Statistische modellen doen betere voorspellingen over toekomstig gedrag dan psychologen die gedrag louter verklaren.
Het is een realiteit van vandaag: dat de data meer vertellen dan wat psychologen begrijpen. Hoe je meet is dan natuurlijk van doorslaggevend belang. Daaarmee de vraag: hoe meet je waarom mensen doen wat ze doen? Hoe meet je houding, gedrag en denken? Hoe meet je intentionaliteit? Hoe meet je de geest?
Het simpele feit doet zich voor dat een geaccepteerd instrument dat meet en in beeld brengt ‘waarom mensen doen wat ze doen’ niet bestaat.
Niemand weet dat, omdat een model van de lichaam-geest-koppeling ontbreekt.
Liever gezegd: ontbrak, want zo’n model van de lichaam-geest-koppeling is er nu. Daarmee onstaat een wetenschappelijke fundering voor het integraal meten van houding, gedrag en denken.
Het alles als uitgangspunt
Met integraal meten bedoelen we: een meting die het ‘alles’ als uitgangspunt heeft. Je vraagstelling in de meting moet alle mogelijkheden aflopen. Dus moet er een alles overziende logica liggen onder hoe je mensen – in een hele korte vragenlijst – gaat uitvragen.
Zo’n logica heet generatieve semantische logica. Als je die logica in software omzet ontstaat een data-engine. In de engine wordt semantische informatie gekoppeld aan contextuele informatie om te leiden tot data-representaties die door YX Company ‘Ido’ worden genoemd: (voorspelbare) intenties om te doen.
Nu bestaat er een instrument dat op eenvoudig toepasbare wijze in beeld brengt waarom mensen doen wat ze doen. Dat er onder de motorkap van dat instrument een engine staat te zoemen met een ingewikkelde naam als ‘generatieve semantische logica’, is een noodzakelijke bijzaak. Je hoeft ook niets van engine te begrijpen, zolang je de engine goed voelt als je het gaspedaal intrapt.
Voorspelbaarheid is de sleutel
Het is de indrukwekkende voorspelbaarheid die met dit nieuw denken en meten samen gaat, die alle klassieke meetmethoden op achterstand zet.
Die uitspraak doen we niet zomaar. Het is een aantoonbaar feit dat de geconstrueerde datapatronen onvergelijkbaar betere voorspellers zijn dan de ‘factoren’ die via klassieke meetmethoden en ‘statistisch verantwoorde’ selectie ontstaan.
Het ook belangrijke inzicht dat met nieuw denken en meten meekomt: Individuele en collectieve toepassingen zijn volkomen verschillende dingen.
Er zijn miljoenen testers en coaches actief die allemaal een eigen voorkeur hebben ontwikkeld voor een bepaalde set van psychologische instrumenten. De markt zit immers vol met psychologische meetinstrumenten. Als op basis van deze instrumenten goede gesprekken kunnen worden gevoerd die tot resultaat hebben dat de cliënt zich happy voelt, kun je tevreden zijn.
Echter:
Wat met dat soort klassieke testmethodes dus niet kan: op groepsniveau of organisatieniveau uitspraken doen of grootschalig sociologisch en psychografisch onderzoek uitvoeren.
Wat we daarmee zeggen: voorspelbaarheid zit in het modelleren van de lichaam-geest-koppeling en daarop gebaseerde meettechnieken. En dat is een compleet nieuwe route.
Praktisch gemaakt
Voorspelbare patronen van houding, gedrag en denken in de data, dus na meting, ontstaan als je het ‘waarom mensen doen wat ze doen’ koppelt aan ‘wat mensen doen’.
Je koppelt dan sense data aan registratie data. Dat laatste noemen we tegenwoordig ook wel Big data en Small data (dat laatste zijn de bedrijfs-eigen data). Het resultaat is smart-data.
Bijna alle grotere bedrijven beschikken over enorme bergen big en small data waar ze geen betekenissen uit kunnen halen. Anders dan: de berg data steeds groter maken, steeds meer koppelingen aanbrengen tussen gesegmenteerde data en vervolgens maar hopen dat de statistisch relevante relaties iets betekenisvols representeren.
Het is fundamenteel de verkeerde weg.
De goede weg is om intentionaliteit te meten en om in die meting al meteen de koppeling tussen hard en zacht, dus tussen lichaam en geest te maken. Dan heb je het over nieuwe meetkunde waarmee panels worden uitgevraagd of waarmee cultuurmetingen worden gedaan in organisaties. Dan heb je het over de sprong van stupid data naar smart data.
