17.03.2022

Vom Wert der alternativen Perspektiven

Von Michael von Prollius

Titelbild

Foto: RitaE via Pixabay / CC0

Bei der Meinungsbildung sollte man nie die Unzulänglichkeit der eigenen Erkenntnisfähigkeit vergessen und stets versuchen, die Sicht der Anderen ehrlich zu würdigen.

Wir leben in einer komplexen, dynamischen Welt. Diese Aussage ist keine Binsenweisheit, sondern weist auf eine Herausforderung hin: komplexe, dynamische, durch radikale Unsicherheit gekennzeichnete Systeme verstehen lernen. Politik, Wirtschaft und Gesellschaft sind solche Systeme, einschließlich des Gesundheitssystems. Sie sind gekennzeichnet durch viele handelnde Akteure, eine kaum überschaubare Vielzahl von Beziehungen zwischen den Akteuren, ferner Trends, Treiber und Triebkräfte, die uns in ihren Wirkungsweisen nur teilweise bekannt sind. Dazu gehören institutionelle Rahmenbedingungen und deren Auswirkungen, aber auch physische und geografische Aspekte. Nur eine Perspektive, eine Meinung, eine Moral – damit verstehen wir nichts oder nur einen Bruchteil. Stattdessen behaupten wir etwas und legen uns auf ein Narrativ fest, das uns genehm ist, uns von Alternativen befreit. Nicht erst seit der Aufklärung wissen wir, dass es besser geht.

Nachfolgend werden Aspekte eines ganzheitlichen Verständnisses mit wissenschaftlichem Fundament thematisiert. Dabei handelt es sich um weit mehr als eine akademische Fingerübung für Experten. Vielmehr ist diese ganz der alltäglichen Praxis zugewandte Perspektivenvielfalt zugleich Ausdruck einer inneren Haltung und bietet eine Antwort auf die Frage: Wie trete ich der Welt entgegen?

Der beschränkte Mensch

Die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns sind erstaunlich. Wir haben es seit der Steinzeit weit gebracht. Zugleich ist unsere Rationalität erheblich beschränkt. Das gilt insbesondere dann, wenn wir viele Faktoren zugleich berücksichtigen müssen, außerdem komplexe Ursache-Wirkungsbeziehungen, die eher Geflechten gleichen – noch dazu mit Rückkopplungsschleifen, die über die Zeit mitunter verzögert wirken und nicht linear. Leichter fällt uns das Denken in einfachen Zusammenhängen, etwa Gier sei die Ursache für die Weltfinanzkrise, Schwerkraft lässt den Apfel vom Baum fallen, ein flächendeckender und einheitlicher Lockdown ist die Lösung für die Corona-Pandemie.

In Wahrscheinlichkeiten denken, das fällt uns intuitiven Kausal-Denkern zumeist schwer. Wie hoch ist das Risiko, einen Fahrradunfall zu erleiden, und wie wahrscheinlich ist dann eine Kopfverletzung? Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Auslandseinsatz im Sahel zu Frieden und Stabilität führt? Und wie wahrscheinlich ist es, dass 60 Prozent der deutschen Bevölkerung bis Ende Juni gegen Corona geimpft sind? Schließlich lieben wir Geschichten. Starke, gewiefte Männer und Frauen leisten Herausragendes, bewähren sich durch zielgerichtetes Handeln. Tor! Touchdown! Weltrekord. Wahlsieg.

„Nur eine Perspektive, eine Meinung, eine Moral – damit verstehen wir nichts oder nur einen Bruchteil.“

Ein alltägliches Problem lauert: Wenn wir uns frühzeitig mit einer Meinung festlegen, blenden wir Alternativen regelmäßig aus und verteidigen das, wovon wir häufig allzu rasch überzeugt und anschließend schwer abzubringen sind. Wir wollen Recht behalten und nicht verlieren. Wir schauen nicht auf das Problem, sondern suchen Argumente für unsere vorgefasste Meinung. Die Folge sind unnötige Konflikte und letztlich ein Blick auf die Welt aus der Froschperspektive durch einen Strohhalm mit der selbstsicheren Behauptung, wir wüssten, wie die Welt aussehe und funktioniere, wie mit einer Pandemie umzugehen sei, wie soziale Gerechtigkeit hergestellt und das Klima kontrolliert werden könne.

Ein Blick in die Wissenschaftsgeschichte mit dem Schwerpunkt „Bounded Rationality“ soll nachfolgend helfen, die Problematik zu verstehen. Dazu werden drei namhafte Wissenschaftler und ihre Arbeiten als Meilensteine thematisiert. Wer sich breiter und tiefer informieren möchte, findet einen fundierten Einstieg in der „Stanford Encyclopedia of Philosophy“ 1.

Beschränkte Rationalität

Der spätere Nobelpreisträger Herbert Simon (1916–2001) veröffentlichte 1957 einen Aufsatz mit dem Titel „A Behavioral Model of Rational Choice“. Bei seinen Untersuchungen von Entscheidungsprozessen in Organisationen, die den Schwerpunkt seines gesamten Forscherlebens bildeten, kam der amerikanische Sozialwissenschaftler zu einem Ergebnis, das der vorherrschenden Meinung entgegen stand. Simon kontrastierte den rationalen, allwissenden und maximierenden Homo oeconomicus mit einer realistischeren Sichtweise: Der Mensch verfügt nicht über vollständige, uneingeschränkte Rationalität und auch nicht über unbegrenzte kognitive Fähigkeiten. Damit ist es für ihn regelmäßig nicht möglich, sofort eine optimale Lösung für ein Problem zu finden. Vielmehr sind die kognitiven Fähigkeiten des Menschen begrenzt. Er greift auf Heuristiken zurück, muss abwägen, trifft Entscheidungen unter Ungewissheit und muss Kosten beim Beschaffen von Informationen bewältigen. Zudem bestehen für den Menschen Zielkonflikte.

Und über mögliche Alternativen gibt es vielleicht erneut nur unvollständige Informationen. Ein Beispiel aus dem Schachspiel: Selbst Elitespieler verfügen nicht über die perfekten Informationen für den nächsten Zug. Sie können immerhin bis zu 100 Züge vorausdenken. Das ist aber nur ein Bruchteil der 10 hoch 40 bis 120 möglichen Züge. Die soziale Welt ist ungleich komplexer als ein Schachspiel. Kurzum, es bestehen erhebliche Unsicherheiten über Alternativen und deren Folgen. Diese Komplexität ist bereits bei einem aufgrund klarer Regeln überschaubaren Spiel wie Schach nicht kalkulierbar. Unsere Rationalität wird offensichtlich begrenzt durch unsere Denkkapazität, durch verfügbare Informationen und Zeit.

„Wenn wir uns frühzeitig mit einer Meinung festlegen, blenden wir Alternativen regelmäßig aus und verteidigen das, wovon wir häufig allzu rasch überzeugt und anschließend schwer abzubringen sind.“

Kognitive Verzerrungen

In seinem Bestseller „Schnelles Denken, langsames Denken“ (2011) untersucht der Nobelpreisträger Daniel Kahneman (*1934) kognitive Verzerrungen und Urteilsheuristiken aus seinem reichen Forscherleben. Ziel des Psychologen ist es, eigene Urteils- und Entscheidungsfehler sowie die anderer Menschen besser zu erkennen. Dabei zeigt der israelisch-amerikanische Hochschullehrer, wie schwer es uns Menschen fällt, in statistischen Zusammenhängen zu denken, und wie leicht stattdessen das assoziative und metaphorische Denken. Zugleich haben wir ein übermäßiges Vertrauen in unser eigenes Wissen und treten mit erheblicher Ignoranz der unbestimmten Welt entgegen.

Wir tendieren dazu, eher zu glauben als zu zweifeln. Das resultiert aus unserem „System 1“, so nennt es Kahneman, das Ambiguität unterdrückt und spontan konsequente Geschichten konstruiert. Wir unterliegen durch derartige Assoziationen einem Kausal-Irrtum unseres Gehirns. Kahneman charakterisiert mit System 1 unser schnelles, automatisches und unbewusstes Denken, das lediglich einen minimalen Aufwand erfordert. Das System 1 habe gelernt, zwischen Ideen zu assoziieren, zeichne sich außerdem aus durch Fähigkeiten wie Lesen und dem Verstehen von Nuancen sozialer Situationen.

„System 2“ hingegen kennzeichnet langsames Denken. Es benötigt Anstrengung und lässt sich nur bewusst und absichtsvoll nutzen. Wir können damit komplexe Berechnungen und Beurteilungen durchführen. Durch System 2 können wir Regeln folgen, Objekte anhand verschiedener Attribute vergleichen und zwischen Optionen gezielt wählen. Um System 2 zu nutzen, müssen wir uns fortwährend konzentrieren, sonst fallen wir in den System 1-Modus. Wenn das System 1 Schwierigkeiten begegnet, ruft es System 2 zur Hilfe.

Kahneman haben wir die Erkenntnis zu verdanken, dass wir nicht mehr als sieben Faktoren im Kopf miteinander in Beziehung setzen können, und schon das überfordert uns vielfach. Wir leben zudem überwiegend mit einer Verlustaversion und schätzen Gewinne von Neuem geringer. Heuristiken betrachtet der Nobelpreisträger für Wirtschaftswissenschaften kritisch, deren Schwächen hat er im Zuge seiner Jahrzehnte währenden Arbeit herausgearbeitet. Dazu gehören Repräsentativitätsprobleme wie die Unempfindlichkeit gegenüber dem Umfang einer Stichprobe, Verfügbarkeitsheuristiken mit illusorischen Korrelationen und dem Bevorzugen leicht abrufbarer Beispiele sowie Ankereffekte bei der Beurteilung subjektiver Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

„Unsere Rationalität wird offensichtlich begrenzt durch unsere Denkkapazität, durch verfügbare Informationen und Zeit.“

Rationale Bauchentscheidungen

Die Vorteile von Heuristiken betont hingegen Gerd Gigerenzer (* 1947). Der deutsche Psychologe und langjährige Abteilungsleiter für Adaptives Verhalten und Kognition am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung hat ebenfalls ein allgemeinverständliches Buch geschrieben: „Bauchentscheidungen. Die Intelligenz des Unbewussten und die Macht der Intuition“ (2007). Gigerenzer zeigt in seinen Arbeiten, dass Heuristiken nützliche und bewährte mentale Strategien sind, die zudem Faustregeln und Abkürzungen von Entscheidungen bieten. Für eine tragfähige Entscheidung benötigt man in komplizierten Fragen zuweilen nur einen guten Grund statt umfänglicher Abwägungen.

Der langjährige Direktor des Harding-Zentrums für Risikokompetenz illustriert zudem den Minimalismus des „Take the best“ u.a. am Beispiel der Heiratsentscheidung und bei Sportprognosen. Das Weglassen von Informationen kann hier sogar die Aussagequalität verbessern. Bekannt sind seine „Fast and Frugal Trees“, das sind Entscheidungsbäume für schnelle, sparsame (hinsichtlich verwendeter Ressourcen) Entscheidungen mit hoher Leistungsfähigkeit. Sie werden u.a. erfolgreich in Notaufnahmen verwendet und schneiden dort besser ab als rationale, multifaktorielle, tiefgehende Analysen aller verfügbarer Informationen.

Bemerkenswert ist sein Plädoyer für Bauchentscheidungen als rationale Strategie. Das Bauchgefühl sei idealerweise Ausdruck einer Informationsverdichtung, die aus einer langjährigen Beschäftigung mit einem Sachverhalt stamme. Im Sport, bei der Kriminalpolizei und beim Schach sind sie beispielsweise unverzichtbar. Damit wird deutlich, dass Intelligenz keineswegs mit einer Rechenmaschine gleichzusetzen ist. Auch moralische Normen sind oft de facto Heuristiken, etwa „Tanz nicht aus der Reihe!“ Heuristiken sind also ein elementarer Bestandteil unseres menschlichen Lebens, die für eine spezifische Entscheidungssituation geeignet sind, kaum aber für die Analyse dynamischer Systeme.

Zwischenfazit

Hervorgehoben sei an dieser Stelle:

  • Die begrenzte Rationalität geht einher mit begrenzter Expertise und einem Hang zur raschen, assoziativen, fest gefügten Meinungsbildung. Das verdeutlicht die Notwendigkeit und den Wert verschiedener Perspektiven.
  • Bereits das Erforschen von Denken und Entscheiden profitierte von multiperspektivischen Ansätzen. Herbert Simon arbeitete z.B. als Politologe mit vertieften mathematischen und ökonomischen Kenntnissen und nutzte frühzeitig Computersimulationen. Multiperspektivität ist für das Verstehen unserer sozialen Welt sehr hilfreich.
  • Die Güte einer Aussage kann gemessen werden: mit den Gesetzen der Logik, mit Wahrscheinlichkeitsrechnung und hinsichtlich der Nutzenerfüllung. Das erfordert mehr als ein einfaches Denken in einem Kausalzusammenhang mit zwei Kategorien, etwa aus A folgt B.

„Kahneman haben wir die Erkenntnis zu verdanken, dass wir nicht mehr als sieben Faktoren im Kopf miteinander in Beziehung setzen können, und schon das überfordert uns vielfach.“

Besseres Verständnis der sozialen Welt

Die Beschränkungen unserer begrenzten Rationalität sind nicht trivial und gelten für Fachleute wie Laien gleichermaßen. Wie kann es uns gelingen, ein umfassenderes und tiefergehendes Verständnis der komplexen sozialen Welt zu erlangen?

Strukturdenker

Diese Frage hat sich auch Philipp Tetlock gestellt und sie in einem jahrelangen Forschungsprojekt untersucht. Der amerikanische Psychologe und Professor an der University of Pensylvania hat zusammen mit dem Wissenschaftsjournalisten Dan Gardner seine Erkenntnisse in dem leicht lesbaren Buch „Superforecasting, The Art and Science of Prediction“ (2015) aufbereitet. Im Zentrum steht die Frage, was gute Prognostiker ausmacht. Die Antwort lautet: Sie sind Strukturdenker.

Strukturdenker gehen systematisch an ein Wissensproblem. Sie sammeln Fakten von sehr unterschiedlichen Quellen, sie denken in Wahrscheinlichkeiten, sind bereit Irrtümer zuzugeben und zu korrigieren. Viele, aber nicht alle, arbeiten in Teams oder Netzwerken. Und sie zerlegen regelmäßig ein Problem in einzelne Teile, die sie Stück für Stück bearbeiten und lösen können. So wächst ein Gesamtbild, das verändert und präzisiert werden kann.

Strukturdenker sind keineswegs superschlau. Sie haben vielmehr eine gute mentale Haltung. In „Superforecasting“ werden unterschiedliche Personen beschrieben, darunter eine Hausfrau, ein Rentner in Kalifornien, ein Finanzmarkt­experte. Alle haben jenseits ihres Fachgebiets erfolgreiche Analysen und Prognosen im Good Judgement Project abgegeben. Das Projekt ist ein mehrjähriger internationaler Prognosewettbewerb mit zehntausenden Teilnehmern, der wissenschaftlich begleitet und von der amerikanischen Nachrichtendienst-Community unterstützt wurde.

Systemdenker

Das lenkt den Blick auf die Herausforderung, dynamische Systeme zu verstehen. Wir leben inmitten von ihnen und sind selbst ein Teil von ihnen. Vom Leben in der Gemeinde, Kommune, Kiez über das Arbeiten in Unternehmen, Behörden und nicht-staatlichen Organisationen bis zum globalen Shopping, Handel, Reisen. Auch eine Pandemie und bewaffnete Konflikte sowie Internet, Recht, Sprache und Mode lassen sich als Phänomene begreifen, die komplex, dynamisch und nicht determiniert sind.

„Systemdenken bedeutet Strukturen, Dynamiken, Funktionen zu analysieren, um eine umfassendere Sicht zu gewinnen, die sich aus verschiedenen Perspektiven und im Idealfall aus verschiedenen Disziplinen speist.“

Als System wird ein aus mehreren Einzelteilen zusammengesetztes Ganzes bezeichnet. Systemdenken bedeutet Strukturen, Dynamiken, Funktionen zu analysieren, um eine umfassendere Sicht zu gewinnen, die sich aus verschiedenen Perspektiven und im Idealfall aus verschiedenen Disziplinen speist. Simple Ursache-Wirkungsannahmen haben hier keinen Platz. Schon vor Jahrzehnten war die Botschaft Friedrich August von Hayeks richtig: „[…] der Ökonom, der nur Ökonom ist, [wird] leicht zum Ärgernis, wenn nicht gar zu einer regelrechten Gefahr“. Im Übrigen macht erst ein umfassendes Verständnis der Teile und des Ganzen Vorhersagen möglich, die diesen Namen verdienen.

Dynamische Systeme

Woran liegt das? Dynamische Systeme sind komplex, entwickeln sich nicht-linear, lassen sich als emergent und interdependent beschreiben.

  • Komplex zielt auf die Unüberschaubarkeit eines Systems aufgrund der Vielzahl von Elementen, deren Verknüpfungen und Funktionalitäten, und ist auch ein Gegenteil von Einfachheit und Determinierbarkeit. Kompliziert ist etwas hingegen deshalb, weil einem das Wissen oder die Fähigkeit fehlt. Komplexität steht in Verbindung mit einem Mirakel, kompliziert mit einem Rätsel.
  • Nicht-linear bezieht sich darauf, dass Eingang und Ausgang eines Prozesses nicht einfach und nicht proportional miteinander verbunden sind.
  • Emergent ist ein System, dessen Gesamtverhalten nicht aus der Summe seiner Einzelkomponenten und deren Verhalten oder Wechselwirkungen beschrieben werden kann.
  • Interdependent meint wechselseitige Abhängigkeit und wechselseitiges Beeinflussen.

Offenkundig ist ein dynamisches System mehr als die Summe seiner Teile. Es besitzt eine eigene Systemlogik und besteht nicht nur aus Handlungslogiken der Akteure. Für ein Verständnis der Funktionsweise und Entwicklung gilt es, Feedback-Schleifen, Kipp-Punkte und Netzwerkeffekte zu berücksichtigen. Das ist zweifellos anspruchsvoll und kann keineswegs jedermanns Sache sein. Bereits das Verständnis, dass die Realität komplex und durch radikale Unsicherheit gekennzeichnet ist, sollte zu Zurückhaltung und Demut einladen. Einfache Rezepte, simple Quick Fixes und statische Kausalannahmen wie das Festsetzen eines Höchstpreises, etwa einer Mietpreisbremse, werden dem nicht gerecht. Die behördliche Anordnung, die Realität solle gefälligst anders sein, ignoriert alle wesentlichen Funktionsmuster und Konstellationen. Dazu passend heißt es beim Militär, das erste Opfer des Krieges sei der Plan, der nur bis zum ersten Schuss Gültigkeit besitze.

„Bereits das Verständnis, dass die Realität komplex und durch radikale Unsicherheit gekennzeichnet ist, sollte zu Zurückhaltung und Demut einladen.“

Strukturell unsichere Welt

Die beiden Ökonomen John Kay und Mervyn King thematisieren in ihrem lesenswerten Buch „Radical uncertainty. Decision-making for an unknowable future“ (2020) die allgegenwärtige radikale Unsicherheit. Diese sei schwer zu handhaben und lasse sich kaum quantifizieren, anders als Risiko, z.B. die Wahrscheinlichkeit eines Ausbruchs von Covid-19 in China, bevor die Infektion bekannt war. Leider würden Experten glauben, mehr zu wissen, als es tatsächlich der Fall sei. Eine der wichtigsten, vernachlässigten Antworten laute: Ich weiß es nicht. Radikale Unsicherheit bedeute: Wir wissen es nicht und wir können es nicht wissen. Lösbare Unsicherheit zeichne sich hingegen durch Kalkulierbarkeit und die Möglichkeit aus, etwas nachzuschlagen.

Tatsächlich bleiben erhebliche Teile der Realität für uns unverständlich. Das zeigt Michael Blastland in seinem mitreißenden Buch „The Hidden Half. The Unseen Forces that Influence Everything“ (2020) auf. Kausalitäten erweisen sich als nachweislich richtig, wurden empirisch bestätigt und bieten dennoch keine Erklärung, warum das Übertragen auf einen anderen Kontext scheitere. Das gilt für die Wirksamkeit eines Medikaments beim klinischen Test im Unterschied zur breiten Anwendung und beispielsweise beim gescheiterten Versuch, bessere sanitäre Einrichtungen auf dem indischen Subkontinent zu etablieren.

Damit kommt Ambiguität ins Spiel, die Realität bleibt vage, nicht eindeutig. Die häufig impliziten Modelle der Realität erweisen sich rasch als zu simpel. Das lässt sich ein wenig verbessern, durch tiefes Nachdenken, durch Visualisierungen zur Denkunterstützung mit Papier und Bleistift und heute längst auch mit unterstützender Rechenleistung von Computern.

Selbstreflektierte Denker

Es wird noch ein wenig anspruchsvoller: Die Komplexität existiert sowohl in der Realität als auch im Kopf des Betrachters. Wir können normalerweise nur das erkennen und berücksichtigen, was wir kennen, bzw. von dort aus Neues entdecken. Systemdenker sind sich ihrer eigenen Grenzen bewusst. Sie gehen nüchtern an ihre Aufgabe heran im Wissen um die Myriaden von Entwicklungsmöglichkeiten eines Systems, aus denen sie die treffenden auswählen müssen, um zu tragfähigen Aussagen zu kommen. Sie wissen, dass ihre eigenen Erwartungen ihre Analyse beeinflussen können und dass Ergebnisse kontraintuitiv ausfallen können. Schließlich ist ihnen bewusst: Unsere mentalen Modelle der Welt sind nicht identisch mit der realen Welt.

„Unsere mentalen Modelle der Welt sind nicht identisch mit der realen Welt.“

Systemdenker arbeiten qualitativ und quantitativ, interdisziplinär und angewandt wissenschaftlich, d.h. nicht akademisch als Selbstzweck, sondern mit wissenschaftlichen Standards der Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Falsifizierbarkeit. Dabei nutzen sie verschiedene Modelle der Realität, um dieser näher zu kommen, indem sie unterschiedliche Erkenntnisse gewinnen. Stets sollten sie einen Blick für die Adressaten ihrer Untersuchungen haben.

Über das Denken in Ordnungen hinaus, wie es Ordnungsökonomen beherrschen (oder beherrscht haben, weil es inzwischen keine Lehrstühle mehr gibt), beziehen Systemdenker nicht nur politische und ökonomische Aspekte in ihre Analysen ein. Hinzu kommen je nach Thema z.B. Infrastruktur, Militär bzw. Sicherheit, Geografie, Soziales, Kultur und Religion. Eine Methode, um wertvolle Einsichten in Situationen mit dynamischer Komplexität zu erlangen, die auch die Simulation künftiger Entwicklungen erlaubt, ist System Dynamics. Die Auswirkungen von Management-Entscheidungen lassen sich damit genauso wie die von politischen Entscheidungen und Interventionen jedweder Art untersuchen. Wer sich für eine Einführung in systemisches Denken interessiert, der kann zu Günther Ossimitz‘ „Entwicklung systemischen Denkens. Theoretische Konzepte und empirische Untersuchungen“ (2000) greifen.

Simple Minds

Was passiert, wenn man Systemdenken nicht beherrscht? Das, was wir alltäglich erleben. Die Mietpreisbremse, die die Quantität und Qualität von Immobilien mindert. Mindestlöhne, die den Ärmsten schaden. Lockdowns, die enorme Schäden verursachen, ohne die Risikogruppen zu schützen. Der endlose Krieg gegen den Terrorismus, der im Fall von Afghanistan 20 Jahre andauert und stets aussichtslos war. Der brutale Krieg gegen und um Drogen, für den es keinen Friedensplan gibt. Noch problematischer wird es, wenn Denken in Alternativen unterdrückt und verfemt wird. Wie bereits Mancur Olsen aufzeigte, geht derartiger Druck von kleinen, gut organisierten Pressure Groups aus. Heute forcieren sie mit einer extremen, exklusiven Moral eine Privilegierung von Opfern und Diskriminierung differenzierter denkender Menschen. Zu ihren Aktivitätsfeldern gehören Wokeness als Steigerung politischer Korrektheit mit Rassismus und Gender, eine klima-sozialistische Schrumpfgesellschaft, aber auch konservatives Revolutionsstreben, Identitätsideologie und nationalistisch-völkisches Gedankengut.

Der einfache Denker ignoriert zudem Widerstände gegen Politik, befasst sich nicht mit dem Gesetz der unbeabsichtigten Konsequenzen und auch nicht mit kontra-intuitivem Verhalten von sozialen Systemen.

  • So wurde die von Ceausescu drastisch forcierte nationale Geburtenpolitik in Rumänien nach kurzen Anfangserfolgen mit zunehmenden Geburtenzahlen vollständig unterlaufen und sorgte u.a. für einen verheerenden Anstieg der Sterblichkeit von Neugeborenen und Schwangeren sowie für massenhaftes Elend in Kinderheimen und von Straßenkindern.
  • Die Lohn- und Preiskontrollen unter Nixon scheiterten nach kurzfristig scheinbar sinkender Inflation, die kurze Zeit später neue Rekordhöhen erreichte.
  • Bestimmte Pflanzenschutzmittel, die zu Resistenzbildung führten, Nichtzielorganismen schädigten oder sich in der Nahrungskette anreicherten, sind ebenfalls Beispiele für die Folgen simplen Denkens.

„Widerstand gegen die Eingriffe resultiert regelmäßig aus einem mangelnden Verständnis der Politikmacher von den Feedbacks in einem System.“

Die Probleme haben einen gemeinsamen Nenner: Widerstand gegen die Eingriffe resultiert regelmäßig aus einem mangelnden Verständnis der Politikmacher von den Feedbacks in einem System. Wir denken Ereignis-Problem orientiert. Eine Abweichung vom Status quo und vom Ziel soll mit direkten Sofortmaßnahmen gelöst werden. Das erfasst aber Wesen und Funktionsweise des Systems nicht und ignoriert selbstverstärkende Feedback-Schleifen. Die politische Maßnahme bewirkt also genau das, was die Funktionsweise des Systems hervorbringt. Hätte man das System besser verstanden, wüsste man, die geplante Maßnahme führt nicht zu dem gewünschten Effekt.

Kausalrevolution

Seit geraumer Zeit bricht sich eine Kausalrevolution Bahn, die unser Verständnis von Ursache und Wirkung auf eine neue Stufe heben kann. In „The Book of Why“ erläutert der israelisch-amerikanische Informatiker Judea Pearl (* 1936), unterstützt vom Wissenschaftsjournalisten Dana Mackenzie, diese wenig bekannte Entwicklung.

Da ist zunächst die Pearl‘sche Leiter der Kausalität. Die Kausalleiter besitzt drei Stufen mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsklassen:

  • Die niedrigste heißt Assoziation. Hier können alle Fragen allein mit Daten beantwortet werden. Ein Beispiel ist: Wenn ein Patient an den Symptomen X leidet, wie wahrscheinlich ist es, dass er an Krankheit Y leidet? Für eine Antwort hilft die Auswertung von Massendaten. Das ist zugleich der Schwerpunkt sogenannter Künstlicher Intelligenz.
  • Die mittlere Stufe nennt Pearl Intervention, weil hier ein menschlicher Einfluss beteiligt ist. Nicht allein die Daten, sondern die Relation zu Variablen spielt eine Rolle. Ein Beispiel ist: Werden meine Kopfschmerzen verschwinden, wenn ich diese Medizin nehme? Hier benötige ich Modelle und deren praktischen Test.
  • Die höchste Stufe ist die des Kontrafaktischen. Hier werden Welten erdacht, die sich von der aktuellen Situation unterscheiden. Damit lassen sich Prognosen künftiger Zustände in einer spezifischen Situation betrachten, die sich durch Änderungen von der aktuellen Situation unterscheiden. Im Grunde handelt es sich um ein Pendant zu einem naturwissenschaftlichen Experiment. Ein Beispiel ist: War die Medizin für das Verschwinden meiner Kopfschmerzen verantwortlich? Oder wären sie auch ohne Medizin verschwunden? Es geht dabei nicht um statistisch untersuchbare Standardsituationen, sondern um ganz spezifische – hier meine Kopfschmerzen. Eine Alternative: Hätte Kennedy noch eine zweite Amtszeit erlebt, wenn er nicht erschossen worden wäre? Es sind aber auch weitaus komplexere Situationen vorstellbar und bearbeitbar.

„Seit geraumer Zeit bricht sich eine Kausalrevolution Bahn, die unser Verständnis von Ursache und Wirkung auf eine neue Stufe heben kann.“

Kausalität beruht für Pearl auf asymmetrischen Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen. Mit einem Modell, zum Beispiel einem gerichteten Graphen, lässt sich Kausalität illustrieren. Verfügt das graphische Modell über Knoten, die Variablen darstellen, und gerichtete Kanten (Pfeile), die Kausalbeziehungen von einer Variablen zu einer anderen darstellen, dann handelt es sich um ein Kausaldiagramm. Für ein Kausaldiagramm lassen sich Regeln festlegen. So können einfache und komplexe Kausalbeziehungen abgebildet, entwickelt und entdeckt werden. Das ist zugleich eine smarte Form, Komplexität in einem einfachen Diagramm abzubilden. Angewandt auf Statistik, wird diese korrekter und aussagefähiger. Korrelationen werden durch Kausalität fundiert. Zudem lassen sich Kausaldiagramme und statistische Regeln verbinden und die Aussagekraft erhöht sich weiter. Schließlich lassen sich randomisierte kontrollierte Studien und Kausalanalysen verbinden.

Modelldenker

Menschen sind Modelldenker. Modelle sind Hypothesen. Das gilt selbst für Vorurteile, die eine intuitive, sehr einfache Form eines Modells bilden. Modelle sind nicht per se gut oder schlecht, sondern bilden mehr oder weniger die Realität ab. Was ist das beste Modell einer Katze? Eine Katze. Das beste Modell der Realität ist zwar die Realität, aber damit unbrauchbar, ähnlich wie eine Karte von den Alpen im Maßstab 1:1.

Modelle liefern Erklärungen, helfen Daten zu verstehen, die uns nicht sagen können, warum etwas passiert, nur was passiert ist. Modelle machen es möglich, die Folgen von Handlungen und Interventionen vorauszusehen. Wir können Annahmen und Mechanismen verifizieren und falsifizieren, zumindest vorläufig in der Modellwelt, und wir können Schlussfolgerungen überprüfen.

Scott E. Page (* 1963), amerikanischer Sozialwissenschaftler und Professor für Komplexität, Sozialwissenschaften und Management an der University of Michigan, verwendet das Akronym REDCAPE für den Nutzen von Modellen: Reason, Explain, Design, Communicate, Act, Predict, Explore (Begründen, Erklären, Entwerfen, Kommunizieren, Handeln, Vorhersagen, Erforschen). Sobald wir unsere Modelle explizit machen oder überhaupt ein Modell erarbeiten, können wir es auch überprüfen. Unser Denken wird transparent und überprüfbar. Es wird möglich, Zusammenhänge zu hinterfragen und zu detaillieren. Wir können untersuchen, welche Aspekte der Wirklichkeit in dem von uns erörterten Zusammenhang relevant sind. Das ist ein wesentlicher Unterschied zum qualitativen Narrativ und dem Beharren darauf, dass dieses oder jenes Argument unsere Sichtweise stütze und wir deshalb Recht hätten.

„Wer sogar unterschiedliche Modelle verwendet, kann kognitive Verzerrungen vermeiden.“

Wer sogar unterschiedliche Modelle verwendet, kann kognitive Verzerrungen vermeiden. Das ist etwa so, als würde man mehrere Scheiben von Käse mit Löchern hintereinander legen, bis die ganze Fläche bedeckt ist. Dementsprechend verfügen gute Modellierer über vielseitiges Wissen einschließlich diverser Weltanschauungen und viel Erfahrung, wie Scott E. Page in „The Modell Thinker: What you need to know to make data work for you“ (2018) erläutert.

Zweites Zwischenfazit

Ziel war es, auf Herausforderungen der Analyse dynamischer Systeme hinzuweisen und dabei Komplexität zu thematisieren. Struktur- und Systemdenken eignet sich, um mit nicht trivialen, rückgekoppelten Ursache-Wirkung-Ketten umzugehen. Modelle können unser Denken explizit und transparent machen. Allerdings ist diese professionelle Perspektive voraussetzungsreich und nicht ad hoc von jedermann beherrschbar. Gleichwohl ist die Zeit reif, gerade auch in gesellschaftspolitischen Belangen gründlicher und systematischer nachzudenken, bevor man qualitativen Narrativen einer selektiven Ideologie oder Moral folgt. Systemdenken bietet hinreichend Raum für verschiedene Perspektiven und damit auch für ein besseres Verständnis der Grenzen des eigenen Verstehens.

Ausblick

Gute Entscheidungen sind auch in komplexen Situationen möglich. Voraussetzung ist die Kombination aus:

  • Information über die relevanten Tatsachen, qualitativ und in Form quantitativer Daten,
  • Wissen über Wirkungszusammenhänge, wofür geeignete Kausalmodelle die Grundlage bilden,
  • Weisheit – nicht zuletzt als Abgrenzung von Nichtwissen, als reflektiertes Nutzen von Lebenserfahrung und durch Berücksichtigung von vielen Perspektiven.

Das führt zu Antworten auf die Fragen: Was ist? Was wäre, wenn? Wie viel erklärt das vorhandene Wissen und wie belastbar ist es?

Herausforderung Anmaßung von Wissen

Diskussionen und Diskurse werden von Narrativen und Macht beeinflusst, zuweilen beherrscht. Das gilt für wissenschaftliche Paradigmenwechsel respektive Revolutionen in den Naturwissenschaften, wie von Thomas Kuhn („The Structure of Scientific Revolutions“) thematisiert, oder aber in einer milderen Form als Veränderung der Methodologie wissenschaftlicher Forschungsprogramme von Imre Lakatos („The Methodology of Scientific Research Programmes“) vertreten. Für den weitreichendsten Methodenpluralismus setzte sich vehement Paul Feyerabend mit seinem wissenschaftstheoretischen Anarchismus ein.

„Die Zeit ist reif, gerade auch in gesellschaftspolitischen Belangen gründlicher und systematischer nachzudenken, bevor man qualitativen Narrativen einer selektiven Ideologie oder Moral folgt.“

In den sozialen und den alten Medien dominieren Meinungen und Rechthabenwollen statt ein friedliches Nebeneinander vielfältiger Perspektiven. Vorgefertigte Meinungen, lieb gewonnene Erkenntnisse, normative Setzungen, feindliche Abgrenzungen, Ideologie und Politisierung sowie die Kontrolle von Ressourcen sind Faktoren, die dazu führen, dass nicht der zwanglose Zwang des besseren Arguments greift, nicht verschiedene Ansichten unentschieden nebeneinander bestehen, sondern sich eine Perspektive, eine Meinung, eine Moral, eine als Erkenntnis getarnte Hypothese durchsetzen soll. Auch die Wissenschaft kann sich dem nicht entziehen.

„Ich weiß es nicht.“ ist keine geschätzte Äußerung. Das gilt umso mehr in einer Welt, in der vieles, wenn nicht fast alles, als machbar erscheint. Sozialingenieure, Gesellschaftsklempner, Angsttrompeter und Sensationalisten, aber auch Adepten des allzuständigen Staates und Befürworter von Einheitslösungen und zentralistischem Durchgreifen akzeptieren keine Unentschiedenheit. Stattdessen maßen sie sich Wissen an. Manche Ökonomen geben zwar zu, dass sie nicht alles Wirtschaftliche in ihren Modellen abbilden, behaupten aber, immerhin das Wichtigste zu berücksichtigen.

Ist das so? Friedrich August von Hayek richtete in seiner Nobelpreisrede eine Mahnung an seine Zunft. Ökonomen sollten sich darüber bewusst sein, wie begrenzt, vorläufig und dezentralisiert Wissen ist, und sich daher nicht Wissen anmaßen. Erst kürzlich hat Michael Blastland in „The Hidden Half“ aufgezeigt, was wir alles nicht wissen, im Glauben, den Dingen auf den Grund gegangen zu sein. Nicht einmal die beiden eigentlich unumstrittenen Einflussgrößen Genetik und Umwelt sind in der Lage, wesentliche Phänomene zu erklären, wie er anhand von eindrucksvollen Beispielen wie der Reproduktion eines Flusskrebses aus sich selbst illustriert.

Wissen ist kein Ding, sondern ein Fluss. Wir wissen etwas häufig erst, wenn wir es brauchen. Deshalb ist es gesellschaftlich und persönlich wichtig, ein Mindset zu entwickeln, das sich durch Perspektivenreichtum, Gedankenreichtum und echtes Lernen auszeichnet. Das gilt umso mehr, als wir Menschen dazu neigen, in einfachen Ursache-Wirkung-Beziehungen zu denken. Wir mögen nun einmal Einfachheit und Klarheit, Entweder-oder, die Aufteilung in Freund und Feind. Mit den Worten der deutschen Schriftstellerin Hilde Domin (1909–2006), welterfahren und interdisziplinär gebildet: „Wir sehen nicht die Dinge, wie sie sind. Wir sehen die Dinge, wie wir sind.“ Und: „Jeder meint, dass seine Wirklichkeit die richtige Wirklichkeit ist.“

„Gelassenheit, Demut, Toleranz und vor allem Neugierde, wenn man den Dingen auf den Grund zu gehen versucht, sind wesentliche Aspekte einer entkrampften Haltung, die Konfrontationen mildert und Einsichten erweitert.“

Es ist Zeit, an die Stelle einer selbstbestätigenden Meinungsmache des „Entweder oder“ das „Sowohl als auch“ im Sinne von Bernhard von Mutius zu setzen und damit der Perspektivenvielfalt eine Gasse zu bahnen. Statt einer fertigen Meinung von Beginn an das Wort zu reden und diese durchsetzen zu wollen, wäre es hilfreich, erst zum Schluss eine Meinung zu vertreten und zugleich andere Sichtweisen gelten zu lassen. Das erfordert indes ein anderes Denken und Handeln, von Mutius spricht von „anderer Intelligenz“ („Die andere Intelligenz. Wie wir morgen denken werden“, 2008). Die Zeit ist dafür reif. Die Haltung tut gut, nicht nur den Mitmenschen, sondern zu allererst einem selbst. Gelassenheit, Demut, Toleranz und vor allem Neugierde, wenn man den Dingen auf den Grund zu gehen versucht, sind wesentliche Aspekte einer entkrampften Haltung, die Konfrontationen mildert und Einsichten erweitert. Dafür muss nicht unbedingt eine zweite Aufklärung her. Schaden würde es indes nicht.

Es lohnt sich, die Blickrichtung zu wechseln. Einfach einmal aufstehen und schauen, aufstehen und sich woanders hinsetzen. Ein Problem aus einer anderen, ungewohnten Perspektive, mit einer unliebsamen Theorie oder Wertehaltung zu betrachten, ist eine spannende Erfahrung – geradezu erhellend. Probieren geht in diesem Sinne nicht über Studieren. Vielmehr lässt sich Probieren mit Studieren prima verbinden. Einfach mal ausprobieren!