Een wiskundige van een universiteit in Glasgow heeft een model gemaakt dat groepsdruk in kaart brengt. Door gegevens van uiteenlopende groepen te vergelijken, ontdekte hij onder andere hoe en wanneer een leider binnen een groep ontstaat.
Ernesto Estrada publiceerde zijn bevindingen onlangs in Scientific Reports, een tijdschrift van Nature. In totaal keek hij naar vijftien groepen, die allemaal heel verschillend zijn: van conrectors op middelbare scholen tot Braziliaanse boeren. Maar de groepen hebben één ding gemeen: er zijn overal leiders en volgers. Hoe die verhoudingen ontstaan, fascineerde hem dusdanig dat hij het uit wilde zoeken. Omdat hij wiskundige is pakte hij het meteen cijfermatig aan: hij ontwaarde een differentiaalvergelijking om de invloed van mensen op elkaar te beschrijven.
Simpele formule
Deze vergelijking was relatief simpel. De afgeleide van een formule u is gelijk aan een matrix L, vermenigvuldigd met de oorspronkelijke u. Op deze manier kan je veranderingen in een groep mensen meten, stelt Estrada. De kneep zit hem natuurlijk in de matrix L; deze bevat alle informatie over een samenleving, en door die gegevens verschilt de invloed van ‘peer pressure’ van gemeenschap tot gemeenschap.
Maar doordat Estrada zoveel verschillende soorten groepen bekeek, heeft hij toch een aantal volgens hem universele waarheden ontdekt over groepsdruk. Volgens hem zijn twee soorten druk belangrijk. Ten eerste de directe druk, van vrienden, collega’s, familie en anderen waarmee je dagelijks omgaat. Daarnaast is de indirecte druk van groot belang, die vanuit de ‘maatschappij’ komt. Dat zijn dingen als trends, overheidsbeleid en media.
Indirecte druk
Opvallend is dat in het model de indirecte druk een grotere rol speelt dan de directe druk. Wanneer er geen indirecte druk aanwezig is, is de macht van vrienden of lokale leiders groot. Op het moment dat zo’n groep de blik meer naar buiten richt en zich breder oriënteert, verdwijnt deze macht voor een groot deel. De indirecte druk wordt het belangrijkste kompas voor een individu.
Als voorbeeld noemt Estrada roken. Dat was in de jaren zeventig heel populair. Niet alleen omdat je vrienden en collega’s het deden, maar omdat alle filmsterren en muzikanten constant rookten op televisie. Roken werd daardoor cool. Maar de afgelopen jaren is precies het omgekeerde aan de gang. Niet, zo redeneert Estrada, omdat mensen per sé massaal stoppen dankzij overheidsbeleid. Het is eerder doordat er minder rokende beroemdheden zijn, televisie roken heeft uitgebannen en reclame verboden is. Die indirecte invloed geeft de doorslag voor individuen, zelfs als de directe omgeving wel door blijft roken.
Beslissingen voorspellen
Het doorgronden van invloedssferen is belangrijk omdat het kan helpen om ingewikkelde, wereldveranderende beslissingen – over global warming of conflicten bijvoorbeeld – beter te begrijpen. En als ze eenmaal begrepen kunnen worden, zijn ze ook makkelijker te voorspellen. Dat je daarvoor wiskunde kan gebruiken, geeft dergelijke voorspellingen meer waarde dan een trendwatcher die iets ‘aan voelt komen’.
Aan de andere kant is het model altijd gebaseerd op versimpelingen, waardoor de voorspellingen niet 100 procent met de werkelijkheid overeen komen. In hoeverre dit model ook echt beslissingen kan voorspellen of bespoedigen, moet in de toekomst blijven, als er echt ingewikkelde beslissingen over klimaat, rampen en oorlog worden genomen.