Zitat von Zettel im Beitrag #24 Es macht aber, lieber theophil, den begrenzten Erkenntniswert dieses wissenschaftlichen Ansatzes aus.
Ich habe gelegentlich über die "Simulanten" geschrieben, mit denen ich mein wissenschaftliches Leben lang diskutiert habe. Simulationen sind nie falsch, sie sind nie widerlegbar. Wenn was nicht paßt, dann macht man es passend.
Die Wissenschaft kommt dadurch wenig voran. Sie kommt voran durch die Arbeit derer, die falsifizierbare Hypothesen formulieren; die sich ständig dem Risiko aussetzen, Unrecht zu haben.
Ich sehe schon, wir kommen hier zum Kern der Geschichte: Diese Diskussion hat für Sie eine lange Geschichte
Ich würde es so formulieren: Empirische Daten bringen nur dann eine Erkenntnis, wenn man sie zu einem konsistenten Modell zusammenfassen kann. Das bedeutet doch eigentlich aus diesen Fakten zu lernen, sonst bleiben es nur nebeneinanderstehende Fakten. Dieses Modell muss die existierende Empirie widerspiegeln und wenn es das gut kann, hat es vielleicht auch einen Wert als Instrument der Prognose, weil man an den Parametern herumspielen kann. Deshalb können wir Atombombenexplosionen oder neue Flugzeugmodelle am Rechner simulieren.
Das Klima ist sicherlich um einiges komplizierter als Luftströmungen um einen festen Körper und es enthält viele unbekannte Parameter. Aber das macht die Arbeit an besseren Modellen doch nicht sinnlos sondern begründet gerade den Sinn dieser Arbeit. Es ist eben noch schwierig, aber es bleibt unerlässlich um das Klima zu verstehen. Ob am Ende herauskommt, dass das CO2 das Klimaverändert oder der Rückgang der Blauwalpopulation ist unerheblich.
Jedes dieser Modelle stellt falsifizierbare Hypothesen auf und muss sich an diesen Hypothesen d.h. Prognosen messen lassen. Wenn sie sich im Nachhinein als falsch herausstellen, hat man etwas gelernt und das Modell ist als unzulänglich erkannt. Man lernt natürlich mehr, wenn man nicht die gleiche Funktion nur auf die neuen Daten matcht sondern etwas fundamentaler schaut, was das Modell nicht beinhaltet.
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