Het einde van de oorzaak

Heel ons leven zijn we doodgegooid met het begrip oorzaak. Noem vier oorzaken van de Franse Revolutie? Wat is de oorzaak van een wervelstorm? De toename van de criminaliteit wordt veroorzaakt door... 
 
Oorzaak en oorzaken vormen de basis van het onderwijs, van journalistieke analyses, politiek en maatschappelijk debat. Zonder het fenomeen oorzaak lijkt zowel de ordening als het begrip van de dingen onmogelijk en ondenkbaar. 
 
Naarmate we de wereld beter leren kennen, beginnen we echter beter in te zien – wat de mens in een ver verleden ook ‘wist’ - dat alles met alles samenhangt en dat de isolatie van een of enkele factoren uit het complexe geheel vaak meer zegt over de beperktheid van het verstand van de analist dan over de kenmerken van de zaak in kwestie. 
 
Anders gezegd: het aanwijzen van oorzaken is eigenlijk een vorm van domheid, onvermijdelijke domheid wellicht, noodzakelijke domheid maar toch: domheid. 
 
Dankzij computers kunnen we tegenwoordig veel meer gegevens ordenen dan waartoe het menselijk verstand in staat is. Big data heet dat. Ze zijn een van de laatste vruchten van de enorme omkeer die het gevolg is van de internetrevolutie. 
 
Dankzij computers zijn we in staat tientallen, zo niet honderden miljoenen gegevens te verwerken. Een voorbeeld. Een paar weken voordat in het voorjaar van 2009 de zogenoemde Mexicaanse griep uitbrak, publiceerde een van de wetenschappelijke voormannen van Google, Jeremy Ginsburg, in het tijdschrift Nature een artikel waarin hij beweerde dat een griepvirus voorspeld kan worden. De verklaring: per dag wordt miljarden keren op Google gezocht. Door dit zoekgedrag te analyseren kon je een inschatting maken van de situatie van de zoekers. Stel dat in regio Y duizenden mensen op ongeveer hetzelfde moment informatie over een vergelijkbaar fenomeen proberen te verzamelen en dat dit fenomeen verband houdt met griep, dan weet je dat een dergelijke griep op uitbreken staat, ja zelfs wellicht dat er een epidemie op komst is. 
 
Relaties, correlaties heet dat. Ze gaan een stap verder dan oorzaken. Ze isoleren niet een paar, meestal vrij willekeurige factoren (‘oorzaken’) uit het complexe geheel, maar laten het geheel in stand en wijzen op de relaties tussen elementen ervan. Een dergelijk verband zegt veelal heel wat meer dan de zogenoemde oorzakelijkheid. 
 
Al meer dan een halve eeuw worstelen geleerden met wat veelal chaostheorie wordt genoemd: het begrip van dynamische systemen ofwel het feit dat, om het beroemde voorbeeld van Edward Lorenz maar weer eens te geven, de vleugelslag van een vlinder in Brazilië in Texas een orkaan kan veroorzaken. Lorenz kwam tot deze uitspraak via een ingewikkelde computerberekening – op een apparaat dat begin jaren zestig nog onbetaalbaar, ingewikkeld, primitief was. Tegenwoordig kan iedereen thuis met een apparaatje van een paar honderd euro en één vinger eenzelfde soort berekeningen maken. 
 
Chaos blijkt er niet zoveel te zijn. Toeval evenmin. Maar ook oorzaken zijn verdwenen. Wat we kennen zijn complexe systemen die patronen vertonen en die bijeengehouden worden door correlaties. Dankzij moderne media is het mogelijk die correlaties te doorzien. 
 
En het mooiste of vreemdste van dit alles is dat dit precies hetzelfde is wat de animisten en natuurreligieuzen uit verre tijden beweerden. Zij deden dat in andere bewoordingen, op basis van andere uitgangspunten, met een ander doel maar toch. 
 
2013 was het jaar van de Big data. Daarmee is het ook het jaar van het Grote Inzicht. Oeroud spiksplinternieuws.