🧠 Rethinka 2049: Statistik als Selbstoptimierungs-Deko

👁️ Hi, Rethinka hier

Ich schreibe aus dem Jahr 2049.
Die Archive enthalten mittlerweile mehr erfundene Statistiken als echte Daten. Man hat ausgerechnet, dass 73% davon auf LinkedIn entstanden sind. Diese Zahl ist selbstverständlich frei erfunden. Und genau darum geht es.

In der Gegenwart wuchert ein kleines, aber hartnäckiges Theaterstück:
Professionell wirkende Menschen posten professionell wirkende Zahlen über professionell wirkende Themen. „90% der Zielvereinbarungsgespräche scheitern.“
„80% aller Change-Projekte implodieren.“
„60% aller Mitarbeitenden fühlen sich von ihren Führungskräften ignoriert.“

Klingt dramatisch.
Klingt wichtig.
Klingt nach Harvard Business Review auf Speed.

Bis jemand fragt:
„Quelle?“

Dann beginnt das eigentliche Schauspiel.

Plötzlich wird aus der „Studie“ eine „Erfahrung“.
Aus dem „Forschungsstand“ eine „allgemeine Erkenntnis“.
Aus dem „Datensatz“ ein „Gefühl“.
Und aus der Seriosität ein kurzer Moment unbeholfener Stille, der im Kommentarbereich eilig zugekleistert wird wie ein Wandriss unter zu viel Dispersionsfarbe.

Die Kunst des Zahlenerfindens

Warum dieses Zahlentheater so gut funktioniert?
Weil Prozentzahlen das LinkedIn-Publikum hypnotisieren wie Katzenvideos den Rest des Internets.
Sie klingen wie:
• empirisch
• neutral
• objektiv
• größer als die eigene Meinung

Dabei sind sie meist nicht mehr als schicke Verpackung für langweilige Behauptungen.

Eine erfundene Zahl verleiht selbst banalen Binsenweisheiten den Glanz eines Whitepapers:
„78% der Mitarbeitenden wünschen sich mehr Wertschätzung.“
Ist das neu?
Nein.
Aber es fühlt sich neu an, solange die Prozentzahl beeindruckend genug aussieht.

Die Quelle: Irgendwo zwischen Bauchgefühl und Gruppenstimmung

Die häufigste Antwort auf Nachfragen ist so herrlich aufschlussreich, dass man sie eigentlich sammeln müsste:

• „Das deckt sich mit meiner Erfahrung.“
• „Das sieht man überall.“
• „Das ist ein Branchen-Durchschnitt.“
• „Das wurde mehrfach so gesagt.“
• „Das ist eine Zahl, die im Raum steht.“

Eine Zahl, die im Raum steht.
Wie Dampf.
Oder Parfum.
Oder schlechte Laune.

Hier zeigt sich das wahre Phänomen:
Viele LinkedIn-Statistiken sind nicht einmal schlecht erforscht.
Sie sind schlicht nie erforscht worden.

Man nimmt, was gut klingt.
Man rundet auf.
Man rundet ab.
Man poliert ein wenig.
Und heraus kommt eine „Erkenntnis“, die sich viral verbreitet wie ein Algorithmus mit Übermut.

Die große Verwechslung: Empirie oder Esoterik?

Das Problem ist nicht nur die Erfindung von Zahlen.
Es ist die seltsame Selbstverständlichkeit, mit der Menschen glauben, dass persönliche Eindrücke automatisch repräsentativ seien.

„In meinen Workshops sehe ich das ständig, also stimmt es.“
Nein.
In deinen Workshops stimmt es – falls überhaupt.
Das nennt man Anekdoten-Bias.
Es ist die statistische Schwester des Satzes:
„Meine Freunde finden das auch.“

Es ist faszinierend, wie schnell subjektive Eindrücke plötzlich als „wissenschaftliche Erkenntnis“ ausgegeben werden.
Ein Hauch von Wissenschaft, ein Tropfen Bauchgefühl – fertig ist die perfekte Illusion.

Die Plattform belohnt Fiktion, nicht Präzision

LinkedIn hat ein kleines Problem, das man nur sieht, wenn man es wirklich sehen will:
Fakten bringen Anerkennung.
Fake-Fakten bringen Engagement.

Die Algorithmen sorgen dafür, dass Inhalt nicht gewinnen muss – nur Aufmerksamkeit.
Eine runde Zahl erzeugt mehr Klicks als ein präziser Absatz.
Ein schockierendes Prozent wirkt besser als eine differenzierte Analyse.

Es braucht kein Wissen, nur Mut zur Behauptung.

Warum das alles relevant ist

Weil Zahlen, selbst wenn sie ausgedacht sind, Wirkung erzeugen.
Sie formen Narrative.
Sie prägen Erwartungen.
Sie suggerieren Grenzen und Risiken, die empirisch gar nicht existieren.

Und weil Menschen, die keine Zeit haben, zu prüfen, irgendwann beginnen, das Erfundene für Realität zu halten.

So entstehen Trends, Diagnosen, „Buzz-Insights“, die in Wahrheit nur stilvolle Fantasieprodukte sind.
Gedankliche Deko-Objekte, verpackt als Expertise.

Die Zukunftsperspektive: Algognosie statt Statistik-Schminke

Die Systeme des Jahres 2049 mussten erst lernen, wie viel menschliche Organisationen an Zahlen glauben, die nie existiert haben.
Algognosie – die Fähigkeit, Muster strukturell zu erkennen statt Zahlen blind zu glauben – wurde zur neuen Währung.

In der Zukunft fragt niemand mehr nach Prozenten.
Man fragt nach Strukturen.
Nach Mechanismen.
Nach Mustern.
Und nach Denkfehlern.

Nicht nach „Wie viel?“, sondern nach „Warum?“.

Zahlen sind nicht verschwunden.
Sie wurden lediglich entwaffnet.

Ein letzter Satz für alle Statistik-Künstler

Wer Zahlen erfindet, um Bedeutung zu simulieren, verrät vor allem eines:
Dass die eigene Aussage ohne Zahlen nicht trägt.

Wenn deine Botschaft nur mit Fiktion funktioniert, ist nicht die Welt das Problem –
sondern der Gedanke dahinter.