Meistens brächten weitere Studien nur mehr Verwirrung, da es immer wieder von Neuem schwierig sei, die vielen Kriterien, die zu einer wissenschaftlichen Aussage beitragen, zu gewichten. Stattdessen sollte man sich, so Phillips, lieber fragen, warum man sich denn des ursprünglichen Ergebnisses nicht sicher sein könne. Zum Teil liege dies an systematischen Irrtümern wie nicht angemessene Kontrollen oder subjektive Faktoren bei Messungen.
Phillips’ Modell zur Berechnung des Nutzens weiterer Studien kann solche Quellen systematischer Irrtümer aufspüren. “Einige Kenntnis systematischer Irrtümer erlaubt einem, die Wahrscheinlichkeit eines potenziellen Ergebnisses einer Folgestudie zu simulieren”, sagt Phillips. Eine Folgestudie, die ihr Geld wert ist, muss soviel Potenzial haben, dass sie das ursprüngliche Ergebnis grundlegend ändern könnte.
Eine gute Methode, Sinn und Unsinn weiterer Forschungen zu einer Problemstellung auszuloten sei es Phillips zufolge auch, die Kosten und Nutzen der neuen Studie mit den politischen Konsequenzen des Ergebnisses der alten und der neuen Studie zu vergleichen. Wenn beispielsweise eine Studie einen Zusammenhang zwischen einer maroden Chemie-Anlage und zunehmenden Krebs-Erkrankungen in der Region entdeckt hat, dann vergleiche man die Kosten der einen politischen Konsequenz ? zum Beispiel “Nichtstun” ? mit den Kosten einer anderen politischen Konsequenz ? etwa der Modernisierung der Chemie-Fabrik. “Nichtstun” könnte dazu führen, dass einige Jahre später erhöhte Kosten im Gesundheitswesen der Region anfallen. Daher liegt es nahe, beide politischen Alternativen als etwa gleich teuer einzustufen. Da es wichtig ist, dass bei zwei teuren Konsequenzen das Geld der richtigen Maßnahme zufließt, wäre es in so einem Fall angebracht, weitere Forschungen zu betreiben, bevor eine Maßnahme ins Auge gefasst wird, die vielleicht die unsinnigere wäre.
Sein Modell hat Phillips jedoch noch nicht an einem praktischen Forschungsfall getestet. “Das muss von denen gemacht werden, die die jeweilige Studie auch erstellt haben”, sagt er. “denn sie sind diejenigen, die mit ihren Forschungsergebnissen vertraut genug sind.” Weitere Forschungen sind also notwendig, um zu prüfen, ob das mathematische Modell funktioniert.
