Handlungsfähigkeit unter Unsicherheit

Wir neigen dazu, Zielorientierung mit Planung zu verwechseln: Ziel definieren, Weg festlegen, Plan abarbeiten. Das funktioniert gut, solange die Welt einigermaßen vorhersehbar ist.

Unter Unsicherheit wird genau diese Logik zum Problem. Dann brauchen wir beides: Orientierung und Anpassungsfähigkeit.

Oder kürzer:

Klares Ziel. Konsequentes Handeln. Flexibler Weg.

Interessanterweise findet sich diese Grundidee in sehr unterschiedlichen Forschungs- und Managementansätzen wieder.

Psychologie: Handeln, ohne alles kontrollieren zu können

Albert Banduras Konzept der Selbstwirksamkeit beschreibt die Überzeugung, durch eigenes Handeln etwas bewirken zu können. Entscheidend ist dabei nicht der Glaube „Es wird schon gut gehen“, sondern:

„Ich kann etwas dafür tun.“

Peter Gollwitzers Forschung zu Implementation Intentions ergänzt die Umsetzungsperspektive. Ziele werden wirksamer, wenn aus allgemeinen Absichten konkrete Handlungen werden: „Wenn Situation X eintritt, tue ich Y.“

Gleichzeitig beeinflussen Ziele unsere Aufmerksamkeit. Forschung zur zielgerichteten Aufmerksamkeit zeigt, dass aktive Ziele beeinflussen können, welche Informationen für uns salient und handlungsrelevant werden. Was manchmal wie ein glücklicher Zufall erscheint, kann deshalb schlicht eine Möglichkeit sein, die wir ohne entsprechende Aufmerksamkeit übersehen hätten.

Zielorientierung darf allerdings nicht mit Starrheit verwechselt werden. Carsten Wrosch und Kollegen zeigen mit ihrer Forschung zu Goal Disengagement und Goal Reengagement, dass auch das Loslassen unerreichbarer Ziele und die Hinwendung zu neuen Zielen Bestandteile adaptiver Selbstregulation sein können.

Die psychologische Perspektive lässt sich damit so zusammenfassen:

Handle konsequent bei dem, was du beeinflussen kannst – und bleibe flexibel, wenn du neue Informationen bekommst.

Effectuation: Wenn sich sogar das Ziel entwickeln darf

In der Entrepreneurship-Forschung begegnet uns eine ähnliche Logik als Effectuation.

Saras Sarasvathy unterscheidet in ihrer grundlegenden Arbeit von 2001 zwischen Causation und Effectuation.

Klassische Planung fragt:

„Ich kenne mein Ziel – welche Mittel brauche ich dafür?“

Effectuation dreht die Perspektive um:

„Ich kenne meine verfügbaren Mittel – was kann ich damit erreichen?“

Sarasvathy entwickelte diesen Ansatz in den folgenden Jahren weiter und systematisierte ihn insbesondere in ihrem Buch Effectuation: Elements of Entrepreneurial Expertise (2008). Mit Effectuation werden heute fünf Prinzipien verbunden:

• Bird in Hand: mit vorhandenen Mitteln beginnen
• Affordable Loss: nur Risiken eingehen, deren möglicher Verlust verkraftbar ist
• Crazy Quilt: Partnerschaften eingehen und gemeinsam neue Möglichkeiten schaffen
• Lemonade: Überraschungen produktiv nutzen
• Pilot in the Plane: sich auf den gestaltbaren Teil der Zukunft konzentrieren

Der entscheidende Gedanke geht dabei noch über „flexibler Weg“ hinaus:

Unter hoher Unsicherheit kann sich durch Handeln, neue Partner und Lernen sogar das Ziel weiterentwickeln.

Statt die Zukunft möglichst genau vorherzusagen, versucht Effectuation, den beeinflussbaren Teil der Zukunft aktiv mitzugestalten.

Beyond Budgeting: Flexibilität auf Organisationsebene

Eine ähnliche Denkfigur findet sich im Beyond Budgeting.

Klassische Unternehmenssteuerung versucht häufig, die Zukunft in Jahrespläne, Budgets und Zielwerte zu übersetzen. Je dynamischer die Umwelt, desto schneller veralten jedoch die Annahmen, auf denen diese Pläne beruhen.

Beyond Budgeting bedeutet deshalb keineswegs, auf Planung zu verzichten. Stattdessen werden Dinge voneinander getrennt, die klassische Budgets häufig miteinander vermischen: Zielsetzung, Prognose, Ressourcenallokation und Leistungsbewertung.

Rolling Forecasts können aktualisiert werden, wenn neue Informationen vorliegen. Ressourcen werden flexibler eingesetzt. Entscheidungen werden stärker dezentralisiert. Relative Ziele können starre absolute Vorgaben ersetzen.

Die Organisation erhält damit Orientierung, ohne den zukünftigen Weg vollständig festzuschreiben.

Ein gemeinsames Muster

Psychologische Selbstregulation, Effectuation und Beyond Budgeting sind keine Varianten derselben Theorie. Sie stammen aus unterschiedlichen Forschungs- und Anwendungskontexten und sollten auch nicht nachträglich zu einer gemeinsamen Theorie erklärt werden.

Trotzdem beschäftigen sie sich mit Varianten einer erstaunlich ähnlichen Frage:

Wie bleiben Menschen und Organisationen handlungsfähig, wenn sie die Zukunft nicht vollständig vorhersehen und kontrollieren können?

Aus den drei Perspektiven lässt sich eine gemeinsame Handlungslogik ableiten:

Orientieren → Handeln → Beobachten → Lernen → Anpassen

Damit verschiebt sich die Denkweise von

Predict → Plan → Execute → Control

zu

Orient → Act → Sense → Learn → Adapt

Pläne verschwinden dabei nicht. Aber ihr Status verändert sich.

Ein Plan ist der derzeit beste bekannte Weg unter den derzeit bekannten Bedingungen – nicht die Zukunft.

Fünf Fragen für die Praxis

1. Was wollen wir eigentlich erreichen?
Ziel und derzeit bevorzugten Lösungsweg auseinanderhalten.

2. Was können wir jetzt beeinflussen?
Handlungsfähigkeit nicht von vollständiger Vorhersagbarkeit abhängig machen.

3. Was ist der nächste sinnvolle Schritt?
Aus Überlegungen Handlungen machen und dadurch neues Wissen erzeugen.

4. Was haben wir seit unserer letzten Entscheidung gelernt?
Neue Informationen nicht nur als Planabweichung, sondern als Erkenntnis behandeln.

5. Was würden wir heute anders entscheiden, wenn unser alter Plan nicht existieren würde?
Verhindern, dass vergangene Entscheidungen zukünftige Handlungsmöglichkeiten unnötig blockieren.

Handlungsfähigkeit statt Kontrollillusion

Vielleicht ist deshalb „Klares Ziel, flexibler Weg“ noch nicht die ganze Geschichte.

Die drei Perspektiven legen gemeinsam eine etwas umfassendere Haltung nahe:

Klare Orientierung. Konsequentes Handeln. Kontinuierliches Lernen. Flexible Wege.

Dabei geht es weder um Planlosigkeit noch darum, Ziele beim ersten Widerstand aufzugeben.

Es geht darum, zwischen dem zu unterscheiden, was wir beeinflussen können und was wir lediglich prognostizieren.

Wir können Ziele setzen. Wir können Entscheidungen treffen. Wir können handeln. Wir können unsere Aufmerksamkeit lenken, Partnerschaften eingehen, Experimente durchführen und aus den Ergebnissen lernen.

Was wir nicht können, ist die Reaktion einer komplexen Umwelt vollständig vorhersehen.

Deshalb könnte die eigentliche Leitidee lauten:

Nicht versuchen, die Zukunft zu kontrollieren. Die eigene Handlungsfähigkeit unter Unsicherheit erhöhen.

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Literatur

Bandura, A. (1997): Self-Efficacy: The Exercise of Control. W. H. Freeman.

Gollwitzer, P. M. (1999): Implementation Intentions: Strong Effects of Simple Plans. American Psychologist, 54(7), 493–503.

Moskowitz, G. B. (2002): Preconscious Effects of Temporary Goals on Attention. Journal of Experimental Social Psychology, 38(4), 397–404.

Wrosch, C., Scheier, M. F., Miller, G. E., Schulz, R. & Carver, C. S. (2003): Adaptive Self-Regulation of Unattainable Goals: Goal Disengagement, Goal Reengagement, and Subjective Well-Being. Personality and Social Psychology Bulletin, 29(12), 1494–1508.

Sarasvathy, S. D. (2001): Causation and Effectuation: Toward a Theoretical Shift from Economic Inevitability to Entrepreneurial Contingency. Academy of Management Review, 26(2), 243–263.

Sarasvathy, S. D. (2008): Effectuation: Elements of Entrepreneurial Expertise. Edward Elgar.

Hope, J. & Fraser, R. (2003): Beyond Budgeting: How Managers Can Break Free from the Annual Performance Trap. Harvard Business School Press.

Beyond Budgeting Round Table (BBRT): Beyond Budgeting Principles.

KI Hinweis

Dieser Beitrag entstand in einem Dialog mit der KI. Nein eigentlich im Dialog mit mehreren KIen, denn was ich ursprünglich mit ChtaGPT ausgearbeitet habe, habe ich mit Claude verifiziert und einem Faktencheck unterzogen, dessen Ergebnis wiederum von ChatGPT eingearbeitet wurde. Im ganzen Prozess gab es den Human in the Loop, der (1) die Idee zum Beitrag hatte, (2) zentrale Themen und Bausteine identifiziert hat und (3) die Qualitätssicherung und den Faktencheck sichergestellt hat.

Jasmin Karatas, Game Changing, Werde zum Business Nerd, München 2023, ISBN-13: 978-3-9525930-1-1 (Amazon)

Vielleicht bin ich befangen, vielleicht gehöre ich nicht zur Zielgruppe. Dafür kann Jasmin Karatas nichts, denn eigentlich hat sie ein wunderbares kleines Büchlein über Gamification geschrieben, nur dummerweise überschneiden sich unsere Kreise so weit, dass Ihre eigentliche Botschaft bei mir keine Überzeugungsarbeit mehr benötigt hat und mein persönlicher Mehrwert gar nicht in ihrer eigentlich Intention liegt, sondern eher in einzelnen Fußnoten, aber wie gesagt, dafür kann die Autorin nichts und das tut dem Buch keinen Abbruch.

Karatas Heldin ist Jane McGonigal über deren Buch Superbetter hier auch schon die Rede war. Zwei Ladies mit Gaming-Leidenschaft. Witzigerweise hatte ich mir bei der damaligen Lektüre von McGonigal vielmehr Impulse zur Gamification erhofft, als ich dann tatsächlich gefunden habe. Den Sprung zur Gamification schafft Karatas fast besser. (Kleiner Exkurs: Ja, McGonigal nutzt die Bilder und Sprache aus ihrer Gamingwelt, Superbetter ist für mich aber in erster Linie ein wertvolles Achtsamkeitstool, dass ich für mich selbst seit über einem Jahr nutze, allerdings gerade ohne die eigentlichen Gamification Komponenten, die sich McGonigal für ihre Community ausgedacht hat – die nutze ich eher weniger)

Aber ich schweife ab: Karatas arbeitet sorgfältig das Thema von Spiel und Spielen auf, über die Natur des Menschen, Kultur bis hin zu Gestaltungsprozessen. Natürlich fallen dabei Namen wie Huizinga, es gibt Ausflüge in Neurobiologie und positive Psychologie. Gestaltungsprozesse, Design Thinking & Co sind wohl die Homebase der Autorin für die sie selbst Gamification einsetzt.

Der allgemeinen/abstrakten Definition von Gamification als Einsatz von Spielelementen in spielfremden Kontexten, setzt sie ihre eigene, persönliche Definition entgegen:

„Gamification ist eine spezielle Methode, um emotionale Erfahrungen für einen Menschen oder eine Menschengruppe zu gestalten. Diese Methode lässt sich ausschließlich in einem Prozess anwenden. Sobald es ein abgeschlossenes Produkt ist, ist es ein Spiel.“

Natürlich geht es bei der Anwendung auch um Lernen und Kreativität, es geht um Social Selling, Methoden, Fuzzy Front End, Produktentwicklung und Design Theorie, um nutzerorientierte Gestaltung, Co-Creation und Innovation.

Wieder ein kleiner Ausflug: gerade zum Thema Methoden & Methodik hat Karatas einige sehr kluge Anmerkungen, die ich sicher noch für unsere Table of Elements aufgreifen werde.

Zwei Bonus-Tracks hat das Buch dann auch noch zu bieten:

1. Eine kurze Geschichte des Computerspiels auf gut 20 Seiten – kompakt und übersichtlich
2. und ein eigenes Glossar mit Nerdwissen aus dem ich trotz unserer Überschneidung noch das eine oder andere für mich gewonnen habe.

Zum Einstieg ins Thema ist das Buch keine schlechte Wahl.

Wer nicht gerne liest, der kann Jasmin Karatas auch hören, z.B. im New Work Chat-Podcast bei dem Sie Ende 2024 zu Gast war.

Weiter für „Nicht-Leser“ empfehlen kann ich unseren Gamification Kurs auf LinkedIn-Learning und für den Projekt-Werkraum, dem Vorläufer der Table of Elements entstand eine eigene Video-Reihe „Projekte – Spielend erfolgreich“, Während Karatas Prozessgestaltung und Design als Anwendung für Gamification im Blick hat, werfen wir den Blick auf die Projektarbeit.

Elster, Katrin; Christensen, Tamara. Leading in Ambiguity – How to Transform Uncertainty into Possibilities, Hamburg 2022, ISBN: ‎ 978-3-9824451-1-3 (Amazon)

Kennen Sie VUKA? Das überstrapazierte Akronym und Sinnbild der Herausforderungen unserer modernen Zeit?

VUKA steht für Volatilität (also extreme Ausschläge), Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität. So populär der Begriff ist, krankt er daran, dass die enthaltenen Begriffe nicht unabhängig voneinander sind.

Das „A“ greifen die beiden Autorinnen heraus und das ist erfrischend, denn vor allem zu Unsicherheit und Komplexität ist schon sehr viel gesagt worden.

Ambiguität, also Mehrdeutigkeit, verursacht Unsicherheit und Stress, aber unsere Kapazität für Ambiguität unsere Ambiguitätstoleranz ist trainierbar und darum geht es in diesem Buch.

Ganz zentral ist dabei der Status Quo, der uns vermeintliche Sicherheit suggeriert. Es ist daher vom Status Quo Bias die Rede, also unserer natürlichen Tendenz den Ist-Zustand gegenüber unsicheren künftigen Zuständen zu präferieren. Auf der anderen Seite lohnt sich die Auseinandersetzung mit Ambiguität, denn Ambiguität provoziert Fragen.

Unserer Kapazität für Ambiguität in unserem Fühlen, Denken und Handeln ist kontextspezifisch, aber Ambiguität kann auch ein Erfolgsfaktor sein:

When we aim to change, innovate, or transform, tolerating ambiguity is crucial for our success.

Letztlich gibt es 4 Erwartungshaltungen gegenüber dem Status Quo bzw. indirekt gegenüber der Ambiguität:

1. Protect the status quo
2. Restore the status quo
3. Evolve the status quo
4. Reimagine the status quo

Wenn wir uns der Ambiguität, der verschiedenen Erwartungshaltungen und dem Umgang damit bewusst sind, dann können wir mit 6 Design-Prinzipien bewusst Ambiguität für uns nutzen. Diese sind:

• Open the Space
• Leverage Tensions
• Aim for Insights
• Visualize the Invisible
• Prototype Progress
• Trust in Potential

Diesen Bogen arbeiten Katrin und Tamara aus. Ihr Anliegen ist es, unser Bewusstsein für ein so sperriges Thema zu schärfen und gleichzeitig aufzuzeigen, wie wir damit umgehen und es für uns nutzen können.

Zu meinen Lieblingsbeiträgen der Wikipedia gehört der Cognitive Bias Codex. Hierbei handelt es sich um eine Übersicht über die vielfältigen kognitiven Störungen bei uns Menschen. Die pure Anzahl und die Komplexität dieser Störungen führt uns unsere eigene Unzulänglichkeit nur zu gut vor Augen.

Diese Verzerrungen sind jetzt auch nicht „krankhaft“, sondern ganz normal – ein Zeichen unserer beschränkten Wahrnehmungs- und Verarbeitungsfähigkeit.

Der Titel dieses Beitrags leitet jetzt geflissentlich über zu der Frage, ob es solche Verzerrungen nicht auch in der KI gibt.

Eine erste Antwort finden wir bereits im Beitrag zu Belastbarkeit & Grenzen: KI basiert zum Einen auf Wahrscheinlichkeiten und nicht auf Wahrheiten oder Logik und zum Anderen ist die KI natürlich abhängig von dem ihr zur Verfügung gestellten Inhalten. Hier gelten noch immer die Grundprinzipen der Datenverarbeitung: Garbage in, garbage out.

Für ein aktuelles Projekt (eine Methoden-Übersicht) haben wir versucht die Attribute zur Beschreibung von Methoden mit Hilfe der KI vorzunehmen, bzw. unsere eigenen Überlegungen dazu mittels KI zu validieren. Die KI Ergebnisse dazu hielten leider unseren Erwartungen nicht stand, angefangen davon, dass uns die KI zu anderen Attributen überreden wollte und deutlich von den Vorgaben abgewichen ist, fand sie auch generell toll, was immer wir ihr gegeben haben, womit wir beim Thema kognitive Verzerrungen wären. Es gab also eindeutig eine Bestätigungstendenz.

Wenn man darüber nachdenkt ist das Ergebnis auch gar nicht so überraschend, denn was wir ihr als Input gegeben, ist natürlich gegenüber ihren anderen Ressourcen hochprior, nur anstatt unsere eigene Modellbildung damit kritisch auf den Prüfstand zu stellen, hat uns die KI dann lobend auf die Schulter geklopft. Gut fürs Ego, schlecht für das Ergebnis.

Wenn man jetzt noch berücksichtigt, das durch die Wahrscheinlichkeitsbetrachtung letztlich auch nur bestehende Lösungen einbezogen werden können, dann wird schnell klar, dass die KI zwar eine Umsetzungsmaschine, aber ein Innovationszwerg sein muss.

Unser Versuch der Methodenbeschreibung ist nur ein einfaches Beispiel. Die Fragen am Rande des Cognitive Bias Codex lassen sich aber auch auf die KI übertragen. Was tun, wenn…

• …wir mit zuvielen Informationen konfrontiert sind.
• …es an Bedeutung und Kontext fehlt.
• …wir schnell handeln müssen.
• …die Aktualität und „Haltbarkeit“ von Informationen nicht ganz klar ist.

Letztere bringt auch das Thema „Vergessen“ auf. Wenn Informationen veralten, dann sollten wir sie vielleicht sogar vergessen und sie nicht in unsere Antworten einbeziehen, aber es heißt doch so schön: Das Internet vergisst nicht. Nicht nur die KI muss noch viel lernen, sondern auch wir im Umgang mit der KI.

Anmerkung & Quellen:
Cognitive Bias Codex (Wiki Commons)
Das Logo im Beitrag ist „geklaut“ in der englischen Wikipedia und wurde selbst von der KI (Dall-E) kreiert, mehr dazu auf der dazu gehörigen Wiki-Commons-Seite von Wikipedia (inkl. dem zugrundeliegenden Prompt).
Ein erster Beitrag zur KI auf schlossBlog findet sich hier: Jetzt auch noch KI…
Und dann ging es um Belastbarkeit & Grenzen und um Anwendungsfälle.

Roth, Gerhard; Ryba, Alica; Coaching, Beratung und Gehirn: Neurobiologische Grundlagen wirksamer Veränderungskonzepte; 5., durchgesehene und um ein Vorwort erweiterte Auflage; Stuttgart 2016 (Amazon)

Nach der Lektüre bin ich hin- und hergerissen. In einigen Punkten scheint mir das Buch einseitig und nicht ausgeglichen, dem grundlegenden Verständnis der Autoren möchte ich mancherorts widersprechen und trotzdem, vielleicht auch gerade deswegen ist die Lektüre wertvoll. Der Inhalt bereichert die Domäne und trotzdem kann man sich an ihm reiben, aber so entsteht Entwicklung.

Gerhard Roth war einer der bekanntesten deutschen Gehirnforscher und der Ansatz der beiden Autoren neurobiologische Grundlagen für Coaching und Beratung aufzuzeigen klingt vielversprechend und ja, ich habe das eine oder andere über Aufbau und Funktionsweise unseres Gehirns gelernt, nur die Rückübertragung und Anwendung in Coaching und Beratung sehe ich nicht – zumindest nicht in dem Umfang, wie ich es mir erhofft hätte.

Der Umgang mit Coaching und Psychoanalyse der Autoren ist sehr spitzzüngig, der (wissenschaftlich belegte) Wirkungsnachweis wird als Achillesverse identifiziert. Das eigene 4-Ebenen-Modell wird aber seltsamerweise keiner empirischen Überprüfung unterzogen.

Auch die Abgrenzung von Coaching und Psychoanalyse wird thematisiert. Es wird darauf hingewiesen, dass die gleichen (oder ähnliche) Konzepte und Modelle herangezogen werden, nur dass der Coachingbereich noch „unwissenschaftlicher“ sei. An dieser Stelle steckt – glaube ich – ein falsches Verständnis von Coaching und Psychoanalyse, denn klar, der Betrachtungsgegenstand ist der Gleiche, die unterschiedliche Motivation wird noch thematisiert, aber was fehlt ist eine Betrachtung der Mandatierung: Während die Psychoanalyse „therapeutisch“ legitimiert ist, sind dem Coaching Handschellen angelegt. Coaching (im beruflichen Kontext) beruht auf Freiwilligkeit (und nicht zwangsläufig auf einer Notsituation). Coaching passiert nicht nur zwischen Coach und Klient, sondern möglicherweise sind auch Arbeitgeber/Vorgesetzte involviert – vielleicht nicht in der direkten Coach/Klienten-Beziehung, aber möglicherweise im Rahmen der Personalentwicklung oder Finanzierung von det Janze. Es stehen also auch gewisse Interessenkonflikte im Raum, die den Handlungsspielraum für ein Coaching einschränken.

Die Zusammenfassung der Freudschen und der Ericksonschen-Lehre ist kompakt und liest sich gut, allerdings stellt sich mir die Frage, wie aktuell diese ist. Deren historischer Einfluss ist unbestritten, aber gefühlt basiert das Verständnis im Buch auf Theorien aus Anfang/Mitte des 20. Jahrhunderts (Freud 1856-1939, Erickson 1901-1980), es werden zwar auch neuere Werke angeführt, aber gefühlt stehen Sigmund und Milton im Raum.

An der einen oder anderen Stelle blitzt eine naturwissenschaftliche Überheblichkeit auf. Psychoanalyse wird als Geisteswissenschaft bezeichnet und die Geisteswissenschaft noch in Anführungszeichen gesetzt.

Systemische Coaching Ansätze werden aufgrund ihrer „nicht ausreichenden Konkretisierung“ und ihres „eklektischen Kerns“ (also einem beliebigen Cherry-Picking) kritisch gesehen, obwohl sich die Ansatzpunkte zur Problemlösung der eigenen Theorie dem wieder inhaltlich annähern.

Alles in allem handelt es sich um ein spannendes Buch, im besten Sinn des Wortes. Keine unumstößliche Wahrheit, aber eine echte Bereicherung.

Yu-Kai Chou; Actionable Gamification– Beyond Points, Badges, and Leaderboardss, 2017 (Amazon)

Achtung, Mogelpackung! Aber keine schlechte.

Eigentlich geht es bei dem amerikanisch-taiwanesischen Yu-Kai Chou gar nicht um Gamification, sondern um „human focused design“. Er hat dazu sein Octalysis-Framework entwickelt – zuerst auf seiner Homepage und dann in Buchform.

Eigentlich ist Octalysis eine Motivationstheorie. Abgeleitet tatsächlich aus der Analyse unzähliger Spiele versucht Yu-Kai Chou die zugrunde liegenden Treiber (core drives) für jegliches Handeln zu identifizieren. Er kommt dabei auf 8 Stück, die er in einem Oktagon anordnet, plus einen versteckten neunten Antrieb mit der Sensationslust.

Er ordnet die einzelnen Antriebe tendenziell der linken oder der rechten Gehirnhälfte zu, wobei er selbst darauf hinweist, dass diese Unterscheidung nicht neurowissenschaftlich begründet, sondern eher symbolisch zu verstehen ist.

Daneben unterscheidet er White Hat und Black Hat Gamification, also eher positiv oder negativ konnotierte Antriebe.

Zu den einzelnen Core Drives identifiziert er dann jeweils eine ganze Reihe von „Spieltechniken“, die sich als Design-Elemente nutzen lassen, um den jeweiligen Antrieb zu triggern. Also doch Gamification!

Spannend ist Yu-Kai Chous Reflexion von verschiedenen Behavioral Frameworks mit Hilfe von Octalysis:

• Ryan and Deci’s Self-Determination Theory
• Richard Bartle’s Four Player Types
• Nicole Lazzaro’s 4 Keys To Fun
• Mihaly Csikszentmihalyi’s Flow Theory
• Fogg Behavior Model
• Jane McGonigal’s Theories (die von SuperBetter)

Die verhaltenswissenschaftliche Fundierung (da dürfen auch Kahnemann & Co nicht fehlen) gibt dem „Schmuddelkind“ Gamification einen fundierten, sauberen Anstrich.

Und obendrein ist Yu-Kai Chous Baukasten vielversprechend.

Eine kompakte deutschsprachige Zusammenfassung des Octalysis Frameworks gibt es übrigens bei der Uni Oldenburg.

Alexander Siedschlag, Rosemarie Stangl, Katastrophenmanagement: Eine wissenschaftliche Einführung, Hamburg 2020, ISBN-13: 9783347179301 (Amazon)

Statt noch ein Buch über Risikomanagement oder Projektmanagement zu lesen, ist es manchmal wesentlich anregender in ein benachbartes Regal zu greifen, statt erneut in der eigenen Blase zu bleiben und sich gegenseitig selbst zu bestätigen. Das „Katastrophenmanagement“ entstammt der Sicherheitsforschung und versteht sich als eine wissenschaftliche Einführung, steht also in einem Nachbarregal und nicht im PM-Sumpf.

Ja, es ist ein akademisches Buch und die Ländervergleiche und politischen Betrachtungen haben mich jetzt weniger interessiert, aber das ist ja vollkommen ok, weil nicht mein Anspruch. Die grundlegenden Schulen und Analysemethoden, Katastrophenkommunikation und das Resilienzkonzept hingegen schon.

Wir kennen klassische Risikobetrachtungen die mathematisch das Produkt aus Eintrittswahrscheinlichkeit (Likelihood) und den verbunden Auswirkungen (Impact) bilden. Das Disaster Risk Model zeigt, dass man sich auch mit anderen Ansätzen mit der Risikothematik befassen kann:

Jetzt ist so ein Venn-Diagramm, dass die Schnittmenge aus Gefährdung, Exponiertheit und Verletzlichkeit betrachtet nicht so einfach modellierbar wie ein mathematisches Produkt, zeigt aber, dass es sich darüber nachzudenken lohnt, ob es nicht noch andere Faktoren gibt, die wir in die Risikobetrachtung einbeziehen sollten und warum – zum Teufel – müssen diese Faktoren multiplikativ verknüpft sein? Weil es einfach ist?

Ich muss gestehen, dass es noch ein weiteres Motiv für die Lektüre gab: Neugier, denn Alex Siedschlag kenne ich schon aus Schulzeiten. wir haben gemeinsam Abitur gemacht, waren gemeinsam bei der Bundeswehr und haben uns lose im Auge behalten. Insofern war eine solche Einführung auch der willkommene Anlass in sein Metier zu schnuppern. Alex ist heute Professor für Homeland Security an der Penn State University. Zugegebenermaßen musste ich schmunzeln, als ich bei der Beschreibung des Szenariotrichters dann eine Abbildung gefunden habe, die ich vor langer Zeit mal für einen Wikipedia-Artikel gebaut habe (siehe Foto oben) – selbstverständlich ordentlich zitiert, auch wenn die Wikipedia in wissenschaftlichen Kreisen ja eher verpönt ist, aber meine Grafik hat es immerhin in das „Katastrophenmanagement“ geschafft. Die inhaltlichen Belegstellen sind selbstverständlich wissenschaftlicher Natur, aber die Darstellung wurde übernommen.

Für mich wertvolle Inputs waren u.a. die Unterscheidung von Krise und Katastrophe, das Sieben-Phasen-Modell nach Chapmann oder die Impact-Zonen nach Tiryakian. Psychologische Aspekte und systemische Betrachtungen bis hin zum Resilienzkonzept hatten naturgemäß eine hohe Überschneidung zu meinem persönlichen Hintergrund (habe doch Organisationspsychologie (im Nebenfach) durchaus studiert).

Das Buch hält was es verspricht und – ja – es hat auch schon kritische Bezüge zu COVID-19:

„In diesem Zusammenhang wird wiederum deutlich, dass COVID-19 im Bereich des planerisch durchaus vorstellbaren und Antizipiertem lag. Aus sozialwissenschaftlicher Sicht besteht die katastrophale Qualität dieser Pandemie eben auch darin, dass über Jahrzehnte hinweg verfolgte Risikomanagementstrategien entweder nicht (mehr) Praxis bereit waren, nicht kohärent angewandt wurden oder nicht wie vorgesehen griffen (…).“

Diese inhaltliche Aktualität ist bemerkenswert. An anderer Stelle habe ich sie allerdings vermisst: Die Rolle von Blogs und Web 2.0 in der Gefahrenkommunikation ist überholt. An ihre Stelle ist längst Social Media getreten, schneller als die zitierte Fachliteratur nachziehen konnte. Alles in allem aber nur eine Kleinigkeit, die den Gesamteindruck nicht schmälert.

Daniel Kahnemanns mehr als lesenswertes Buch „Schnelles Denken, langsames Denken“ (Amazon) ist so etwas wie das Resümee eines großartigen Denkers. Kahnemann führt auch den Laien in die state-of-the-art  Kognitionspsychologie ein und zeigt, wissenschaftlich fundiert und trotzdem leicht lesbar wie wir „Ticken“ und „Entscheiden“. Gleichzeitig ist es so etwas wie die Bilanz eines Lebenswerkes.

Das Rationaltiätskonzept eines Homo Oeconomicus ist längst überholt und Kahnemann hat für seinen Beitrag zur Neuen Erwartungstehorie immerhin den Wirtschafts-Nobelpreis bekommen.

Kahnemann beschreibt das Modell zweier kognitiver Systeme (System 1: für schnelles Denken, System 2: für langsames Denken) und deren Zusammenspiel.

Mit diesem Modell lassen sich zahlreiche Verhaltens- und Entscheidungsmuster psychologisch erklären, z.B.:

Den ganzen Beitrag lesen…

Muss man ein theoretisch/philosophisches Buch über Spiele lesen?

Nein, muss man nicht, kann man aber.

Und durchaus erhellend ist die Einordnung des Spiels als elementares Prinzip der Evolution und des Lebens.

Gerald Hüther (ja, der Hirnforscher) und Christoph Quarch liefern neben einer wissenschaftlich/philosophischen Einordnung auch eine kleine Kulturgeschichte und ein Plädoyer zur Rettung des Spiels. Bei letzterem schießen sie etwas über das Ziel hinaus und werden mir zu dogmatisch. Sie stilisieren stark die Bedrohung des homo ludens (des spielenden Menschen) durch den homo oeconomicus und den homo faber. Sie warnen vor der reinen Konsumhaltung (statt des aktiven Spiels) und das elektronische Spiel vor dem Monitor erschließt sich ihnen nicht. Hier gehen sie mir zu weit. Ich folge ihrer Wertschätzung von Kreativität und Spiel, die Abschätzung verschiedener Varianten geht mir aber zu weit und ist nicht mehr zeitgemäß. Lediglich die Reduktion des Spiels auf den Konsum oder die elektronische Variante ist zu bedauern, nicht aber diese Varianten an sich. Sie haben im breiten Spektrum des Spiels durchaus ihren Platz und ihre Berechtigung. Homo ludens, homo oeconomicus oder homo faber sind für mich lediglich Denkfiguren – vielleicht auch Leitbilder in bestimmten Epochen. Der Höhepunkt der Verehrung des homo oeonomics ist aber längst überschritten. Seine Kritik beginnt spätestens in den 60er Jahren und hat zuletzt mit Autoren wie Kahnemann oder Taleb auch breite Kreise erreicht.

Die beiden Autoren identifizieren drei zentrale Signaturen eines jeden Spiels: Verbundenheit, Freiheit und Darstellung. Sie betrachten die Spielfamilien Geschicklichkeitsspiele, Wettkampfspiele, Schauspiele (einschließlich der Kultspiele) und Glücksspiele. Sie betrachten Spiel und Spielraum als Quelle von Kreativität und Innovation und somit auch als Voraussetzung für (wirtschaftlichen) Erfolg. Sie kritisieren die Notenoptimierung zu Lasten von „Spielräumen“ in unserem Schulsystem und bieten letztlich ein leidenschaftliches Plädoyer für das Spiel:

„Denn wo Menschen miteinander spielen, öffnet sich der Raum des Zwischenmenschlichen, in dem sich Neues, Unverhofftes zeigen kann.“

Gerald Hüther, Christoph Quarch, Rettet das Spiel: weil Leben mehr als Funktionieren ist, München 2016, ISBN-13: 9783446447011 (Amazon) 

Stephan A. Jansen beschreibt (brandeins 06/2019), wie wir trotz aller Sensibilisierung für disruptive Entwicklungen unsere Augen vor dem Offensichtlichen verschließen und verweist auf schwere Kognitionsstörungen: „Warum wir auch sehr naheliegende Entwicklungen nicht früher sehen können, liegt in dem begründet, was wir in der Forschung kognitive Routinen nennen. Das sind Beobachtungsprogramme, bei denen weniger die Ergebnisse interessieren als das Programm selbst: Was gefunden wird, ist immer abhängig von der Such-Logik.“

Wen wundert es da, dass sich Unternehmen mit permanenter Selbstbestätigung immer tiefer ein Schlammassel wie den Diesel-Skandal reinreiten oder ausschließlich Menschen einstellen, die so sind, wie die Menschen, die bereits in der Organisation sind – auch das eine Form von Selbstbestätigung mit der Gefahr von inzestiösen Tendenzen.