Wenn wir vor schwierigen Entscheidungen stehen, ordnen wir die Alternativen oft in eine Rangfolge, um zu sehen, wie sie sich schlagen. Dieser Ansatz ist allgegenwärtig und wird von wichtigen geschäftlichen und politischen Entscheidungen bis hin zu persönlichen Entscheidungen wie der Wahl eines Universitätskurses, des Wohnorts oder der Wahlpräferenz bei politischen Entscheidungen angewendet.
Typischerweise werden Kriterien identifiziert und jedes einzelne nach seiner Wichtigkeit „gewichtet“. Anschließend werden die Optionen anhand jedes Kriteriums bewertet und die Gewichtungen angewendet. Dieser gängige Ansatz ist jedoch häufig fehlerhaft und nicht so rational, wie es zunächst scheint.
Bei der Entscheidungsfindung geht es in der Regel darum, aus einer begrenzten Auswahl an Optionen auszuwählen. Wenn nur ein Kriterium zu berücksichtigen ist, beispielsweise die Kosten, ist die Entscheidung einfach. Normalerweise gibt es jedoch für jede Option Vor- und Nachteile, die es abzuwägen gilt. Um Alternativen auf diese Weise abzuwägen, wird häufig ein Verfahren eingesetzt, das als multikriterielle Entscheidungsanalyse bezeichnet wird.
Es gibt viele Varianten, aber die Methode der gewichteten Summe ist am häufigsten. Auf den ersten Blick erscheint diese Technik einfach, logisch und intuitiv. Typischerweise eliminiert der Entscheidungsträger zunächst alle Optionen, die eine oder mehrere wesentliche Anforderungen, die sogenannten „Bedürfnisse“, nicht erfüllen.
Im zweiten Schritt werden die verbleibenden Optionen nach Präferenz sortiert. Diese Präferenzreihenfolge basiert darauf, wie gut die Optionen die anderen Anforderungen erfüllen, die als „Wünsche“ bezeichnet werden. Die Bedürfnisse müssen befriedigt werden, während es sich bei den Wünschen um Attribute handelt, die es zu maximieren gilt. Die Eliminierung von Optionen, die den Anforderungen nicht gerecht werden, ist unkompliziert, die Kombination der Anforderungen ist jedoch komplizierter.
Um Optionen anhand der Anforderungen zu bewerten, erstellt der Entscheidungsträger eine Tabelle, in der die Spaltenüberschriften die verschiedenen Alternativen und die Zeilenüberschriften die Anforderungen darstellen. In den Zellen der Tabelle werden Punkte platziert, um die Leistung jeder Option im Vergleich zu jedem Bedarf darzustellen. Einige Wünsche sind wichtiger als andere, daher erhält jeder einzelne eine Wichtigkeitsgewichtung.
Typischerweise werden sowohl die Bewertungen als auch die Gewichtungen bzw. „Gewichte“ auf einer Skala von null bis zehn gewählt. Anschließend wird jeder Score mit seiner entsprechenden Gewichtung multipliziert und zu diesem Zweck können zusätzliche Spalten in die Tabelle eingefügt werden. Die gewichteten Punkte werden dann für jede Option addiert. Abschließend werden die Optionen nach ihrer gewichteten Gesamtpunktzahl eingestuft.
Eine Variante ist die Methode des gewichteten Produkts, wobei die gewichteten Bewertungen für jede Option miteinander multipliziert und nicht addiert werden. Es erfordert, dass alle Werte mindestens eins sind. Diese Methode begünstigt eine gute Gesamtleistung, während die gewichtete Summenmethode große Leistungsschwankungen besser verzeiht.
Mängel im herkömmlichen Ansatz
Eine Schwäche der meisten dieser multikriteriellen Entscheidungsanalysen ist ihre Abhängigkeit von Zahlenwerten, um Ideen auszudrücken, die von einer menschlichen Bewertung abhängen – mit anderen Worten, sie sind „qualitativ“.
Abgesehen von diesen Schwierigkeiten birgt die einfache Multiplikation einer Punktzahl mit einer Wichtigkeitsgewichtung inhärente Fallstricke, wenn eine einfache Skala wie null bis zehn verwendet wird. Wenn ein Wunsch als wichtig erachtet wird – also eine hohe Wichtigkeitsgewichtung aufweist – und ein Kandidat in Bezug auf diesen Wunsch gut abschneidet, ist die gewichtete Punktzahl erwartungsgemäß hoch.
Wenn ein Wunsch als weniger wichtig erachtet wird und eine Option in Bezug auf diesen Wunsch schlecht abschneidet, gibt die Methode dieser Option eine niedrig gewichtete Bewertung. Da das betreffende Bedürfnis jedoch eine geringe Wichtigkeitsgewichtung hat, sollte die Option nicht hart bestraft werden und im Streit bleiben.
Im Idealfall sollten die niedrigsten gewichteten Bewertungen jenen sein, die Optionen mit einer niedrigen Bewertung im Vergleich zu einem hoch gewichteten Bedarf zugeschrieben werden. Sie sollten nicht für Optionen vergeben werden, die im Vergleich zu einem Bedürfnis, das eine geringe Gewichtung hat und daher unbedeutend ist, schlecht abschneiden. Obwohl der Standardansatz zur Identifizierung der besten Optionen geeignet ist, ist er bei der Einstufung der Alternativen schlecht und vermittelt einen falschen Eindruck von den schlechtesten Optionen.
Erwägen Sie, einen solchen Ansatz zur Zuweisung von Fördermitteln auf der Grundlage von Zuschussanträgen zu verwenden. Konkurrenzangebote können anhand von Anforderungen wie Innovation, Qualität, Pünktlichkeit und Preis-Leistungs-Verhältnis bewertet werden, die jeweils nach Wichtigkeit gewichtet werden. Die kleinsten Auszeichnungen sollten an die Angebote mit der niedrigsten Punktzahl bei den wichtigsten Kriterien vergeben werden. Stattdessen werden die Gebote am schlechtesten bewertet, die hinsichtlich der am wenigsten wichtigen Kriterien eine niedrige Punktzahl aufweisen.
Ein besserer Ansatz
Diese Probleme können durch die Verwendung einer Bewertungsskala mit negativen Werten behoben werden. Die Methode des alternativen Inferenzmechanismus (AIM).nimmt die notwendigen Anpassungen vor und behält dabei einen intuitiven Wertebereich bei, z. B. null bis zehn.
AIM erkennt an, dass die schlechtesten Kandidaten diejenigen sind, die niedrige Werte bei Wünschen mit hoher Wichtigkeitsgewichtung aufweisen. Andererseits werden Kandidaten, die bei einem unwichtigen Anliegen schlecht abschneiden, nicht gravierend benachteiligt.
Die folgende Grafik stellt AIM dem herkömmlichen Ansatz gegenüber. Die beiden Methoden stimmen über die besten Optionen überein, nämlich die grünen, die oben rechts gruppiert sind. Die schlechtesten Optionen in Rot oder Orange befinden sich jedoch unten links beim herkömmlichen Ansatz und unten rechts beim AIM.
Der herkömmliche Ansatz weist unten eine Reihe von Nullen auf, da er Kandidaten gleich einstuft, wenn sie bei einem Wunsch null Punkte erzielen, unabhängig von dessen Wichtigkeit. Ebenso gibt es auf der linken Seite eine Spalte mit Nullen, da alle Kandidaten unabhängig von ihrer Punktzahl bei unwichtigen Kriterien bestraft werden. Im Gegensatz dazu weist AIM auf der linken Seite viel Gelb auf, was darauf hinweist, dass unwichtige Ergebnisse weder gut noch schlecht sind – eine viel logischere und rationalere Grundlage für eine fundierte Entscheidungsfindung.
Die Entscheidungsanalyse mit mehreren Kriterien kann ein hervorragendes Werkzeug für die Wahl zwischen alternativen Optionen sein, aber das Verständnis des Gewichtungsmechanismus ist von entscheidender Bedeutung.
AIM wurde zuvor in einer Fachzeitschrift für Ingenieurwissenschaften beschrieben, aber seine breitere Wertschätzung und Akzeptanz könnte die Entscheidungsfindung in der gesamten Gesellschaft verbessern. Das herkömmliche Bewertungsmodell hat nur dann Bestand, wenn seine Gültigkeit bedingungslos akzeptiert wird.
AIM hat gezeigt, wie wertvoll es ist, die Bedeutung der Zahlen etwas genauer zu erforschen. Mit einem größeren Bewusstsein für rationale Modelle wie AIM könnten wir in allen Aspekten unseres Lebens bessere Entscheidungen treffen.
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