Hoe de inspectieparadox conflicten veroorzaakt

Het blijft uitzonderlijk, zodat ik me de laatste ruzie feilloos herinner. We stonden op een straathoek na te praten over een punt dat op de vergadering niet was opgelost. Mijn collega van de Jonge Academie en ik waren zeker van ons stuk. Maar de ervaren universiteitsbestuurder tegenover ons was dat ook.

Mijn collega en ik beweerden dat postdoctorale onderzoekers gemiddeld te lang in dat statuut blijven hangen, zonder door te stromen naar een proffenstatuut. Zij beweerde dat het percentage langdurige postdocs verwaarloosbaar is en dat het beleid niet afgestemd kan worden op deze uitzonderingen. We raakten het niet eens en beenden vervolgens – lekker dramatisch – elk een andere straat in, overtuigd van ons eigen gelijk.

Enkele weken na deze weinig elegante confrontatie besefte ik plots hoe onze visie, op basis van gesprekken met postdocs, perfect kon samengaan met die van de bestuurder, die de personeelstabellen op haar duimpje kende. Het is een geval van de inspectieparadox!

Als inspecteurs een school bezoeken, kunnen ze een lijst opvragen van het aantal leerlingen per klas en op basis daarvan de gemiddelde klasgrootte berekenen. Maar als ze willekeurige leerlingen op de speelplaats zouden vragen hoe groot hun klas is en daar het gemiddelde van zouden nemen, krijgen ze een hogere uitkomst. Liegt de school of overdrijven de leerlingen?

Geen van beide: tenzij alle klassen exact even groot zijn, levert willekeurige klassen selecteren of willekeurige leerlingen bevragen niet hetzelfde resultaat. De kans om een leerling te selecteren uit een grotere klas is namelijk groter! Als je de gemiddelde klasgrootte wil kennen, dan levert de eerste, externe methode het juiste antwoord, maar als je geïnteresseerd bent in de gemiddelde ervaring van leerlingen op een school, dan geeft de steekproef op de speelplaats je een veel betere indicatie.

Een ander voorbeeld: veel mensen hebben de indruk dat zij altijd in de traagste rij staan. We hebben weliswaar een bias, waardoor we toch al vatbaarder zijn voor negatieve indrukken, maar er is meer aan de hand: we hebben nu eenmaal meer herinneringen aan rijen die traag vooruitgaan dan wanneer we meteen aan de beurt zijn. Ook al staan we niet vaker in de traagste rij, we staan er effectief langer in. Het gaat er dus opnieuw om wat je meet. Als een winkelketen de ervaring van haar klanten willen verbeteren, moet ze de gemiddelde wachttijd die mensen ervaren verbeteren. Om dat te doen kunnen ze gebruik maken van wachtrijtheorie: ‘de wiskunde van de ergernis’, zoals Eveline Brandt het in 1996 zo treffend noemde in haar stuk voor De Groene Amsterdammer.

Die ergernis ervaar je soms ook als je op de tram staat te wachten. Als trams gemiddeld om de tien minuten aan jouw halte komen, en jij op een willekeurig moment arriveert, dan zou je kunnen verwachten dat je gemiddeld de helft van die tien minuten moet wachten – vijf minuten dus. In de praktijk zijn de tijdsintervallen niet precies gelijk: ervaren reizigers kennen het fenomeen van de overvolle tram die te laat aankomt, kort daarna gevolgd door een bijna lege. Je kans om aan te komen tijdens het bovengemiddeld lange interval vóór die eerste tram is groter dan je kans om aan te komen tijdens het korte interval tussen de eerste en de tweede. Hierdoor sta je er gemiddeld meer dan vijf minuten.

Postdoctorale onderzoekers wachten niet, ze werken keihard verder aan hun wetenschappelijke carrière, in de hoop op meer werkzekerheid. Toch is ook op hen deze inspectieparadox van toepassing. Van alle postdocs die op een bepaald moment aan een universiteit werken, is er slechts een beperkt aantal mensen dat meer dan zes jaar in dit statuut werkt. De bestuurder leest in haar tabellen dus een klein percentage af. Maar als je aan postdocs zelf vraagt hoe lang ze al in dit statuut werken, drijft die minderheid het gemiddelde flink op. Het enige conflict dat er overblijft, gaat over de vraag of het beleid daar dan echt geen rekening mee moet houden.