Heuristiken als adaptive Toolbox zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit

In unserem ersten Blog-Beitrag zum Thema "Entscheidungsfindung unter Unsicherheit " sind wir auf verschiedene Theorien, Erkenntnisse und Anomalien im menschlichen Entscheidungsprozess eingegangen. Wir empfehlen daher, diesen Beitrag zuerst zu lesen.

Entscheidungen begleiten unsere tägliche Arbeit in der IT. Seien es grundlegende Architekturentscheidungen, die Auswahl verschiedener Technologien oder knifflige Situationen im Angebotsmanagement. In der Entscheidungstheorie unterscheidet man zwischen normativen und deskriptiven Ansätzen. Normative Ansätze finden sich vor allem in der Ökonomie. Sie versuchen zu erklären, wie wir optimale Entscheidungen treffen können. Deskriptive Ansätze untersuchen, wie Menschen tatsächlich Entscheidungen treffen.

Mit Hilfe der Statistik versuchen die Menschen seit langem, optimale Entscheidungen zu treffen. Doch egal, wie viel wir mit wie vielen Daten rechnen, die Welt bleibt ein komplexes und manchmal unberechenbares Umfeld, in dem wir täglich Entscheidungen treffen müssen. Rein rationale Entscheidungen basieren auf Vernunft und Logik. Aber wir treffen Entscheidungen fast immer im Kontext begrenzter Rationalität. Wissen, Zeit und Rechenkapazität sind begrenzt. Daher trifft der Mensch Entscheidungen, die eher befriedigend als optimal sind. Um in unsicheren Situationen in angemessener Zeit eine befriedigende Entscheidung zu treffen, müssen wir Techniken jenseits komplexer Berechnungen anwenden.

Zu diesem Zweck verfügt der Mensch über einen adaptiven Werkzeugkasten - einen Satz von Heuristiken - aus dem er schöpfen kann. Eine Heuristik ist ein Prozess oder eine Methode, die weniger Informationen, Berechnungen und Zeit benötigt, indem sie einen Teil der Informationen ignoriert. Um die Entscheidung mit diesen Mitteln zu optimieren, ist es wichtig, das richtige Werkzeug für die jeweilige Entscheidung zu wählen. Wir sprechen hier von ökologischer Rationalität. Wir passen unsere Entscheidungsstrategie der Umwelt an. Unter Bedingungen eingeschränkter Rationalität durch Unsicherheit greifen wir auf verschiedene schnelle und rechenarme Heuristiken zurück.

Im Folgenden werde einige Heuristiken vorgestellt, die uns im Alltag bei der Entscheidungsfindung begleiten

Tallying

Tallying oder auch das lineare Einheitsgewichtungsmodell bedeutet, dass man zur Schätzung eines Kriteriums keine Gewichte schätzt, sondern einfach die Anzahl der positiven Hinweise addiert. Stellt euch vor, ihr vergleicht zwei Frameworks für eure Software anhand mehrerer Kriterien. Für jedes Kriterium und jedes Framework vergebt ihr ein Plus oder ein Minus. Am Ende müsst ihr nur noch zusammenzählen, welches der beiden Frameworks mehr Kriterien erfüllt.

Take-The-Best Heuristic

Hier wird die Entscheidung, welche von mehreren Optionen die beste ist, ausschließlich anhand eines Merkmals oder einer Eigenschaft getroffen. In der adesso-Küche habt ihr oft eine riesige Auswahl an Süßigkeiten. Ihr habt euch aus gesundheitlichen Gründen vorgenommen, jeden Tag nur eine Süßigkeit zu essen. Ihr steht also vor Süßigkeiten, die alle nach verschiedenen Kriterien unterschiedlich abschneiden: Kalorienzahl pro Stück, Grammzahl, Zuckergehalt pro 100 Gramm, wie lange ihr die Süßigkeit nicht mehr gegessen habt. Ihr entscheidet euch für das Kriterium, das euch am wichtigsten ist, und wählt auf dieser Grundlage den Gesamtsieger. Wenn ihr euch für die Grammzahl entschieden habt, gewinnt der Schokoriegel oder die Gummibärchentüte mit der größten Masse in Gramm.

Satisficing

Dann haben wir Satisficing. Wir suchen nach Alternativen und wählen die erste aus, die unsere Anforderungen übertrifft. Man stelle sich vor, man möchte eine neue Entwicklerin oder einen neuen Entwickler einstellen, weil diese Position in einem Projekt dringend besetzt werden muss. Dazu schauen wir uns nicht alle verfügbaren Bewerberinnen und Bewerber auf dem Markt an, sondern wählen den ersten oder die erste aus, die/der „gut genug“ ist und unsere Anforderungen übertrifft. Würden wir danach weitere Bewerberinnen und Bewerber einladen, könnten wir den Zeit- und Kostenaufwand für weitere Vorstellungsgespräche nicht mehr rechtfertigen, auch wenn vielleicht eine noch bessere Kandidatinnen und oder ein besserer Kandidaten auf dem Markt zu finden wäre.

Imitate the Successful

Jeder von uns muss von Grund auf lernen und Erfahrungen machen. Aber nicht jeder muss dieselben Fehler mindestens einmal machen. Wir beobachten und lernen. Bei dieser Heuristik schauen wir besonders auf die Erfolgreichen und ahmen ihr Verhalten nach. Dies ist auch eine treibende Kraft in der kulturellen Evolution. Um ein Projekt zum Erfolg zu führen, können wir uns Projekte aus der Vergangenheit anschauen und analysieren, was dort genau gemacht wurde und welche Entscheidungen getroffen wurden, die für den Erfolg ausschlaggebend gewesen sein könnten.

Tit-for-Tat

Ein bekanntes Beispiel hierfür ist das Gefangenendilemma. Es stellt eine Situation dar, in der zwei Parteien, die getrennt sind und nicht miteinander kommunizieren können, entscheiden müssen, ob sie mit der anderen Partei - in diesem Fall der Polizei - kooperieren oder nicht. Den beiden Gefangenen werden drei Szenarien präsentiert und sie müssen sich entscheiden, ob sie die Tat gestehen oder nicht:

• Gefangener 1 schweigt, Gefangener 2 gesteht: sieben Jahre (Gefangener 1), null Jahre (Gefangener 2)
• Gefangener 1 gesteht, Gefangener 2 gesteht: je fünf Jahre Haft für beide
• Gefangener 1 schweigt, Gefangener 2 schweigt ebenfalls: je drei Jahre Haft für beide

Die höchste Belohnung für jede Partei ergibt sich, wenn beide Parteien kooperieren. Nur wenn beide Parteien kooperativ schweigen und beide die drei Jahre Haft als geringe Strafe akzeptieren, machen beide Parteien einen relativ guten Deal. Dieses Verhalten ist auch auf dem Handelsmarkt zu beobachten, beispielsweise wenn es um Tarife in internationalen Beziehungen und Geschäftsverhandlungen geht. Es kann bei Verhandlungen mit Kunden oder Geschäftspartnern vorteilhaft sein.

Default-Heuristik

Nichtstun ist auch eine Entscheidung. Das besagt die Default-Heuristik. Wenn es einen Default gibt, sollte man nichts tun. Der Default wird als die „sichere“ Alternative angesehen und erfordert keinen weiteren Energieaufwand. Dies erklärt beispielsweise die unterschiedlichen Organspenderaten in Ländern, in denen die Organspende als Default-Einstellung gilt, und in Ländern, in denen man aktiv handeln muss, um Spender zu werden. In diesem Zusammenhang ist es besonders wichtig, solide unternehmensweite Standards zu setzen, auf die wir im Falle eines Defaults zurückfallen. Zum Beispiel ein Standard-Technologie-Stack. Es ist wichtig, Default nicht nur zu wählen, weil man Entscheidungen vermeiden oder keine Zeit in weitere Forschung investieren will. Zum Beispiel kann es auch nachteilig sein, immer wieder auf das alte relationale Datenbankmanagementsystem zurückzugreifen, obwohl man damit nicht ganz zufrieden ist und es inzwischen neue, günstigere und komfortablere Lösungen auf dem Markt gibt, mit denen man Zeit und Kosten sparen könnte.

Fazit

Unsere adaptive Toolbox hält noch viel mehr Heuristiken für uns bereit. Heuristiken sind nicht die zweitbeste Lösung. Nicht immer ist Optimierung besser. Wir setzen Heuristiken nicht nur wegen begrenzter kognitiver Ressourcen ein. Menschen können sich bei mehr als nur unwichtigen Routineentscheidungen auf Heuristiken verlassen. Es ist in Ordnung, Heuristiken auch für wichtige Entscheidungen in unserer täglichen Arbeit zu verwenden. Wir tun dies bereits erfolgreich jeden Tag.

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