Bastian Greshake | 11. August 2010, 17:47

Heutzutage sequenzieren Biologen ja fast alles. Gemeint ist dabei das lesbar machen der genetischen Informationen. Aus den chemischen Bausteinen werden dabei dann lustige Buchstabenfolgen die aus den Anfangsbuchstaben der vier Basen (Adenin (A) oder Guanin (G), Thymin (T) und Cytosin (C)) bestehen die bequem am Computer lesbar sind. Relativ bekannt geworden sind dabei die großen Genom-Sequenzierungs-Projekte. Bei diesen wird die gesamte genetische Information in solche Buchstaben-Ketten verwandelt. Für viele Organismen, darunter auch uns Menschen, gibt es ein solches Referenzgenom. Allerdings ist die Erstellung eines gesamten Genoms trotz moderner Methoden immer noch relativ Zeit- und auch Kosten-Intensiv.

Als Alternative hat sich daher in vielen Bereichen das Erstellen des Transkriptoms anstelle des Genoms durchgesetzt. Bei dem Transkriptom sequenziert man nur jene Teile des Genoms die zu einem Zeitpunkt X gerade auch aktiv benutzt werden um in der Übersetzungsmaschine des Organismus von DNA zu RNA umgeschrieben (transkribiert) werden. Das spart nicht nur Zeit und Geld weil es weniger Material ist was man sequenzieren muss, sondern hat auch ganz praktische Anwendungsfälle: Es gibt nämlich nicht nur ein Transkriptom pro Art sondern ein Transkriptom für einen Zeitpunkt X pro Art. Denn welche Gene gerade aktiv sind verändert sich stark durch verschiedene Dinge: Umweltfaktoren, Lebensalter und eben auch Krankheiten. Die Unterschiede im Transkriptom kann man aktiv ausnutzen: So kann man schauen welche Gene aktiv oder inaktiv werden. Sei es durch Veränderungen in der Umwelt oder auch durch Krankheiten wie Krebs.  



Das klingt nun ganz einfach. Ist aber in der Praxis noch nicht ganz so simpel wie ein Mikrowellengericht zuzubereiten. Denn bei modernen Sequenzier-Techniken bekommt man am Ende nicht eine fertige, lange Zeichenkette mit der man arbeiten kann sondern viele kurze Fragmente. Ähnlich wie Puzzleteile überlappen diese zum Teil dann an den Enden. Was hier mit 4 Teilen noch recht einfach aussieht wird schon komplexer wenn man sich überlegt, dass nicht nur die Anzahl der Teile viel höher ist, sondern auch die Anzahl der Puzzle selbst. Denn am Ende hat man nicht nur ein fertiges Puzzle sondern ganz viele davon. Weil so ein Transkriptom besteht nicht nur aus einem einzelnen Gen sondern aus vielen einzelnen. Als Beispiel: Der Datensatz mit dem ich während meiner Thesis gearbeitet habe bestand aus fast 900.000 Puzzleteilen/Sequenzen die später zu gut 35.000 einzelnen Puzzlen/längeren Sequenzen zusammengesteckt wurden. Das ist schon eine Hausnmmer die man nicht mehr per Hand macht, egal wie sehr man Puzzle-Fan ist. Stattdessen benutzt man dazu sogenannte Assembly-Programme die für einen die Arbeit erledigen.

Aber selbst wenn man dann so weit ist, dass man die Puzzle zusammengebaut hat muss man feststellen: Der Informationsgehalt bislang geht gehen Null. Denn die Teile und auch die Puzzles selbst haben alle die gleiche Farbe. Damit man nun erkennt welches Bild eigentlich auf das Puzzle gehört, also was für ein Gen o. Ä. man da gerade hat, muss man wieder ein bisschen Arbeiten: Man muss die Sequenzen annotieren. Dies geschieht üblicherweise über riesige Datenbanken: Man vergleicht seine eigenen Sequenzen gegen andere und schaut ob es diese, oder nahe Verwandte, schon gibt. Aber auch dies ist eine Aufgabe die niemand per Hand machen möchte. Deshalb gibt es auch dafür Software-Lösungen mit passenden Algorithmen die sich um das Suchen kümmern.

Hört sich also so an, als wäre es ein Traum als Biologe mit Sequenzen zu arbeiten: Daten in den Computer, einen Knopf drücken, und ein bisschen später (wobei bisschen bei der Datenmenge meist: Wochen später) die Resultate in der Hand halten. Theoretisch ist das so. In der Praxis funktioniert das nicht so einfach. Alleine die Literatur-Recherche zur Wahl der richtigen Tools im Rahmen meiner Projektarbeit hat gut 8 Wochen gedauert. Und wenn man dann mal die ganzen Paper gelesen hat und sich für ein Set an Programmen entschieden hat fängt der Spaß erst richtig an. Denn Benutzerfreundlichkeit ist in der Open Source-Welt halt noch nicht so richtig angekommen.

Dazu muss man nur mal Gimp und Inkscape mit den überteuerten Äquivalenten von Adobe vergleichen. Wobei die Standard-Programme die man zur Transkriptom-Analyse benötigt lieber gleich auf eine graphische Benutzerführung verzichten und sich auf die Kommandozeile beschränken. So mächtig die Kommandozeile auch ist, so ziemlich alle Studien die ich finden konnte zeigen, dass neue Benutzer damit hoffnungslos überfordert sind. Dazu kommt dann noch die Tatsache, dass so ziemlich jedes Programm was ich mir angeschaut habe den Benutzer mit kryptischen Parametern überschüttet um ihn endgültig in den Wahnsinn zu treiben.

Die meisten Biologen werden mit der Webseite von NCBI BLAST eine Alternative zur Kommadozeilen-Version von BLAST kennen. Mit halbwegs aufgeräumten, graphischem User-Interface und der Möglichkeit die meisten Parameter einfach zu ignorieren. Stattdessen einfach die eigenen Daten hochladen, auf “Run” klicken, und irgendwann die Ergebnisse abholen. Und das hab ich nun, so ähnlich, für die Transkriptom-Analyse nachgebaut. Das Ziel: Seine Sequenzen hochladen, ein paar mal auf “Run” klicken, und am Ende eine hübsche Auswertung der Ergebnisse bekommen. Dabei ist das nicht ganz so trivial. Denn diese Aufgaben, so einfach puzzeln auch klingen mag, sind Rechen- und Zeitintensiv. Deshalb ist es eben nötig die verschiedenen Aufgaben wenn möglich auf verschiedene Computer zu verteilen.

Als Webframework hab ich dabei lustig mit Ruby On Rails rumgespielt während die Last-Verteilung auf verschiedene Maschinen per Distributed Ruby zum Zuge kam. Und im Endeffekt hat das auch ganz gut geklappt. Die Standard-Analysen kann man nun bequem von einem Web-Front-End aus bedienen. Dabei muss man die verschiedenen Programme nun nicht umständlich auf seinem Rechner installieren oder sich per Remote-Zugriff auf Servern einloggen sondern kann bequem die Server-Struktur des Instituts über seinen Browser bedienen. Neben dem initialen Zusammenbauen der Puzzles werden von dem Programm auch Punktmutationen erkannt, genauso wie die Annotation der fertigen Puzzle gegen verschiedene Datenbanken übernommen wird. Wer noch etwas mehr Informationen möchte kann dann auch gleich potentielle Protein-Sequenzen aus den Resultaten erstellen lassen und auch diese gegen Datenbanken annotieren lassen um zu schauen was die Proteine so tun sollten.  Getestet habe ich das ganze auch an einem Datensatz und kann nun sagen: Ja, es funktioniert.

Diese simple Klick-Bedienung hat dabei natürlich einen Nachteil: Eine Reduktion der Einstellungsmöglichkeiten macht es leicht möglich die gesamte Software zu bedienen. Unter Umständen fehlen einem damit aber genau die Parameter die man eigentlich haben möchte beziehungsweise benötigt. Bislang fehlt diese Möglichkeit in dem Web-Front-End das ich zusammengeschraubt habe noch. Aber NCBI BLAST löst das Problem dadurch, dass man diese Parameter als “Experten-Einstellungen” freigibt. Und das wäre wohl auch der nächste Schritt den ich implementieren werde. Aber erstmal ist nun eins angesagt, zumindest sobald ich die Verteidigung meiner Arbeit durch hab: Urlaub.

Bild: Wikipedia, CC-BY-SA

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Bastian Greshake | 30. Juli 2010, 20:39

Das Gruppen, aber auch Individuen, sich relativ gut vor selbstsüchtigen Individuen schützen können ist ja nicht ganz unbekannt. Unter anderem das Gefangenendilemma ist ja so ein nettes Beispiel für besonders effektive Strategien um sich davor zu schützen. Eine Studie die nun im “Journal of Personality and Social Psychology” erschienen ist wollte eigentlich nur schauen wo die Toleranzgrenze für einen solchen Missbrauch liegt.

Um diese Theorie zu testen haben sie 104 Psychologie-Studenten des ersten Semesters (die Ergebnisse gelten also mal wieder nur für WEIRDs, trotzdem werde ich der Einfachheit halber von Menschen reden.) an einem Versuch teilnehmen lassen. Den Teilnehmern des Versuchs wurde erzählt, sie würden an einem Spiel am Computer mit 4 anderen Studenten teilnehmen. Dabei bekam jeder Spieler 10 Punkte auf sein Spiel-Konto. Diese Punkte konnte er entweder behalten oder in den Gruppen-Pool spenden. Wie viele seiner Punkte er spendet konnte er dabei selbst entscheiden. Jeder Punkt der in den Gruppenpool ging wurde dabei automatisch verdoppelt.

Am Ende konnte der Teilnehmer entscheiden wie viele Punkte er aus dem Gruppen-Pool nehmen will. Bis zu einem Maximum von 25 %. Würden also alle Teilnehmer ihre kompletten Punkte spenden könnte man so anstelle der 10 Punkte gleich 25 abgreifen. Damit es auch spannend ist möglichst viele Punkte zu bekommen wurde den Teilnehmern versprochen die Punkte in Gutscheine für die Restaurants auf dem Campus umzuwandeln am Ende des Versuchs.

Und wie bei jedem guten psychologischen Versuch hat man die Teilnehmer dabei natürlich dreist angelogen. Denn sie haben nicht gegen 4 andere Studenten gespielt sondern die Aktionen der 4 “Spieler” waren einfach einprogrammiert. Einer dieser virtuellen Teilnehmer, Spieler Blau, war dabei so programmiert entweder besonders große oder besonders kleine Anteile zu spenden (8 bzw. 2 Punkte) und entweder besonders viele oder besonders wenige Punkte am Ende aus dem Gruppentopf zu nehmen (12 oder 3 Punkte).

Am Ende des Spiels, vor der Aufklärung des Schwindels, wurde den Studenten gezeigt wie viele Punkte die virtuellen Teilnehmer gespendet hatten und wie viele Punkte die anderen Teilnehmer aus dem Topf genommen hatten. Dann durfte jeder Teilnehmer sagen welche anderen Teilnehmer er wie gerne aus dem Spiel entfernen würde wenn er könnte.

Dabei kam dann auch das raus, was erwartet wurde. Wenn Spieler Blau besonders wenig in den Topf eingezahlt hatte und sich großzügig bedient hat, also eigennützig gespielt hat, dann gaben die meisten Teilnehmer an diesen Spieler aus dem Spiel entfernen zu wollen. Das ist aber nicht das Spannende. Spannend ist das Ergebnis, dass die Teilnehmer den Spieler Blau auch dann entfernen wollten wenn dieser besonders viel eingezahlt hat und sich dann wenig aus dem Topf genommen hat. Wenn Spieler Blau also wohltätig gehandelt hat.

Das ist schon seltsam, denn nicht nur die Gruppe als solches, sondern auch jeder andere Spieler profitiert ja ganz direkt davon, dass jemand viel einzahlt und dann wenig davon zurücknimmt. Denn so gibt es mehr Punkte für jeden anderen. Das hat nicht nur mich verwirrt sondern auch die Psychologen. Deshalb haben sie noch mehr Studien dazu durchgeführt. Ihr erster Erklärungsansatz dazu war, dass diese Beobachtung einfach ein Artefakt, hergestellt durch den Versuch selbst, sein könnte.

Denn die Teilnehmer könnten jene, die viel Spenden und wenig nehmen, einfach als Leute die das Spiel nicht verstanden haben oder sich einfach zufällig verhalten einordnen. Und aus anderen Studien weiss man, dass Menschen nicht gerne mit inkompetenten Menschen oder mit Menschen die sich unvorhersehbar verhalten zusammenarbeiten.

Um diesen Effekt auszuschliessen haben sie in zwei anderen Studien den Test ähnlich wiederholt. Dabei haben sie den Teilnehmern entweder vorher mitgeteilt wie gut die anderen Spieler sind (dabei war Spieler Blau dann entweder genauso gut wie der Rest oder signifikant schlechter) oder den Teilnehmern wurde zwischen den Spielrunden verraten wie konsistent die anderen in ihren Entscheidungen waren (hier war Spieler Blau dann entweder genauso konsistent wie der Rest oder sehr unvorhersehbar). Und in diesen beiden Versuchen änderte sich das Bild nicht. Auch wenn die Teilnehmer den Spieler Blau als kompetent und konsistent bewerteten wollten sie ihn am liebsten rauswerfen.

Deshalb mussten die Psychologen sich andere Erklärungsmodelle für dieses Verhalten überlegen. Und dabei kamen sie auf 2 mögliche Gründe: Zum einen die Bewertung des eigenen Verhaltens der Teilnehmer und zum anderen haben sie ein normatives Modell vorgeschlagen und diese Erklärungsmodelle auch getestet und bestätigen können.  

Der Grund wieso die Bewertung des eigenen Verhaltens eine Rolle spielen könnte liegt darin, dass sich jeder gerne mit anderen Menschen vergleicht. Wenn nun manche Mitglieder der Gruppe besonders gut sind, dann führt das bei jenen die nicht so außergewöhnlich abschneiden dazu, dass sie sich selbst schlecht bewerten. Und das sogar dann, wenn es objektiv gesehen keinen Grund gibt, weil sie immer noch gute Leistungen bringen.

Wenn ein Teilnehmer das Gefühl hat schon sein bestmögliches zu versuchen und trotzdem nicht mithalten kann, dann kann das dazu führen, dass er die anderen, die “besser” sind, ablehnt und sogar zu der Ansicht kommt, dass er selbst ein gutes Mitglied der Gruppe ist. Und als Konsequenz wird der Wohltäter aus der Gruppe geschmissen, denn so muss man sich auch nicht weiter mit ihm vergleichen lassen.

Bei der normativen Begründung spielt dieses “bloßstellen” der eigenen Makel keine Rolle. In dem Fall geht es nur darum, dass jemand die Regeln in der die Gruppe lebt verletzt. Und da das Verhalten der Wohltäter die Ausnahme ist verstößt auch er, genauso wie der Selbstsüchtige, gegen die Norm “Fairness”.

Nach den Daten der Studie dazu durchgeführt wurde halten sich beide Begründungen die Waage. Es gibt also in etwa so viele Teilnehmer die sagen “Spieler Blau lässt uns doof aussehen, deshalb muss er raus” als auch jene die sagen “Spieler Blau ist anders als der Rest der Gruppe, deshalb muss er raus”. Und im Endeffekt ist das auch gar nicht so überraschend, wie es für mich war.

Denn Psychologen kennen den Effekt, dass außergewöhnliche Individuen unbeliebt sind schon länger: Ablehnung von besonders kompetenten Menschen, Unbehagen gegenüber solchen Leuten die Hilfe anbieten und die Ablehnung von Leuten die stark auf ihrem moralischen Standpunkt beharren sind bereits bekannt. Spannend ist dabei, dass diese Ablehnung aber so weit geht, dass sie der Gruppe als solche damit schaden und lieber darauf pochen, dass aller gleichermaßen zum Erfolg beitragen. Auch wenn Einzelne mehr dazu beitragen könnten. Doch wieso entscheiden sich die Gruppenmitglieder dann trotzdem für einen Ausschluss?

Für die Leute die wegen der Bloßstellung den Ausschluss wollen könnte dies am Wettbewerb unter den Gruppenmitgliedern liegen. Für den Versuch das gleiche Level wie der Wohltäter zu erreichen müssten sie ihre persönlichen Ressourcen minimieren. Und so treten das Wohl des Einzelnen und das Wohl der Gruppe in Konkurrenz. Mit dem Ausschluss des Wohltäters fällt dieser Druck weg. Und anderen Studien zufolge gewinnen in solchen Dilemma-Situationen meist die subjektiv wahrgenommenen Eindrücke gegen die objektiven Fakten.

Für jene Leute die wegen der Übertretung der Norm den Ausschluss verlangen könnte der Grund sein, dass dieses abweichende Verhalten subjektiv eine Gefahr für die Integrität der Gruppe bedeutet. Und so führen diese Entscheidungen, egal aus welcher Motivation, dazu, dass die Gruppe als ganzes geschwächt wird. Nicht nur weil sie ein objektiv wichtiges und nützliches Mitglied verloren hat sondern schon dadurch, dass die Anzahl der Personen die positiv wirken könnten verkleinert wird.

Was in der Studie leider nicht getestet wurde ist, wie die Wohltäter darauf reagieren würden wenn sie von ihrer Unbeliebtheit erfahren. Bislang haben die Autoren dazu nur verschiedene Möglichkeiten aufgezeigt: Entweder der Wohltäter passt sein Verhalten einfach an die Norm an (und schadet auch damit im Endeffekt der Gruppe) oder er verlässt die Gruppe einfach aus eigenem Willen, weil er sich ihr nicht zugehörig gefühlt (was eben auch der Gruppe als ganzes schadet). Allerdings könnte, es unter passenden Voraussetzungen, auch dazu kommen, dass sich die Wohltäter noch weiter anstrengen um zu helfen.

Es wäre spannend das zu testen. Nicht nur weil die Dynamik von Gruppen spannend ist. Sondern auch weil dieses Problem abseits von Studien wichtig ist. Denn im Endeffekt heisst dieses negative Gruppenverhalten nichts anderes als das wir Gandhi lügen strafen müssen. “We need to be the change we wish to see in the world.” sagte er. Was nach dieser Studie allerdings nicht funktioniert solange dieses Verhalten die Ausnahme ist und gegen die Norm verstößt.

Nachtrag: Zum Thema Teilen und Evolution von Altruismus gibt es auch einen Text.

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Bastian Greshake | 28. Juli 2010, 11:10

Es gibt ja viele Dinge für die unsere Gene gerne verantwortlich gemacht werden. Auch unsere Intelligenz. Oder eben das Fehlen davon. Dabei ist die Definition von Intelligenz schon gar nicht so einfach. Sind das logisch-mathematische Fähigkeiten? Sprachliche Fertigkeiten? Oder doch was ganz anderes? Und so wundert es auch nicht, dass der große Nachweis von Intelligenz-Genen bislang ausgeblieben ist, auch wenn man einzelne Gene ausmachen konnte die einen geringen Einfluss darauf haben.

Versuche mit Zwillingen deuten darauf hin, dass die Lesefähigkeit durch Gene prädestiniert sein könnte. Und Lesefähigkeiten sind in der Welt in der wir Leben nun mal extrem wichtig. Fast alles Wissen geben wir heute in Textform weiter. Sei es in Blogposts wie diesen, über die Wikipedia, über wissenschaftliche Veröffentlichungen oder recht schnöde in der Tageszeitung. Und dank des Internets hat der Text als solches auch wieder an Popularität gewonnen. Und auch Dinge wie Jugendstraffälligkeit korrelieren mit mangelnder Lesekompetenz.

Allerdings deuten andere Untersuchungen mit nicht-verwandten Kindern auch darauf hin, dass es eben doch auf die Fähigkeiten des Lehrers ankommt ob ein Kind später richtig lesen kann oder nicht. Prinzipiell ist das Problem eben, dass es schwierig ist herauszufinden ob die gefundenen Effekte auf genetische Grundlagen zurückgehen oder auf eine gemeinsame Umwelt.

Um dieses Problem zu minimieren macht man solche Studien zum Einfluss von Gegen gegenüber dem Einfluss der Umweltfaktoren üblicherweise mit Zwillingen. Eineiige Zwillinge teilen sich 100 % ihrer Gene während zweieiige Zwillinge sich 50 % der Gene teilen (lassen wir die große Unbekannte, die Epigenetik, mal außen vor). Damit kann man überprüfen ob die sichtbaren Effekte auf Umweltfaktoren oder Gene zurückgehen. Solche Zwillingsstudien haben in der Vergangenheit bis zu 82 % der Unterschiede in den Lesefähigkeiten auf genetische Faktoren zurückgeführt und dabei festgestellt, dass Unterschiede wie die familiären Bedingungen oder eben auch Lehrer kaum eine Bedeutung haben.

Diese Zusammenhänge könnten aber auch genauso gut daran liegen, dass die Unterschiede in den Umweltfaktoren innerhalb der Stichprobe zu klein waren um das wirklich beurteilen zu können. Denn in dem Fall wirkt der genetische Effekt in der Statistik größer als er wirklich ist. In einer neueren Studie, die im April in Science erschienen ist, hat man insgesamt 280 eineiige Zwillingspaare und 526 zweieiige Zwillingspaare während der ersten und zweiten Klasse aus Florida untersucht. Insgesamt sind diese dabei sogar repräsentativ für die ethnische und soziale Struktur des Bundesstaats. Wieso das wichtig sein könnte hat ja dieser Blogpost gezeigt.

Als Maßstab für die Lesefähigkeiten diente in der Studie der “Oral Reading Fluency Test” (ORF). Und sie hatten nicht nur die ORF-Werte für die Zwillingspaare, sondern auch die der Klassenkameraden. Aus den Steigerungen der allgemeinen ORF-Werte der Klasse im Laufe der Schuljahre haben die Forscher dann einen Index gebildet der als Maßstab für die Qualität des Unterrichts bzw. der Lehrer erstellt.

Und das Ergebnis davon ist: Weder Lehrer noch Genetik alleine sind ausschlaggebend für Lesefähigkeiten. Stattdessen liegt es an den Fähigkeiten des Lehrers in wie weit die genetischen Faktoren ausgespielt werden können. Also selbst jemand der gute, genetische Vorraussetzungen hat wird diese nicht nutzen können wenn der Lehrer nicht die Rahmenbedingungen dafür bietet. Aber das heisst auch andersrum: Gute Lehrer können Schülern helfen ihr (genetisches) Potential auszuschöpfen. Das deckt sich auch mit dem allgemeinen Interaktionsmodell von Umwelt & Genen: Genetische Einflüsse brauchen passende Rahmenbedingungen um ausgespielt werden zu können.

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Bastian Greshake | 25. Juli 2010, 19:38

WASP, das ist nicht nur der Name einer amerikanischen Heavy Metal-Band sondern auch das Kürzel was „White Anglo-Saxon Protestants”, also weiße, angelsächsische Protestanten, beschreibt. Und das ist so die Bevölkerungsgruppe die bis in die erste Hälfte des 20. Jahrhunderts die Elite in den Vereinigten Staaten bildeten. Etwas gröber gefasst ist da die Bevölkerungsgruppe die sich WEIRD, und damit nicht nur wortwörtlich bizarr, nennt. WEIRDs sind „Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic”.

Und auch wenn der Fokus der WEIRDs nicht ganz so eng ist wie bei den WASPs sind sie, bezogen auf die Weltbevölkerung, alles andere als repräsentativ. Denn der Großteil der Weltbevölkerung kommt weder aus der westlichen Welt, noch ist er gebildet, reich oder Demokrat. So weit so gut. Aber ein Blogpost auf „Ionian Enchantment” und ein Paper in der letzten Ausgabe von „Behavioral & Brain Sciences” werfen Fragen auf: Was bedeutet diese Bevölkerungsgruppe für wissenschaftliche Ergebnisse?

Denn nicht nur der Großteil der Forscher selbst gehört zu den WEIRDs sondern auch der größte Teil der Versuchspersonen die in der Verhaltensforschung eingesetzt werden gehören zu den WEIRDs. Was nicht zwingend falsch ist, auch diese Untergruppe könnte für die Gesamtheit der Menschheit ja repräsentativ sein. Aber leider scheint das nicht der Fall zu sein. In dem Paper und auch in dem Blogpost wird als Beispiel dafür die Müller-Lyer-Illusion angeführt die hier auch in dem Bild zu sehen ist. Die obere Linie erscheint kürzer als die untere.

Allerdings gilt das eben nicht für alle Menschen. Während die WEIRDs dieses Phänomen recht konsistent sehen tritt es in anderen Kulturräumen und anderen Bevölkerungsgruppen nicht auf. Ein Beispiel dafür sind die San. Deren Kultur basiert noch ganz traditionell auf jagen & sammeln. Und für die sehen die Linien gleich lang aus. Genauso wie für süd-afrikanische Bergleute. Und wenn man sich einfach mal den Vergleich über verschiedene Kulturräume anschaut sieht man, dass die WEIRDs eine absolute Ausnahme am oberen Ende darstellen.

Der PSE ist ein Wert dafür wie stark unterschiedlich lang die Linien wahrgenommen werden. Dazu aufgetragen verschiedene Test-Populationen. Außerdem wurde unterschieden in Erwachsene und Kinder.

Was in letzter Konsequenz bedeutet, dass sämtliche Erklärungsmodelle die auf der Müller-Lyer-Illusion fussen eben nicht für die Menschheit an sich gelten können, sondern nur für WEIRDs. Besonders wenn man sich klar macht, dass Jäger & Sammler viel näher an der evolutionären Menschheitsgeschichte orientiert sind als die WEIRDs die eine Ausnahme sind. Es fehlt dort also an einer ausreichend durchmischten Stichprobe die für Versuche benutzt wird.

In dem Blogpost auf „Ionian Enchantment” werden auch Gründe genannt wieso es zu dieser Verschiebung der Stichprobe kommt: Der gesamte Wissenschaftsbetrieb, gerade in den Verhaltenswissenschaften, führt dazu. Die meisten solcher Versuche werden in westlichen Ländern von WEIRDs selbst geplant und durchgeführt. Die Versuchspersonen rekrutieren sich meist aus Studenten die ihrerseits wieder nur WEIRDs sind und bilden so am Ende eine sehr homogene Gruppe. Und solche Studien enthalten am Ende dann eben keine Einblicke in die menschliche Natur. Sondern in die Natur der WEIRDs.

Um diesen Problem zu entgehen muss man nicht nur die Menge der Versuchspersonen weiter durchmischen um ein repräsentatives Bild einzufangen. Sondern auch die Forscher müssen sich aus anderen Kulturräumen rekrutieren. Wenn man Leute Experimente designen lässt die nicht WEIRD sind werden sie ganz andere Fragen stellen, andere Lösungsansätze ausprobieren und so zu ganz anderen Lösungen kommen. Andernfalls werden WEIRDs Lösungen für WEIRDs ausprobieren und somit WEIRDs näher betrachten.

Diesen Vorgang kennt man aus der Medizin übrigens bereits etwas länger. Unter dem Stichwort „Racial Medicine” kennt man bereits Medikamente die in manchen Gruppen, unterschieden durch Kulturräume, Hautfarben etc., besonders gut oder besonders schlecht wirken. In dem Fall hat das natürlich meist nichts mit Merkmalen wie der Hautfarbe sondern mit anderen genetischen Dispositionen zu tun die besonders häufig an das betrachtete Merkmal gekoppelt sind. Doch auch dort wird es zum Problem wenn man immer nur eine bestimmte Bevölkerungsgruppe als Testreferenz heranzieht anstatt als Basis eine heterogene Gruppe zu betrachten.

Bilder:
Müller-Lyer-Illusion: Wikipedia CC-BY-SA
Graph: Ionian Enchantment

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Bastian Greshake | 23. Juli 2010, 21:25

Toxoplasmose ist eine Krankheit die der eine oder andere vielleicht von Katzen kennt und daher, dass schwangere Frauen sich aus dem Grund von Katzen fern halten sollen. Denn für das ungeborene Kind kann die Krankheit nicht ganz so unproblematisch sein. Und anders als die Ärztin eines Kommilitonen behauptet wird diese Krankheit nicht von Bakterien ausgelöst sondern von einem einzelligen Parasiten namens Toxoplasma gondii.

Übertragen wird die Krankheit zwischen Katzen unter anderem durch Nagetiere. Diese nehmen die Parasiten auf, werden gefressen und infizieren so andere Katzen. Das spannende dabei ist, dass infizierte Nager ihr Verhalten dabei ändern: Sie verlieren die Scheu vor Katzen und suchen besonders häufig Orte auf an denen es nach Katzen-Urin riecht. Dies liegt wohl an der Parasiten-Infektion die so dafür sorgen, dass die Chance steigt es wieder in eine Katze zu schaffen.

Menschen können sich mit dem Parasiten über Katzen-Kot oder auch über rohes Fleisch von infizierten Tieren (nein, nicht zwingend Katzenfleisch) selbst mit dem Parasiten anstecken. Je nach Bevölkerungsschicht sollen bis zu 80% der Leute infiziert sein oder infiziert gewesen sein. Denn neben der akuten Infektion bei denen Symptome wie geschwollene Lymphknoten auftreten können gibt es auch die latente Infektion bei denen die meisten Betroffenen gar nichts davon mitbekommen.

Doch neben geschwollenen Lymphknoten soll es auch andere Symptome geben: Einigen Studien zufolge gibt es auch bei Menschen zumindest eine Korrelation zwischen der Infektion mit dem Parasiten und bestimmten Verhaltensweisen. Seit 1992 wird in der tschechischen Republik eine Reihe von Studien dazu durchgeführt die schauen wie das Vorhandensein von Antikörpern gegen den Parasiten, die als Marker für eine latente Infektion benutzt werden, mit bestimmten Verhaltens- und Persönlichkeitsmerkmalen zusammenhängen.

Unter den Testpersonen waren Studenten der biologischen Fakultät, Angehörige des Militärs, Blutspender, Frauen die während der Schwangerschaft gegen den Erreger getestet wurden und auch Personen bei denen eine Toxoplasmose bereits bekannt war. Bei diesen Studien konnte man diverse Unterschiede feststellen. Und das nicht nur zwischen Infizierten und Nicht-Infizierten sondern auch zwischen infizierten Männern und Frauen.

Infizierte Männer halten sich der Studie nach weniger an Regeln, sind misstrauischer, eifersüchtiger und rechthaberischer als die nicht-Infizierten. Infizierte Frauen hingegen sind warmherziger, aufgeschlossener, gewissenhafter und beharrlicher und moralischer als die nicht-Infizierten. Außerdem ist die Reaktionszeit der Infizierten eingeschränkt, woraus sich eine erhöhte Unfallwahrscheinlichkeit ergibt.

Das ist alles schon sehr spannend. Aber natürlich sagen diese Zahlen nichts über Ursache und Wirkung aus. Haben Leute mit solchen Charakterzügen einfach ein erhöhtes Infektionsrisiko? Oder verändert die Infektion das Verhalten in diese Richtung? Leider kann man das nicht so einfach beweisen. Wirkliche Aussagekraft hätte wohl nur ein Vorher/Nachher-Vergleich.

Doch was sollte der Grund dafür sein, dass der Parasit das Verhalten von Menschen verändert? In Nagern ist das sinnvoll, da so die Verbreitung sichergestellt wird. Doch Menschen sind eine Sackgasse für den Parasiten, denn die Chancen, dass ein Mensch von einer Katzenart gefuttert wird sind, gelinde gesagt, eher gering.

Die Macher der Meta-Studie schlagen jedoch vor, dass es in evolutionären Zeiträumen allerdings gar nicht so unwahrscheinlich gewesen sein könnte, dass Menschen oder eben Affen von Katzen verspeist wurden. An der Elfenbeinküste ist es wohl immer noch so, dass Affen einen Großteil des Nahrungsanteils von Leoparden dort ausmachen. Allerdings: Das bleibt alles Theorie bislang.

Doch sollte man dieses Zusammenspiel nachweisen können hätte das spannende Konsequenzen: In wie weit sind wir selbst dann noch verantwortlich für unsere Handlungen und in wie weit nur ferngesteuert durch einen Parasiten?

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Bastian Greshake | 21. Juli 2010, 17:32

Wir hier bei der Bierologie werden unserem Namen ja eigentlich überhaupt nicht gerecht: Zwar trinken sowohl Philipp als auch ich gerne mal den einen oder anderen Krug. Aber keiner unserer Posts handelt explizit oder auch nur am Rande von dem Gerstensaft.

Und da ich momentan wieder im Bachelor-Arbeits-End-Abgabe-Stress bin (Abgabe ist Mitte August, die Verteidigung Ende August) komme ich auch nicht mal mehr dazu an Bier nur zu denken. Um unserem Namen doch zumindest in Ansätzen gerecht zu werden möchte ich euch gerne den Blogpost „Die Physik des Bieres” von Joe Dramiga ans Herz legen. Dabei geht es um ganz spannende Fragen die sich der ein oder andere von euch bestimmt schon gestellt hat während er im Biergarten gesessen hat:

Ein Bier ist goldgelb bis braun. Dann sollte der Schaum doch eigentlich auch eine ähnliche Farbe haben. Warum ist die Schaumkrone weiß? Warum fällt die Schaumkrone nicht sofort zusammen wie bei einer Cola oder anderen „Blubbergetränken“?

Da bleibt eigentlich nicht mehr viel hinzuzufügen, außer vielleicht: Sláinte. Oder auch: Zum Wohl!

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Bastian Greshake | 17. Juli 2010, 19:35

In der aktuellen Science-Ausgabe ist eine schöne Veröffentlichung zum Thema Wert & Preis. Mit dem Thema habe ich mich auf meinem privaten Blog schon einmal auseinandergesetzt und habe mich dort auch für das Modell „Bezahle was es dir Wert ist” stark gemacht mit dem ich persönlich bislang gute Erfahrungen gemacht habe. In Kalifornien hat man sich eines Feldversuchs bedient um die Auswirkungen von „Pay What You Want” und anderen Zahlmodellen zu evaluieren und haben spannende Verflechtungen gefunden.

Das traditionelle „Pay What You Want”-Modell (PWYW) basiert darauf, dass man die Machtverhältnisse zwischen Kunde und Anbieter weiter verschiebt. Nicht Angebot und Nachfrage bestimmen den Preis eines Produkts in dem Modell sondern ganz alleine der Kunde der entscheiden kann was er für eine Dienstleistung oder ein Produkt bezahlen möchte. Die Idee dahinter ist, dass Kunden für Dinge die ihnen wertvoll sind auch automatisch eine angemessene Gegenleistung bezahlen.

Für Dienstleistungen funktioniert dieses Modell z.T. sehr gut und auch so gut, dass die Kunden im Durchschnitt freiwillig mehr bezahlen als ein ehemals fixer Preis dafür angesetzt wesen gewesen wäre. Das Problem dabei: Wenn die Kunden dieses Angebot nutzen und im Schnitt nichts oder fast nichts zahlen gehen die Anbieter pleite.

Ein anderes bekanntes Modell um Gewinne und das Firmenimage zu steigen ist es an den Kaufpreis eine Spende zu koppeln. Der eine oder andere wird sich noch an die Aktion „Saufen für den Regenwald” von Krombacher erinnern bei denen für jeden Kasten Bier der gekauft wurde ein Stück Regenwald gekauft bzw. vor der Rodung gerettet wurde. Solche gemeinnützigen Aktionen sollen nicht nur das Image der Firma aufpolieren sondern gleichzeitig auch dazu führen, dass das eigene Produkt vermehrt gekauft wird weil die Kunden ja etwas gutes damit tun.

Das Problem hierbei: Den meisten Kunden dürfte klar sein, dass damit kein Konzern nur irgendetwas gutes tut, sondern dass hauptsächlich einer für die gute Sache bezahlt. Nämlich sie selbst. Gleichzeitig bergen solche Aktionen die Gefahr, dass die potentiellen Kunden das als reine Werbemaßnahme verstehen und sich die geplante Image-Aktion in das Gegenteil verkehrt und das Ansehen des Konzerns sinkt.

Zu den Auswirkungen haben die Forscher in Kalifornien einen Vergnügungspark besucht. Wer so ein Ding schon mal besucht hat kennt vielleicht diese Kamera-Systeme die an Achterbahnen angebracht werden. Während der Fahrt geht es irgendwann Bergab, die Leute schreien und machen lustige Gesichter. Und in dem Augenblick schiesst ein Kamera-System ein Foto von dem doofen Gesichtsausdruck (ich weiss nicht ob man verstehen muss, was manche Menschen daran finden).

Regulär verlangt der Vergnügungspark für so ein Foto schlappe 12,95 US-Dollar (und die fragen sich ernsthaft, wieso das niemand kauft?). In dem Test-Design für den Feldversuch gab es nun 2 Parameter an denen die Forscher gedreht haben. Das war zum einen der Preis: Entweder fix die 12,95 $ oder PWYW. Der zweite Parameter behandelt die Spende für den guten Zweck: Entweder wird von dem Verkaufspreis nichts gespendet, oder die Hälfte des Verkaufspreises geht wohltätigen Zwecken zu.  

Aufgetragen sind die Gewinne pro Fahrgast. Links für das feste Preismodell, rechts für das PWYW-Modell

Und die Ergebnisse, auch in der Grafik oben zu sehen, sind ganz spannend: Solange man den fixen Preis verlangt macht es keinen wirklichen Unterschied ob die Hälfte der Einnahmen an wohltätige Zwecke gehen. Im Vergleich zu dem festen Preis ohne Abgaben kaufen zwar mehr Menschen ein Foto, allerdings sinken auch die Gewinne, weil eben die Hälfte der Einnahmen weitergespendet werden. Da sich Umsatzsteigerung und „Verluste” durch Spenden in etwa die Waage halten bleibt der Gewinn pro Fahrgast (nicht pro Käufer!) in etwa gleich.

Das „Pay What You Want”-Modell geht überhaupt nicht auf. Es werden zwar mehr Fotos verkauft als bei dem fixen Preis, allerdings zahlen hier sehr viele Leute gar nichts oder so wenig, dass in der Summe gar kein Gewinn übrig bleibt weil die Produktionskosten die Einnahmen auffressen. Auf den ersten Blick hat mich das etwas überrascht. Eben weil meine eigenen Erfahrungen mit dem System sehr gut sind und auch in anderen Bereichen funktioniert das Modell ja. Aber alle Anwendungsfälle haben einen eklatanten Unterschied zu der Achterbahn-Situation: Die recht enge Verbindung von Kunde und Anbieter.

Wenn ich als Fotograf auf einer Hochzeit im Hintergrund herumturne und Fotos schiesse, dann haben die Leute mich am Ende des Tages gesehen, gemerkt wie ich Arbeit leiste, vielleicht ein paar Worte mit mir gewechselt und verbinden so mit dem Endprodukt auch ein Gesicht. Das gleiche gilt für den Friseur-Besuch und auch für den netten Abend im Restaurant. Der soziale Zwang und das eigene Gewissen drängt einen hier dazu die Arbeit angemessen zu vergüten.

Bei einer Maschine die automatisch und ungefragt ein Foto von einem schiesst fällt diese, soziale, Komponente völlig weg und Kunde und Anbieter sind entfremde. Die recht anonyme Vergnügungspark-Atmosphäre tut dabei ihr übriges. Und da der Zwang angemessen zu zahlen wegfällt nutzen vermutlich viel mehr Leute diese Chance aus.

Mit der letzten Kombination, „Pay What You Want” plus Spende an wohltätige Zwecke, stellt man genau diesen Zwang wieder her. Denn auch wenn die Situation als solche sich nicht verändert hat hat man nun den Zugzwang einer wohltätigen Organisation etwas zukommen zu lassen die man vermutlich eher nicht um das Geld bringen möchte. Sprich es kaufen nur jene Leute ein Foto die in „ausreichender” Höhe zahlen wollen, während sich die Leute die sonst nichts/wenig gegeben hätten davon abschrecken lassen und einfach kein Foto nehmen. Und genau so fällt dann auch das Ergebnis aus: Nicht nur der Umsatz in diesem, kombinierten Modell am größten sondern auch der Gewinn pro Fahrgast.  

Ein potentielles Problem für den Vergnügungspark-Betreiber könnte es dann noch sein, dass die Leute zwar mehr Fotos kaufen, dann aber an anderer Stelle beim Kauf von Merchandising sparen. Auch das wurde im Rahmen des Feldversuchs mit untersucht. Und es konnte kein Unterschied bei den restlichen Einnahmen festgestellt werden. Mit den Gewinnzuwächsen, die alleine durch das Umstellen des Preismodells bei den Fotos erreicht werden, könnte dieser Vergnügungspark nach Berechnung der Forscher jedes Jahr 600.000 US Dollar mehr Gewinn erzielen.

Wohltätigkeit kann sich also auch neben dem wohligen Gefühl etwas gutes zu tun lohnen. Und ich bin gespannt ob sich dieses Modell auch auf andere Branchen ausweiten lässt und wird.

Quelle: Shared Social Responsibility: A Field Experiment in Pay-What-You-Want Pricing and Charitable Giving - Ayelet Gneezy, Uri Gneezy, Leif D. Nelson, Amber Brown

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Philipp Bayer | 13. Juli 2010, 16:02

Die in Kalifornien ansässige Firma 23andMe ist einigen Lesern wahrscheinlich bekannt, bietet sie doch seit geraumer Zeit für ca. 500 Dollar eine Untersuchung der eigenen Gene in Hinsicht auf Krankheitsrisiken an. Nun hat die Firma sich auch auf den Pfad der Genom-Annotation begeben. In der Genom-Annotation versucht man, zu Genen oder Genabschnitten eine bestimmte Funktion oder Auswirkung im Organismus zuzuweisen - und dafür hat 23andMe einen neuen Weg aufgezeigt. Letzten Monat veröffentlichte 23andMe in PLoS Genetics ein Paper mit dem recht umständlichen Namen "Web-Based, Participant-Driven Studies Yield Novel Genetic Associations for Common Traits", in der erstmals die web-basierte Befragung der Firmenkunden über gewisse, ererbte Eigenschaften wie z.B. Sommersprossen versucht wurde.

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Bastian Greshake | 26. Mai 2010, 20:25

Die Überschrift klingt schon extrem trocken und technisch. Aber das Thema hat mich im Rahmen meiner Bachelorarbeit an dem Institut für Evolutionsbiologie und Biodiversität ereilt. Die Slides oben sind aus dem Vortrag zu meiner Projektarbeit die sich mit den Software-Lösungen zur Analyse von Transkriptom-Daten beschäftigt. Das Transkriptom sind kurz gesagt all jene Gene die zu einem bestimmten Zeitpunkt X (in dem man die Proben nimmt) exprimiert werden, also aktiv sind.

Das ist zum einen spannend weil es erlaubt Unterschiede zwischen verschiedenen Zeitpunkten zu nehmen um so Rückschlüsse zu den Aufgaben von verschiedenen Genen zu ziehen. Und das hat natürlich nicht nur etwas mit schlichten Zeitreihen zu tun sondern klappt auch mit äußeren Einflüssen.

Beispielsweise kann man die Unterschiede in der Genaktivität zwischen kranken und gesunden Organismen (also Bakterien, Pflanzen, Tiere & Co) so bestimmen oder auch zwischen verschiedenen Umweltbedingungen in denen Organismen so heimisch sind.

Und zum anderen ist es vergleichsweise einfach (und auch billig) an Transkriptom-Daten zu kommen, zumindest wenn man sich anschaut welch ein Aufwand das Gewinnen von kompletten Genomen immer noch ist.

Und wenn man viele Daten gewinnen kann dann muss man die auch irgendwie effizient analysieren können. Sonst sind sie recht wertlos. Und da kommt meine Bachelor-Arbeit wieder ins Spiel: Ich arbeite an einer Software-Pipeline welche viele der Tools die in der Präsentation erwähnt beheimaten soll und die es dem Benutzer einfach machen soll seine Analysen ohne tiefergreifende Kenntnisse in die verschiedenen, einzelnen Tools umzusetzen.
Umgesetzt werden soll das Ganze als Web-Applikation mit dem Framework Ruby On Rails. So kriegt man eine hübsche Webseite mit viel Klicki-Bunti die im Idealfall alle gewünschten Aufgaben erledigen kann. Da die einzelnen Berechnungsschritte der Analysen, gerade bei großen Datenmengen, einige Zeit lang dauern können ist es sinnvoll die Möglichkeit zu haben die einzelnen Jobs die Benutzer einreichen auf mehrere Maschinen verteilen zu können.

Außerdem hat Rails, abhängig vom verwendeten Webserver, ein Problem damit wenn einzelne Aufgaben zu lange benötigen (und wer will schon Tagelang auf eine Webseite starren müssen?). Ruby (die Sprache in der Rails geschrieben ist) bietet genau dafür mitgelieferte Lösungen mit. Und zwar Distributed Ruby (DRb). Man kann damit auf verschiedenen Rechnern Ruby-Server bereitstellen die auf Ansprachen über Ruby reagieren und dann lustige Dinge für einen tun.

Zumindest in der Theorie und unter Linux funktioniert das auch ganz wunderbar. Leider wollt ich nun unter Mac OS 10.6 anfangen an dem Code zu schrauben. In der Theorie auch hier kein Problem. Ruby ist installiert und auch die DRb-Bibliotheken sind vorhanden. Leider scheint es irgendwo einen Bug zu geben. Denn sobald man die DRb-Funktionalitäten verwenden will fliegt einem alles um die Ohren. Beziehungsweise es wäre schön, wenn es denn so wäre.

Denn es passiert einfach gar nichts. In der Webapplikation hängt sich einfach alles auf und die einzige Möglichkeit da zu entkommen ist es den Server mit aller Gewalt zu beenden. Und auch in der Programmier-Konsole lässt sich das Problem nachvollziehen. Mit dem gleichen Ergebnis und im Idealfall nimmt Ruby dann also gleich das ganze Terminal mit in den Abgrund. Wunderbar.

Bislang umgehe ich das Problem einfach damit, dass ich in einer virtuellen Maschine ein Ubuntu installiert habe und dort die Server für das Distributed Ruby laufen lasse. Da sämtliche Source-Files in einem Dropbox-Ordner liegen kann ich sie auch ganz bequem von Mac OS aus bearbeiten ohne ständig auf der virtuellen Maschine zu arbeiten. Das ist zwar keine schöne Lösung, aber bislang besser als gar keine.  

Falls ihr also eine gute Idee habt oder im Idealfall selbst betroffen seid von dem Problem: Ich freue mich über Lösungsideen oder Berichte von Leidensgenossen.

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Philipp Bayer | 14. März 2010, 21:43

Vipern können bis zu einem Meter entfernte Wärmequellen spüren - wie funktioniert das, trotz ihrer eher schlecht entwickelten Augen? Man wusste schon seit mehreren Jahren, dass sogenannte Grubenorgane an der Spitze der Köpfe einiger Schlangen für die Infraroterfassung zuständig sind. Allerdings war nicht bekannt, wo die Sensoren genau liegen - liegen sie in den Membranen, oder doch weiter im Organ? In Nature Advance erschien dazu heute ein Paper, in dem der zugrundeliegende Mechanismus genauer auf molekularer Ebene untersucht wurde.  (weiter)

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