In december werd ik door Willen Koert geïnterviewd (Modellen grijpen de macht). In januari 2023 kwam mijn reactie op Foodlog online in de serie Wat is een model? Lees op Foodlog de discussie en reacties die volgde, hier het stukje, het stukje met de lange titel “Voor de Foodlog serie “Wat is een model?” schreef ik vorig jaar dit stukje met de prikkelende titel: “Modellen zijn de duivel in het politieke systeem” (gepubliceerd op 31 januari 2023). Het pakt meestal ongelukkig uit als complexe wiskundige modellen gebruikt worden in een politieke en juridische context.” staat ook op dit blog.
Op Foodlog schreef ik op 3 oktober 2023 ook een politiek getint stuk met de titel “De politiek moet leren dansen – 5 levenslessen voor de komende regering” ter voorbereiding van twee stukjes die over droge depositie gaan. Hier de volledige tekst gepubliceerd op Foodlog uit 3 oktober:
De politiek moet leren dansen – 5 levenslessen voor de komende regering
Onze samenleving is een complex systeem dat voor uitdagingen staat die met wetenschap en modellen alleen niet op te lossen zijn. Ze vragen om ‘samen dansen’ in de praktijk, en niet om lineaire, theoretische onderzoeken, zegt Wouter de Heij. Aanleiding zijn de vastgelopen discussies over feit, fantasie en waarheid in het Hollandse polderdebat over stikstof en natuur. Ter inspiratie voor de regering die op 22 november aanstaande wordt gekozen, zet De Heij een aantal gedachten op een rij om harde wetenschap, modelbouw en beleid samen verder te brengen.
In januari schreef ik Modellen zijn de duivel in het politieke systeem. In de laatste alinea van dat artikel schreef ik: “Modellen creëren immers alleen maar een kunstmatige werkelijkheid, die beleidsmakers – via de kunde van de modelleurs – het idee geeft dat ze de werkelijkheid kunnen controleren. Een laatste groot punt van kritiek. Als modellen eenmaal in gebruik zijn – of nog erger, een juridische status krijgen – is het nauwelijks nog mogelijk ze weer uit te schakelen. Ook als er wetenschappelijke signalen zijn dat ze niet voldoen, blijven ze actief. Tientallen wetenschappers hebben hun carrière gebouwd op de ontwikkeling van modellen als OPS.” OPS is het spreidingsmodel voor stikstof dat het RIVM hanteert om op basis van een beperkt aantal feitelijke metingen te berekenen waar emissies heen drijven.
Die duivel kan niet hard genoeg bij naam worden genoemd. Als modellen er met de werkelijkheid vandoor gaan, ontstaat veelal een wetenschappelijke theologie in beleidsvorming en politiek. Dat leidt tot beleid, maatregelen en de allocatie van budget die gespeend zijn van iedere werkelijkheidszin. Vijfentwintig jaar ervaring in organisaties die leven van innovatie en verandering hebben me dat geleerd. Om in een tweede artikel iets zinvols te kunnen zeggen over het hart van de stikstofdiscussie, wil ik eerst een vijftal inzichten delen.
1. We hebben vier breinhoudingen
Whole Brain® Thinking werd ontwikkeld door Ned Herrmann. Hij verdeelde de hersenen in vier kwadranten. Elk kwadrant vertegenwoordigt een ander deel van de hersenen: analytisch (blauw), organisatorisch (groen), relationeel (rood), experimenteel (geel). Hoewel iedereen deze kwadranten heeft, denkt Herrmann dat we allemaal een voorkeursmanier van denken hebben zonder dat we het ons dat zelfs maar realiseren. Onderzoekers hebben vrijwel altijd een blauwe(-groen) denkhouding. Zachte vriendelijke blauwe denkers blijven graag bij de universiteit hangen, worden promovendus en soms professor. De gele-rode profielen worden bijvoorbeeld relatief vaak ondernemer of gaan het management of politiek in. De groene denkers houden van de regelgevende overheid als werkgever. Je vindt ze ook terug bij accountantskantoren.
2. We moeten snappen hoe we beslissen
Cynefin (de Welshe naam voor habitat) is een denkmodel om verschillende besluitvormingscontexten of ‘domeinen’ te kunnen herkennen. Het onderscheidt vier contexten die samen een vijfde produceren: duidelijk, ingewikkeld (complicated), complex (complex) en chaotisch die samen tot verwarring leiden omdat ze doorgaans gezamenlijk optreden. Het model helpt managers en politici te begrijpen hoe zij situaties waarnemen, hoe anderen dat doen en hoe die waarnemingen en het gedrag dat zij daardoor gaan vertonen zich tot elkaar verhouden. Het Cynefin-raamwerk is gebaseerd op onderzoek naar systeemtheorie, complexiteitstheorie, netwerktheorie en leertheorieën. Het model klinkt misschien wat abstract. De waarde zit in een beter begrip van de kwaliteit van beslissingen zoals bepalende mensen die nemen en hun waarneming van hun eigen oordeel en dat van anderen. Hoe meer iemand begrijpt dat achter een oordeel vele onzekerheden zitten, hoe bescheidener en tegelijk creatiever hij of zij wordt om toch (samen) een zo goed mogelijk besluit te nemen. Het denkmodel is van grote waarde in het beoordelen van het soort systeem en het vinden van de juiste aanvliegroutes.
3. We moeten wetenschap in de trias politica opnemen
Politici die onvoldoende expertkennis hebben en expertise uit verschillende domeinen tegelijk niet inhoudelijk kunnen afwegen, denken dat wetenschappers antwoorden hebben (of zelfs dat Wetenschap ‘de waarheid kent’, terwijl twijfel het wezenskenmerk van wetenschap is). (Overheids)wetenschappers willen maar al te graag aan tafel zitten bij politici om hun kennis te delen. Eigenlijk misschien wel om daardoor ook een beetje onderdeel van die macht te worden. De klassieke scheiding der machten wordt ook wel trias politica genoemd. Dat betekent dat de wetgevende, de uitvoerende en de rechtsprekende macht in een land bij verschillende instellingen moeten liggen.
In mijn ogen mist in de klassieke trias politica de noodzakelijke scheiding tussen wetenschappelijke instituten (RIVM, WUR, TNO, Universiteiten) enerzijds en beleidsmakers en politici anderzijds. Ik noem dat voor het gemak daarom maar even Scheiding der Machten 2.0. Politici behoren zelf na te denken (met visie op inhoud dus) over wat wetenschappelijke inzichten betekenen en zelf beleid en kosten leren afwegen. Onderzoekers horen niet al te snel aan tafel te komen in het politieke domein om te vertellen wat zij vinden. Wetenschap vindt immers niets; mensen vinden iets. Wetenschap constateert, mensen beslissen wat ze met dat inzicht willen. Daarom is wetenschap geen substituut voor politiek. Dat zijn we totaal uit het oog verloren. In plaats daarvan politiseren we de wetenschap en horen we met grote regelmaat de woorden ‘de wetenschap zegt …’ in de Kamer. Het RIVM moest de Kamer er aan herinneren dat kennis niet altijd kan worden toegepast zoals de politiek dat wil. Als ze daar toch aan vasthoudt dan komen wetenschappers in de knel. Dat blijkt uit het gelinkte geval, waarin het RIVM de Kamer duidelijk maakte dat de stikstofmodellen van het Instituut alleen voor algemene beleidsbeslissingen nuttig zijn, maar niet voor het bepalen van individuele belasters van het milieu.
4. We moeten fundamenteel onderzoek naar complexe systemen hoger waarderen
De afgelopen 2 decennia is veel bezuinigd op het doen van metingen en het uitvoeren van safe-fail-experimenten in de praktijk. Dit betekent in de praktijk dat er veel te weinig tot zelfs geen herhalingen van onderzoek worden uitgevoerd. Combineer je deze constatering met de tijdsgeest die er van uitgaat dat “computersimulaties alles kunnen”, dan begrijp je dat onze op modellen gebaseerde samenleving de facto gelooft in een vereenvoudigde digitale werkelijkheid op een wankele empirische basis. Stikstofhoogleraar Jan Willem Erisman wijst expliciet naar een tekort aan onderzoeksbudgetten voor de kwaliteit van zijn werk. Wetenschap is voor een belangrijk deel laptop-werk zonder veldwerk geworden. Zonder harde data en echt onderzoek produceert zo’n wetenschap vooral modelfantasieën.
5. We moeten het onderscheid tussen (fundamenteel) onderzoek en (toegepaste) ontwikkeling in ere herstellen
Ervaren ingenieurs ontwerpen gebouwen, fabrieken, bruggen en software die functioneren en blijven staan. In de praktijk is ontwerpen geen taak voor en zelden een ‘kunde’ van onderzoekers. Extremer geformuleerd, goede onderzoekers kunnen zelden ook goed ontwerpen of omgaan met praktijksituaties. De vakgrens overgaan naar de skill “ontwerpen”, en ook met beleid en politiek bezig willen zijn (of andere ingenieurstaken), is een ongelukkige, maar veel voorkomende fout. Goede ontwerpers erkennen dat er zelden lineariteit in hun project zit, terwijl onderzoekers vrijwel altijd een lineair proces aanpak adopteren. Beleidsmakers moeten afwegingen maken op basis van voldoende aan de praktijk geteste modellen waarvan de onzekerheden bekend zijn.
Aan deze lijst zou ik een zesde inzicht kunnen toevoegen. De journalistiek – en met name die in Nederland – behandelt technische (natuurkundige en chemische) onderwerpen grotendeels kwalitatief. In wat nu populair mainstream media wordt genoemd ontbreekt voldoende beta-inzicht en gevoel voor getallen onder journalisten. De beeldvorming die de pers onder het publiek en in de politiek creëert raakt daardoor los van werkelijkheid, met alle gevolgen op het gedrag van kiezers, Kamervragen en de beantwoording daarvan en het stemgedrag van politici van dien.
Voorbeelden van domeinen waar een wetenschappelijke theologie is ontstaan of nog bestaat:
- Covid en het beleid van afstand houden en ‘iedereen’ een prik, alternatieve hypotheses ‘bestonden niet’: enkele jaren later is er wel aandacht voor ventilatie en het belang van gezonde lucht.
- Stikstof(depositie) en de relatie met de kwaliteit van de natuur: een model is tot waarheid in beleid en vergunningverlening verheven. En dat terwijl beleid gericht op emissiereductie en afstand houden rationeel is en verder geen ingewikkelde depositieberekeningen vergt.
- Voeding en gezondheidsonderzoek (en specifiek epidemiologie): hoe meer we weten, hoe meer we erachter komen dat ook dit een complex systeem is, en we daardoor eigenlijk weinig weten. We hebben lang gedacht dat vet slecht was (het westen werd immers dikker), en nu weten we dat we vooral ook voorzichtig met koolhydraten moeten zijn.
- Klimaat(wetenschap) en klimaatbeleid: onder de dwang van CO2-reductie worden slechte maatregelen wel (houtstook in bio-centrales), maar juist goede maatregelen op dit moment in Nederland niet genomen. Denk bij het laatste aan de bouw van twee tot drie kerncentrales.
Hoe kan het beter?
Wetenschappers hebben al moeite om onderscheid te maken tussen wat ze waarnemen en wat hun interpretatie daarvan is. Daarom mogen we van politici niet verwachten dat ze het verschil tussen feiten en theorie die nog bewezen moet worden voldoende kunnen doorgronden. Toch moeten ze besluiten nemen. We kunnen we als maatschappij niet wachten op antwoorden die misschien pas na tientallen jaren onderzoek gegeven kunnen worden. Dat hoeft ook niet.
De mensheid heeft altijd op basis van gezond verstand gefunctioneerd. Zelfs zure regen is nog niet zo heel lang geleden pragmatisch en zonder geruzie over de uitkomsten van bronemissies en depositie-modellen aangepakt; en met succes. Om gezond verstand toe te passen geldt een aantal algemene adviezen:
- Creëer teams die divers zijn in termen van hersenkleuren en laat ze bestaan uit ervaren senioren uit de praktijk. Wat je nu ziet is dat de meeste complexe problemen opgelost moeten worden door de blauw-groene geesten onder ons (meestal in een monodisciplinair team) en iets te vaak met junioren die ‘nog in de leer’ zijn. Dat werkt niet. De inhoud bij dit soort projecten moet centraal staan en niet het managementproces. De ‘gele’ leiders tezamen met empathische ‘rode’ participanten zorgen voor de beweging. Ik noem dat ‘samen dansen’. Het is itereren in de praktijk.
- Gebruik vooral boerenverstand, ervaring en bierviltjes. Hoe dieper je in de details van een vakgebied gaat hoe groter de kans is dat ‘het niet gaat lukken’. Daarom is specialistische academische expertise zelden nuttig voor besluitvorming. Diepe feitenkennis hindert eerder. Academische experts hebben ook weinig te zoeken in ontwerpteams. Datzelfde geldt voor procesmanagers en juristen. Ontwerpen is een zaak voor ingenieurs. Als die slecht werk doen kunnen en belangrijke details over het hoofd zien, kunnen ze die in een kritisch rondje benoemen waarna het spel weer opnieuw begint.
- Erken eerst dat het systeem complex is en dus niet te overzien als geheel van oorzaken en effecten. Dat doe je door deeloplossingen in de praktijk te implementeren. Kortom je gaat eerst ervaren of een mogelijke oplossing ook daadwerkelijk effect heeft in een real life situatie. Dit doe je door experimenten uit te voeren die groot genoeg zijn om ook potentieel ‘iets’ te kunnen meten, maar niet zo groot dat er blijvende schade kan ontstaan aan het systeem. Fail-safe dus.
- Accepteer dat elke grote uitdaging of probleem geen eenvoudige grote oplossing heeft. Een complex systeem heeft gewoonweg alleen maar (heel veel) deeloplossingen. Het evalueren van deze deeloplossingen doe je in de praktijk (veilig falen), en we (de politiek en de samenleving) moet accepteren dat het dan ook af en toe mis gaat. Dat geeft niet, het hoort bij het leren. De moderne term die voor zo’n manier van werken wordt gebruikt is ‘fieldlabs’.
Het bovenstaande is een korte weergave van de lessen die het leven me leerde. In Delft leerde ik dat ontwerpprocessen opgelost moeten worden met een ontwerpmethode die begint met een doelstelling (pakket van eisen, wanneer is goed goed, wanneer is klaar klaar). Die methode gaat echter net iets te vaak uit van reductionistische systemen (het Eenvoudige kwadrant in de Cynefin-aanpak) terwijl de meeste sociaal-biologische systemen in het complexe domein zitten. Daarom is een Delftse aanpak ongeschikt in het geval van het stikstofdossier. In Wageningen leerde ik de school van de praktijkcentra – fieldlabs – kennen in de jaren ’90. Die praktijk is inmiddels vrijwel afgebroken. Alleen startups en slimme bedrijven doen er nog aan: leren door te doen en bij te sturen in de praktijk. We zullen een combinatie moeten gaan maken van Modern-Delft x Oud-Wageningen willen we de grote maatschappelijke opgaven effectief kunnen aanpakken.