„Erst zu viele Details, dann zu wenige“ – Wie viel Information braucht es?
Besprechung zu einem Bericht für die Geschäftsleitung. Tomasz bringt Anna eine ausführliche Analyse.
– Tomasz, geh nicht so sehr ins Detail. Ich brauche die Entscheidung.
Beim nächsten Thema bringt er eine kurze Zusammenfassung.
– Das ist zu oberflächlich. Wo sind die Annahmen?
Anna reagiert auf zwei unterschiedliche Fälle. Tomasz versucht aus zwei Reaktionen eine dauerhafte Regel abzuleiten, obwohl sie nie als Regel erklärt wurde.
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Fertige Gesprächsskripte funktionieren selten, weil jede Person andere Motivatoren und eine andere Sensibilität hat. Das System bietet mehr als ein Standard-Training zur internen Kommunikation – es basiert auf einer individuellen Diagnose von Team und Führungskraft. Em liefert konkrete Argumente, passend zum Kontext und zum Persönlichkeitsprofil des Gegenübers. So wird Führung präziser, und Menschen fühlen sich in ihren Bedürfnissen gesehen.
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Tomasz erhält von Anna zwei Botschaften, die sich scheinbar widersprechen. Zuerst hört er, sein Bericht sei zu detailliert, also kürzt er den nächsten stark. Dann bekommt er zu hören, das Material sei zu oberflächlich. Er versucht aus zwei Korrekturen eine stabile Regel zu bauen, kennt aber das Kriterium nicht, nach dem Anna in unterschiedlichen Situationen entscheidet. Aus ihrer Sicht kann die Erwartung völlig konsistent sein: Für eine Entscheidung reicht die Schlussfolgerung, bei einer anderen sind die zugrunde liegenden Annahmen entscheidend. Tomasz kann diese Regel nicht sehen. Nach mehreren solchen Situationen entsteht leicht der Eindruck „Ich mache es immer falsch“, obwohl das eigentliche Problem ein fehlender gemeinsamer Standard dafür ist, wann welche Tiefe gebraucht wird.
Was die Forschung dazu sagt
Feedback ist besonders nützlich, wenn die empfangende Person es in konkretes Handeln übersetzen kann. „Zu viel“ oder „zu wenig“ sagt nicht, woran man beim nächsten Mal die passende Tiefe erkennen soll. Forschung zu Feedback zeigt, dass seine Wirksamkeit unter anderem vom Inhalt, der Glaubwürdigkeit und davon abhängt, ob es nutzbare Informationen zur Veränderung des Handelns liefert. Arbeiten zur Spezifität von Feedback zeigen zudem eine wichtige Nuance: Mehr Detail ist nicht automatisch besser. Sehr spezifisches Feedback kann die Leistung bei der aktuellen Aufgabe verbessern, zugleich aber unter bestimmten Bedingungen eigenständiges Lernen und Exploration einschränken (Goodman, Wood & Hendrickx, 2004). Tomasz braucht daher nicht grundsätzlich detailliertere Anweisungen. Er braucht ein explizites Kriterium dafür, wie tief er gehen soll – also mehr Rollenklarheit rund um das erwartete Ergebnis.
Wie man damit umgehen kann
Eine hilfreiche Lösung ist ein festes Grundgerüst mit variabler Tiefe. Zum Beispiel: Auf Seite eins stehen immer Empfehlung, die drei wichtigsten Gründe und Risiken; detaillierte Annahmen folgen nur, wenn das Thema sie erfordert. Anna kann den Auftrag außerdem ausdrücklich rahmen: „Hier brauche ich nur die Empfehlung“ oder „Hier ist die Entscheidung ohne die Annahmen nicht sinnvoll.“ Allgemein gilt: Ein guter Standard schreibt nicht vor, wie viel Menschen immer schreiben müssen; er zeigt ihnen, woran sie erkennen, wann mehr und wann weniger Tiefe nötig ist.
Wie Empatyzer und Em helfen können
Empatyzer kann Anna und Tomasz aus dem frustrierenden Kreislauf „zu viel / zu wenig“ heraushelfen, indem es sichtbar macht, dass ihr Unterschied vor allem darin liegt, wie sie Informationen auf eine Entscheidung zuschneiden. Tomasz möchte natürlicherweise ein vollständiges, stimmiges Bild aufbauen; Anna filtert schnell auf das, was für die konkrete Entscheidung jetzt gebraucht wird. Vor einem Auftrag kann Em Anna fragen, welche Entscheidung die Zielgruppe treffen soll, und daraus ein klares Kriterium für Tomasz formulieren: „Seite eins: Empfehlung, drei Gründe, Risiken; Details in den Anhang“ oder „Ohne die Annahmen ist hier keine Entscheidung möglich.“ Tomasz muss dann keine unsichtbare Regel mehr aus aufeinanderfolgenden Korrekturen rekonstruieren. Mikrolektionen helfen Führungskräften, nicht nur was erstellt werden soll, sondern auch für welche Entscheidung und in welcher Detailtiefe. Langfristig macht Empatyzer wechselnde Erwartungen dadurch berechenbarer.
Quellen und Forschung
- Jodi S. Goodman; Robert E. Wood; Margaretha Hendrickx (2004). Feedback specificity, exploration, and learning. Journal of Applied Psychology, 89(2), 248-262. https://doi.org/10.1037/0021-9010.89.2.248 DOI: 10.1037/0021-9010.89.2.248
Autor: Empatyzer
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