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!

NOAM Nieuwsbrief 159 bevat de volgende berichten:

- Recensie van Oplossingsgericht werken in HRM
- Oplossingsgerichte planning
- Waarom doen mensen wat ze doen?
- Competentie zonder begrip
- Meer nadruk op situationele factoren
- Waarom mislukt 80% van de veranderinitiatieve? Maar wacht eens … IS dat wel zo?

Hier is een aardig en eenvoudig voorbeeld van een oplossingsgerichte techniek om te plannen en managen wat je moet doen op een bepaalde dag. Je kunt het zien als een oplossingsgericht alternatief voor het bekende to-do lijstje. Het werkt als volgt.

Twee cirkels: Hang een flip-over vel aan je muur en teken er twee cirkels op, een buitencirkel en een binnencirkel. De buitencirkel vertegenwoordigt wat je nog moet doen, de binnencirkel wat je hebt afgerond. schrijf alles wat je die dat moet en wilt doen op kleine post-it briefje en hang ze in de buitencirkel.

Taken die je na vandaag moet doen kun je buiten de cirkels hangen en op de ochtend van de betreffende dag in de buitencirkel plaatsen. Zo gauw als je één van de items op de briefjes in de buitencirkel hebt voltooid pak je het eraf en hang je het in de binnencirkel. Het aardige hiervan is dat je, gedurende de dag, de hoeveelheid werk die je hebt verzet voor je ogen ziet groeien wat heel motiverend kan werken. (Vergelijk dat maar eens met de normale manier van plannen waarbij alles dat afgerond is verwijderd wordt van het lijstje en daardoor onzichtbaar wordt.)

Twee basisregels: Als je deze oplossingsgerichte planningstechniek eens wilt uitproberen raad ik je aan om deze twee regels toe te passen: 1) schrijf ALLES wat je hebt gedaan en dat nuttig is op briefjes, of  het van te voren nou op je lijstje stond of niet en ongeacht hoe klein het is, 2) hang het post-it brief pas in de binnencirkel als de taak echt voltooid hebt-niet eerder. Voor de rest kun je aanvullende regels maken naar eigen believen. De persoon van wie de afgebeelde cirkels hiernaast zijn gebruikt verschillende kleuren voor verschillende soorten activiteiten of projecten.

Laat me weten hoe het gaat ….!

Zie ook: Solution-focused planning

Hier is een hypothese die ik heb over de geschiktheid van de oplossingsgerichte aanpak: hoe complexer een probleem is hoe minder geschikt de traditionele probleemgerichte aanpak is en hoe toepasselijker de oplossingsgerichte aanpak is. Hieronder wordt deel weergegeven uit een artikel dat ik hier met Louis Cauffman in 2003 over schreef.

Hoe complexer een systeem is, hoe minder effectief een probleemgerichte benadering lijkt te werken. Met complex bedoelen wij hier niet ingewikkeld. Het opstellen van een jaarrekening, het opstellen van een juridisch document en het repareren van een automotor zijn voorbeelden van problemen die knap ingewikkeld (moeilijk) kunnen zijn en een grote deskundigheid vergen maar ze zijn niet wat wij noemen complex [1]. Met een complex probleem bedoelen wij een probleem dat speelt binnen een zogenaamd complex adaptief systeem èn dat in haar aard te maken heeft met de complexiteit van dat systeem.

Wat zijn complexe (adaptieve) systemen?
Voor we verder gaan eerst enige uitleg over wat een complexe adaptieve systeem (CAS) is. In een CAS is sprake van vele soorten deelnemers die op allerlei wijzen met elkaar in interactie zijn [2]. Een voorbeeld van een CAS is een afdeling in een grote organisatie. Een ander voorbeeld is het menselijke brein. De complexiteitswetenschap heeft in kaart gebracht dat complexe adaptieve systemen zich in bepaalde opzichten opmerkelijk en onverwacht gedragen. Binnen een CAS is bijvoorbeeld sprake van een bepaalde mate van zelforganisatie. Zelforganisatie betekent: het ontstaan van structuren en patronen zonder dat dit van bovenaf of van buitenaf wordt gestuurd. Dit zelforganiserende karakter van een complex adaptief systeem (zoals de menselijke interacties in een grote organisatie) gaat gepaard met verrassende fenomenen, zoals: 1) non-lineaire verandering: kleine gebeurtenissen, acties en interacties kunnen leiden tot dramatische effecten die het hele systeem beïnvloeden, 2) zich repeterende patronen en structuren (fractale structuren), en 3) het ontstaan van zogenaamde emergente eigenschappen, eigenschappen van het systeem die de afzonderlijke onderdelen niet bezitten (zie bijvoorbeeld de menselijke hersenen: hersencellen bezitten geen bewustzijn, maar het menselijke brein wel). Deze fenomenen tezamen maken dat het binnen een complex systeem vaak moeilijk of zelfs onmogelijk is om gebeurtenissen te begrijpen en voorspellen, laat staan ze te beheersen. De bevindingen van de complexiteitswetenschap dwingen ons om onze traditionele kijk op organisaties en menselijk gedrag in een aantal opzichten te herzien. De traditionele kijk op mensen en organisaties gaat uit van een mechanistisch beeld. Ter verduidelijking beschrijven wij in onderstaande tabel naast elkaar het traditionele perspectief, het omplexiteitsperspectief en het oplossingsgerichte perspectief.

Deze tabel laat zien dat het oplossingsgerichte perspectief prima past bij het complexiteitsperspectief. Het is paradoxaal: de complexiteit van gedrag en organisaties lijkt te vragen om de eenvoud van oplossingsgericht werken. Met andere woorden: veel problemen in het functioneren van mensen en organisaties zijn complexe problemen die het beste met een oplossingsgerichte benadering kunnen worden aangepakt.

In deze presentatie legt Daniel Dennett uit hoe begrip vaak geen voorwaarde voor competentie is. In de natuur is begrip niet de oorzaak van competentie maar het gevolg.  Natuurlijke selectie vormt over generaties heen kenmerken in organismes die hen competent maken zonder dat zij zich realiseren waarom ze competent zijn. Er is geen evolutionair voordeel om ook nog eens begrip over het waarom van de competentie in het organisme in te bouwen; het kenmerk op zich is genoeg.  ”Een vlinder met grote oogachtige vlekken op haar vleugels hoeft niet te begrijpen waarom het iets goeds is dat het die dingen heeft. Het jaagt vogels weg maar weet niet waarom.”

Is dit principe alleen van toepassing op organismen? Nee, het is ook van toepassing op artefacten die door organismen gemaakt worden. Natuurlijk kan begrip voorafgaan aan competentie. Dennett geeft het voorbeeld van de Catalaans Spaanse architect Gaudi die bijzonder competent was en precies wist hoe zijn kathedraal er uit moest komen te zien voordat er maar een steen gelegd was. Maar in de natuur kunnen individuele termieten gedachtenloos eenvoudige gedragstendensen uitvoeren die de evolutie in het gevormd heeft wat er toe leidt dat zij samen bouwwerken kunnen maken die er verbazingwekkend overeenkomstig uitzien (om te vergelijken, zie het plaatje rechts).

Een aardig voorbeeld dat Dennett geeft van competentie zonder begrip  is hoe Polynesische boten ontwikkeld en verbeterd worden: “Elke boot wordt gekopieerd van een andere boot … het is de zee zelf die de boten vormt door die boten te kiezen die werken en de andere te vernietigen.” “Als ‘ie thuiskomt, kopieer hem dan! Dat is natuurlijke selectie.”

Hoe verhoudt zich dit tot de oplossingsgerichte aanpak? Doen wat werkt is een van de sleutelprincipes van de oplossingsgerichte aanpak. Een assumptie die wij hebben is dat begrijpen waarom iets werkt minder belangrijk is dat weten wat werkt op zich. Vaak ontdekken we dingen die werken en die we kunnen benutten maar we weten niet helemaal precies waarom ze goed werken. Het kan zijn dat we daar wat ideeën over hebben maar soms hebben we geen flauw idee. Toch hoeft ons dit er niet te van weerhouden om te doen wat werkt.