Vermeidung von Bias in wissenschaftlichen Urteilsbildungsprozessen

Bei Entscheidungsprozessen ist es wichtig, bewusste und unbewusste Vorurteile, engl. „implicit“ bzw. „unconscious bias“, zu erkennen und zu vermeiden. Der aus dem Englischen stammende Begriff „Bias“ (Sg. und Pl.: Bias) beschreibt kognitive Verzerrungen, vorab eingenommene Denkmuster oder Befangenheiten, die im Denken jeder Person in unterschiedlicher Ausprägung und Stärke automatisch angelegt sind und für schnelle, automatische Prozesse der Urteilsbildung von Vorteil sind. Wie wissenschaftliche Studien zeigen, kann dies Urteilsbildungsprozesse aber positiv wie negativ verzerren und so auch zu Diskriminierung führen, z. B. in Hinsicht auf Geschlecht, Herkunft, Behinderung oder chronische Erkrankung. Auch in der Wissenschaft, die per se nach Fakten und Evidenz strebt, ist dies nicht ausgeschlossen. Hiervon belastete Entscheidungsprozesse sind jedoch nicht wissenschaftsgeleitet.

Leitlinie 3 des Kodex knüpft hieran an und fordert die transparente Gestaltung von Personalauswahl und -entwicklung unter Vermeidung nicht wissenschaftlicher Einflüsse.

Auch beim Forschungsdesign kann dies gemäß Leitlinie 9 ein Thema und die Anwendung von Methoden zur Vermeidung von Bias Teil guter wissenschaftlicher Praxis sein. 

Leitlinie 16 benennt die Neutralität von Begutachtungen und Beratungen als wichtige Grundlage für Glaubwürdigkeit, Fairness und Qualität in wissenschaftlichen Entscheidungsprozessen.

Beispiele von Bias

Ein Beispiel für einen sogenannten „Status-Bias“ bzw. einen „Halo-Effekt“ zeigen Huber et al. (2022). Die Autor*innen haben herausgearbeitet, dass das Renommee von Forscher*innen die Bewertung im Peer-Review-Verfahren beeinflussen kann. Sie reichten bei einer verhaltensökonomischen Zeitschrift einen Artikel ein, der gemeinsam von einem renommierten Wirtschaftsnobelpreisträger und einem weniger bekannten Forscher verfasst worden war. Je nachdem, mit welchen Informationen zu den Autoren sie diesen zur Begutachtung einreichten, änderte sich dessen Erfolg bei den Gutachter*innen. So erhielt das identische Manuskript bei Nennung des Wirtschaftsnobelpreisträgers als Autor 77 Prozent Zustimmung, bei Nennung des unbekannteren Autors eine Zustimmung von 35 Prozent und ohne Namensnennung eine Zustimmung von 52 Prozent.

In einer weiteren Studie stellten Murray et al. (2019) für die Aufforderung zu Volleinreichungen von Artikeln in einer Zeitschrift aus der Biologie fest, dass Manuskripte von Autoren gegenüber denen von Autorinnen bevorzugt für die Publikation in der untersuchten Zeitschrift akzeptiert wurden. Bei einer rein männlich besetzten Begutachtungsgruppe verschärfte sich der Unterschied sogar.

Bias reduzieren

Um Urteilsverzerrungen durch nicht wissenschaftliche Einflussfaktoren entgegenzuwirken, ist es wichtig, sich dieser Prozesse bewusst zu werden und das eigene Handeln in Auswahl- und Entscheidungsprozessen kontinuierlich kritisch zu reflektieren.

Zur Sensibilisierung im Hinblick auf Bias in wissenschaftlichen Urteilsbildungsprozessen stellt die DFG verschiedene Ressourcen zur Verfügung:

Diese Ressourcen richten sich in erster Linie an Gutachter*innen und Gremienmitglieder der DFG, die Inhalte sind aber auf andere wissenschaftliche Urteilsbildungsprozesse wie Peer-Review-Verfahren, Berufungsverfahren oder Personalauswahlprozesse übertragbar. Daher ist die Nutzung der Ressourcen für alle Personen offen, die an der Vermeidung von Bias arbeiten wollen.