Interview: Young Scientist Savannah Nuwagaba

Bei der 65. Lindauer Nobelpreisträgertagung im Sommer letzten Jahres kamen Wissenschaftler aus allen Disziplinen zusammen. Besonderes Augenmerk lag dabei auf Forschung, die Grenzen überschreitet und sich nicht einfach einer einzelnen Disziplin zuordnen lässt. So auch bei der 28-jährigen Savannah Nuwagaba von der Stellenbosch Universität in Südafrika. Die aus Uganda stammende Forscherin untersucht mithilfe von mathematischer Modellierung die Interaktion von Lebenwesen in Ökosystemen. Unser Blogger Joe Dramiga hat sich während #LiNo15 mit der Nachwuchswissenschaftlerin unterhalten.

 

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Wann entdecktest Du deine Liebe zur Mathematik?

Savannah Nuwagaba: Das begann bereits in der Grundschule. Mathe war mein Lieblingsfach. Ich mochte Mathe, weil ich das, was ich im Unterricht lernte, zuhause anwenden konnte. Beim Kochen eines Gerichts für eine bestimmte Anzahl Leute muss man z. B. wissen welche Mengen man von den verschiedenen Zutaten braucht. Mathe half mir beim Lösen bestimmter Aufgaben und für all das brauchte ich nur meinen Kopf, Papier und Bleistift.

Was kann getan werden um den Mathematik-Unterricht in ugandischen Schulen zu verbessern?

SN: Ich denke das Allerwichtigste sind motivierte Lehrer. Ich spreche da aus eigener Erfahrung: Von der ersten bis zur fünften Klasse hatte ich immer sehr gute Noten in Mathe, dann bekamen wir in der sechsten Klasse einen neuen Lehrer, der unmotiviert und manchmal auch schlecht gelaunt war. In dieser Zeit waren meine Mathenoten die Schlechtesten, die ich je hatte. Zum Glück verließ dieser Lehrer bald die Schule. Dann hatte ich einen Mathe-Lehrer, der an mich glaubte, und mich z. B. an die Tafel rief, um meinen Klassenkameraden den Lösungsweg einer Aufgabe zu zeigen. Lehrer in Uganda sind oft nicht motiviert, weil sie schecht bezahlt werden und daher nebenbei noch andere Jobs machen müssen. Diese Zeit fehlt Ihnen dann für eine gute Vorbereitung des Unterrichts. Lehrer müssen also besser bezahlt werden. Zusätzlich sollte man Ihnen berufsbegleitend Weiterbildungen anbieten, damit sie immer auf dem neuesten Stand sind.

Wofür ist die Mathematische Modellierung in der Biologie nützlich?

SN: Daten zeigen uns immer nur was war oder was ist aber mit mathematischen Modellen können wir in die Zukunft blicken und sagen was einmal sein wird. Daraus ergeben sich bestimmte Handlungsforderungen für die Gegenwart. Man muss jetzt etwas tun. Das Modell sagt Dir oft was zu tun ist und manchmal auch wie. Nimm z. B. die HIV-Epidemiologie: Eine Regierung erfährt heute, dass die HIV-Infizierten-Rate in ihrem Land in 5 Jahren 10 % erreicht, wenn nichts getan wird. Sie muss sich jetzt überlegen was getan werden kann um das zu verhindern. Eine Maßnahme kann z. B. sein, an Männern aus der Alterskohorte 20 bis 40 Jahre, die sexuell am aktivsten ist, Kondome zu verteilen.

Was sind die größten Fehler, die Forscher in der Datenanalyse machen?

SN: Viele Forscher beschäftigen sich nicht ausreichend mit den Annahmen, die bestimmten statistischen Methoden zugrunde liegen. Sie gehen z. B. oft davon aus, dass die Daten normalverteilt sind. Sie geben die Daten in ein Statistikprogramm ein und arbeiten dann einfach mit dem Ergebnis dieser Berechnungen weiter. Es ist bequem und spart eine Menge Zeit. Sie vergessen aber eines: Das Programm rechnet nur aber es sagt Dir nicht ob das, was Du mit den Daten gemacht hast, richtig oder falsch war. Das beeinflusst die Interpretation der Ergebnisse. Ein anderes Problem ist die Signifikanz, besonders bei den großen Datenmengen, die heute verarbeitet werden. Die Signifikanz einer gegebenen Abweichung von der Ausgangshypothese hängt sehr von der Datenmenge ab: Bei großen Stichproben sind selbst kleinste Abweichungen von der Ausgangshypothese signifikant, bei kleinen Stichproben dagegen kann man selbst grobe Verletzungen der Ausgangshypothese dem Zufall in die Schuhe schieben.

Junge Wissenschaftler aus Afrika treffen bei #LiNo15 Bundespräsidenten a.D. Horst Köhler und Medizinnobelpreisträgerin Francoise Barré-Sinoussi. Savannah Nuwagaba befindet sich an vierter Position von links in der mittleren Reihe.

Was hälst Du von der Open Data-Initiative in der Wissenschaft?

SN: Generell unterstütze ich diese Initiative. Wenn Forscher nicht ihre Rohdaten veröffentlichen würden, hätte ich keine Arbeit. Man sollte aber, wo es um Daten von Personen geht, besonders vorsichtig sein und die Rohdaten ausreichend anonymisieren. Es hängt natürlich auch von der Fragestellung ab: Wenn man z. B. wissen möchte wie viele afrikanische Frauen eine Professur an einer europäischen Universität haben, muss ich die entsprechenden Variablen, hier Geschlecht und Herkunft, kennen.

Was magst Du am liebsten an deiner Arbeit?

SN: Ich mag es meine mathematischen Gedanken einer Maschine zu erzählen: Ich mag es zu programmieren. Es ist auch ein tolles Gefühl, wenn die Ergebnisse meiner Arbeit jemanden helfen ein Problem zu lösen oder eine informierte Entscheidung zu treffen. Ich erkläre Laien gerne meine Arbeit, denn mir ist Wissenschaftskommunikation sehr wichtig.

Joe Dramiga

About Joe Dramiga

Joe Dramiga, a biology postdoc, originates from Uganda and lives in Cologne, Germany. Actually he is a neurogeneticist, however, during the last 3 years he has worked as a quality manager in a clinical virology lab in Africa. Currently he blogs about science and writes a book.

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