When Mr. K. loved someone

"What do you do when you love someone?" Mr. K. was asked.

"I make an image of that person and make sure they match." Mr. K. replied,

"Make the image match?"

"No." Mr. K. replied. "The person."

Bertolt Brecht
Stories of Mr. Keuner

Wenn Herr K. einen Menschen liebte

"Was tun Sie", wurde Herr K. gefragt, "wenn Sie einen Menschen lieben?"
"Ich mache einen Entwurf von ihm", sagte Herr K., "und sorge, dass er ihm ähnlich wird." "Wer? Der Entwurf?"
"Nein", sagte Herr K. "Der Mensch" (Bertolt Brecht, Geschichten vom Herrn Keuner).

Wissenschaftliches Arbeiten bedeutet Probleme zu analysieren, die wahren Ursachen zu suchen und Lösungen zu finden. Wissenschaft ist ein Prozess, der zu Erkenntnissen und einem besseren Verständnis des Geschehens führt. Wissenschaftliches Arbeiten beinhaltet Aktion, kritische Reflektion und die kontinuierliche Verfeinerung von Hypothesen und Methoden vor dem Hintergrund der gewonnenen Erkenntnisse.

Wissenschaft ist Aktion (Veränderung) und Forschung (Verständnis) zugleich. Wenn wissenschaftliche Methoden richtig angewendet werden, kann Wissenschaft die Verhältnisse verbessern.

Die Behandlung von Gewichtsproblemen zeigt, wie schädlich Wissenschaft sein kann, wenn sie für unwissenschaftliche Zwecke missbraucht wird. Um festzustellen. ob jemand zuviel wiegt und abnehmen sollte, wird in der Regel der Body-Mass-Index (BMI) bzw. eine BMI Tabelle verwendet. Im letzten Jahrhundert haben Versicherungskonzerne diese BMI Tabellen entwickelt. Sie behaupten bis heute, dass große Versicherungsstudien bewiesen hätten, dass Personen, deren Gewicht nach den BMI Standards im Normbereich liegt, am längsten leben; dass Übergewicht der Gesundheit schadet und die Lebenserwartung verringert; und dass das Erkrankungs- und Sterblichkeitsrisiko mit dem Ausmaß des Übergewichts proportional zunimmt. Untersuchungen, die nicht von Versicherungsunternehmen oder in ihrem Auftrag durchgeführt wurden, haben jedoch eine derartige Beziehung zwischen dem Körpergewicht und der Lebenserwartung bzw. der Gesundheit einer Person nicht gefunden.

Der BMI ist eine einfache Methode, um Übergewicht zu definieren. Es geht dabei um das Verhältnis zwischen der Größe und dem Gewicht einer Person. Zur Berechnung des BMI wird das Gewicht (kg) durch das Quadrat der Körpergröße (m) dividiert. Versicherungsbeiträge beruhen auf Risikokalkulationen. Die Beitragshöhe wird damit begründet. Nach der Einführung des Risikofaktors BMI mussten viele Menschen höhere Beitragsraten zahlen, weil sie als übergewichtig eingestuft wurden. Nach den BMI Standards haben die meisten Menschen Übergewicht oder Adipositas. Die Urheber dieser Tabellen, Wissenschaftler, die von Versicherungsunternehmen finanziert wurden, haben das getan, was von ihnen erwartet wurde: Sie haben ein Risiko produziert, das in der allgemeinen Bevölkerung häufig auftritt, einfach zu berechnen ist, höhere Versicherungsraten rechtfertigt und den Gewinn eindeutig vergrößert.

For us to get the science we need, independent research that does not ignore or trivialize cultural and social variables must continue.

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Doing science means analyzing problems, searching for their causes, and developing solutions. Science is an emergent process which takes shape as understanding increases and converges towards a better understanding of what happens. It is a cyclic process of action, critical reflection, and continuous refining of hypotheses and methods in the light of the understanding developed in the earlier cycles.

In practice, science is made for those that provide most of the funding, for powerful corporations and organizations, for companies, governments, and political parties. Scientists produce findings that only serve the interests of those bodies that they are employed by or receive research funds from [Martin, B. (1992). Scientific fraud and the power structure of science. Prometheus, 10, 83-98].

Diet and weight recommendations exemplify this problem. "The thing to keep in mind about the USDA Pyramid is that it comes from the Department of Agriculture, the agency responsible for promoting American agriculture, not from the agencies established to monitor and protect our health" [Willet, W. C. (2002). Eat, Drink, and Be Healthy: The Harvard Medical School Guide to Healthy Eating].

The BMI (Body Mass Index) tables which are used to determine whether a person should lose weight exemplify how harmful science can be when it is used improperly for corporate profit. Insurance companies developed these tables in the 20th century, claiming that large insurance studies show that those that comply to these standards live the longest, that obesity is a health hazard that has an adverse effect on longevity, and that the risk for morbidity and mortality accompanying obesity is proportional to the degree of overweight. However, studies that were not done by insurance companies have not found that weight and longevity / morbidity are related to each other in this way.

The BMI is a simple means to define obesity, a height / weight ratio that is computed by dividing your weight in kilograms by the square of your height in meters. Calculating risks provides the justification for insurance rates. After the BMI was included, many people that would have been eligible for standard insurance rates before had to pay higher rates because they were categorized as overweight. By BMI standards, most people are overweight or obese. The authors of these tables, scientists that were employed by insurance companies, did what they were expected to do: They produced a risk which is common, easy to calculate, justified higher insurance rates, and increased their companies´ profit significantly.

To this day, there is no scientific justification for the assumption behind these tables. Nonetheless, they continue to be used by an enormous industry in a way that is thought to have caused much of the sudden "explosion" in obesity [Campos, P. (2004). The Obesity Myth]. Insurance companies claim that they have evidence that the BMI predicts morbidity / longevity, emphasizing that their evidence is based on large studies. They discount other studies that did not confirm their model by claiming that these studies were irrelevant because they had general methodological problems, for example, the sample size was too small or not representative.

However, testing simple models such as "BMI predicts morbidity" and using large samples is methodologically problematic as well. Statistical tests of significance depend on sample size and model complexity. If the sample size is large enough or the model is very simple, the probability that the variables under study will be significantly related is very high. This means that the probability of finding a significant relationship between variables that are not really related increases with sample size, and testing more complex models - analyzing relationships between more than two variables simultaneously - could reveal that another variable such as personal income is what truly predicts a person´s BMI and their morbidity/longevity.

A science that serves the interests of everybody needs to be funded by everyone!

The Milgram Experiment
Studies on the
Obedience to Authority

WANTED:
HITLER'S SCIENTISTS
The New York Times

"Die Wahrheit der Kunst verhindert, dass die Wissenschaft unmenschlich wird, und die Wahrheit der Wissenschaft verhindert, dass die Kunst sich làcherlich macht." (Raymond Chandler)

SINGAPURA CATS

For Some Girls, the Problem With Math Is That They're Good at It
The New York Times Tue Feb 01 2005 01:47:00 GMT+0100

A science that makes sense is for everyone and can pursue action (change) and research (understanding) at the same time. If it is used properly, science is a tool for enacting societal change for the better.

Science and art naturally overlap. Both are a means of investigation. Both involve ideas, theories, and hypotheses that are tested ... In ancient Greece, the word for art was techne, from which technique and technology are derived - terms that are aptly applied to both scientific and artistic practices (Robert Eskridge, The Art Institute of Chicago).

Excess Deaths Associated With Underweight, Overweight, and Obesity The Journal of the American Medical Association, Apr 2005 Obesity and underweight were associated with excess deaths. Overweight people lived longer than normal-weight people.

Die Annahmen, auf denen die BMI Tabellen basieren, sind bis heute wissenschaftlich nicht bewiesen. Ungeachtet dessen werden sie von einer riesigen Industrie weiterhin auf eine Weise verwendet, die als Hauptursache für die plötzliche "Explosion" von Adipositas gilt [Campos, P. (2004). The Obesity Myth]. Versicherungskonzerne betonen, dass der von ihnen behauptete Zusammenhang zwischen dem BMI einer Person und ihrem Erkrankungs- / Sterblichkeitsrisiko in sehr großen Untersuchungen bewiesen worden wàre. Sie behaupten, dass andere Untersuchungen, die einen derartigen Zusammenhang nicht bestätigen konnten, aufgrund von allgemeinen methodischen Probleme (weil die Stichprobe zu klein oder nicht repräsentativ war) nicht relevant seien.

Von allgemeinen methodischen Problemen sind jedoch die Untersuchungen, auf die sich Versicherungskonzerne berufen, genauso betroffen. Wer einfache Modelle, die wie "BMI sagt das Krankheitsrisiko vorher" nur zwei Variablen haben, in sehr großen Stichproben prüft, hat selbst methodische Probleme, die er nicht verschweigen sollte. Grundsätzlich hängen die Ergebnisse einer statistischen Prüfung von der Stichprobengröße und der Komplexität des Modells, das getestet wird, ab. Je größer die Stichprobe und je einfacher das Modell ist, desto größer ist auch die Wahrscheinlichkeit, dass ein signifikanter Zusammenhang zwischen den erhobenen Variablen gefunden wird. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein signifikanter Zusammenhang zwischen Variablen gefunden wird, zwischen denen in Wirklichkeit kein Zusammenhang besteht, steigt mit der Stichprobengröße. Würde ein komplexeres Modell mit mehr Variablen getestet werden, könnte sich herausstellen, dass andere Variablen wie persönliches Einkommen den BMI und das Erkrankungs- / Sterblichkeitsrisiko bestimmen.

Damit sie den Interessen aller und nicht nur bestimmten Gruppen dient, braucht Wissenschaft Unterstützung von allen.

In der Praxis werden Forschungsarbeiten für mächtige Konzerne und Organisationen gemacht, die Wissenschaft in der Regel finanzieren. Mainstream Wissenschaftler hängen von Unternehmen, Regierungen und politischen Parteien ab und produzieren Ergebnisse, die nur den Interessen ihrer Arbeit- oder Geldgeber dienen [Martin, B. (1992). Scientific fraud and the power structure of science. Prometheus, 10, 83-98]. Allgemeine Richtlinien für die Ernährung und das Körpergewicht veranschaulichen dieses Problem. "The thing to keep in mind about the USDA Pyramid is that it comes from the Department of Agriculture, the agency responsible for promoting American agriculture, not from the agencies established to monitor and protect our health" [Willet, W. C. (2002). Eat, Drink, and Be Healthy: The Harvard Medical School Guide to Healthy Eating].