Onzekerheid is de mens een gruwel. Voor velen geldt dat ze liever zekerheid hebben over een slechte afloop, dan onzekerheid over een goede. Laat staan dat je niet weet hoe het afloopt, of nog erger, dat het misschien niet eens afloopt. Tenminste, niet dat je weet.
Toen ik in 1991 naar de brandweeracademie ging was ik daar nog helemaal niet mee bezig, onzekerheid. Ja, misschien de eigen onzekerheid, als ik iets spannends moest gaan doen. Maar niet over onzekere uitkomsten van incidenten.
Hoe ingewikkeld een brand ook mocht zijn, we kregen hem altijd uit. Net zoals we die technische hulpverlening ook altijd wisten op te lossen. De enige onzekerheid deed zich misschien voor met ongevallen gevaarlijke stoffen (OGS), dat om mij nooit opgehelderde redenen opeens incidentbestrijding gevaarlijke stoffen bleek te heten (IBGS).
Risicomodellen
Die onzekerheid van OGS werd kunstig gevangen in risicomanagementmodellen. Geef er een kans en een effect aan, vermenigvuldig die met elkaar en vergelijk dat getal met een risicomatrix en dan kan je de grootte van het risico vaststellen. Daarnaast hadden we modellen voor het vaststellen van schadecirkels, dispersiemodellen en F-N curves.
Om er maar een paar te noemen.
![](https://www.rizoomes.nl/wp-content/uploads/2025/01/Example-F-N-Curve-for-Evaluating-Societal-Risk.png)
Waar ik toen nog niet bij stil stond: modellen zijn manieren om onzekerheid te boetseren, er mallen van te maken die het niet-weten omzetten naar een intersubjectieve zekerheid. Naar taal waarmee we met elkaar net kunnen doen of we het over hetzelfde hebben en de werkelijkheid maakbaar is.
En daar is op zichzelf niks mis mee.
Alleen moet je wel beseffen dat het een middel is, geen doel. En dat een doel-middel omkering op de loer ligt, omdat in oefeningen altijd alles klopt, waardoor je het gevoel krijgt dat je het onder controle hebt. Slechts één keer kreeg ik een oefening die ondanks alle modellen volledig ontspoorde en waarvan ik pas later begreep dat het de bedoeling was die te verliezen. Ik schreef er over in De kunst van verliezen.
Het idee dat incidenten een voorspelbare afloop hebben is bij mij heel lang blijven hangen, omdat het in de praktijk zo bleek te gaan. Dat het af en toe toch mis ging was na onderzoek altijd te wijten aan een fout in gedrag, techniek of organisatie. Met de juiste analyse bleek elke omissie te herstellen en de werkelijkheid kloppend te maken; de zekerheid weer hersteld.
Onzekerheid
Toen ik in 2001 op Schiphol ging werken kwam ik er achter dat sommige incidenten helemaal zo’n zekere afloop niet hadden. Je weet niet hoe het eindigt als de stroom uitvalt, een kritiek IT systeem faalt of de kerosinetoevoer stokt. Hoe lang het duurt, met welke schade en of er door de ontstane fragiliteit niet nog meer ellende op komst is. Pas toen snapte ik wat onzekerheid is.
Rijkelijk laat.
Want in 1921 had de econoom Frank Knight al het verschil tussen onzekerheid en risico op papier gezet. Daarvandaan komt ook de term Knightian Uncertainty; een volledige onbekendheid met hoe een situatie zich zal ontwikkelen, fundamenteel onmogelijk om er voorspellingen over te doen. In deze boekrecensie van Averting Catastrophe vind je er meer over terug.
In de praktijk loopt het met de Knightian Uncertainty zo’n vaart niet, hetgeen niet weg neemt dat complexiteit en VUCA de voorspelbaarheid van incidenten wel hebben verminderd. Toch is er wel iets meer over te zeggen, zo is mijn ervaring.
Ik doe dat aan de hand van vier basisgrafieken, die ik vroeger gebruikte in mijn trainingen. Grappig genoeg kwam ik laatst één van de toenmalige cursisten tegen, die gelijk over die grafiekjes begon en hoe vaak hij het nu nog gebruikte. Beleefdheid wellicht, maar toch leuk om ze in dit blog nog eens te presenteren.
Basisonzekerheid
Basisonzekerheid is het standaardmodel van onzekerheidsverloop tijdens een incident. Bij aanvang is de onzekerheid het grootst, zeker bij onervaren mensen. Daarna, door verkenning en beeldvorming met de dikke BOB, krijg je steeds meer grip op de zaak en neemt de onzekerheid af. Hoe snel de onzekerheid afneemt zal per incident verschillen. Ik heb dat grafisch weergegeven met de stippellijntjes.
De kern van basisonzekerheid is dus dat het afneemt, zij het in wisselende snelheden afhankelijk van het incident en van je ervaring. In het Museum of Accidents voldoet eigenlijk alleen de crash met de Turkish Airlines aan die eis. Op zich ook logisch; het museum is niet ingericht op standaardincidenten.
![](https://www.rizoomes.nl/wp-content/uploads/2025/01/Onzekerheid-standaard-987x1024.jpeg)
Escalatieonzekerheid
Zoals wij weten van de reis van de held is er altijd wel ergens tegenslag te verwachten. Dat betekent dus dat de onzekerheid weer toe kan nemen. Net als bij basisonzekerheid is de daalsnelheid van de grafiek per incident verschillend. Houd er rekening mee dat het niet bij één tegenslag blijft. Hoe langer een incident duurt, hoe vaker de onzekerheid opnieuw kan opleven. Let er ook op dat je na enkele uren vermoeid raakt en moeilijker om kan gaan met opnieuw een toenemende onzekerheid. Laat je dus op tijd aflossen, of rek de boel iets verder uit.
De kern van escalatieonzekerheid is dat na een aanvankelijke afname, het weer terugkomt. Misschien wel meerdere malen. Dat repetitieve karakter wordt bijvoorbeeld expres aangejaagd door meerdere aanslagen vlak achter elkaar zodat er een structureel gevoel van onzekerheid ontstaat. In dit blog over de resilience game van RIVM gaat het trouwens ook over escalarende onzekerheid.
![](https://www.rizoomes.nl/wp-content/uploads/2025/01/Onzekerheid-escalatie-953x1024.jpeg)
Creeping onzekerheid
Creeping onzekerheid vind je vooral bij disrupties, dreiging en crises, minder bij emergencies. Daarbij speelt ook de kromming van de hockeystick een rol, zoals besproken in Beginselen van disruptiemanagement. De onzekerheid neemt langzamerhand toe, maar zeker in het begin zijn zware maatregelen lastig te verkopen omdat de weak signals ook nog wel heel weak zijn. Dat betekent dat bij creeping disruptions de onzekerheidsopbouw in het begin juist toeneemt, in plaats van dat hij keldert zoals bij de grafiek van basisonzekerheid.
Dat is de kern van creeping onzekerheid: het bouwt op, en misschien ook nog wel met een escalarend karakter. Die heb ik hier niet getekend, maar je kunt het je vast voorstellen.
![](https://www.rizoomes.nl/wp-content/uploads/2025/01/Onzekerheid-creeping-998x1024.jpeg)
Langdurige onzekerheid
Het kenmerk van langdurige onzekerheid is dat het na een geleidelijke opbouw voor langere tijd hoog blijft. Denk bijvoorbeeld aan het verloop van Covid, maar ook aan de huidige van unpeace en hybride oorlog. Ook voor deze grafiek geldt dat het precieze verloop situationeel afhankelijk is. De essentie is dat de onzekerheid niet afneemt en in die zin raakt dit scenario het meest aan Knightian Uncertainty.
![](https://www.rizoomes.nl/wp-content/uploads/2025/01/Onzekerheid-langdurig-953x1024.jpeg)
Wat de vier grafieken laten zien is dat er verschillende vaardigheden nodig zijn voor de crisismanager om met onzekerheid om te gaan:
- Je moet bestand zijn tegen veel onzekerheid in één keer
- Wees bewust dat onzekerheid niet alleen afneemt & dat het terug kan komen
- Laat je niet van de wijs brengen als onzekerheid gestaag blijft toenemen
- Besef dat onzekerheid lang kan duren en geruime tijd hoog blijft
- Elke mogelijke combinatie van bovenstaande vaardigheden
In opleidingen voor crisismanagement en incidentbestrijding zouden deze vaardigheden eigenlijk opgenomen moeten zijn. Zodat je er niet pas veel later in je loopbaan per ongeluk tegen aanloopt.
Onzekerheidsreductie
Wat kan je zelf doen om onzekerheid te reduceren? Daar is denk ik wel een boek over te schrijven. Ik maakte voor de tussentijd dit rijtje voor je, met verwijzingen naar andere blogs.
- Als je niet zeker weet wat te doen, kun je altijd een hengeltje uitgooien; even kijken wat het systeem doet. Probe – sense – respond heet dat in Cynefin termen Het is een standaard manier van optreden in complexe omgevingen.
- Bedenk dat je zelf onderdeel bent van de crisis. Want alle crises ben je zelf.
- Wees ervan bewust dat besluitvorming onder tijdsdruk wat anders is dan besluitvorming onder grote druk, alhoewel het soms hetzelfde is.
- Grote druk leidt ertoe dat mensen bang zijn fouten te maken; vooral als er nog veel te verliezen valt en je besluiten het verschil kunnen maken. Als de schade eenmaal daar is neemt de onzekerheid af en begint de recovery.
- Besluitvorming onder tijdsdruk gaat onder andere over Recognition Primed Decisionmaking en de rol van ervaring daarin.
- Ken het verschil tussen de circle of control en die van influence. En accepteer de rest. Een Stoïcijns basisbeginsel. Het gaat er niet om wat je overkomt, maar om wat je ermee doet.
- Ken de grenzen van je bedrijfsvoering, weet wanneer je erover heen gaat en heb de middelen om terug te sturen. Niet onbelangrijk: doe het dan ook. Dit is een aangepaste versie van Sydney Dekkers definitie van veerkracht.
- Ergens op de as van prudentie en ‘volle bak erin’ moet je een keus maken. Denk dus in scenario’s.
- Gebruik gidswoorden bij langdurige incidenten om de robuustheid van je scenario te testen. Denk aan de regel van Hermans.
- Stel tijd tempo factoren vast en hang daar je opschaling aan. Blijf niet achter de feiten aan lopen maar pak initiatief.
- Waak voor tunnelvisie.
- Wees bewust van de reeks; dit incident is er één in een serie, het staat niet op zichzelf. Check de territory blogs maar eens.
- Ken de factoren van het personal resource management.
- Houd je Situational Awareness op orde.
- Weet wat triggerincidenten zijn en hoe die zich verhouden in het Crisis Awareness Framewerk met fragiliteit en territory.
De laatste aanbeveling uit het lijstje betekent eigenlijk dat je de hele website moet kennen. Ik zou dat zeer aanraden, maar of het ook echt werkt is onzeker.
Dit blog is onderdeel van het hoofdstuk prohairesis. Daar vind je nog veel meer verhalen en mentale modellen over jezelf prepareren op crisis.