Lernen aus Beweisen in einer komplexen Welt

Politiken zur Förderung der öffentlichen Gesundheit und des Wohlstands scheitern oft oder verschärfen die Probleme, die sie lösen sollen. Beweisgestütztes Lernen sollte solchen politischen Widerständen vorbeugen, aber das Lernen in komplexen Systemen ist oft schwach und langsam. Komplexität behindert unsere Fähigkeit, die verzögerten und distalen Auswirkungen von Interventionen zu entdecken, was unbeabsichtigte "Nebenwirkungen" erzeugt. Doch das Lernen scheitert oft selbst, wenn starke Beweise vorliegen: Häufige mentale Modelle führen zu fehlerhaften, aber sich selbst bestätigenden Schlussfolgerungen, die schädliche Überzeugungen und Verhaltensweisen aufrechterhalten und die Umsetzung vorteilhafter Politiken untergraben. Hier zeige ich, wie systemisches Denken und Simulationsmodellierung helfen können, die Grenzen unserer mentalen Modelle zu erweitern, unsere Fähigkeit zu verbessern, Beweise zu generieren und daraus zu lernen, und effektiven Wandel in der öffentlichen Gesundheit und darüber hinaus zu katalysieren.