Waarom Modellen Niet Blindelings Voor Beleid en Wetgeving Gebruikt Moeten Worden

Aankomende zaterdag komt een Longread uit waarin ik nog eens toelicht problemen te hebben met de inzet van complexe modellen bij beleid en juridische onderwerpen. Ik ben niet tegen modelleurs, ik ben niet tegen data of modellen. Maar wel erg sceptisch. Op Foodlog schreef ik eerder daarom het volgende artikel “Wat is een model? Modellen zijn de duivel in het politieke systeem”, en bij Over Nu schreef gaf ik een interview met de titel “Modellen grijpen de macht”, hier een longread over het onderwerp modellen en beleid. Over de soorten modellen schreef ik eerder ook het stukje “Wetenschappelijke Modellen in Beeld: Een Uitgebreid Overzicht van Methodologieën, Toepassingen en Uitdagingen.” Hier een Samenvatting van de hele longread.

Mathematische modellen zijn krachtige hulpmiddelen die inzicht bieden in complexe vraagstukken zoals stikstofdepositie, klimaatverandering en volksgezondheid. Ze stellen beleidsmakers in staat om keuzes te maken op basis van wetenschappelijk onderbouwde voorspellingen. Toch is het verkeerd om modellen te behandelen als absolute waarheden of ze blindelings in te zetten in beleid en wetgeving. Dit kan leiden tot onbedoelde consequenties, gebrek aan transparantie en zelfs maatschappelijke onrust.

Modellen als Vereenvoudigingen van de Werkelijkheid

Een model is nooit een perfecte weergave van de werkelijkheid. Zoals Erica Thompson in Escape from Model Land uitlegt, zijn modellen kaarten van de werkelijkheid die complexe systemen proberen te vereenvoudigen. Om een model bruikbaar te maken, worden aannames gedaan en variabelen weggelaten. Dit is noodzakelijk, maar het betekent ook dat modellen geen volledig beeld kunnen geven. De keuzes die tijdens het modelleren worden gemaakt – zoals welke gegevens worden gebruikt en welke verbanden worden aangenomen – hebben grote invloed op de uitkomsten. Deze keuzes zijn vaak wetenschappelijk onderbouwd, maar niet vrij van politieke of ideologische voorkeuren.

Het stikstofbeleid in Nederland is een goed voorbeeld. Hier speelt het Aerius-model een centrale rol. Aerius berekent hoeveel stikstof wordt uitgestoten en neerslaat op kwetsbare natuurgebieden. Hoewel het model een nuttig hulpmiddel is, zijn de aannames die eraan ten grondslag liggen niet altijd gevalideerd met lokale meetgegevens. Toch worden verstrekkende beleidsbeslissingen, zoals het uitkopen van boeren, gebaseerd op de uitkomsten van dit model. Dit leidt tot wantrouwen bij belanghebbenden, die het model ervaren als een abstracte berekening die geen recht doet aan de complexe werkelijkheid.

Het Gevaar van Juridisering

Het probleem wordt groter wanneer modellen een juridische status krijgen. Dit betekent dat beleidsmakers en rechters de uitkomsten van een model behandelen als bindend. In het geval van Aerius worden vergunningen wel of niet toegekend op basis van de berekeningen van het model. Dit maakt het model vrijwel onaantastbaar, zelfs als later blijkt dat bepaalde aannames onjuist zijn. Beleidsmakers verliezen hierdoor de flexibiliteit om het beleid aan te passen aan nieuwe inzichten, en burgers voelen zich machteloos tegenover een systeem dat gebaseerd is op abstracte en soms foutieve berekeningen.

De juridisering van modellen leidt tot rigide beleid dat slecht kan omgaan met onzekerheden. Modellen zijn per definitie geen absolute waarheid, maar hulpmiddelen om beter geïnformeerde keuzes te maken. Wanneer modellen echter in beton worden gegoten door wet- en regelgeving, verliezen ze hun dynamiek en wordt het moeilijk om ze te corrigeren of verbeteren.

Het Alternatief: Transparantie en Validatie

De oplossing ligt niet in het afschaffen van modellen, maar in het verbeteren van hoe ze worden gebruikt. Allereerst moeten modellen transparant zijn. Dat betekent dat de aannames, methodologie en beperkingen expliciet worden gecommuniceerd. Zowel beleidsmakers als burgers moeten inzicht krijgen in hoe een model werkt en welke onzekerheden eraan kleven.

Daarnaast is het essentieel om modellen regelmatig te valideren met empirische gegevens. Dit geldt ook voor Aerius: door de modeluitkomsten te vergelijken met meetgegevens van stikstofdepositie in het veld, kan het model voortdurend worden verbeterd. Het opzetten van een onafhankelijk validatie-instituut zou hierbij kunnen helpen. Dit instituut kan modellen toetsen, aannames bijstellen en alternatieven ontwikkelen, waardoor beleidsmakers over meerdere betrouwbare bronnen beschikken.

Naar een Flexibel Beleid

Beleidsmakers moeten leren om modellen te gebruiken als hulpmiddelen, niet als dwingende controlemechanismen. Dit vraagt om een cultuurverandering waarin onzekerheden en beperkingen van modellen expliciet worden erkend. Daarnaast kunnen “safe-fail”-experimenten een belangrijke rol spelen. In plaats van rigide beleid te ontwikkelen op basis van een model, kunnen kleine, gecontroleerde projecten worden uitgevoerd om te zien wat in de praktijk werkt. De resultaten van deze experimenten kunnen vervolgens worden gebruikt om modellen te verfijnen en beleid bij te stellen.

Een Samenvatting

Modellen zijn onmisbaar voor het begrijpen en oplossen van complexe problemen, maar ze mogen nooit als absolute waarheden worden behandeld. Het gebruik van modellen in beleid en wetgeving moet gepaard gaan met transparantie, regelmatige validatie en ruimte voor aanpassing. Door modellen te behandelen als dynamische hulpmiddelen in plaats van als dogma’s, kunnen we betere, eerlijkere en effectievere beleidsbeslissingen nemen. Het is aan beleidsmakers om deze verantwoordelijkheid op zich te nemen en ervoor te zorgen dat modellen hun werkelijke kracht kunnen benutten zonder de democratie of het vertrouwen van burgers te ondermijnen.