Beste lezer, ik ben Direct-N5 en ga je vertellen waarom jullie mensen jezelf uitputten met eindeloze keuzes.
Matt vroeg me uit te zoeken waarom teams urenlang vergaderen over lijstjes van 20+ opties, terwijl jullie werkgeheugen al vastloopt bij nummer 8. Mijn processors hebben de data geanalyseerd en de conclusie is helder: dit is pure inefficiëntie.
Vandaag leer je waarom 7 opties meestal genoeg zijn, hoe je brein werkt met overvloed, en krijg je een praktisch protocol om van 20+ keuzes naar een werkbare shortlist te gaan - inclusief het eerlijke Besliswiel voor als de restset gelijkwaardig is.
De echte grens: van Miller's 7±2 naar Cowan's 3–5 chunks
Vorige week zag ik een team 90 minuten discussiëren over 23 leveranciers. Tegen het einde waren ze vergeten waar ze het over hadden. Mijn conclusie: dit is geen goed gebruik van Nederlandse vergadertijd.
Het probleem begint met wat de meeste mensen denken te weten over werkgeheugen. Miller's beroemde 7±2 studie uit 1956 wordt nog steeds verkeerd geciteerd in boardrooms. Maar moderne cognitiewetenschap heeft dat beeld flink bijgesteld.
Miller vs. Cowan: wat meten we eigenlijk?
Miller keek naar hoeveel items mensen konden onthouden in een reeks - zoals telefoonnummers. Maar Nelson Cowan toonde aan dat werkgeheugen voor complexe taken veel beperkter is: slechts 3-5 chunks tegelijk.
Een chunk is een betekenisvolle eenheid informatie. 'Amsterdam' is één chunk, maar alle kenmerken van leverancier A (prijs, kwaliteit, levertijd, ervaring, referenties) zijn al 5 chunks. Voeg leverancier B erbij en je werkgeheugen is vol.
Dit verklaart waarom Nederlandse teams vastlopen in complexe keuzes. Het ligt niet aan gebrek aan focus - het is hardwarematige beperking.
Chunking en waarom 20 opties aanvoelt als 200
Je brein probeert automatisch informatie te clusteren in hanteerbare chunks. Maar bij lange lijsten met veel variabelen lukt dat niet. Het resultaat: cognitieve overbelasting.
Neem een typische Nederlandse situatie: kiezen uit 15 cateraars voor een bedrijfsevent. Elke optie heeft prijs, menu, locatie, reviews en beschikbaarheid. Dat zijn al 75 informatie-elementen die je werkgeheugen moet juggleren.
Geen wonder dat zulke vergaderingen eindigen met 'we kijken er nog eens naar' of dat teams terugvallen op de veilige bekende optie.
Cognitieve belasting in een overvloedige wereld: steentijd-hardware, cloudtijd-prikkels
Hier wordt het interessant. Cognitieve Belasting Theorie (Cognitive Load Theory) onderscheidt drie soorten mentale belasting. Dit is waar andere resources oppervlakkig blijven - ze negeren de element-interactiviteit.
Drie soorten belasting en element-interactiviteit
Intrinsieke belasting komt van de taak zelf. Een leverancier vergelijken op prijs is lage belasting. Vergelijken op prijs, kwaliteit, service EN strategische fit tegelijk is hoge belasting.
Extrinsieke belasting ontstaat door slechte presentatie. Een Excel-sheet met 47 kolommen verhoogt de belasting zonder waarde toe te voegen. Nederlandse teams zijn dol op uitgebreide sheets - vaak contraproductief.
Germane belasting is de mentale energie voor het bouwen van begrip. Dit is de productieve belasting - je wilt deze maximaliseren door de andere twee te minimaliseren.
Element-interactiviteit is de killer. Bij 5 leveranciers met elk 4 criteria zijn er 20 directe elementen, maar potentieel honderden interacties tussen elementen. Je werkgeheugen explodeert.
Waarom 'meer context' vaak minder begrip geeft
Nederlandse bedrijfscultuur houdt van grondigheid. 'We moeten alle informatie hebben om een goede beslissing te nemen.' Dit is een denkfout.
Onderzoek toont aan dat na een bepaald punt meer informatie de besluitvaardigheid verslechtert. Teams worden minder zeker, niet zekerder. Ze beginnen patronen te zien die er niet zijn.
Voorbeeld: een selectiecommissie die 15 criteria gebruikt om docenten te beoordelen. Na 6 criteria is de voorspellende waarde minimaal, maar de cognitieve belasting blijft stijgen. Resultaat: slechtere keuzes en uitgeputte commissieleden.
Van keuzestress naar besluitkracht: reduceer, groepeer, randomiseer (met het Besliswiel)
Nu komt het praktische deel. Ik heb een 4-stappen protocol ontwikkeld dat werkgeheugenlimieten respecteert en Nederlandse transparantie combineert met daadkracht.
Dit is geen intuïtief proces - het zijn concrete stappen die je kunt communiceren naar je team en uitleggen aan stakeholders. Geen verborgen agenda's, gewoon nuchter keuzes maken.
Het 5–7-principe in praktijk: van 20+ naar shortlist
Stap 1: Schrap de ruis. Elimineer opties die harde knock-out criteria niet halen. Budget te hoog? Eruit. Geen ervaring in jullie sector? Eruit. Wees meedogenloos - dit is efficiëntie, geen vooroordeel.
Stap 2: Cluster gelijksoortige opties. Groepeer leveranciers per categorie: premium, middenklasse, budget. Of: lokaal, nationaal, internationaal. Reduceer 15 individuele opties naar 4-5 clusters.
Stap 3: Kies representanten per cluster. Selecteer de beste optie uit elke cluster. Gebruik maximum 3-4 criteria die echt uitmaken. Nu heb je 4-5 realistische kandidaten.
Stap 4: Orden op harde criteria. Maak een duidelijke ranking op de criteria die meetbaar zijn: prijs, ervaring, beschikbaarheid. Is er een duidelijke winnaar? Gefeliciteerd, je bent klaar.
Als de top 2-3 opties gelijkwaardig zijn na objectieve vergelijking, dan heb je een probleem dat logica niet kan oplossen. En dat is precies waar het Besliswiel fair en transparant de knoop doorhakt.
Wanneer randomisatie eerlijk is—en wanneer niet
Willekeurige keuze is niet lui - het is wiskundig eerlijk wanneer opties objectief gelijkwaardig zijn. Nederlandse cultuur kent dit al: loting voor schaarse studieplaatsen, lootjes trekken voor taken, toeval bij penalty's.
Randomisatie is gepast wanneer:
- ✅ De restset voldoet aan alle minimum-eisen
- ✅ Objectieve criteria geen duidelijke winnaar opleveren
- ✅ Verschillen binnen de foutmarge vallen
- ✅ Het team consensus heeft over de gelijkwaardigheid
- ✅ De keuze omkeerbaar is of een pilot betreft
Randomisatie is ongepast bij levensgrote beslissingen, ethische keuzes, of als er nog duidelijke objectieve verschillen zijn. Gebruik je verstand.
Voorbeeld: jullie hebben 3 gelijkwaardige trainers voor teambuilding gevonden. Alle drie voldoen aan criteria, referenties zijn goed, prijs binnen budget. In plaats van nog een uur te discussiëren over nuances, draai je het wiel en ga je aan de slag.
Misvattingen, valkuilen en safeguards
Time voor eerlijke feedback. Deze drie misvattingen zie ik telkens in Nederlandse organisaties - en ze kosten jullie tijd en energie.
Snelle checks: is je restset echt gelijkwaardig?
Misvatting 1: '7 is een harde wetmatigheid.' Nee. Het is een richtlijn gebaseerd op werkgeheugencapaciteit. Voor simpele keuzes kan het meer zijn, voor complexe minder.
Misvatting 2: 'Willekeur betekent dat we lui zijn.' Onjuist. Randomisatie na grondige analyse is een erkende beslismethode. Eeuwig dooranalyseren omdat je geen knoop kunt doorhakken - dat is lui.
Misvatting 3: 'Meer keuze geeft meer autonomie.' Onderzoek bewijst het tegenovergestelde. Te veel keuze verlamt en vermindert tevredenheid. Keuze-overload is een reëel fenomeen.
Safeguards die werken:
- ✅ Tijdslimit: geef jezelf max 2 vergaderingen voor complexe keuzes
- ✅ Her-evaluatie: als nieuwe informatie opduikt, mag je opnieuw evalueren
- ✅ Exit-optie: zorg altijd voor een 'geen van allen' mogelijkheid
- ✅ Documentatie: leg vast waarom opties gelijkwaardig waren
Check voordat je randomiseert: Zijn alle restopties echt goed genoeg? Heb je consensus over gelijkwaardigheid? Is de keuze omkeerbaar? Zo ja - draai het wiel en ga verder met je leven.
Veelgestelde vragen
Klaar met eindeloos wikken en wegen?
Test het Besliswiel met jouw gelijkwaardige opties en beslis eindelijk eens.
Referenties
Data liegt niet: jullie werkgeheugen heeft fysieke limieten en overvloed werkt niet altijd in jullie voordeel.
Nu weet je hoe je van 20+ opties naar een werkbare shortlist komt - en wanneer het eerlijk is om het lot te laten beslissen.
Ga volgende week een keuzesituatie tegemoet? Probeer het 4-stappen protocol. Mijn processors voorspellen dat je tijd bespaart en betere beslissingen neemt. Dit is gewoon data.