loader

Publicatie datum: november 2011
Auteur: Daniel Kahneman, Penguin Publishers

Dit boek beschrijft de actuele inzichten van Kahneman op het gebied van het menselijk beoordelen en beslissen. Onder meer gaat het boek over de relatie tussen menselijke emoties en het inschatten van risico’s. De kennis is gebaseerd op psychologisch onderzoek in de afgelopen decennia. Het boek is ook in het Nederlands vertaald: Ons feilbare denken.

Interessante citaten uit het boek:

“The world in our heads is not a precise replica of reality; our expectations about the frequency of events are distorted by the prevalence and emotional intensity of the messages to which we are exposed.”

“The aversion to algorithms making decisions that affect humans is rooted in the strong preference that many people have for the natural over the synthetic or artificial”

 

Thinking, Fast and Slow gaat met name over het nemen van beslissingen op basis van data en statistieken, ‘versus’ het nemen van beslissingen op basis van intuïtie (van experts).

Het boek gaat onder meer in op de neiging van mensen om causale verklaringen te zoeken waar een groot deel statistisch te verklaren is. Bijvoorbeeld: Zeer intelligente vrouwen trouwen vaak met mannen die minder intelligent zijn dan zij. Veel mensen hebben dan de neiging om causale verbanden te zoeken door bijvoorbeeld te stellen dat hoog intelligente vrouwen de concurrentie niet willen aangaan met even intelligente mannen. De statistische (en misschien ook wel saaie) verklaring is dat de kans dat zeer intelligente vrouwen even intelligente mannen treffen simpelweg lager is, omdat zeer intelligente mannen zeldzamer zijn dan mannen met een normale intelligentie.

Ook gaat het boek in op alle wetenschappelijke studies die een vergelijking maken tussen klinische (op expert-judgement gebaseerde) beslissingen en beslissingen gebaseerd op eenvoudige algoritmes in combinatie met statistieken (meetdata). Hoewel hier al lang veel discussie over is, toont de meerderheid van de studies (60 % van ruim 200 studies)  aan dat eenvoudige algoritmes gecombineerd met statistieken significant betere beslissingen opleveren.

Veel studies die de schrijver aanhaalt gaan over het medische werkveld, hoewel ook meerdere malen studies over andere (complexe) werkvelden worden aangehaald. Waterbeheer komt in dit boek ook aan bod. Eén passage gaat bijvoorbeeld over de milieuramp in het Love Canal in de VS. Het gaat hierbij om een waterbodemverontreiniging die in 1979 in een kanaal is aangetroffen. De schrijver geeft aan dat hier sprake was de beschikbaarheidscascade. Dit is het fenomeen dat een relatief kleine gebeurtenis door een mediabericht grootschalige paniek kan veroorzaken waardoor drastische maatregelen worden getroffen. In termen van risicosturing: het risico van de gebeurtenis is relatief laag door de lage kans van optreden (beschikbaarheid) en mogelijk ook een laag effect want in dit specifieke geval is een effect voor de volksgezondheid nooit aangetoond. Als gevolg van alle onrust zijn er wel een aantal gezinnen op kosten van de overheid naar een andere locatie verhuisd en is strenge regelgeving gekomen voor verontreinigingen. De vraag is of alle maatregelen de moeite wel waard zijn. Kosten die maatregelen niet (veel) meer dan dat ze overleveren aan risicoreductie?

De relevantie van het boek Thinking, Fast and Slow in het waterbeheer is de discussie over de vraag hoe we in complexe omgevingen met veel variabelen en grote belangen toch goede beslissingen kunnen nemen.

 

 


Trefwoorden: meetdata, beslissingen, statistiek, algoritmes, causaal verband, expert-judgement, intuitie,