So ziemlich jeder kennt die Geschichten von jungen Genies, die bereits in der Grundschule aufzeigen, wie besonders sie sind - man denkt nur an Carl Friedrich Gauß, der mit nur 21 Jahren die Disquisitiones Arithmeticae auf Latein schrieb. Auch heutzutage gibt es noch solche Genies - man denke zum Beispiel an Gabrial See, der vor zwei Jahren im zarten Alter von 11 die Silber-Medaille des MIT-Wettbewerbs iGEM (Synthetische Biologie) gewann; mit einem selbst-programmierten Lego-Roboter, der Zellbausteine zusammen-pipettiert.

Natürlich sind solche Menschen die Ausnahme - bei ihnen kommt Talent, Förderung und Glück genau richtig zusammen. Aber die Frage stellt sich schon - in welchem Alter sind Wissenschaftler am erfolgreichsten? Dazu erschien diese Woche in PNAS die Studie "Age dynamics in scientific creativity", die ich hier vorstellen möchte.

Die Forscher untersuchten darin die Altersverteilung der Nobelpreisträger von 1901 bis 2008 in den Feldern Medizin, Physik und Chemie - und zwar nicht basierend auf dem Alter des Forschers zum Zeitpunkt der Preisverleihung, sondern zum Zeitpunkt der Arbeit, die zum Preis geführt hat.

Zu Beginn der Nobelpreisverleihungen waren die Preisträger in allen drei Bereichen noch jung - zwischen 60 und 70% waren zum Zeitpunkt ihrer Arbeit junger als 40 und ca. 20% waren unter 30 Jahren jung. Dies änderte sich über die Jahre - schauen wir uns dafür die folgenden Kurven an.

A zeigt die Verteilung des Alters, in dem Chemie-Nobelpreisträger ihr "Great Achievement" erlangten, also das Alter in dem sie ihre Nobelpreis-würdige Arbeit veröffentlichten. Die untere Kurve stellt den Anteil der unter-30 Jährigen und die obere Kurve den Anteil der unter-40 Jährigen dar - die unter-30 Jährigen starten bei ungefähr 20% und sterben dann aus, im Jahr 2000 sind sie fast bei 0%. Die unter-40 Jährigen stagnieren lange bei ca. 60% und stürzen dann drastisch ein, bis sie ebenfalls fast bei 0% sind.

B zeigt die gleiche Verteilung, aber nur für Arbeiten die hauptsächlich aus theoretischer Arbeit bestehen - also keine Feldversuche, sondern Ideen, Theorien und mathematische Konstrukte wie zum Beispiel Werner Heisenbergs Quantenmechanik. Auch hier ungefähr die gleiche Verteilung - doch dazu mehr später. C zeigt den Anteil der Nobelpreislaureaten, die im Alter von 25 ihren Doktor in der Tasche hatten - auch hier fällt der Anteil. D zeigt, wie sehr die preiswürdige Arbeit von zu der Zeit aktueller Arbeit abhängt - man beachte, dass die Y-Achse invertiert ist. Die Kurve zeigt: Je jünger die Arbeit, desto eher zitiert sie ältere Arbeiten. In anderen Worten: Es gibt weniger radikal neues unter der Sonne, die meisten Arbeiten bauen auf älteren Erkenntnissen auf.

Eine Kurve mit sehr interessantem Verlauf ist die der Physik-Nobelpreisträger. A, B, C und D zeigen den gleichen Inhalt wie in der obigen Kurve. Hier fällt die Spitze zwischen 1930 und 1950 auf - der Blütezeit der Quantenmechanik, in der unglaublich junge Wissenschaftler wie Heisenberg, Pauli oder Dirac Bahnbrechendes veröffentlichen, dass wenig auf alter Arbeit und größtenteils auf neusten Erkenntnissen basierte. Dieser "Boom" endete in den Fünfzigern - in Richtung 2000 ähnelt die Kurve mehr der obigen, also gibt es auch hier weniger junge Preisträger.

Interessant ist der Unterschied zwischen theoretischen und empirischen Arbeiten - konzentriert euch in der folgenden Graphik nur auf die gestrichelte und die durchgehende Gerade. Die gestrichelte Gerade stellt das Alter der Empiriker zum Zeitpunkt ihrer "großen Arbeit" dar, und die durchgehende Gerade stellt die Theoretiker dar. Zur Erinnerung: Die Empiriker basieren ihre Arbeit auf Daten, die sie auf verschiedenen Wegen in der Natur (oder im Labor) gesammelt haben, während die Theoretiker auf Mathematik basierte Theorien veröffentlichen (wie z.B. die Quantenmechanik). Hier sieht man einen deutlichen Unterschied zwischen beiden Gruppierungen - Theoretiker sind wesentlich jünger zum Zeitpunkt ihres Erfolges.

Was sagt uns das alles? Das grundlegende Wissen aller Fachgebiete wird immer größer, also wächst auch das benötigte Grundwissen aller Wissenschaften. Mit dem benötigten Grundwissen wächst auch die Zeit, die benötigt wird, um das alles zu lernen. Ich denke, dass das Zeitalter, in der junge Genies an den Spitzen ihres jeweiligen Feldes stehen, vorbei sind - es sei denn, etwas grundlegend neues, alles umwerfendes wie die Quantentheorie kommt nochmal. Die obigen Daten zeigen dass dann die jungen Wissenschaftler wieder triumphieren.

Der Unterschied zwischen Theoretikern und Empirikern erklärt sich mir mit dem Unterschied an benötigter Arbeit - Empiriker können Jahrzehnte damit verbringen, die für ihre Arbeit benötigten Daten zu sammeln, während Theoretiker auf vorhandener Arbeit oder eigenen Ideen aufbauen.

Die Arbeit ist ein Trost für jüngere Wissenschaftler wie mich, die in ihrem Feld noch nichts vollbracht haben. Ich gehe davon aus dass der generelle Erfolgstrend dem Trend der Nobelpreisträger folgt und sich damit der Erfolg im höheren Alter einstellt. Bis dahin lern ich weiter!

Kleine Anmerkung am Rande: Teil dieser Veröffentlichung wurde von der John Templeton Foundation gesponsert, die schon öfters attackiert wurde aufgrund ihrer Nähe zur Religion und ihrer Mission, eine Brücke zwischen Wissenschaft und Religion zu schlagen. Dabei kam die Organisation öfters in das Umfeld von Kreationisten und wurde dafür u.A. von Richard Dawkins heftig attackiert. Die vorliegende Arbeit hat meines Erachtens nichts mit Religion zu tun, ich wollte aber trotzdem darauf hinweisen.

Dank an Sebastian Reusch für das Paper!

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Seit 1984 veranstaltet der Chaos Computer Club in Berlin jährlich zwischen Weihnachten und Neujahr den großartigen Chaos Communication Congress (dieses Jahr geht's in die 28. Runde - deswegen die Abkürzung 28C3). Das Besondere: Basti und ich werden dieses Jahr dort einen Vortrag halten!

Der Vortrag wird sich um (offene) Genotypisierungen, damit verbundene Privatsphärenbedenken, wissenschaftlichen Nutzen und unser Projekt openSNP drehen. Angepeilt ist eine Stunde Laufzeit, die ungefähr 20-25 Minuten Diskussion beinhaltet. Den genauen Tag wissen wir allerdings noch nicht. Momentan helfen wir auch in der Planung eines Genotypisierungs-Workshops, es ist allerdings noch zu früh um zu sagen ob da was draus wird.

Falls ihr nicht die Zeit oder die Muße habt, zwischen Weihnachten und Neujahr in Berlin aufzulaufen: Der Vortrag wird einige Tage später auch unter offener Lizenz (CC-BY) bei YouTube veröffentlicht, wie es schon die letzten Jahre üblich war.

Wir sehen uns dann in Berlin!

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openSNP ist nun ungefähr 20 Tage alt, und soweit läuft alles großartig - wir haben bereits 66 Benutzer, von denen 35 ihre Genotypisierung hochgeladen und damit öffentlich zugänglich gemacht haben. Hinter den Kulissen geht's manchmal hoch her, entscheiden sich doch verschiedene Akteure der Technik gern zum unangekündigten Streik - erst vorgestern hat sich die gesamte Verarbeitungstechnik ohne ersichtlichen Grund selbst ausgestellt.

Unser Projekt scheint also keine Totgeburt zu sein, das freut uns. Passend zum Projektstart erschien auch letzte Woche eine interessante Veröffentlichung, deren Warnungen ich hier vorstellen möchte: "Secondary uses and the governance of de-identified data: Lessons from the human genome diversity panel" ("Sekundäre Verwendungen und die Kontrolle de-identifizierter Daten: Lehren vom Humangenom Diversitätsgremium", Open Access).

2002 machte das Human Genome Diversity Project den Zugang zu ihren Daten öffentlich: Sequenzierte Immunzellen (Lymphoblasten, die Lymphozyten formen) von mehr als 1000 Menschen. Die Sequenzen dieser Zellen kann man hier runterladen, zusammen mit anderen, interessanten Daten (wie z.B. Genotypisierungen), die aus den Primärdaten gewonnen werden konnten. Die Daten sind "de-identifiziert", also anonym, einzig die Populationszugehörigkeit und das Geschlecht sind gespeichert.

Was Genotypisierungen sind, dass wissen gestandene Leser unseres Blogs schon, Basti hat u.a. hier davon berichtet. Die oben-genannte Studie beschäftigt sich damit, was andere Wissenschaftler über die Jahre mit diesen Daten angestellt haben - einiges davon sicherlich nicht von den anfänglichen Studienteilnehmern, die ihre Daten veröffentlicht haben, vorausgesehen!

Insgesamt konnten 148 Studien identifiziert werden, von denen 130 als "unproblematisch" eingestuft wurden - in diesen Studien wurde das durchgeführt, wofür der Datensatz ursprünglich erstellt wurde, also die Suche nach Krankheits-Kandidatengenen oder Charakterisierung genetischer Variationen. Einige Studien benutzen die Daten als Vergleichsdaten zu ihren selbst-erstellten Daten. Alles in allem relativ harmlos, und auch von den Studienteilnehmern abgesegnet.

Die restlichen 18 Studien dagegen können in manchen Interpretationen schnell sauer aufstoßen. Fangen wir mit der Studie an, die mir am wenigsten kontrovers vorkommt: Variants in Nicotinic Receptors and Risk for Nicotine Dependence ("Varianten in Nikotin-Rezeptoren und das Risiko für Nikotin-Abhängigkeit", PDF) die genetische Varianten (SNPs) mit Nikotin-Abhängigkeit vergleicht. Die Studie identifizierte eine genetische Variante, die besonders bei Rauchern vorkommt - und zwar überhaupt nicht in afrikanischen Populationen, dagegen zu 37% in europäischen Populationen.

Ein Schelm, wer jetzt meint dass Europäer schneller süchtig nach Tabak werden - da gehören noch viel mehr Faktoren dazu, unter anderem wie und unter welchen Umständen man aufwächst, andere genetische Varianten, Epigenetik, Alter bei Erstkontakt etc. Nicht zu schweigen davon, dass 37% von ca. 1000 Menschen 370 Menschen bedeutet, was dem geneigten Laien vor Augen führt, wie wenig Anteil Europas hier vorliegt.

Eine negativ besetzte Studie, die in den wirrsten Winkeln des Internets zitiert wird, ist "A genome-wide genetic signature of Jewish ancestry perfectly separates individuals with and without full Jewish ancestry in a large random sample of European Americans." ("Genomweite genetische Signatur jüdischer Abstammung trennt Individuen mit und ohne jüdischer Abstammung auf perfekte Weise in einem großen zufällig ausgewähltem europaweiten Datensatz"). In dieser Studie konnten die Wissenschaftler ein paar Marker identifizieren, mit denen sie mit großer Wahrscheinlichkeit herausfinden können, ob jemand jüdische Vorfahren hat oder nicht. Analogie aus dem Alltag: Wenn jemand einen bayrischen Dialekt hat, kommt er oder sie wahrscheinlich aus Bayern. Der bayrische Dialekt wäre hier der Marker.

Manch einer kommt dann natürlich auf die großartige Idee, Juden wären genetisch anders. Hier z.B. ein merkwürdiges Englisch-sprachiges Forum, in dem die Veröffentlichung diskutiert wird (Vorsicht: Lesen gefährdet die geistige Gesundheit - es diskutieren schließlich u.A. selbst-betitelte "Ökofaschisten"). Dem ist nicht so - diese Studie identifizierte nur Marker, mit denen man eine Zugehörigkeit zur jüdischen Populationsgruppe beweisen kann. Um im obigen Vergleich zu bleiben: Bayern sprechen mehr oder weniger das gleiche Deutsch und sind nicht wirklich "anders" (Bayern sind sogar Menschen!).

Ich bin mir nicht sicher, wieviele Menschen die ihre Datensätze offenlegen oder zu Studien beisteuern über mögliche negative Auswirkungen Bescheid wissen. Dies kann schnell rechtliche Konsequenzen haben: Die New York Times berichtete letztes Jahr von einem Präzedenzfall. 100 Angehörige des Stammes der Havasupai hatten ihre Genotypisierungen zu Forschungen der Arizona State University beigesteuert. Ziel dieser Forschungen war es, die Ursachen für die ungewöhnlich hohe Rate von Diabetes im Stamm aufzuklären. Als dann herauskam, dass die Universität die Daten auch für andere Zwecke benutzte (unter anderem um die Ursachen psychischer Erkrankungen zu erforschen) war der Stamm logischerweise aufgebracht. Was wäre, wenn die Daten eine höhere Anfälligkeit für Schizophrenie bewiesen hätten? Der Ruf des Stammes wäre möglicherweise ruiniert.

Der Stamm verklagte die Universität, die die Proben zurückgeben musste und versprechen musste, nicht mehr an den Daten zu forschen. Insgesamt musste die Universität $700.000 an Stammesangehörige zahlen. Hier sieht man, was für ein Minenfeld die Forschung an Genotypisierung sein kann - die Menschen, von denen die Daten stammen, verlieren schnell die Kontrolle über die Forschung, die an ihren Daten durchgeführt wird. Die rechtliche Bindung für Forscher ist meistens recht grob umrissen und bezieht sich meistens nur auf physische Risiken (also die Bindung an körperliche Unversehrtheit der Probanden).

Wenn ihr mit der Veröffentlichung eurer Daten auf unserem Projekt openSNP oder anderen Projekten liebäugelt denkt bitte über mögliche Konsequenzen nach. Wer weiß, auf was für abgefahrene Ideen Wissenschaftler mit euren Daten kommen!

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Von Basti im letzten Beitrag angedeutet ist es endlich fertig: openSNP ist da! Ein Projekt, von Basti und mir begonnen, dass über die Zeit die Mitstreiter Fabian Zimmer und Helge Rausch gewonnen hat und jetzt endlich präsentirer-fertig ist. OpenSNP soll eine zentrale, offene Sammelstelle für Genotypisierungen der beiden amerikanischen Unternehmen 23andme und deCODEme werden. Kunden der beiden Unternehmen können ihre Genotypisierungen hochladen und bekommen dann von uns zusätzliche Informationen zu ihren Varianten von der Literaturverwaltungsdatenbank Mendeley, des Veröffentlichungsprojektes PLoS und des Wiki-Projektes SNPedia. Wissenschaftler, die an solchen Daten forschen, können Genotypisierungen (verbunden mit Phänotypen wie Augenfarbe, Neigungen zu bestimmten Krankheiten etc.) kostenlos für ihre eigene Forschung herunterladen. Damit Nutzer zum Eintragen der Phänotypen animiert werden haben wir ein kleines Erfolgs/Achievement-System gebastelt.

Mit diesem Projekt wollen wir die Wissenschaft um Genotypisierungen offener gestalten - Benutzer können mehr über ihre Genotypisierungen erfahren und sich mit anderen Benutzern darüber austauschen, während Wissenschaftler annotierte Genotypisierungen erhalten. Man sollte allerdings nicht vergessen, dass dieses Projekt auch seine Schattenseiten hat - wer seine Genotypisierungen hochlädt, zeigt damit der Welt seine Anfälligkeiten für Krankheiten, was üblicherweise auch für Familienmitglieder gilt. Natürlich muss man für seinen Account nicht seinen Klarnamen angeben (wir sind nicht Google+), aber trotzdem sollten sich Nutzer über die möglichen Folgen klar sein - weswegen wir auf der Seite auch gleich doppelt warnen.

Anders als Facebook löschen wir auf Anfrage des Benutzers auch alles, was zum Benutzer gehört - Genotypisierung, Ergebnisse der Auslesung etc. Nicht gelöscht wird, was von anderen Benutzern vorhanden ist - wenn sich z.B. zwei User ein SNP teilen, wird beim Löschen des ersten Benutzers der Verweis von Benutzer eins zum SNP gelöscht, nicht aber das SNP selbst. Dabei sollte man im Hinterkopf bewahren dass wir keinerlei Kontrolle darüber haben, wer was wohin runterlädt. Es könnte zum Beispiel sein, dass sich jemand schon die Genotypisierung eines Nutzers auf seinen eigenen PC heruntergeladen hat bevor derjenige Nutzer seine Genotypisierung von unserem Server löscht.

Die Idee für das Projekt stammt von Basti, der hier schon öfter über seine Genotypisierungen berichtete (hier, hier und hier) und zusammen haben wir uns über die letzten paar Monate an das System gesetzt, was die Post-Flaute hier bei Bierologie erklären sollte. Glücklicherweise läuft auch momentan der PLoS-Mendeley-API-Wettbewerb, bei dem Projekte, die Schnittstellen zu PLoS/Mendeley benutzen, eingereicht werden können. Um überhaupt teilnehmen zu können (schließlich brauchen wir einen Server, um die Seite laufen zu lassen) hat uns das Unternehmen NephoScale freundlicherweise einen Server für die Dauer des Wettbewerbes zur Verfügung gestellt.

Wir hoffen, dass wir soviele Nutzer wie möglich zusammenbekommen, damit die Seite Wissenschaftlern auf aller Welt in ihrer Arbeit helfen kann. Die Seite ist momentan komplett in Englisch gehalten, aber vielleicht ändert sich das ja noch. Besucht uns auf openSNP!

Für Technik-Freunde: Die Seite läuft auf Ruby On Rails v3.0.10, wir benutzen Redis für das Parsen der Genotypisierungen, PostgreSQL als Datenbank, Solr/Sunspot für die Suchanfragen, jQuery für ein paar JavaScript-Spielereien und Twitter's Bootstrap als Grundlage für das CSS-Design. Leider ist der Server recht mager an Ressourcen, was sich insbesondere beim Parsen der Genotypisierungen schnell bemerkbar macht. Aber da sollten wir bald Abhilfe schaffen. Wer sich für den Code interessiert kann ihn bei github finden.

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Die ganzen Plagiatsfälle, die alleine in der Politik in der letzten Zeit nach oben gespült wurden, hinterlassen auch im Wissenschaftsbetrieb ihre Spuren. Einige kotzen sich darüber aus, andere starten produktiver Petitionen oder extra Blogs, die sich mit der gesamten Thematik auseinandersetzen, so wie DE PLAGIO. Ich hab stattdessen einen anderen Weg gewählt. Und einen Song darüber geschrieben, den Attribution Song.

Das ist natürlich totaler Unsinn, und wäre eine genauso dreiste Lüge, wie jene über die Guttenberg, Koch Mehrin und Co zu recht gestolpert sind. Den Song hat Nina Paley geschrieben. Und in ihm, und dem passenden Blogbeitrag dazu, erklärt sie einfach und anschaulich, was der Unterschied zwischen Kopieren und Plagiieren ist. Und macht auch klar, was die Konsequenzen des Plagiierens sind: Man ist ein Lügner und sieht dazu noch dumm aus.

Auf der anderen Seite stehen die Vorteile des korrekten Zitats: «A citation shows us where we can get more of all the good culture that Free Culture’s for». Und genau das Argument ist es auch, das erklärt, wieso korrektes Zitieren in der Wissenschaft so wichtig ist.

In dem Sinne: «Always give credit where credit is due».

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Bei Telepolis bin ich über ein sehr lesenswertes Interview mit einer Politologin über den letzten Rechtsruck in deutschen Burschenschaften gestolpert (Link). Der Dachverband Deutsche Burschenschaft hatte darüber diskutiert, eine Burschenschaft mit einem chinesisch-stämmigen Mitglied auszuschließen, auf Basis seiner Abstammung. Dabei fiel mir ein Zitat besonders auf: Der Burschenschaftler sei Angehöriger einer "außereuropäischen populationsgenetischen Gruppierung". Beim Lesen dieses Zitats zog sich mir die Stirn auf die Nasenspitze - was soll das denn bitte heißen? Für mich ist diese Begründung absolut pseudo-wissenschaftlicher Quatsch, warum möchte ich hier aufführen.

Der Begriff "populationsgenetische Gruppierung" taucht beim Googlen nicht außerhalb der Geschichte mit der Burschenschaft auf. Ich meine, dass die Herren damit Population meinen (wollten wohl wissenschaftlicher klingen). Was ist eine Population? In der Biologie alle Organismen, die zur gleichen Spezies gehören und ungefähr die gleiche Gegend bevölkern. Die Abgrenzung zwischen Populationen erfolgt grob nach Geschlechtsverkehr¹; zwei Angehörige einer Population haben mit einer höheren Wahrscheinlichkeit Nachkommen als zwei Angehörige unterschiedlicher Populationen. Das hat mit zufälligen politischen Grenzen nicht viel zu tun, außer die Grenzen sind geschlossen: Nachkommen zwischen Süd- und Nordkoreanern gibt es momentan nur wenige.

Zu welcher Population gehört also der chinesisch-stämmige Stein des Anstoßes? Vor dem Siegeszug des interkontinentalen Reisens gab es lokale Populationen - Extrembeispiel: Japan hat sich jahrhundertelang von der westlichen Welt abgeschlossen, also gab es für kurze Zeit eine homogene Homo sapiens-Population auf den japanischen Inseln. Aber heutzutage lässt sich jeder Mensch innerhalb von geschätzt 40 Stunden "erkennen" (von meiner momentanen Position bis in mein Heimatdorf einmal rund um die Welt brauche ich, ohne Flughafenwartezeiten oder Umsteigen, 30 Stunden), abgeschlossene Populationen gibt es kaum noch. Ich denke, bei Menschen man kann von einer weltweiten Population mit lokalen heterogenen Tendenzen sprechen (weil nicht jeder seine Sexualpartner per Flugzeug bereist), zu dieser Population gehört auch unser Burschenschaftler.

Ist einer solche Vermischung denn jetzt "gut", oder "schlecht"? Zuerst einmal kann man bei Genen selten von "guten" oder "schlechten" reden - manche Genotypen (die genetische Austattung) sind in manchen Situationen von Vorteil, in manchen von Nachteil. Es gibt kein "gut" oder "schlecht" in der Welt der Gene, nur situationsbezogen unvorteilhaft oder vorteilhaft. Das dickste Fell nützt dem Mammut nicht, wenn es in eine Felsspalte bricht weil es zu schwer wurde².

Normalerweise ist Genfluss zwischen Populationen (wenn es sie denn gibt) von Vorteil - je mehr unterschiedliche Allele (Variationen) es für ein Gen gibt, desto eher überlebt die Population. Wenn eine Population von einer bestimmten Krankheit befallen wird, und zufällig haben einiger der Mitglieder ein Allel mit erhöhter Resistenz gegenüber dieser Krankheit, so wird sich dieses Allel über mehrere Generationen (bei gleichbleibendem Krankheitsbefall von außen) in der Population verbreiten. Biologisch betrachtet ist Immigration von Angehörigen der gleichen Spezies super!³

Über den anderen Grund "nicht Teil der deutschen Schicksalsgemeinschaft" möchte ich nur wenige Worte verlieren, ich verstehe den Begriff nicht, finde keine schlüssige Definition und die Abgrenzung zwischen "Teil" und "Nicht-Teil" macht keinen Sinn - ab wann gehört man dazu? In Deutschland geboren? In Deutschland aufgewachsen? Muss man den Mauerfall mitgemacht haben, oder reicht's auch sich an "Hallo Spencer" erinnern zu können?

Was ich mit diesem Artikel sagen möchte: Rassismus kommt in vielen Kostümen, sehr gern im Laborkittel der Wissenschaft. Viele Menschen schmücken sich gern mit verkomplizierten wissenschaftlichen Ausdrücken, um eventuelle Diskussionsgegner/partner vorher mundtot zu machen, oder sie glauben zu machen, man hätte Ahnung von der Materie. Wenn ihr solche Ausdrücke lest oder hört, denkt nach, schaut nach - und macht euch dann über den anderen lustig, er hat's verdient.

[1]: Ein glorreicher Tag an dem man solche Sätze schreiben darf.
[2]: Beispiel aus irgendeinem Dawkins-Buch geklaut.
[3]: Es gibt ein paar Ausnahmen - Überbevölkerung, zum Beispiel.

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Manch einer sieht Wissenschaftler als die trockensten Menschen unter der Sonne, stets im Labor versteckt, kein Interesse am "wahren" Leben. Der Klischee-Wissenschaftler hat kein Interesse an Kunst, Musik ist ihm fremd. Wer Wissenschaftler kennt oder selbst einer ist, weiß natürlich das dieses Vorurteil Unsinn ist.

Man weiß schon lange, dass "Genies" sich nicht nur auf ein Gebiet beschränken, eins meiner Vorbilder Stephen Jay Gould war musikalisch aktiv und hat mehrere Bücher & Essays veröffentlicht. Carl Sagan ist den meisten wegen seiner Bücher bekannt, und Frederick Banting (Nobelpreis für die Entdeckung des Insulins, zusammen mit J.J.R. Macleod) malte Bilder in seiner Freizeit.

Aber wieviele Künstler gibt es unter Wissenschaftlern? Und wie erfolgreich sind sie? Das ist eine der Fragen mit denen sich Robert Root-Bernstein beschäftigt, und heute möchte ich eine Veröffentlichung von Root-Bernstein et al. besprechen: "Arts Foster Scientific Success: Avocations of Nobel, National Acedemy, Royal Society, and Sigma Xi Members", erschienen 2008 im Journal Of Psychology of Science and Technology.

Untersucht wurden der Anteil von Künstlern, Schriftstellern und Musikern mithilfe von Informationen (aus Biographien) über Nobelpreis-Laureaten zwischen 1901 und 2005, alle Todesmitteilungen und Biographical Memoirs über Mitglieder der Royal Society of London for Improving Natural Knowledge (GB) zwischen 1932 und 2005, alle Biographical Memoirs über Mitglieder der National Academy of Sciences (USA), desweiteren eine Umfrage unter Sigma Xi-Mitgliedern von 1936 und eine Umfrage unter "normalen" US-Bürgern über ihre künstlerische Betätigungen von 1982. Aus diesem Berg an Daten wurden Wahrscheinlichkeiten für künstlerische Tätigkeiten berechnet.

"Künstlerisch tätig" heißt hier Tätigkeit in den folgenden Gebieten: Malerei, Photographie, Schauspielerei, Komponieren, Poesie, Tanz, Handwerk wie Holzbearbeitung oder Glasbläserei etc. Menschen, die von ihren Biographen als "künstlerische Persönlichkeit" beschrieben wurden, sonst aber keine Betätigung in den Künsten vorzuweisen hatten, wurden nicht einbezogen.

Die Ergebnisse sind erstaunlich, der Zusammenhang zwischen künstlerischer Betätigung und wissenschaftlichem Erfolg ist signifikant. Bei den Sigma-Xi-Mitgliedern ist der Anteil von Mitgliedern mit künstlerischen Hobbies gleichauf mit der US-Bevölkerung von 1982 (33% und 35%), bei den anderen erlauchten Kreisen sieht's aber ganz anders aus: Royal Society-Mitglieder sind zu 59% Künstler, National Academy of Sciences 56% - Nobelpreisträger sind zu stolzen 94% künstlerisch tätig!

Dröselt man die Ergebnisse auf, so lassen sich interessante Muster ablesen: Nobelpreisträger sind mit achtfacher Wahrscheinlichkeit Photographen, im Vergleich zu den anderen Wissenschaftler-Gruppierungen (hier darf sich Basti freuen!). Nobelpreisträger sind mit doppelter Wahrscheinlichkeit (im Vergleich zu "Normal-Wissenschaftlern") in den musikalischen Künsten unterwegs, sei es als Komponent, Musiker oder Dirigent. Die Wahrscheinlichkeit, einen Schauspieler, Tänzer oder anderen Darsteller unter Nobelpreisträgern zu finden ist im Vergleich zu den anderen Gruppen 22-mal so hoch! In meiner Lieblingsecke (der Literatur) ist die Wahrscheinlichkeit stolze 12-mal so hoch.

Intelligenz beschränkt sich nicht nur auf ein Gebiet. Gute Wissenschaftler sind zwar nicht automatisch gute Künstler, und sicherlich gibt es auch Wissenschaftler, die dem Klischee aus der Einleitung entsprechen - ich alleine kenne einige, die passen. Man sollte sich also nicht selbst zur Kunst zwingen, wenn's nicht hinhaut. Andererseits ist es ein Zeichen für einen neugierigen Verstand, wenn man sich nicht nur für eine Sache in seinem Leben begeistern kann.

Gut in der Kunst zu sein ist aber eine große Hilfe in manchen Bereichen - das kreative Gehirn ist nicht nur in einem Bereich kreativ! Wer aufgrund künstlerischer Betätigungen in anderen Bahnen denken kann, wird dies auch auf der Suche nach Erklärungen in der Wissenschaft tun. In der besprochenen Veröffentlichung finden sich viele Beispiele für Wissenschaftler, die ihre jeweilige Kunst für die Hilfe in ihrer Arbeit preisen, das in meinen Augen beste möchte ich hier zitieren und übersetzen:

"[...] artistic processes and themes pervaded the way in which Robert R. Wilson (National Academy of Sciences) designed and invented cyclotrons: 'In designing an accelerator I proceed very much as I do in making a sculpture. I felt that just as a theory is beautiful, so, too, is a scientific instrument - or that it should be. The lines should be graceful, the volumes balanced. I hoped that the chain of accelerators, the experiments, too, and the utilities would all be strongly but simply expressed as objects of intrinsic beauty'" (p. 8, Root-Bernstein et al. 2008)

Übersetzung: "Künstlerische Prozesse und Themen durchdringen die Art in der Robert R. Wilson Zyklotrone entwarf und konstruierte: 'Im Entwerfen eines Beschleunigers gehe ich vor wie im Erschaffen einer Skulpur. Ich fühlte dass ein wissenschaftliches Instrument so schön wie eine Theorie ist, oder es zumindest sein sollte. Die Linien sollten elegant sein, die Umfänge ausbalanciert. Ich hoffte das die Kette von Beschleunigern, auch die Experimente und die Werkzeuge alle tief, aber einfach als Objekte intrinsischer Schönheit asugedrückt werden würden.'" (Notiz: Der Wechsel in der Zeitform ist vom Original übernommen.)

via The Art of Science Learning

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Ich lebe jetzt seit fast 6 Monaten in Australien. Ich habe keinen einzigen deutschsprachigen Freund, die Menschen mit denen ich Zeit verbringe sind zu 90% Australier, der Rest meine Programmier-Schüler aus Saudi-Arabien. Meine australischen Freunde sind größtenteils Elektriker und Bauarbeiter (weiß auch nicht, wie ich als Biologe/Informatiker das geschafft hab...). Mit Rassismus in den Köpfen hab ich oft zu tun, wenn der eine oder andere Bekannte ein bisschen mehr getrunken hat kommen die Meinungen raus: Am besten alle Ausländer raus, zuerst Muslime.

Ich diskutier dann gerne mit den Männern, als Weißer mit leichtem Akzent werd ich trotz "Ausländer raus"-Mentalität sofort akzeptiert, besonders nachdem ich bewiesen hab das ich "am Glas" was kann. Männlichkeitsrituale sind einfach gestrickt! Jedoch verliere ich meistens die Diskussionen, sei es weil die Gegenseite stärker vertreten ist, oder oft wird einfach abgebrochen, weil nichts voran kommt. Aus solchen Begegnungen und Diskussionen habe ich gelernt, wie weit verbreitet Rassismus in Australien ist. Ereignisse wie z.B. die Cronulla Riots unterstützen mich in meiner Ansicht.

Die negative Einstellung scheint m.E. besonders gegenüber Muslimen vorhanden zu sein, wahrscheinlich aufgrund der sehr jungen Geschichte Australiens:Anscheinend waren Muslime seit Beginn der Nation Außenseitergruppen, zusammen mit chinesischen Einwanderern und insbesondere Aborigines. Auf Rassismus gegenüber Aborigines möchte ich hier nicht eingehen - das Problem ist wesentlich spezieller als der generelle Rassismus, und persönlich habe ich noch keine Erfahrungen damit gemacht.

Ein Schnappschuss von den Cronulla Riots, "No Lebs" bedeutet "Keine Libanesen". Quelle: Wikipedia.

Auch die Wissenschaft hat sich mit dem Problem beschäftigt: Exemplarisch stelle ich hier eine Studie vor, mit dem Titel "Racism in Australia: findings of a survey on racist attitudes and experiences of racism" von Kevin Dunn aus dem Jahre 2003. Darin geht es um die Auswertung einer Telefonumfrage in den beiden meistbewohnten Bundesstaaten New South Wales und Queensland, bei der um die 5000 Menschen befragt wurden. Vorab: Telefonumfragen werden zu Recht kritisiert, sie sind nie wirklich repräsentativ; wer hat schon Zeit und Lust da mitzumachen?

Von den Teilnehmern meinten 635, Muslime würden nicht in die australische Gesellschaft passen, 641 erwähnten Menschen aus dem mittleren Osten. Ob sich die beiden Gruppen überschneiden kann ich aus der Veröffentlichung nicht auslesen. 746 Menschen waren der Meinung, Asiaten würden nicht passen. Das sind immerhin mehr als 10% der Befragten!

54% der Befragten hätten Probleme, wenn ein Verwandter einen Muslim oder eine Muslimin heiratet, hier waren Frauen stärker vertreten, was wahrscheinlich an bescheuert übertriebenen Medienberichten über das Joch der Frau in der muslimischen Ehe lag. Die muslimischen Paare, mit denen ich zu tun hab, gehören zu den liebevollsten, die mir je begegnet sind.

Von den Befragten gab mehr als die Hälfte (52.9%) an, dass Rassismus in Australien existiere, und 31.2% waren der Meinung, dass "British Australians" (also Weiße, die seit mehreren Generationen in Australien leben) eine priviligierte Position hätten. Logischerweise war der Anteil, der von Rassismus wusste, unter Aborigines größer (nur 4.8% gaben an, es gäbe keinen Rassismus). 9.4% der Befragten gaben an, Vorurteile gegenüber anderen Bevölkerungsgruppen zu haben, 2.6% meinten, sie hätten überhaupt keine (bewussten!) Vorurteile.

Interessanterweise konnten in der Studie kein Zusammenhang zwischen Ort und Rassismus festgestellt werden - man könnte ja auf die Idee kommen, Menschen die im Busch leben und deswegen kaum Kontakt zu Ausländern haben würden eher Vorurteile entwickeln. Im Gegenteil: die rassistischsten (was ein Wort) Einstellungen kamen aus Sydney und Brisbane, beides Metropolen! Hier fehlen lokale Kampagnen, um die Menschen über Rassismus aufzuklären und ihre Einstellungen zu ändern.

Ich finde die Daten erschreckend, allerdings decken sie sich mit meinen persönlichen Erfahrungen. Ich denke nicht dass sich seit Erscheinen der Studie irgendetwas an der Situation geändert hat. Als Biologe bin ich der schlechtest-mögliche Rassist, hab ich doch täglich mit Genetik zu tun. Das Konzept von "Rassen" hat absolut keine Grundlage, und bei Befragungen konnte ich aus keinem eine Definition von "Rasse" rauskitzeln. Eine sexuelle Inkompabilität zwischen z.B. Chinesen und Indern ist nicht vorhanden, und nach genug Generationen ist die Grenze zwischen beiden sowieso Populationen verwischt.

Durch den Anstieg der Internationalisierung, Globalisierung und generellen "Vermischung" der Lokalpopulationen (früher hieß das "Völker") wird es meines Erachtens irgendwann keinen Rassismus mehr geben können, da die Unterschiede zwischen den Menschen verschwinden werden. Und wer auch nur einen Grund dagegen hat, soll ihn mir bitte zukommen lassen - es fällt mir keiner ein.

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Menschliche Verhaltensbiologie zu betreiben kann ein ganz unterhaltsames Vorhaben sein. Zum Beispiel wenn man sich das Auswahlverhalten beim Speed-Dating anschaut (Das heute St. Patrick's Day ist, ist reiner Zufall). Allison Lenton und Marco Francesconi haben genau das nämlich gemacht. Sie wollten untersuchen wie sich Auswahlverhalten und Entscheidungsfreude, in Abhängigkeit der Anzahl und der Unterschiede der zur Auswahl stehenden Optionen, entwickeln. Und dazu haben sie die Entscheidungen von gut 3600 Teilnehmern von insgesamt 84 Speed-Dating-Veranstaltungen angeschaut.

Vor jeder der Veranstaltungen füllten die Teilnehmer einen Fragebogen aus. Darin wurden neben Alter, Größe und Gewicht auch der Bildungsstand, die Religionszugehörigkeit, die berufliche Situation und die obligatorische Frage ob man raucht abgefragt. Bei den einzelnen Veranstaltungen trafen die Teilnehmer dann, für jeweils 3 Minuten andauernde Dates, aufeinander. Innerhalb von 2 Tagen nach der Veranstaltung trafen die Teilnehmer dann ihre Entscheidungen darüber, welche der anderen Teilnehmer sie gerne erneut treffen würden.

Die Speed-Dating-Situation haben Lenton und Francesconi dann in 2 Größenordnungen eingeteilt: Mit 23 oder weniger Optionen, also Teilnehmern des anderen Geschlechts (Im Durchschnitt der betrachteten Veranstaltungen: Gut 20 Wahlmöglichkeiten für jeden Teilnehmer). Oder mehr als 23 Optionen (im Schnitt gut 27 Wahlmöglichkeiten für jeden Teilnehmer). Damit kann man dann schon mal schauen, in wie weit die Anzahl der Optionen das Wahlverhalten verändert.

Mit Hilfe der Fragebögen, die von den Teilnehmern im Vorfeld ausgefüllt wurden, kann man dann auch schauen, wie sich die Varianz unter den Teilnehmern auf das Wahlverhalten eben jener auswirkt. Jedes Event haben sie anhand der Fragebögen erneut in 2 Gruppen aufgeteilt: Solche mit großer Varianz und solche mit geringer Varianz.

Diese Grafik fasst die Ergebnisse eigentlich gut zusammen: Die beiden linken Balken zeigen die Veranstaltungen mit wenig Optionen. Die beiden rechten Balken zeigen die Veranstaltungen mit vielen Optionen. In Hellgrau sind die Veranstaltungen mit geringer Varianz, in Dunkelgrau die Veranstaltungen mit hoher Varianz. Das Maß auf der Y-Achse ist die durchschnittliche Anzahl der Entscheidungen (für ein Wiedersehen mit einem Teilnehmer) die pro Veranstaltung getroffen wurde. Wer sich wundert wieso die Zahlen größer sind als die Anzahl der Gesamtteilnehmer: Jeder Teilnehmer musste sich nicht nur für eine Option entscheiden, sondern darf mehrere andere Teilnehmer auswählen.

Bei einer steigenden Anzahl an Optionen steigt also auch die Anzahl der Entscheidungen die von den Teilnehmern gefällt wird. Allerdings sinkt die Anzahl der Entscheidungen bei steigender Varianz (die ihrerseits relativ wahrscheinlich bei einer steigenden Anzahl an Optionen steigt).

Lenton und Francesconi diskutieren in ihrer Veröffentlichung, dass Menschen zwar mehr Entscheidungen treffen, wenn die Anzahl der Optionen steigt, gleichzeitig aber eine steigende Verwirrung, wenn sie mit hoher Varianz konfrontiert sind, verhindern, dass Entscheidungen getroffen werden. Gian Gonzaga bringt dies in ihrem Artikel “Variety may not be the spice of life” mit dem “Paradox of Choice” in Verbindung, welches von Barry Schwartz postuliert wird.

In diesem TED-Talk geht Schwartz auf das “Paradox of Choice” ein. Grob zusammengefasst: Wenn es viele Optionen gibt, dann glauben wir, dass wir genau das finden, was wir suchen und uns zu 100 % glücklich macht. Wird man dann dazu gezwungen, sich für eine Option zu entscheiden, dann bereut man es später, weil man bestimmt eine bessere Wahl hätte treffen können. Auf das Speed-Dating übertragen: Wenn die Varianz der Optionen hoch ist, dann könnten die Teilnehmer versucht sein sich nicht zu entscheiden, sondern weiterzusuchen. In der Hoffnung den Perfect Match in der weiteren Suche zu finden.

Falls ihr bislang beim (Speed-)Dating also immer Pech hattet: Sucht euch Orte bei denen ihr nur auf geringe Varianz der Teilnehmer treffen dürftet (Veranstaltungen von angeblich so individuellen Subkulturen sollten sich dafür ganz gut eignen. Kennt ihr eine Gothic/Metal/Indie-Party kennt ihr alle, inkl. der meisten Teilnehmer). Das steigert zwar nicht die Chancen auf den 100-prozentigen Treffer, aber glaubt der Wissenschaft: Eine Hypothese mit 95 % Wahrscheinlichkeit annehmen zu können reicht meist aus

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Heute haben wir einen Gastbeitrag von Jonathan Oberländer. Jonathan befindet sich momentan im Rahmen des European Voluntary Service in Griechenland und interessiert sich für Sprache. Ab dem Wintersemester wird er Computerlinguistik studieren. In seinem Beitrag erklärt er was es mit der Skriptopposition auf sich hat. Und was das mit Witzen zu tun hat.

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Der Arzt am Sterbebett: "Ihre Frau gefällt mir gar nicht." "Mir auch nicht, aber es wird ja nicht mehr lange dauern, oder?"

Haha, lustig. Aber warum? (Oder, falls dem Leser nicht mal ein Lächeln über die Lippen huschte: Warum nicht?)

Die Wissenschaft, die sich mit dem Lachen und seinen Auswirkungen beschäftigt, heißt Gelotologie. Ich möchte meine Ausführungen eher auf ein anderes Feld beziehen, beziehungsweise auf ein geletologisches Randgebiet: Auf die Ursache des Lachens im Falle eines Witzes. Meine Frage lautet: Was macht einen Witz lustig?

Einer der Menschen, die erfolgreich versucht haben, das zu erklären, war 1985 Victor Raskin mit seinem Buch Semantic Mechanisms of Humor (Semantic Mechanisms of Humor (302 pp.), Dordrecht - Boston - Lancaster: D. Reidel, 1985) und dem Prinzip der Skriptopposition. Vereinfacht zusammengefasst sagt diese in etwa folgendes aus: Ein Witz enthält mindestens zwei Skripte, die sich überlappen und möglichst konträr gegenüber stehen. Ein Trigger löst den Skriptwechsel vom ersten zum zweiten Skript aus und verursacht die Lustigkeit des Witzes.

Ein Skript in diesem Sinne ist eine komplexes Schema, dass mit Begriffen, Gefühlen, Situationen und so weiter verknüpft ist. Im obigen Witzbeispiel könnte man das erste Skript als das „Doktorskript“ bezeichnen. Verknüpft kann es zum Beispiel werden mit Begriffen wie Spritze, Kittel, Schwester, Krankheit, steril, Heilung oder Verband. Die Benennung des zweiten Skriptes fällt mir schon schwerer, man könnte es vielleicht mit „Ehe-“oder „Alltagsskript“ bezeichnen. Dazu passen Begriffe wie Wohnung oder Arbeit.

Der Trick besteht jetzt darin, eine möglichst lange, möglichst intensive Verflechtung der Skripte durchzuführen. Der erste Halbsatz des Witzes „Der Arzt am Sterbebett:“ passt gut und nur ins Doktorskript. Der Zuhörer (oder Leser) wird auf diese Weise in die Denkweise des Skriptes eingeführt, er soll sich an das Skript gewöhnen. Spannend wird es beim zweiten Satz: "Ihre Frau gefällt mir gar nicht." Wenn die Gewöhnung an das Doktorskript funktioniert hat, denkt der Zuhörer möglichst nur an selbiges. Der Satz passt aber auch schon – und eigentlich sogar besser – in das zweite Skript. Mit dem letzten Satz, der vollständig zum Ehe-/Alltagsskript gehört, findet der Bruch statt, dieser Satz ist gleichzeitig der Trigger, also der Auslöser des Skriptwechsels. Der Zuhörer realisiert den Umbruch also erst, nachdem er offensichtlich wurde. (Dass Trigger und Witzende zusammenfallen, ist nicht unüblich)



Überprüft man alltägliche Witze auf Skriptopposition, so stellt man fest, dass man das Prinzip tatsächlich (nahezu) immer anwenden kann. Zwei Sonderformen möchte ich noch kurz beleuchten:

Wenn es nicht nur zwei, sondern mehr als zwei Skripte gibt, spreche ich von multipler Skriptopposition. Ein Beispiel:

Eine Blondine wird von der Polizei angehalten, der Polizist verlangt ihren Führerschein. "Führerschein?" – "Na das Ding mit ihrem Gesicht drauf", antwortet der Polizist. "Ach so!", meint die Blondine, kramt in ihrer Handtasche und zieht schließlich ihren Taschenspiegel hervor. Sie wirft einen prüfenden Blick in den Spiegel und überreicht ihn dem Beamten. Der schaut auf den Spiegel und lacht: "Na, dass hätten sie ja gleich sagen können, dass Sie von der Polizei sind!!"

Der Witz spielt mit dem Blondinenklischee und führt den Zuhörer auf eine falsche Fährte, führt am Ende aber doch den Polizisten vor. Das funktioniert so gut, weil die meisten Zuhörer mit dem Prinzip Blondinenwitz bereits vertraut sind und deshalb ihre Erwartungen und Aufmerksamkeit herunterschrauben. Bei Antiwitzen und Vergleichbarem kann man von Meta-Skriptopposition sprechen. Obwohl scheinbar keine Skriptwechsel vorzuliegen, kann der Witz lustig sein, weil die eigentlichen Skripte „Witz“ vs. „kein Witz“ sind: Aufgrund der Einleitung erwartet der Zuhörer einen Witz, dann kommt aber keiner und dadurch findet eben doch ein Skriptwechsel statt.

Es gab auch schon vorher Versuche, die Funktionsweise von Witzen auf andere Art zu erklären, beispielsweise mit dem Prinzip "Verblüffung und Erleuchtung" (Vgl. Foerst, Reiner: Die Zündung des Witzes. Eine umfassende Untersuchung der humorbedingten Auslösung des Lachreizes. Gummersbach 2001. S.43) nach Theodor Lipps. Die Erklärungen widersprechen der Skriptopposition allerdings meinem Kenntnisstand nach nicht, sondern sind vielmehr einfachere, nicht ganz so allgemeingültige Erklärungen.

Abschließend noch ein kurzer Ausblick auf Gründe, warum unterschiedliche Menschen auch unterschiedliche Witze witzig finden. Die Lösung sind etwas, das ich Kontextfaktoren nenne (Faktoren in der imaginären Gleichung, die die Witzigkeit eines Witzes für eine Person bestimmt). Hinter dem Begriff steckt einfach nur die Relativität, bezogen auf Zuhörer (passive Kontextfaktoren: Sozialisation, Werte, Erinnerungen, Hintergrund, Milieu, Geschlecht, Haarfarbe, Wetter, Stimmung, etc.) und Erzähler (Stimme, Spannungsbogen/genaue Wortwahl, Körpersprache, Mimik und Gestik, Aussehen, etc.). All diese Eigenschaften beeinflussen das Ausmaß der Lustigkeit für den Zuhörer.

Warum all das? Zum einen ist es auch so schon unheimlich interessant, zum anderen hoffe ich auf Fortschritte in der künstlichen Intelligenz. Ein Computer, der Humor versteht oder gar selbst welchen schaffen kann (nicht nur unfreiwillig), wäre großartig und ist nicht möglich, ohne die Arbeitsweise des Humors in Formeln zu gießen.

Weiterlesen? Neben den bereits genannten Büchern von Reiner Foerst und Victor Raskin kann ich noch Mathematics and Humor (Univ of Chicago Pr; Auflage: Reissue (1. November 1982)) von John Allen Paulos empfehlen. Wer noch mehr dazu lesen will, dem lege ich das Literaturverzeichnis meiner mit Mitschülern verfassten Seminarfacharbeit "Humor als Archetypus – Eine Erörterung am Beispiel des Witzes" ans Herz.

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