De overgang naar een nieuwe fase in het leven, gekenmerkt door een ‘ronde’ leeftijd, roept vaak reflectie op. Dit artikel duikt in de intellectuale reis van de auteur van de afgelopen tien jaar, van een traditionele economie-opleiding tot een diepe verkenning van complexe systemen, milieubewustzijn en datawetenschap. Deze reis onthult een fundamentele spanning tussen twee benaderingen om de complexe wereld om ons heen te begrijpen en te beïnvloeden: een data-gedreven, controle-georiënteerde aanpak, en een meer organische, ‘dans’-achtige benadering die de inherente verbondenheid en onvoorspelbaarheid van systemen erkent.
De aantrekkingskracht van complexe systemen
Complexiteitswetenschap is een boeiend interdisciplinair vakgebied met een eenvoudige kern: in plaats van de wereld te willen begrijpen door dingen op te splitsen in hun samenstellende delen, onderzoeken we wat we kunnen leren door gehelen te bestuderen, relaties centraal te stellen en de context in gedachten te houden. Dit idee is in wezen subversief ten opzichte van de moderne intellectuele denkwijze, gedomineerd door het reductionisme.
In de economie wordt “de markt” bijvoorbeeld opgesplitst in consumenten en bedrijven, die elk worden gemodelleerd als losgekoppelde automaten wier enige interactie is het beïnvloeden van elkaar via hun effecten op de heersende prijzen. In de geneeskunde begrijpen we het menselijk lichaam en de ervaring als bestaande uit afzonderlijke orgaansystemen, afzonderlijke ontwikkelingsfasen en afzonderlijke dingen die fout kunnen gaan, en we hebben specialisten voor elk. Zelfs in een sport als basketbal denken we dat het spel verschillende elementen heeft, aanval en verdediging, ruimtelijkheid en schietvaardigheid, consistentie en evenwicht. In al deze voorbeelden, en op talloze andere plaatsen waar we zouden kunnen kijken, is het gemakkelijk genoeg om te zien dat de lijnen die we trekken conventies, abstracties, producten van de geest zijn. Deze indelingen kunnen nuttig zijn, en zonder hen zouden we ons verloren kunnen voelen. Maar in werkelijkheid is alles met elkaar verbonden en zijn we omringd door complexe systemen.
Jonathan Rowson’s boek *The Moves That Matter: A Chess Grandmaster on the Game of Life* vat prachtig samen hoe we ons voortdurend bevinden in onderling verbonden systemen. Van de atmosfeer van de aarde tot politieke en economische structuren, en zelfs de productie van ‘onredelijk lekkere donuts’, alles is met elkaar verbonden. Marketing, bijvoorbeeld, beïnvloedt ons zenuwstelsel om verlangens te creëren, wat leidt tot verschuivingen in vraag en aanbod die op hun beurt ecosystemen beïnvloeden. Dit kan leiden tot ongezonde consumptiepatronen en uiteindelijk de gezondheidssystemen en ecosystemen aantasten.
De counterculturele aantrekkingskracht van systeemdenken en complexe systemen lag in de manier waarop het de gevestigde orde uitdaagde. De praktische bruikbaarheid was echter even overtuigend.
Een vroeg voorbeeld is *The Limits to Growth* uit 1972. Onderzoekers van MIT, gefinancierd door de Club van Rome, gebruikten een simulatie van “systeemdynamiek” om de interactie van planetaire trends in bevolking, voedselproductie, industrialisatie, vervuiling en consumptie in kaart te brengen. Dit baanbrekende werk legde een basis voor wat een simpele waarheid is geworden van de milieubeweging: dat grenzeloze industriële groei op een eindige planeet onmogelijk is. Het toonde aan hoe onderlinge afhankelijkheden en feedback loops kunnen leiden tot onverwachte en ongewenste resultaten.
Een ander fascinerend staaltje van complexiteit kwam in 1997, toen Geoffrey West, James Brown en Brian Enquist een theorie publiceerden (WBE-theorie) die eerder waargenomen schaalpatronen tussen soorten verklaarde. Waarschijnlijk heb je je nooit afgevraagd in hoeverre een olifant slechts een opgeschaalde versie is van een muis, maar het blijkt dat dat in grote mate het geval is. Deze wetenschappers probeerden de opmerkelijke voorspelbaarheid te verklaren in de relatie die werd waargenomen tussen massa en metabolisme (de wet van Kleiber). Simpel gezegd, de WBE-theorie toonde aan dat de muis en de olifant een gemeenschappelijk vertakkingspatroon delen in de geometrie van hun bloedsomloopsystemen (“fractale geometrie”), en deze gemeenschappelijkheid tussen soorten produceert de schaalrelatie. Dit klinkt misschien als een extreem niche-verhaal over een academische doorbraak, maar de gevolgen van het begrijpen van de werkingsmechanismen zijn verstrekkend, zoals blijkt uit de volledige titel van West’s boek uit 2018: *Scale: The Universal Laws of Life, Growth, and Death in Organisms, Cities, and Companies.* Het demonstreert hoe dezelfde principes van schaalbaarheid van toepassing zijn op diverse systemen, van biologische organismen tot steden en bedrijven.
Een verschuivend perspectief: van controle naar dans
De persoonlijke verkenning van de auteur omvatte cursussen van het Santa Fe Institute, het lezen van invloedrijke auteurs en het onderzoeken van onderwerpen als fractale geometrie, niet-lineaire dynamische systemen en agent-gebaseerde modellering. Een herlezing van *Worlds Hidden in Plain Sight: Thirty Years of Complexity Thinking at the Sante Fe Institute*, een verzameling essays die de opkomst van complexiteitswetenschap volgen, leidde echter tot een kritische bezinning.
De essays, met hun nadruk op de potentie van big data, supercomputers en kunstmatige intelligentie om complexe systemen te beheersen, deden de auteur zich afvragen of deze benadering niet tekortschoot. Zinnen als “immens potentieel voor het verkrijgen van gedetailleerde inzichten in sociale patronen en ontwerpen”, “een race voor kennis en controle van de complexe wereld om ons heen, een race die we moeten winnen” en “een schaal kan ontstaan waarop een oncontroleerbaar systeem plotseling controleerbaar wordt”, suggereerden een gevaarlijke illusie van controle.
De auteur betoogt dat deze obsessie met controle het begrip van complexe systemen ondermijnt. Het is een herhaling van de historische fout van de mensheid, gedreven door een hunkering naar macht en controle over de natuur. Deze drang naar controle is de wortel van veel problemen waarmee we vandaag de dag worden geconfronteerd, zoals klimaatverandering en ecologische degradatie.
Er zijn drie mogelijke reacties wanneer men wordt geconfronteerd met de complexe onderlinge verbondenheid van de wereld om ons heen en accepteert dat de natuur inherent verstrengeld is. Je kunt doen zoals deze auteurs doen, en wedden op de wet van Moore (big data en computation) om de mysteries van complexe systemen te ontrafelen. Een andere optie, altijd beschikbaar maar nooit de voorkeur, is het opgeven van kennis. We zullen de wereld nooit volledig in onze handen krijgen, om ermee te doen wat we willen, dus wat heeft het voor zin? Een derde optie is, in de woorden van *Limits to Growth*-auteur Donella Meadows, om met systemen te dansen.
De gevaren van controle-gerichtheid
De weg naar begrip en controle via big data is bezaaid met gevaren:
- Energie: De exponentiële groei van de digitale technologie, zoals voorspeld door de wet van Moore, is afhankelijk van steeds grotere hoeveelheden energie, zeldzame metalen en complexe toeleveringsketens. Deze afhankelijkheid van een niet-duurzaam modern systeem ondermijnt de basis van deze benadering. Tom Murphy’s *Metastatic Modernity* serie is een goede bron voor verdere informatie.
- Chaos: Complexe systemen vertonen chaotisch gedrag, waardoor het voorspellen en beheersen van hun dynamiek uiterst moeilijk is. De logistieke vergelijking illustreert hoe kleine afwijkingen in de beginwaarden tot grote verschillen in de uiteindelijke resultaten kunnen leiden. Hopen dat AI en big data ons over drempels heen zullen helpen waar complexe systemen van oncontroleerbaar naar controleerbaar gaan, is in wezen het najagen van een exponentieel (chaos) met een ander (wet van Moore).
- Entropie: De Tweede Wet van de Thermodynamica dicteert dat energie de neiging heeft zich in de loop van de tijd te verspreiden van nuttige, geconcentreerde bundels naar minder nuttige, verspreide rommel. Om de entropie in één gebied te verminderen, moet de entropie elders worden verhoogd. Pogingen om problemen zoals klimaatverandering op te lossen door complexe systemen te beheersen, kunnen leiden tot onbedoelde gevolgen in onderling verbonden systemen. De oplossingen blijven niet binnen onze arbitraire grenzen en komen vaak terug om ons te bijten. Daarom spreken systeemdenkers vaak in termen van ‘reacties’ in plaats van ‘oplossingen’.
- Het observatoreffect: Het streven naar controle impliceert een scheiding tussen de controller en het gecontroleerde. Deze veronderstelling van objectiviteit negeert de inherente verbondenheid binnen complexe systemen. Sommige dingen kunnen alleen worden begrepen door er daadwerkelijk mee in contact te treden.
Data Science en de zoektocht naar controle
In de context van data science, kan de focus op het verzamelen en analyseren van grote hoeveelheden data leiden tot een illusie van controle. Hoewel data waardevolle inzichten kan bieden, is het belangrijk om te erkennen dat complexe systemen vaak onvoorspelbaar en dynamisch zijn. Data kan een momentopname van de realiteit geven, maar het kan de onderliggende complexiteit en de onverwachte interacties tussen verschillende elementen niet altijd volledig vastleggen. Het is essentieel om een evenwicht te vinden tussen het gebruik van data voor besluitvorming en het erkennen van de beperkingen van data-gedreven benaderingen. Voor meer informatie over de mogelijkheden binnen dit vakgebied, bekijk Data Science Stage: Een Geweldige Start voor Jouw Carrière!
De Ethische Overwegingen van Data-Intelligentie
De toenemende mogelijkheden van data-intelligentie brengen ethische overwegingen met zich mee. Het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat data op een verantwoorde en transparante manier wordt gebruikt, met respect voor privacy en de rechten van individuen. Bedrijven zoals Palantir’s Azione spelen een belangrijke rol in de ontwikkeling van data-intelligentie, maar het is essentieel dat zij zich houden aan ethische richtlijnen en best practices. De toekomst van data-intelligentie hangt af van het vermogen om innovatie te combineren met ethische verantwoordelijkheid.
Dansen met systemen: een alternatieve benadering
Donella Meadows pleit voor een “dans” met complexe systemen. Dit betekent dat we ze niet als objecten behandelen die we kunnen beheersen, maar als partners in een grote dans. We kunnen voorzichtig proberen te beïnvloeden, maar we kunnen de uitkomst niet volledig bepalen. We moeten in staat zijn om feedback te ontvangen en ons gedrag aan te passen.
Deze manier van interageren is eigenlijk alledaags. In gezonde relaties proberen we niet te controleren, maar om te begrijpen, samen te werken, en te groeien. Hetzelfde geldt voor onze relatie met het milieu.
Hoewel ‘dansen’ ingaat tegen de traditionele wetenschappelijke praktijk, creëert deze spanning tussen objectieve observatie en de onderlinge verbondenheid een dynamiek die complexiteitswetenschap productief en interessant maakt.
Het Belang van Generatieve AI
Generatieve AI kan een waardevol hulpmiddel zijn bij het begrijpen en interageren met complexe systemen. Door het genereren van realistische scenario’s en simulaties, kan het ons helpen om de potentiële gevolgen van onze acties te evalueren en beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Het is echter belangrijk om de beperkingen van Generatieve AI te erkennen en te voorkomen dat we blindelings vertrouwen op de output van deze modellen. De trends binnen deze technologie veranderen snel en het is belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen.
Van wetenschappelijke kennis naar ervaringsgerichte kennis
De kennis van complexe systemen kan een tegenwicht bieden tegen het dominante idee dat wetenschap en technologie de enige redding zijn voor de huidige mondiale problemen. De persoonlijke reis van de auteur heeft geleid tot een grotere waardering voor ervaringsgerichte kennis, in combinatie met wetenschappelijke kennis.
In *Braiding Sweetgrass* stelt Robin Wall Kimmerer dat “wetenschap geen monopolie heeft op de waarheid.” Inheemse culturen, met hun diepe verbinding met de natuur, bieden waardevolle perspectieven die verder gaan dan puur wetenschappelijke inzichten.
Hoewel het aantrekkelijk is om enorme hoeveelheden data te verzamelen en te gebruiken om complexe systemen te beheersen, is meer data niet altijd beter. Effectieve interventies creëren feedback loops die de juiste informatie op het juiste moment bij de juiste mensen brengen, wat continue verbetering mogelijk maakt. In plaats van te proberen de complexiteit daarbuiten te beheersen, kunnen we de complexiteit in onszelf cultiveren, om zo beter te leren luisteren, leren en reageren. Soms hebben we geen meer data nodig, maar moeten we gewoon naar buiten gaan en dansen.
Carrièrepaden in Data Science en Analytics
Voor degenen die geïnteresseerd zijn in een carrière in data science en analytics, zijn er diverse mogelijkheden om bij te dragen aan het begrijpen en beïnvloeden van complexe systemen. Of het nu gaat om het analyseren van data om patronen te identificeren, het ontwikkelen van modellen om toekomstige trends te voorspellen, of het communiceren van inzichten aan belanghebbenden, carrièremogelijkheden in data science bieden een platform om een verschil te maken. Het is echter belangrijk om te onthouden dat data slechts een hulpmiddel is en dat een diep begrip van de context en de ethische implicaties van het werk essentieel is.
Het Inspirerende Verhaal van Data Science Vrouwen
In de wereld van data science zijn er vele inspirerende vrouwen die een belangrijke bijdrage leveren aan het vakgebied. Hun verhalen kunnen anderen aanmoedigen om een carrière in data science te overwegen en te laten zien dat diversiteit en inclusie essentieel zijn voor het succes van het vakgebied. Lees bijvoorbeeld Data Science Vrouwen: Het Inspirerende Verhaal van Emily Saras! voor meer inspiratie.
Conclusie
Uiteindelijk is het van cruciaal belang om een evenwicht te vinden tussen data-gedreven analyses en een diep begrip van de onderlinge verbondenheid en onvoorspelbaarheid van complexe systemen. De ‘dans’ met systemen vereist nederigheid, aanpassingsvermogen en een bereidheid om te leren van zowel wetenschappelijke als ervaringsgerichte bronnen van kennis.
Laten we niet vergeten dat het begrijpen van drukste migratiecorridors en de Revolutie van Big Data in de Olie- en Gasindustrie vereist dezelfde principes van systeemdenken. Zelfs Statistische Significanties hebben hun plaats in het grote geheel.
Word count: 1912 “`
