Troebel water en een visitekaartje
Han van der Maas schreef een open leerboek complexiteitswetenschap voor psychologen: rijk aan modellen en simulaties, met voor de spreekkamer nog weinig uitgewerkte toepassingen.
Han L. J. van der Maas (2024). Complex Systems Research in Psychology. Santa Fe: SFI Press. 310 pagina's. Open access: santafeinstitute.github.io/ComplexPsych
Neem een visitekaartje, zet het rechtop op tafel en duw er van boven op. Duw je daarna zijwaarts, dan klapt het kaartje plotseling naar links of naar rechts, en het blijft daar liggen, ook als je loslaat. Zonder die druk van boven veert het kaartje gewoon terug naar het midden. Met dit huiskamerexperiment legt Han van der Maas een van de centrale ideeën uit zijn boek uit: sommige systemen veranderen geleidelijk, andere springen, en of een systeem springt hangt af van een tweede variabele die je niet direct ziet. Wie in de GGZ werkt en weleens een cliënt na maanden stilstand in één week heeft zien kantelen, of juist ondanks alle inspanning zag vastzitten, zal het idee herkennen.
Waar gaat het boek over?
Van der Maas, hoogleraar psychologische methodenleer in Amsterdam en externe faculteit van het Santa Fe Institute, schreef dit boek op basis van een masteronderwijsvak. Het heeft drie doelen: een overzicht geven van complexiteitsonderzoek met nadruk op psychologie en sociale wetenschappen, vaardigheden aanleren, en kritisch denken over toepassingen stimuleren. Wiskundig vraagt het niet meer dan middelbareschoolniveau; wel is enige basiskennis van R nodig.
De opbouw volgt een heldere tweedeling. Hoofdstuk 2 tot en met 4 gaan over systemen met weinig variabelen: chaos (de logistische afbeelding, vlindereffect, Lyapunov-exponent), overgangen en catastrofetheorie, en het bouwen van dynamische modellen met differentiaalvergelijkingen. Hoofdstuk 5 tot en met 7 gaan over systemen met veel variabelen: zelforganisatie en agent-based modelling in NetLogo, psychologische netwerkmodellen, en ten slotte "sociofysica", modellen van opinievorming en polarisatie. Een epiloog blikt terug. Elk hoofdstuk eindigt met oefeningen, gemarkeerd met één of twee sterren voor de moeilijkheidsgraad.
Wat het boek sterk maakt
Het hart van het boek is voor ons hoofdstuk 3 over sprongen en catastrofetheorie. Van der Maas promoveerde op de vraag of Piagets stadia werkelijk door overgangen gescheiden worden, en die achtergrond is goed te merken. Hij legt de cuspcatastrofe stap voor stap uit: een gedragsvariabele, een "normale" controlevariabele die het systeem naar links of rechts duwt, en een "splitsende" variabele die bepaalt of er één evenwicht is of twee. Bij twee evenwichten ontstaat hysterese: de terugweg loopt niet via hetzelfde punt als de heenweg.
Minstens zo waardevol als de wiskunde is de empirische methodologie die hij erbij geeft. Een sprong in een tijdreeks zegt op zichzelf weinig, want een snelle maar continue versnelling ziet er vrijwel hetzelfde uit. Daarom werkt hij met Gilmores catastrophe flags: bimodaliteit, ontoegankelijke tussentoestanden, divergentie, hysterese, en de vroege waarschuwingssignalen zoals kritische vertraging en toenemende variantie. Pas in combinatie maken deze kenmerken een overgang aannemelijk. Daarnaast laat hij zien hoe je met de methode van Cobb (het R-pakket cusp) een cuspmodel op cross-sectionele data fit. Er is ook een klinisch voorbeeld: wekelijkse SCL-90-depressiescores van één patiënt die blind zijn antidepressivum afbouwde, met een statistisch vastgestelde sprong rond week 18 (p. 49 tot 50).
Een tweede sterk punt is de manier waarop hij fenomenologische modellen (je veronderstelt een cusp) onderscheidt van mechanistische modellen (de cusp volgt uit eenvoudiger aannames). Een fraai voorbeeld staat in hoofdstuk 6: het Ising-model van attitudes, waarin opvattingen netwerken van overtuigingen, gevoelens en gedragingen zijn en aandacht de rol van (omgekeerde) temperatuur speelt, blijkt in de gemiddelde-veldbenadering precies de cusp op te leveren. Wat eerst een aangenomen vorm was, wordt zo een afgeleide uitkomst.
Een derde sterk punt is zijn pleidooi voor analogisch modelleren. Een model voor verslaving leent hij van de uitbraken van de sparrenknopworm in Canadese bossen, compleet met een zelfcontroleterm die pas bij een bepaald aantal drankjes aanslaat (p. 91 tot 92). Het paniekmodel (Robinaugh en collega's) koppelt arousal en waargenomen dreiging in een vicieuze cirkel en blijkt eveneens een cusp, met een paniekaanval als metastabiele toestand (p. 85 tot 88). Zulke modellen helpen, zo laat hij zien, om verbale theorieën preciezer te formuleren.
Wat heeft de GGZ-behandelaar eraan?
Meer dan de beperkte ruimte voor psychopathologie doet vermoeden. Het beeld dat ons het meest is bijgebleven, komt al in hoofdstuk 1 (en schreven we eerder over in De ondiepe-meren-analogie): ondiepe meren die bij te veel fosfaat plotseling troebel worden, en die niet weer helder worden als je het fosfaat terugbrengt. Wat wel werkte, was alle vis wegvangen. Van der Maas vergelijkt het troebele meer met depressie en formuleert de les zo: "The dogma of intervention, that the cause of the problem is the key to the solution, does not necessarily apply to complex systems" (p. 13). Voor wie behandelt, is dat een gedachte die zowel ruimte geeft als tot nadenken stemt.
In hoofdstuk 6 wordt dit uitgewerkt met het netwerkperspectief op psychopathologie: stoornissen als alternatieve stabiele toestanden van sterk verbonden symptoomnetwerken, als alternatief voor een verborgen gemeenschappelijke oorzaak zoals de p-factor. Zijn onderscheid tussen perturbaties en interventies (p. 143 tot 144) is klinisch goed bruikbaar. Zit iemand in een metastabiele ongezonde toestand, dan werkt vrijwel elke verstoring, zelfs een wachtlijst; zit iemand in een diep stabiele toestand, dan beklijft geen enkele korte interventie. Blijvend effect is in dit model vooral te verwachten van een interventie die het landschap zelf verandert. Dat biedt een verhelderende lezing van wisselende behandeleffecten, en een argument om veerkracht te monitoren bij het timen van interventies.
Voor diagnostiek en procesmonitoring bevat het boek vooral waarschuwingen die wij nuttig vinden. Centraliteitsanalyses op cross-sectionele groepsdata zeggen weinig over causaliteit; zijn eigen simulatie laat zien dat de meest "centrale" knoop juist degene kan zijn die door alle andere beïnvloed wordt. Voor uitspraken over richting zijn tijdreeksen van één persoon nodig. Over vroege waarschuwingssignalen is hij opvallend nuchter: "the problem with early warning signals is that both type 1 and type 2 errors should be low for predicting transitions" (p. 54). Een betrouwbare voorspelling van terugval zou klinisch veel waard zijn, maar met ruisige psychologische data is dat volgens hem nog niet haalbaar.
Kritische kanttekeningen
Het boek belooft een overzicht van complexiteitsonderzoek "in psychology", maar de klinische psychologie krijgt relatief weinig ruimte. De paragraaf over psychische stoornissen in het hoofdstuk over zelforganisatie beslaat nauwelijks een pagina en verwijst vooral door. Het therapieproces zelf, met idiografische procesmonitoring, dagelijkse zelfbeoordelingen en het werk van onder meer Schiepek, en van Tschacher en Haken, wordt wel geciteerd maar niet uitgewerkt. Hoe je in de praktijk kantelpunten bij een cliënt volgt, komt in dit boek nauwelijks aan bod.
Verder is merkbaar dat de auteur schrijft vanuit zijn eigen onderzoeksgroep. Hij zegt dat zelf ook ("I'm naturally somewhat biased toward our own work", p. 19), en de gekozen voorbeelden (mutualisme, Ising-attitudes, HIOM) zijn daardoor sterk, maar ook wat eenzijdig. Het hoofdstuk over sociofysica is intellectueel rijk, maar voor de behandelaar waarschijnlijk het minst relevant.
Tot slot vraagt het boek een flinke investering. Er staat veel R-code in, NetLogo wordt vanaf nul geïntroduceerd, en de oefeningen (van een bifurcatiediagram programmeren tot een Zeeman-catastrofemachine bouwen) veronderstellen tijd en een laptop. Voor studenten is dat een kracht, voor de drukke clinicus eerder een drempel. Sympathiek is dat Van der Maas eerlijk is over grenzen: hij noemt de toepassing van chaostheorie op psychologische data beperkt, erkent dat netwerkmodellen ons begrip vergroten maar nog nauwelijks interventies opleveren, en noemt in de epiloog de meetcrisis het grootste probleem van het vak.
Voor wie is dit boek?
In de eerste plaats voor masterstudenten, promovendi en onderzoekers die complexiteitsdenken formeel willen leren, met simulaties als leerweg. Voor docenten is het bijzonder bruikbaar: open access, met code, datasets en oefeningen van oplopende moeilijkheid. Voor GZ-psychologen, klinisch psychologen en psychotherapeuten lijken ons vooral hoofdstuk 1, hoofdstuk 3 (tot en met de kritiek op catastrofetheorie), de klinische modellen in hoofdstuk 4 en de paragrafen over symptoomnetwerken en veerkracht in hoofdstuk 6 de moeite waard. Wie weinig tijd heeft, kan de code overslaan en toch veel meenemen, al gaat dan het deel verloren waarin de auteur het eigenlijke leren situeert.
Tot slot
Van der Maas biedt geen alomvattende theorie van de menselijke geest, en hij pretendeert dat ook niet. Wat hij biedt, is een gereedschapskist en een manier van kijken: naar evenwichten, naar sprongen, en naar netwerken waarin oorzaak en oplossing niet hoeven samen te vallen. De vertaalslag naar de spreekkamer maakt het boek nog maar ten dele, maar het reikt wel de begrippen aan waarmee we die vertaalslag samen kunnen maken. Omdat het open access is verschenen, is het bovendien voor iedereen beschikbaar.