woensdag 27 maart 2013

Waarom we allemaal idioten zijn, ook bij het innoveren...

Enerzijds: een auteur die wat roots liggen heeft in de farma en biotech, maar enigszins gedesillusioneerd uit die sector is vertrokken. Anderzijds: een filosoof die geboeid is door wiskunde en statistiek en dagelijks vaststelt dat niet iedereen het zo nauw neemt met de regels van het wiskundige spel. Tot daar m.i. de drijfveren van Ruben Mersch om een boek te schrijven om mensen te stimuleren om meer hun gezond verstand te gebruiken en minder (goedgelovig) te ‘geloven’. Ik zette alvast mijn innovatiebril op bij het lezen van het boek.
Als je dit boek leest, zal je – tenzij je in het rijtje thuis hoort van de grote Griekse denkers – vaak een blik van herkenning hebben en dus de ‘idioot’ in jezelf moeten erkennen. Diverse fenomenen liggen aan de grondslag van de wijze waarop onze ratio wordt bedot. Neem nu het bekende halo-effect. Wij zullen veel sneller een fout of tekort vergeven bij iemand die we al positieve eigenschappen toekennen. Dezelfde fout wordt dus anders ingeschat. Niet rationeel, maar dagelijkse kost in het onderwijs, in werkomgevingen, in politiek, kortom in alle maatschappelijke geledingen. De heden zo geroemde netwerk-economie teert deels op dit halo-effect.
Een belangrijke pijler bij het maken van rationele analyses is de weerlegbaarheid van een hypothese. Een hypothese waarmee je alles verklaart heeft geen waarde. ‘Het regent of het regent niet’ als hypothese maakt dat duidelijk. Ik merk de drang naar niet-weerlegbare hypotheses soms ook in gesprekken met starters of beter gezegd uitvinders. Des te concreter de vragen, des te vager de antwoorden. Gelukkig brengt daar de tijd meestal inzicht. Dat kan van creationisten bijvoorbeeld niet gezegd worden.
Een boek lezen brengt soms jeugdherinneringen terug, in casu de cursus statistiek als het over de significantietest gaat, om het onderscheid te maken tussen toeval en geen toeval. Als je iets wil onthouden van statistiek, laat het dan de significantietest zijn. Het helpt je enorm bij het relativeren van allerlei, zogenaamd statistisch onderbouwde nieuwsberichten. Maar dat geldt evenzeer voor sommige marktanalyses. Bij elk bericht of elke analyse mag je uitgaan van de nulhypothese, i.e. de verklaring is ingegeven door het toeval. Pas als de kans daarop kleiner dan 5% is, is er meer aan de hand: of de nulhypothese is fout of er is iets zeer onwaarschijnlijk gebeurd. Twee fouten worden vaak gemaakt. In het geval van Type 1 fouten is iets te wijten aan toeval, terwijl men er meer achter zoekt. Bij een Type 2 fout denkt men dat het toeval is, maar is er meer aan de hand. 
Ik merk dat in innovatietrajecten de 2 fouten voorkomen. Een typisch voorbeeld van een Type 1 fout vindt plaats in de start van de commercialisatiefase. De eerste twee contacten die men legt zijn positief en onmiddellijk denkt men een killer-innovatie te hebben. Een Type 2 fout komt meer voor in onderzoek als onderzoeksresultaten die conflicteren met de hypotheses soms onterecht als experimentele fouten worden gekwalificeerd. Een actueel onderwerp...
Ruben Mersch stelt dat we voorspelbaarder zijn dan we zelf graag denken. Om dat te staven daagt hij je uit tegen de computer steen-papier-schaar te spelen via www.nytimes.com/interactive/science/rock-paper-scissors.html Zo’n uitdaging laat ik niet liggen en het dient gezegd: het vergt heel creativiteit om je patroondenken te doorbreken en het computeralgoritme te verslaan, maar het kan.
Een interessante passage is ook die over het ‘aantal-apenblindheid’. Geef één aap een klavier en de kans dat hij Hamlet schrijft is verwaarloosbaar klein. Geef een oneindig aantal apen een klavier en de kans wordt veel groter. Als je het mij vraagt, zijn weinig managementgoeroes vertrouwd met dit gegeven. Neem enkele succesvolle bedrijven en zoek een criterium waar ze allen aan voldoen. Extrapoleer dit en een nieuwe bestseller zit in de pijplijn. Nassim Taleb noemt dat ook wel de Narratieve Denkfout.
Wie over statistiek spreekt, kan dat niet zonder voorbij te gaan aan de ‘post hoc ergo propter hoc’ fout. Als B na A komt, dan wordt B veroorzaakt door A. Een bedrijf neemt een nieuwe CEO in dienst, iets later stijgt de winst, en dus is de nieuwe CEO de oorzaak van die stijgende cijfers. Uiteraard kan je daar maar zeker van zijn als je zou kunnen vergelijken met enkele controlegroepen. Maar gezien een Raad van Bestuur in praktijk je bedrijf niet kan klonen om vergelijkend onderzoek te doen, zal de CEO zijn voordeel doen, ook al wordt hij geholpen door het toeval.
Het wordt nog erger: een correlatie tussen A en B, impliceert niet noodzakelijk een causaal verband. Dat komt onder andere door de verstorende variabelen. Een correlatie tussen grijs haar hebben en een verhoogd risico op ziek zijn is aannemelijk, maar daarom wordt je nog niet ziek van grijs haar. Dezelfde redenering mag je volgen voor het verband tussen meer middelen hebben en een hogere kans op succes bij innovatie. 
Het boek bevat nog andere redenen waarom de idioot in ons zich gemakkelijk laat vangen bij het trekken van conclusies. Dat geldt voor onderzoekers (“Een artikel waarin staat dat je jammer genoeg niets ontdekt hebt, zal niet door een tijdschrift worden aanvaard”), maar evenzeer voor managers die binnen innovatietrajecten beslissingen nemen op basis van vaak beperkte informatie. Niet het feit dat ze beslissingen nemen op basis van weinig info is een probleem; snelheid van beslissen is een belangrijke eigenschap in de snel veranderende wereld. Probleem is wel dat ze daarna soms oogkleppen opzetten om de genomen beslissing toch maar te kunnen handhaven als de enige goede. Durven twijfelen is de beste garantie om onze idioot uit te schakelen.  
Misschien was de ondertitel van dit boek ‘Waarom we allemaal idioten zijn’ nog beter geweest ‘Waarom we allemaal idioten willen zijn’. Nadenken en dingen in vraag stellen haalt mensen immers uit een comfortzone. Dit boek heeft de verdienste dat je bij het lezen bijna niet anders kan om na te denken en je comfortzone te verlaten…

Geen opmerkingen:

Een reactie posten