Wat is een model? Modellen helpen denkwerelden inzichtelijk te maken

Op de vraag ‘wat is een model?’ bestaat in mijn optiek geen duidelijk antwoord. Modelleurs onder elkaar weten onbewust wel wat een model is, maar kunnen maar moeilijk een eenduidig antwoord bieden. Misschien kunnen we deze impasse het best vergelijken met de vraag ‘wat is een spel?’ of ‘wat is een samenleving?’. Definities voor alle drie de vragen zijn zeker te vinden op het internet, of in een woordenboek, maar de belangrijkste vraag die men zich moet stellen is of het hebben van een definitie van toegevoegde waarde is.

Verheldering bieden
Als ik nu wel een antwoord had gegeven en had gezegd dat een model een ‘versimpelde weergave van de werkelijkheid is’ dan had ik wel voldaan aan de vraag, maar niet aan het verzoek om verheldering te bieden. Niet alleen moeten we het nu ook hebben over wat ‘werkelijkheid’ betekent, maar we zullen ook een gesprek moeten voeren over de termen ‘simpel’ en ‘weergave’. Wederom kunnen we een woordenboek raadplegen en we zouden kunnen eisen dat wat in het woordenboek staat dé geaccepteerde definitie is waar we het maar mee moeten doen.

Mijn werkelijke einddoel als modelleur is het vergroten van kennis en voeren van gesprekken door middel van een model

Voor wie zich bekommert om de relevantie van bovenstaande op de vraag wat een model is, zit met zijn denken alvast goed. Wanneer ik als modelleur namelijk een opdracht krijg om een model te maken, dan is mijn einddoel niet de creatie van een model. Mijn werkelijke einddoel is het vergroten van kennis en voeren van gesprekken door middel van een model. Dit betekent dat modelleren om meer vraagt dan alleen wiskunde. Het vraagt ook om begrijpend lezen, tekenen en communiceren. Het vraagt om goede en open gesprekken met als doel om in de denkwereld van een ander te kunnen treden.

Relatie tussen model en mens
Mijn ervaring is dat deze gesprekken pas serieuze vormen beginnen aan te nemen wanneer ik mijn eerste model presenteer. Dit is namelijk het moment waarop ik mijn denkwereld met een ander deel en we elkaars verwachtingen en interpretaties kunnen toetsen. Natuurlijk heb ik vooraf al de benodigde gesprekken gevoerd met mijn opdrachtgever. Zo wil ik weten waarom er een model moet komen en wat de beoogde toegevoegde waarde kan zijn van het model. Ook wil ik graag weten wie het model moet gaan gebruiken, voor welke toepassing en hoe vaak mensen zullen gaan leunen op het model. Samenvattend ben ik altijd het meest geïnteresseerd in de beoogde symbiose tussen een technologische toepassing en menselijke processen. Plat gezegd: de relatie tussen model en mens.

Zou ik honderd mensen dezelfde data en dezelfde opdracht geven, dan zou ik honderd verschillende modellen krijgen

Dit modelleerproces krijgt dus pas echt diepgang wanneer ik voor de eerste keer mijn modeluitkomsten ga tonen. Ik zeg nu expliciet ‘mijn modeluitkomsten’ omdat een model geen losstaande entiteit is, maar een stuk gereedschap gemaakt door mensen. Zo berust elk model, hoe wiskundig complex ook, op data én op aannames. Zou ik honderd mensen dezelfde data en dezelfde opdracht geven, dan zou ik honderd verschillende modellen krijgen. Een model zegt daarom ook niets en kan niet los worden gezien van de modelmaker.

Getallen hebben context nodig
Wat betekenen dan de getallen verkregen uit een model? Om een model te begrijpen hoef je eigenlijk niet zo veel wiskundige kennis te hebben, maar moet je vooral nieuwsgierig zijn en vragen willen stellen. Getallen hebben context nodig om begrepen te worden en die benodigde context wordt meestal pas verkregen vanuit de gesprekken die over het model worden gevoerd. Zo geeft een model zelden tot nooit een eenduidig antwoord. Niet alleen is de uitkomst van een model afhankelijk van de keuzes van de modelmaker én de kwaliteit van de data, maar ook van de interpretatie. Laat 100 mensen eenzelfde uitkomst zien en je krijgt waarschijnlijk 100 verschillende interpretaties.

Een sterk voorbeeld van een model dat buiten zijn habitat is ingezet is het stikstofmodel, waarbij de vervaardiging van de stikstofkaart een interpretatie is van het model op een schaal die vele malen nauwkeuriger is dan het model zich kan veroorloven

Betekent dit nu dat modellen niet bruikbaar zijn of dat er geen manier is om een model robuust te maken? Nee, zo ver wil ik niet gaan, maar wat wel belangrijk is, is om te realiseren dat de robuustheid van een model zich vaak niet begeeft in het wiskundige gedeelte, of in de data, maar in het gebruik van het model. Hiermee bedoel ik dat elk model tekortkomingen heeft en dat ook robuustheid een subjectief begrip is. Een robuust model is voor mij een model dat niet buiten zijn natuurlijke habitat wordt ingezet en waarbij de gebruikers rekening houden met de tekortkomingen van het model. Een sterk voorbeeld van een model dat buiten zijn habitat is ingezet is het stikstofmodel, waarbij de vervaardiging van de stikstofkaart een interpretatie is van het model op een schaal die vele malen nauwkeuriger is dan het model zich kan veroorloven.

Zelden een eenduidig of correct antwoord
Het is geen zonde om te handelen naar kennis die uit de modellen gehaald wordt, zolang maar wordt begrepen dat die kennis niet objectief is en cijfers context nodig hebben. Voor beleidsmakers, maar ook voor burgers, is het belangrijk om hier een stuk wiskundige weerbaarheid op te bouwen. Daarmee bedoel ik dat de uitkomst van een model nooit of te nimmer mag worden overgenomen zonder tussenkomst van fundamentele vragen over het proces en de totstandkoming van de uitkomst. Modellen bieden namelijk zelden een eenduidig of correct antwoord.

Voor de beleidsmaker die open staat voor onzekerheid én het voeren van de benodigde gesprekken rondom die onzekerheid wordt de echte waarde van een model aantoonbaar. Goed beleid is namelijk niet het maken van beslissingen op basis van eenduidige kennis, maar het creëren van draagvlak op basis van gesprekken.
Zodat ieder die naar hetzelfde kijkt ook hetzelfde ziet.