Coert Visser

Jim Manzi schrijft in zijn artikel What social science does -and doesn’t- know dat ‘de sociale wetenschappen niet de capaciteit hebben getoond om een substantieel bouwwerk te bouwen van bruikbare, niet triviale en betrouwbare voorspellende regels over wat ze bestuderen, namelijk menselijk sociaal gedrag inclusief de effecten van voorgestelde regeringsprogramma’s’.

In het artikel stelt hij dat sociale wetenschappen pas relatief laat het gecontroleerde experiment hebben omarmd als methode die essentieel is om debatten te beslechten over wat werkt en wat niet.   Volgens Manzi, hoeven we zelfs nu de experimentele methode steeds populairder wordt geen doorbraken te verwachten in wetenschappelijk kennis over de menselijke conditie vanwege de hoge ‘causale dichtheid’ het aantal en de complexiteit van de mogelijk oorzaken van interessante effecten in dit domein. Hij concludeert: “Op dit moment is het zeker dat we we niets hebben dat ook maar in de verte een wetenschappelijk begrip van de menselijke samenleving benadert’. En de methoden van experimentele sociale wetenschap komen niet in de buurt van het verschaffen hiervan in de nabije toekomst. Wetenschap zal ons misschien in staat stellen om menselijk gedrag op een brede en betrouwbare manier te voorspellen. Tot dan moeten we zo goed als we kunnen voortstrompelen met trial en error leren.”

Is dit een rechtvaardig oordeel over de prestatie van de sociale wetenschappen? Het is toch zeker zo dat sociale wetenschappers veel experimenten hebben gedaan en veel kennis hebben verworven? Op dit weblog heb ik dikwijls melding gemaakt van wetenschappelijke kennis over onderwerpen als self-determination theory, growth versus fixed mindsets, de ontwikkeling van expert functioneren en uitzonderlijke prestaties, stereotype threat, priming, enzovoorts.  Maar ik moet toegeven, deze onderwerpen, hoewel erg nuttig, zijn voorbeelden van relatief fragmentarische kennis over menselijk functioneren. Een wetenschappelijk begrip van de menselijke samenleving ligt op een veel hoger aggregatieniveau. Maar ik durf te stellen dat sociale wetenschap heel nuttig kan zijn zelfs als het niet in staat is om menselijk gedrag in al haar complexiteit betrouwbaar te kunnen voorspellen. Ik ben het er mee eens dat we heel ver verwijderd zijn van het in totaliteit begrijpen van het  menselijk functioneren en de menselijke samenleving. Maar ik vraag me af of dit een fair criterium is om het nut van de sociale wetenschappen mee te bepalen. Vaak – misschien altijd- hoef je niet het geheel te begrijpen om effectief te zijn.  Om hiervan slechts één voorbeeld te noemen: we weten veel over de do’s en don’ts van effectief lesgeven.

Toch ben ik het eens met Jim Manzi dat we in veel van de complexere taken en domeinen van het leven voort moeten strompelen met trial en error leren.”

Wat vind jij?

Zie ook: What are social science’s accomplishments?

Sinds Francis Galtons boek over erfelijke genialiteit hebben veel wetenschappers betoogd dat erfelijke factoren grenzen stellen aan prestaties en dat alleen een selecte groep individuen uitzonderlijke prestatieniveaus kan bereiken. Maar recent onderzoek verwerpt deze zogenaamde ‘associated learning theory’ en de prestatieplateus die door deze theorie worden geimpliceerd en laat zien dat expert-presteren wordt gemedieerd door aangeleerde complexe cognitieve mechanismes. Het onderzoek beschrijft verschillende soorten deliberate practice activiteiten die mentale respresentaties ontwikkelen en verfijnen. Deze maken het op hun beurt  mogelijk dat de bereikte prestaties het functioneren  overtreffen dat alleen gebaseerd is op langdurige ervaring. Empirisch onderzoek wordt besproken om te tonen dat expertfunctioneren  en uitzonderlijke prestaties primair worden begrensd door de mate waarin het individu deliberate practice toepast en door de kwaliteit van de beschikbare trainingsmiddelen.

Lees het volledige artikel (Engels)

Lees ook: Deliberate practice and deep practice

Eerder heb ik het artikel Successful change programs begin with results door Robert Schaffer en Harvey Thompson al eens genoemd (hier). In dat bericht nam ik geen link op haar het originele artikel omdat ik dat online niet aantrof. Nu heb ik het gevonden (hier) en ik raad je aan, als iemand die geïnteresseerd is in de oplossingsgerichte benadering, om het te lezen.  Hier is wat ik eerder schreef over dit artikel:

Volgens mij is één van de meest interessante managementartikelen die ooit geschreven zijn geschren in 1992 door Schaffer and Thomson. Voor mij was dit artikel in zijn eenvoud en resultaatgerichtheid een soort oplossingsgericht werken avant la lettre. Het prikkelende artikel was genoemd ‘Successful change programs begin with results’. Schaffer en Thomson noemen veel veranderprogramma’s activiteitsgericht: de aandacht ligt op middelen en processen in plaats van op resultaten. Grote inspanningen zijn gericht op het implementeren van programma’s, methoden, etc, zoals total quality management, reengineering enzovoorts, in de hoop dat de resultaten automatisch zullen volgen. De auteurs bestrijden deze logica. Zij stellen dat deze activiteitsgerichte benaderingen zelden werken omdat de gewenste uitkomsten te vaag blijven, de veranderinginitiatieve te grootschalig zijn en omdat middelen en doelen met elkaar verward worden (de methode lijkt belangrijker te worden dan de oospronkelijke gewenste uitkomsten). Schaffer en Thomson pleiten voor een resultaatgedreven verbeterproces met de volgende karakteristieken: :

1. Organisatie introduceren alleen management en procesinnocaties indien noodzakelijk;
2. Empirische tests tonen wat werkt en wat niet;
3. Frequente successen creeëren nieuwe energie voor verbetering;
4. Management schept een continu leerproces door geleerde lessen toe te passen in nieuwe fases.

Sociale insecten zoals mieren, bijen en termieten en  een vlucht vogels, een school vissen en een kudde kariboe’s verpreiden probleemoplossing onder veel individuele groepsleden. De vaak mooie en verbazingwekkende patronen van deze groepen dieren komen niet tot stand door van te voren bestaande blauwdrukken of ontwerpen maar ze komen van de grond af op als resultaat van de herhaalde interacties tussen de vele leden van de groep. Hier is een voorbeeld:

Het verbazingwekkende is – en dit gaat een beetje tegen de menselijke intuïtie in – dat er geen centrale hierarchie en controle aan de te pas komt, op wat voor manier dan ook. De individuen voeren gewoon hun heel eenvoudige taken uit en reageren op locale omstandigheden en gebeurtenissen. Ze interacteren herhaaldelijk met elkaar en hebben geen overzicht of bewustzijn van het totaalplaatje. Ze zijn heel eenvoudige deelnemers in het proces; ze weten niet waarom ze doen wat ze doen, ze doen het gewoon. De zwerm zelf echter, is zeer intelligent. Het is als het ware een enorm organisme bestaande uit vele individuele organismes die met elkaar interacteren. Een groep mieren is zo intelligent dat het in zeer korte tijd de kortste route kan vinden naar iets zoets dat je op de keukenvloer hebt laten vallen. De groep kan ook heel snel weten dat er een roofdier in de buurt is en adequaat hierop reageren. Bijen kunnen een ideale plaats vinden om hun korf te bouwen via swarm intelligence. Vluchten vogels en scholen vissen kunnen verbazingwekkend snel reageren als er een roofdier nadert. Binnen ogenschijnlijk no time zijn ze collectief weggedoken.

Mensen zijn natuurlijk heel anders dan de hierboven genoemde dieren. In vergelijking hiermee zijn wij uitermate intelligent en bewust. Soms functioneren wij ook als een zwerm, bijvoorbeeld als we een staande ovatie geven in een concertzaal. Maar vaak functioneren we individualistisch. Heeft swarm intelligence enige relevantie en bruikbaarheid voor ons, bijvoorbeeld voor de manier waarop we ons werk doen en onze bedrijven runnen? Inderdaad. In het nieuwe boek The smart swarm, geeft auteur Peter Miller veel voorbeelden van hoe swarm intelligence toegepast is om besluitvorming, planning en andere soorten probleemoplossing te verbeteren. Grote bedrijven hebben bijvoorbeeld door computersimulaties van mierengroepen te maken manieren gevonden om hun logistieke proces en hun produktieproces zodanig te verbeteren dat zijn jaarlijks vele miljoenen besparen kunnen.

Mijn vragen aan jouw zijn: welke toepassingen voor swarm intelligence zie jij in jouw werk? Welke relatie zie jij met de oplossingsgerichte aanpak?

Een paar maanden geleden schreef hoogleraar wiskunde Steven Strogatz twee columns in de New York Times genaamd Change We Can Believe In en It Slices, It Dices. De columns gaan over een tak van de wiskunde die in het Engels wordt aangeduid met het woord calculus maar in het Nederlands meestal analyse wordt genoemd. Deze tak richt zich op limiten, functies afgeleiden, integralen en oneindige reeksen.  Analyse is de wiskunde van de verandering. Haar twee hoofdonderwerpen zijn differentiaalrekening en integraalrekening. Zonder een diepgaande uitleg te geven over deze twee onderwerpen volgt hier een korte inleiding. 

Differentiaalrekening is de studie van de afgeleiden van functies. Het bereken van de afgeleide heet differentiëren. De afgeleide vertelt je hoe snel iets verandert, hoe ver je per stapje naar beneden of omhoog gaat op een helling. De afgeleide is een benadering van de helling van een grafiek (zie het plaatje rechts, bron: www.derivate.it). De afgeleide kan worden bereken voor ieder punt van een functie en dus ook voor alle punten tezamen wat leidt tot de afgeleide functie.  Wanneer een helling omhoog gaat is de afgeleide positief, wanneer hij omlaag gaat negatief. Bij de toppen en dalen van een grafiek is de afgeleide nul. Op deze punten staat de verandering tijdelijk stil.

Integraalrekening is de studie van integralen die je vertelt hoeveel iets accumuleert. Het berekenen van de integraal is het meten van het gebeid onder de functiecurve (zie het plaatje rechts). Functies kunnen heel onregelmatige vormen hebben wat het moeilijk kan maken om eenvoudig te meten hoe groot dit gebied is. Wat integraalrekening doet om dit probleem op te lossen is het gebied in heel dunne plakjes snijden, het volume van die plakjes berekenen en deze dan op slimme wijze bij elkaar optellen. Terzijde: het bereken van de integraal is de omgekeerde bewerking van het berekenen van de afgeleide.

Dit is allemaal goed en wel maar is het op de één of andere manier relevant voor veranderprofessionals? Ik denk het wel. Zoals ik eerder al eens heb geschreven is mijn observatie dat veel mensen die met verandering te maken hebben, zoals consultants, projectmanagers, lijnmanagers en coaches, af en toe ontmoedigd raken over hoe het veranderproces vordert. Een kleine verandering in het perspectief van waaruit je kijkt naar de veranderresultaten kan heel behulpzaam zijn op zulke momenten. In mijn bericht Visualizing progress: expect fluctuation and watch the trend line legde ik dit als volgt uit.

Progressie verloopt zelden in een rechte lijn. Het plaatje rechts geeft een levensecht voorbeeld uit de praktijk van een verbeterproces. De rode lijn toont de werkelijke waarden die gevonden werden op bepaalde punten in de tijd (bijvoorbeeld verkoopcijfers). Zoals je ziet fluctueren de waarde steeds. De blauwe lijn is de trendlijn die toont dat er over de hele periode een langzame maar zekere verbetering plaatsvindt. De pijltjes wijzen het volgende aan: Pijl 1: eerst zijn er snelle resultaten, Pijl 2: een vrij hevige terugval, Pijl 3: opnieuw een snelle verbetering, Pijl 4: opnieuw een zware terugval waarna de verbetering weer intreedt. Het zou heel gemakkelijk zijn om ontmoedigd te raken als je je teveel concentreert op de fluctuaties, op de punten 2 en 4 met name. Twee dingen zijn belangrijk om te onthouden: 1) het is normaal dat verbetering dit soort fluctuatie vertoont, en 2) de trendlijn is belangrijk om de gaten te houden. Deze lijn toon je wat de daadwerkelijke vooruitgang per saldo is. De trendlijn is heel motiverend om te volgen.

De punten die Strogatz maakt zijn waardevolle aanvullingen op de punten die ik hierboven maak. Als je de uitleg over afgeleiden en integralen toepast op mijn oorspronkelijke grafiek krijg je het plaatje rechts. Laten we de principes eens toepassen op het potentieel meest deprimerende punt in de grafiek, namelijk punt 4. De rode lijn toont de afgeleide van punt 4, de gekleurde vlakken tonen de integralen tot aan punt 4. Beide geven reden voor hoop over de resultaten. De afgeleide (rode lijn) bij punt 4 laat zien dat de negatieve helling minder aan het worden is. Dit betekent dat de resultaten nog steeds slechter worden maar steeds minder snel. Dit kan er op wijzen dat de bodem in zicht is en dat een ombuiging naar een positieve helling eraan komt. De gekleurde vlakken tonen de integralen, de gebieden onder de curve. Het rode vlak visualiseert de optelling van alles dat is gerealiseerd van punt 0 tot punt 3. Zoals je ziet is het resultaat negatief. Het blauwe vlak visualiseert de optelling van alles wat bereikt is tussen punt 3 en 4. En hoewel bij punt 4 de werkelijk waarde bijna weer 0 is, kun je zien dat het netto resultaat op dat moment duidelijk positief is omdat het blauwe gebied veel groter is dan het rode. De gedachte dat alles voor niets is geweest, die mensen soms hebben omdat de werkelijke waarde weer zo laag is, is dus onterecht.

Mijn bericht van eergisteren noemde Sam Harris’ boek, The Moral Landscape: How Science Can Determine Human Values. Van oudsher hebben wetenschappers zich terughoudend opgesteld om uitspraken te doen over moraliteit en dit grotendeels overgelaten aan de filosofie en religie.  Maar deze terughoudendheid is de laatste tijd aan het verdwijnen. Recent organiseerde Edge bijvoorbeeld een conferentie met als titel THE NEW SCIENCE OF MORALITY met de sprekers Roy Baumeister, Paul Bloom, Joshua D. Greene, Jonathan Haidt, Sam Harris, Marc D. Hauser, Joshua Knobe, Elizabeth Phelps en David Pizarro.

Een centraal thema van veel moraliteitswetenschappers is hoe menselijke morele gedragingen in onze gevormd zijn door zowel biologische als culturele evolutieprocessen. Matt Ridley is een auteur die hier veel over geschreven heeft.

In zijn boek The Origins of Virtue: Human Instincts and the Evolution of Cooperation,  legt Ridley de paradox uit dat onze breinen door egoistische genen gevormd zijn om betrouwbaar en samenwerkend te zijn. Hij zegt dat we ons succes als soort danken aan deze sociale instincten. Hij legt uit dat moraliteit is waar onze samenlevingen op gebaseerd zijn. Kort samengevat is dit zijn redenering: 1) de samenleving is belangrijk omdat het arbeidsverdeling mogelijk maakt. Het maakt het mogelijk dat mensen zich specialiseren. En de som van al die gespecialiseerd inspanning is groter dan het geval zou zijn als we allemaal generalisten waren geweest. Met andere woorden: de maatschappij is synergie tussen specialisten. 2) om een harmonieuze maatschappij te hebben moeten we goed verbonden zijn met elkaar. Dit vereist dat we cooperatief, sociaal en betrouwbaar zijn. 3) Sociaal, cooperatief en betrouwbaar zijn is een manier om te floreren en evolutionair voordeel te bereiken. Deze eigenschappen zijn door evolutie in ons gevormd.

In zijn recente boek The Rational Optimist: How Prosperity Evolves, legt Matt Ridley uit dat ruilen de wortel van menselijke deugdzaamheid en welvaart is. Hij zegt dat wij als soort in staat zijn geweest om ons buitengewoon te ontwikkelen, niet primair doordat we zo dramatisch zijn geëvolueerd als individuen maar omdat menselijk intelligentie collectief is geworden op een manier die ons onderscheid van alle andere soorten. Door te beginnen met het ruilen van dingen hebben wij arbeidsverdeling ontdekt, specialisatie door individuen voor wederzijds gewin. Specialisatie leidt tot expertise wat innovatie mogelijk maakt omdat het de specialist een reden en gelegenheid geeft om extra tijd te investeren in het verbeteren van producten en technieken en om nieuwe te ontwikkelen. Hierbij komt nog dat vriendelijkheid, tolerantie en beschaafdheid zullen toenemen doordat individuen die goederen geruild hebben zich zullen realiseren dat zij afhankelijk van elkaar geworden zijn. Op een grotere schaal, in complexe netwerken, geldt hetzelfde, mits vrijheid en rechtvaardigheid door regels wordt bewaakt. Hoe groter de gemeenschappen worden die met elkaar verbonden zijn, hoe meer specialisatie er ontwikkeld kunnen worden en hoe groter haar collectieve intelligentie kan worden. Deze video vat dit mechanisme samen.

Terug naar Sam Harris. Ik denk dat hij een goed punt maakt. Hij zegt dat moraliteit moet worden gedefinieerd door het floreren van bewuste wezens. En als wetenschap ons iets kan leren over hoe we welzijn kunnen bevorderen dan is moraliteit, in zekere mate, een wetenschappelijk onderwerp. Er schieten mij direct meerdere  voorbeelden van hoe wetenschap iets kan zeggen over menselijk welzijn. Ik denk dat deze Harris’ redening ondersteunen. Ik noem er vier.

1. De eerste is positieve psychologie, wat wat mij betreft gedefinieerd kan worden als de wetenschap van menselijk floreren. PP wetenschappers zijn bezig om steeds meer determinanten van menselijk welbevinden te ontdekken.
2. Een tweede voorbeeld is ‘stereotype threat’. Stereotype threat is de neiging om negatieve stereotypes over je sociale categorie (etniciteit, geslacht, sexuele orientatie, leeftijd, nationaliteit, beroep, gezondheidsstatus, politieke voorkeur, etc.) te verwachten, waar te nemen en er door beïnvloed te worden. Stereotype threat kan schadelijk zijn door grote verschillen in prestaties en spanningen te veroorzaken tussen sociale groepen. Onderzoek heeft aangetoond dat deze schadelijke effecten met relatief kleine interventies kunnen worden voorkomen en geneutraliseerd. (lees meer).
3. Een derde voorbeeld is onderzoek naar de relatie tussen gelijkheid in een samenleving en welbevinden in die samenleving. Onderzoek van Richard Wilkinson en Kate Pickett, twee Engelse epidemiologen, laat zien dat hoge niveaus van ongelijkheid in samenlevingen schadelijk zijn voor iedereen. Hun onderzoek laat zien dan hoge niveaus van gelijkheid een sterke positieve impact hebben op sociaal welbevinden en gezondheid (lees meer).
4. Een vierde voorbeeld is het werk van Robert Frank, auteur van onder andere What price the moral high ground? Gebaseerd op recente theoretische en empirische inzichten in de economie, psychologie en biologie daagt hij de cynische kijk op mensen die lang dominant is geweest in de economische wetenschap uit. Aannames binnen de economie zijn dat mensen puur gedreven zijn door eigenbelang en opportunisme zijn niet valide en schadelijk. Hij komt tot de conclusie dat bij  sociale en economische interactie puur egoïsme in het algemeen niet werkt en dat ethisch gedrag in het algemeen wel werkt.  Hij zegt ook dat moreel gedrag spontaan kan ontstaan in competitieve omgevingen. Maar hij waarschuwt ook dat de manier waarop we die omgevingen structureren in sterke mate beïnvloedt hoeveel morele gedragingen we zullen aantreffen: “The mere possibility of spontaneous, self-sustaining moral behavior is a profoundly optimistic notion. But we must be careful not to become intoxicated by it. In particular, it provides no reason whatever to just sit back and allow events to unfold”.

What is a good life?, is a question many people throughout history have thought about. Is a good life just about being happy? Well, that does not seem to be a complete answer. After all, how, precisely, do we become happy and stay happy? Is it by doing things that can instantly make us feel good, like watching TV, eating, making love, or listening to music? Hardly. In small doses these things are good and improve your daily life, but the effects are not additive. In other words: a point of diminishing returns is quickly reached. Also you don’t become happy by having to do nothing. Both intrinsic motivation (wanting to do something) and extrinsic motivation (having to do something) are preferable to not having any kind of goal to focus your attention. The question is hard and it is one which will forever be asked. So I like to ask it now.

What would be your best brief answer to this question: “How should one live in order to live a good life?” I asked this question on twitter and already received some interesting answers which I will share here. More answers welcome!

In dit bericht heb ik uitgelegd dat de bewering dat 80% van de organisatieveranderingsinitiatieven mislukt grotendeels ongefundeerd is en potentieel schadelijk. Gepubliceerde succesratio’s variëren tamelijk sterk per type verandering en over tijd. Maar ze hangen ook af van het soort succescriteria dat gebruikt wordt en van aan wie je het vraagt. In vervolg op dat bericht zijn hier enkele gedachten over hoe je zou kunnen differentiëren in de manier waarop je succesratio’s meet van een bepaald veranderprogramma. Ik suggereer om drie dimensies te onderscheiden.

1. Het WAT van succesvolle verandering gaat over de vraag welke tot typen verbetering het veranderinitiatief heeft geleid. Vergeet niet dat een project succesvol kan zijn in één opzicht en minder succesvol in een ander opzicht. Er zijn natuurlijk veel verschillende manieren om dimensies van effectiviteit van elkaar te onderscheiden maar ik wil hier graag voortborduren op een van  Mathieu Weggeman. Hij schreef eens dat beter kan betekenen: effectiever, efficiënter, flexibeler en plezieriger. Ik wil dit graag een beetje aanpassen en uitbreiden en kom dan tot:

1. Effectiever,
2. Goedkoper,
3. Sneller,
4. Flexibeler,
5. Plezieriger.

2. Het WIE van succesvolle verandering gaat over de vraag wat verschillende (soorten) mensen zouden kunnen zeggen over de vraag in welke mate de verandering succesvol was. Realiseer je dat een consultant die het veranderproces heeft ontworpen en begeleid waarschijnlijk meer geneigd is om te spreken van een succes dan een administratief medewerker die zijn hele manier van werken heeft moeten aanpassen om kosten te besparen. Wie zou je kunnen uitnodigen om de vraag te beantwoorden in welke mate de verandering succesvol was? In brede zin zou je kunnen denken aan:

1. Managers
2. Medewerker door de hele organisatie heen
3. Eigenaren
4. Klanten
5. Toeleveranciers, en zelfs
6. Vertegenwoordigers van de gemeenschap en/of belangengroepen
7. Vertegenwoordiger van de (locale) overheid
8. Crediteuren

3. Het WANNEER van succesvolle verandering gaat over de vraag op welk moment je de vraag stelt of de verandering succesvol was. Als je het het personeel vlak nadat het management tot enkele veranderingen heeft besloten vraagt krijg je misschien heel andere antwoorden dan wanneer je het ze een jaar later vraagt. Afhankelijk van het type project zou je kunnen evalueren op de volgende momenten:

Het plaatje hieronder visualiseert de drie dimensies.

Zie ook: The WHAT, WHO, and WHEN of successful change