NL Moor

Het informatie Droste-effect

  • Frank van Praat, Senior Manager |

2 minuten leestijd

Voorspellende modellen economische impact COVID-19.

Nu het aantal Covid-19 besmettingen in Nederland al geruime tijd afneemt - en daarmee de gezondheidscrisis onder controle lijkt – gaan we met Nederland een volgende fase in. Een fase waaruit zal moeten blijken hoe groot de échte impact is van het virus en de maatregelen op onze economie. En de geschiedenis lijkt zich te herhalen. Waar aan het begin van de corona-uitbraak het RIVM voorspellingen deed over bijvoorbeeld de te verwachten Intensive Care opnames en aantallen doden, zijn het nu banken en andere instanties die met ramingen komen hoe het virus ons in economische zin heeft geraakt, en hoe lang het herstel nog gaat duren. Deze ramingen zijn gebaseerd op data, op statistische aannames en op wiskundige modellen. Maar al deze voorspellingen zijn even onzeker, want betrouwbare scores zijn pas achteraf te bepalen. Met betrouwbaar bedoel ik niet veel meer dan dat je met verschillende datasets, verschillende statistische aannames en verschillende wiskundige modellen tot ongeveer dezelfde scores gaat komen.

Het probleem is dat we in een situatie zitten die we nog niet kennen. En zoals Rutte ook tijdens de aankondiging van het eerste pakket aan maatregelen aangaf: “we moeten 100% van de besluiten nemen op basis van 50% van de informatie”. In dit soort omstandigheden is het een menselijke reflex om op zoek te gaan naar manieren om de ontbrekende helft aan informatie alsnog in te vullen. Bijvoorbeeld door het gebruik van voorspellende modellen. Getuige ook de eerder genoemde voorbeelden.

Maar de inzet van voorspellende modellen in nieuwe situaties introduceert een volgend probleem: het gebrek aan goede data. En goede data is cruciaal om tot goede modellen te komen. Dat betekent dat er uitermate goed moet worden nagedacht hoe voorspellende modellen wél een nuttige bijdrage kunnen leveren aan het besluitvormingsproces. Want het risico ligt op de loer dat er een omgekeerd droste effect ontstaat waarbij ontbrekende informatie wordt aangevuld met voorspelde informatie die is gebaseerd op ontbrekende informatie. Enzovoort.

Daarbij komt dat het natuurlijk niet alleen voor onze minister president geldt dat er hele besluiten moeten worden genomen op basis van halve informatie. Ook bestuurders en commissarissen komen vaak genoeg in dit soort situaties terecht. In die gevallen is het dus van uiterst belang om kritisch te zijn op de informatie die wordt aangereikt. Helemaal als deze informatie tot stand komt met behulp van voorspellende modellen. Het is dan aan de makers om te onderbouwen waarom hun voorspellingen kloppen. Want feit blijft, achteraf is het gemakkelijk om voorspellingen te doen. Maar dan is het al vaak te laat.