Op werkdagen voor 23:00 besteld, morgen in huis Gratis verzending vanaf €20

Tussen_droom_en_daad

Big data en het principe double contingency

In deze rubriek analyseren bestuurskundigen van de TU Delft patronen en wetmatigheden waar veel managementboeken soms wat lichtvoetig aan voorbij gaan, of gewoon voor vanzelfsprekend aannemen. In deze aflevering belicht Haiko van der Voort big data en het principe double contingency.

Haiko van der Voort | 26 september 2016 | 3-4 minuten leestijd

De beloftes van big data zullen u niet zijn ontgaan. We laten allemaal dagelijks een dik spoor aan data achter, we hebben tegenwoordig de capaciteit om geautomatiseerd zinvolle patronen te vinden in deze data.

De mogelijkheden zijn indrukwekkend voor diverse doeleinden: bewegingspatronen van reizigers maken het mogelijk reisadvies op maat te geven, kooppatronen en surfgedrag maken het mogelijk preferenties van consumenten te voorspellen en allerlei sociaal-maatschappelijke data maken het mogelijk om gebieden met een hoog risico op criminaliteit te identificeren. De datarevolutie kan zo leiden tot betere, of in ieder geval meer informatie. En meer informatie kan leiden tot betere besluiten, bijvoorbeeld over marketing of toezicht.

Leidt de datarevolutie echt tot betere besluiten? Dit hangt natuurlijk van veel factoren af. Een belangrijke is wie er beslist. Laten we er vanuit gaan dat belangrijke besluiten door seniors in de lijn van de organisatie worden genomen. Zij worden gevoed met informatie, gevonden en gepresenteerd door knappe koppen die datapatronen kunnen genereren en die er betekenis aan kunnen verlenen. Dit zijn veelal ICT-experts, wiskundigen en econometristen. Ze zijn sterk gespecialiseerd, maar niet in organisatie en management.

Hier wringt het. Een beetje bot gezegd en geschreven: degene die informatie levert begrijpt niet helemaal waarvoor de informatie dient en degene die besluiten neemt begrijpt niet helemaal waar de informatie vandaan komt. Met andere woorden: ze hebben weinig inzicht in elkaars ‘waarom’-vragen.

Problematisch, volgens veel sociologen. Voor goede interactie is het noodzakelijk om te begrijpen of de ander u begrijpt. Alleen dan kunt u zinvol informatie uitwisselen, omdat u dan weet hoe u moet anticiperen op het begrip van de ander. Pas daarmee weet u wie u bent, in relatie tot de ander. En de ander weet wie hij is in relatie tot u. Dit principe uit de sociologie heet double contingency.

Een voorbeeld uit de dagelijkse praktijk: U weet wat het betekent als een buitenlandse relatie ‘How are you?’ vraagt. Daarom weet u dat u hierop geen lang antwoord hoeft te geven. Als u dat niet had geweten, dan had u tijdens uw eerlijke antwoord zijn aandacht wellicht zien vervliegen. Dat zou een beetje verwarrend zijn. Is de relatie wel echt in u geïnteresseerd? Wat betekent dit voor u en uw relatie tot hem? U heeft echter geleerd hoe rhetorisch de vraag ‘How are you?’ is en waarom de persoon dat vraagt. Omdat u dit geleerd heeft, kunt u beter betekenis geven aan uzelf in relatie met de persoon in kwestie.

Toegepast op big data: een besluitvormer ziet zelden welke mogelijk arbitraire keuzes achter de informatie ligt. Een data-analist weet zelden welke informatie politiek gevoelig kan liggen. Zij kunnen zich daarom moeilijk in elkaar inleven. En daarmee wie ze zijn ten opzichte van elkaar. Zonder erkenning van dubbele contingentie liggen misverstanden voor de hand.

Voor betere besluiten door big data zijn dus besluitvormers nodig die begrijpen waar de informatie vandaan komt en data-analisten die begrijpen hoe besluiten worden genomen, zodat ze daarop kunnen anticiperen. Vooralsnog is dit moeilijk te realiseren. Seniors echt laten doorvoelen hoe big data werkt? En er is al schaarste aan goede data-analisten. Wensen we een schaap met vijf poten? Data-analisten die ook nog politiek gevoel hebben? De weg naar meer onderling inlevingsvermogen zal lang zijn. Besluitvormers en analisten zullen moeten worden ingevoerd in elkaars ins en outs. Slechts dan kan hun interactie betekenisvol zijn en kunnen de beloftes van big data voor besluitvorming worden waargemaakt.

Do’s

Besluitvormers invoeren in de ins en outs van big data.

Big data analisten invoeren in de ins en outs van besluitvorming.

Don’ts

Data-analisten isoleren in een aparte afdeling.

Big data beschouwen als de zoveelste hype.

Populaire producten

    Personen

      Trefwoorden