Risiken kommunizieren: die Bezugsgrössen sichtbar machen
In der Wasserkraft, im Gesundheitswesen, im Weinbau und im alpinen Tourismus müssen Führungskräfte erklären, welche Rückschlüsse ein Indikator tatsächlich erlaubt. Die konkrete Führungsfrage lautet: Wie lässt sich ein Risiko so darstellen, dass das Team die Häufigkeit eines Signals von der Wahrscheinlichkeit des damit angezeigten Problems unterscheidet?
Was die Forschung belegt
Gerd Gigerenzer und Ulrich Hoffrage (1995, Psychological Review) zeigen bei Aufgaben zum bayesschen Schlussfolgern, dass natürliche Häufigkeiten korrekte Antworten gegenüber einer Darstellung in Wahrscheinlichkeiten erleichtern können. Diese Häufigkeiten beschreiben ineinander verschachtelte Fallzahlen aus einer gemeinsamen Grundgesamtheit statt Prozentwerte mit unterschiedlichen Bezugsgrössen. Der Vorteil besteht daher nicht einfach darin, das Prozentzeichen durch eine Fallzahl zu ersetzen.
Der Mechanismus: den Zusammenhang zwischen Gruppen erhalten
Ulrich Hoffrage, Samuel Lindsey, Ralph Hertwig und Gerd Gigerenzer (2000, Science) führen diesen Ansatz für die Kommunikation statistischer Informationen weiter, insbesondere im medizinischen Bereich. Wer ein positives Ergebnis interpretiert, muss Personen, bei denen das Problem tatsächlich vorliegt, von jenen unterscheiden, die dasselbe Signal zeigen, ohne betroffen zu sein. Eine Darstellung mit verschachtelten Fallzahlen macht diese Unterscheidung zugänglicher und verringert den Rekonstruktionsaufwand für die Empfänger.
Der vorschnelle Schluss
Daraus könnte man ableiten, Prozentangaben aus der Führungskommunikation zu verbannen. Die Studien stützen eine engere Schlussfolgerung: Bei bestimmten bedingten Schlussfolgerungen hilft eine geeignete Häufigkeitsstruktur, Daten korrekt miteinander zu verknüpfen. Sie belegen weder, dass jede absolute Fallzahl verständlicher ist, noch dass eine bessere Antwort auf eine Übungsaufgabe automatisch zu einer besseren betrieblichen Entscheidung führt. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)
Was die Daten nicht garantieren
Eine lesbare Darstellung korrigiert weder eine ungeeignete Grundgesamtheit noch einen unzuverlässigen Indikator oder veraltete Beobachtungen. Die Übertragung dieser Ergebnisse auf ein Wasserkraftrisiko, eine Rebkrankheit oder die Sperrung einer alpinen Route verlangt, die Relevanz der Kategorien und des Beobachtungszeitraums zu prüfen. Die gängige Praxis bleibt fehleranfällig, wenn sie Quoten nebeneinanderstellt, ohne anzugeben, wer oder was zur jeweiligen Bezugsgrösse gehört.
Eine überprüfbare Praxis in Sion
Für das SHR-Programm «Communication» in Sion bietet sich folgende Übung zum Erproben an: einen dokumentierten Indikator aus der eigenen Tätigkeit auswählen, etwa eine Wasserkraftwarnung, ein Screening-Ergebnis im Gesundheitswesen, den Nachweis einer Rebkrankheit oder eine Warnung für eine alpine Tourismusaktivität. Aus denselben Daten werden eine Prozentdarstellung und eine Darstellung in natürlichen Häufigkeiten mit identischer Grundgesamtheit und identischem Zeitraum erstellt und nach dem Zufallsprinzip auf zwei Gruppen von Teilnehmenden verteilt. Alle sollen ohne Hilfe die Bezugsgruppe benennen und den Anteil der Signale abschätzen, die tatsächlich dem Problem entsprechen; anschliessend wird der Anteil korrekter Antworten anhand einer vorab festgelegten Musterlösung verglichen. Diese lokale Überprüfung misst das Verständnis der Botschaft, nicht die tatsächliche Verringerung des Risikos. Weiterführend: entdecken Sie die Kommunikation-Weiterbildung in Sitten im Kanton Wallis, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.
In Bildern: Kommunikation in Sitten
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