Literatuur IOSP
Het best verkochte boek ooit* *met deze titel: hoe cijfers ons leiden, verleiden en misleiden
Inleiding: in de ban van cijfers
Cijfers zijn niet objectief. Dat begint met het meten zelf. Wat je meet, en hoe, is per definitie een
subjectieve beslissing.
1. Cijfers kunnen levens redden
Het ontstaan van onze cijferwoede
In de negentiende eeuw ontstonden natiestaten, die met hun groeiende bureaucratieën meer
informatie verlangden over hun burgers. Wie ging er dood, wie werd er geboren, wie trouwde met
wie – pas in de negentiende eeuw werd het op grote schaal bijgehouden.
Er zijn drie belangrijke ontwikkelingen geweest die voorafgingen aan de cijferwoede van de
negentiende eeuw.
We gingen standaardiseren
Als jager-verzamelaar kon je alle informatie die je nodig had nog onthouden. Ook als boer in een
kleine gemeenschap kon je de benodigde kennis nog wel kwijt in je brein. Maar sinds de
landbouwrevolutie ging de mens op grotere schaal samenwerken, in steden en zelfs landen. En zo
liep onze soort tegen een grens aan: we konden niet meer alles onthouden.
Dat gold al helemaal voor een staat die bij duizenden inwoners belasting wilde heffen. Een
ambtenaar had een manier nodig om alle vorderingen en inningen te registreren en te organiseren.
Die manier werd het schrift. Door afspraken op te schrijven – wetgeving – en bij te houden wie wat
had gedaan – administratie – was het niet meer nodig om informatie te onthouden. En veel van wat
werd opgeschreven bevatte cijfers.
De eerste cijferontwikkeling draaide niet alleen om het feit dát we cijfers gingen registreren, maar
ook om wát we registreerden. Je moest het niet alleen eens zijn over het getal, maar ook over de
meting.
Net zoals je elkaar niet kunt verstaan als je geen gemeenschappelijke taal spreekt, zo kun je geen
afspraken maken als je op verschillende manieren cijfers gebruikt.
Het duurde even maar uiteindelijk is het metriek stelsel – later het Internationale Stelsel van
Eenheden – over bijna elk land ter wereld verspreid. Slechts drie landen – de Verenigde Staten,
Liberia en Myanmar – gebruiken andere officiële maatstaven.
Dit was de eerste ontwikkeling die aan de basis lag van het cijferwerk: we gingen standaardiseren.
Met andere woorden, we maakten afspraken over hoe we een bepaald concept zouden meten.
We gingen op grote schaal cijfers verzamelen
Bergen cijfers verzamelen is één ding, er wijs uit kunnen worden is iets anders.
We gingen cijfers analyseren
Het idee om cijfers in plaatjes te gieten is relatief nieuw. Pas aan het eind van de achttiende eeuw
werden de staaf- en lijngrafiek bedacht.
Toen er begin negentiende eeuw steeds meer cijfers werden verzameld, kwam er meer behoefte aan
manieren om die cijfers te analyseren. Naast de grafiek werd het ‘gemiddelde’ populair.
, Na grafieken en gemiddelden zouden steeds ingewikkeldere methoden volgen om cijfers te
analyseren.
Onderbuiken, denkfouten, belangen
Cijfers zijn vaak overtuigender dan woorden.
Het lijkt cijfers te lukken om drie obstakels – onderbuikgevoelens, denkfouten en belangen – te
overwinnen. Waar woorden al snel gekleurd zijn, zouden cijfers neutraal de werkelijkheid
weergeven. Korter gezegd, cijfers lijken automatisch objectief. Niet vreemd dat ze zo dominant zijn
geworden in onze samenleving.
En er is nog een reden dat cijfers van groot belang zijn: ze helpen om machthebbers te controleren.
Een onafhankelijk statistisch bureau kan voorkomen dat politici aan de haal gaan met cijfers – en
daarmee met hoe de werkelijkheid wordt gezien.
Maar cijfers hebben ook hun keerzijde. Ze kunnen levens mooier maken, maar ook verwoesten. De
drie instrumenten die belangrijk waren voor het gebruik van cijfers op grote schaal –
standaardiseren, verzamelen en analyseren – pakken namelijk niet altijd goed uit. Soms gaat het
fout. Heel erg fout.
2. De domme discussie over IQ en huidskleur
‘Ik had ook graag gezien dat zwarte mensen hyperintelligent waren’(1)
Hoewel bijna niemand het originele experiment van Robert Yerkes nog kent, is het IQ van zwarte
mensen nog altijd een onderwerp dat tot verhitte discussies leidt.
Yerkes’ test laat zien hoe verregaand de consequenties kunnen zijn van dit soort uitspraken. Niet dat
zijn onderzoek zorgvuldig was uitgevoerd.
Er waren genoeg redenen om de cijfers niet al te serieus te nemen, maar het tegendeel gebeurde.
Yerkes’ conclusie dat bepaalde groepen minder intelligent waren, gaf een wetenschappelijke saus
aan ideeën die in zijn tijd toch al populair waren.
Het is bijna onmogelijk om hier niet verontwaardigd op te reageren. Maar dat de gevolgen van een
intelligentietest verschrikkelijk kunnen zijn, wil nog niet zeggen dat de testresultaten niet deugen.
Bovendien blijkt uit hedendaagse testen dat Yerkes’ conclusie nog altijd standhoudt. Mensen met
een zwarte huidskleur halen gemiddeld lagere scores.
Betekent dit dat de uitspraken over huidskleur en IQ kloppen? Absoluut niet. De discussie over IQ en
huidskleur is een van de lelijkste voorbeelden van cijfermisbruik.
Alvast een paar belangrijke kanttekeningen
Ten eerste zijn de uitspraken over huidskleur en IQ vaak gebaseerd op steekproeven uit Amerika. Het
is dus niet zo dat álle zwarte mensen op deze testen lager zouden scoren, maar dat zwarte
Amerikanen lager zouden scoren dan hun witte Amerikaanse medeburgers.
Maar er is nog veel meer over te zeggen. In een uitspraak over intelligentiecijfers en huidskleur gaat
het altijd om een gemiddelde: het gemiddelde van de ene groep is lager dan dat van de andere
groep. Achter die twee gemiddelden gaat een heel scala aan scores schuil. De twee groepen
overlappen ook sterk. Kortom, zo’n gemiddelde zegt weinig over een individu.
Nog een belangrijke vraag: wat is ‘zwart’ en ‘wit’ eigenlijk? Tot welke categorie je behoort, wordt net
zo goed bepaald door de plaats en tijd als door je huidskleur.
Nog voordat je bedenkt wat IQ meet, zijn deze kanttekeningen – de herkomst van de data, de
