Communicatie in de wetenschap

Er is de laatste tijd veel aandacht voor het belang van goede communicatie over wetenschap. Maar communiceren is makkelijker gezegd dan gedaan! Voor mij is niet alleen communicatie naar een breder publiek belangrijk, maar ook naar wetenschappers uit andere gebieden. Als econometrist heb ik een gereedschapskist ter beschikking die ook in andere gebieden nuttig kan zijn, en waar ik dus velen graag kennis mee wil laten maken.

Aan de ene kant wil ik mijn – vaak specialistisch – onderzoek in ‘pure’ vorm presenteren: ik ontwikkel statistische methoden die historische data gebruiken voor het maken van voorspellingen en het ontrafelen van verbanden in complexe economische systemen, en deze wil ik graag breed delen. Maar wie kan dit volgen buiten mijn vakgebied? En de theoretische onderbouwing van de methoden – een voor mij cruciaal deel van mijn onderzoek – daar zit al helemaal niemand op te wachten…

Hoe communiceer je je onderzoek dan? Om uit onze niche te komen, willen wij econometristen nog wel eens beschrijvingen van een ander vakgebied lenen. Het meest voor de hand ligt om me econoom te noemen. Maar ik voel me daar niet altijd goed bij; qua kennis en ervaring voel ik me meer statisticus dan econoom. Nog los van de eeuwige vraag die deze kenmerking oproept: “Waarom zijn jullie dan zo slecht in het voorspellen van crisissen?” Een begrijpelijke vraag, maar een die niet eenvoudig te beantwoorden is door de econometrist die slechts de methoden ontwikkelt: dit is als aan de smid vragen waarom de timmerman zijn hamer niet goed gebruikt.

Dan noem ik mezelf toch statisticus? Dat klinkt niet echt spannend genoeg… Datawetenschapper dan? Dat – en vooral de Engelse variant ‘data scientist’ – klinkt al een stuk aantrekkelijker. Maar iedereen die ‘iets met data doet’ kan zich datawetenschapper noemen, dus is dit nog voldoende onderscheidend? Echt spannend wordt het pas als je je werk ‘kunstmatige intelligentie’ (of de Engelse afkorting ‘AI’) kunt noemen. En hoewel mijn werk in bepaalde opzichten net zoveel als ‘AI’ kan worden beschouwd als veel dat zo genoemd wordt, maakt deze benaming nog niet duidelijk wat mijn onderzoek nu eigenlijk inhoudt. Dan hou ik het toch liever bij econometrist, en zo is de cirkel weer rond. U begrijpt, ik ben er nog niet uit – die wetenschapscommunicatie!

Maar misschien maak ik het wel veel te ingewikkeld zeker wat betreft communicatie met collega-wetenschappers. Net als in de economie wordt in klimaatonderzoek data verzameld over tijd, en moeten verbanden worden ontrafeld in complexe systemen. Een zeer geschikt vakgebied dus om mijn econometrische gereedschapskist mee te delen. Om dit mogelijk te maken heb ik in het afgelopen jaar een workshop georganiseerd met econometristen en klimaatwetenschappers waarin we onze vraagstukken, oplossingen, data en methoden met elkaar gedeeld hebben. Deze workshop heeft mijn ideeën over communicatie positief veranderd.

Zeker, het was vaak lastig om onze cultuurverschillen te overbruggen: waar klimaatsystemen natuurwetten volgen, modelleren econometristen in essentie menselijk gedrag dat zich niet in wetten laat beschrijven. Econometristen maken dan ook zo min mogelijk aannames, om zoveel mogelijk door de data te laten bepalen. De schok bij de klimaatwetenschappers was groot als wij onze methoden ‘onwetend’ toepasten op klimaatdata en verbanden vonden die tegenstrijdig met natuurwetten waren. Maar hierdoor leerden we juist veel van elkaar: we ontdekten samen hoe deze ‘onmogelijkheden’ te verklaren waren, wat vaak weer een ander probleem blootlegde; wij leerden hoe we onze methoden slimmer konden toepassen, rekening houdend met natuurwetten, en de klimaatonderzoekers leerden methoden kennen die voor hun onderzoek van grote waarde konden zijn. En zo ging iedereen met een hoofd vol nieuwe inzichten en ideeën naar huis.

Los van de inhoudelijke inzichten, heeft me dit ook veel geleerd over communicatie. Waardoor was het zo succesvol? We waren bereid om naar elkaar te luisteren. Een open probleem dat werd gedeeld, of een ‘onhandige’ maar eerlijke illustratie leverde meer discussie op dan een gelikt succesverhaal. Het ging niet om de verpakking maar om de inhoud. En over de inhoud, daar kan ik wel over praten zonder dat ik hoef te denken of ik het ‘data science’ of ‘AI’ moet noemen. Communicatie doe je mét elkaar; het is tweerichtingsverkeer. Als we bereid zijn om naar elkaar te luisteren, dan is het mogelijk om verschillen te overbruggen. Uiteraard omhelst wetenschapscommunicatie veel meer dan dit – het is een vak op zich – maar voor communicatie in en vooral mét de wetenschap, was dit voor mij een wijze les!