Aufsatz über Datenanalyse und Auswertung

(Ein Aufsatz von Mike McClaughry/USA, übersetzt von Andreas Groß)

Die Datenserien Richtlinienbriefe finden sich im Band 1 der Management Serie. Sie befassen sich mit Logik - wie man korrekt denkt und korrekte Schlußfolgerungen erzielt.

Lasst uns die Annahme machen, dass der Verstand ein perfekter Computer sei. Er bekommt immer die richtigen Antworten, also Schlußfolgerungen.

Die einzige Art falsche Antworten (Schlußfolgerungen) zu bekommen liegt darin, wenn die in den Denkprozeß eingegebenen Daten fehlerhaft sind. Wenn er mit falschen Daten rechnet, gelangt er zu einer falschen Antwort.

Definition: Ein Outpoint ist ein falsches Datum, mit dem gerechnet wird.

Folglich: Wenn man falsche Daten (einen Outpoint) in den Computer füttert, gelangt man zu falschen Antworten (Schlußfolgerungen).

Insofern muß man nicht die Berechnung für die falschen Antworten beschuldigen, es sind die Daten mit denen gerechnet wird. Daher gelangt man zu dem folgenden Prinzip, dem Rückgrat der Datenserie:

Vernunft hängt von den Daten ab.

Der einzige Grund für Unvernunft (falsche Antworten, Schlußfolgerungen) sind die Verwendung falscher Daten zum Denken. Klar?

Alles was ein Outpoint ist: ein falsches Datum.

Unvernunft resultiert zwangsläufig aus dem Denken mit Outpoints, wenn man nicht erkennt, dass sie Outpoints sind, glaubt man, es seien gültige Daten.

Wenn man zum Denken Outpoints verwendet, bekommt man eine falsche Antwort, eine falsche Schlußfolgerung, also - Unvernunft.

Die Arten von Outpoints - die zu falschen Antworten führen - sind hier aufgelistet:

Dies waren die fünf Haupt-Outpoints. Es gibt noch ein paar verfeinerte:

Übung

Nimm einen Outpoint, wie Unwahrheit, und schau, wie das in einer falschen Antwort resultiert, also in falsche Schlußfolgerungen, also Unvernunft.

Datum: Karl war gestern um 20 Uhr mit seiner Frau zu Hause.

Datum: Am anderen Ende der Stadt wurde gestern um 20 Uhr die Marie ermordet.

Falsches Datum: Karl war gestern um 20 Uhr bei Maries Haus.

Falsche Schlußfolgerung: Karl hat Marie ermordet.

 

ein anderes Beispiel:

Datum: Karl arbeitet tags in Peters Bäckerei.

Datum: Die Kunden lieben Peters Bäckerei und kaufen gerne dort ein.

Ausgelassenes Datum (für Karl): Peter ist nachts ein Serienmörder.

Falsche Schlußfolgerung: Karl denkt Peter ist ein netter Kerl, der nur Leuten hilft.

 

Kannst Du sehen, wie die Verwendung eines Outpoint zu falschen Schlußfolgerungen führt?

Wende das obige auf die Scientology Kirche an: Scientologen haben fehlende Daten bzgl. der Kirche.

Die Kirchen-PR gibt den Scientologen nur positive Daten über die Kirche.

Insofern denken Scientologen mit dem Outpoint ausgelassener Daten über die Kirche.

Also kommen sie zu falschen Schlußfolgerungen, dass alles gut sei, wo es nicht so ist.

 

Datenanalyse besteht daraus, die vorliegenden Daten nach Outpoints zu untersuchen.

Das wäre eine Datenanalyse einer schlechten Situation. Die Datenanalyse einer guten Situation bestände darin, die Daten nach Pluspoints zu untersuchen. Pluspoints sind gültige Daten, mit denen man denken kann.

Man dreht einfach die Liste der Outpoint oben um und erhält die Pluspoints.

 

Auswertung:

Grundsätzlich verfolgst Du oder eine Gruppe einen Zweck etwas zu tun.

Das wäre Dein beabsichtigtes Produkt. Z.B. Tomaten züchten.

Die Ideale Szene wäre eine große Menge lebendiger Tomaten, die wachsen.

Die existierende Szene kann von der Idealen Szene abweichen.

Beispielsweise: Die existiernde Szene ist: keine Tomaten zum Essen oder Verkaufen.

Es gibt einen Grund für den Mangel an Tomaten und diesen Grund nennt man das Warum.

Daher startet man eine Untersuchung, um das Warum zu finden.

Man sammelt Daten über die Tomatenpflanzungen und findet Outpoints. Die Spur der Outpoints führt uns zur Entdeckung der Situation.

Situation wird definiert als: Die Hauptabweichung von der idealen Szene.

Situation = Tomaten sterben

Warum sterben sie?

Sie wuchsen ganz ordentlich im Juni. Nun sterben sie im Juli. Was ist verändert?

Wir finden heraus, dass am 1. Juli die Wasserleitungen brachen. Kein Wasser für Tomaten. Also:

Ideale Szene = Mengen von Tomaten

Existierende Szene = Keine Tomaten

Situation = Sterbende Tomaten

Warum = Kein Wasser für Tomaten

Handhabung = Repariere die Wasserleitungen und bewässere die Tomaten

Das korrekte Warum und die Handhabung wird die Situation korrigieren und daher die existierende Szene wieder zurück zur idealen Szene verändern.

Ganz einfach, wirklich.

Nun lass uns das obige auf die Scientology Kirche anwenden. Die Datensammlung und Zuordnung der Outpoints führt zu eine Auswertung über die Kirche und was wir hier tun, sollte Dir nun Sinn machen. Dies ist eine kurze Einführung, wie man eine Auswertung betreibt.

Also wenden wir es auf die Kirche an:

Ideale Szene = Viele Wesen durch die Kirche befreit

Existierende Szene = Keine Wesen von der Kirche befreit

Nun haben wir einen Outpoint = Fehlende Befreiung von Wesen

Gemäß der Datenserie gibt es niemals solch einen Outpoint ohne eine Situation.

Wo Du einen Outpoint findest, wirst Du eine Situation finden. Immer.

Also wissen wir mit glasklarer Sicherheit, dass es eine Situation hier gibt.

Durch die Anwendung der Datenanalyse fanden wir, welche Situation es ist.

In jahrelanger Arbeit trugen wir die chronologische Geschichte der Kirche zusammen. Dann machten wir die Datenanalyse und wiesen die Outpoints zu. Das gab uns die Situation und weitere Untersuchungen führten zur Entdeckung des Warum.

Mit der Situation und dem bekannten Warum konnten wir eine Handhabung vorschlagen, die die existierende Szene in Richtung der Idealen Szene verändert. Dies wird die Hindernisse für das Produkt der Scientology Kirche beseitigen: Freie Wesen !!!

Schließlich erkenne, dass die Datenserie Ethiktechnologie ist. Ron definiert Out-Ethik als Nichtüberlebens-Handlung oder Schlußfolgerung.

Falsche Schlußfolgerungen kommen vom Denken mit falschen Daten (Outpoints).

Wenn ein Wesen reaktive Daten zum Berechnen verwendet - er verwendet falsche Daten zum Denken - dann bekommt er falsche Schlußfolgerungen und das ist daher unethisch.

Ethik ist Vernunft.

Also ist Ethik korrektes Denken, das zu korrekten Schlußfolgerungen führt.

Also ist Out-Ethik verrenktes Denken!

Die Datenserie sagt uns, wie man zu Vernunft kommt.

Insofern sagt uns die Datenserie, wie man ethisch ist.


Änderungsstand: 06. September 2004 - Copyright © 2001 by Andreas Groß, Schweiz
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