärungen zu: Die Konjunktur kann die eigentliche Ursache sein, die Wirkung kann umgekehrt laufen, der Zusammenhang kann Zufall sein, ein Ausreißerjahr kann sich von selbst normalisieren, oder es wurden nur günstige Fälle betrachtet. Diese Konkurrenten systematisch durchzugehen, ist der Kern der Praxis.
Das stärkt ein Argument, weil eine Erklärung erst überzeugt, wenn sie die Konkurrenten schlägt. Man spricht vom Schluss auf die beste Erklärung: Man fragt nicht nur, ob die eigene Erklärung passt, sondern ob sie besser passt als die anderen – mehr Beobachtungen erklärt, weniger Zusatzannahmen braucht und prüfbare Folgen hat.
Die Frage „Was könnte es sonst sein?“ entschärft die meisten Kausalfehler und viele Verschwörungserzählungen, ohne dass man Statistik studiert haben muss. Wer Alternativen selbst nennt und begründet ausschließt, wirkt glaubwürdiger als jemand, der nur die eigene Geschichte erzählt.
Aufbau
1. Beobachtung und vermutete Ursache benennen.2. Konkurrenten auflisten: Drittfaktor, umgekehrte Richtung, Zufall, Rückkehr zum Mittelwert, Auswahl.3. Für jeden Konkurrenten fragen: Was müsste man dann zusätzlich beobachten?4. Die Erklärung wählen, die die Daten am besten erklärt, und den Schluss so vorsichtig formulieren, wie Alternativen offen bleiben.
Woran man es erkennt
„Eine andere Erklärung wäre …, aber dagegen spricht …“
„Könnte das auch an der Konjunktur, am Wetter oder an der Zählweise liegen?“
Die Gegenhypothese wird ausdrücklich genannt und mit Daten geprüft, nicht nur erwähnt
„Wenn X die Ursache ist, müsste auch Y passieren – und das sehen wir.“
Ehrliche Restunsicherheit: „Ganz ausschließen lässt sich Z nicht.“
Beispiele
Gemeinderat, Bilanz nach einem Jahr Begegnungszone
Eine Gemeinderätin sagt: „Seit der Begegnungszone gibt es weniger Unfälle. Bevor wir das als Erfolg verbuchen: Im selben Jahr hat eine Baustellenumleitung den Durchzugsverkehr reduziert, und das Vorjahr war ein Ausreißer mit ungewöhnlich vielen Unfällen. Ich schlage vor, wir vergleichen fünf Jahre und rechnen die Umleitung heraus.“
Sie nennt zwei konkrete Konkurrenten – einen Drittfaktor und die Rückkehr vom Ausreißerjahr zum Normalwert – und schlägt vor, wie man sie prüft, statt den Erfolg einfach zu beanspruchen.
Zum Vergleich, schwächer: „Seit der Begegnungszone gibt es weniger Unfälle – die Maßnahme wirkt.“
Forum-Thread zum Handyverbot an Schulen
„Laut Bericht haben Klassen mit Handyverbot bessere Noten. Aber vielleicht führen gerade besonders engagierte Schulen das Verbot ein – dann misst der Vergleich die Schule, nicht das Verbot. Gibt es Daten von Schulen, die das Verbot unabhängig von ihrem Engagement bekommen haben?“
Der Beitrag erkennt die Selbstauswahl der Schulen als Alternativerklärung und fragt nach Daten, mit denen sie sich ausschließen ließe.
Zum Vergleich, schwächer: „Handyverbot rein, bessere Noten raus – Fall erledigt.“
Leserbrief nach einem regionalen Stromausfall
„Viele vermuten Sabotage. Naheliegender sind ein Leitungsschaden durch den Sturm in jener Nacht oder eine Überlastung. Erst wenn der Netzbetreiber beides ausschließt, lohnt sich die Sabotagefrage.“
Statt die spektakulärste Erklärung zu übernehmen, ordnet der Brief die Konkurrenten nach Wahrscheinlichkeit und benennt, was zuerst geprüft werden muss.
Zum Vergleich, schwächer: „Ein Stromausfall ausgerechnet jetzt? Das war sicher kein Zufall.“
Grenzen
Die Liste denkbarer Alternativen ist endlos; wer jede noch so abwegige Erklärung ausgeschlossen haben will, bevor er einen Zusammenhang anerkennt, verfällt in träge Induktion oder streut Zweifel. Es genügt, die naheliegenden Konkurrenten ernsthaft zu prüfen. Auch die beste verfügbare Erklärung kann falsch sein – sie verdient Vertrauen nur im Maß der Belege, und die beste von lauter schlechten ist noch keine gute.
Wenn es fehlt
Frag neugierig statt belehrend: „Könnte es auch an … liegen? Woran würde man den Unterschied erkennen?“ Biete selbst eine konkrete Alternative an, statt nur allgemein ‚Korrelation ist nicht Kausalität‘ einzuwerfen – dann hat die Gegenseite etwas, das sie prüfen kann.
So gelingt es
Bevor du eine Ursache behauptest, schreib mindestens zwei andere Erklärungen auf und notiere, was gegen sie spricht. Formuliere deinen Schluss so stark, wie es die ausgeschlossenen Alternativen erlauben, und nenne, was offen bleibt.
Herkunft
Den Ausdruck „inference to the best explanation“ prägte der Philosoph Gilbert Harman 1965; Charles S. Peirce hatte ein verwandtes Schlussverfahren schon im 19. Jahrhundert als Abduktion beschrieben. In der empirischen Forschung entspricht dem das Ausschließen von Störfaktoren und anderen Gründen, warum ein Zusammenhang täuschen kann.