Entscheiden unter Unsicherheit
In der Forschungsgruppe ARCADE ("adaptive rational cognition in algorithmic decision environments") entwickeln wir Strategien, um Bürger*innen in die Lage zu versetzen, algorithmische Entscheidungsumgebungen informiert zu nutzen und zu kontrollieren.
Risikokommunikation
Die Forschungsgruppe Risikokommunikation entwickelt Strategien, um über wissenschaftliche Evidenz zu kommunizieren und diese besser zu verstehen.
Risiko versus Unsicherheit
Probleme des Risikos lassen sich von Problemen der Unsicherheit unterscheiden. Diese Unterscheidung folgt dem Ökonomen Frank Wright (1921), der Ambiguity in Abgrenzung von Risk beschrieb. Wirtschaftswissenschaftliche und psychologische Forschung stützen sich auf diese Abgrenzung.
Probleme des Risikos sind quantifizierbare Probleme, für die ein Set von Entscheidungsoptionen definiert werden kann. Es müssen nicht nur alle potenziellen Konsequenzen des Verfolgens der verschiedenen Entscheidungsoptionen bekannt sein, sondern auch ihre jeweilige Eintrittswahrscheinlichkeit. Sehr klare Beispiele sind Kartenspiele wie Poker, aber auch Glücksspielautomaten und Roulette. Es kann im Vorhinein errechnet werden, welche Konsequenzen wie wahrscheinlich eintreffen. Es kann eine optimale Strategie berechnet werden. Schulungen des statistischen Verständnisses können zu besseren Entscheidungen führen. Wissenschaftliche Kommunikation der Evidenz bzw. der Zahlen zum Problem des Risikos kann ebenfalls zu besseren Entscheidungen führen.
Probleme der Unsicherheit sind demgegenüber begrenzt quantifizierbare Probleme. Es sind nicht alle potenziellen Konsequenzen des Verfolgens der verschiedenen Entscheidungsoptionen bekannt. Vor allem sind nicht alle jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeit bekannt. Dies betrifft Problemstellungen zukünftiger Entwicklungen und sehr komplexe Problemstellungen. Es kann im Vorhinein kaum errechnet werden, welche Konsequenzen wie wahrscheinlich eintreffen. Es kann kaum eine optimale Strategie berechnet werden, sondern das Erreichen eines Aspirationslevels (satisficing) wird als optimal angesehen. Schulungen des statistischen Verständnisses können nur eingeschränkt zu besseren Entscheidungen führen. Wissenschaftliche Kommunikation der fehlenden Evidenz bzw. der Unsicherheit hat begrenzt hilfreiche Effekte. Strategien zur Unsicherheitsreduktion müssen vermittelt werden.