#547 BER und der Managementkorrekturfaktor

Auf Spiegel online zitiert heute Alexander Demling den Planungsexperten Bent Flyvbjerg, der auch schon in der ZDF-Reportage „Fluchhafen“ herhalten musste und auf den auch im aktuellen Bestseller „Schnelles Denken, langsames Denken(Amazon Affiliate Link) von Daniel Kahnemann (eine Rezension folgt) verwiesen wird. Plakativ heißt es da:

Die meisten Projektmanager sind Dummköpfe oder Lügner

Nicht ganz klar wird, ob das ein Flyvbjerg-Zitat sein soll. Ich bezweifle das, denn so plump ist mir Flyvbjerg nicht in Erinnerung. Auch die Wiedergabe von Flybjergs-These, dass man alle Schätzungen realistisch hochrechnen kann, wenn man eine Prognose mit einem statistischen Korrekturfaktor multipliziert, erscheint mir für den dänischen Planungsexperten, der in Oxford lehrt, zu trivial. Aus dem ZDF-Beitrag blieb mir von ihm hingegen in Erinnerung, dass Planungs- und Projektkompetenz für derartige Mega-Projekte sinnvollerweise national gebündelt werden sollten.


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#467 Schwarmintelligenz

Mein Kollege Florian hat mich gestern Abend auf die Google Prognose zum European Song Contest aufmerksam gemacht (also noch vor der großen Tamtam in Düsseldorf). Und da stellt sich im Nachhinein doch die Frage nach der Schwarmintelligenz von Google. Nun, es mag beruhigend sein: Es scheint nicht weit her damit. Das tatsächliche Ergebnis liegt weit daneben.

Lena als Googles Nummer 1 wurde 10., Aserbaidschan als Gewinner war bei Google nur auf Platz 7, Italien als Zweitplatzierter war bei Google nur Schlußlicht.

Ist es also nicht weit her mit der Schwarmintelligenz?

Oder hat Google nur den „falschen Schwarm“ befragt/ausgewertet? Wahrscheinlich stammt die größte Zahl der europäischen Google-Nutzer aus Deutschland, was die Überschätzung von Lena erklären könnte. Die Punktevergabe erfolgt nicht repräsentativ. es gibt größere und kleinere Länder. Auch die nachbarschaftlichen Punkteschiebereien dürften die prognostischen Fähigkeiten überfordern. Google, die Datenkrake, hat sicherlich die größtmögliche Datenbasis und dennoch liegt die Prognose weit daneben. Wir wissen um die analytischen Fähigkeiten von Google, schließlich beruht das Google-Geschäftsmodell, die gezielte Platzierung von Werbung, darauf und dennoch hätte der berühmte Affe aus dem Wallstreet Journal (also ein Zufallsgenerator) wahrscheinlich nicht schlechter abgeschnitten. Und wenn Google bei einer Prognose so daneben liegt, wie sieht es dann in den prognostischen Modellen moderner BI-Systeme aus? Besser als beim Champion?



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