Intuition in der Entscheidungsfindung – neben Daten keineswegs überflüssig

Datenanalysten interpretieren häufig Daten falsch oder arbeiten mit falschen Datensätzen. Dabei sollte die Intuition eine entscheidende Rolle spielen.

Da die Befürworter von Big-Data-Analytics eifrig die Werbetrommel dafür rühren, datenbasiertere Entscheidungen zu treffen, halte ich es für angebracht, einen Moment innezuhalten und zwei Fragen zu stellen. Erstens: Sind die Geschäftsanwender überhaupt kompetent genug, um die Daten zu verstehen, daraus effektive Entscheidungen abzuleiten und sie dem gehobenen Management so zu präsentieren, dass dieses etwas damit anfangen kann? Und zweitens: Sollten sich Entscheidungen wirklich ausnahmslos auf technologiebasierte Analysen aller zum Thema auffindbaren Daten gründen?

In seinem Buch Risiko: Wie man die richtigen Entscheidungen trifft beschäftigt sich Gerd Gigerenzer, Direktor am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin, mit diesen Fragen. Zwar beziehen sich Gigerenzers Untersuchungen zu Risikobewertungs- und Entscheidungsfindungsaspekten auf die Allgemeinheit, trotzdem sind seine Denkansätze auch auf Datenanalyseprozesse in Unternehmen anwendbar. Betrachten wir einige seiner Beispiele, die zeigen, wie wenig sich die meisten Menschen mit statistischen Daten auskennen und wie einfach wir durch die falsche Verwendung oder gar den offenen Missbrauch solcher Daten zu manipulieren sind.

Im Jahr nach den Terroranschlägen vom 11. September 2001 fuhren Tausende Amerikaner große Strecken mit dem Auto, anstatt zu fliegen, da sie Angst vor weiteren Angriffen hatten. Die gefahrenen Autobahnkilometer stiegen um fünf Prozent. Entsprechend nahm im Laufe des Jahres jeden Monat auch die Zahl tödlicher Verkehrsunfälle zu und überstieg den Durchschnitt der vorangegangenen fünf Jahre. In der Folge verloren schätzungsweise 1.600 Menschen zusätzlich ihr Leben. Aufgrund der emotionsgeladenen Reaktionen auf die Anschläge vergaß die amerikanische Öffentlichkeit die valide statistische Einschätzung, dass Fliegen im Grunde sicherer ist als Autofahren.

Risiken falsch bemessen

1995 gab die damalige britische Behörde für Arzneimittelsicherheit (UK Committee on Safety of Medicines) eine Warnung heraus, dass orale Kontrazeptiva der dritten Generation neuesten Forschungsergebnissen zufolge das Thromboserisiko erhöhten. Die Presse griff den Umstand entsprechend auf, und auch Ärzte und Apotheker gaben die Warnung an die Frauen weiter – natürlich mit den zu erwartenden Ergebnissen: Die Zahl ungewollter Schwangerschaften und Schwangerschaftsabbrüche schnellte in die Höhe. Im darauffolgenden Jahr kam es in England und Wales zu schätzungsweise 13.000 zusätzlichen Abtreibungen.

Trotz der wissenschaftlichen und medizinischen Ausbildung der beteiligten Fachleute wurde weitgehend übersehen, dass sich das absolute Risiko gerade einmal von einer auf zwei von 7.000 Frauen erhöht hatte – immer noch eine weit geringere Zahl als das Thromboserisiko bei Schwangerschaften und Abtreibungen. Man konnte die vorliegenden Daten auf zwei Arten interpretieren: ein relativer Anstieg um 100 Prozent oder ein absoluter Anstieg von eins aus zwei in 7.000. Erstere Zahl macht sich auf der Titelseite natürlich besser und bedarf keiner weiteren Erklärung. Die zweite Angabe hätte zwar etwas ausführlicher erläutert werden müssen, dabei aber auch viel Probleme erspart.

Beide Beispiele – von denen es in Gigerenzers Buch zur Genüge gibt – bieten interessanten Lesestoff für alle, die wissen möchten, wie Menschen numerische Daten interpretieren und als Grundlage für Entscheidungen heranziehen. Fakt ist, dass nur sehr wenige sich in diesem Bereich wirklich auskennen. Deshalb fehlt uns die nötige Kompetenz, zwischen den verschiedenen Arten zu unterscheiden, Risiko und Unsicherheit auszudrücken. Auch haben wir nicht die erforderliche Ausbildung, um die feinen Nuancen der uns präsentierten Ergebnisse zu verstehen. Leicht können wir zum Opfer unserer eigenen Voreingenommenheit oder vorgefertigten Meinung darüber werden, wie die Welt ist oder sein sollte.

Jedoch steigt die Gefahr von Fehlinterpretationen proportional an, wenn man sich aus der Sphäre der kleinen Daten, bei denen arithmetische Grundkenntnisse ausreichen, in die Welt von Big Data begibt. Geschäftsanwender – und wahrscheinlich auch viele Data Scientists – haben erheblichen Weiterbildungsbedarf, was die Auswertung und Aufbereitung von Statistikdaten angeht.

Entscheidungsfaktor: Unterbewußtsein

Neben der Kompetenzfrage gibt es aber noch ein weit elementareres Problem, das sich besonders im ersten Beispiel der Flugangst nach 9/11 zeigt. In unserer westlichen Geschäftskultur setzen wir Intelligenz fast ausschließlich mit Rationalität und bewusstem Denken gleich, und dies gilt ganz besonders beim Fällen von Entscheidungen. Dabei lassen wir die tatsächlichen Gegebenheiten und mentalen Abläufe in unserem Gehirn außer Acht, denn dort geschehen etwa 90 Prozent der Vorgänge unbewusst. Entscheidungen, insbesondere solche, die weitreichende persönliche Auswirkungen auf uns haben oder die eine besonders schnelle Reaktion erfordern, sind selten datenbasiert.

Daniel Kahneman, Psychologe und Wirtschafts-Nobelpreisträger, nimmt sich diesem Thema in seinem Buch Schnelles Denken, langsames Denken an, erliegt aber ebenfalls dem Denkfehler der Rationalisten, dass unbewusste Denkprozesse den bewussten unterlegen seien. Daraus ließe sich schließen, wir seien äußerst fehleranfällig, in der Entscheidungsfindung höchst beeinflussbar und müssten daher ständig vor uns selbst auf der Hut sein. Oder noch schlimmer: Überwachungsstaaten können und sollten uns sogar zu denjenigen Entscheidungen verleiten, die zu unserem eigenen Besten sind.

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Selbstverständlich ist es wichtig, sich seiner eigenen Denkprozesse bewusst zu sein. Aber zu suggerieren, dass unsere kleinen und erst spät entwickelten Frontallappen unserem weit älteren, jedoch unbewusst denkenden Hauptteil des Gehirns vollkommen übergeordnet sein sollen, ist in höchstem Maße kurzsichtig. Denn dieses Denken – basierend auf Bauchgefühl, Ahnungen, begründeten Annahmen und Heuristik unter Ignorierung eines Großteils der vorhandenen Daten – kann bei Entscheidungen in der realen Welt durchaus einen positiven Beitrag leisten. Wir riskieren den Verlust unserer Intuition, wenn wir uns nur noch auf das Sammeln und Analysieren immer größerer Datenmengen verlassen.

Datenbasierte Wahrscheinlichkeiten sind nicht alles, wenn es um das Fällen von Entscheidungen geht. Wie schmerzlich musste 2008 die Finanzwelt feststellen, dass ein allzu großes Vertrauen in prognostische Risikomodelle katastrophale Folgen haben kann, wenn etwas passiert, das in den Parametern dieses Modells nicht erfasst ist.

Das Problem liegt laut Gigerenzer in der Verwendung von Analysemethoden, die in einer Welt der Unsicherheit fälschlicherweise von bekannten Risiken ausgingen. Weil entsprechende Berechnungen ungewisse Risiken in genauen Zahlen ausdrücken, entstehe die Illusion von Sicherheit.

Darin liegt die Gefahr, im Entscheidungsprozess vollkommen datenbasiert oder abhängig von Analysetools zu werden. Treffen echte Menschen eine Entscheidung, haben sie den Vorteil, den Kontext und das geschäftliche Umfeld zu kennen.

Entsprechende Erkenntnisse äußern sich nicht in Form genau erklärbarer Argumente, sondern als intuitives Gefühl oder Instinkt. Sie basieren natürlich ebenfalls auf Daten: auf einer zurückliegenden Erinnerung oder einem vom Gehirn wahrgenommenen Muster. Das Wichtigste aber ist, dass ihre Grundlage Denkmuster sind, die die Informatik noch nicht annähernd hat entschlüsseln, geschweige denn nachbilden können. Und das ist, wie man so schön sagt, eine sehr gute Nachricht.

Über den Autor:
Barry Devlin ist ein ausgewiesener Experte auf den Gebieten Busi­ness Intelligence und Data Warehousing. Derzeit konzentriert er sich auf den weit gefassten Bereich vollständig integrierter Geschäftssegmente, was die Informations-, Betriebs- und Collaboration-Umgebun­gen einschließt. Devlin ist Gründer und Chef von 9sight Consulting.

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Artikel wurde zuletzt im Juli 2015 aktualisiert

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