Zentrum für interdisziplinäre Forschung

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Ecosystems are under pressure worldwide, with more and more animal and plant species becoming extinct or under threat. Ecology as a scientific discipline is supposed to provide the necessary knowledge to take countermeasures. However, the step from the results of ecological studies to effective measures is a big one. The international research group "Mapping Evidence to Theory in Ecology: Addressing the Challenges of Generalization and Causality" is investigating how this can be achieved. The group starts on 1 September and will stay at ZiF until February 2025.

"Ecological research is running at full speed and is producing a huge amount of knowledge and observations," reports Dr Tina Heger from the Leibniz Institute of Freshwater Ecology and Inland Fisheries (IGB) in Berlin, the convenor of the research group. These results should lead to an ever better understanding of ecosystems and increasingly targeted measures to protect them or support individual species. But it's not that simple. "Ecosystems are very complex and ecological processes depend very much on the contexts in which they take place," says Tina Heger. In addition, different studies often use different methods and focus on different parts of an ecosystem, explains the researcher. However, the translation of knowledge gained in single empirical studies into more general knowledge about ecological systems and into practically useful knowledge is not straightforward. Ecological systems are highly complex, and ecological processes are strongly context dependent. This leads to the fact that empirical results from single case studies are hard to extrapolate to other systems, and hard to translate into meaningful instructions for management. The core problem is how to synthesize the results of large amounts of case studies that are highly diverse with respect to research approach (e.g. field surveys or controlled lab experiments) as well as study systems (e.g. plants or insects, dry grasslands or oceans). " What is needed, thus, are tools and workflows that allow developing 'case-specific generalizations'," says Heger.

Grafik: C. Mehl/Büro Paschetag

To develop these, she has invited international researchers from the fields of ecology, philosophy, data science and computational linguistics to Bielefeld. They want to use new approaches from data science and artificial intelligence to map the complexity of ecosystems and perhaps even build a bridge from correlations to causes. "We want to move away from pure pattern recognition and towards an understanding of why things happen," says Heger. This should create the basis for a digital atlas of ecological knowledge that can be used to infer explanations and predictions from observations in individual systems.

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Ökosysteme stehen weltweit unter Druck, immer mehr Tier- und Pflanzenarten sterben aus oder sind bedroht. Die Ökologie als wissenschaftliche Disziplin soll das nötige Wissen liefern, um gegenzusteuern. Doch der Schritt von den Ergebnissen ökologischer Studien hin zu wirkungsvollen Maßnahmen ist groß. Wie er gelingen kann, ist Thema der internationalen Forschungsgruppe „Mapping Evidence to Theory in Ecology: Addressing the Challenges of Generalization and Causality“ („Evidenz und Theorie in der Ökologie: Vom Einzelfall zur Generalisierung und von Korrelationen zu Kausalität“). Diese wird von September 2024 bis Februar 2025 am ZiF arbeiten.

„Die ökologische Forschung läuft auf Hochtouren und produziert eine große Menge an Erkenntnissen und Beobachtungen“, berichtet Privatdozentin Dr. Tina Heger vom Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei (IGB) in Berlin, die Leiterin der Forschungsgruppe. Diese Ergebnisse sollten dazu führen, dass die Ökosysteme immer besser verstanden werden und immer gezielter Maßnahmen zu ihrem Schutz oder zur Unterstützung einzelner Arten ergriffen werden können. Doch so einfach ist es nicht. „Ökosysteme sind sehr komplex und ökologische Prozesse hängen sehr stark von den Zusammenhängen ab, in dem sie ablaufen“, so Tina Heger. Zudem verwenden die verschiedenen Studien oft unterschiedliche Methoden und konzentrieren sich auf unterschiedliche Teile eines Ökosystems, erklärt die Forscherin. Deshalb könne man von den Ergebnissen von Untersuchungen in einem Ökosystem, nicht so leicht auf Vorgänge in einem anderen schließen. Konkrete Handlungsanleitungen abzuleiten, sei ebenfalls schwierig. Wie also lassen sich die Ergebnisse einer großen Zahl verschiedener Studien zusammenbringen, ohne dabei die Komplexität eines Ökosystems aus dem Blick zu verlieren? „Wir brauchen Werkzeuge und Vorgehensweisen mit denen wir Verallgemeinerungen für Gruppen von Einzelfällen erstellen können“, so Heger.

Um diese zu entwickeln, hat sie Forscher*innen aus Ökologie, Philosophie, Datenwissenschaft und Computerlinguistik nach Bielefeld eingeladen. Sie wollen neue Ansätze aus Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz nutzen, um die Komplexität von Ökosysteme abzubilden und vielleicht sogar eine Brücke von Korrelationen zu Ursachen zu schlagen. „Wir möchten weg von der reinen Mustererkennung und hin zu einem Verständnis, warum etwas geschieht“ so Heger. Dies soll die Grundlage für einen digitalen Atlas des ökologischen Wissens schaffen, mit dessen Hilfe von Beobachtungen in einzelnen Systemen auf Erklärungen und Voraussagen geschlossen werden kann.