Würde ein guter Chirurg noch operieren, wenn der wüsste, dass eine Blutvergiftung die Ursache der Beschwerden ist? Vermutlich nicht. Es würde versucht werden, den lebensbedrohlichen Zustand durch eine geeignete Behandlung und Medikamente zu stabilisieren und schließlich zu heilen. Das wäre die angemessene Behandlung dieses Krankheitsbild.
So abwegig es auch scheinen mag, nicht alle Verantwortlichen in Krisenunternehmen gehen ähnlich logisch an die Probleme ihrer „Patienten“ heran. Schnell fallen übereilige Entscheidungen und „Notoperationen“ werden unternommen, auch wenn das Unternehmen im übertragenen Sinne eigentlich an einer „Datensepsis“ leidet.
Das Problem sind sogenannte Verzerrungseffekte, im Englischen als „Bias“ bezeichnet, die zu solchen Fehlentscheidungen führen. Dabei gibt es eine Vielzahl von Bias-Varianten, die der Cognitive Bias Codex anschaulich darstellt:
Betrachten wir einmal sieben Aspekte aus dem Cognitive Bias Codex.
Action- & Ommission-Bias
Der Action- und der Ommission-Bias sind eng miteinander verbunden. Action-Bias beschreibt die Neigung, auch dann aktiv zu werden, wenn ein Handeln voraussichtlich nutzlos, eventuell sogar schädlich ist.
An der Stelle kommt ein möglicher Ommission-Bias ins Spiel: Untätigkeit wird als negativ empfunden. Das kann dazu führen, dass Agierende aus Angst davor, nichts zu tun, vorschnelle Annahmen auf Grundlage unvollständiger Daten treffen. In Krisenunternehmen kann diese Grundeinstellung fatale Folgen haben, insbesondere auch im Bereich des Datenmanagements, denn die Bestimmung des Daten-Scopes vor einer Analyse ist essenziell.
Confirmation– & Selection-Bias
Ein Confirmation-Bias kann später zu weiteren Problemen führen, da er Handelnde dazu bewegt, Informationen so auszuwählen und zu interpretieren, dass die eigenen Erwartungen bestätigt werden. Diese Art von Bias führt z.B. Verschwörungstheoretiker dazu nur Informationen zu finden, die mutmaßlich ihre Annahmen bestätigen. Zu einem Confirmation-Bias neigen aber weitaus mehr Menschen als nur Vertreter von absurden Theorien. Gerade in Krisenunternehmen kann jede (Fehl-)Entscheidung über das Überleben des Unternehmens bzw. den Erfolg des Krisenprojekts entscheiden. Wichtig ist es, nicht alle Informationen im Krisenunternehmen ohne Überprüfung als richtig einzustufen. Ein Selection-Bias kann zudem zu methodisch unsauberem Arbeiten führen, indem nur noch Stichproben oder Teile der relevanten Daten ausgewertet werden. Eine saubere Bestimmung aller relevanten Daten sowie die Sicherstellung einer hohen Datenqualität sind im Umgang mit Daten in Krisenunternehmen das A und O.
Future- & Anchoring-Bias
Im Anschluss kann auch ein Future-Bias zu Schwierigkeiten führen. Er beschreibt die instinktive Verknüpfung von Erfahrungen, die zu vorschnellen Annahmen über die Zukunft führen. Was in einem früheren Krisenprojekt geklappt hat, muss auch im nächsten funktionieren. Natürlich handelt es sich dabei nicht selten um einen Trugschluss. Der Anchoring-Bias beschreibt eine Situation, in der sich Personen zu stark von anfänglich zugänglichen Informationen (hier der „Ankerpunkt“) orientieren, um zu einem späteren Zeitpunkt fundierte Entscheidungen treffen zu können. Anfängliche Informationen bleiben der Maßstab aller Dinge, auch wenn die vollständige Datenlange möglicherweise ein ganz anderes Bild zeichnet. Eine gründliche Auswertung der Unternehmensdaten ist daher nötig, um sicherzustellen, dass später richtige Einschätzungen und Entscheidungen getroffen werden.
Self-Serving Bias
Wenn das Krisenprojekt misslingt, kann ein Self-Serving-Bias leicht zu weiteren Misserfolgen führen. Er besagt, dass Handelnde Erfolg in der Regel eigenen Fähigkeiten und Handeln zuschreiben, während sie die Schuld für Misserfolg nicht bei sich selbst suchen, sondern Umweltfaktoren verantwortlich machen. Gleichermaßen können gescheiterte Sanierungen einer fehlenden Datenbasis, der mangelnden Disziplin der Mitarbeiter oder anderen Umweltfaktoren zugeschrieben werden, auch wenn eine bessere Auswertung der Unternehmensdaten in Wirklichkeit ein großes Erfolgspotenzial hätte offen legen können.
Doch wie schütze ich mich vor „Bias“ in der Krisenberatung?
Was müsste zur Sicherstellung eines erfolgreichen Krisenprojekts mit möglichst wenig „Bias“ passieren? Vorgehensweise und Reihenfolge.
Niemand kann sich vollends von Voreingenommenheit befreien – das zeigt allein die schiere Anzahl an Bias-Arten. Es gilt sich zu vergegenwärtigen, dass diese Arten von Voreingenommenheit den Zielen eines jeden Krisenprojekts im Weg stehen. Eine klare Orientierung an Daten und Zahlen kann dazu beitragen, die Fehlerhäufigkeit durch einen Bias zu verringern. Essenziell ist insbesondere die Bestimmung des Daten-Scopes zu Beginn des Projekts, die anschließende Daten-Analyse, eine Prüfung der Daten-Qualität sowie ihre Bewertung. Nur so können Sie sicher sagen, ob Sie die Datengrundlage auch wirklich sinnvoll für Ihre Zwecke einsetzen können.
