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Denkfehler · Vertiefung

Noise: das unterschätzte Problem neben Bias

Warum zwei Fachleute denselben Fall verschieden bewerten und wie du diese Streuung sichtbar machst und verringerst.

Stand · David Rudolph, KI-gestützte Erstellung · rund 7 Minuten Lesezeit

In 43 Sekunden erklärt

Noise: Gleicher Fall, zwei Urteile
Was im Video gesagt wird

Gleicher Fall. Zwei Kollegen. Zwei Urteile.

Noise: Streuung, die niemand will. Gleiche Fälle, verschiedene Urteile.

Zum Vergleich: Bias: Bias: alle liegen gleich daneben. Eine Richtung.

Noise: Noise: alle streuen anders. Jede Richtung.

Was hilft: Entscheidungs- hygiene. Erst unabhängig urteilen, dann mitteln.

Die Regel: Gleiche Fälle, gleiche Maßstäbe. Mitteln senkt Noise. Bias bleibt.

Weiterlesen: Noise: Warum Urteile streuen.

T1Leaders. Wissen für Entscheidungen mit Folgen.

Mittwoch, Kreditausschuss einer Genossenschaftsbank. Ein Schreinereibetrieb beantragt 250.000 Euro für eine neue Fertigungshalle. Der Antrag landet zufällig bei Firmenkundenbetreuer Jonas. Er stuft das Risiko als mittel ein und schlägt einen Zinsaufschlag von 1,5 Prozentpunkten vor.

Hätte der Antrag bei seiner Kollegin Ayşe gelegen, wäre er vielleicht als gering eingestuft worden, mit 0,8 Prozentpunkten. Niemand in der Bank weiß, wie groß solche Unterschiede sind. Wie viel hängt davon ab, wer gerade Dienst hat?

Beispiel frei erfunden, Zahlen zur Veranschaulichung.

Was unterscheidet Noise von Bias?

Ein Bias verschiebt alle Urteile in dieselbe Richtung. Noise verteilt sie in verschiedene Richtungen. Beide verringern die Treffsicherheit und brauchen verschiedene Gegenmittel.

Ein Bild aus dem Alltag: Zwei Badezimmerwaagen. Die erste zeigt immer zwei Kilo zu viel. Das ist ein Bias, du ziehst einfach zwei Kilo ab. Die zweite zeigt bei jedem Wiegen etwas anderes, mal mehr, mal weniger. Das ist Noise. Abziehen hilft hier nicht.

Die Autoren unterscheiden drei Arten von Streuung:

  • Niveau-Noise: Manche Personen urteilen grundsätzlich strenger als andere. Eine Prüferin vergibt im Schnitt bessere Noten als ihr Kollege.
  • Muster-Noise: Personen reagieren unterschiedlich auf bestimmte Merkmale. Jonas bewertet Handwerksbetriebe skeptischer, Ayşe Gastronomie.
  • Anlass-Noise: Dieselbe Person urteilt je nach Tag, Stimmung oder Reihenfolge anders.

Was ein Bias genau ist und wie er sich von Noise abgrenzt, erklärt die Seite Was ist ein Bias?.

MerksatzEin Bias lässt sich korrigieren. Noise lässt sich nur verringern, indem Urteile gleichförmiger zustande kommen.

Wie groß ist Noise in Organisationen?

Noise ist oft deutlich größer, als die Verantwortlichen erwarten. Das ist eine der Kernaussagen des Buchs. Weil Fachleute ihre Urteile selten mit denen ihrer Kolleginnen vergleichen, bleibt die Streuung unsichtbar.

Die Autoren berichten von einem Noise-Audit in einem großen Versicherungsunternehmen. 48 Underwriter, die Versicherungsprämien kalkulieren, bewerteten dieselben realistischen Fälle unabhängig voneinander. Die Führungskräfte erwarteten Unterschiede von etwa 10 Prozent zwischen zwei zufällig gewählten Urteilen (Kahneman, Sibony und Sunstein, 2021). Typisch waren laut derselben Quelle aus dem Jahr 2021 rund 55 Prozent.

Warum bleibt so viel Streuung unbemerkt? Jede Fachkraft sieht nur ihre eigenen Fälle und bekommt selten Rückmeldung, wie andere entschieden hätten. Im Gespräch einigt man sich schnell, weil die Begründungen plausibel klingen. Und wer erfahren ist, fühlt sich bei seinem Urteil sicher. Diese Sicherheit sagt aber nichts darüber, ob eine Kollegin mit derselben Erfahrung zum selben Ergebnis käme.

Zwei Lehrkräfte korrigieren dieselbe Klassenarbeit. Die eine gibt eine 2, die andere eine 3. Beide können ihre Note begründen. Für die Schülerin entscheidet der Zufall, welche Lehrkraft zuständig ist.

Bei der Genossenschaftsbank kostet Noise doppelt. Der Schreinerei wird je nach Betreuer ein anderer Zins angeboten, und die Bank verliert gute Kunden an die Konkurrenz, während sie schlechte zu günstig finanziert.

Dein Noise-Audit

Betreuende PersonRisikostufeZinsaufschlag
Agering0,6
Bgering0,8
Cmittel1,1
Dmittel1,2
Emittel1,3
Fmittel1,5
Ghoch1,7
Hhoch1,9
Mittelwert1,26

Gib denselben Fall fünf Kolleginnen und Kollegen, ohne dass sie sich absprechen. Notiere jede Einschätzung. Die Spanne zwischen höchster und niedrigster Zahl ist dein erster grober Noise-Wert.

Erst wenn alle unabhängig schätzen, siehst du, wie weit ihr auseinanderliegt.

Werte frei gewählt zur Veranschaulichung. Zinsaufschlag in Prozentpunkten, Mittelwert aus acht Werten gerundet auf zwei Nachkommastellen.

Wie unterscheidet sich Noise von ähnlichen Begriffen?

Noise betrifft die Streuung über viele Urteile. Verwandte Begriffe beschreiben Verzerrungen mit Richtung oder Einflüsse einzelner Eindrücke.

BegriffWas er beschreibtVerhältnis zu Noise
NoiseUnerwünschte Streuung zwischen Urteilen, die gleich sein sollten.der Begriff, um den es auf dieser Seite geht
BiasSystematische Abweichung in eine Richtung.der zweite Fehlertyp. Beide zusammen ergeben den Gesamtfehler
Halo-EffektEin auffälliges Merkmal färbt andere Urteile.kann Muster-Noise erzeugen, wenn verschiedene Personen auf verschiedene Merkmale reagieren
MeinungsvielfaltUnterschiedliche Sichtweisen in einer offenen Frage.erwünscht bei Strategiefragen und Ideen, unerwünscht bei Urteilen mit klarem Maßstab

Wann ist Streuung erwünscht?

Streuung ist erwünscht, wo es keine richtige Antwort gibt und neue Ideen gebraucht werden. In einem Strategieworkshop sind verschiedene Sichtweisen ein Gewinn. Bei Urteilen mit klarem Maßstab ist Streuung ein Fehler: Kreditrisiko, Prämie, Leistungsbewertung, Gutachten.

Organisationale Grenze: Gleichförmigkeit als Ersatz für Urteil. Wer Noise bekämpft, kann Fachurteile in starre Formulare pressen, bis niemand mehr mitdenkt. Ein Formular verringert die Streuung, kann aber den Bias aller Beteiligten festschreiben. Schutz im Prozess: Feste Kriterien und unabhängige Teilurteile, dazu eine abschließende Gesamtwürdigung durch Menschen. Regelmäßige Audits zeigen, ob Streuung und Treffsicherheit sich verbessern.

Für die Genossenschaftsbank heißt das: Beim Gespräch über die Zukunft des Schreinereibetriebs dürfen Jonas und Ayşe verschiedener Meinung sein. Bei der Einstufung des Risikos sollte das Ergebnis aber möglichst nicht davon abhängen, wer den Antrag bearbeitet.

Gegenmittel

So verringerst du Noise: vier Schritte

  1. Miss die Streuung. Lasse mehrere Personen denselben Fall unabhängig bewerten, das ist ein einfacher Noise-Audit.
  2. Zerlege das Urteil. Bewerte Teilaspekte einzeln anhand fester Kriterien, bevor das Gesamturteil fällt.
  3. Bilde unabhängige Urteile und mittle sie. Mehrere getrennte Einschätzungen ergeben im Mittel weniger Streuung als eine einzelne.
  4. Urteile im Vergleich. Ein Fall im Vergleich zu bekannten Referenzfällen lässt sich gleichförmiger einordnen als auf einer freien Skala. Wie du solche Regeln festschreibst, zeigt die Seite Entscheidungsregeln.

Übung

Mini-Experiment Gruppenschätzung

  1. Du leitest ein Team von sechs Personen, die Kundenreklamationen bewerten und über Kulanzzahlungen entscheiden. Wie findest du heraus, ob die Entscheidungen stark streuen?

    1. ADu fragst im Teammeeting, ob alle nach denselben Maßstäben entscheiden.
    2. BDu gibst allen sechs dieselben zehn anonymisierten Reklamationen und lässt sie unabhängig eine Kulanzsumme festlegen. Danach vergleicht ihr die Spannen je Fall.
    3. CDu prüfst die Kulanzsummen des letzten Jahres je Person im Durchschnitt.
    Auflösung anzeigen

    Antwort B. Antwort A erfasst nur, was die Personen glauben. Antwort C vergleicht verschiedene Fälle und kann Unterschiede zwischen Personen nicht von Unterschieden zwischen Reklamationen trennen. Antwort B misst die Streuung an denselben Fällen.

Häufige Fragen

Was ist Noise nach Kahneman?

Noise bezeichnet bei Kahneman, Sibony und Sunstein die zufällige Streuung zwischen Urteilen, die gleich sein sollten. Zusammen mit dem Bias bildet sie den Gesamtfehler eines Urteils.

Was ist ein Noise-Audit?

Ein Noise-Audit ist eine Prüfung, bei der mehrere Fachleute dieselben Fälle unabhängig bewerten. Die Unterschiede zwischen ihren Urteilen zeigen, wie viel Streuung im Verfahren steckt.

Ist eine KI frei von Noise?

Ein Algorithmus liefert bei gleicher Eingabe in der Regel dasselbe Ergebnis und streut deshalb kaum zwischen Fällen. Das schützt aber nicht vor Bias: Sind die Daten verzerrt, ist es auch die Empfehlung, und zwar bei jedem Fall gleich. Mehr dazu unter Bias in KI-gestützten Entscheidungen.

Was ist Entscheidungshygiene?

Entscheidungshygiene nennen die Autoren Verfahren, die Noise verringern, ohne zu wissen, welcher Fehler im Einzelfall wirkt. Dazu zählen unabhängige Urteile, zerlegte Bewertungen und der Vergleich mit Referenzfällen.

Quellen

  1. Kahneman, D., Sibony, O. und Sunstein, C. R. (2021). Noise: A Flaw in Human Judgment. New York: Little, Brown Spark.
  2. Bericht zum Noise-Audit in der Versicherung: Insurance Thought Leadership (2021), Our Big Problem With Noise
  3. Kahneman, D., Sibony, O. und Sunstein, C. R. (2021). Bias Is a Big Problem. But So Is ‘Noise’. The New York Times, Gastbeitrag: typischer Unterschied zwischen zwei Underwritern 55 Prozent der durchschnittlichen Prämie, erwartet waren rund 10 Prozent. Wiedergabe: David Labaree

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