Regression zum Rand

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Ein Hoch auf die Wissenschaft! In diesem Fall ein weiteres mal auf den Oxford-Professor Bent Flyvbjerg, über den ich bereits vor mehreren Jahren etwas geschrieben habe. Flyvbjerg hat sich scheiternde Grossvorhaben als Forschungsgegenstand ausgewählt und publiziert viele lesenswerte Veröffentlichungen zu diesem Thema. Die um die es heute gehen soll definiert eine neue Regel: The Law of Regression to the Tail, zu deutsch Das Gesetz der Regression zum Rand (hier der Link zu einer Zusammenfassung).

Um zu verstehen was damit gemeint ist zunächst ein kurzer Exkurs zu einer anderen Gesetzmässigkeit, dem Gesetz der Regression zur Mitte. Erstmals nachgewiesen 1877 vom britischen Wissenschaftler Francis Galton besagt es, dass nach einem extrem ausgefallenen Messwert die nachfolgende Messung meistens wieder näher am bisherigen Durchschnitt liegt¹. Es gibt also eine natürliche (und statistisch belegbare) Tendenz zum Ausgleich und zum Durchschnittswert, die sich als Grundlage für Prognosen und Planungen nutzen lässt.

Zurück zu Flyvbjerg. Seine These ist, dass das Gesetz der Regression zur Mitte in wichtigen Fällen nicht anwendbar ist, und zwar immer dann wenn extrem ausgefallene Messwerte in hoher Frequenz auftreten. Die dahinterliegende Erklärung: da sich mit der Frequenz auch die Varianz erhöht (also die Spanne innerhalb der etwas noch als durchschnittlich gilt) liegen irgendwann auch Extremwerte im Durchschnittsbereich, wodurch die Regression zur Mitte nicht mehr stattfindet.

Darauf aufbauend geht Flyvbjerg noch einen Schritt weiter: wenn eine steigende Frequenz extremer Ereignisse die Varianz so erhöht, dass irgendwann alle Werte im Durschnitt liegen, und wenn ein Durchschnitt per Definition immer das ist was zwischen den Extremwerten liegt, dann ist es zwangsläufig, dass es regelmässig zu immer höheren Extremwerten kommen muss. Diese Umkehrung der Regression zur Mitte nennt er das Gesetz der Regression zum Rand.

Das Auftreten dieser Gesetzmässigkeit verortet er vor allem in seinem eigenen Forschungsgebiet, also bei scheiternden Grossvorhaben. Bei insgesamt 10 Arten von Extremvorfällen erkennt er eine so starke Regression zum Rand, dass sich sämtliche vorbeugenden Gegenmassnahmen regelmässig als unzureichend erweisen: Erdbeben, Cyberkriminalität, Kriege, Pandemien, Kostenexplosionen in IT-Projekten, Überflutungen, Pleitewellen, Feuerkatastrophen, Kostenexplosionen globaler Sport-Events und grossflächige Stromausfälle.

Er belässt es aber nicht bei dieser Analyse sondern nennt auch vier Gegenmassnahmen die sich in seiner Forschung als sinnvoll erwiesen haben: frühzeitige Planung der voraussichtlich nötigen Schadensbegrenzung, vorbeugende Massnahmen zur Begrenzung des Schadensumfangs, Evaluierung theoretisch möglicher "extremer Extremvorfälle" und Aufbau von Strukturen die bei Bedarf zu schnellen und umfassenden Reaktionen in der Lage sein können.

Flyvbjergs Empfehlungen mögen naheliegend erscheinen, üblich sind die aber nicht, zumindest nicht alle. Während die ersten beiden dieser Gegenmassnahmenauch im klassischen Projektmanagement zum Standard gehören sind die beiden anderen seltener vorzufinden. Das heisst aber nicht, dass es sie nicht gibt - für die Evaluierung extremer Extremvorfälle gibt es bereits mehrere Ansätze und für ein Vorgehen schneller Reaktionsfähigkeit sogar einen der sich durchgesetzt hat: Agilität.

Siehe auch:

Regression zum Rand II

¹Das gilt natürlich nur wenn die gemessene Entwicklung nicht gesteuert oder beeinflusst wird.