Neue Analysen des Annenberg Public Policy Center zeigen, dass die öffentliche Wahrnehmung der Glaubwürdigkeit von Wissenschaftlern – gemessen an ihrer Kompetenz, Vertrauenswürdigkeit und dem Ausmaß, in dem sie die Werte einer Person zu teilen scheinen – zwar hoch bleibt, ihre wahrgenommene Kompetenz und Vertrauenswürdigkeit zwischen 2023 und 2024 jedoch etwas nachgelassen hat. Die Untersuchung ergab auch, dass die öffentliche Wahrnehmung von Wissenschaftlern, die im Bereich künstliche Intelligenz (KI) arbeiten, von der der Wissenschaftler insgesamt abweicht.
Von 2018 bis 2022 stützte sich das Annenberg Public Policy Center (APPC) der University of Pennsylvania auf nationale Querschnittsumfragen, um die Wahrnehmung von Wissenschaft und Wissenschaftlern zu beobachten. In den Jahren 2023-24 ging das APPC zu einer landesweit repräsentativen Stichprobe über, um Veränderungen in der individuellen Wahrnehmung beobachten zu können.
Die Ergebnisse vom Februar 2024, die heute zeitgleich mit der Ansprache der Präsidentin der National Academy of Sciences, Marcia McNutt, zum „Stand der Wissenschaft“ veröffentlicht wurden, basieren auf einer Analyse der Antworten einer nationalen Wahrscheinlichkeitsstichprobe unter US-Erwachsenen, die im Februar 2023 (n=1.638 Befragte), November 2023 (n=1.538) und Februar 2024 (n=1.555) befragt wurden.
Basierend auf den Querschnittsdaten von 2022, in einem Artikel mit dem Titel „Faktoren zur Beurteilung WissenschaftSelbstdarstellungsmodell und ihre Auswirkungen auf die Unterstützung der Konservativen und Liberalen bei der Finanzierung der Wissenschaft“, veröffentlicht in Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften (September 2023) haben die mit Annenberg verbundenen Forscher Yotam Ophir (State University of New York at Buffalo und angesehener Forschungsstipendiat des APPC), Dror Walter (Georgia State University und angesehener Forschungsstipendiat des APPC) sowie Patrick E. Jamieson und Kathleen Hall Jamieson vom Annenberg Public Policy Center Faktoren isoliert, die der Wahrnehmung von Wissenschaftlern zugrunde liegen (Factors Assessing Science’s Self-Presentation, oder FASS). Diese Faktoren sagen die öffentliche Unterstützung für eine verstärkte Finanzierung der Wissenschaft und die Unterstützung für die staatliche Finanzierung der Grundlagenforschung voraus.
Die fünf Faktoren in FASS sind, ob Wissenschaft und Wissenschaftler als glaubwürdig und umsichtig wahrgenommen werden, ob sie als in der Lage wahrgenommen werden, Voreingenommenheit zu überwinden, Fehler zu korrigieren (selbstkorrigierend) und ob ihre Arbeit Menschen wie dem Befragten und dem Land als Ganzes zugute kommt (nützlich). In einer Veröffentlichung aus dem Jahr 2024 mit dem Titel „Die Politisierung der Klimawissenschaft: Medienkonsum, Wahrnehmung von Wissenschaft und Wissenschaftlern und Unterstützung für die Politik“ (26. Mai 2024) in der Zeitschrift für Gesundheitskommunikationzeigte dasselbe Team, dass diese fünf Faktoren die Beziehung zwischen der Nutzung von Medienquellen wie Fox News und Ergebnissen wie dem Glauben an den vom Menschen verursachten Klimawandel, der Wahrnehmung der davon ausgehenden Bedrohung und der Unterstützung klimafreundlicher Maßnahmen wie einer Kohlenstoffsteuer vermitteln.
Jamieson, Direktor des Annenberg Public Policy Center und Leiter der Umfrage, sagte über das FASS-Modell: „Da sich unsere 13 Kernfragen zuverlässig auf fünf Faktoren mit erheblicher Vorhersagekraft reduzieren lassen, ermöglichen die Kernfragen der ASK-Umfrage es, sowohl die Stabilität als auch die Veränderungen in der öffentlichen Wahrnehmung von Wissenschaft und Wissenschaftlern im Zeitverlauf zu isolieren.“
Die neue Studie zeigt, dass Wissenschaftler zwar ein hohes Ansehen genießen, aber zwei der drei Dimensionen, die Glaubwürdigkeit ausmachen – die Wahrnehmung von Kompetenz und Vertrauenswürdigkeit – einen kleinen, aber statistisch signifikanten Rückgang von 2023 auf 2024 aufwiesen, ebenso wie beide Maße für die Nützlichkeit. Die Umfragedaten von 2024 zeigen auch, dass die Öffentlichkeit KI-Wissenschaftler für weniger glaubwürdig hält als Wissenschaftler im Allgemeinen. Deutlich weniger Menschen sagen, dass KI-Wissenschaftler kompetent und vertrauenswürdig sind und „meine Werte teilen“ als Wissenschaftler im Allgemeinen.
„Obwohl das Vertrauen in die Wissenschaft insgesamt hoch bleibt, offenbart die Umfrage Bedenken hinsichtlich der KI-Wissenschaft“, sagte Jamieson. „Das Ergebnis ist nicht überraschend. Generative KI ist ein aufstrebender Wissenschaftsbereich, der sowohl vielversprechend als auch potenziell gefährlich ist.“
Die Daten basieren auf Annenberg Science Knowledge (ASK)-Wellen der Annenberg Science and Public Health (ASAPH)-Umfragen, die in den Jahren 2023 und 2024 durchgeführt wurden. Die mit 2023 gekennzeichneten Ergebnisse basieren auf einer Umfrage vom Februar 2023, und die mit 2024 gekennzeichneten Ergebnisse basieren auf kombinierten Halbstichproben der ASAPH-Umfrage, die im November 2023 und Februar 2024 erhoben wurden.
Wahrnehmung der Wissenschaftler insgesamt
Im FASS-Modell wird die Glaubwürdigkeit von Wissenschaftlern anhand der Einschätzung beurteilt, ob Wissenschaftler kompetent und vertrauenswürdig sind und „meine Werte teilen“. Die ersten beiden dieser Werte sind in der jüngsten Umfrage gesunken. Im Jahr 2024 stimmen 70 % der Befragten voll und ganz oder eher zu, dass Wissenschaftler kompetent sind (gegenüber 77 % im Jahr 2023), und 59 % stimmen voll und ganz oder eher zu, dass Wissenschaftler vertrauenswürdig sind (gegenüber 67 % im Jahr 2023).
Die Umfrage ergab auch, dass im Jahr 2024 weniger Menschen der Meinung waren, dass die Erkenntnisse der Wissenschaftler „dem Land als Ganzes“ und „Menschen wie mir“ zugute kommen. Im Jahr 2024 stimmten 66 % voll und ganz oder eher zu, dass die Erkenntnisse dem Land als Ganzes zugute kommen (gegenüber 75 % im Jahr 2023). Auch die Überzeugung, dass die Erkenntnisse der Wissenschaftler „Menschen wie mir zugute kommen“, ging von 68 % auf 60 % zurück. Zusammengenommen machen diese beiden Fragen den Nutzenfaktor von FASS aus.
Die Ergebnisse folgen auf anhaltende Angriffe auf die Klima- und Covid-19-Wissenschaft sowie in jüngster Zeit auf öffentliche Bedenken hinsichtlich der raschen Entwicklung und Einführung künstlicher Intelligenz.
Vergleich der Wahrnehmung von Wissenschaftlern im Allgemeinen mit der von Klima- und KI-Wissenschaftlern Glaubwürdigkeit: Gefragt nach drei Faktoren, die der Glaubwürdigkeit von Wissenschaftlern zugrunde liegen, weisen KI-Wissenschaftler in allen drei Werten eine geringere Glaubwürdigkeit auf.
Vorteile: Gefragt nach den Vorteilen der Erkenntnisse von Wissenschaftlern, stimmen 60 % der Aussage zu, dass „die Erkenntnisse von Wissenschaftlern Menschen wie mir zugute kommen“, während nur 44 % der Klimaforscher und 35 % der KI-Wissenschaftler dieser Aussage zustimmen. Gefragt, ob die Erkenntnisse dem Land als Ganzes zugute kommen, stimmen 66 % der Wissenschaftler, 50 % der Klimaforscher und 41 % der KI-Wissenschaftler dieser Aussage zu.
APPCs ASAPH-Umfrage
Die Umfragedaten stammen aus der 17. und 18. Welle eines landesweit repräsentativen Panels von Erwachsenen in den USA, das erstmals im April 2021 von SSRS, einem unabhängigen Marktforschungsunternehmen, für das Annenberg Public Policy Center durchgeführt wurde. Diese Wellen der Wissensumfrage Annenberg Science and Public Health (ASAPH) wurden vom 22. bis 28. Februar 2023, vom 14. bis 20. November 2023 und vom 6. bis 12. Februar 2024 durchgeführt und weisen Stichprobenfehlermargen (MOE) von ± 3,2, 3,3 und 3,4 Prozentpunkten bei einem Konfidenzniveau von 95 % auf.
Im November 2023 wurde die Hälfte der Stichprobe nach „Wissenschaftlern“ und die andere Hälfte nach „Klimawissenschaftlern“ gefragt. Im Februar 2024 wurden die ursprünglich nach „Wissenschaftlern“ gefragten Personen nach „Wissenschaftlern, die KI erforschen“ und die andere Hälfte nach „Wissenschaftlern“ gefragt. Dies ergab zwei Halbstichproben, die sich mit bestimmten Studienbereichen befassten, während alle Teilnehmer allgemein nach „Wissenschaftlern“ gefragt wurden. Alle Zahlen werden auf die nächste ganze Zahl gerundet und ergeben möglicherweise nicht 100 %. Kombinierte Unterkategorien ergeben aufgrund von Rundungen möglicherweise nicht die Gesamtsummen in der obersten Zeile und im Text.