Ontdek je blinde vlek

“Zoals we weten zijn er dingen waarvan we weten dat we ze weten”, zei Donald Rumsfeld op 12 februari 2002. “Maar er zijn ook onbekende onbekendheden – de dingen waarvan we niet weten dat we ze niet weten.”

Over dat laatste wil ik het hebben. Want het is bijna negentien jaar geleden dat de omstreden Amerikaanse minister van Defensie de wereld trakteerde op deze filosofische uitspraak, en meer dan vier jaar geleden sinds het trendrapport Voorbereiden op het onbekende onbekende verscheen. Maar nog steeds zijn we vrijwel uitsluitend bezig met de dingen waarvan we weten dat we ze willen weten.

Dus vinden we het fijn om een zorgrobot te ontwerpen die verplegers helpt met het tillen van zware patiënten. Of om ‘emerging risk management’ te auditen voor het coronavirus. Prettige uitdagende problemen, die we goed samen kunnen aanpakken, zeker in combinatie met data en analytics.

Andere problemen zijn minder bekend en daardoor onbemind. Zoals bijvoorbeeld de kwetsbaarheid van het Europese btw-systeem, of zorgfraude in de vorm van schimmige bedrijfsstructuren, of de onvoorziene effecten van robotica op het werkplezier en de bedrijfscultuur.

Toch zijn die verborgen gevaren minstens zo belangrijk. Iedereen die weleens een blik werpt op Follow the Money, een website voor onderzoeksjournalistiek, ziet dat grote misstanden vaak pas zichtbaar worden na een actieve zoektocht. Zo’n zoektocht begint meestal bij een hypothese; het instrument om toegang te krijgen tot je blinde vlek. Een hypothese is een klein verhaaltje over wat er aan de hand zou kunnen zijn, gebaseerd op een beetje informatie en een flinke dosis verbeeldingskracht. De onderzoeker gaat ermee op pad, en doet daardoor nieuwe ontdekkingen buiten het gebruikelijke patroon.

Behalve in de journalistiek, is de hypothese ook een geliefd instrument in wetenschap en engineering, en mijn voorstel is: binnenkort ook bij internal auditing. Dat kun je analytisch en tegelijkertijd pragmatisch aanpakken. Door naar je data te kijken en stap voor stap te bedenken wat er misschien nog onzichtbaar zou kunnen zijn. De Britse statisticus David Hand heeft daar begin dit jaar een boek over geschreven, Dark Data, why what you don’t know matters, waarin hij vijftien soorten ontbrekende data beschrijft.

Mijn favoriet is ‘DD-Type 4: Self-Selection’. Ofwel, het fenomeen dat je alleen data hebt over datgene wat je kunt meten. Denk aan die cartoon van een man die voor zo’n kaart bij een station staat. Op de kaart staat een rode stip met de tekst: hier bent u. Hoe, denkt de man, wisten ze dat? Dat wisten ze doordat iedereen die naar de rode stip kijkt, op dat moment ook voor de kaart moet staan.

Aan dit voorbeeld kun je zien dat informatie misschien wel kan kloppen – hier bent u beschrijft heel juist de situatie van die man voor dat bord – maar dat er ook nog heel veel is dat je mist. Want op dat station lopen er ook nog honderden mensen rond voor wie die beschrijving niet opgaat.

Als je wat meer een doener bent, zoals Donald Rumsfeld, dan kun je ook gewoon beginnen met één simpele actie: stel je voor dat er ergens in je organisatie een persoon rondloopt die zicht heeft op een grote gevaarlijke situatie, die nu nog onbekend is. Ga dan op zoek naar die persoon – en ontdek je blinde vlek.