Der große Innovationsmythos: Wie Datenfehler einen angeblichen Niedergang der Wissenschaft vortäuschten

Im Januar 2023 sorgte ein Titelartikel in Nature weltweit für Schlagzeilen mit einer alarmierenden Behauptung: Wissenschaft und Technologie würden immer weniger bahnbrechend. Die von den Forschern Park, Leahey und Funk durchgeführte Studie analysierte Millionen von Papers und Patenten und kam zu dem Schluss, dass wegweisende Entdeckungen stetig abnähmen . Die Medien griffen die Botschaft auf, sie wurde in politischen Dokumenten zitiert und schien eine weit verbreitete Besorgnis über den Zustand der Innovation zu bestätigen.

Doch war der Niedergang real? Eine neue, ebenfalls in Nature veröffentlichte Studie aus dem August 2026 sagt: Nein.

Unter der Leitung des Doktoranden Vincent Holst und Professor Vincent Ginis von der Vrije Universiteit Brussel (VUB) sowie Forschern der KU Leuven zeigte das Team, dass der angebliche Niedergang größtenteils ein Artefakt von Datenfehlern war – ein Software-Bug und unvollständige Datenbankeinträge erzeugten gemeinsam ein falsches Bild eines sinkenden Innovationsniveaus .

Was die Studie von 2023 behauptete

Die ursprüngliche Arbeit mit dem Titel „Papers and patents are becoming less disruptive over time“ verwendete eine Kennzahl namens CD-Index, um zu messen, wie sehr ein Paper oder Patent mit dem vorhandenen Wissen bricht. Sie analysierte rund 45 Millionen Papers (1945–2010) und 3,9 Millionen Patente (1976–2010) und berichtete einen stetigen Rückgang der Disruptionswerte in allen wissenschaftlichen Bereichen . Die Autoren brachten diesen Trend mit einer zunehmend engen Nutzung vorhandenen Wissens in Verbindung . Der Artikel fand große Resonanz: Ein Nature-Nachrichtenbeitrag und ein Leitartikel stützten sich auf seine Schlussfolgerungen, und er wurde schließlich in mindestens 16 politischen Dokumenten zitiert .

Die Korrektur von 2026: Wo die Fehler lagen

Holst und sein Team führten den scheinbaren Niedergang auf zwei Hauptquellen zurück :

• Ein Software-Fehler in der Visualisierungsbibliothek. Ein Bug in der von den Autoren verwendeten Plot-Software führte dazu, dass Papers mit dem maximalen Disruptionswert in den veröffentlichten Histogrammen unsichtbar blieben. Diese Papers waren zwar in der statistischen Hauptanalyse enthalten, aber die visuelle Darstellung – und die ungewöhnliche Konzentration von Maximalwerten – blieb für Leser und Gutachter verborgen. Das belgische Team entdeckte dies bei dem Versuch, die Studie mit den offenen Daten zu reproduzieren .

• Fehlende Referenzdaten in älteren Publikationen. Die in der Studie von 2023 verwendeten bibliometrischen Datenbanken enthielten für neuere Papers vollständigere Referenzlisten als für ältere. Ältere Publikationen mit unvollständigen Referenzlisten wurden vom CD-Index fälschlich so eingestuft, als hätten sie null Rückwärtszitate. Der CD-Index wies diesen Papers dann den maximal möglichen Disruptionswert zu. Da die Datenbankqualität im Laufe der Zeit besser wurde, erhielten weniger neuere Papers diesen künstlichen Bonus, was den falschen Eindruck eines Abwärtstrends erzeugte .

Als die belgischen Forscher Papers mit fehlenden Referenzdaten herausfilterten – ein üblicher Qualitätskontrollschritt – verschwanden 93 % des berichteten Rückgangs zwischen 1945 und 2010 im größten Datensatz der Studie von 2023 .

Eine fast dreijährige Verzögerung bei der Veröffentlichung

Holst und seine Kollegen reichten ihre Kritik im Oktober 2023 bei Nature ein, nur wenige Monate nach dem Erscheinen des Originalartikels. Veröffentlicht wurde sie erst im August 2026 – eine Verzögerung von 32 Monaten .

In dieser Zeit sammelte die Originalstudie über 1.000 weitere Zitationen . Nature selbst veröffentlichte einen Leitartikel und einen Nachrichtenbeitrag, die den Niedergang als gesicherte Tatsache behandelten . Die Richtlinien der Zeitschrift hinderten die Kritiker zudem daran, mit der Presse zu sprechen, während ihre Kritik begutachtet wurde – was Korrekturversuche in der Zeit effektiv unterband, als die fehlerhafte Studie am einflussreichsten war .

Die Verzögerung verdeutlicht nach Ansicht der Forscher ein systemisches Problem in der Wissenschaft: Anreize begünstigen auffällige Ergebnisse statt Überprüfung, und Korrekturen kommen zu langsam, um mit der Verbreitung fragwürdiger Erkenntnisse Schritt zu halten .

Was die Korrektur ändert – und was nicht

Das belgische Team ist vorsichtig mit dem, was seine Neuanalyse beweist. Es kommt zu dem Schluss, dass es „derzeit keine überzeugenden Beweise dafür gibt, dass die wissenschaftliche Forschung weniger bahnbrechend ist als früher“, zumindest basierend auf der in der Studie von 2023 verwendeten CD-Index-Metrik . Die Methodik und die Schlussfolgerungen des Originalartikels böten keine verlässliche Grundlage für die Wissenschaftspolitik .

Die Forscher warnen zudem, dass selbst kleine Fehler in großen Datenbanken Schlussfolgerungen hervorbringen können, die die globale Debatte beeinflussen. „Unsere Ergebnisse sind eine Warnung vor der Abhängigkeit von groß angelegten bibliometrischen Analysen ohne sorgfältige Qualitätskontrolle“, schreiben sie .

Die anhaltende Debatte

Die Autoren der Originalstudie, Park, Leahey und Funk, veröffentlichten in derselben Ausgabe von Nature eine begutachtete Erwiderung. Sie argumentieren, dass der Niedergang unter alternativen Spezifikationen statistisch signifikant bleibe, auch unter Verwendung des Datensatzes und der Ausschlusskriterien von Holst et al. Sie verweisen auf ihr eigenes Regressionsmodell, das große und signifikante Rückgänge sowohl für Papers als auch für Patente ergebe .

Das belgische Team stellt demgegenüber fest, dass es bei Verwendung eines strengeren Filters (Papers mit mindestens 10 Referenzen) sogar einen leichten Anstieg der Disruption im Laufe der Zeit feststellte. Allerdings weisen sie darauf hin, dass der CD-Index selbst möglicherweise nicht robust genug sei, um definitive Schlussfolgerungen in die eine oder andere Richtung zu tragen .

Warum das wichtig ist

Diese Debatte ist nicht rein akademischer Natur. Die Behauptung, die Wissenschaft werde weniger disruptiv, wurde genutzt, um Änderungen in der Forschungsförderung, in Evaluierungssystemen und sogar im Narrativ darüber zu rechtfertigen, ob wir in einer Ära der Stagnation leben . Wenn diese Behauptung jedoch weitgehend auf Datenartefakten beruht, dann könnten darauf aufbauende Politiken ein Problem adressieren, das es gar nicht gibt.

Allgemeiner zeigt der Fall die Verletzlichkeit der Big-Data-Wissenschaft auf. Die Studie von 2023 analysierte zig Millionen Datensätze mit automatisierten Werkzeugen, doch ein einziger Bug in einer Visualisierungsbibliothek und die übliche Unvollständigkeit von Datenbanken reichten aus, um eine schlagzeilenträchtige Schlussfolgerung zu produzieren, deren Korrektur drei Jahre dauerte – und die einige Forscher weiterhin verteidigen.

Die Frage, ob die wissenschaftliche Disruption tatsächlich abnimmt, bleibt vorerst unbeantwortet. Klar ist jedoch, dass das Vertrauen in die Ergebnisse von 2023 durch die darin enthaltenen Belege nicht gerechtfertigt war.