Categorie archief: Op de werkvloer

Waarom narcisten zo gevoelig zijn voor complottheorieën

Geplaatst op door

Soms lees je een reviewstudie waarvan je denkt: dit verklaart ineens een heel deel van het internet. Dankzij deze longread van Steve Stewart Williams vond ik een review artikel gepubliceerd in Current Opinion in Psychology van Aleksandra Cichocka en collega’s over één van de meest robuuste voorspellers van complotdenken: narcisme. Denk daarbij niet niet de karikatuur van de grootprater die zichzelf overal vooraan duwt. Het gaat eerder over een veel complexere set van eigenschappen die verrassend precies samenvalt met de aantrekkingskracht van complottheorieën.

Het vertrekpunt is eenvoudig: klassieke persoonlijkheidskenmerken zoals de Big Five voorspellen complotdenken nauwelijks. Maar… zodra je kijkt naar hoe mensen zichzelf zien, wordt het interessanter. Narcisme blijkt dan een sterke voorspeller. Meta-analyses vinden correlaties rond .22 tot .26. Dit leek me zelf eerder beperkt, maar dit blijkt in dit  onderzoeksveld behoorlijk hoog. En de reviewstudie laat ook zien waarom. Narcisme is niet één ding, maar bestaat uit drie onderliggende facetten:

  • Agentic extraversie: het verlangen om bewonderd te worden en uniek te zijn.
  • Antagonisme: de neiging om anderen te devalueren, te wantrouwen en te domineren.
  • Neuroticisme in een specifieke narcistische vorm: gevoeligheid voor bedreiging, schaamte en dreiging.

Deze drie componenten werken op hun beurt via vier psychologische routes.

  • De eerste is paranoia: de overtuiging dat anderen het op jou gemunt hebben. Die kan doorsijpelen in bredere vermoedens dat de samenleving wordt bedreigd. Vooral kwetsbaar en antagonistisch narcisme hangen samen met dat achterdochtige wereldbeeld.
  • De tweede route is de behoefte aan controle en dominantie. Complotten bieden een duidelijke vijand, een scapegoat. Dat geeft houvast, zeker als mensen het gevoel hebben dat ze grip verliezen. Niet toevallig zien we dat ook bij andere donkere persoonlijkheidskenmerken zoals psychopathy en Machiavellianism.
  • Een derde route loopt via uniciteit. Mensen die graag bewonderd worden, voelen zich aangetrokken tot theorieën die hen het idee geven dat zij iets weten wat de massa niet doorheeft. “I know things they don’t know” is bijna een perfecte samenvatting van hoe dat werkt.
  • En tot slot is er iets wat je misschien niet meteen met narcisme associeert: goedgelovigheid. Hoewel narcisten vaak overconfident zijn, scoren ze lager op cognitieve reflectie. Sommigen herkennen onbetrouwbare informatie minder goed en vallen dus makkelijker voor bizarre of ongefundeerde beweringen. Vooral de antagonistische en neurotische kant van narcisme speelt daar een rol.

Interessant is dat dezelfde processen ook kunnen optreden op groepsniveau. Dit heet dan collectief narcisme, het idee dat je eigen groep uitzonderlijk is en speciale behandeling verdient. En dit voorspelt complotdenkpistes over andere groepen en zelfs antivaccinatie- en klimaatcomplotten. Groepsbedreiging wordt dan vertaald in vijandigheid tegenover externe schuldigen. Het mechanisme lijkt sterk op individueel narcisme, maar wordt makkelijker geactiveerd wanneer groepsidentiteit belangrijk of bedreigd is.

De auteurs sluiten af met een ongemakkelijke vaststelling: narcisme is oververtegenwoordigd bij politieke leiders. Combineer dat met periodes van onzekerheid of electorale druk en de kans dat politici zelf complotverhalen omarmen of verspreiden, stijgt. Dat is niet zonder risico, want complottheorieën hebben reële maatschappelijke gevolgen. Maar dezelfde mechanismen wijzen ook op kansen. Interventies die controlegevoel herstellen, of die de behoefte aan uniciteit op een andere manier kunnen invullen, zouden de band tussen narcisme en complotdenken kunnen verzwakken.

Tot slot stelt de review een belangrijke open vraag: zijn deze effecten uniek voor complottheorieën, of zijn narcisten gewoon gevoeliger voor sensationele, emotioneel beladen of foutieve informatie in het algemeen? Eerste studies suggereren dat het plot-element waarschijnlijk toch iets extra’s toevoegt, maar echt hard bewijs ontbreekt. Ook daar ligt een duidelijke agenda voor toekomstig onderzoek.

Het geheel is een rijk overzicht dat verklaart waarom complotideeën zo aantrekkelijk kunnen zijn voor bepaalde profielen. Niet omdat die mensen dom zijn, maar omdat specifieke psychologische behoeften samenkomen op een manier die complottheorieën precies lijken te voeden. Soms is wetenschap net een spiegel: geen comfortabele, maar wel een verhelderende.

Afbeelding: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Conspiracy_Theories_Fallacy_Icon.png

De meest gevaarlijke cognitieve bias… is te veel zelfvertrouwen

Geplaatst op door

We denken allemaal dat we redelijk goed kunnen inschatten wat we weten. Maar hoeveel van die zekerheid klopt eigenlijk? In deze video duik je in misschien wel de meest verraderlijke denkfout van allemaal: overmoed. Van het echte en vaak verkeerd begrepen Dunning-Kruger-effect tot de manier waarop ons brein shortcuts neemt zonder dat we het doorhebben. Je ziet hoe overmoed zowel nuttig als gevaarlijk kan zijn, waarom feedback cruciaal blijft, en hoe een iconisch bankdebacle zoals dat van Nick Leeson en Barings Bank precies kon gebeuren. En vooral: wat je zelf kunt doen om minder zeker te zijn van dingen waar je ongelijk in hebt. Perfect om even je eigen denkprocessen tegen het licht te houden.

Luisteren als het moeilijk wordt en een conflict dreigt

Geplaatst op door

Ik vond deze video met Amanda Ripley over beter communiceren bij conflict. We zijn wellicht allemaal wel eens verzeild geraakt in een gesprek dat uitmondde in iets wat je eigenlijk niet meer een gesprek kunt noemen. De toon verscherpt, standpunten verharden, en op een bepaald moment gaat het niet meer over het probleem, maar over de ander. Dat is wat journaliste en onderzoeker Amanda Ripley “high conflict” noemt: een toestand waarin het conflict zélf het doel wordt.

In de onderstaande video A simple tool for better communication during toxic conflict beschrijft Ripley wat er gebeurt als mensen zich niet gehoord voelen. Niet een beetje, maar fundamenteel. Volgens haar onderzoek ervaart slechts vijf procent van de mensen in een doorsnee gesprek het gevoel écht begrepen te zijn. En precies dat gevoel – gehoord worden – bepaalt of een conflict ontspoort of niet.

Ripley stelt een eenvoudige techniek voor: looping. Ze leerde het van bemiddelaars en conflictonderzoekers, maar het is toepasbaar in zowat elke context, van personeelsvergaderingen, klasdiscussies tot gezinsgesprekken.

Het principe is eenvoudig:

  1. Luister met de bedoeling te begrijpen, niet te winnen.

  2. Herformuleer wat je hoorde in je eigen woorden.

  3. Check of dat klopt: “Heb ik dat goed begrepen?”

  4. Verdiep door te vragen: “Wat zou voor jou beter voelen?”
    Pas daarna breng je je eigen perspectief in.

Dat klinkt misschien banaal, maar het effect kan groot zijn. Zodra iemand merkt dat je moeite doet om echt te begrijpen wat ze bedoelen, verandert de dynamiek. De ander kalmeert, en het gesprek verschuift van strijd naar samenwerking. Of zoals Ripley zegt: people calm down when they feel heard.

De techniek vraagt wat oefening, zeker als de emoties hoog oplopen. Maar wie ze geregeld toepast, merkt dat de meeste conflicten niet verdwijnen. Ze worden gewoon menselijker. En dat is al een enorme winst.

Wanneer leren te vlot gaat, nieuw onderzoek over AI en leren

Geplaatst op door

Wie ooit ChatGPT heeft gebruikt om snel iets te begrijpen, weet hoe efficiënt het aanvoelt. Binnen enkele seconden krijg je een helder, keurig samengevat antwoord. Vaak beter geschreven dan wat je zou vinden via een willekeurige zoekopdracht op het web. Maar volgens nieuw onderzoek van de Wharton School en de New Mexico State University kan die handigheid een prijs hebben. Wanneer leren te makkelijk lijkt, leren we mogelijk minder diep.

In zeven experimenten met meer dan 10.000 deelnemers vergeleken Shiri Melumad en Jin Ho Yun hoe mensen leren via grote taalmodellen (zoals ChatGPT) en via klassieke zoekmachines. De resultaten waren opvallend consistent. Wie ChatGPT gebruikte, had het gevoel minder geleerd te hebben, schreef adviezen die minder gedetailleerd en minder origineel waren, en hun teksten werden beoordeeld als minder informatief en overtuigend. Zelfs wanneer de informatie exact dezelfde was, maar enkel anders werd gepresenteerd, leerden de deelnemers minder uit de samenvatting van het taalmodel dan uit het zelf doorzoeken van webpagina’s.

De verklaring is niet zo vreemd als je de wetenschap rond leren al wat langer volgt en weet hoe belangrijk denken is voor onthouden. Wanneer we op de klassieke manier zoeken, moeten we zelf verkennen, vergelijken en beslissen welke bronnen we vertrouwen. Dat vraagt inspanning, maar helpt ons ook om mentale modellen te bouwen en verbanden te leggen. Wanneer een taalmodel die synthese voor ons maakt, slaan we het deel van het leren over waarin we actief moeten nadenken. De onderzoekers verwijzen naar het idee van desirable difficulties uit de cognitieve psychologie: leren wordt dieper wanneer het net genoeg moeite kost om ons erbij te betrekken.

In een van de meest interessante vervolgstudies vroegen de onderzoekers aan andere deelnemers om het advies te lezen en te beoordelen dat eerder was geschreven door mensen die via Google of ChatGPT hadden geleerd. De lezers wisten niet wie wat had gebruikt, maar vonden het ChatGPT-advies systematisch minder nuttig, minder betrouwbaar en minder de moeite waard om over te nemen. Het verschil in leerkwaliteit zat dus niet enkel in het hoofd van de deelnemers. Het was zichtbaar in het resultaat.

Dat betekent niet dat we AI niet meer zouden mogen gebruiken om te leren. De studie is voorzichtig in haar conclusies: taalmodellen kunnen nog altijd nuttig zijn om feitelijke of procedurele kennis te verwerven, en ze maken informatie onmiskenbaar toegankelijker. Maar het is wel een tijdige herinnering dat wrijving soms een functie heeft. Wanneer een antwoord té vlot verschijnt, slaan we misschien precies die stappen over die leren betekenisvol maken.

Toch is wat nuance op haar plaats. De studie is knap opgezet, maar de taken waren relatief eenvoudig en kortlopend. Leren hoe je groenten plant of leefstijladvies geeft, is niet hetzelfde als een vak beheersen of expertise opbouwen. Het onderzoek toont vooral hoe we leren, niet wat we na verloop van tijd bijhouden. Gemak en efficiëntie kunnen leren vlot laten aanvoelen, maar dat gevoel kan misleidend zijn. De echte vraag voor het onderwijs is niet of AI ons minder doet nadenken, maar hoe we het zo kunnen inzetten dat het ons net aanzet om dieper na te denken.

Het onderzoek roept ook een bredere vraag op. De meeste zoekmachines gebruiken vandaag al AI om zoekopdrachten te interpreteren, resultaten te rangschikken of zelfs rechtstreeks antwoorden te geven in plaats van links. De grens tussen “AI-zoeken” en “AI-antwoorden” vervaagt dus snel. Het verschil zit misschien niet langer in de technologie zelf, maar in de mate van autonomie die ze de lerende laat. Hoe meer een systeem voor ons denkt, hoe minder we het zelf doen.

Had de smartphone beter nooit bestaan? (Universiteit van Vlaanderen)

Geplaatst op door

Een opvallende stelling in deze podcast, maar het antwoord is natuurlijk genuanceerd.

Voor veel jongeren is de smartphone een verlengstuk van hun arm. Altijd online, altijd bereikbaar. Maar kunnen ze daar wel goed mee omgaan? Wat doet die constante stroom aan meldingen, beelden en likes met hun brein, hun zelfbeeld en hun relaties? Had de smartphone niet beter nooit bestaan? Prof. Tom De Leyn, socioloog aan de UHasselt, sprak erover met Xavier Taveirne in kenniscentrum ARhus in Roeselare.

Meer dan een schouderklopje: hoe sociale steun écht het verschil maakt (meta-analyse)

Geplaatst op door

We weten allemaal dat het fijn is om mensen om je heen te hebben die luisteren, helpen of gewoon even checken hoe het met je gaat. Maar hoe sterk beïnvloedt dat gevoel van steun nu écht ons leven? Een nieuwe grootschalige meta-analyse van Yeo, Lansford en Rudolph (2025) in Psychological Bulletin geeft daar eindelijk een overtuigend antwoord op.

De cijfers liegen niet

De onderzoekers bundelden 604 studies met meer dan een miljoen respondenten om te bekijken hoe perceived social support – de mate waarin mensen geloven dat er steun beschikbaar is als ze die nodig hebben – samenhangt met vijf domeinen van wat ze “human thriving” noemen: mentale en fysieke gezondheid, risicogedrag, schools functioneren en werkprestaties.

De resultaten zijn indrukwekkend.

  • De sterkste verbanden vonden ze met mentale gezondheid (r = .35) en werkprestaties (r = .37). Mensen die zich gesteund voelen, rapporteren minder stress, meer voldoening en functioneren beter op het werk.

  • Ook met fysieke gezondheid (r = .24) en schoolprestaties (r = .21) is de link duidelijk positief.

  • En niet onbelangrijk: meer ervaren steun hangt samen met minder risicogedrag (r = –.17), vooral bij jongeren.

Jongeren profiteren het meest

Wat opvalt, is dat het niet alleen om wat mensen krijgen aan steun gaat, maar om wat ze denken te kunnen krijgen. Die perceptie blijkt zelfs belangrijker dan feitelijke hulp. Vooral in de adolescentie en jonge volwassenheid – precies de periode waarin sociale relaties intens worden – is dat effect het grootst.

Er zijn ook culturele verschillen: in niet-Westerse contexten blijkt sociale steun sterker gelinkt aan schools functioneren, terwijl in Westerse landen de link met werkprestaties groter is. En hoewel vrouwen gemiddeld iets meer sociale steun rapporteren, blijken de effecten over het algemeen vergelijkbaar tussen mannen en vrouwen.

Meer dan een schouderklopje

De auteurs besluiten dat sociale steun niet alleen een “soft skill” is, maar een krachtige motor van menselijk functioneren. Of zoals ze het zelf schrijven: het gevoel dat iemand aan je zijde staat, is even bepalend voor je welbevinden als slaap of voeding.

Misschien is dat de les die we als samenleving moeten onthouden: in tijden waarin algoritmes steeds beter weten wat we doen, is het nog altijd de mens die bepaalt hoe we floreren.

Bron: Yeo, G. H., Lansford, J. E., & Rudolph, K. D. (2025). How Does Perceived Social Support Relate to Human Thriving? A Systematic Review With Meta-Analyses. Psychological Bulletin. https://doi.org/10.1037/bul0000491

Waarom ervaren sommige mensen kleuren bij getallen of dagen van de week? (Universiteit van Nederland)

Geplaatst op door

Terug boeiend van de Universiteit van Nederland!

Je zult het maar hebben: donderdag is rood, het cijfer 9 is pimpelpaars en bij de naam van je geliefde ervaar je de geur van schimmelkaas. Ongeveer twee procent van de bevolking heeft een vorm van synesthesie, waarbij zintuigen op een gekke manier samenwerken. Hoe dat precies werkt in je brein en of je dit jezelf aan kunt leren, hoor je van neurowetenschapper Tessa van Leeuwen (Tilburg University en Radboud Universiteit).

Kan je echt bij iedereen raken in 6 stappen?

Geplaatst op door

Eerder onderzoek suggereert dat het zelfs in minder stappen kan, maar deze video geeft en paak meer achtergronduitleg:

Woord van de dag: Workslop of waarom AI ons meer doet werken en minder doet presteren

Geplaatst op door

De term “workslop” leerde ik kennen via een scherpe bijdrage in Harvard Business Review van Kate Niederhoffer, Gabriella Rosen Kellerman, Angela Lee, Alex Liebscher, Kristina Rapuano en Jeffrey T. Hancock (“AI-Generated ‘Workslop’ Is Destroying Productivity,” september 2025). Ze gebruiken het om te beschrijven hoe AI steeds meer rommelwerk produceert: e-mails, rapporten en teksten die eruitzien als productief werk, maar in werkelijkheid extra tijd en moeite kosten. Wat eerst tijdswinst leek, verandert zo in het tegendeel: we spenderen uren aan het nalezen, corrigeren en afstemmen van wat een algoritme zogezegd “af” heeft gemaakt.

De GenAI Divide: veel gebruik, weinig verandering

De aanleiding voor het HBR-artikel is het MIT-rapport The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 van Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar en Pradyumna Chari. Ook daar klinkt een opvallend vergelijkbaar verhaal. Meer dan tachtig procent van de bedrijven experimenteert met generatieve AI, bijna veertig procent zegt het al te gebruiken, maar vijfennegentig procent van die projecten levert nul meetbare winst op.

Volgens de onderzoekers ligt dat niet aan de kwaliteit van de modellen of aan regelgeving, maar aan iets fundamentelers: de meeste systemen leren niet. Ze passen zich niet aan, onthouden geen context en verbeteren niet met gebruik. MIT noemt dat de GenAI Divide — de kloof tussen hoge adoptie en lage transformatie. Slechts een kleine groep organisaties weet echt waarde te halen uit AI, terwijl de rest blijft steken in proefprojecten en PowerPointpresentaties.

Wat opvalt: die kloof lijkt sterk op wat Niederhoffer en haar collega’s workslop noemen. Overal is er beweging, maar weinig vooruitgang. Bedrijven rapporteren “AI-initiatieven”, werknemers genereren bergen output, en toch verandert er nauwelijks iets wezenlijks in hoe het werk verloopt.

De schaduwzijde van AI-gebruik

Het is niet zo dat mensen geen AI gebruiken. Integendeel: volgens MIT gebruikt personeel in negentig procent van de onderzochte bedrijven regelmatig ChatGPT of Claude, vaak via persoonlijke accounts en zonder goedkeuring van IT. De onderzoekers spreken over een “shadow AI economy”: de stille, informele laag waarin werknemers zelf experimenteren met AI om hun werk gedaan te krijgen, terwijl de officiële projecten vastlopen.

Daarin schuilt precies de kern van het probleem. Zowel workslop als de GenAI Divide gaan over systemen die niet leren. Zoals MIT het verwoordt: het verschil zit niet in intelligentie, maar in geheugen, aanpassingsvermogen en context. Zolang AI die drie niet onder de knie heeft, blijft het vooral een generator van plausibel klinkende tekst die mensen daarna weer moeten verbeteren.

Het gevolg is een vreemde paradox: hoe meer AI we gebruiken, hoe vermoeiender het werk wordt. Teams verzuipen in drafts, samenvattingen en dashboards die nog steeds menselijk oordeel vereisen. De HBR-auteurs waarschuwen dat deze golf van synthetische output kenniswerk langzaam verandert in administratief herstelwerk. En bij MIT komen ze tot dezelfde conclusie: zolang systemen niet leren van feedback, blijven organisaties aan de verkeerde kant van de kloof.

Van slop naar leren

De echte volgende stap in AI heeft dus niets te maken met nóg grotere modellen of meer automatisering, maar met leren. Met feedback, geheugen en integratie in het echte werk. Pas als systemen kunnen evolueren — en niet telkens opnieuw moeten worden aangestuurd — kunnen ze meer zijn dan slimme gadgets.

Tot dan blijven we zitten met wat het mooiste en tegelijk pijnlijkste begrip van dit moment is: workslop. Het rommelige restant van ons digitale enthousiasme.

Waarom zelfs schakers hardleers zijn als het over zelfkennis gaat

Geplaatst op door

We denken allemaal wel eens dat we beter zijn dan we werkelijk zijn, een zeer populaire denkfout. Maar wat als je voortdurend, publiek en precies te horen krijgt hoe goed je echt bent? Zou je dan niet leren om realistischer naar jezelf te kijken? Dat vroegen Patrick Heck, Daniel Benjamin, Daniel Simons en Christopher Chabris zich ook af tot ze hun nieuwe onderzoek deden onder bijna 3400 competitieschakers uit 22 landen.

Schaken is zowat de ideale omgeving om overmoed te laten verdwijnen. Elke speler heeft een objectieve Elo-rating die exact berekent hoe sterk je bent, gebaseerd op honderden partijen, tegenstanders, en resultaten. Die cijfers zijn openbaar, worden maandelijks geüpdatet en zijn voor elke schaker dagelijkse kost. Als er één groep mensen zou moeten weten waar ze écht staan, dan zijn het wel zij.

Maar dat bleek dus niet zo te zijn. Gemiddeld schatten de spelers zichzelf 89 Elo-punten te hoog in – het verschil tussen een gelijkspel en een comfortabele overwinning. Slechts één op tien van die overmoedige spelers haalde het niveau dat ze van zichzelf verwachtten, zelfs na een jaar vol nieuwe partijen. En ja, ook hier gold de Dunning-Kruger-wet: hoe lager je stond op de ladder, hoe groter je zelfvertrouwen. De sterkste spelers, tot grootmeesters toe, waren juist het meest realistisch.

Wat dit onderzoek bijzonder maakt, is dat de gebruikelijke excuses niet meer opgaan. Dit is geen kwestie van slechte feedback of vage criteria, maar van mensen die jarenlang exact weten hoe ze presteren  en die desondanks blijven denken dat ze beter zijn dan de cijfers tonen.

De auteurs zien dat als een teken dat overmoed diep menselijk is. Zelfs in een domein dat doordrenkt is van feiten, cijfers en competitie, blijven we liever geloven dat de wereld ons onderschat. Misschien is dat niet eens zo slecht. Een beetje zelfbedrog kan motiveren. Maar wie beslissingen neemt — of dat nu in een klas, een raadkamer of een schaaktoernooi is — doet er goed aan om te onthouden dat zelfvertrouwen zelden hetzelfde is als gelijk hebben.