Aktualisiere die Landkarte aus echtem Feedback

Wenn die Realität deinem Modell widerspricht, revidiere das Modell — nicht deine Beschreibung der Realität.

Why it works

Kognitive Dissonanz zwischen einem selbstsicheren Modell und unbequemen Belegen lässt sich entweder durch Aktualisieren des Modells oder durch Umdeuten der Belege auflösen. Der Weg des geringsten Widerstands ist meist Letzteres — die Anomalie als Ausreißer abtun, sie auf Pech schieben oder die Belege falsch etikettieren. Sich explizit zu verpflichten, das Modell zu aktualisieren statt die Belege wegzuerklären, überschreibt diese Standardreaktion bewusst.

How to do it

1. Schreibe vor einer Handlung auf, welches Ergebnis dein Modell vorhersagt.
2. Vergleiche nach dem Ergebnis Vorhersage und Realität, ohne die Diskrepanz abzumildern.
3. Identifiziere, gegen welche konkrete Annahme in deinem Modell die Diskrepanz spricht.
4. Revidiere diese Annahme, so unbequem es auch ist, bevor die nächste Entscheidung ansteht.

Evidenz

Prospektives Verfolgen von Vorhersagen ist eine der zuverlässigsten Methoden, Modellfehler zu erkennen, systematisch genutzt in der Superforecasting-Forschung. Prognostiker, die ihre Vorhersagen verfolgen und bewerten, kalibrieren deutlich besser als jene, die es nicht tun. (observational)

Das Verfolgen von Vorhersagen erfordert ehrliche Vorab-Festlegung; Menschen neigen ohne externe Aufzeichnung zur "das wusste ich schon immer"-Umdeutung.

Quellen

• Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting — tracking records vs unaided retrospective judgment

Häufiger Fehler

Die Rahmung des Ergebnisses zu revidieren ("das zählt nicht, weil der Kontext ungewöhnlich war") statt das Modell, das die falsche Vorhersage erzeugt hat.