Nobelprijswinnaar Daniel Kahneman verwierf wereldfaam met zijn megaseller ‘Thinking Fast and Slow’ (Ons Feilbare Denken). Kahnemans baanbrekende onderzoek over de biases die onze besluiten beïnvloeden leverde hem -samen met Tversky- als eerste psycholoog een Nobelprijs voor de Economie op. In 2021 kwam Kahneman opnieuw met een nieuw opzienbarend boek: Noise (ruis). In dit artikel maak je kennis met de belangrijkste inzichten uit 'Noise' (ruis).

Wat heeft Kahneman te melden?

Op 87-jarige leeftijd leverde de inmiddels overleden Daniel Kahneman opnieuw een meesterwerk af. Met een even ontluisterende ontdekking als die uit zijn boek ‘Thinking Fast and Slow’. Namelijk: er zit heel veel ‘Noise’ (ruis) in alle complexe beslissingen die we nemen. Ogenschijnlijk willekeurige factoren als het weer, het humeur, voorgaande beslissingen of zelfs iemands eetlust hebben een grote invloed op de beslissingen die we nemen. En dat hebben we zelf niet in de gaten.

We denken helder, rationeel en logisch te oordelen. Maar zonder dat we ons dat bewust zijn, zit er veel ruis op die lijn. Of zoals Kahneman zelf stelt:

"Wherever there is judgement, there is noise and there is al lot more of it than you realize" ~ Daniel Kahneman 

Wat is het effect van ‘ruis’ in ons denken?

Een voorbeeld: een verzekeraar liet haar professionele beoordelaars een aantal vooraf geselecteerde claims bekijken. En vergeleek de beslissingen die deze beoordelaars namen. Waren ze een beetje consistent? Dat zou je gezien hun vakmanschap en functie wel verwachten.

De praktijk bleek anders. De variatie in de beslissingen werd vooraf ingeschat op ongeveer 5-10% (immers: er is altijd een vorm van interpretatie per casus), maar bleek in het echt 50%! En wat nog opvallender was: beoordelaars met meer dan 5 jaar ervaring hadden met een verschil van 48-62% een groot aandeel in deze hoge score.

Wie heeft er last van?

Ons professionele beoordelingsvermogen is dus veel minder goed dan we denken. Iedereen heeft hier last van. Ook professionals die zeer ervaren zijn in hun vak, vallen ten prooi aan ruis:

• Een groep softwareontwikkelaars werd gevraagd om een inschatting te maken van de tijd die het zou kosten om een project op te leveren. Afhankelijk van de dag in de week, varieerden deze schattingen met 71%.
• De kans dat een asielrechter in de Verenigde Staten een asielverzoek toewijst daalt met 19% als de twee verzoeken ervoor beide werden toegewezen.
• Zelfs het weer heeft een meetbare invloed op professionele beoordelingen. Uri Simonsohn toonde aan dat medewerkers van het toelatingsbureau van universiteiten als het bewolkt is, meer gewicht toekennen aan de academische prestaties van een kandidaat. Als de zon schijnt hechten ze juist meer aan andere aspecten van zijn of haar CV.

Is ‘Noise’ hetzelfde als Biases?

Kahneman maakt duidelijk verschil tussen Noise (ruis) en Biases. Biases zijn ook vertroebelingen in helder denken, maar die zijn generieker en één richting. Bekende biases zijn:

• Negativity bias: het verliezen van een geldbedrag voelt ca 2,5 keer zo zwaar dan het winnen van hetzelfde geldbedrag.
• Confirmation bias: als je overweegt een nieuwe auto te kopen zie je ineens overal nieuwe auto’s.
• Overconfidence bias: we overschatten onze talenten en vaardigheden in zaken waar we goed in -willen- zijn.

Biases wijzen in één richting, Noise of Ruis is veel diffuser. En meer willekeurig. Ruis treedt op door bijvoorbeeld:

• Timing: de dag in de week, het tijdstip van de dag.
• Humeur: heeft iemand een goede bui, wat is er privé gebeurd die dag.
• Fysiek: heeft iemand honger en hoe heeft de persoon geslapen.

En zelfs tot echt random factoren zoals het weer.

Wanneer hebben we last van ruis?

Ruis treedt vooral op als personen een professionele inschatting moeten maken op basis van gegevens of cases. Het gaat dan om complexe besluiten, zoals het waarderen van aandelen of vastgoed, het beoordelen van prestaties, het straffen van criminelen, het stellen van diagnoses of het analyseren van cijfers.

Wat kun je er tegen doen?

Hoe voorkom je Ruis en kom je tot betere, consistentere beslissingen? Kahneman stelde in 2016 al dat algoritmes in sommige gevallen een oplossing kunnen bieden. Die zijn -mits goed opgebouwd- vrij van ruis en zullen daardoor consistentere beslissingen nemen. Maar lang niet alle beslissingen zijn geschikt om in een algoritme te verwerken. En dat kan leiden tot weerstand bij de betrokken partijen.

Een belangrijkere oplossingen ziet hij in ‘bringing discipline to judgement’. Dus gewoon echt tijd nemen om een goed besluit te nemen. Een gedegen checklist gebruiken. Input vragen van specialisten en professionals. Tijd nemen om alle facetten goed in kaart te brengen. Eerst een voorlopig besluit te nemen en dat weer te toetsen voordat je écht de knoop doorhakt.

Hoe werkt dat in de praktijk?

Een voorbeeld van een beslissing met veel ruis is het aannemen van nieuwe medewerkers. We weten dat knappe kandidaten doorgaans als competenter worden beoordeeld en lange kandidaten meer leiderschapskwaliteiten krijgen toegedicht. En als je veel kandidaten moet beoordelen, heeft dat significante invloed op de kwaliteit van elk oordeel.

Kahneman stelt 3 regels voor, gebaseerd op grootschalig onderzoek bij o.a. Google:

1. Beperk het aantal dimensies (drastisch).
2. Zorg dat alle dimensies apart en onafhankelijk van elkaar scoren. Liefst ook door afzonderlijke beoordelaars.
3. Stel alle algemene en intuïtieve oordelen uit totdat alle andere beoordelingen zijn afgerond.

Conclusie: ruis onderdrukken is noodzakelijk

Het verminderen van ruis is een echte uitdaging, maar gezien de grote invloed van ruis op ingrijpende beslissingen, zijn we verplicht om er écht hard aan te werken. Want we weten sinds dit boek: blind vertrouwen op ons professionele inschattingsvermogen is irreëel en zelfs ronduit gevaarlijk.