Waar is de Mens in jouw Data?
De Menselijke factor in Data Analyse
Bedrijven en organisaties hebben inmiddels zoveel gegevens en we verwerken zoveel data dat we de menselijke context, die deze cijfers betekenis geven, dreigen te verliezen. Het gevolg? Onmenswaardige beslissingen of institutionaliseren van vooroordelen; denk hierbij bijv. aan gemiste kansen voor je bedrijf. Maar de toeslagenaffaire is hier ook een voorbeeld van.
Het menselijk gezicht van data
De ware essentie van analytics gaat verder dan alleen cijfers en grafieken; het vereist een diepe duik in de context, interpretatie en het absoluut onmisbare menselijke element.
Steeds vaker hoor ik vakgenoten praten over de ultieme “data-driven” organisatie. Dit is voor hen het uiteindelijke summum, het walhalla. Elke organisatie moet volgens hen data-driven worden om serieus genomen te worden, omdat winstgevend zonder data-driven niet mogelijk zou zijn. En steeds vaker bekruipt me hierbij een unheimisch gevoel. Is dat wel zo? Waarom is data de enige bron van wijsheid en de enige waarheid? Nu zul je zeggen, maar jij werkt toch ook met data? Ja, natuurlijk gebruik ik ook data want data-informed werken is gewoon verstandig. Dat betekent dat je wel gegevens gebruikt, maar deze kwantitatieve data niet alleen overheersend maakt.
Elke dataset vertelt een verhaal, maar zonder de menselijke inbreng, ons vermogen om te interpreteren, te begrijpen en betekenis te geven, blijven deze verhalen onverteld.
Vooroordelen en empathie
Onze vooroordelen, perspectieven en culturele achtergronden spelen een belangrijke rol bij de manier waarop we gegevens ontcijferen en kleuren onze interpretaties vaak op manieren die we ons misschien niet helemaal realiseren.
Dezelfde data kan dus op verschillende manieren worden ingekleurd. Meerdere interpretaties kunnen juist zijn, in de specifieke situatie waarin ze gebruikt worden en fout als ze in een ander perspectief worden geplaatst.
Hier komt ook empathie om de hoek kijken, als een kompas dat ons leidt naar een genuanceerder begrip van gegevens, vooral op gebieden als gebruikerservaring en productontwikkeling.
Vierkant of rond
Bij het ontwikkelen van producten kun je je alleen door de sales-data laten leiden. Hoeveel is er van een bepaald product verkocht? Welke marges enz. Deze vaak Excel-gestuurde ondernemingen worden ook wel vierkante ondernemingen genoemd. Als alternatief is het ook mogelijk om te luisteren naar wat klanten over jouw product of merk zeggen. Welke klachten hebben ze? Welke positieve gebruikerservaringen? Welke behoeften? Dit noemen we ook wel ronde bedrijven. De scherpe hoekjes zijn vervangen door empathie voor de klant.
Empathie omarmen
Door empathie te omarmen, ontsluiten we het vermogen om verder te kijken dan de kale cijfers, om de menselijke ervaringen en emoties te begrijpen die verweven zijn met de gegevens. Deze benadering verrijkt niet alleen onze analyse, maar zorgt er ook voor dat ons werk op het gebied van analytics diep geworteld blijft in de essentie van menselijk begrip.
Vooroordelen en data en AI
Bij de interpretatie van data speelt ons vooroordeel een rol. Altijd! Dat kan ook niet anders! De manier waarop we geconditioneerd zijn, hoe we denken, in welke cultuur we leven en werken. Veel collega’s verafschuwen dit idee. Hun ideaalbeeld is data zonder vooroordeel, zonder “bias”. Maar dat is onmogelijk! Hoe kun je buiten jezelf staan? Hoe kun je je eigen menselijk brein en interpretatie uitsluiten?
Voor deze collega’s is AI dan ook een uitkomst en een zegen: geautomatiseerde inzichten gebaseerd op data. Hierbij vergeten ze dat ook AI-vooroordelen kan bevatten. Denk maar aan de schandalen op etnisch profileren bij de Nederlandse overheid en Amazon. AI begint bij mensen en is geprogrammeerd op basis van iemand met zijn eigen vooroordelen, ideeën enz. Vervolgens gaan mensen ermee aan de slag. De AI leert van deze nieuwe prompts die gemaakt zijn door mensen met hun eigen kennis, vooroordelen, culturele achtergronden enz.
Hoe ga je hier mee om? Wees bewust van je meningen, vooroordelen, hokjesdenken, dromen, idealen, angsten en nog veel meer. Leer jezelf kennen! Onderzoek heeft uitgewezen dat mensen die zich bewust zijn van hun meningen, ideeën, vooroordelen daar veel bewuster mee omgaan en minder bevooroordeeld werken. Door deze bewustwording ben je vrijer in het interpreteren van de data en om empathisch vermogen in te zetten. En wees niet bang om ook een ander naar jouw interpretatie te laten kijken met weer een heel andere invalshoek. Het klinkt eng: maar soms zijn er meer waarheden.
Logica! Welke Logica?
Logica kent geen wereldwijde standaard. Wat is logisch en wat is waarheid? In de filosofie zijn wijsgeren daar al eeuwen over aan het deken en debatteren. Culturele verschillen bepalen de essentie ervan kunnen andere interpretaties weergeven. Wat in de ene culturele context zo klaar als een klontje lijkt, kan in een andere zo verwarrend zijn als een donkere nacht.
Neem bijvoorbeeld het begrip tijd. In sommige culturen is stiptheid het toppunt van respect en efficiëntie, terwijl in andere culturen een meer vloeiende benadering van tijd staat voor een leven in een natuurlijker, harmonieuzer tempo.
Deze verschillen in logische perceptie hebben een directe invloed op besluitvormingsprocessen.
Voor een internationaal bedrijf kan dit betekenen dat deadlines en tijdmanagement opnieuw moeten worden geëvalueerd op basis van regionale percepties, of voor een internationale onderzoeker dat methodologieën moeten worden aangepast aan lokale logische kaders.
Belangrijk is hier om niet altijd direct uit te gaan van je eigen logica. De westerse logica heeft nogal eens de neiging om zichzelf superieur te verklaren aan de logica vanuit bijvoorbeeld Aziatische culturen. Dit is natuurlijk compleet misplaatst. Beiden zijn waardevol. Bekijk het eens van twee of meer kanten.
Bij gegevensanalyse kan de culturele lens waardoor we informatie bekijken leiden tot enorm verschillende interpretaties. Beslissingen die in multiculturele teams of voor diverse markten worden genomen, moeten daarom deze verschillen omarmen en een tapijt van culturele logica’s tot een samenhangende strategie weven. Dat betekent niet dat er een middelmatige eenheidsworst gemaakt hoeft te worden, maar wel een strategie die met deze onderlinge verschillen om kan gaan, met respect voor de verschillende groepen mensen.
Emoties in het beslisproces
Zelfs de meest dr. Spock-achtige besluitvormers onder ons kunnen zich niet volledig losmaken van de aantrekkingskracht van emoties bij het maken van keuzes.
Psychologisch onderzoek heeft herhaaldelijk aangetoond dat emoties de weegschaal kunnen doen doorslaan en zelfs de meest logische beslissingen op het verkeerde been kunnen zetten.
Denk maar aan de warmte van een glimlach die een beslissing over het aannemen van personeel beïnvloedt, of de angst voor economisch nieuws die de beurskoersen beïnvloedt.
Leer jongleren
Dit is waar “emotionele gegevens” in de schijnwerpers komen te staan. Het gaat niet alleen om cijfers en feiten; het gaat om de hartslag van het menselijk gevoel dat eronder klopt. De opwinding van een klant die een product uitpakt, het moreel van werknemers na een beleidsverandering, dit zijn de emotionele stromingen die het gedrag van consumenten en de tevredenheid van werknemers bepalen.
Als bedrijven en analisten moeten balanceren op het slappe koord van de besluitvorming, is het essentieel om te leren jongleren met zowel emotionele als logische gegevens.
Door emotionele gegevens af te stemmen met dezelfde nauwgezetheid die is voorbehouden aan cijfermatige data, kunnen bedrijven strategieën ontwikkelen die resoneren op een dieper, menselijk niveau.
Verhalen
Narratieve analyses (storytelling) stellen ons bijvoorbeeld in staat om de verhalen achter de statistieken te interpreteren, terwijl sentimentsanalyse een luisterend oor biedt voor de emotionele ondertonen in de feedback van klanten. Kwalitatief onderzoek nodigt ons uit in de huiskamers van onze gebruikers om een kopje thee te drinken en te praten over wat ze echt belangrijk vinden. Of ga eens als mysteryshopper kijken hoe klanten een collectie bekijken. Wat kopen ze? Waarom?
Laten we eens kijken naar een casestudy. Een toonaangevend techbedrijf stond ooit voor een dilemma met producteigenschappen. Moesten er nieuwe functies bijgemaakt worden? Door data-analyse te combineren met kwalitatief onderzoek ontdekten ze dat gebruikers eenvoud verkozen boven een overvloed aan functies. Het resultaat? Een gestroomlijnd product dat de juiste snaar raakte in de markt, wat leidde tot een boost in verkoop en klanttevredenheid.
Om de menselijke kant van gegevens echt vast te leggen, kun je gebruikmaken van instrumenten zoals diepte-interviews, focusgroepen en directe observatie, waarbij je cijfers omzet in verhalen. Ethische overwegingen staan daarbij altijd voorop, met privacy en toestemming als de hoekstenen van gegevensverzameling, zowel kwalitatief als kwantitatief.
Waar is de mens in jouw data?
Concluderend kan worden gesteld dat het combineren van gegevens met menselijk inzicht leidt tot een genuanceerder en effectiever besluitvormingsproces, betere producten, betere klantenservice, meer omzet.
Organisaties zouden een cultuur moeten ontwikkelen die zowel de kwantitatieve kracht als het kwalitatieve inzicht waardeert. Laten we onze eigen vooroordelen uitdagen, om te streven naar evenwicht in onze professionele oordelen en persoonlijke opvattingen.
Ga op zoek naar het kruispunt van analyse, psychologie en culturele studies. Hun verschillende perspectieven kunnen ons leiden naar betere inzichten. En wat de horizon betreft, houd je ogen open voor opkomende technologieën zoals AI en methodologieën die de kloof tussen datagestuurde en mensgerichte benaderingen verder beloven te overbruggen.
Waar data en empathie elkaar ontmoeten, wordt toekomst menselijker en vriendelijker.
Je data meer empathisch?
Ga op zoek naar het kruispunt van analyse, psychologie en cultuur. Hun verschillende perspectieven kunnen ons leiden naar betere inzichten. En wat de horizon betreft, houd je ogen open voor opkomende technologieën zoals AI en methodologieën die de kloof tussen datagestuurde en mensgerichte benaderingen verder beloven te overbruggen.