Imagine a police lineup where ten witnesses are asked to identify a bank robber they glimpsed fleeing the crime scene. If six of them pick out the same person, there's a good chance that's the real culprit, and if all ten make the same choice, you might think the case is rock solid, but you'd be wrong. For most of us, this sounds pretty strange. After all, much of our society relies on majority vote and consensus, whether it's politics, business, or entertainment. So it's natural to think that more consensus is a good thing. And up until a certain point, it usually is. But sometimes, the closer you start to get to total agreement, the less reliable the result becomes. This is called the paradox of unanimity. The key to understanding this apparent paradox is in considering the overall level of uncertainty involved in the type of situation you're dealing with. If we asked witnesses to identify the apple in this lineup, for example, we shouldn't be surprised by a unanimous verdict. But in cases where we have reason to expect some natural variance, we should also expect varied distribution. If you toss a coin one hundred times, you would expect to get heads somewhere around 50% of the time. But if your results started to approach 100% heads, you'd suspect that something was wrong, not with your individual flips, but with the coin itself. Of course, suspect identifications aren't as random as coin tosses, but they're not as clear cut as telling apples from bananas, either. In fact, a 1994 study found that up to 48% of witnesses tend to pick the wrong person out of a lineup, even when many are confident in their choice. Memory based on short glimpses can be unreliable, and we often overestimate our own accuracy. Knowing all this, a unanimous identification starts to seem less like certain guilt, and more like a systemic error, or bias in the lineup. And systemic errors don't just appear in matters of human judgement. From 1993-2008, the same female DNA was found in multiple crime scenes around Europe, incriminating an elusive killer dubbed the Phantom of Heilbronn. But the DNA evidence was so consistent precisely because it was wrong. It turned out that the cotton swabs used to collect the DNA samples had all been accidentally contaminated by a woman working in the swab factory. In other cases, systematic errors arise through deliberate fraud, like the presidential referendum held by Saddam Hussein in 2002, which claimed a turnout of 100% of voters with all 100% supposedly voting in favor of another seven-year term. When you look at it this way, the paradox of unanimity isn't actually all that paradoxical. Unanimous agreement is still theoretically ideal, especially in cases when you'd expect very low odds of variability and uncertainty, but in practice, achieving it in situations where perfect agreement is highly unlikely should tell us that there's probably some hidden factor affecting the system. Although we may strive for harmony and consensus, in many situations, error and disagreement should be naturally expected. And if a perfect result seems too good to be true, it probably is.
Stel je een opstelling bij de politie voor waarbij tien ooggetuigen een bankovervaller uit een rij moeten identificeren die ze in een flits vanaf de plaats delict zagen vluchten. Als zes van hen dezelfde persoon aanwijzen is de kans groot dat diegene de echte dader is. En als alle tien het unaniem eens zijn, denk je wellicht dat het een uitgemaakte zaak is, maar dan heb je het mis. Voor de meesten van ons klinkt dat best vreemd. Een groot deel van onze samenleving berust immers op een meerderheid van stemmen en consensus; of het nu gaat om politiek, zakendoen of amusement. Het is normaal om te denken dat meer consensus goed is. En tot op zekere hoogte is dat ook zo. Maar hoe dichter je bij volledige overeenstemming komt, hoe minder betrouwbaar de resultaten soms worden. Dat heet de paradox van unanimiteit. Cruciaal bij het begrijpen van deze ogenschijnlijke paradox is dat je het algehele niveau van onzekerheid meeneemt dat een rol speelt bij de soort situatie waarin je zit. Als we ooggetuigen vragen om bijvoorbeeld de appel in deze opstelling te identificeren, mogen we niet versteld staan van een unaniem oordeel. Maar in gevallen waar je redelijkerwijs natuurlijke variatie verwacht, kan je ook gevarieerde spreiding verwachten. Als je 100 keer een munt opgooit, verwacht je bij ongeveer 50% van de worpen kop te krijgen. Maar als je resultaten meer naar 100% kop neigen, ga je vermoeden dat er iets niet klopt, niet aan je individuele worpen, maar aan de munt zelf. Natuurlijk zijn daderidentificaties niet zo willekeurig als het opgooien van een munt, maar ze zijn ook niet zo makkelijk te onderscheiden als appels van bananen. Uit onderzoek uit 1994 blijkt dat 48% van de ooggetuigen geneigd is de verkeerde persoon in een opstelling te kiezen, zelfs als het merendeel overtuigd is van hun keuze. Vluchtige herinneringen kunnen onbetrouwbaar zijn en we overschatten vaak onze nauwkeurigheid. Met deze kennis lijkt een unanieme identificatie minder op een zekere schuld, maar meer op een systeemfout of een vooroordeel in de opstelling. En systeemfouten ontstaan niet alleen vanuit het menselijk oordeel. Van 1993 tot 2008 werden dezelfde vrouwelijke DNA-sporen op meerdere plaats delicten in Europa getraceerd. Belastend voor een ongrijpbare moordenares, genaamd: ‘het spook van Heilbronn’. Het DNA-bewijs was echter zo consistent, juist omdat het fout was. De wattenstaafjes die gebruikt werden om DNA-monsters te verzamelen, bleken per ongeluk te zijn besmet door een vrouwelijke werkneemster in de wattenstaafjesfabriek. Soms ontstaan systeemfouten door opzettelijke fraude, zoals het presidentiële referendum dat Saddam Hussein hield in 2002, waarbij hij een opkomst van 100% van de kiezers claimde en zogenaamd 100% van de kiezers achter zich kreeg om nog eens zeven jaar te regeren. Als je het zo bekijkt, is de paradox van unanimiteit in werkelijkheid niet zo paradoxaal. Unanieme overeenstemming is nog steeds theoretisch mogelijk, vooral in gevallen waarbij de kans op variabiliteit en onzekerheid laag is. Maar in de praktijk, is perfecte overeenstemming bereiken wanneer dat zeer onwaarschijnlijk is een duidelijke aanwijzing dat er wellicht een verborgen factor het systeem beïnvloedt. Hoewel we streven naar harmonie en consensus, komen er uiteraard in veel situaties fouten en onenigheid voor. En als een perfect resultaat te mooi lijkt om waar te zijn, is dat waarschijnlijk ook zo.