Der Survivorship Bias (Überlebenden-Verzerrung)

Ich bin auf dieses Konzept in einem Video von Cengiz Çalışkan auf dem Kanal Bebar Bilim gestoßen, das ich im Rahmen der Sendung 12’de Bilim auf dem Youtube-Kanal von 12punto gesehen habe. Ich wollte dieses Thema hier aufgreifen und kommentieren.

Das Video enthält eine anschauliche Geschichte dazu: „Während des Zweiten Weltkriegs hatte Amerika Schwierigkeiten, die Lufthoheit zu erlangen, und verzeichnete schwere Verluste. Viele Flugzeuge, die zu Einsätzen starteten, kehrten nicht zurück. Dabei gingen nicht nur sehr teure Flugzeuge verloren, sondern auch wertvolle Piloten. Um dieses Problem zu lösen, machten sich Wissenschaftler an die Arbeit. Experten wollten die Flugzeuge verstärken und an bestimmten Stellen Stahlverstärkungen anbringen, ohne dass das Flugzeug jedoch zu schwer werden sollte. Daher untersuchten sie die Flugzeuge, die aus dem Krieg zurückkehrten, um festzustellen, wo sie am häufigsten von Kugeln getroffen wurden. Demnach konzentrierten sich die Einschusslöcher meist auf den hinteren Teil und den Kraftstoffbereich. Im Motorbereich gab es keine Einschusslöcher. Da sie daraus schlossen, dass die Flugzeuge meist in diesen Bereichen getroffen wurden, beschlossen sie, genau diese Stellen zu verstärken. Doch der ungarische Statistiker und Mathematiker Abraham Wald widersprach dem entschieden. Es sei völlig unerheblich, wo die zurückkehrenden Flugzeuge getroffen wurden. Die Flugzeuge, die man untersuche, seien diejenigen, die zurückkehren konnten; der Schaden, den sie erlitten hatten, hatte nicht zu ihrem Absturz geführt. Hätte man die Möglichkeit gehabt, die abgestürzten Flugzeuge zu untersuchen, hätte man höchstwahrscheinlich gesehen, dass die meisten von ihnen im Motorbereich getroffen wurden. Deshalb, so argumentierte er, müsse man die zurückkehrenden Flugzeuge statistisch gesehen dort verstärken, wo sie am wenigsten Einschusslöcher aufwiesen, insbesondere im Motorbereich. Man tat dies, und die Zahl der zurückkehrenden Flugzeuge stieg deutlich an, wodurch Amerika begann, die Lufthoheit zu erlangen.“

Wie dieses Beispiel zeigt, führt die ausschließliche Untersuchung von erfolgreichen oder überlebenden Beispielen dazu, dass wir die Daten derjenigen ignorieren, die gescheitert sind oder nicht überlebt haben. Dies führt zu Schlussfolgerungen, die nicht vollständig korrekt sind oder auf unvollständigen Daten basieren.

Der Einfluss dieses Fehlers auf Kommunikationsstudien und Sozialforschung ist ebenfalls beträchtlich. Bei der Analyse von Medieninhalten beispielsweise kann die Konzentration nur auf populäre Inhalte, die ein breites Publikum erreichen, zwar helfen zu verstehen, warum einige Inhalte erfolgreich sind, führt aber dazu, dass wir ignorieren, warum erfolglose Inhalte gescheitert sind. Dies kann in Medienstrategien zu unvollständigen oder falschen Weichenstellungen führen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Erkennen und Vermeiden des Survivorship Bias (Überlebenden-Verzerrung) uns hilft, ganzheitlichere und genauere Analysen durchzuführen. Es ermöglicht uns, effektivere Strategien zu entwickeln und zu präziseren Ergebnissen zu gelangen. In diesem Zusammenhang ist es in der Kommunikationswissenschaft und Sozialforschung von großer Bedeutung, alle Aspekte der analysierten Daten zu berücksichtigen und unvollständige Daten nicht zu ignorieren. Kurz gesagt: Wir sollten immer die Kehrseite der Medaille in Betracht ziehen und uns nicht nur auf das Offensichtliche konzentrieren, sondern auch auf das, was auf den ersten Blick nicht sichtbar ist.