Aktiv widerlegende Fälle suchen

Suche bei der Basisraten-Recherche gezielt nach Fällen, in denen es schlecht lief — Misserfolgsfälle sind im natürlichen Gedächtnis unterrepräsentiert.

Why it works

Verfügbarkeitsverzerrung führt dazu, dass Menschen Basisraten aus den am leichtesten erinnerten Fällen bilden. Erfolgreiche Projekte sind salienter als gescheiterte (sie werden aufgeschrieben, gefeiert und geteilt). Das bedeutet, dass natürlich konstruierte Basisraten konstruktionsbedingt optimistisch sind. Bewusst Misserfolgsfälle zu suchen korrigiert die Stichprobenverzerrung in der Referenzklasse und erzeugt eine Schätzung, die näher an der tatsächlichen historischen Verteilung liegt.

How to do it

  1. Setze beim Sammeln von Vergleichsfällen eine Quote: mindestens die Hälfte deiner Fälle müssen Misserfolge oder erhebliche Unterperformance sein.
  2. Suche explizit nach "Projekten wie X, die scheiterten" statt nur nach "Projekten wie X, die erfolgreich waren".
  3. Notiere in Post-Mortems und Retrospektiven Misserfolgsbedingungen neben Erfolgsbedingungen.
  4. Notiere, wie "Misserfolg" in jedem Fall aussieht — ist es Scope Creep, Marktverfehlung, Teamzusammenbruch? Jeder Typ hat andere Lektionen.

Evidenz

Verfügbarkeitsverzerrung und ihre Effekte auf Wahrscheinlichkeitsschätzung gehören zu den am häufigsten replizierten Befunden der Urteilsforschung (Tversky & Kahneman, 1973). Ihre Anwendung auf die Basisratenkonstruktion — dass saliente Fälle Häufigkeitsschätzungen verzerren — ist gut etabliert. Buehler, Griffin und Peetz (2010) zeigen, wie diese motivierte, gedächtnisgetriebene Stichprobenziehung eine Grundursache des Planungsfehlschlusses ist, weshalb bewusstes Sampling von Misserfolgsfällen korrektiv ist. (observational)

Bewusst nach Misserfolgsfällen zu suchen kann pessimistische Verzerrung in die andere Richtung erzeugen, wenn es ohne Repräsentativitätsdisziplin geschieht. Das Ziel ist eine akkurate Basisrate, keine pessimistische.

Quellen

Häufiger Fehler

Den berühmtesten Misserfolg zu finden ("Unternehmen wie X scheitern zu 90 %"), ohne zu prüfen, ob dieser berühmte Misserfolg tatsächlich repräsentativ für die relevante Klasse ist.

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