Van alle dingen die ik ben, ben ik in de eerste plaats wetenschapper. Als wetenschapper ben ik verliefd op data. Data zorgen ervoor dat we patronen kunnen analyseren, dat we hypotheses kunnen toetsen en dat we inzichtelijk kunnen maken of een interventie werkt of niet. Data zijn een geweldig middel voor wetenschappers om prachtige dingen mee te kunnen doen.

Als maatschappij zijn we echter doorgeslagen in onze verliefdheid op data. Data zijn geen middel meer, maar de ‘holy grail’. We bouwen data-driven organisaties met data-driven marketingcampagnes waarvoor we datamanagers verantwoordelijk stellen. Je krijgt tegenwoordig van alles ‘gratis’ in ruil voor jouw data. Wanneer data de heilige graal worden, begeven we ons op een hellend vlak. Door data als drijfveer te nemen ontstaan schofterige, ondergrondse zaken die in een enkel geval bovengronds komen, zoals bij de toeslagenaffaire of de Facebook-kronieken. Data-gedrevenheid duwt de menselijke maat naar de achtergrond, steeds verder en verder de diepte in, net zolang totdat er geen menselijke maat meer is.

Data-gedrevenheid duwt de menselijke maat naar de achtergrond, steeds verder en verder de diepte in, net zolang totdat er geen menselijke maat meer is

Moeder Teresa zei ooit eens: “If I look at the mass, I will never act. If I look at the one, I will”. Met andere woorden: het zijn niet de data die mensen in actie brengen, maar de menselijke gezichten die achter die data schuilgaan. Volgens de ‘empathy-altruism hypothesis’ van Daniel Batson helpen we anderen als een gevolg van onze empathische gevoelens jegens die ander. Het is dus warme emotie die ons vooruit duwt en niet koude statistiek. De factor mens is veel belangrijker dan de factor data als het aankomt op actie en vooruitgang. Naastenliefde en het samen bouwen aan een betere wereld ontstaat niet vanuit data-gedrevenheid maar vanuit mens-gedrevenheid.

If I look at the mass, I will never act. If I look at the one, I will
Moeder Teresa

Dat juist de factor mens aanzet tot actie zien we ook terug bij rampen. Het ‘identifiable victim effect’ stelt dat we mensen in nood eerder helpen wanneer de slachtoffers specifiek identificeerbare personen zijn in plaats van een grote, vaag gedefinieerde groep. ‘Supersizen’ werkt dus niet wanneer het gaat om naastenliefde. Niet de omvang van het leed van de ander, maar de tastbaarheid van het leed van de ander, bepaalt of we iets aan dat leed van de ander willen doen (dit wordt mooi uitgelegd door gedragswetenschapper Dan Ariely in deze video). We geven meer aan één Afrikaans sponsorkind via Plan International dan dat we uitgeven aan honger in Afrika in het algemeen. We geven meer aan de slachtoffers van 9/11, dan aan de slachtoffers van malaria (ook al zijn er veel meer slachtoffers van malaria dan van 9/11). Dit is wellicht niet rationeel, maar het is hoe wij mensen zijn. Wij laten ons leiden door emoties, niet door statistiek.

Meld je aan voor onze Nieuwsbrief!

Je wekelijkse innovatie overzicht: Elke zondag onze beste artikelen in je inbox!

    Toch hebben we statistiek keihard nodig. Wanneer mensen meer in de bres springen voor mensen die gemakkelijk identificeerbaar zijn dan voor groepen die dat niet zijn, dan is het dus goed om bij te sturen op het moment dat je merkt dat de moeilijk identificeerbare groep de hulp eigenlijk veel harder nodig heeft dan de gemakkelijk identificeerbare groep. We moeten sturen op mensgerichtheid, op empathie en op compassie en bijsturen op het moment dat data ons laten zien dat een andere weg beter is voor die mensheid. Met andere woorden: we moeten ervoor zorgen dat data ons als mensheid weer helpen.

    Laten we waarde toevoegen aan het leven van de ander, in plaats van waarde ontlenen uit de data van een ander

    Organisaties zouden het woord ‘data-driven’ daarom te allen tijde moeten mijden. Er zou een boete moeten staan op iedere keer dat het woord ‘data-driven’ valt. Er kan immers maar één soort gedrevenheid zijn en dat is ‘human-driven’. Laten data weer een middel zijn om patronen te analyseren, hypotheses te testen en het effect van interventies in kaart te brengen. Maar laat de ‘holy grail’ zijn dat je het leven van de ander op een manier – commercieel of niet commercieel – een beetje beter maakt. Laten we waarde toevoegen aan het leven van de ander, in plaats van waarde ontlenen uit de data van een ander.

    Lees ook: Daarom is morele verantwoordelijkheid zo belangrijk bij gezichtsherkenning

    Over deze column:

    In een wekelijkse column, afwisselend geschreven door Eveline van Zeeland, Eugène Franken, Katleen Gabriels, Carina Weijma, Bernd Maier-Leppla, Willemijn Brouwer en Colinda de Beer probeert Innovation Origins te achterhalen hoe de toekomst eruit zal zien. Deze columnisten, soms aangevuld met gastbloggers, werken allemaal op hun eigen manier aan oplossingen voor de problemen van deze tijd. Morgen zal het dus goed zijn. Hier zijn alle voorgaande afleveringen.

    Steun ons!

    Innovation Origins is een onafhankelijk nieuwsplatform, dat een onconventioneel verdienmodel heeft. Wij worden gesponsord door bedrijven die onze missie steunen: het verhaal van innovatie verspreiden. Lees hier meer.

    Op Innovation Origins kan je altijd gratis artikelen lezen. Dat willen we ook zo houden. Heb je nou zo erg genoten van de artikelen dat je ons een bedankje wil geven? Gebruik dan de donatie-knop hieronder:

    Doneer

    Persoonlijke informatie

    Over de auteur

    Author profile picture Eveline van Zeeland studeerde Algemene Economie en Psychologie. Zij is eigenaar van het Marketing Design Lab en hoofddocent Onderzoek en Technologie bij de HAN. Eveline is auteur van Basisboek Neuromarketing en van het boek Marketing Design met Customer Journey Mapping. Van Zeeland is winnaar van de PIM Marketing Literatuurprijs 2020.