Forschung verstehen

Ein buntes Hirnbild ist kein Beweis

Ein Zeitungsartikel über Meditation, darüber ein Gehirn im Querschnitt, an zwei Stellen leuchtet es orange. Das Bild wirkt wie der Beleg, den der Text nur behauptet. Was es tatsächlich zeigt, ist bescheidener: An diesen Stellen unterschied sich ein Messwert, etwa zwischen zwei Aufgaben oder zwei Gruppen, so deutlich, dass eine vorher gewählte Schwelle überschritten war. Meist ist das über mehrere Menschen gemittelt. Ob das etwas bedeutet, hängt an Fragen, die das Bild selbst nicht beantwortet.

Ein Hirnbild zeigt, wo sich ein Messwert im Mittel unterschied. Was jemand dabei gedacht oder gefühlt hat, steht nicht darin. Ob der Unterschied hält, entscheiden die Größe der Stichprobe und die Wiederholung durch andere.

Die Wirkung auf Lesende

Warum Hirnerklärungen überzeugen

2008 legte eine Forschungsgruppe in Yale Laien kurze Beschreibungen psychologischer Befunde vor, jeweils mit einer Erklärung dazu. Mal war die Erklärung gut, mal ein Zirkelschluss, der den Befund nur mit anderen Worten wiederholte. Und mal stand ein Satz über das Gehirn dabei, der sachlich nichts beitrug. Etwa: Hirnscans zeigten, dass der Effekt auf Schaltkreise im Stirnlappen zurückgehe, die bekanntermaßen am Wissen über sich selbst beteiligt sind. Erfahrene Fachleute der Neurowissenschaft hatten vorher bestätigt, dass solche Sätze einer Erklärung nichts hinzufügen.

Gute und schlechte Erklärungen hielten die Laien gut auseinander. Der Hirnsatz hob aber vor allem die schlechten. Auf einer Skala von −3 (sehr unbefriedigend) bis +3 (sehr befriedigend) lagen sie ohne ihn im Mittel bei −0,73, mit ihm bei 0,16. Aus „eher unbefriedigend“ wurde also ungefähr „neutral“. Studierende eines Kurses in kognitiver Neurowissenschaft ließen sich ebenso beeindrucken, auch noch am Ende des Semesters. Nur Fachleute aus dem Feld fielen nicht darauf herein: Gute Erklärungen bewerteten sie mit dem überflüssigen Hirnsatz sogar schlechter als ohne (Weisberg et al., 2008).

Bemerkenswert ist, was in diesem Versuch fehlte: ein Bild. Die Teilnehmenden lasen nur Text (Farah & Hook, 2013). Der Ruf der bunten Bilder geht vor allem auf eine andere Studie aus demselben Jahr zurück. Dort stimmten Lesende den Schlussfolgerungen eines Artikels eher zu, wenn ein Hirnbild dabei war. Eine Gruppe aus Neuseeland und Australien hat diesen Versuch in zehn Experimenten mit fast 2.000 Teilnehmenden wiederholt. Zusammengerechnet mit den Originaldaten verschob das Bild die Zustimmung auf einer Skala von 1 bis 4 um 0,07 Punkte (95-%-Vertrauensbereich 0,00 bis 0,14); im Original waren es 0,26 gewesen. Die Autorinnen und Autoren sprechen von „wenig bis keinem Einfluss“ (Michael et al., 2013).

Dieselbe Gruppe hat auch den Textversuch von 2008 fünfmal wiederholt. Hier hielt der Befund, wenn auch schwächer: In jeder Wiederholung hob der überflüssige Hirnsatz schlechte Erklärungen weniger an als im Original. Zusammengerechnet mit dem Original waren es im Mittel 0,40 Punkte auf der Siebener-Skala (95-%-Vertrauensbereich 0,23 bis 0,57). Das ist etwa ein Fünfzehntel der Skala (Michael et al., 2013). Eine Meta-Analyse über 60 Experimente aus 28 Veröffentlichungen bestätigt das Muster. Der Effekt ist schwach, aber statistisch klar belegt, er schwankt stark von Studie zu Studie, und bei Text fällt er größer aus als bei Bildern (Bennett & McLaughlin, 2024). Was verführt, ist demnach weniger das Bild als die Sprache: Ein Satz, der mit „Hirnscans zeigen“ beginnt, lässt eine dünne Erklärung vollständiger wirken.

Für die Frage dieses Artikels macht das wenig Unterschied. Ob buntes Bild oder Hirnsatz: Was beide als Beleg anbieten, ist schwächer, als es wirkt. Woran das liegt, zeigen die folgenden Abschnitte.

Der Umkehrschluss

Vom Leuchten auf das Denken schließen

Der übliche Weg einer Hirnstudie führt von der Aufgabe zum Bild: Menschen lösen eine bestimmte Aufgabe, und man schaut, wo sich das Messsignal verändert. Gemessen wird die Arbeit des Gehirns dabei nur unscharf; der Neurowissenschaftler Russell Poldrack spricht von einer „stark verschwommenen und verzerrten Linse“. Verlockender ist der umgekehrte Weg. Er beginnt beim Bild: Diese Region war aktiv, also war dieser Vorgang im Spiel. Poldrack hat diesen Schluss 2006 unter dem Namen reverse inference kritisiert, auf Deutsch Umkehrschluss. Er ist nur so viel wert, wie gezielt die Region gerade bei diesem Vorgang aktiv wird und bei anderen nicht (Poldrack, 2006, 2011).

Wie viel das ist, hat Poldrack an einem bekannten Beispiel nachgerechnet: am Broca-Areal und der Sprache. Grundlage war eine Datenbank veröffentlichter Hirnstudien. Ging man vorher von einer Chance von 50 zu 50 aus, dass Sprache beteiligt war, hob ein aktives Broca-Areal sie auf 69 zu 31. Poldrack wertet das als schwachen Hinweis (Poldrack, 2011, mit den Zahlen aus Poldrack, 2006).

Dazu kommt, dass manche Regionen bei sehr vielen Aufgaben anspringen. Poldrack zeigt eine Auswertung von 3.489 Studien. Zu den am häufigsten aktiven Regionen gehörten der vordere Gyrus cinguli und der vordere Teil der Inselrinde. Die auffälligsten Stellen waren in mehr als einem Fünftel aller Studien aktiv. Ausgerechnet diese Regionen werden besonders oft gedeutet. Für einen Schluss auf einen bestimmten Vorgang eignen sie sich am wenigsten (Poldrack, 2011).

Ein Beispiel aus der Öffentlichkeit führt Poldrack selbst an. Im US-Vorwahlkampf 2007 berichteten Forschende in der New York Times von einer unveröffentlichten Studie mit möglichen Wechselwählern. Beim Anblick von Fotos eines Kandidaten sei der Mandelkern aktiv gewesen, „eine Hirnregion, die mit Angst verbunden ist“ (zitiert nach Poldrack, 2011). Der Schritt vom Ort zum Gefühl ist genau dieser Umkehrschluss.

Das Beispiel Ruhenetzwerk

Ein weiteres Beispiel ist das Ruhenetzwerk, englisch default mode network. Entdeckt wurde es, weil seine Regionen leiser werden, sobald sich jemand einer Aufgabe in der Außenwelt zuwendet. Ohne äußere Aufgabe ist es an nach innen gerichtetem Denken beteiligt: am Nachdenken über sich selbst, an Tagträumen und Gedankenwandern, am Erinnern und am Ausmalen der Zukunft (Menon, 2023).

Daraus wird leicht eine Gleichung: Ruhenetzwerk aktiv, also schweift der Geist ab oder jemand grübelt. Dieselbe Übersichtsarbeit hält dagegen fest: Seine einzelnen Teile sind an vielen sich überschneidenden Leistungen beteiligt, an nach innen wie an nach außen gerichteten. Eine einheitliche Funktion hat das Netzwerk nicht, zumindest keine, die sich mit den heute üblichen Begriffen für Denkleistungen fassen ließe (Menon, 2023). Wer in einer Studie weniger Aktivität im Ruhenetzwerk sieht, weiß deshalb noch nicht, dass weniger gegrübelt wurde. Dafür braucht es eine zweite Messung, etwa was die Teilnehmenden selbst berichten. Was Gedankenwandern ist und wann es etwas kostet, steht in Was der Kopf im Leerlauf macht.

Viele Stellen, ein Zufall

Der tote Lachs

2009 stellten vier Forschende auf einer Fachtagung zur Hirnbildgebung ein ungewöhnliches Experiment vor. Im Kernspintomografen lag ein ausgewachsener Atlantischer Lachs, rund 46 Zentimeter lang, 1,7 Kilogramm schwer und, so das Protokoll, zum Zeitpunkt der Messung nicht am Leben. Man zeigte ihm Fotos von Menschen in sozialen Situationen und bat ihn zu bestimmen, welches Gefühl die Person auf dem Foto wohl gerade hatte.

Ausgewertet wurde so, wie es damals viele Studien taten: mit einer strengen Schwelle für jeden einzelnen Messpunkt, aber ohne Korrektur dafür, wie viele Punkte geprüft wurden. Im Hirnraum des Fisches fand sich eine Gruppe „aktiver“ Messpunkte, eine kleinere im Rückenmark. Mit den beiden üblichen Korrekturen blieb davon nichts übrig, auch bei sehr großzügigen Schwellen (Bennett et al., 2009, 2010).

Der Grund liegt in der Menge. Eine Aufnahme besteht aus sehr vielen kleinen Würfeln, sogenannten Voxeln; in einer typischen Aufnahme sind es rund 130.000. Für jeden wird einzeln geprüft, ob sich das Signal verändert hat. Selbst wenn jeder einzelne Test nur selten zufällig anschlägt, ist bei so vielen Tests mindestens ein Zufallstreffer so gut wie sicher. Verfahren, die solche Zufallstreffer über alle Tests hinweg in Grenzen halten, sind in jedem gängigen Auswertungsprogramm enthalten. Wie oft sie 2008 genutzt wurden, haben Bennett und Kollegen nachgezählt. In der Fachzeitschrift NeuroImage geschah es in 193 von 260 Studien, also in knapp drei von vier. In den übrigen geprüften Zeitschriften lag der Anteil zwischen 60 und gut 75 % (Bennett et al., 2010).

Gemeint war der Lachs als Warnung. Bennett und Kollegen betonen, dass ihr Beitrag für bessere Auswertungsstandards wirbt; einen Vorwurf an die funktionelle Bildgebung insgesamt wollten sie damit ausdrücklich nicht erheben.

Stichprobengröße

Kleine Gruppen, große Befunde

Wie wenig Aussagekraft kleine Studien in der Hirnforschung haben, beschreibt der Artikel Eine Studie ist kein Beweis. Wie groß das Problem für eine bestimmte Art von Hirnstudie ist, hat 2022 eine Arbeit in Nature nachgemessen. Gemeint sind Studien, die bei vielen Menschen Merkmale des Gehirns erfassen, etwa die Dicke der Hirnrinde, und nach Zusammenhängen mit Denkleistung oder psychischer Gesundheit suchen. Eine typische Hirnbildstudie hat rund 25 Teilnehmende. Die Arbeit stützte sich dagegen auf drei der größten verfügbaren Datensätze mit zusammen rund 50.000 Menschen (Marek et al., 2022).

Die Zusammenhänge fielen viel kleiner aus als gedacht. Gemessen wird ihre Stärke mit r, auf einer Skala von −1 bis +1; null heißt kein Zusammenhang (mehr dazu in Wie groß ist ein „mittlerer Effekt“?). In den Daten von knapp 4.000 Kindern lag der stärkste Zusammenhang zwischen einem einzelnen Hirnmaß und einem Merkmal, der sich in einer zweiten Stichprobe wiederfand, bei 0,16. Der typische Zusammenhang lag bei 0,01, also praktisch bei null. Kleinere Studien hatten zuvor Werte über 0,2 berichtet, also mehr als das Größte, was die großen Datensätze hergaben. Den Unterschied erklärt der Zufall: Bei 25 Personen kann ein Ergebnis allein durch ihn um gut 0,5 nach oben oder unten danebenliegen. Zwei gleich gebaute kleine Studien können so zum gegenteiligen Schluss kommen. Erst ab einigen Tausend Teilnehmenden ließen sich die Befunde zuverlässiger wiederholen, und die Überschätzung ging zurück (Marek et al., 2022).

Die Forschenden grenzen ihren Befund selbst ein. Er gilt für Zusammenhänge zwischen verschiedenen Menschen. Wo man vergleicht, was sich in derselben Person verändert, oder wo eine Behandlung untersucht wird, sind die Effekte größer (Marek et al., 2022). Auch eine Behandlungsstudie braucht aber genug Teilnehmende. Die frühen Studien, nach denen ein MBSR-Kurs den Bau des Gehirns verändert, hatten 20 oder weniger Personen je Gruppe. 2022 wurde die Frage neu geprüft. 264 Erwachsene ohne Meditationserfahrung wurden ausgelost: auf eine Warteliste, in einen MBSR-Kurs oder in ein abgestimmtes Vergleichsprogramm. In die Auswertung kamen 218. Nach acht Wochen fand sich im Bau des Gehirns kein Unterschied zwischen den Gruppen, weder im ganzen Gehirn noch in den Regionen, die frühere Studien genannt hatten. Die Forschenden halten es für möglich, dass die früheren Ergebnisse überschätzt waren. Ebenso halten sie es für möglich, dass es für solche Veränderungen länger dauernde oder stärker auf eine Übungsform ausgerichtete Programme braucht als den Achtwochenkurs (Kral et al., 2022). Was dieselbe Studie bei der selbst berichteten Achtsamkeit fand, steht in Warum es nach dem Kurs besser geht, auch ohne Kurs.

Ein Fall zum Nachlesen

Eine Meta-Analyse wird zurückgezogen

Im Oktober 2023 erschien in der Fachzeitschrift Scientific Reports eine Meta-Analyse, also eine Zusammenfassung mehrerer Studien in einer gemeinsamen Rechnung (mehr in Was eine Meta-Analyse anders macht). Eingegangen waren elf randomisierte Studien mit zusammen 581 Teilnehmenden, die den Bau des Gehirns nach einem Achtsamkeitsprogramm gemessen hatten. Gefunden wurde eine einzige Stelle mit mehr Volumen in den Übungsgruppen, in der Gegend von rechter Inselrinde und vorderer Zentralwindung. Die Arbeit folgerte daraus, Achtsamkeit könne Bereiche beeinflussen, die mit besserer Schmerzverarbeitung und anhaltender Aufmerksamkeit verbunden sind (Siew & Yu, 2023).

Im Juli 2025 zog die Zeitschrift die Arbeit zurück. Die Rücknahmenotiz nennt den Grund: Vier Studien ohne Befund, auf die 40 % aller Teilnehmenden entfielen, waren ausgeschlossen worden. Andere Studien blieben drin, obwohl sie an sehr speziellen, nicht repräsentativen Gruppen gemacht worden waren. Vor allem wegen der fehlenden Studien ohne Befund sei die Analyse nicht darauf angelegt gewesen, die gestellte Frage zu prüfen. Ihre Schlussfolgerungen könne sie deshalb nicht stützen. Beide Verfasser der Arbeit widersprechen der Rücknahme (Rücknahmenotiz zu Siew & Yu, 2025).

Der Fall zeigt im Kleinen, wovon dieser Artikel handelt. Eine Meta-Analyse kann nur beantworten, was die ausgewählten Studien hergeben. Fehlen gerade die Studien ohne Befund, beantwortet sie eine andere Frage als die gestellte. Auch der letzte Schritt der Arbeit, vom Ort im Gehirn auf Schmerz und Aufmerksamkeit, ist ein Umkehrschluss. Grund der Rücknahme war allerdings allein die Auswahl der Studien. Ob ein Achtsamkeitskurs den Bau des Gehirns verändert, bleibt damit offen. Die Notiz hält nur fest, dass diese Rechnung die Frage nicht beantworten kann. Was ein Kurs bei Stress, Angst oder Niedergeschlagenheit bewirkt, steht in Was die Forschung zeigt.

Die Brücke zur Praxis

Rückfragen an ein Hirnbild

Die Kernspintomografie hat das Wissen über das Gehirn stark erweitert, etwa darüber, welche Fähigkeiten an welche Strukturen gebunden sind (Marek et al., 2022). Vorsicht verdient ein bestimmter Schritt: der vom Bild zur Schlagzeile. Wo ein Hirnbild über einem Artikel steht, helfen ein paar Rückfragen.

  • Wie viele Menschen lagen im Gerät, und womit wurde verglichen? Bei einer Handvoll Personen ohne Vergleichsgruppe kann ein Zufallsbefund leicht entstehen.
  • Schließt der Text vom Ort auf einen Gedanken oder ein Gefühl? Dann gehört eine zweite Messung dazu, etwa was die Teilnehmenden berichten oder wie sie sich verhalten.
  • Steht der Befund allein? Ein einzelnes kleines Ergebnis ist ein erster Hinweis. Gewicht bekommt es, wenn andere es mit größeren Gruppen wiederfinden.

Weitere Fragen, die sich an jede Studie stellen lassen, sind im Kapitel Wie man das alles liest zusammengetragen.

Einordnung

Wie gut belegt ist das?

Dass überflüssige Hirnbegriffe Erklärungen besser wirken lassen, ist mehrfach wiederholt und in einer Meta-Analyse zusammengefasst. Der Effekt ist allerdings klein und schwankt stark. Eine vorab registrierte Wiederholung mit 430 Teilnehmenden fand, dass gute Erklärungen auf allen Wissensstufen besser abschnitten als schlechte, wenn auch mit überraschend kleinem Abstand. Der Hirnsatz hob die Bewertung vor allem bei denen, die wenig vom Fach verstanden (Väth et al., 2024). Der Volltext der Meta-Analyse ist nicht frei zugänglich; wiedergegeben ist sie hier nach ihrer Zusammenfassung. Dass ein Hirnbild für sich genommen kaum etwas ausmacht, stützt sich vor allem auf die zehn Wiederholungen von 2013. Alle zehn verwendeten denselben kurzen Nachrichtenartikel der BBC, „Brain Scans Can Detect Criminals“. Die Meta-Analyse, die auch andere Versuche einschließt, fand bei Bildern ebenfalls einen kleineren Effekt als bei Text.

Die Zahlen zum Broca-Areal stammen aus einer Datenbank, deren Studien von Hand ausgewählt wurden; Poldrack nennt sie selbst eine verzerrte Stichprobe der Literatur. Spätere Auswertungen kamen für einzelne Regionen zu stärkeren Hinweisen, für das ventrale Striatum und Belohnung etwa zu einem mäßig starken. Ein Umkehrschluss kann also etwas wert sein, wenn Zahlen zeigen, wie gezielt eine Region auf einen Vorgang anspricht (Poldrack, 2011).

Der Lachs ist eine einzelne Messung und als Vorführung gedacht. Die Zählung, wie oft korrigiert wurde, gilt für 2008; wie es heute aussieht, sagt die Arbeit nicht.

Um die Bildgebung in der Medizin geht es hier nicht. Wer wegen eigener Beschwerden eine Aufnahme des Kopfes bekommt, bespricht deren Bedeutung am besten mit der behandelnden Ärztin oder dem behandelnden Arzt.