Wie Menschen mit Fakten umgehen und was das für Datenvisualisierung bedeutet
Es ist ein Rätsel. Trotz vieler Sicherungssysteme und Kontrollen entstehen in großen Organisationen und in der Gesellschaft immer wieder Situationen, die ins Desaster führen, sich aber scheinbar nicht verhindern lassen.
"New Economy", Subprime-Krise und auch diverse Unternehmenspleiten sind gute Beispiele dafür. Trotz vieler Systeme und Mechanismen, die uns mit Informationen versorgen, kommen wir immer wieder zu den falschen Schlüssen - bis zu dem Punkt an dem sich die Katastrophe nicht mehr verhindern lässt. Wie kann das sein?
Die US-Zeitung "Boston Globe" hat einen Artikel veröffentlicht, der die Frage teilweise beantwortet: "How Facts backfire" berichtet über Erkenntnisse von Forschern, die untersucht haben, wie sich Menschen verhalten, wenn ihnen Fakten präsentiert wird. Verkürzt: Diejenigen, deren Annahmen durch die Fakten klar widerlegt werden, tendieren dazu die falsche Einschätzung eher zu verstärken anstatt sie zu ändern.
Zitat:
"Recently, a few political scientists have begun to discover a human tendency deeply discouraging to anyone with faith in the power of information. It’s this: Facts don’t necessarily have the power to change our minds. In fact, quite the opposite. In a series of studies in 2005 and 2006, researchers at the University of Michigan found that when misinformed people, particularly political partisans, were exposed to corrected facts in news stories, they rarely changed their minds. In fact, they often became even more strongly set in their beliefs. Facts, they found, were not curing misinformation. Like an underpowered antibiotic, facts could actually make misinformation even stronger."
Keiner will falsch liegen, das ist das Problem
Warum ist das so? Wenn wir uns eine Meinung gebildet haben, geraten wir unter Stress, gerade dann, wenn sich diese Einschätzung als völlig falsch entpuppt. Das Fatale ist, dass an einem wichtigen Punkt, an dem eventuell noch etwas verändert werden kann, keine Verhaltensänderung vorgenommen wird.
Was das mit Daten oder Business Intelligence zu tun hat? Die Erkenntnis der Wissenschaftler kann - wenigstens teilweise - beantworten, warum Banken trotz aufwändiger Sicherungssysteme trotzdem in die Finanzkrise geschlittert sind. Die Fakten kommen nicht gegen die Vorstellungen und Erwartungen an - und gerade dann, wenn es wichtig wäre, die Notbremse zu ziehen, scheuen wir als Menschen vor genau dieser Kehrtwende zurück.
Zitat:
“The general idea is that it’s absolutely threatening to admit you’re wrong,” says political scientist Brendan Nyhan, the lead researcher on the Michigan study. The phenomenon — known as “backfire” — is “a natural defense mechanism to avoid that cognitive dissonance.”
Das mag in konkreten Gefahrensituationen anders sein, in den eher abstrakten Bedrohungen des Arbeitslebens kann man sich das aber gut vorstellen.
Was bedeutet das für Datenanalyse und Datenvisualisierung?
Wie sollten Fakten und Analysen präsentiert werden?
Eine etwas gewagte, weil möglicherweise zu rasche Schlussfolgerung: Bei der Präsentation und Diskussion von Trend- und Entwicklungszahlen, die zum Beispiel für das Monitoring eines bestimmten Bereichs genutzt werden, sollte eine soziale- bzw. psychologische Komponente enthalten sein. Entweder geschieht das durch ein Abstimmungsschema, bei dem eine Kehrtwende bzw. totale Veränderung der bisherigen Annahmen möglich/erlaubt/positiv ist.
Das Motto: Keiner verliert das Gesicht, wenn angesichts von wichtigen Veränderungen eine Anpassung der Prognose erfolgt, selbst wenn das zuerst einmal zu Mehrarbeit und temporärer Aufregung führt.
Die frühe Krisenbekämpfung ist fast immer leichter als die Brandbekämpfung wenn schon ein ganzes Stockwerk lichterloh brennt. Das klingt zwar einleuchtend, doch in welchem Unternehmen macht man sich beliebt, wenn man den Knopf für den Feuermelder zu früh drückt? Es verlangt einen tiefen Wandel der Kultur, ein solches System tatsächlich zu leben.
Eine Alternative wäre eine Erweiterung bisheriger Übersichts- oder Reportingsysteme durch verschiedene Szenarien: Ein Best-Case und ein Worst-Case Szenario, die beide zusätzlich zur laufenden Ist-Analyse angeboten werden. Ein solches System könnte die Bandbreite der Möglichkeiten ständig aktualisieren.
Relevanz auch für Informationsvermittlung in der Öffentlichkeit
Ein besseres Verständnis zum Umgang mit Fakten kann auch im Bereich "data-driven journalism" sehr wichtig sein. Mit atemberaubenden, letztlich aber aussagearmen Visualisierungen ist es nicht getan. Wenn man diese neue Form der Informationspräsentation in den Medien als eine Art "public intelligence" versteht, müssen für die Zukunft gute Formate gefunden werden, damit aus dem Thema mehr wird als ein von vielen Hoffnungen begleiteter Trend.
Denn im Grunde sind die Forschungsergebnisse recht eindeutig: Den Grad der Staatsverschuldung, die möglichen Auswirkungen bestimmter Programme, etc. - all das werden Menschen nicht auf dem Wege einer Faktenpräsentation, sondern über eine allmähliche Angleichung ihrer Erwartungen nachvollziehen. Der große Enthüllungsartikel funktioniert da wahrscheinlich nicht, eher müssen Medien und Analysten in Plattformen denken, die dem Betrachter/Nutzer die Chance geben, die Fakten in seine Erwartungen einzubauen.
Zitat:
"Most of us like to believe that our opinions have been formed over time by careful, rational consideration of facts and ideas, and that the decisions based on those opinions, therefore, have the ring of soundness and intelligence. In reality, we often base our opinions on our beliefs, which can have an uneasy relationship with facts. And rather than facts driving beliefs, our beliefs can dictate the facts we chose to accept. They can cause us to twist facts so they fit better with our preconceived notions. Worst of all, they can lead us to uncritically accept bad information just because it reinforces our beliefs. This reinforcement makes us more confident we’re right, and even less likely to listen to any new information."
Diese Bandbreite an sichtbaren Möglichkeiten könnte wiederum dazu führen, dass die Nutzer eines solchen Systems diese absolut negativen oder absolut positiven Szenarien in ihre Erwartungen mit einbauen. Etwas viele Konjunktive und Vermutungen hier, aber vielleicht findet sich ja ein Beispiel, in dem ein solches nebeneinander verschiedener Realitäten bereits ausgeführt ist. Wer eines kennt, schickt vielleicht einen Link oder packt es in einen Kommentar zu diesem Text.