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Menschen verhalten sich wie spezifische Mustererkenner

Beim Mittagessen erklärte ich, was man in Operations Research unter einem „Transportproblem“ versteht. Die Zuhörer wunderten sich ein wenig über die Fragestellung und fanden sie „zu theoretisch“. Damit haben sie selbst eine grundlegende Frage aufgeworfen, die mich auch immer wieder umtreibt: Inwieweit soll man eine praktische Aufgabe analytisch oder doch bloss intuitiv angehen?

Die Art der Präsentation einer Aufgabe

Zunächst nehme ich einmal an, dass meine Zuhörer nicht „theoretisch“, sondern eher „analytisch“ meinten. Es gibt ja nichts Praktischeres als eine gute Theorie. Wie sonst will man wissen, was in der Praxis zu tun ist. Die Theorie oder zumindest das Modell gibt uns quasi das Rezept zum Handeln.

Hingegen verstehe ich, wenn meine Zuhörer meinten, man könnte doch so ein Transport auch einfach intuitiv abfertigen. Einer sagte: „Ich lade den LKW einfach bis er voll ist“.  Nun ja, vielleicht hätte ich ihm doch eine Transporttabelle aufzeichnen sollen. Wer nicht in der Logistik tätig ist, kann sich vielleicht zu wenig vorstellen, welche Optimierungsnotwendigkeiten sich dort stellen.

Drei Verhaltensebenen

Muss ich im Alltag eine praktische Aufgabe lösen, dann versuche ich es leider zunächst auch rein intuitiv. Nachdenken im Sinne von analytischem Durchdringen ist aufwändig und energieintensiv. Daher greift man in den meisten Fällen auf regelbasiertes Wissen und Handeln zurück. James Reason hat ein dreischichtiges Verhaltensmodell vorgestellt (1).

reasonDie unterste „fähigkeitsbasierte Ebene“ enthält quasi die Automatismen der Routine.

Auf der „regelbasierten Ebene“ sucht man vertraute Muster und wendet gespeicherte Regeln an. Das ist die Ebene der Experten und des intuitiven Managements.

Erst auf der obersten „wissensbasierten Ebene“ werden abstrakte Beziehungen zwischen Struktur und Funktion analysiert, diagnostiziert und optimiert.

Ein Handlungsplan ist eine Theorie von der Welt

Jeder Mensch geht eine Aufgabe zuerst rein intuitiv auf der regelbasierten Ebene an. Die Entscheidung, ob die Aufgabe nun gelöst sei, findet zunächst auf der Basis dürftiger Daten statt, denn Langzeitauswirkungen liegen noch keine vor. So werden z.B. internationale Konflikte gelöst, einheitliche Währungsräume geschaffen oder komplizierte Handelsabkommen konstruiert. Manifestieren sich später Instabilitäten und Probleme, wird wider besseren Wissens an der ursprünglichen Lösung festgehalten. So sind wir halt!

Wer bei der Frage, ob das ursprüngliche Problem gelöst sei, bewusste Zweifel hat, dem werden sie schnell wieder ausgetrieben, denn in der regelbasierten Ebene gibt es „mächtige kognitive … Kräfte, die sich zusammentun, um den Problemlöser glauben zu machen, der solle unangemessene oder unvollständige Lösungen an dieser Stelle als zufriedenstellend akzeptieren“, schreibt Reason.

Intuitiven Lösungen komplexer Probleme misstrauen

Eine interessante Erfahrung habe ich mit meinen Studierenden gemacht. Frage ich „out of the blue“, wie teuer das Flaschenglas sei, wenn die Flasche Wein Fr. 10.50 koste und der Wein 10 Franken teurer sei, als das Glas, dann antworten die meisten Leute intuitiv und falsch. Taucht die Frage aber in einem Aufgabensatz über Gleichungen auf, dann stellen die Studierenden wie selbstverständlich die Gleichung auf, lösen sie und gelangen zum richtigen Resultat.

Wir sind einfach (noch) nicht bereit, die Merkmale unserer immer komplexer werdenden Aufgabenstellungen im Rahmen eines integrierten mentalen Modells zu interpretieren. Ich selbst ertappe mich immer wieder, dass ich eine Aufgabe „praktisch“ angegangen bin, obwohl ich das theoretische Rüstzeug gehabt hätte, sie auch auf wissensbasierter Ebene zu lösen. Wie nur kann ich mein Gehirn dazu bringen, intuitiven Lösungsansätzen zu misstrauen?

(1) Reason, James. Menschliches Versagen – Psychologische Rsiskofaktoren und moderne Technologien. Spektrum Akademischer Verlag. Heidelberg 1994. S.93ff.

Welchen Hypothesen geben Sie den Vorzug?

Welcher Hypothese (Modell, Theorie) würden Sie eher zustimmen?

  • Derjenigen, deren Voraussetzungen (Prämissen) auf wackeligen Füssen steht, aber deren Vorhersagen erstaunlich gut mit den Beobachtungen überein stimmen.
  • Oder derjenigen, deren Voraussetzungen (Prämissen) die Situation gut beschreiben, aber deren Vorhersagen höchstens mittelprächtig zutreffen, wenn überhaupt?

Ihre Antwort kann für das Management wichtig sein, denn Sie planen, entscheiden und handeln meist aufgrund einer Hypothese oder Annahme.

Bisher gab ich der Hypothese, deren Voraussagen zutreffen, den Vorzug. Ich gelange aber immer mehr zur Überzeugung, dass es wichtiger ist, wenn die Prämissen stimmen. Das Modell von Hotelling basiert zwar auf eher realitätsfernen Prämissen (siehe Wo würden Sie sich auf der Costa del Sol als Eisverkäufer platzieren? ) sagt aber richtig voraus, dass Anbieter geographisch nahe beieinander sind, was sich z.B. in Einkaufszentren manifestiert. Das Modell erklärt dieses Verhalten von Anbietern dadurch, dass jeder hofft, durch die Nähe zum Konkurrenten von dessen Kundenbasis profitieren zu können. Da ein allfälliger Effekt dieser Art aber völlig symmetrisch ist, hätte am Ende kein Anbieter tatsächlich etwas gewonnen.

Vielmehr geht es darum, den Kundenwunsch zu respektieren. Wenn ich mir als Konsument vornehme, etwas zu kaufen, dann gehe ich dorthin, wo sich Shops häufen, die meinen Wunschartikel anbieten. Dann kann ich nämlich gemütlich durch alle Läden spazieren und die Angebote und Preise vergleichen. Habe ich mich entschieden, brauche ich nicht weit zu gehen. Ein Anbieter, der seinen Laden weit ab hat, berücksichtige ich schon gar nicht. Das ist doch der Grund für die Ballung von Anbietern gleicher Produkte.

Das Modell von Hotelling ist also falsch, weil seine Prämissen falsch sind. Dennoch kommt es zum richtigen Ergebnis. Das bedeutet: Traue keinem Modell, dessen Prämissen falsch sind, auch wenn die Voraussagen in einem gewissen Bereich und zu einer gewissen Zeit stimmen.

Diese Regel hat noch einen grossen Vorteil: Die Prämissen eines Modells können Sie sofort überprüfen, noch bevor Sie mit dem Modell arbeiten. Um die Voraussagen zu überprüfen, müssen Sie jedoch zuerst einige Zeit mit dem Modell gearbeitet haben. Bis dahin könnten Sie aber schon in der Bedrouille gelandet sein.