Topmanagers zijn helemaal niet zo goed in het nemen van de juiste beslissingen. Je kunt dat veel beter overlaten aan een computermodel, dat gebaseerd is op eerdere beslissingen en resultaten. Op vrijdag 13 mei sprak prof.dr. Chris Snijders hierover tijdens zijn intreerede. Snijders is hoogleraar Sociologie van Technologie en Innovatie aan de faculteit Technologie Management.
Rekenen vond Chris Snijders op zich wel leuk, maar niet dag in dag uit. Zo kwam hij na een wiskundestudie aan de Universiteit Utrecht uiteindelijk toch terecht in de sociologie. “Bij sociologie is het gedrag tussen mensen onderwerp van onderzoek en dat vind ik zeker zo interessant”, vertelt de hoogleraar. Deze voorkeur uitte zich al tijdens zijn studie wiskunde in een specialisatie in de speltheorie. Snijders: “Daarbij worden zogeheten ‘interdependente’ situaties onderzocht. Dat zijn situaties waarvoor geldt dat mijn gedrag mede afhankelijk is van wat ik denk dat jij zult gaan doen. Dat is heel breed en komt overal terug; van een partij schaken tot onderhandelen”.
Na zijn promotie op een onderzoek naar vertrouwen en samenwerking en een periode als postdoc is Snijders sinds twee jaar hoogleraar bij de opleiding Technische Innovatiewetenschappen van de faculteit Technologie Management. Snijders heeft als leeropdracht ‘sociologie van technologie en innovatie’. Hij licht toe: “Iedere hoogleraar heeft een leeropdracht, maar vaak wordt deze tamelijk breed gekozen. Zo ook bij mij. Ik maak het wat specifieker door onder andere
sociologie te koppelen aan ict”. Snijders bekijkt dat vanuit twee invalshoeken: enerzijds leidt sociologie tot technologie en anderzijds doet technologie weer een beroep op de sociologie.
Snijders noemt in zijn intreerede als voorbeeld van het laatstgenoemde de diverse veilingsites op internet, zoals eBay. “Op internet hebben koper en verkoper nauwelijks persoonlijk contact met elkaar. Op zich is dit niet erg, maar dat maakt het wel lastig in te schatten of iemand te vertrouwen is. Er zijn verschillende dingen die je kunt doen om toch het vertrouwen te winnen. Zo kun je een foto van jezelf toevoegen, of iets persoonlijks over jezelf vertellen. Voor kleine particuliere aanbieders blijkt dat uitstekend te werken.”
Reputatie
Een ander sociologisch aspect aan eBay is de reputatie van de koper of verkoper. Na een aankoop via internet kun je aangeven hoe tevreden je bent over het product en de service van de verkoper. Is je oordeel positief dan krijgt de verkoper er een pluspunt bij, is het negatief dan gaat er een af. Zo heeft iedereen die wel eens wat aanbiedt op internet, een eigen score. Het idee hierachter is dat je iemand met een hoge score kunt vertrouwen en dat een verkoper met veel slechte commentaren vanzelf zijn klandizie kwijtraakt. Snijders: “Eigenlijk net als in de echte wereld: als een winkelier zich vaak vervelend gedraagt, zal dat snel rondgaan in de buurt”. EBay heeft dus dezelfde prikkel ingevoerd om jezelf goed te gedragen. Sociologen noemen dat een reputatienetwerk. Het bijzondere is dat uit onderzoek van Snijders blijkt dat het niet heel veel uitmaakt of een verkoper op eBay een positieve score heeft van vijf of van duizend; de prijs die hij krijgt voor zijn product hangt daar nauwelijks mee samen. Snijders: “Maar we zien wel dat het feit dat er een reputatienetwerk ís, goed is voor het vertrouwen in de verkopers en dus voor de handel”.
Het omdraaien van Snijders’ leeropdracht is minstens zo interessant: sociologie die tot technologie leidt. Het belangrijkste onderwerp waarmee Snijders zich in deze context bezighoudt, zijn computers die belangrijke beslissingen kunnen nemen op grond van modellen. Snijders: “Uit zeer uitgebreid, wereldwijd uitgevoerd onderzoek blijkt telkens weer dat modellen betere beslissers zijn dan mensen”. Daarbij kun je aan een heleboel toepassingen denken. Bijvoorbeeld de
beslissingen die een manager dagelijks moet nemen om een bedrijf zo goed
mogelijk te runnen. Of het inschatten van de kans op recidive van een tbs-gestelde. Of in de medische hoek: welke van twee mogelijke operaties is uiteindelijk de beste voor een patiënt? Bij al deze voorbeelden worden de beslissingen meestal nog gewoon door mensen genomen en wordt nauwelijks gebruik gemaakt van computermodellen. “De belangrijkste reden hiervoor is dat het zeer tegen ons gevoel ingaat om zulke belangrijke zaken aan een apparaat over te laten. Een computer beslissingen laten nemen op leven en dood, die is gek! En een tweede reden is dat de personen die de beslissingen nemen, door een simpel model overbodig worden gemaakt. En dat vinden ze niet leuk”, zegt Snijders.
Toch wordt het principe op kleine schaal al wel toegepast. Bij veel huisartsen draait al een programma dat waarschuwt als de arts bijvoorbeeld een medicijn voorschrijft waarvoor de patiënt allergisch is. Hier speelt het probleem van de ijdelheid niet, want de huisarts wordt hierdoor niet overbodig gemaakt door de computer. Die vormt hier slechts een aanvulling, een gereedschap voor de arts. Bij managementbeslissingen is dat duidelijk anders. Snijders: “Stel je voor, ik kom met mijn model aan bij een manager in de top van een bedrijf met de boodschap: ‘Ik weet inhoudelijk niets van uw werk, maar ik heb hier een simpel model en dat neemt zeker zulke goeie besluiten als u’. Dat ik daar niet overal de handen mee op elkaar krijgt, lijkt me duidelijk”.
Uitdaging
Hoe werkt zo’n beslissingsmodel? Snijders legt het uit aan de hand van de bekende enquêtes uit bladen, waarbij de lezer een hele rij vragen moet beantwoorden en vervolgens de hem toegekende punten optelt. “Aan de hand van dat puntenaantal doet de test een uitspraak over jou. Zo ongeveer werkt ook een beslissingsmodel. Het is een lijst met een stuk of wat relevante vragen, die allemaal samen het model vormen dat de beslissing oplevert.” Het is daarbij wel essentieel dat data voorhanden zijn over hoe in het verleden beslissingen zijn genomen en wat de resultaten daarvan zijn. Daaruit wordt het model gedestilleerd.
In zijn intreerede daagt Snijders managers uit hem de kans te geven te bewijzen dat het gros van de managementbeslissingen kan worden verbeterd door deze niet door mensen, maar door computermodellen te laten nemen. “Ik zou bedrijven graag willen helpen met het nemen van betere beslissingen. Daarbij hebben zij baat, en ik ook, omdat ik de gegevens ervan kan gebruiken om verder onderzoek te doen.” Toch blijkt het lastig te zijn om bedrijven te vinden die willen meewerken. Snijders: “Het kost wat tijd, want je moet eerst voldoende data verzamelen om in het model te stoppen. In de economische malaise van de afgelopen tijd waren bedrijven vaak al blij als ze konden blijven drijven, laat staan dat ze hun medewerking gingen verlenen aan een wetenschapper”./. |