De stikstofkaart die zoveel ophef en brandende bermen opleverde afgelopen zomer, is alweer achterhaald. De Aerius-calculator werd geüpdate met de gegevens uit 2018 en nu vallen er in Zeeland plotseling boeren binnen de norm en is er slecht nieuws voor een aantal bedrijven in het oosten. Druk op de knop en de kaarten zijn opnieuw geschud. Het gaat soms om verschuivingen van 100 mol (eenheden stikstofverbinding) per hectare per jaar – er worden nu vergunningen geweigerd op basis van een overschrijding die twintigduizend keer lager ligt. Het is niet uit te sluiten dat boeren die hun drie generaties oude bedrijf staakten vanwege de uitzichtloze stikstofsituatie dat achteraf toch niet hadden hoeven doen. Boeren die besloten te blijven en te investeren blijken plotseling toch wél een gevaar voor de natuur en zijn hun toekomst vanwege een anonieme data-exercitie in Bilthoven niet meer zeker.
Het is een nieuwe mijlpaal in de geschiedenis van het slechte huwelijk tussen autoritaire wetenschap (vertrouw ons of wees voor eeuwig wap) en de bange overheid die niets op eigen gezag durft te besluiten. Een huwelijk waarin bestuurders nergens voor hoeven te staan omdat het model voor hen bepaalt wie er weg moet en wie er mag blijven. Een beslissing behoeft geen verdere motivatie dan een verwijzing naar het model. En niemand is verantwoordelijk want het was immers het model dat besloot.
We zien het in tal van beleidsgebieden. Het model hielp de Belastingdienst onschuldige burgers als fraudeur te bestempelen; het model hielp Shell en Exxon hun verantwoordelijkheid te ontduiken bij de schade aan Groningse huizen.
Het probleem is dat het niet om de modellen zelf gaat. Dat is gewoon de zoveelste neutrale methode in de wetenschappelijke gereedschapskist die zowel extreem krachtig als sterk misleidend kan zijn – het hangt onder meer af van de kennis die je erin stopt. Wanneer je een model gebruikt om de dynamiek in een klas pubers te voorspellen bij een specifieke prikkel, kun je een behoorlijke waardeloos antwoord verwachten. Maar op de hoogste verdieping van een flat ontworpen met een model gebaseerd op de klassieke mechanica durf ik best te wonen.
Het probleem met modellen is dat ze extreem flexibel zijn. Er zijn een heleboel knoppen waar je aan kunt draaien en er zijn heel weinig mensen die ze begrijpen. Je kunt het model laten uitspugen wat je erin stopt, je kunt dogma’s en beleidsdoelen ermee verhullen. Over het stikstofmodel zegt het RIVM simpelweg: „Door updates van de rekenmodellen […] geven berekeningen een ander resultaat.”
Het vergt behoorlijk wat vertrouwen dat de fijnmazige stikstofdeposities die dit wispelturige model uitspuugt biologisch relevant zijn, en dat het opheffen van een bedrijf, van een levenswijze, straks écht iets uitmaakt voor de natuur.
Ik vraag me af wat nu eigenlijk een grotere bedreiging is voor het wantrouwen in de wetenschap. Zijn het de wacko’s die misleidende informatie de wereld insturen en verwarring zaaien? Of zijn het de bestuurders die de grote besluiten hebben uitbesteed aan wetenschappers met compulsieve modelleerdrang?
Zelf denk ik het laatste. Sterker nog, ik denk dat een daling in het vertrouwen in wetenschap gerechtvaardigd is wanneer wankele modellen voor levensontwrichtende besluitvorming worden ingezet. Dat ligt niet aan de wetenschap. Dat is een beleidskeuze.
En het erge is dat er aan de gebruikte modellen vaak een daadwerkelijk relevant en belangrijk effect ten grondslag ligt. Ze maken makkelijke dingen moeilijk. Misschien kunnen de klimaatmodellen de zeespiegelstijging niet tot op de millimeter voorspellen, maar dat betekent niet dat het broeikaseffect niet bestaat en we onze CO2-uitstoot niet moeten reduceren. Dat Aerius wordt misbruikt voor voorspellingen per hectare betekent niet dat er geen ammoniakprobleem is in dit land. Ook op basis van een simpele Excel-sheet kun je metingen voor iedereen inzichtelijk maken en er visionair beleid op baseren, inclusief normen en streefcijfers. Dat doen we al decennia. Ik vermoed dat zo’n werkwijze weleens wat meer draagvlak en vertrouwen kan genereren.
Rosanne Hertzberger is microbioloog.
*En het erge is dat er aan de gebruikte modellen vaak een daadwerkelijk relevant en belangrijk effect ten grondslag ligt. Ze maken makkelijke dingen moeilijk. Misschien kunnen de klimaatmodellen de zeespiegelstijging niet tot op de millimeter voorspellen, maar dat betekent niet dat het broeikaseffect niet bestaat en we onze CO2-uitstoot niet moeten reduceren. Dat Aerius wordt misbruikt voor voorspellingen per hectare betekent niet dat er geen ammoniakprobleem is in dit land.*
Het belangrijkste deel staat onderaan. Het teveel aan broeikasgassen bedreigt ons klimaat en daarmee onze manier van leven. Dat staat vast.
Het gigantische stikstofoverschot(ammoniak) vanwege de enorme hoeveelheden diervoer die hier geïmporteerd wordt en als stront weer op het land terecht komt is een bedreiging voor onze natuur en waterkwaliteit. Dat ziet een kind.
De cijfertjes achter de komma gaan voornamelijk over hoe en of we de vervuiler gaan laten betalen. En hoe exact we specifieke vervuilers aan gaan wijzen.
Ik ben ook een wetenschappelijk model. Maar gelukkig is er tussen mij en de overheid geen giftige wisselwerking.
[deleted]
Uiteindelijk is een model ook maar een onderbouwde reden voor een beslissing, en nog altijd beter dan alleen vertrouwen op ‘boerenverstand’.
Je moet altijd ergens een grens trekken, en er zullen altijd schrijnende randgevallen zijn.
Maar randgevallen zijn er bij elke onderbouwing die je gebruikt. Model of niet.
Zijn modellen perfect? Nee. Dragen ze meer bij dan het onderbuikgevoel van een ambtenaar? Ja. En het onderbuikgevoel van een ambtenaar is het alternatief op een model.
Modellen kunnen volledig ongelijk hebben, daarom moet je kijken naar de kwaliteit van het model. Modellen maken dingen ingewikkeld, omdat het pijnlijke waarheden naar boven kan brengen die je niet kan wegredeneren. De werkelijkheid is niet simpel. Klimaatverandering bestaat, dat is simpel. Maar voor beleid wil je wel degelijk de effecten op CO2 uitstoot doorrekenen. En raad eens, dat gebeurt met modellen. Door modellen weten we of we onze doelen gaan bereiken, en dan kunnen we meer plannen maken (zoals nu met klimaat gebeurt)
Ik vind dit echt een bizarre mening. Iedereen die de Rijksoverheid een beetje kent, zou moeten begrijpen hoeveel modellen daadwerkelijk in gebruik zijn, hoeveel informatie die creëeren om beter beleid mee te maken en dat het alternatief random advies van ambtenaren is (dat zeker dubieus kan zijn). Maar ja, het zijn de modellen die alles ingewikkeld maken… In plaats van dat de realiteit gewoon ingewikkeld is.
> Het model hielp de Belastingdienst onschuldige burgers als fraudeur te bestempelen.
Totaal niet.
Dit was een kwestie van luiheid van de belastingdienst (iedereen met een belastingschuld boven de 10000/5000/3000 is fraudeur) en rechters die niet begrijpend konden lezen (“bij een herberekening moet het verschil voor 100% worden terugbetaald worden” interpreteren als “100% moet worden terugbetaald als er een verschil is bij een herberekening”)
Ik ben het vaker oneens met Hertzberger dan met de andere columnisten bij NRC. Ik weet dat ze als microbioloog een wetenschappelijke studie heeft gedaan en aangezien ik geprobeerd heb daar de bachelor van te doen, weet ik dat er veel aandacht is voor de wetenschappelijke methode. Dus ook voor statistiek en onderzoeksmodellen. Als ik haar mening lees, krijg ik echter vaak het gevoel alsof ik bij een kringverjaardag naar een gefrustreerde oom/tante zit te luisteren.
het probleem met modellen is dat modellen altijd werken op de input die aan het modeel gegeven word. modellen zijn daarom altijd verouderde wetenschap. hiermee wil ik niet zeg dat modellen waardeloos zijn maar wel dat het absoluut geen vervanging voor degelijk wetenschappelijk onderzoek moet zijn.
helaas gebruiken beleidsmakers modellen wel op die manier. het grote nadeel aan modellen is dat het zeker op zeer lokaal niveau nog al wat afkan wijken van de werkelijkheid. in gevallen van sikstof of gif gebruik is dit in vrijwel alle gevallen gunstiger voor de boer die het meeste uitstoot.
dit komt omdat modellen zeer goed werken tot op het niveau van een stad/dorp. op wijk niveau doen de modellen het nog redelijk maar op straat niveau zijn ze gewoon niet nauwkeurig genoeg. neem daar bij ook nog de factor mee dat modellen afhankelijk zijn van de input. waardoor illegale uitstoot amper meegenomen word. Bijvoorbeeld doordat een boer bepaalde filters niet gebruikt om kosten te besparen.
hierdoor blijven geregelde meetingen cruciaal! Een model zou dan ook alleen als aanvulling en niet als vervanging gebruikt mogen worden. een model werkt namelijk wel prima om te bepalen wat de effecten zijn als bepaalde wets overtreders gedwongen worden te stoppen.
9 comments
De stikstofkaart die zoveel ophef en brandende bermen opleverde afgelopen zomer, is alweer achterhaald. De Aerius-calculator werd geüpdate met de gegevens uit 2018 en nu vallen er in Zeeland plotseling boeren binnen de norm en is er slecht nieuws voor een aantal bedrijven in het oosten. Druk op de knop en de kaarten zijn opnieuw geschud. Het gaat soms om verschuivingen van 100 mol (eenheden stikstofverbinding) per hectare per jaar – er worden nu vergunningen geweigerd op basis van een overschrijding die twintigduizend keer lager ligt. Het is niet uit te sluiten dat boeren die hun drie generaties oude bedrijf staakten vanwege de uitzichtloze stikstofsituatie dat achteraf toch niet hadden hoeven doen. Boeren die besloten te blijven en te investeren blijken plotseling toch wél een gevaar voor de natuur en zijn hun toekomst vanwege een anonieme data-exercitie in Bilthoven niet meer zeker.
Het is een nieuwe mijlpaal in de geschiedenis van het slechte huwelijk tussen autoritaire wetenschap (vertrouw ons of wees voor eeuwig wap) en de bange overheid die niets op eigen gezag durft te besluiten. Een huwelijk waarin bestuurders nergens voor hoeven te staan omdat het model voor hen bepaalt wie er weg moet en wie er mag blijven. Een beslissing behoeft geen verdere motivatie dan een verwijzing naar het model. En niemand is verantwoordelijk want het was immers het model dat besloot.
We zien het in tal van beleidsgebieden. Het model hielp de Belastingdienst onschuldige burgers als fraudeur te bestempelen; het model hielp Shell en Exxon hun verantwoordelijkheid te ontduiken bij de schade aan Groningse huizen.
Het probleem is dat het niet om de modellen zelf gaat. Dat is gewoon de zoveelste neutrale methode in de wetenschappelijke gereedschapskist die zowel extreem krachtig als sterk misleidend kan zijn – het hangt onder meer af van de kennis die je erin stopt. Wanneer je een model gebruikt om de dynamiek in een klas pubers te voorspellen bij een specifieke prikkel, kun je een behoorlijke waardeloos antwoord verwachten. Maar op de hoogste verdieping van een flat ontworpen met een model gebaseerd op de klassieke mechanica durf ik best te wonen.
Het probleem met modellen is dat ze extreem flexibel zijn. Er zijn een heleboel knoppen waar je aan kunt draaien en er zijn heel weinig mensen die ze begrijpen. Je kunt het model laten uitspugen wat je erin stopt, je kunt dogma’s en beleidsdoelen ermee verhullen. Over het stikstofmodel zegt het RIVM simpelweg: „Door updates van de rekenmodellen […] geven berekeningen een ander resultaat.”
Het vergt behoorlijk wat vertrouwen dat de fijnmazige stikstofdeposities die dit wispelturige model uitspuugt biologisch relevant zijn, en dat het opheffen van een bedrijf, van een levenswijze, straks écht iets uitmaakt voor de natuur.
Ik vraag me af wat nu eigenlijk een grotere bedreiging is voor het wantrouwen in de wetenschap. Zijn het de wacko’s die misleidende informatie de wereld insturen en verwarring zaaien? Of zijn het de bestuurders die de grote besluiten hebben uitbesteed aan wetenschappers met compulsieve modelleerdrang?
Zelf denk ik het laatste. Sterker nog, ik denk dat een daling in het vertrouwen in wetenschap gerechtvaardigd is wanneer wankele modellen voor levensontwrichtende besluitvorming worden ingezet. Dat ligt niet aan de wetenschap. Dat is een beleidskeuze.
En het erge is dat er aan de gebruikte modellen vaak een daadwerkelijk relevant en belangrijk effect ten grondslag ligt. Ze maken makkelijke dingen moeilijk. Misschien kunnen de klimaatmodellen de zeespiegelstijging niet tot op de millimeter voorspellen, maar dat betekent niet dat het broeikaseffect niet bestaat en we onze CO2-uitstoot niet moeten reduceren. Dat Aerius wordt misbruikt voor voorspellingen per hectare betekent niet dat er geen ammoniakprobleem is in dit land. Ook op basis van een simpele Excel-sheet kun je metingen voor iedereen inzichtelijk maken en er visionair beleid op baseren, inclusief normen en streefcijfers. Dat doen we al decennia. Ik vermoed dat zo’n werkwijze weleens wat meer draagvlak en vertrouwen kan genereren.
Rosanne Hertzberger is microbioloog.
*En het erge is dat er aan de gebruikte modellen vaak een daadwerkelijk relevant en belangrijk effect ten grondslag ligt. Ze maken makkelijke dingen moeilijk. Misschien kunnen de klimaatmodellen de zeespiegelstijging niet tot op de millimeter voorspellen, maar dat betekent niet dat het broeikaseffect niet bestaat en we onze CO2-uitstoot niet moeten reduceren. Dat Aerius wordt misbruikt voor voorspellingen per hectare betekent niet dat er geen ammoniakprobleem is in dit land.*
Het belangrijkste deel staat onderaan. Het teveel aan broeikasgassen bedreigt ons klimaat en daarmee onze manier van leven. Dat staat vast.
Het gigantische stikstofoverschot(ammoniak) vanwege de enorme hoeveelheden diervoer die hier geïmporteerd wordt en als stront weer op het land terecht komt is een bedreiging voor onze natuur en waterkwaliteit. Dat ziet een kind.
De cijfertjes achter de komma gaan voornamelijk over hoe en of we de vervuiler gaan laten betalen. En hoe exact we specifieke vervuilers aan gaan wijzen.
Ik ben ook een wetenschappelijk model. Maar gelukkig is er tussen mij en de overheid geen giftige wisselwerking.
[deleted]
Uiteindelijk is een model ook maar een onderbouwde reden voor een beslissing, en nog altijd beter dan alleen vertrouwen op ‘boerenverstand’.
Je moet altijd ergens een grens trekken, en er zullen altijd schrijnende randgevallen zijn.
Maar randgevallen zijn er bij elke onderbouwing die je gebruikt. Model of niet.
Zijn modellen perfect? Nee. Dragen ze meer bij dan het onderbuikgevoel van een ambtenaar? Ja. En het onderbuikgevoel van een ambtenaar is het alternatief op een model.
Modellen kunnen volledig ongelijk hebben, daarom moet je kijken naar de kwaliteit van het model. Modellen maken dingen ingewikkeld, omdat het pijnlijke waarheden naar boven kan brengen die je niet kan wegredeneren. De werkelijkheid is niet simpel. Klimaatverandering bestaat, dat is simpel. Maar voor beleid wil je wel degelijk de effecten op CO2 uitstoot doorrekenen. En raad eens, dat gebeurt met modellen. Door modellen weten we of we onze doelen gaan bereiken, en dan kunnen we meer plannen maken (zoals nu met klimaat gebeurt)
Ik vind dit echt een bizarre mening. Iedereen die de Rijksoverheid een beetje kent, zou moeten begrijpen hoeveel modellen daadwerkelijk in gebruik zijn, hoeveel informatie die creëeren om beter beleid mee te maken en dat het alternatief random advies van ambtenaren is (dat zeker dubieus kan zijn). Maar ja, het zijn de modellen die alles ingewikkeld maken… In plaats van dat de realiteit gewoon ingewikkeld is.
> Het model hielp de Belastingdienst onschuldige burgers als fraudeur te bestempelen.
Totaal niet.
Dit was een kwestie van luiheid van de belastingdienst (iedereen met een belastingschuld boven de 10000/5000/3000 is fraudeur) en rechters die niet begrijpend konden lezen (“bij een herberekening moet het verschil voor 100% worden terugbetaald worden” interpreteren als “100% moet worden terugbetaald als er een verschil is bij een herberekening”)
Ik ben het vaker oneens met Hertzberger dan met de andere columnisten bij NRC. Ik weet dat ze als microbioloog een wetenschappelijke studie heeft gedaan en aangezien ik geprobeerd heb daar de bachelor van te doen, weet ik dat er veel aandacht is voor de wetenschappelijke methode. Dus ook voor statistiek en onderzoeksmodellen. Als ik haar mening lees, krijg ik echter vaak het gevoel alsof ik bij een kringverjaardag naar een gefrustreerde oom/tante zit te luisteren.
het probleem met modellen is dat modellen altijd werken op de input die aan het modeel gegeven word. modellen zijn daarom altijd verouderde wetenschap. hiermee wil ik niet zeg dat modellen waardeloos zijn maar wel dat het absoluut geen vervanging voor degelijk wetenschappelijk onderzoek moet zijn.
helaas gebruiken beleidsmakers modellen wel op die manier. het grote nadeel aan modellen is dat het zeker op zeer lokaal niveau nog al wat afkan wijken van de werkelijkheid. in gevallen van sikstof of gif gebruik is dit in vrijwel alle gevallen gunstiger voor de boer die het meeste uitstoot.
dit komt omdat modellen zeer goed werken tot op het niveau van een stad/dorp. op wijk niveau doen de modellen het nog redelijk maar op straat niveau zijn ze gewoon niet nauwkeurig genoeg. neem daar bij ook nog de factor mee dat modellen afhankelijk zijn van de input. waardoor illegale uitstoot amper meegenomen word. Bijvoorbeeld doordat een boer bepaalde filters niet gebruikt om kosten te besparen.
hierdoor blijven geregelde meetingen cruciaal! Een model zou dan ook alleen als aanvulling en niet als vervanging gebruikt mogen worden. een model werkt namelijk wel prima om te bepalen wat de effecten zijn als bepaalde wets overtreders gedwongen worden te stoppen.