In zijn beroemde korte verhaal ‘The Golden Shanty’ (‘De gouden kroeg’) vertelt de Australische dichter/schrijver Edward Dyson de geschiedenis van een nabij een pas ontdekt goudveld gelegen pub, waarvan de eigenaar zonder het te beseffen boven op een fortuin zit. De pub is opgetrokken uit bakstenen die gemaakt zijn van de plaatselijke, goud-houdende klei, iets dat bezoekende mijnwerkers niet is ontgaan. Daarom beginnen ze de muren van de pub steen voor steen te ontvreemden. Pas als de uitbater per ongeluk een baksteen breekt en ziet dat ze glimmende goudspikkels bevatten, begrijpt hij wat er aan de hand is.

Dat de gouddelvers ontdekten dat de bakstenen goud bevatten, kwam doordat ze hun ogen openhielden voor wat zich aandiende. Meestal zat er voor goudzoekers echter weinig anders op dan op goed geluk stukken rots, steenklompjes en korrels van de rivierbodem op te rapen en hun vondsten in een zeef af te spoelen totdat het eventueel aanwezige goud bloot kwam te liggen.

De goudzoekers met de meeste ervaring hadden nog een derde troefkaart achter de hand, eentje die nog altijd door mijnbouwbedrijven overal ter wereld wordt uitgespeeld. Deze hield in dat ze het veld van een afstand bekeken en op basis van hun ervaring naar patronen zochten die mogelijk op een rijke goudader wezen.

De goudzoekers uit de begintijd waren behoorlijk succesvol en haalden binnen enkele jaren goudvelden leeg, zoals dat bij Sofala, in de buurt van mijn woonplaats in Australië. Tegenwoordig is het enige goud dat je in de buurt van Sofala nog zult vinden het Sofala Gold-ijs dat ze in het nabijgelegen Bathurst verkopen. Het is een verrukkelijk mengsel van vanille-ijs en krokante stukjes honingraat. Toen ik mijn kleinzoon er voor het eerst mee liet kennismaken, gebruikte hij de technieken van de ouderwetse goudzoekers om de door hem felbegeerde stukjes honingraat eruit te vissen. Eerst schraapte hij de meest in het oog springende stukjes van de bovenkant van zijn ijsje, waarna hij met een lepel in het ijs begon te poeren om er nog meer op te kunnen vissen. Na enige tijd ontdekte hij dat er sprake was van een patroon: de meeste stukjes honingraat waren naar de bodem gezakt, zodat hij alleen maar op de bodem rond hoefde te spitten, waar de concentratie het hoogst was.

Wij kunnen dezelfde drie technieken gebruiken als we informatie willen opdiepen uit de complexe berg gegevens die ons elke dag weer dreigt te overspoelen. Als eerste kunnen we kijken naar de goudklompjes en juweeltjes die aan de oppervlakte liggen: de feiten die simpel te herkennen zijn, de simpele beslisregels waarmee je de complexiteit van een probleem kunt laten voor wat hij is.

De tweede manier om met complexe zaken om te gaan, is al het relevante materiaal te verzamelen en het in onze mentale goudzeef te wassen tot er patronen ontstaan en er klompjes goud opduiken. We kunnen daarbij gebruikmaken van de klassieke beslistheorie, die ons regels biedt voor het nemen van beslissingen die gebaseerd zijn op de patronen die zich aandienen en de pareltjes informatie die we opduiken.

De laatste mogelijkheid is in gedachten een stap achteruit te doen en te kijken of er in de ongesorteerde gegevensbrij patronen zijn te ontwaren. Sommige ervan kunnen worden blootgelegd met behulp van moderne technieken als data mining, die trends en patronen blootlegt die pure goudaders kunnen blijken te zijn voor het nemen van beslissingen. Maar pas op: andere patronen zullen minder waardevol blijken te zijn en net zo bedrieglijk zijn als zwavelpyriet dat is voor de goudzoeker: op het eerste gezicht veelbelovend, maar bij nader inzien zonder enige waarde. Soms kunnen we het verschil tussen betekenisvol en onbetekenend bepalen aan de hand van het theorema van Ramsey, dat ik in hoofdstuk 9 bespreek. Vaak zullen we het echter nog steeds moeten doen met onze intuïtie en oordeelsvermogen.

Homo omnisciens – vergeet het maar!

Een van mijn favoriete cartoons is van een boze echtgenoot die tegen zijn vrouw zegt: ‘O ik begrijp het al, jij bent alwetend. Als ik het mis heb, hoor ik het wel.’

Als we echt alwetend waren, zouden we altijd de beste conclusies trekken uit de beschikbare gegevens. We zouden alle feiten meenemen, alle opties afwegen, de voors en tegens bekijken en besluiten wat de beste handelwijze is.

Het is wat Benjamin Franklin probeerde te doen met behulp van wat hij zelf zijn ‘morele algebra’ noemde, een techniek die hij in een brief aan de Engelse scheikundige Joseph Priestley als volgt omschreef:

De onuitgesproken aanname die aan Franklins aanpak ten grondslag ligt is dat onze beslissingen beter worden naarmate we over meer informatie beschikken. Hij zou versteld hebben gestaan als hij had ontdekt dat mínder informatie niet zelden tot betere beslissingen kan leiden.

Neem een van de vele situaties die de Duitse psycholoog Gerd Gigerenzer in zijn onderzoek naar de minder-is-meerhypothese onder de loep nam. Gigerenzer en zijn collega Daniel Goldstein vroegen studenten van de Universiteit van Chicago, of San Diego of San Antonio meer inwoners had. Slechts 62 procent kwam met het juiste antwoord: San Diego. Toen de onderzoekers echter studenten aan de Universiteit van München dezelfde vraag voorlegden, hadden die studenten het allemaal bij het rechte eind.

Dat de Duitse studenten wél het juiste antwoord gaven kwam doordat ze over mínder informatie beschikten dan hun Amerikaanse tegenhangers. Het bleek dat de meeste Duitse studenten wel eens van San Diego hadden gehoord, maar slechts een enkeling van San Antonio. Bij gebrek aan andere aanwijzingen namen ze aan dat de stad waar ze van hadden gehoord wel de meeste inwoners zou hebben.

De Duitse studenten kwamen tot hun conclusie door een vuistregel te volgen. In dit geval luidde de vuistregel als volgt: Als je twee keuzemogelijkheden voorgelegd krijgt waarvan je er maar één herkent, kies die dan. De technische term voor zo'n soort regel is ‘heuristiek’, een simpele regel of verzameling regels voor het nemen van beslissingen binnen een beperkte tijdsspanne en op basis van beperkte informatie. Volgens Gigerenzer maken wij als mensen zo veelvuldig gebruik van heuristieken, dat we onszelf beter homo heuristicus zouden kunnen noemen. Gigerenzer en zijn collega's hebben aangetoond dat, zelfs als er een berg aan informatie beschikbaar is, homo heuristicus het, door zich op de juweeltjes te concentreren in plaats van op de hele berg rommel, vaak beter doet dan homo sapiens.

De manier waarop Franklin beslissingen nam was een voorbeeld van een heuristiek, zij het een nogal omslachtige. Een moderne tegenhanger van Franklins benadering is de krachtenveldanalyse, die door psychologen en bedrijfsadviseurs wordt gebruikt om mensen begrip bij te brengen van veranderingsprocessen en om veranderingen door te voeren.

Krachtenveldanalyse is gebaseerd op het idee dat vraagstukken ‘in evenwicht worden gehouden door twee tegengestelde verzamelingen krachten – de krachten die verandering bevorderen en de krachten die de status-quo proberen te handhaven’. Mensen die een verandering in hun leven willen realiseren worden door een raadsman of therapeut aangemoedigd een krachtenvelddiagram te maken met twee kolommen, één voor de bevorderende krachten en één voor de tegenkrachten, die worden weergegeven als pijlen die in tegengestelde richting wijzen en waarvan de lengte staat voor de magnitude van de kracht.

Een snelle blik op zo'n diagram laat zien waar de belangrijkste waargenomen vraagstukken liggen. Nadere beschouwing laat soms zien dat het echte vraagstuk compleet is weggelaten. Iemand die wil afvallen, bijvoorbeeld, zou sporten, stress, de beschikbaarheid van eten en dergelijke als belangrijkste factoren kunnen noemen, maar troosteten volledig weglaten, wat misschien wel de belangrijkste factor van allemaal is, maar die buiten beschouwing blijft tot de therapeut vraagt of hij niet ook in het lijstje thuishoort.

In dit opzicht is krachtenveldanalyse niet zozeer een hulpmiddel om te handelen als wel een manier om inzicht te verwerven. Recent onderzoek heeft aangetoond dat voor veel van de keuzes waar we in het leven voor gesteld worden simpele heuristieken vaak net zo goed werken.

Sterker nog, simpele heuristieken doen het soms zelfs beter dan ingewikkeldere benaderingen. De Amerikaanse studenten in het bovenstaande voorbeeld beschikten over veel meer informatie dan hun Duitse tegenhangers. Alle Amerikanen die aan het onderzoek deelnamen hadden waarschijnlijk van San Antonio gehoord. De meesten van hen zouden tevens hebben geweten dat de rivier de Alamo daar loopt en velen zouden over nog andere flarden informatie hebben beschikt. Ze hadden deze informatie in ‘Voor’ en ‘Tegen’ kolommen kunnen zetten of op krachtenveldanalyse-achtige wijze kunnen rangschikken, maar het valt te betwijfelen of dat hun prestaties er veel beter op had gemaakt. Het zou hun prestaties in elk geval niet op het niveau van hun Duitse tegenhangers hebben gebracht, die profiteerden van een puur gebrek aan informatie.

Herkenning gebruiken als aanwijzing, wat de Duitse studenten deden, is niet de enige heuristiek die ons ter beschikking staat bij het nemen van beslissingen. Gigerenzer en zijn collega's hebben in totaal tien heuristieken blootgelegd, waarvan we een groot deel al in ons dagelijks leven toepassen, maar waarvan enkele een stuk beter zouden kunnen worden benut. Ik heb er vijf uitgekozen die mij bijzonder veelbelovend lijken als simpele strategieën die ons kunnen helpen de complexe problemen waar we in het leven voor komen te staan, te lijf te gaan. (De overige vijf staan genoemd in de bij dit hoofdstuk behorende noten op p. 322–324.)

1. HERKENNING

Als je twee keuzemogelijkheden voorgelegd krijgt waarvan je er maar één herkent, kies die dan.

De herkenningsheuristiek werkt het beste in situaties waarin sprake is van een gematigd niveau van onwetendheid, zoals ik ontdekte toen ik enkele jaren geleden in Bangkok de weg kwijtraakte.

Ik spreek geen woord Thai en kon me noch de naam van mijn hotel noch de straat waaraan het lag herinneren, zodat ik lelijk in de problemen had kunnen komen. Gelukkig hadden mijn vrouw en ik redelijk wat tijd wandelend door de stad doorgebracht en herinnerde ik me, aangezien we die het vaakst waren tegengekomen, de namen van enkele van de belangrijkste straten. Ik liep kriskras door het gebied waar ik me bevond en herkende uiteindelijk een van de namen. Terwijl ik in die straat liep, herkende ik nog een naam en kon ik, nu ik weer enig idee had waar ik was, heelhuids de weg terugvinden naar het hotel.

Als ik me geen van de namen had herinnerd die ik onderweg was tegengekomen, zou ik totaal verloren zijn geweest. Als ik me de namen van álle straten die we hadden doorkruist had herinnerd, had ik net zo erg in de penarie gezeten, aangezien ik bij gebrek aan andere informatie niet had geweten welke ik moest kiezen. Doordat ik gedeeltelijk onwetend was en me alleen de straten herinnerde die we het vaakst waren tegengekomen, kon ik me uit mijn netelige situatie redden.

Gigerenzer en Goldstein ontdekten dat het minder-is-meer-herkenningsprincipe zelfs kon worden gebruikt als richtsnoer bij investeringen in aandelen en effecten. Gewapend met een lijst van aan de Duitse beurs genoteerde bedrijven, gingen ze in München de straat op en vroegen ze voorbijgangers welke bedrijfsnamen ze herkenden. De daad bij het woord van anderen voegend, investeerden ze een ‘niet onaanzienlijk’ deel van hun persoonlijke spaargelden in een portefeuille met aandelen in de vaakst herkende bedrijven. Na zes maanden was hun portefeuille 47 procent in waarde gestegen, ruim boven de groei van 30 procent die de Duitse Dax30-beursindex over dezelfde periode te zien gaf.

Het is geen groot raadsel waarom het minder-is-meer-principe hier in het voordeel werkte van de onderzoekers. De bedrijven die door mensen het vaakst werden herkend waren in het nieuws gekomen doordat ze het opvallend goed deden in de florerende economie van destijds. Het is niet duidelijk of dezelfde strategie ook zou werken in het tijdperk van de kredietcrisis, maar een weldadige mate van onbekendheid met minder succesvolle bedrijven zou onder de juiste omstandigheden een relatieve zegen zijn. Het cruciale punt is dat we het significante moeten herkennen zonder ons te laten afleiden door de verwarde en rommelige achtergrond van het onbelangrijke.

Een andere factor is ons betrekkelijke onvermogen om ons oude informatie te herinneren. Als die informatie van weinig betekenis is voor onze dagelijkse activiteiten, is de kans groot dat we ons nieuwe informatie eerder zullen herinneren. Een groep Canadese sociologen leverde op spectaculaire wijze het bewijs voor deze stelling door de naam Sebastian Weisdorf van de ene op de andere dag beroemd te maken.

De onderzoekers namen Weisdorf, in werkelijkheid een van hun vrienden, op in een lijst met honderd niet-beroemde personen. Na mensen de lijst te hebben voorgelegd, en daarbij te hebben vermeld dat de mensen die erop stonden niet beroemd waren, lieten ze een tweede lijst zien. Op deze lijst hadden ze veertig namen van de eerste lijst vermengd met de namen van twintig nieuwe en onbekende personen en zestig herkenbaar beroemde namen (maar ook weer niet zo beroemd dat de meeste mensen konden aangeven waar die roem op gebaseerd was).

De meeste mensen die op dezelfde dag beide onder ogen kregen, konden zonder moeite aangeven wie van de mensen op de tweede lijst beroemd was en wie niet. Degenen die de tweede lijst pas een dag later kregen voorgelegd wezen over het algemeen Weisdorf aan als iemand die beroemd was. Zijn naam was van de ene op de andere dag beroemd geworden doordat deze mensen tegen die tijd de precieze samenstelling van de eerste lijst waren vergeten, maar zich wel vaag konden herinneren ergens de naam Sebastian Weisdorf te hebben gezien en die herkenning gebruikten als aanwijzing om hem onder de beroemdheden te scharen. Als gevolg hiervan is Sebastian Weisdorf tegenwoordig echt beroemd, dat wil zeggen onder psychologen, die hem kennen als de man die in één klap beroemd werd.

Als hint bij het kiezen uit alternatieven kan herkenning dus een tweesnijdend zwaard zijn. Dit geldt met name voor omstandigheden waarin adverteerders enkele van de talloze foefjes uit hun trukendoos gebruiken om ons die herkenning op te dringen.

Een van die trucs is het opvoeren van een bekende persoon in advertenties. Dit had nog niet zo lang geleden een averechtse uitwerking toen kledingbedrijf American Apparel een beeld uit de film Annie Hall gebruikte om zijn nieuwe kledinglijn aan te prijzen en door Woody Allen, regisseur en hoofdrolspeler in de film, werd aangeklaagd omdat ze ‘doelbewust mijn naam, gelijkenis en imago stalen en in het openbaar gebruikten om reclame te maken voor hun bedrijf’.

Met herkenbaarheid wordt veel geld verdiend en we kunnen maar beter Woody Allens voorbeeld volgen en goed opletten of het niet op slinkse wijze wordt gebruikt, in plaats van er zonder meer op af te gaan.

Dit gezegd hebbend, moet ik bekennen dat het gebruik van herkenning als belangrijkste hint misschien wel de redding is geweest van mijn huwelijk. Het geval wil dat ik aan een redelijk ernstige vorm van prosopagnosie lijdt, een afwijking die inhoudt dat je gezichten niet herkent. Op straat ben ik wel eens mijn broer voorbijgelopen zonder dat ik hem herkende en mijn huidige huwelijk kende bijna een fatale start doordat ik mijn vrouw straal voorbijliep toen ze me op een druk vliegveld stond op te wachten.

Wanhopig op zoek naar visuele aanknopingspunten zag ik ineens een hoed die iets aanlokkelijk bekends had. De paar hoeden op de hoofden van andere vrouwen in de menigte wachtenden hadden dat effect niet. ‘Aha,’ dacht ik bij mezelf, ‘dan moet dat de vrouw zijn met wie ik ben getrouwd.’

Dat bleek gelukkig inderdaad het geval. Mijn vrouw is het incident nooit vergeten. Ik ook niet, trouwens. Vergeten kan ook zo zijn voordelen hebben.

De voordelen van vergeten werden voor het eerst herkend door de baanbrekende psycholoog en filosoof William James. Hij betoogde dat ‘voor de praktische toepassing van ons intellect vergeten een net zo belangrijke functie is als herinneren … Als we ons alles zouden herinneren, zouden we in de meeste gevallen net zo slecht af zijn als wanneer we ons niets herinnerden. Ons een bepaalde periode in herinnering te roepen zou ons dan net zo veel tijd kosten als de herinnerde periode in beslag nam en we zouden met ons denken nooit een stap verder komen.’

De redenering van James was uiteraard onzinnig, aangezien je iets herinneren en iets opnieuw ervaren niet zo lang hoeft te duren als de oorspronkelijke ervaring. De herinneringshandeling kan echter beslist aan kwaliteit winnen door het vermogen om te vergeten.

Een bevriende psycholoog vertelde me ooit over een ober in een groot, door hem gefrequenteerd restaurant, die, hoewel hij nooit iets opschreef, altijd met de juiste gerechten kwam opdraven en ze zelfs voor de juiste persoon wist neer te zetten. Uit beroepsnieuwsgierigheid vroeg mijn vriend de ober een keer ‘s avonds laat om zijn opmerkelijke geheugen aan te spreken en hem te vertellen wat hij en zijn vrienden die avond hadden gegeten. De ober bleek zich geen van de gerechten meer te kunnen herinneren. Desgevraagd vertelde hij dat hij, zodra hij een maaltijd had uitgeserveerd, de overbodig geworden informatie uit zijn geheugen wiste. Deed hij dat niet, verklaarde hij, dan zou die informatie het onthouden van nieuwe bestellingen in de weg staan.

Vergeten kan ook helpen als we herkenning gebruiken als basis voor de keuze uit een aantal alternatieven. Door de minder aantrekkelijke opties te vergeten zijn we, als herkenning de primaire aanwijzing is om op af te gaan, beter in staat van die herkenning gebruik te maken om de beste optie te kiezen.

Zelfs als we alle ons beschikbare alternatieven herkennen, kan herkenning ons nog van dienst zijn, maar dan op een iets andere manier. We benutten dan de relatieve souplesse waarmee we de verschillende opties herkennen en kiezen de optie die we het gemakkelijkst herkennen.

2. SOUPLESSE

Als herkenning je enige houvast is bij de keuze uit meerdere alternatieven, en je herkent meer dan één alternatief, kies dan de optie die je het gemakkelijkst herkent.

Op het eerste gezicht lijkt souplesse een aanbeveling om je eerste instinct te volgen, wat de kerndoctrine is van boeken zoals Blink (Nederlandse titel: Intuïtie) van Malcolm Gladwell. Sterker nog, er is een zeer fundamenteel onderscheid tussen souplesse en instinct. Gladwell paste het instinctidee toe op een breed scala aan voorbeelden, terwijl souplesse alleen geldt voor situaties waarin herkenning de belangrijkste (of enige) aanwijzing is waarover we beschikken.

Als we op internet een restaurant zoeken, bijvoorbeeld, zullen we waarschijnlijk van enkele zaken de naam herkennen, maar is de naam die er echt uit springt waarschijnlijk de beste keuze, ook al zijn we er nog nooit geweest. Toen mijn vrouw en ik in de etalages van makelaars stonden te kijken omdat we op zoek waren naar een ander huis in onze buurt, herkenden we veel van de huizen die te koop stonden, maar sprong één huis er voor ons uit als een huis dat we een tijd daarvoor hadden gezien en ons nogal beviel. Nader onderzoek bevestigde onze eerste reactie en we kochten het.

De wetenschap die aan de op souplesse gebaseerde beslisstrategie ten grondslag ligt is dat het alternatief dat je het gemakkelijkst herkent waarschijnlijk ook het bekendst is en daarom (volgens de argumenten die ik in de vorige paragraaf naar voren heb gebracht) het relevantst voor je keuze. De strategie lijkt lijnrecht in te gaan tegen de stelregel ‘Een snelle beslissing is een riskante beslissing’, maar dat komt doordat die stelregel ervan uitgaat dat we de mogelijkheid hebben een langzame beslissing te nemen op basis van verzamelde aanvullende informatie. Souplesse is nuttig in situaties waarin die informatie er waarschijnlijk niet zal komen, althans niet binnen de tijd die we voor de beslissing hebben. Zelfs als die mogelijkheid er wél is, is de souplessestrategie in veel gevallen een waardevolle eerste leidraad.

3. TELLEN

Ga op zoek naar aanwijzingen die je kunnen helpen een keuze te maken en kies de optie waarvoor het aantal positieve aanwijzingen het aantal negatieve het sterkst overtreft, zonder een poging te doen ze in volgorde van belangrijkheid te zetten.

Tellen is een van de simpelste manieren waarop we een groot aantal aanwijzingen kunnen gebruiken als richtsnoer voor onze beslissingen. Het is een verkorte vorm van Franklins morele algebra. Het houdt in dat we een lijst met de voors en tegens van de verschillende opties aanleggen, maar kiezen voor de langste lijst en verfijningen, zoals het toekennen van een relatief gewicht aan de verschillende factoren, achterwege laten.

Charles Darwin hanteerde deze benadering bij zijn afwegingen of hij zijn nicht Emma, die hij al sinds zijn kinderjaren kende, ten huwelijk zou vragen. Onder de kopjes ‘Trouwen’ en ‘Niet trouwen’ somde hij in een reeks voors en tegens op hoe zijn leven er in getrouwde dan wel ongetrouwde toestand uit zou kunnen zien. Tot de argumenten vóór behoorden gezelschap (‘in elk geval beter dan een hond’), terwijl de overwegingen dat hij minder geld over zou houden voor de aanschaf van boeken en ‘s avonds niet meer zou kunnen lezen tot de tegens behoorden. De argumenten vóór een huwelijk namen op de pagina aanzienlijk meer ruimte in dan de tegenargumenten en Darwin trad dan ook prompt met zijn nicht in het huwelijk.

Tellen lijkt een nogal dwaas idee, aangezien het voorbijgaat aan het relatieve belang van de verschillende factoren. De bruikbaarheid ervan lijkt zelfs zo sterk tegen onze intuïtie in te druisen dat, toen beslistheoriedeskundige Robyn Dawes aantoonde dat het soms beter werkt dan veel gecompliceerdere methodes, zijn conclusies door de wetenschappelijke wereld met kreten van verontwaardiging werden ontvangen.

Als we echter even doordenken, blijkt dat tellen een volstrekt redelijke benadering is als we niet weten welk gewicht we aan de verschillende voors en tegens moeten toekennen, of als ze hoe dan ook grofweg hetzelfde gewicht hebben. Bij het kiezen uit meerdere films die we kunnen gaan zien, bijvoorbeeld, zouden we de kwaliteiten van de acteurs, de namen van de regisseurs, de locaties en een hele reeks andere factoren in onze overwegingen kunnen betrekken. Als we geen idee hebben welke factor belangrijker is dan andere, kunnen we maar het beste naar de film gaan waarvan het aantal voors het aantal tegens het sterkst overtreft.

Zelfs in situaties waar zwaarwegende wetenschappelijke redenen lijken te zijn om een brede reeks aanwijzingen elk een eigen gewicht te geven, brengt ons dat niet verder als we niet weten wat die redenen zijn. Verrassend genoeg hoeft dat niet uit te maken. Bij het voorspellen van regen, bijvoorbeeld, kan het simpelweg in kaart brengen van factoren als het wolkentype, de mate van bewolking en de vraag of er kunstmatige condensatiekernen in de wolk zijn verspreid een voorspelling opleveren die net zo nauwkeurig is als een op wetenschappelijkere wijze onderbouwde analyse.

Waar het hier om gaat is het woord voorspellen. Het is datgene waardoor Dawes’ criticasters zich op het verkeerde been lieten zetten. Een wetenschappelijke, statistische weging van de verschillende factoren past beter bij bekende gegevens. Als het echter gaat om het extrapoleren van die gegevens naar de toekomst, werkt een simpel lijstje met voors en tegens net zo goed en (doordat de toevallige afwijkingen in de data worden geëlimineerd) soms zelfs beter. Toen onderzoekers de benadering toepasten op een twintigtal problemen in sterk uiteenlopende categorieën (waaronder de hierboven genoemde regenvoorspelling), leverde Dawes’ regel in 69 procent van de gevallen de juiste voorspelling op, terwijl de complexe statistische procedure multipele regressie een successcore van 68 procent had.

Het loont de moeite hier de volledige lijst te presenteren, al was het maar om te laten zien hoe breed het terrein was dat hij bestreek:

• Aantrekkelijkheid (van mannen en vrouwen)
• Uitvalcijfers op middelbare scholen
• De percentages daklozen in verschillende steden
• De sterftecijfers in verschillende steden
• Bevolkingsaantallen van steden
• Huizenprijzen
• Pachtprijzen van grond
• Hoogleraarsalarissen
• Autobrandstofverbruik in verschillende staten
• Obesitas op 18-jarige leeftijd
• Lichaamsvetpercentages
• De vruchtbaarheid van vissen
• De slaap van zoogdieren
• De hoeveelheid door koemest geabsorbeerde zuurstof
• Biodiversiteit op de Galapagoseilanden
• Regenval
• Oxidantenconcentraties in Los Angeles
• De ozonconcentratie in de atmosfeer boven San Francisco

In al deze gevallen werd de voorspelling gedaan op basis van een lijst met gepubliceerde aanwijzingen. De aantrekkelijkheid van beroemde mannen, bijvoorbeeld, werd voorspeld (zonder een foto te zien) op basis van gepubliceerde beoordelingen van hun al dan niet sympathieke uitstraling, het percentage ondervraagden dat de naam van de persoon kende en de vraag of de man een Amerikaan was of niet.

Uit onderzoek blijkt dat, als we wél weten dat bepaalde factoren belangrijker zijn dan andere, we tot nog betere voorspellingen komen door niveaugewijs tellen toe te passen, waarbij we de factoren die we bijzonder belangrijk vinden in de ‘voor’- en ‘tegen’-kolommen onderstrepen. Als er in de ene kolom meer onderstreepte factoren staan dan in de andere, is onze beslissing in feite genomen. Staan in beide kolommen evenveel factoren onderstreept, dan strepen we die factoren door en onderstrepen de factoren die we van middelgroot belang achten. Als er opnieuw sprake is van een gelijkspel, neem dan je toevlucht tot de totale lengte van de kolommen of gooi een muntje op; het zal er niet veel toe doen, aangezien de beslissing nu hoe dan ook van minder belangrijke factoren afhangt.

Onderzoek heeft laten zien dat tellen het best werkt als de intrinsieke voorspelbaarheid gering is, het aantal aanwijzingen in dezelfde orde van grootte ligt als het aantal keuzes, en de aanwijzingen onafhankelijk van elkaar zijn. Verbazingwekkend genoeg kunnen we vaak zelfs nog beter voorspellen door een nog simpelere methode te gebruiken die ‘neem-de-beste’ heet.

4. NEEM-DE-BESTE

Als je moet kiezen uit twee mogelijkheden, maak een lijst met criteria en werk die door in de volgorde van jouw inschatting van de kans dat ze tot de beste keuze zullen leiden. Maak je keuze op basis van het eerste criterium waarbij er echt verschil zit tussen de mogelijkheden.

Als jij een vrouwtjesguppy was, bijvoorbeeld, dan zou de evolutie jou een voorkeur hebben opgelegd voor mannetjes die het felst oranje zijn. De intensiteit oranje zou op jouw lijst de eerste aanwijzing zijn bij de keuze tussen twee mannelijke kandidaat-partners. Echter, als de twee mannetjes min of meer even fel oranje waren, dan zou je gedwongen zijn een tweede aanwijzing te gebruiken. Eentje die vrouwtjesguppy's in de praktijk gebruiken is het mannetje te kiezen dat ze met een andere partner hebben zien paren.

Wij benutten soortgelijke aanwijzingen. Evolutionair gezien voelen we ons aangetrokken tot mensen waarvan de gelaatstrekken en lichaamsvorm symmetrisch zijn. We zijn ook geneigd ons aangetrokken te voelen tot de partners van anderen. Symmetrisch-of-asymmetrisch en met-of-zonderpartner zijn dus twee aanwijzingen op basis waarvan we zouden kunnen kiezen tussen mogelijke partners. Andere mogelijke aanwijzingen zijn lengte, intelligentie, inkomen, sociale status, enzovoort. Schat in welke tot de beste keuze kunnen leiden en werk ze door in die volgorde. Stop zodra je bij een criterium komt dat tussen de twee mogelijkheden onderscheidt. Dit is de essentie van de neem-de-beste-methode.

Neem-de-beste zal het naar verwachting goed doen in een breed scala aan situaties waarin we door ervaring of de evolutie hebben geleerd de betrouwbaarste aanwijzingen te herkennen. Zelfs in het experiment met de twintig sterk uiteenlopende keuzecategorieën deed deze benadering het beter dan alle andere. Dit is niet slechts een pragmatisch resultaat. Zorgvuldige wiskundige analyse met behulp van geavanceerde statistische methodes heeft aangetoond dat deze strategie, zuiver theoretisch gezien, wel succesvol móét zijn. Door simpelweg eerst de betrouwbaarste aanwijzing te gebruiken, en de op een na beste pas te gebruiken als het niet anders kan, kunnen we de meeste binaire keuzes in het leven maken, of het nu gaat om de keuze tussen twee mogelijke partners of de keuze tussen twee mogelijke vakantiebestemmingen.

5. GOED-GENOEG-OPLOSSING (SATISFICING)

Ga de alternatieven langs en kies het eerste alternatief dat je ambitieniveau overtreft.

Door voor de goed-genoeg-optie te kiezen hak je de gordiaanse knoop van de complexiteit door. In plaats van onze tevredenheid te maximaliseren, zoals de traditionele (fictieve) homo economicus dat heet te doen, nemen we genoegen met een redelijke mate van tevredenheid. In plaats van aanwijzingen, gebruiken we onze wensen als richtsnoer voor onze keuze tussen alternatieven. We worden een homo pragmaticus, die een redelijk tevredenheidsniveau accepteert in plaats van het allerhoogste na te streven. Kan het simpeler?

Het antwoord luidt nee, totdat homo nooitgenoeg ten tonele verschijnt. Homo nooitgenoeg beseft dat het niet altijd mogelijk is om voorafgaand aan de aanschaf elk verkrijgbaar televisietoestel te bekijken, of elk wasmiddel uit te proberen en het beste te kiezen. Homo nooitgenoeg wil het echter wel graag beter doen dan homo pragmaticus en vindt het geen prettig idee dat er, als hij de eerste redelijke optie kiest, er verderop misschien iets nog beters voorhanden is.

Er bestaat inderdaad een manier om het beter te doen, veel beter zelfs. Deze is niet gebaseerd op het voorafgaand aan de keuze nagaan van elke optie. Sterker nog, hij erkent dat dit vaak simpelweg ondoenlijk is. Als je bijvoorbeeld, op zoek naar een bepaald object, over een drukke rommelmarkt loopt en het voor een gunstige prijs ziet liggen, loop je de kans dat, als je verder zoekt naar een nog gunstiger geprijsd exemplaar, het eerste exemplaar er niet meer ligt als je bij de kraam terugkeert. Je moet nu beslissen. Wanneer moet je toeslaan en wanneer moet je ‘ik kijk nog even verder’ mompelen?

Als je de goed-genoeg-methode gebruikt, is je keuze simpel. Je hebt een plafondbedrag in je hoofd. Als de vraagprijs van het artikel lager is dan dat bedrag, koop je het. Jouw plafondbedrag kan echter zijn beïnvloed door de prijzen van de eerste paar exemplaren die je hebt gezien. Misschien zou je in plaats daarvan je toevlucht moeten nemen tot de simpele en verrassende statistieken van het secretaressenprobleem.

Dit probleem is in verschillende vormen gegoten (waaronder de zoektocht naar een koopje), maar is vernoemd naar het oorspronkelijke voorbeeld, waarin iemand gesprekken voert met kandidaten voor een vacante secretaressefunctie. Er zijn honderd mensen komen opdagen voor een sollicitatiegesprek. Degene die de gesprekken voert, ontvangt ze in willekeurige volgorde en moet een kandidaat aannemen of afwijzen voordat hij de volgende binnenroept. Is een kandidaat eenmaal afgewezen, dan is er geen weg terug meer. Welke strategie zou de ondervrager moeten kiezen om de kans dat hij of zij de perfecte kandidaat vindt te maximaliseren?

Het antwoord, dat door statistici John Gilbert en Frederick Mosteller in 1966 werd ontdekt, is dat de ondervrager de eerste 37 kandidaten moet laten aantreden zonder een van hen aan te nemen en vervolgens de eerste kandidaat aan te nemen die beter is dan elk van de eerste 37. De 37-procentregel biedt de ondervrager een goede kans dat hij of zij op een van de topkandidaten stuit en 37 procent kans dat de allerbeste wordt gevonden. De regel kan op tal van situaties in het leven worden toegepast.

In de tijd dat we nog geen digitale camera's hadden, gebruikte een slimme statisticus de regel zelfs tijdens zijn vakantie, toen hij in een afgelegen gebied de bezienswaardigste plek wilde vastleggen, maar nog maar één opname had en geen van de plekken nog een keer kon bezoeken.

Wat homo nooitgenoeg natuurlijk doet, is dat hij grofweg eenderde van de kandidaten (of fotogelegenheden) gebruikt om een ambitieniveau te bepalen en vervolgens de acceptabele keuzeaanpak gebruikt om een keuze te maken uit de overige tweederde. Geen gek idee, zou je kunnen denken, en net zo bruikbaar als je op koopjesjacht bent, zolang je maar een redelijke schatting kunt maken van het aantal koopjes dat in totaal beschikbaar is. Er zijn echter nog andere strategieën om het nog beter te kunnen doen, mits we bereid zijn onze eisen iets te versoepelen.

Stel dat we al blij zouden zijn een koopje te vinden waarvan de prijs tot de laagste 10 procent op de vlooienmarkt behoort. We moeten een slag slaan naar het aantal koopjes dat er in totaal beschikbaar is. Als er wel honderd zijn, laten door heuristiekexperts Peter Todd en Geoffrey Miller opgestelde berekeningen zien dat we er veertien zouden moeten bekijken zonder tot aanschaf over te gaan en dan het eerstvolgende koopje moeten kiezen dat minder kost dan alle andere die we al hebben gezien. Dit geeft ons een kolossale kans van 84 procent dat we een koopje vinden waarvan de prijs tot de laagste 10 procent behoort, het best haalbare.

Als we tevreden zijn met een prijs in de onderste 25 procent, laten de berekeningen van Todd en Miller zien dat we er maar zeven hoeven te bekijken alvorens het eerstvolgende te kiezen dat goedkoper is dan de rest. Dit biedt ons zelfs een nog grotere kans (92 procent) het begeerde koopje inderdaad te vinden.

Deze getallen zijn eigenlijk alles wat we nodig hebben: 7 procent en 14 procent voor koopjes in de gunstigste 25 respectievelijk 10 procent. Als er maar zeven kandidaatkoopjes op de vlooienmarkt liggen, wil dat zeggen dat we er maar één hoeven te bekijken en daarna het eerstvolgende moeten nemen dat goedkoper is om de grootste kans te hebben dat we het gunstigste koopje hebben bemachtigd.

Zouden we diezelfde strategie kunnen gebruiken bij het kiezen van een levenspartner? Dat zou inderdaad kunnen, maar wel met twee kanttekeningen. De eerste is dat we niet weten hoeveel potentiële levensgezellen we waarschijnlijk zullen tegenkomen. De tweede is dat, terwijl wij iemand anders bekijken als mogelijke partner, die ander ook naar ons kijkt. Mogelijk voldoet de ander aan onze idealen, maar de vraag is of dat omgekeerd ook zo is.

Op basis van onze sociale patronen en voorafgaande ervaringen zijn we waarschijnlijk in staat tot een redelijk goede schatting van het aantal mensen dat we mogelijk zullen tegenkomen. We zouden dit aantal zelfs kunstmatig kunnen opvoeren door een bemiddelingsbureau in te schakelen of een andere organisatie die mensen met elkaar in contact brengt. Wat we ook doen, de exacte getallen doen er niet al te veel toe. De wiskunde laat zien dat, zelfs als jouw voorraad mogelijke partners duizend mensen telde, je nog altijd slechts dertig van hen zou hoeven te ontmoeten om je ambitieniveau te bepalen om een kans van 97 procent te hebben dat je iemand uit de bovenste 10 procent vindt door aansluitend gebruik te maken van de goed-genoegstrategie.

Als je een van die mensen vindt, kan het echter zijn dat hij of zij minder blij met jou is dan omgekeerd. Wiskundig gezien betekent dit dat je de aan de beslissing voorafgaande ontmoetingen gebruikt om je ambitieniveau zodanig in te stellen dat er een kans van één op twee is dat de andere persoon (gesteld dat je die vindt) net zo geïnteresseerd is in jou als omgekeerd. Het is dus misschien maar beter de wiskunde te bewaren voor de koopjesjacht, waar de kans groter is dat hij werkt.

Beslissingen op het randje van de chaos

Soms helpt het om, een beetje zoals de veiligheidsinstructies in een vliegtuig, je strategieën van tevoren te hebben uitgewerkt, zodat je klaar bent om in snel wijzigende omstandigheden op de juiste wijze te handelen. Als we snelle en doeltreffende beslissingen moeten nemen, hebben we als richtsnoer simpele en gemakkelijk toepasbare regels nodig.

Op zoek naar zulke regels, stuitte ik op het baanbrekende onderzoek dat Kathleen Eisenhardt van Stanford Universiteit en Donald Sull van Harvard Business School hebben gedaan naar moderne bedrijfsstrategieën. Eisenhardt en Sull ontdekten dat ondernemingen als eBay en Yahoo!, die het op de grillige markten van de hedendaagse economie uitstekend doen, daar in slagen door een klein aantal simpele regels te volgen die hen in staat stellen flexibel te reageren op kansen van voorbijgaande aard.

De markten waarop deze bedrijven actief zijn bevinden zich op het randje van chaos, ongeveer zoals de boids in Craig Reynolds’ computersimulaties. Op de korte termijn is er sprake van orde en organisatie, maar de patronen fluctueren razendsnel en langetermijntrends zijn lastig of zelfs onmogelijk te voorspellen.

Bedrijven als eBay, Yahoo! en Amazon buiten dat soort markten uit door te handelen als haviken die een vogelzwerm belagen. Ze volgen de veranderende situatie, zoeken naar mogelijkheden, bouwen voort op succesvolle pogingen en springen, naargelang de omstandigheden hen daartoe dwingen, van kans naar kans. Eisenhardt en Sull ontdekten dat de regels die moderne bedrijven hanteren, kunnen worden verdeeld in categorieën die ons kunnen helpen voorbereid te zijn op noodsituaties en snel veranderende omstandigheden. Ze noemen vijf categorieën, die ik hier in het kort bespreek:

1. ‘Hoe’-regels

• Het idee van een hoe-regel is dat we van tevoren specificeren hoe we moeten handelen als een bepaalde situatie zich voordoet. Zo kent Dell Inc. een regel voor snelle reorganisatie die stelt dat elk bedrijfsonderdeel in tweeën moet worden gesplitst zodra de omzet boven de 1 miljard dollar komt (je krijgt wel eens de indruk dat iets dergelijks gebeurt in sommige huwelijken zodra het gezamenlijke inkomen een bepaalde waarde overschrijdt!).

  Het loont de moeite na te denken over hoe-regels voor gebeurtenissen die zich in ons persoonlijke leven kunnen voordoen. Een gemakkelijk te raadplegen lijst met telefoonnummers voor noodsituaties bijvoorbeeld, of een doos met relevante documenten voor het geval een van de partners komt te overlijden.

2. Grensregels

• Cisco Systems, leverancier van netwerkapparatuur, hanteert voor zijn op overnames gebaseerde bedrijfsmodel een regel die stelt dat het alleen bedrijven overneemt met vijfenzeventig of minder werknemers, waarvan driekwart technici. Grenzen stellen heeft dit bedrijf absoluut geholpen om problemen die het gevolg zijn van een onevenwichtige werknemerspopulatie te voorkomen. In onze persoonlijke levens kan het stellen van grenzen eveneens problemen helpen voorkomen, of het nu gaat om de tijd dat de kinderen mogen spelen of het maximale bedrag dat echtelieden mogen uitgeven zonder voorafgaand overleg met de ander.

3. Prioriteitsregels

• Intel stelde een simpele regel in die eiste dat de productiecapaciteit gebaseerd moest zijn op de brutomarge (de bruto-omzet gedeeld door de netto-omzet voor dat product, een maat voor de winstgevendheid). Door zich aan deze regel te houden, was het bedrijf in staat om van zijn kernactiviteit, het maken van geheugenchips, over te stappen naar het uiterst winstgevende marktsegment voor microprocessoren. Dit heeft een krachtige parallel in ons persoonlijk leven: wijs middelen toe op basis van het belang dat de activiteit of de goederen voor jou hebben. Sommige mensen zullen hun geld het liefst besteden aan vakanties. Andere hebben liever een nieuwe auto. Het stellen van prioriteiten is iets wat we doorgaans automatisch doen, maar het kan geen kwaad je te realiseren dat dit toewijzen wel moet gebeuren.

  Wie niet doelbewust bedragen reserveert kan het water al snel tot de lippen komen te staan. Een vriend van me (hoogleraar aan een universiteit) had een onaangename ervaring toen er aan zijn deur werd geklopt en hij, toen hij opendeed, een officiële vertegenwoordiger van een creditcardmaatschappij op de stoep zag staan. De persoon in kwestie vroeg mijn vriend om zijn creditcard. Toen deze hem het kleinood overhandigde, haalde de vertegenwoordiger een grote schaar tevoorschijn en knipte de kaart zonder plichtplegingen in tweeën alvorens hem terug te geven.

4. Regels voor het juiste tijdstip

• Het wereldwijd opererende telecombedrijf Nortel Networks vertrouwt op twee simpele tijdregels: (1) projectgroepen moeten altijd weten wanneer een nieuw product bij de belangrijkste klant moet zijn om daar een order binnen te kunnen halen en (2) de ontwikkeling van een product moet altijd korter duren dan achttien maanden. De eerste regel zorgt ervoor dat het bedrijf in de pas blijft lopen met zijn belangrijkste klanten, terwijl de tweede regel het bedrijf dwingt om snel op nieuwe kansen in te spelen. Het nadeel is dat ontwikkelteams soms snufjes achterwege moeten laten om het product op tijd af te kunnen hebben.

  Tijdregels spelen een rol in ons leven als we verschillende strategieën omarmen voor dingen die we alleen voor onszelf doen en dingen die met anderen te maken hebben. Zo maak ik tijdens het lezen altijd massa's aantekeningen en werk ik ideeën die ik mogelijk in een boek aan de orde wil laten komen verder uit. Als ik echter een boek aan het schrijven ben, is de inleverdatum belangrijker dan de onmiddellijke bevrediging van mijn nieuwsgierigheid en moet ik interessante zijpaden laten rusten en volsta ik met een vluchtige aantekening waar ik later op terugkom.

5. Uitstapregels

• De Deense gehoorprothesefabrikant Orticon gebruikt een simpele uitstapregel voor de talrijke interne ontwikkelprojecten: als een onmisbaar lid van een projectteam naar een ander project overstapt wordt het eerste project simpelweg beëindigd.

  Uitstapregels betekenen dat je weet wanneer je het zinkende schip moet verlaten, iets dat we in onze persoonlijke levens duidelijk kunnen plannen om te voorkomen dat we een of andere ad-hocstrategie moeten bedenken als we voor een beslissing komen te staan. Zo is mijn eigen vuistregel bij auto's dat ik een auto houd tot de eerste kostbare reparatie zich aandient en hem dan meteen voor een andere verruil.

Samengevat: simpele heuristieken hebben ons veel te bieden als we in complexe situaties beslissingen moeten nemen. Welke heuristiek we het beste kunnen kiezen hangt af van de omstandigheden en het is de moeite waard om vooraf te bepalen wat de beste keuze zal zijn mochten we voor een beslissing komen te staan.

Het alternatief voor simpele heuristiek is te kijken of er in de complexiteit patronen te ontdekken zijn. Zoals ik in het volgende hoofdstuk laat zien, verdient ook deze aanpak een plaats als het gaat om het nemen van zo goed mogelijke beslissingen in complexe situaties.