Generalisierung und Kausalität in der Ökologie

Evidenz und Theorie in der Ökologie

Vom Einzelfall zur Generalisierung und von Korrelationen zu Kausalität

September 2024 - Februar 2025

Ökosysteme stehen weltweit unter Druck, immer mehr Tier- und Pflanzenarten sterben aus oder sind bedroht. Von der Ökologie als wissenschaftliche Disziplin wird erwartet, das nötige Wissen zu liefern, um gegenzusteuern. In der Tat generiert die ökologische Forschung eine stetig wachsende Menge an Daten und empirischen Erkenntnissen über Ökosysteme. Im Prinzip sollte dieser Informationszuwachs auch zu einer stetigen Verbesserung des Verständnisses dieser Systeme führen und damit auch zu einem stetigen Zuwachs an Informationen, die direkt zur Verbesserung des Schutzes und des Managements biologischer Vielfalt genutzt werden können

Doch der Schritt von den Ergebnissen ökologischer Studien hin zu wirkungsvollen Maßnahmen ist groß. Zuerst ist es nicht einfach, von Erkenntnissen, die in einzelnen empirischen Studien gewonnen wurden, auf Wissen über Ökosysteme im Allgemeinen zu schließen. Der Schritt von dort zu praktisch nutzbarem Wissen ist noch einmal größer. Ökosysteme sind hochkomplex, und ökologische Prozesse sind stark kontextabhängig. Dies führt dazu, dass empirische Ergebnisse aus Einzelfallstudien nur schwer auf andere Systeme übertragen werden können und sich nur schwer in sinnvolle Handlungsanweisungen für den Umweltschutz umsetzen lassen.

Das Kernproblem besteht darin, wie die Ergebnisse einer großen Anzahl von sehr unterschiedlichen Fallstudien zusammengebracht werden können. Denn diese verfolgen oft ganz unterschiedliche Forschungsansätze (es kann sich z. B. um Feldstudien oder kontrollierte Laborexperimente handeln) und konzentrieren sich auf ganz unterschiedliche Forschungsgegenstände (etwa Pflanzen oder Insekten, Trockenrasen oder Ozeane).

Eine sinnvolle Synthese der Ergebnisse solcher Studien muss der ökologischen Komplexität Rechnung tragen und sicherstellen, dass wichtige Informationen über den jeweiligen Kontext der Studie nicht verloren gehen. Nötig ist also eine Art "fallspezifische Verallgemeinerung". Um diese zu generieren, sind neue Methoden und Strategien erforderlich, neue Wege für den Umgang mit Komplexität in der Ökologie und neue Werkzeuge zur Synthese von Wissen, die mit dessen Kontextabhängigkeit umgehen können.

Jüngste Fortschritte in Datenwissenschaft und Künstliche-Intelligenz-Forschung könnten diese neuen Wege eröffnen. Besonders vielversprechend erscheint die Idee, Modelle des maschinellen Lernens mit begriffsbasierten Kausalmodellen zusammenzubringen, da dies den Übergang von der reinen Mustererkennung zur Erfassung von kausalen Strukturen ermöglichen könnte. So könnten komplexe, multifaktorielle Hypothesen über ökologische Mechanismen zur Grundlage eines digitalen Wissensatlasses werden, in dem die verfügbaren empirischen Belege mit diesen Hypothesen zusammengebracht werden können, um fallspezifische Erklärungen und Vorhersagen zu ermöglichen.