In mijn vorige blog heb ik 3 kenniszones benoemd, alle 3 met een ander type kennis.
Zone 1: De wetenzone bevat lineaire kennis. Het is begrijpelijk en als je alle elementen uitpluist, voorspelbaar.
Zone 2: De misschienzone bevat non-lineaire systemen met een beperkt aantal elementen. De elementen werken op elkaar in en vormen klassiek chaotische systemen.
Deze systemen zijn begrijpbaar (de elementen zijn te kennen), maar door hun non-lineariteit niet in alle gevallen voorspelbaar. Dat betekent dat voorspellingen vooral geldig zijn in de evenwichtssituaties waarin deze systemen zich kunnen bevinden, maar niet in de chaotische situaties. De betrouwbaarheid van een voorspelling zit hem in de betrouwbaarheid van de analyse van de evenwichtssituatie.
Zone 3: De niet-wetenzone bevat niet-lineaire systemen, met enorme hoeveelheden op elkaar reagerende elementen. Het is door de hoeveelheid elementen niet goed begrijpbaar en door de niet-lineariteit niet voorspelbaar. Ons dagelijks leven valt in deze zone, net als de reële economie en werkelijke ecosystemen.
Onze hersenen werken het beste in zone 1 systemen. Het is alsof we de complexe wereld in ons hoofd versimpelen en vooral willen zien wat we ook begrijpen. Chaotische systemen zijn al veel moeilijker te begrijpen: op elkaar inwerkende variabelen die maken dat een systeem chaotisch wordt, zien wij al gauw over het hoofd. Dat de realiteit nog complexer is, met een oneindig aantal variabelen die op elkaar inwerken, dat zien wij niet graag. Wij verwachten van onze hersenen dat ze de complexe realiteit kunnen begrijpen en het liefst ook voorspellen. Dat ligt ver buiten ons kunnen. Onze hersenen maken van de realiteit het liefst lineaire systemen met een paar elementen die niet op elkaar inwerken.
Dat is een nadeel, we zien de complexiteit en onze beperkingen over het hoofd. Het voordeel is dat waar die zone 1 systemen werken, ze ook heel erg goed werken.
Als onze verwachtingen van die systemen kloppen is dat ook prima. Het probleem ontstaat wanneer we te veel verwachten van onze hersenen en van de systemen die we maken.
Wanneer we de grenzen zichtbaar maken tussen de verschillende kenniszones en zien wanneer een systeem in zone 1 of 2 zit, dan snappen we veel beter wat we van onze modellen en de door ons te begrijpen systemen kunnen verwachten en wat niet.
Als we een simpel zone 1 systeem zo uitbreiden dat er zone 2 kenmerken in komen, dan wordt het een zone 2 systeem: een onvoorspelbaar systeem. Als we onze verwachtingen niet hebben aangepast dan kunnen daar problemen door ontstaan.
Methoden
Hoe weet je of een systeem in zone 1 zit, of in zone 2? En wat betekent dat?
Zone 1 systemen hebben enorme voordelen. Je kan ze begrijpen, je kan voorspellingen maken, je kan sturen en manipuleren (afhankelijk van welk onderwerp het betreft).
De kracht van een zone 1 systeem is tevens zijn belemmering. De werkelijkheid die het poogt te begrijpen, te emuleren of te hanteren is complexer dan een zone 1 systeem kan bevatten.
Als een zone 1 systeem "verbeterd" wordt door complexiteit toe te voegen kan dat zijn doel volledig voorbij schieten.
Een voorbeeld hiervan is een wet waar te veel uitzonderingen bij zijn gemaakt. Theoretisch kan het zijn dat de wet rechtvaardiger wordt, maar door de complexiteit wordt er willekeur het systeem ingebracht.
Analyse van zone 1 systemen.
Een zone 1 systeem mag geen op elkaar inwerkende elementen bevatten behalve als die bewezen geen onvoorspelbaar gedrag kunnen veroorzaken.
Ook moet een zone 1 systeem totaal te begrijpen zijn. Alle elementen moeten gekend zijn en alle gedragingen van die elementen ook.
Daarbij moeten alle situaties waarin het systeem zich kan bevinden bekend zijn.
Voorbeelden van zone 1 systemen (en waar ze de mist in kunnen gaan):
-Computer systemen die in eerste instantie goed werken en goed getest zijn, maar die zone 1 verlaten op het moment dat ze worden gekoppeld met een ander systeem.
-Computer systemen die worden aangepast aan nieuwe eisen, zonder dat de kern goed begrepen is.
-Wetten die te veel uitzonderingen bevatten
Hoe te onderzoeken?
-Zoek naar interactie, schrijf alles op wat je niet begrijpt van het systeem en vraag duidelijkheid. Een zone 1 systeem is altijd te begrijpen en in 99% van de gevallen door elk gemiddeld intelligent persoon. Een systeem die enkel nog is te begrijpen door superspecialisten loopt een grote kans om geen zone 1 systeem te zijn en moet met argusogen bekeken worden, zeker als het systeem voorspellend zou moeten zijn.
Analyse van zone 2 systemen
Zone 2 systemen hebben als voordeel dat ze meer lijken op de dagelijkse werkelijkheid omdat ze dynamiek toelaten. Het nadeel is dat ze minder of niet voorspelbaar zijn. Zone 2 systemen zijn te begrijpen, er is een beperkt en gekend aantal elementen.
Zone 2 systemen kunnen voorspellend zijn als het systeem in een evenwichtssituatie is.
Hoe te onderzoeken?
-Zoek naar verborgen elementen. Schrijf alles op wat je niet begrijpt van het systeem en vraag duidelijkheid. Een zone 2 systeem is altijd te begrijpen, ook al kunnen de interacties onvoorspelbaar zijn.
-Modelleer het systeem en zoek waar evenwichten zitten en of en hoe omslagpunten te herkennen zijn.
Als je kan aantonen dat het systeem in evenwicht is en niet in de buurt van een omslagpunt is voorspelling met voorbehoud mogelijk.
Wanneer je elementen in het systeem ontdekt die je niet begrijpt, of als er te veel zijn dan is het een Zone 3 systeem.
Analyse van zone 3 systemen
Een Zone 3 systeem is niet helemaal te begrijpen of te voorspellen. Dat is een beperking van onze hersenen. Het is goed mogelijk om zone 3 modellen te maken, je kan beperkt inzicht krijgen in de dynamiek van zulke complexe systemen.
Vanwege de beperking van een zone 3 systeem wil je die als je begrip en zeker als je voorspelling wil, zo veel mogelijk voorkomen.
Als je een zone 3 systeem hebt geindentificeerd weet je dat het voorspellen en begrijpen niet goed mogelijk is. Dit schept in ieder geval duidelijkheid. Als iets erkend is als zone 3, dan kun je niet verwachten dat het te begrijpen of te voorspellen is.
Gevaar van verkeerde zone.
Als van een systeem verwacht wordt dat het in zone 1 zit en dus voorspelbaar is, en blijkt dat het niet voorspelbaar is, dan is duidelijk dat er problemen van kunnen komen.
Andersom wordt van systemen vaak verwacht dat ze de realiteit kunnen begrijpen cq voorspellen.
Duidelijkheid over in welke kenniszone een systeem zit kan veel problemen en verkeerde verwachtingen voorkomen.
Wetenschappers die weten dat hun modellen over aardbevingen in zone 2 zitten, gaan geen harde uitspraken doen over de veiligheid van mensen die nu eenmaal in zone 3 zitten.
Het indelen van systemen in kenniszones maakt snel duidelijk waar we veel van weten en waar we weinig van weten, het is een middel om ons niet-weten zichtbaar te maken.