Critical Thinking 30-48 PDF

Critical Thinking-30-48.pdf Fakten, Wissen, Aussagen Das Kapitel “Fakten, Wissen, Aussagen” behandelt die Definition von Fakten, Wissen und Aussagen und ihre Bedeutung für einen kritischen Diskurs. Fakten werden definiert als geprüfte oder erwiesene Sachverhalt, Gegeben- heiten oder E...

Critical Thinking-30-48.pdf Fakten, Wissen, Aussagen Das Kapitel “Fakten, Wissen, Aussagen” behandelt die Definition von Fakten, Wissen und Aussagen und ihre Bedeutung für einen kritischen Diskurs. Fakten werden definiert als geprüfte oder erwiesene Sachverhalt, Gegeben- heiten oder Ereignisse, die durch Dokumentation, Prüfung, Vermessung, Sammlung oder experimentelle Untersuchung bestätigt werden können. Die Begriffe “alternative Fakten” und “Fake News” werden im Kontext des kritischen Denkens diskutiert, um die Bedeutung von Fakten und Wissen für einen kritischen Diskurs zu unterstreichen. Die Lernziele des Kapitels umfassen die Definition von Fakten, die Er- läuterung von “Fake News” und “alternativen Fakten”, die Diskussion von Forschung und Wissen sowie die Abgrenzung von Quellen zur system- atischen Gewinnung von Wissen. Fakten sind nicht einfach gegebene Informationen, sondern erfordern Erkenntnistätigkeit und Kommunikation, um wahrgenommen und interpretiert zu werden. Fakten können umstritten sein oder unterschiedlich interpretiert werden, insbesondere wenn sie in der Vergangenheit liegen, nicht unmittelbar er- fahrbar sind oder komplex sind. In den meisten Wissenschaften werden Fakten durch empirische Proze- duren wie systematische Beobachtungen, Befragungen, Messverfahren, Ex- perimente oder andere Arten der kontrollierten Datengewinnung erhärtet. Auch schriftliche Dokumente, historische Zeugnisse, Grabungen oder Fo- tografien können verwendet werden, um die Faktizität eines Ereignisses zu erhärten. Ansätze wie der Konstruktivismus kritisieren allgemeingültige Fakten, aber Vertrauen auf Fakten bildet einen wesentlichen Grundpfeiler unseres Wissens und unserer Erkenntnis. Kritisches Denken soll die Belegbarkeit von Fakten hinterfragen und über- prüfen, um ihre Gültigkeit zu bestätigen. Um etwas zur Tatsache zu erklären, müssen drei Voraussetzungen erfüllt sein: Objektivierung, Kommunikation und Erklärung. Objektivierung bedeutet, dass Fakten unabhängig von einzelnen Personen wahrgenommen und gemessen werden müssen. Kommunikation bedeutet, dass Fakten mit anderen Menschen diskutiert und geteilt werden müssen. Erklärung bedeutet, dass Fakten theoretisch dargestellt und interpretiert werden müssen. Der Begriff “Fakt” stammt vom lateinischen Wort “facere”, was “machen” bedeutet, und bezieht sich ursprünglich auf die “Tatprodukte” eines Schöpfergottes. Fakten werden als das Rohmaterial von Erkenntnis betrachtet, das noch 1  keiner intellektuellen und interpretativen Transformation unterzogen wurde. Der Begriff “Daten” stammt vom lateinischen Wort “datum”, was “gegeben” bedeutet, und bezieht sich auf gegebene Größen, Angaben oder Belege. In der Wissenschaftssprache hat sich die Bedeutung von “Daten” im 20. Jahrhundert zu einem wissenschaftsphilosophischen Problem entwickelt. Daten sind nicht schlichtes Rohmaterial, sondern stets unter Bedingungen erhobene Daten, weshalb eine intensive Beschäftigung mit dem Begriff “Fakten” wichtig ist. In letzter Zeit wurde die Basis des kritischen Diskurses durch Begriffe wie “Fake News” und “Alternative Fakten” infrage gestellt. “Fake News” bezeichnet falsche Nachrichten oder irreführende Informatio- nen, die absichtsvoll verbreitet werden, um die Meinung von Menschen zu beeinflussen und bestimmte Ziele zu erreichen. Fake News kann nicht mit “Falschmeldung” oder “Falschnachrichten” übersetzt werden, da diese Begriffe nicht zwischen Irrtümern und bewusst verbreiteten Falschinformationen unterscheiden. Der Begriff “Fake News” lässt sich besser mit “gefälschte Nachricht” über- setzen, da dies die bewusste und absichtsvolle Verbreitung von falschen Informationen hervorhebt. Der zentrale Unterschied zwischen “Falschmeldungen” und “Fake News” liegt darin, ob es “nur” an Wahrheit mangelt oder ob neben dem Mangel an Wahrheit auch noch ein Mangel an Wahrhaftigkeit hinzukommt. Fake News sind in der Mediengeschichte nichts Neues, aber in den letzten Jahrzehnten haben sich drei Neuheiten ergeben: Die Top 10 Twitter-Accounts mit den meisten Followern im August 2022 sind: Barack Obama, Justin Bieber, Katy Perry, Rihanna, Elon Musk, Cristiano Ronaldo, Taylor Swift, Donald Trump, Ariana Grande und Lady Gaga. Nachrichtenseiten können manipuliert werden, um als “seriöse Quelle” ver- wendet zu werden. Die technischen Möglichkeiten für Fälschungen haben sich erweitert, ins- besondere bei Bildmaterial, das mit Software verändert und gefälscht wer- den kann. Es ist möglich, nahezu jedes Ereignis durch einen echt aussehenden Film darzustellen, wie das Beispiel des Fake-Telefonats mit Vitali Klitschko zeigt. Im August 2022 gab es ein Fake-Telefonat zwischen einem Betrüger, der sich als Vitali Klitschko ausgab, und Berlin Bürgermeisterin Franziska Gif- fey, das von der Kriminalpolizei als politisch motiviert eingestuft wurde. Die Ermittler gehen von einer digitalen Manipulation aus, möglicherweise durch Deepfake-Technologie. Ähnliche Fälle gab es auch in Madrid und Wien, wo Bürgermeister mit dem vermeintlichen Klitschko videotelefoniert haben. Die Manipulation könnte durch Face Reenactment erfolgt sein, bei dem das 2  Videomaterial eines Interviews mit Klitschko verwendet und in Echtzeit mit dem Gesprochenen und den Lippenbewegungen des Betrügers zusam- mengeführt wurde. Der Begriff “alternative Fakten” wurde von Kellyanne Conway, Bera- terin und Wahlkampfmanagerin von Donald Trump, geprägt und birgt die Gefahr, dass Fakten relativiert und als Meinungen dargestellt werden. Der Begriff “alternative Fakten” wurde von Kellyanne Conway, Beraterin des US-Präsidenten, in einem Interview verwendet, um die Äußerungen von Trumps Sprecher Sean Spicer über die Zahl der Zuschauer bei Trumps Vereidigung zu rechtfertigen. Spicer hatte behauptet, dass die Medien “absichtlich falsch” über die Zahl der Zuschauer berichtet hätten und dass es die größte Zuschauerzahl bei einer Amtseinführung gewesen sei. Trump selbst hatte den US-Medien vorgeworfen, über die Zahl der Zuschauer bei seiner Vereidigung gelogen zu haben und behauptete, dass er am Kapitol “eine Million, eineinhalb Millionen Menschen” gesehen habe. Die Behörden in Washington, D.C. hatten jedoch keine offiziellen Teil- nehmerzahlen herausgegeben, und Fernsehbilder zeigten, dass die Fläche zwischen dem Kapitol und dem Washington Monument nicht vollständig gefüllt war. Vergleichsbilder zeigten zudem, dass deutlich weniger Menschen anwesend waren als bei Barack Obamas Amtseinführung 2009. Die Ausführungen in diesem Kapitel machen deutlich, dass es wichtig ist, die Herkunft und Quellen von “Fakten” genau zu hinterfragen und zu analysieren, und dass der Weg zu diesen Fakten von zentraler Bedeutung ist. Forschung bezeichnet die systematische Suche nach Neuem mit wis- senschaftlichen Methoden und kann auf verschiedene Arten stattfinden, wie zum Beispiel experimentell oder naturalistisch. Die wichtigsten Unterscheidungen in der Forschung sind die Unterschei- dung zwischen experimentell und naturalistisch, bei der es darum geht, ob in den beobachteten Forschungsgegenstand eingegriffen wird oder nicht. Forschung kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden, wie zum Beispiel naturalistische Forschung, bei der die Verbreitung von Neuigkeiten und Informationen in verschiedenen Medien verfolgt wird, oder experimentelle Forschung, bei der bewusste Meldungen generiert und deren Verbreitung verfolgt wird. Quantitative Forschung zeichnet sich durch genaues Messen, Registrieren oder Auszählen aus und beruht auf Zahlen und Daten, die mathematisch und statistisch ausgewertet werden können, während qualitative Forschung sich auf die Interpretation von Daten sprachlicher oder symbolischer Natur konzentriert. Theoretische Forschung erreicht ihre Ergebnisse durch gedankliche Mittel wie Reflektieren, Abwägen, Analysieren und Argumentieren, während em- pirische Forschung durch Wahrnehmung, wie Befragung, Auswertung von 3  Schriftstücken oder Beobachtung, erfolgt. Entwicklung und Design sind von Forschung zu unterscheiden, insbeson- dere in den Ingenieurwissenschaften, wo es um die Entwicklung von neuen Lösungen, Technologien und Produkten geht. Die Informationsbeschaffung kann auf verschiedene Weise erfolgen, wie zum Beispiel durch Literaturstudium, Sekundärforschung, Primär- forschung, Meta-Analyse, Feldforschung oder Schreibtischforschung. Sekundärforschung greift auf bereits vorhandene Daten zurück, während Primärforschung selbst Daten erzeugt, die optimal für den Forschungsge- genstand erhoben werden können. Literaturstudium ordnet das Thema und die zu behandelnde Frage in den derzeitigen Stand der Wissenschaft ein, während Meta-Analyse ver- schiedene, bereits vorhandene Daten und Studien zusammenführt. Die Informationsbeschaffung kann auch durch Tabelle 2 systematisch dargestellt werden, die Quellen wie Literatur, Empirie, Sekundärforschung, Primärforschung, Meta-Analyse, Feldforschung und Schreibtischforschung auflistet. Die Autoren Kornmeier (2007) und Kruse (2017) werden als Referenzen genannt. Das kritische Denken kann durch verschiedene Forschungsverfahren bee- influsst werden, darunter Primar- und Sekundärforschung, die sich in der Art und Weise der Datenerfassung und -auswertung unterscheiden. Ein hybrides Verfahren zwischen Primar- und Sekundärforschung ist das Data Mining, bei dem große Datenmengen mit Hilfe von explorativen Ver- fahren analysiert werden, um Regelmäßigkeiten und Muster aufzudecken. Data Mining kann als eine Form der induktiven Forschung angesehen wer- den, bei der ohne vorherige theoretische Annahmen oder Überlegungen nach Regelmäßigkeiten oder Gesetzmäßigkeiten in den Daten gesucht wird. Die verwendeten Methoden und statistischen Verfahren bei Data Mining sind aus der statistischen Analyse großer Datenbestände bekannt und wer- den durch neue Verfahren wie neuronale Netzwerke ergänzt. Die Besonderheit der Data Mining-Software besteht darin, dass sie im Sinne einer Black Box angewendet werden kann, was jedoch problema- tisch sein kann, wenn ohne Beachtung der Sensibilität der Programme weitreichende Entscheidungen getroffen werden. Ein Problem bei Data Mining ist die Vorstellung, dass damit das Stich- probenparadigma der Statistik obsolet würde und aufgrund der großen Datensätze auf die Formulierung von Stichprobenverteilungen verzichtet werden kann. Kornmeier (2007) kritisiert, dass in blindem Vertrauen auf die Auswer- tungssoftware und ohne Beachtung der Sensibilität der Programme auf Ausreißer, Verzerrungen durch selektive Datenbasis usw. weitreichende Entscheidungen getroffen werden. Wissen ist ein Sammelbegriff für Auffassungen, Meinungen und Gedanken, deren Begründetheit über eine bloße Wahrheitsannahme hinausgeht und durch kontrolliert gewonnene empirische Fakten, konsistent ausformulierte 4  Theorien, Prüfungen in Konsensverfahren und Einsatz in der Praxis be- gründet werden kann. Wissen lässt sich nicht über seinen Wahrheitsgehalt definieren, wohl aber über Kriterien wie Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Verwendbarkeit, Sparsamkeit, konzeptuelle Konsistenz und Kommunizierbarkeit. Wissen schließt die Identifikation und das Verständnis von Nichtwissen ein. Wissen ist in verschiedenen Medien und Zeichensystemen dokumentiert, aber seine Existenz ist immer auf menschliches Denken angewiesen, das diese Zeichen verstehen kann. Der Begriff des Wissens ist nicht unmittelbar mit dem der “Wahrheit” ver- bunden, aber es geht um eine fundierte Begründung, bei der Wissenschaft und wissenschaftliche Methoden helfen. Wissen kann sich in vielfacher Weise manifestieren, wie z.B. in Forschungsergebnissen, Fakten, Statistiken, Ideen, Theorien, Konzepten, Methoden, technologischem Wissen, Sammlungen, Inventaren, System- atiken, Praxiswissen und Erfahrung. Die Qualität von Wissen wird in drei Kategorien eingeteilt: gesichertes Wissen, strittiges Wissen und Unwissen. Gesichertes Wissen ist durch empirische Belege, diskursive Prüfung, the- oretische Konsistenz, praktische Erprobung und klare Generalisierbarkeit gekennzeichnet. Strittiges Wissen ist durch widersprüchliche Belege, unklare Generalisier- barkeit, divergente Interpretationen und fraglichen Nutzen gekennzeich- net. Unwissen umfasst offene Fragen, Forschungslücken, hypothetisches Wis- sen, spekulatives Wissen und praktisch unerprobtes Wissen. Wissen wird in Organisationen und Unternehmen als zentraler Wettbe- werbsfaktor angesehen und ist oft der entscheidende Teil des “Produkts”. Die Wissenstreppe, wie sie von North (2021) definiert wird, umfasst die Stufen Zeichen, Daten, Information und Wissen. Zeichen sind die unterste Ebene der Wissenstreppe und umfassen Buch- staben, Ziffern und Sonderzeichen. Daten sind Symbole, die noch nicht interpretiert, aber aufgrund von bes- timmten Ordnungsregeln zusammengesetzt sind. Informationen sind Daten, die in einem Bedeutungskontext stehen und eine bestimmte Bedeutung haben. Wissen entsteht aus der Verarbeitung von Informationen durch das Be- wusstsein und ist der Prozess der zweckdienlichen Vernetzung von Infor- mationen. Wissen kann definiert werden als die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Personen zur Lösung von Problemen einsetzen, und um- fasst sowohl theoretische Erkenntnisse als auch praktische Alltagsregeln und Handlungsanweisungen. Wissen stützt sich auf Daten und Informationen, ist jedoch immer an Personen gebunden und entsteht als individueller Prozess in einem spezi- 5  fischen Kontext. Arten von Aussagen Bei der Formulierung von Aussagen gibt es vier Arten, die sich auf der Grundunterscheidung “wahrheitsfähig oder nicht-wahrheitsfähig” basieren: logische Aussagen, empirische Aussagen, normative Aussagen und metaphysische Aussagen. Logische Aussagen sind wahrheitsfähig und können mit den Regeln der Logik überprüft werden, wie beispielsweise die Aussage “Studierende sind älter als Kleinkinder”. Empirische Aussagen sind Aussagen über einen realen Sachverhalt und können durch Konfrontation mit der Realität überprüft werden, wie beispielsweise die Aussage “In Hamburg leben mehr Menschen als in Wien”. Normative Aussagen legen fest, wie etwas sein soll, und sind nicht wahrheitsfähig, da sie nur wertsetzend sind, wie beispielsweise die Aus- sage “Die Darstellung von Wissen sollte in einfacher Sprache und einer übersichtlichen Struktur erfolgen”. Metaphysische Aussagen sind nicht wissenschaftlich überprüfbar und damit empirisch gehaltlos, aber können trotzdem einen Wert haben, wie beispielsweise die Aussage “Jeder Mensch hat einen sechsten Sinn”. Inhaltsleere Aussagen sind von keinem Nutzen, sagen nichts aus und kön- nen auch empirisch nicht widerlegt werden, wie beispielsweise die Aussage “Heute Abend wird es regnen oder auch trocken bleiben”. Die Autoren Peters und Waterman haben in ihrem Buch “Auf der Suche nach Spitzenleistungen” Aussagen gemacht, die kritisch hinterfragt werden müssen, um ihre Gültigkeit zu überprüfen. Arten von Aussagen können in nicht-wahrheitsfähige Aussagen (z.B. nor- mative oder metaphysische Aussagen), wahrheitsfähige Aussagen (z.B. lo- gische oder empirische Aussagen) eingeteilt werden. Ein Beispiel für die Kritik an wissenschaftlichen Aussagen ist das Buch von Peters und Waterman (1994), das acht Merkmale erfolgreicher Un- ternehmen aufzeigt, aber aus wissenschaftlicher Sicht stark anzuzweifeln ist. Gründe für die Kritik an Peters und Waterman sind unter anderem: Die Argumentation, dass erfolgreiche Unternehmen die acht Merk- male aufweisen müssen, ist nicht überzeugend, da nicht-erfolgreiche Unternehmen nicht untersucht wurden. Viele Behauptungen sind nicht überprüfbar, da die empirische Unter- suchung nicht ausreichend dokumentiert wird. Logische Widersprüche können aufgezeigt werden. Die Empfehlungen für die praktische Anwendung sind unbrauchbar, da die Aussagen zu vage bleiben. Eine finanzwirtschaftliche Untersuchung hat gezeigt, dass die von Peters und Waterman als exzellent herausgestellten Unternehmen wirtschaftlich 6  weniger erfolgreich waren als eine Vergleichsgruppe. Fazit: Auch Aussagen von oft zitierten Autoren sind auf ihre Gültigkeit zu prüfen. 7