Vorher schlau sein: wie eine agentenbasierte Simulation von Denkfehlern der Anderen Insights liefern

Zunehmend beschleunigende Lebensdynamik verändert unsere Entscheidungsalgorithmen. Dabei sind die Auswirkungen kognitiver Verzerrungen auf Individuelle- und Gruppenentscheidungen bisher nur eingeschränkt adressiert worden. Die Folgen dieser Entscheidungen sind allerdings gut sichtbar und oft unerwünscht. So können Sie Entscheidungsmuster nachvollziehen und wertvolle Insights kriegen.

“Hinterher ist jeder schlau”, murmeln Sie vor sich hin, wenn Sie vor der Tür Ihrer Lieblingsbar stehen, die hoffnungslos überfüllt ist. Man hätte früher kommen können. Oder einen Tisch reservieren lassen. Man hätte woanders gehen können. Oder mal zu Hause bleiben. Wie wäre es, wenn man Entsc heidungen Anderer Barbesucher vorab wüsste?

Selbst wenn wir glauben, rational zu handeln, hängt unser persönlicher Erfolg oft von den externen Faktoren, wie z.B. den Entschlüssen der Anderen ab. Dies gilt beispielsweise für Wahl des Barbesuchs, bei der oft zu bedenken ist, was alle anderen Menschen vorhaben, die dort Live-Musik hören wollen. Dasselbe Prinzip gilt für die Finanzmärkte – im Allgemeinen ist der erhoffte Kursgewinn eines Finanzproduktes davon abhängig, ob genügend andere Investoren die gleiche Meinung über die Erfolgsaussichten des Investments haben.

Dabei kann die eigene Entscheidungsfindung ein spannendes Feld der Forschung darstellen. Abhängig davon, wie sich die äußeren Umstände und persönliche Veranlagungen verändern, neigen Menschen dazu, auf Heuristiken - oder simplifizierte Entscheidungsstrategien - zurückzugreifen, die ihnen die Wahl vereinfachen. Derartige Prozesse für alle anderen Barbesucher sowie auch Investoren auf den Aktienmärkten vorherzusehen und in die eigene Entscheidung einfließen zu lassen, übersteigt allerdings unsere Fähigkeiten. Damit die Zusammenhänge möglichst simpel bleiben, werden Heuristiken verwendet.

Um die Auswirkungen dieses Handelns, in dem jede einzelne Entscheidung auf die Entscheidungen aller anderen einwirken kann, auf das Gesamtsystem zu betrachten, haben wir eine agentenbasierte Simulation durchgeführt. In einer solchen Simulation lässt sich die Komplexität vieler einzelner Entscheider mit verschiedenen Heuristiken und Entscheidungsstrategien und ihrer Wechselwirkungen plastisch visualisieren und Realitätsnah analysieren.

Als Rahmen für unsere Forschung diente das El-Farol-Bar-Problem von Arthur (1994). Der Schauplatz des Problems ist die El Farol Bar in Santa Fe. In diesem Gastronomiebetrieb wird an einem bestimmten Tag der Woche Live-Musik geboten, eine Veranstaltung, die sich großer Beliebtheit erfreut. Doch zum Leidwesen der Besucher ist in der Bar nur ein begrenzter Platz, der regelmäßig zu klein für den entstehenden Andrang ist. Jede Person, die sich entscheidet, stellt also eine Prognose auf, wie viele andere Menschen sich in dieser Woche dafür entscheiden könnten, die Bar zu besuchen. Werden weniger als 50 Besucher prognostiziert, dann lohnt sich ein gemütlicher Abend in der Bar; sollten sie aber 50 Besucher oder mehr prognostizieren, dann bevorzugen sie es, zuhause zu bleiben. Dabei kommunizieren die Agenten (potentielle Barbesucher) vor ihrer Entscheidung nicht miteinander. Die einzige Informationsquelle, die zur Verfügung steht, ist ihre Erinnerung an die vergangene Besucherzahl in der Bar. Dieses Erinnerungsvermögen ist zwar zeitlich begrenzt, umfasst aber auch Informationen über die Besucherfülle in Wochen, in denen sie sich gegen einen Besuch entschieden haben. So müssen die Agenten zur Entscheidung auf Strategien zur Prognose zurückgreifen.

Um dieses Problem realitätsnah zu betrachten, vor allem mit dem Fokus auf kognitive Verzerrungen und Gruppendynamik, wurde das Modell weiterentwickelt. Was passiert, wenn die Mehrheit der Barbesucher ihre Entscheidungen intuitiv (oder dagegen rational) trifft? Unter welchen Umständen können Barbesucher eine falsche Entscheidung treffen? Welche Rolle spielt Freundschaft und Gruppendynamik im Entscheidungsprozess? Ist die Erinnerung an frühere Erfahrungen von Bedeutung? Und vor allem, auf welche Entscheidungsstrategie sollte man sich verlassen, um einen schönen Abend in der Bar zu genießen?

Unsere Analyse zeigt, dass, obwohl das Gesamtsystem stetig zu einem Gleichgewicht neigt, der individuelle Erfolg stark von der Umgebung abhängt. Dabei können in vielen Situationen auch solche Individuen im Vorteil sein, die sich bei ihren Entscheidungen stark auf Heuristiken verlassen.

Teams können die individuellen Verzerrungen ausgleichen; sind die Teams aber bei ihrer Entscheidungsfindung stark auf einen Teamleader fokussiert, dann ist der Erfolg maßgeblich von ihm abhängig.

Bei Teamentscheidungen sind die individuellen Eigenschaften der Mitglieder, die Struktur und die

Umweltbedingungen der Gruppe maßgeblich für das Gruppenergebnis. Die Analyseergebnisse zeigen, dass die kognitiven Verzerrungen, die durch die Mitglieder in die Gruppe hineingetragen werden, eine maßgeblichen Einfluss haben. Gruppendynamiken wie das Gruppendenken oder die Gruppenpolarisierung können die Gruppenentscheidungen weiter verzerren, so dass im Endeffekt eine suboptimale Entscheidung fällt.

Die Ergebnisse der Gruppenprozesse sind pfadabhängig und sensitiv abhängig von den Anfangsbedingungen. Es ist merkwürdig, dass einmal getroffene Teamentscheidung eine nachfolgende Wirkung auf die Entscheidungsstrategien der Teammitglieder hat. Gruppen und Teams formen ihrerseits ihre Umwelt, die gleichermaßen auf die Teams zurückwirkt. Dabei werden sie mit einem bestimmten Ziel gegründet, können sich aber bei mangelndem Erfolg wieder auflösen, was eine evolutorische Betrachtung nahelegt.

Die Volatilität der Besucherzahl steigt mit steigendem Anteil “schneller” (intuitiver) Denker und abnehmender Strategiemenge der langsamen Denker. Zu großen Teilen wirkte sich die Art der Entscheidungsfindung bei gegebenen Gruppenrelationen auf das individuelle Ergebnis aus, denn Gruppen, die sich in der Minderheit befanden, waren meist erfolgreicher. Trotzdem gab es hier eine leichte Neigung zur Dominanz “schneller” Denker, da sie auch bei einem leichten Mehrheitsstatus erfolgreicher waren als die “langsamen” (rationalen) Denker. Die Gleichmäßigkeit der Verteilung der individuellen Belohnungen stieg dabei mit dem Anteil langsamer Denker. Nach der Einführung der Teams stieg die Standardabweichung der Barbesucher, was angesichts dessen, dass nun jede

Entscheidung eines Teams zu fünf individuellen Besuchen führt, erwartbar ist. Teams, die Konsensentscheidungen praktizieren, erzielen dagegen ein ähnliches Ergebnis wie Individuen.

Wir schließen diesen Post, indem wir Impulse für weitere Analyse kognitiver Verzerrungen und Denkfehler geben. Einerseits wäre es möglich, einen genetischen Algorithmus in der Entscheidungsfindung der langsamen Denker zu implementieren; dieser könnte die individuellen Strategien der Agenten evolutionär so verändern, dass sich eine Zusammenstellung schlecht geeigneter Strategien über den Simulationsdurchlauf besser an die Notwendigkeiten des Simulations-

szenarios anpasst. Diese Änderung könnte geeignet sein, das Ungleichgewicht in der Dominanz bestimmter Gruppen in eine Richtung zu verändern, in der die jeweils minoritäre Gruppen stets einen Vorteil genießt. Außerdem wäre es denkbar, dass Teams nicht mehr zufällig am Anfang der Simulation gebildet werden, sondern dass Individuen sich selbstständig und anhand individueller Kriterien zusammenschließen.

Auf der Basis dieser Sicht auf Verzerrungen bekommt die Beschäftigung mit Simulationen als Werkzeuge zur Analyse kognitiver Effekte in Gruppendynamik eine erweiterte Bedeutung. Durch Simulation lassen sich zahlreiche Prozesse abspielen, liefern Ihnen somit wertvolle Insights und helfen dabei, präzise Prognosen abzuleiten.

LITERATUR:

Arthur, W Brian. 1994. Inductive Reasoning and Bounded Rationality. In: The American economic review 84.2, 406-11.

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