Das Zeitalter des Renaissancemenschen ist lange vorbei. Heute glaubt niemand mehr, dass es für eine einzelne Person möglich wäre, das gesamte Wissensspektrum in allen Bereichen der Wissenschaft und Technologie vollständig zu erfassen. Alltägliche Computersoftware besteht aus Millionen Codezeilen. Die Mechanismen der Immunantwort von nur einer Lymphozytenart füllen tausende Seiten wissenschaftlicher Arbeiten. Das elegant unaufdringliche Design eines iPod birgt in seinem Inneren eine Technologie, die nur ein kleiner Prozentsatz seiner Anwender versteht.

Aber trotz der immensen Lückenhaftigkeit unseres Wissens deuten neue Forschungsergebnisse darauf hin, dass die meisten Menschen glauben, weit mehr zu wissen als dies tatsächlich der Fall ist. Wir geben zwar zu, nicht im Detail Bescheid zu wissen, wie ein Helikopter fliegt oder wie eine Druckpresse druckt, aber bei der Selbsteinschätzung unserer Unwissenheit sind wir nicht annähernd bescheiden genug.

Der einfachste Weg dies aufzuzeigen ist, Versuchspersonen die Vollständigkeit ihres Wissens auf einer siebenstufigen Skala beurteilen zu lassen. Bei jeder Frage steht "7" für perfektes Verständnis eines bestimmten Mechanismus, während "1" angibt, dass man davon fast keine Ahnung, nur eine vage Vorstellung hat. Die Versuchspersonen kreuzen nun freimütig und ehrlich, die ihrem vermuteten Kenntnisstand entsprechenden Zahlen bei Aufgabenstellungen an, die von komplexen Maschinen über biologische Systeme bis hin zu natürlichen Phänomenen wie die Gezeiten reichen. Allerdings kreuzen sie meistens höhere Werte an, als es ihrem tatsächlichen Wissen entsprechen würde.

Wir können die Diskrepanz zwischen dem, was wir glauben zu wissen und dem, was wir wirklich wissen messen, indem wir die Versuchspersonen nach der Selbstbeurteilung einfach bitten, uns möglichst detailgenau zu erklären, wie manche Dinge funktionieren. Anschließend müssen sie ihre Selbstbeurteilung im Lichte ihrer Erklärungsversuche noch einmal durchgehen.

In ähnlicher Weise können wir auch überprüfende Fragen stellen (beispielsweise: "Wie kann ein Helikopter vom Schwebeflug in den Vorwärtsflug übergehen?") Oder wir bieten einfach kurze und prägnante, aber doch erschöpfende Erklärungen an. In jedem dieser Fälle räumen die Versuchspersonen kleinlaut ein, dass ihr Verständnis einer Fragestellung doch um sehr viel schlechter war als sie ursprünglich angenommen hatten.

Die Versuchspersonen sind oftmals überrascht und erschrocken über das Ausmaß ihrer Unwissenheit, aber insgesamt schätzen wir unsere Kenntnisse gar nicht so schlecht ein. Vielmehr haben wir ein spezielles Defizit im Hinblick auf unser explanatorisches Wissen. Wir können uns gut einschätzen, wenn es um simple Fakten (wie die Hauptstädte von verschiedenen Ländern), um Prozeduren (wie man einen internationalen Telefonanruf macht) oder um Geschichten geht (wie beispielsweise die Handlung bekannter Kinofilme). Aber wir scheinen unter einer speziellen "Illusion der Erklärtiefe" zu leiden - dem Glauben, ein profunderes kausales Verständnis von Dingen zu haben als das in Wirklichkeit der Fall ist. Wir sind in der Lage unser Wissen über andere Dinge entsprechend einzuschätzen, aber nicht, wenn es um unsere Fähigkeit geht, Funktionsweisen zu erklären.

Diese Illusion kommt durch das Zusammenwirken mehrerer Faktoren zustande. Als Leon Rozenblit und ich diese Illusion und ihre speziellen Ausprägungen entdeckten, führten wir eine Reihe von Studien durch, die erklären sollten, warum das explanatorische Wissen so anfällig für falsche Einschätzung ist. Sämtliche von uns identifizierte Faktoren sind bei Fakten, Prozeduren und Geschichten nicht so stark ausgeprägt.

Ein bedeutender Faktor im Hinblick auf die Illusion der Erklärtiefe ist die reichlich hierarchische Struktur der meisten komplexen Systeme. Das heißt, diese Systeme können auf mehreren Analyseebenen verstanden werden. Man kann verstehen wie ein Computer "arbeitet", wenn es um komplizierte Funktionen der Maus geht, um die Festplatte oder den Bildschirm, ohne zu verstehen, warum sich der Cursor bei Bewegungen der Maus bewegt, wie Informationen gespeichert oder gelöscht werden oder wie Pixel am Bildschirm verarbeitet werden. Diese hierarchische Struktur komplexer kausaler Systeme verleitet uns irrtümlich anzunehmen, über ein hohes Maß an Verständnis zu verfügen, das dann irrtümlich für Verständnis auf niedrigerem Niveau gehalten wird.

Ein zweiter Faktor ist der Umstand, dass wir uns in falschen Vorstellungen wiegen, wenn wir die Teile eines Systems sehen. Je mehr Teile man sieht, umso eher glaubt man zu wissen, wie diese Teile funktionieren. Die Illusion ist daher bei Objekten mit leicht inspizierbaren Teilen größer als bei Dingen mit weniger gut sichtbaren, unzugänglichen oder mikroskopisch kleinen Teilen. So glauben wir beispielsweise, dass wir die Abläufe in unserem Gehirn besser verstehen, wenn wir die Bilder farbig erleuchteter Hirnregionen sehen.

Schließlich reimen wir uns oft etwas über Dinge zusammen, wenn wir sie vor uns haben und gehen dann fälschlicherweise davon aus, uns dem Objekt mit vollständigen Wissen um seine Funktionsweise genähert zu haben, anstatt das Objekt zur Erforschung seines Mechanismus entsprechend zu untersuchen und zu manipulieren.

Unser übertriebener Glaube an unser Wissen könnte aber in gewisser Weise auch ein Segen sein. Die Welt ist natürlich viel zu komplex, um von einer Person vollständig erfasst zu werden. Wenn uns in unserem Streben nach Verständnis ein nagendes Gefühl der Unwissenheit immer tiefer in alles eindringen ließe, würden wir uns in den Details eines Wissensgebietes verstricken und andere völlig vernachlässigen.

Die Illusion der Erklärtiefe könnte uns genau auf der richtigen Verständnisebene einbremsen und zwar auf jener Ebene, die es uns erlaubt, zu wissen, wie man im Bedarfsfall an mehr Information herankommt ohne davon total überschüttet zu werden. Es wäre vielleicht besser, die Grenzen unserer explanatorischen Fähigkeiten anzuerkennen, aber diese Grenzen könnten durchaus auch adaptiven Wert besitzen.